Fundamentals of statistical signal processing.Volume I,Estimation theory
作者： (美)Steven M. Kay著;罗鹏飞等译
出版社：电子工业出版社,2011
简介： 《统计信号处理基础――估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号
处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论
和检测理论。
第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，
考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷
给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器
设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量
的习题来加深对基本概念的理解。
第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实
中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷
从检测的基础理论开始，回顾了高斯、X2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解
了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介
绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数
据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测
。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
《统计信号处理基础――估计与检测理论》可以作为电子信息类研究生
统计信号处理课程的教材或教学参考书，也可供从事信号处理的教学、科研
和工程技术人员参考。
