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統(tǒng)計信號處理基礎(Fundamentals of Statistical Signal Processing)

統(tǒng)計信號處理基礎(Fundamentals of Statistical Signal Processing)

定 價:¥49.00

作 者: 賈麗娟
出版社: 北京理工大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787576321449 出版時間: 2023-02-01 包裝: 平裝
開本: 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書系統(tǒng)和深入介紹隨機信號處理的各種理論和方法。內(nèi)容主要包括平穩(wěn)信號的離散時間隨機過程、信號建模、功率譜估計、維納濾波、卡爾曼濾波、自適應濾波等,旨在利用數(shù)學中的概率統(tǒng)計觀點對工程實踐中涉及的隨機問題進行建模、分析和處理,有關(guān)理論和方法已廣泛應用于雷達、通信、語音處理、圖像處理、自動控制、生物醫(yī)學等領域。本書主要用于碩士研究生的“統(tǒng)計信號處理基礎(全英文)”課程的教學用書。同時也為有數(shù)字信號處理和隨機信號分析基礎的相關(guān)科研人員及研究生學習統(tǒng)計信號處理課程提供教學和參考資料,具有一定的借鑒意義。

作者簡介

  賈麗娟,女,北京理工大學信息與電子學院副教授。1999年留學于日本九州大學,2002年3月獲得電氣電子工學博士學位。2002年4月至2005年3月日本九州大學講師,COE特別學術(shù)研究員。2005年5月回國,同年7月到北京理工大學信息與電子學院工作至今。2013年11月至2014年8月赴美國加州大學洛杉磯分校訪問學者。主要從事多智能體系統(tǒng)理論,系統(tǒng)建模與辨識,統(tǒng)計與自適應信號處理,分布式協(xié)同信號與信息處理,機器學習,大數(shù)據(jù)處理等方面的理論及應用研究。曾任2011年度中國研究生電子設計競賽北京分賽區(qū)命題與評審委員會秘書長,中國電子學會物聯(lián)網(wǎng)專家委員會物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應用叢書編輯委員會委員秘書。主持 留學回國人員科研啟動資金項目、北京理工大學?;A研究基金項目,參與和承擔 自然科學基金 重大科研儀器研發(fā)項目、 杰出青年科學基金項目、總裝預研項目、自然科學基金重大項目、 973項目、 自然科學基金面上項目等多項科研項目,已發(fā)表學術(shù)論文70余篇,其中SCI、EI收錄論文50余篇。

圖書目錄

Chapter 1 Introduction
1.1 Discrete-Time Stochastic Processes
1.2 Signal Modeling
1.3 Spectrum Estimation
1.4 Optimal Filters
1.5 Adaptive Filters
1.6 Organization of This Book
Chapter 2 Discrete Time Stochastic Processes
2.1 Introduction
2.2 Definitions of Random Processes
2.3 Time-Domain Statistical Characteristics
2.4 Frequency-Domain Statistical Characteristics
2.5 Filtering Random Processes
2.6 Special Types of Random Processes
2.7 Summary
Exercises
References
Chapter 3 Signal Modeling
3.1 Introduction
3.2 All-Pole Models
3.3 All-Zero Models
3.4 Pole-Zero Models
3.5 Summary
Exercises
References
Chapter 4 Spectrum Estimation
4.1 Introduction
4.2 Nonparametric Methods
4.3 Parametric Methods
4.4 Other Methods
4.5 Summary
Exercises
References
Chapter 5 Optimum Filters
5.1 Introduction
5.2 The FIR Wiener Filter
5.3 The IIR Wiener Filter
5.4 Least-Squares Filter
5.5 Discrete Kalman Filter
5.6 Summary
Exercises
References
Chapter 6 Adaptive Filters
6.1 Introduction
6.2 LMS Adaptive Filter
6.3 Affine Projection Adaptive Filter
6.4 RLS Adaptive Filter
6.5 Summary
Exercises
References

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