123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)系統(tǒng)和深入介紹隨機(jī)信號(hào)處理的各種理論和方法。內(nèi)容主要包括平穩(wěn)信號(hào)的離散時(shí)間隨機(jī)過(guò)程、信號(hào)建模、功率譜估計(jì)、維納濾波、卡爾曼濾波、自適應(yīng)濾波等，旨在利用數(shù)學(xué)中的概率統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)對(duì)工程實(shí)踐中涉及的隨機(jī)問(wèn)題進(jìn)行建模、分析和處理，有關(guān)理論和方法已廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、通信、語(yǔ)音處理、圖像處理、自動(dòng)控制、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。本書(shū)主要用于碩士研究生的“統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)（全英文）”課程的教學(xué)用書(shū)。同時(shí)也為有數(shù)字信號(hào)處理和隨機(jī)信號(hào)分析基礎(chǔ)的相關(guān)科研人員及研究生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理課程提供教學(xué)和參考資料，具有一定的借鑒意義。

作者簡(jiǎn)介

　　賈麗娟，女，北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院副教授。1999年留學(xué)于日本九州大學(xué)，2002年3月獲得電氣電子工學(xué)博士學(xué)位。2002年4月至2005年3月日本九州大學(xué)講師，COE特別學(xué)術(shù)研究員。2005年5月回國(guó)，同年7月到北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院工作至今。2013年11月至2014年8月赴美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校訪問(wèn)學(xué)者。主要從事多智能體系統(tǒng)理論，系統(tǒng)建模與辨識(shí)，統(tǒng)計(jì)與自適應(yīng)信號(hào)處理，分布式協(xié)同信號(hào)與信息處理，機(jī)器學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)處理等方面的理論及應(yīng)用研究。曾任2011年度中國(guó)研究生電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽北京分賽區(qū)命題與評(píng)審委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)，中國(guó)電子學(xué)會(huì)物聯(lián)網(wǎng)專家委員會(huì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用叢書(shū)編輯委員會(huì)委員秘書(shū)。主持留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)資金項(xiàng)目、北京理工大學(xué)?；A(chǔ)研究基金項(xiàng)目，參與和承擔(dān) 自然科學(xué)基金重大科研儀器研發(fā)項(xiàng)目、杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目、總裝預(yù)研項(xiàng)目、自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目、 973項(xiàng)目、自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目等多項(xiàng)科研項(xiàng)目，已發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇，其中SCI、EI收錄論文50余篇。

圖書(shū)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