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FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORYPDF电子书下载

外文

• 作 者：STEVEN M.KEY
• 出 版 社：Prentice Hall PTR
• 出版年份：1993
• ISBN：0133457117
• 页数：596 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：BASICS OF FOOD ALLERGY下一篇：Social security law in the United Kingdom 《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY》目录 标签：

1 Introduction1

1.1 Estimation in Signal Processing1

1.2 The Mathematical Estimation Problem7

1.3 Assessing Estimator Performance9

1.4 Some Notes to the Reader12

2 Minimum Variance Unbiased Estimation15

2.1 Introduction15

2.2 Summary15

2.3 Unbiased Estimators16

2.4 Minimum Variance Criterion19

2.5 Existence of the Minimum Variance Unbiased Estimator20

2.6 Finding the Minimum Variance Unbiased Estimator21

2.7 Extension to a Vector Parameter22

3 Cramer-Rao Lower Bound27

3.1 Introduction27

3.2 Summary27

3.3 Estimator Accuracy Considerations28

3.4 Cramer-Rao Lower Bound30

3.5 General CRLB for Signals in White Gaussian Noise35

3.6 Transformation of Parameters37

3.7 Extension to a Vector Parameter39

3.8 Vector Parameter CRLB for Transformations45

3.9 CRLB for the General Gaussian Case47

3.10 Asymptotic CRLB for WSS Gaussian Random Processes50

3.11 Signal Processing Examples53

3A Derivation of Scalar Parameter CRLB67

3B Derivation of Vector Parameter CRLB70

3C Derivation of General Gaussian CRLB73

3D Derivation of Asymptotic CRLB77

4 Linear Models83

4.1 Introduction83

4.2 Summary83

4.3 Definition and Properties83

4.4 Linear Model Examples86

4.5 Extension to the Linear Model94

5 General Minimum Variance Unbiased Estimation101

5.1 Introduction101

5.2 Summary101

5.3 Sufficient Statistics102

5.4 Finding Sufficient Statistics104

5.5 Using Sufficiency to Find the MVU Estimator107

5.6 Extension to a Vector Parameter116

5A Proof of Neyman-Fisher Factorization Theorem （Scalar Parameter）127

5B Proof of Rao-Blackwell-Lehmann-Scheffe Theorem （Scalar Parameter）130

6 Best Linear Unbiased Estimators133

6.1 Introduction133

6.2 Summary133

6.3 Definition of the BLUE134

6.4 Finding the BLUE136

6.5 Extension to a Vector Parameter139

6.6 Signal Processing Example141

6A Derivation of Scalar BLUE151

6B Derivation of Vector BLUE153

7 Maximum Likelihood Estimation157

7.1 Introduction157

7.2 Summary157

7.3 An Example158

7.4 Finding the MLE162

7.5 Properties of the MLE164

7.6 MLE for Transformed Parameters173

7.7 Numerical Determination of the MLE177

7.8 Extension to a Vector Parameter182

7.9 Asymptotic MLE190

7.10 Signal Processing Examples191

7A Monte Carlo Methods205

7B Asymptotic PDF of MLE for a Scalar Parameter211

7C Derivation of Conditional Log-Likelihood for EM Algorithm Example214

8 Least Squares219

8.1 Introduction219

8.2 Summary219

8.3 The Least Squares Approach220

8.4 Linear Least Squares223

8.5 Geometrical Interpretations226

8.6 Order-Recursive Least Squares232

8.7 Sequential Least Squares242

8.8 Constrained Least Squares251

8.9 Nonlinear Least Squares254

8.10 Signal Processing Examples260

8A Derivation of Order-Recursive Least Squares282

8B Derivation of Recursive Projection Matrix285

8C Derivation of Sequential Least Squares286

9 Method of Moments289

9.1 Introduction289

9.2 Summary289

9.3 Method of Moments289

9.4 Extension to a Vector Parameter292

9.5 Statistical Evaluation of Estimators294

9.6 Signal Processing Example299

10 The Bayesian Philosophy309

10.1 Introduction309

10.2 Summary309

10.3 Prior Knowledge and Estimation310

10.4 Choosing a Prior PDF316

10.5 Properties of the Gaussian PDF321

10.6 Bayesian Linear Model325

10.7 Nuisance Parameters328

10.8 Bayesian Estimation for Deterministic Parameters330

10A Derivation of Conditional Gaussian PDF337

11 General Bayesian Estimators341

11.1 Introduction341

11.2 Summary341

11.3 Risk Functions342

11.4 Minimum Mean Square Error Estimators344

11.5 Maximum A Posteriori Estimators350

11.6 Performance Description359

11.7 Signal Processing Example365

11A Conversion of Continuous-Time System to Discrete-Time System375

12 Linear Bayesian Estimators379

12.1 Introduction379

12.2 Summary379

12.3 Linear MMSE Estimation380

12.4 Geometrical Interpretations384

12.5 The Vector LMMSE Estimator389

12.6 Sequential LMMSE Estimation392

12.7 Signal Processing Examples – Wiener Filtering400

12A Derivation of Sequential LMMSE Estimator415

13 Kalman Filters419

13.1 Introduction419

13.2 Summary419

13.3 Dynamical Signal Models420

13.4 Scalar Kalman Filter431

13.5 Kalman Versus Wiener Filters442

13.6 Vector Kalman Filter446

13.7 Extended Kalman Filter449

13.8 Signal Processing Examples452

13A Vector Kalman Filter Derivation471

13B Extended Kalman Filter Derivation476

14 Summary of Estimators479

14.1 Introduction479

14.2 Estimation Approaches479

14.3 Linear Model486

14.4 Choosing an Estimator489

15 Extensions for Complex Data and Parameters493

15.1 Introduction493

15.2 Summary493

15.3 Complex Data and Parameters494

15.4 Complex Random Variables and PDFs500

15.5 Complex WSS Random Processes513

15.6 Derivatives，Gradients，and Optimization517

15.7 Classical Estimation with Complex Data524

15.8 Bayesian Estimation532

15.9 Asymptotic Complex Gaussian PDF535

15.10Signal Processing Examples539

15A Derivation of Properties of Complex Covariance Matrices555

15B Derivation of Properties of Complex Gaussian PDF558

15C Derivation of CRLB and MLE Formulas563

A1 Review of Important Concepts567

A1.1 Linear and Matrix Algebra567

A1.2 Probability，Random Processes，and Time Series Models574

A2 Glossary of Symbols and Abbreviations583

INDEX589

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摘要：本文以《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书版文档下载为中心，详细阐述了统计信号处理估计理论的基本概念、方法及其应用。文章首先概述了统计信号处理估计理论的研究背景和意义，接着从理论框架、算法实现、应用领域和未来发展趋势四个方面进行了深入探讨，旨在为读者提供全面了解统计信号处理估计理论的参考。

1、理论框架

统计信号处理估计理论是信号处理领域的一个重要分支，它主要研究如何从观测到的信号中提取出有用的信息。该理论以概率论和数理统计为基础，通过建立数学模型对信号进行估计。在理论框架方面，《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书详细介绍了随机信号、平稳信号、非平稳信号等基本概念，并阐述了信号估计的基本原理和方法。

书中首先介绍了随机信号的基本性质，如概率密度函数、自相关函数等，为后续信号估计提供了理论基础。接着，针对平稳信号和非平稳信号，分别介绍了相应的估计方法，如最小均方误差估计、最大似然估计等。此外，书中还讨论了参数估计、非参数估计、自适应估计等不同类型的估计方法，为读者提供了丰富的理论资源。

在理论框架方面，《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书还涉及了信号处理中的噪声分析、滤波理论等内容，为读者提供了全面的理论体系。

2、算法实现

统计信号处理估计理论的算法实现是理论应用于实际的关键环节。在算法实现方面，《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书详细介绍了各种估计算法的原理和实现方法。

书中首先介绍了最小均方误差估计算法，包括维纳滤波、卡尔曼滤波等。接着，针对最大似然估计，介绍了高斯分布、指数分布等概率分布下的估计方法。此外，书中还讨论了自适应估计、多传感器融合估计等先进算法，为读者提供了丰富的算法资源。

在算法实现方面，《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书还提供了大量的实例和仿真结果，使读者能够更好地理解和掌握算法的应用。

3、应用领域

统计信号处理估计理论在众多领域有着广泛的应用，如通信、雷达、声纳、生物医学信号处理等。在应用领域方面，《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书详细介绍了统计信号处理估计理论在各个领域的应用实例。

在通信领域，统计信号处理估计理论被广泛应用于信号检测、信道估计、多用户检测等方面。在雷达领域，该理论被用于目标检测、目标跟踪、信号处理等方面。在声纳领域，统计信号处理估计理论被用于信号处理、目标识别、水下通信等方面。在生物医学信号处理领域，该理论被用于心电信号分析、脑电信号分析、肌电信号分析等方面。

通过介绍这些应用实例，读者可以了解到统计信号处理估计理论在实际问题中的应用价值。

4、未来发展趋势

随着科技的不断发展，统计信号处理估计理论在各个领域中的应用越来越广泛。在未来的发展趋势方面，《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书进行了展望。

首先，随着大数据时代的到来，统计信号处理估计理论在处理大规模数据方面将发挥越来越重要的作用。其次，随着人工智能技术的发展，统计信号处理估计理论将与人工智能技术相结合，为智能信号处理提供新的思路和方法。此外，统计信号处理估计理论在跨学科领域的应用也将不断拓展，如物联网、无人驾驶等领域。

总之，统计信号处理估计理论在未来将具有广阔的发展前景。

总结：

本文以《FUNDAMENTALS OF STATISTICAL SIGNAL PROCESSING ESTIMATION THEORY.pdf》电子书版文档下载为中心，详细阐述了统计信号处理估计理论的基本概念、方法及其应用。通过对理论框架、算法实现、应用领域和未来发展趋势的深入探讨，本文为读者提供了全面了解统计信号处理估计理论的参考。

本文的研究成果对于推动统计信号处理估计理论的发展，以及其在各个领域的应用具有重要意义。

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