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圖書(shū)簡(jiǎn)介

詳情

商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn)
商品名稱：	統(tǒng)計(jì)信號(hào)分析與處理
作者：	侯強(qiáng)
市場(chǎng)價(jià)：	29.8元
文軒網(wǎng)價(jià)：	23.3元【78折】
ISBN號(hào)：	9787560956169
出版社：	華中科技大學(xué)出版社
商品類(lèi)型：	圖書(shū)

其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)）
裝幀：平裝	開(kāi)本：16開(kāi)	語(yǔ)種：中文
出版時(shí)間：2009-09-01	版次：1	頁(yè)數(shù)：
印刷時(shí)間：2009-10-01	印次：1	字?jǐn)?shù)：390000
溫馨提示：出版時(shí)間超過(guò)3年的圖書(shū)，因長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)存可能會(huì)產(chǎn)生紙張缺陷，敬請(qǐng)諒解！

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)除了第1章緒論外，包括三大部分。第一部分為基礎(chǔ)理論，介紹了全書(shū)所關(guān)注的理論基礎(chǔ)，由第2～4章組成，分別為：統(tǒng)計(jì)推斷與貝葉斯預(yù)測(cè)、優(yōu)化理論與搜索計(jì)算以及參數(shù)估計(jì)與信號(hào)檢測(cè)。這部分主要討論在貝葉斯統(tǒng)計(jì)框架下，搜索與觀測(cè)數(shù)據(jù)最佳匹配的模型，并利用各種評(píng)價(jià)規(guī)則來(lái)估計(jì)模型的參數(shù)。第二部分為主題應(yīng)用，包括第5～8章，包含了四個(gè)方面應(yīng)用：數(shù)據(jù)建模與系統(tǒng)辨識(shí)、自適應(yīng)信號(hào)處理、模式識(shí)別的統(tǒng)計(jì)方法和基于統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。這部分是全書(shū)的應(yīng)用部分，學(xué)生可以根據(jù)自己專業(yè)的特點(diǎn)有選擇地學(xué)習(xí)。第三部分是本書(shū)的提高部分，包括第9章和第10章，分別討論了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)。     第2～4章是學(xué)習(xí)本書(shū)其余各章節(jié)所必不可少的基礎(chǔ)，必須仔細(xì)體會(huì)和琢磨。而有關(guān)應(yīng)用的章節(jié)（第5～8章），讀者可以按照自己的興趣或選擇閱讀或暫時(shí)跳過(guò)，不必考慮章節(jié)次序。最后兩章是為學(xué)有余力或希望提高自己能力的同學(xué)準(zhǔn)備的，其他同學(xué)目前不研究也沒(méi)有影響。每章末尾的習(xí)題有兩個(gè)作用：一是加深理解正文的內(nèi)容；二是介紹一些正文中未能包括的新成果和新應(yīng)用。每章都介紹一些參考文獻(xiàn)。     本書(shū)的對(duì)象是通信工程、電子信息工程和機(jī)電工程專業(yè)的高年級(jí)本科生和低年級(jí)研究生，參考學(xué)時(shí)32～48。作者希望學(xué)習(xí)本課程的學(xué)生已經(jīng)學(xué)過(guò)系統(tǒng)理論課程和概率論與隨機(jī)過(guò)程課程。系統(tǒng)理論課程的內(nèi)容應(yīng)包括連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)和離散時(shí)間系統(tǒng)的狀態(tài)變量法和各種變換技術(shù)等。

目錄

第1章  緒論 1.1  引言與導(dǎo)學(xué) 1.2  隨機(jī)信號(hào)的概念和系統(tǒng)的表征 1.3  統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的貝葉斯框架 1.4  病態(tài)條件下的逆問(wèn)題（反演）及其求解思路 1.5  搜索及優(yōu)化計(jì)算 1.6  如何有效地利用本書(shū) 1.7  總體思路與寫(xiě)作布局 第2章  統(tǒng)計(jì)推斷與貝葉斯預(yù)測(cè) 2.1  引言與導(dǎo)學(xué) 2.2  貝葉斯估計(jì)基礎(chǔ) 2.3  貝葉斯估計(jì) 2.4  期望一最大算法 2.5  高斯混合模型的設(shè)計(jì) 2.6  貝葉斯分類(lèi) 2.7  隨機(jī)過(guò)程空間的建模 參考文獻(xiàn) 第3章  優(yōu)化理論與搜索計(jì)算 3.1  引言與導(dǎo)學(xué) 3.2  最優(yōu)化問(wèn)題的下降迭代搜索 3.3  一維搜索（線性搜索） 3.4  元約束最優(yōu)化方法 3.5  約束最優(yōu)化方法 習(xí)題 參考文獻(xiàn) 第4章  參數(shù)估計(jì)與信號(hào)檢測(cè) 4.1  引言與導(dǎo)學(xué) 4.2  參數(shù)估計(jì)初步 4.3  最大似然估計(jì) 4.4  線性最小均方估計(jì) 4.5  最小二乘估計(jì) 4.6  信號(hào)檢測(cè)基礎(chǔ) 4.7  判決準(zhǔn)則   4.8  檢測(cè)性能及其蒙特卡羅仿真   習(xí)題   參考文獻(xiàn) 第5章  數(shù)據(jù)建模與系統(tǒng)辨識(shí)   5.1  引言與導(dǎo)學(xué)   5.2  數(shù)據(jù)建模與系統(tǒng)辨識(shí)基礎(chǔ)   5.3 AR（1）模型   5.4 ARMA（n，m）模型   5.5 AR模型參數(shù)的直接估計(jì)法   5.6 AR模型在語(yǔ)音分析與合成中的應(yīng)用   習(xí)題   參考文獻(xiàn) 第6章 自適應(yīng)信號(hào)處理   6.1  引言與導(dǎo)學(xué)   6.2  性能測(cè)量方法   6.3  基本自適應(yīng)算法   習(xí)題   參考文獻(xiàn) 第7章  模式識(shí)別的統(tǒng)計(jì)方法   7.1  引言與導(dǎo)學(xué)   7.2  模式的特征與基于模板匹配的識(shí)別   7.3  基于統(tǒng)計(jì)決策理論的識(shí)別   7.4  語(yǔ)音信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理、模型與搜索算法.   7.5  語(yǔ)音信號(hào)處理中的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別   習(xí)題   參考文獻(xiàn) 第8章  基于統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘   8.1  引言與導(dǎo)學(xué)   8.2  非參數(shù)模型   8.3  標(biāo)準(zhǔn)線性模型   8.4  廣義線性模型   8.5  圖模型   8.6  基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘方法評(píng)價(jià)   8.7  基于計(jì)分函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)   8.8  貝葉斯標(biāo)準(zhǔn) …… 第9章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用 第10章  機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用

精彩內(nèi)容

第1章  緒論     1.1  引言與導(dǎo)學(xué)     統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方面，對(duì)科學(xué)研究的整個(gè)過(guò)程正起著越來(lái)越大的支持作用，已經(jīng)在生物信息學(xué)、計(jì)算金融學(xué)、遙感信息處理、機(jī)器人、工業(yè)過(guò)程控制、信息安全等方面有卓越貢獻(xiàn)。其基本的研究思路是考察從觀測(cè)數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找目前尚不能通過(guò)原理分析得到的規(guī)律，然后利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。其目的是根據(jù)給定的訓(xùn)練樣本（觀測(cè)數(shù)據(jù)）估計(jì)（求解）某系統(tǒng)輸入、輸出之間的依賴關(guān)系，使它能夠?qū)ξ粗�輸出作出盡可能準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。因此統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的核心內(nèi)容就是反演、推斷（有時(shí)也稱為解釋）和優(yōu)化。本書(shū)將始終圍繞這三個(gè)關(guān)鍵詞展開(kāi)討論，在討論之前，我們先來(lái)看看什么是信號(hào)處理吧。     信號(hào)處理通常被理解為從物理觀測(cè)結(jié)果中恢復(fù)信息的過(guò)程與操作。如果觀測(cè)結(jié)果中明確地包含了信息，并且對(duì)出現(xiàn)的任何干擾都能精確地加以描述，那么要求的處理是比較簡(jiǎn)單的。但觀測(cè)信息要使用觀測(cè)裝置，傳達(dá)或觀測(cè)信息還要通過(guò)媒質(zhì)，它們的物理特性和實(shí)際限制往往使問(wèn)題復(fù)雜化（其中，噪聲、畸變和數(shù)據(jù)丟失統(tǒng)稱為干擾，是使問(wèn)題復(fù)雜化的主要原因）。事實(shí)上，干擾通常是隨機(jī)性的，只能用它的平均特性或統(tǒng)計(jì)特性來(lái)描述。為恢復(fù)信息而對(duì)這種隨機(jī)性觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行的處理稱為統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理。本書(shū)將致力于研究這個(gè)課題和它的一些應(yīng)用。  &nb ......

目錄

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