統計信號處理

本書論述對隨機信號的統計分析與處理，除了重點介紹統計信號處理的基本理論和方法外，還對所需預備知識作了概述並把陣列信號處理作為應用加以介紹。

全書共分七章，依次為統計信號處理中的基本數學知識、隨機信號與系統、噪聲中的信號檢測、非參量檢測與穩健檢測、信號估計理論、最佳線性濾波基本理論波形估計和陣列信號處理。本書是為信息科學技術領域高年級本科生和研究生的學習需求而寫的，也可供從事科研和技術開發的人員參考。 ^[1] 

總 序

前 言

第1章 統計信號處理中的基本數學知識

1.1 概率論概要

1.2 隨機過程基礎

1.3 線性代數導論

第2章 隨機信號與系統

2.1 信號與系統概述

2.2 隨機信號通過線性時不變系統

2.3 隨機序列通過線性時不變系統

2.4 白噪聲通過線性時不變系統

2.5 白噪聲序列和平穩隨機序列的參數模型

2.6 隨機信號通過線性時變系統

2.7 隨機信號通過非線性系統

第3章 噪聲中的信號檢測

3.1 引言

3.2 信號檢測模型

3.3 統計判決準則

3.4 統計判決準則的推廣

3.5 高斯白噪聲中已知信號的檢測

3.6 高斯色噪中的已知信號的檢測

3.7 隨機參量信號的檢測

第4章 非參量檢測與穩健檢測

4.1 引言

4.2 非參量檢測

4.3 穩健檢測

第5章 信號估計理論

5.1 引言

5.2 估計準則

5.3 估計準則的推廣

5.4 估計量評價的指標

5.5 克拉美-羅（Cramer-Rao）不等式

5.6 最大似然估計的應用

5.7 最小二乘估計的應用

5.8 穩健估計

第6章 最佳線性濾波基本理論——波形估計

6.1 引言

6.2 波形估計的分類

6.3 連續信號的維納濾波

6.4 離散維納濾波

6.5 穩健維納濾波

6.6 α-β濾波

6.7 卡爾曼濾波

6.8 穩健卡爾曼濾波

6.9 擴展卡爾曼濾波

第7章 陣列信號處理

7.1 引言

7.2 陣列信號模型

7.3 波束形成

7.4 自適應數字波束形成器

7.5 自適應算法

7.6 不相關源的測向

7.7 相干信號源測向

參考文 ^[1]