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本書是作者Steven M. Kay關(guān)于統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理三卷書中的*后一卷，該卷建立了覆蓋前兩卷的綜合性理論，在設(shè)計(jì)解決實(shí)際問(wèn)題的優(yōu)良算法方面幫助讀者開發(fā)直觀和專業(yè)的方法。本書首先評(píng)述開發(fā)信號(hào)處理算法的方法，包括數(shù)學(xué)建模、計(jì)算機(jī)模擬、性能評(píng)估。通過(guò)展示設(shè)計(jì)、評(píng)估、測(cè)試的有用解析結(jié)果和實(shí)現(xiàn)，將理論與實(shí)踐聯(lián)系起來(lái)。然后從幾個(gè)關(guān)鍵的應(yīng)用領(lǐng)域重點(diǎn)介紹了一些經(jīng)典的算法。*后引導(dǎo)讀者將算法轉(zhuǎn)換成MATLAB程序來(lái)驗(yàn)證得到的解。全書主題包括：算法設(shè)計(jì)方法；信號(hào)與噪聲模型的比較和選擇；性能評(píng)估、規(guī)范、折中、測(cè)試和資料；應(yīng)用大定理的*方法；估計(jì)、檢測(cè)和譜估計(jì)算法；完整的案例研究：雷達(dá)多普勒中心頻率估計(jì)、磁信號(hào)檢測(cè)、心率監(jiān)測(cè)等。

前言
《統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理處理基礎(chǔ)實(shí)用算法開發(fā)》一書是同名系列教材的第三卷。前兩卷描述了估計(jì)與檢測(cè)算法涉及的理論，本卷將介紹如何將這些理論轉(zhuǎn)換成數(shù)字計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的軟件算法。在介紹實(shí)踐方法和技術(shù)時(shí)，并沒(méi)有假定讀者已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)前兩卷，當(dāng)然我們還是鼓勵(lì)大家這樣做，我們的介紹將集中在一般概念上，盡可能少用數(shù)學(xué)知識(shí)，而用MATLAB的實(shí)現(xiàn)來(lái)進(jìn)行詳細(xì)的闡述。對(duì)于那些希望為實(shí)際系統(tǒng)設(shè)計(jì)好的和可實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理算法的工程師和科學(xué)工作者來(lái)說(shuō)，本書毫無(wú)疑問(wèn)是有吸引力的，這些實(shí)際系統(tǒng)在許多信號(hào)處理學(xué)科中常常會(huì)遇到，包括但不限于雷達(dá)、通信、聲吶、生物醫(yī)學(xué)、語(yǔ)音、光學(xué)、圖像處理等。此外，由于強(qiáng)調(diào)實(shí)際的工作算法，對(duì)于那些希望得到一些實(shí)用技術(shù)的統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理領(lǐng)域的研究者，本書提供的內(nèi)容應(yīng)該是有用的，而對(duì)那些涉足該領(lǐng)域的新手來(lái)說(shuō)，要從大量良莠不齊的大量算法中挑選好的算法，本書也是很好的參考。
本書的總體目標(biāo)是幫助讀者提升統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的實(shí)踐能力，為了完成這一目標(biāo)，我們要努力做到：
1．描述一套用來(lái)建立算法的方法，包括數(shù)學(xué)建模、計(jì)算機(jī)模擬、性能評(píng)估；
2．通過(guò)典型工具的實(shí)踐，允許讀者深刻理解一些重要的概念，包括有用的分析結(jié)果和設(shè)計(jì)、評(píng)估和測(cè)試的MATLAB實(shí)現(xiàn)；
3．強(qiáng)化一些實(shí)際中已有的方法和特定算法，這些算法已經(jīng)經(jīng)受了時(shí)間的檢驗(yàn)；
4．通過(guò)描述和求解現(xiàn)實(shí)生活中的實(shí)際問(wèn)題來(lái)介紹相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域；
5．給讀者介紹實(shí)際中要求的擴(kuò)展；
6．將數(shù)學(xué)算法轉(zhuǎn)換成MATLAB程序并驗(yàn)證解的完整性。
在教學(xué)方面，我們相信強(qiáng)調(diào)通過(guò)MATLAB實(shí)現(xiàn)有助于理解算法的實(shí)際工作情況及不同算法的細(xì)微差別，讀者將在做中學(xué)。同樣，教材中加入了許多供學(xué)生練習(xí)的分析練習(xí)題，完整的解答包含在每章的附錄中，書中也給出了MATLAB練習(xí)題，每章的附錄列出了簡(jiǎn)化的解答，所有答案及可運(yùn)行的MATLAB程序都放在隨書的光盤上。在每章的結(jié)尾都有一節(jié)小結(jié)，其中給出的結(jié)論都是非常重要的，意在提供算法內(nèi)在運(yùn)行的深入理解以及常用的拇指法則，這些內(nèi)容對(duì)建立成功的算法都是關(guān)鍵的。本書的大部分主題來(lái)自Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory(1993)和Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory(1998)，也從Modern Spectral Estimation: Theory and Application(1988)(所有這些書都是由Prentice Hall出版的，中譯本已由電子工業(yè)出版社出版)加入了許多材料，后一本書包含了許多數(shù)據(jù)模擬和分析所要求的技術(shù)。最后，我們希望本書對(duì)自學(xué)也是有用的。盡管沒(méi)有MATLAB作為實(shí)踐工具也是可以學(xué)習(xí)本書的，但卻失去MATLAB實(shí)踐所獲得的許多理解。
本書假定讀者具有微積分和基本線性系統(tǒng)的背景知識(shí)，包括某些數(shù)字信號(hào)處理、概率和隨機(jī)過(guò)程導(dǎo)論、線性和矩陣代數(shù)等。正如前面提到的，我們?cè)谒惴枋鰰r(shí)盡量少用數(shù)學(xué)知識(shí)和相關(guān)背景材料，然而算法在最終總是以數(shù)學(xué)形式呈現(xiàn)，因此這一目標(biāo)也只是部分地實(shí)現(xiàn)。
作者要感謝許多人所做的貢獻(xiàn)，在過(guò)去的許多年里，他們提供了許多教學(xué)和研究問(wèn)題中富有啟發(fā)的討論以及應(yīng)用研究結(jié)果的機(jī)會(huì)。感謝羅德島大學(xué)的同事L. Jackson、R. Kumaresan、L. Pakula、P. Swaszek；感謝我目前和以前的所有研究生，他們?cè)谄綍r(shí)教學(xué)和研究中的許多討論以及他們具體的注釋和評(píng)論，對(duì)本書最終的定稿都做出了貢獻(xiàn)。特別是Quan Ding和Naresh Vankayalapati，他們做了許多注釋，并在練習(xí)的解答方面提供了許多幫助。此外，William Knight對(duì)初稿也提供了許多有價(jià)值的反饋意見。作者還要感謝許多資助他研究的機(jī)構(gòu)和項(xiàng)目主管，這些主管包括Jon Davis、Darren Emge、James Kelly、Muralidhar Rangaswamy、Jon Sjogren和Peter Zulch，相關(guān)機(jī)構(gòu)包括美國(guó)海軍海底作戰(zhàn)中心、�？兆鲬�(zhàn)中心、空軍科研辦公室、海軍研究辦公室、空軍研究實(shí)驗(yàn)室、愛德華化學(xué)和生物中心。作者咨詢了許多工業(yè)公司，從他們那里獲得了許多實(shí)踐經(jīng)歷，在此一并表示感謝。作者也非常歡迎讀者提出疑問(wèn)和修改意見，有任何疑問(wèn)和建議請(qǐng)發(fā)郵件至kay@ele.uri. edu。

Steven M. Kay
University of Rhode Island
Kingston, RI

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