统计信号分析与处理内容简介
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发布时间：2024-10-16 15:48
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时间：2024-11-10 08:24
《统计信号分析与处理》内容详实丰富，分为三个主要部分。首先，第一部分（第2～4章）是基础理论，涵盖了统计推断与贝叶斯预测、优化理论与搜索计算，以及参数估计与信号检测。这部分理论基石着重于在贝叶斯统计的框架下，探寻如何构建与观测数据最匹配的模型，并通过各种评价规则来估计模型参数。深入理解这一部分是后续章节学习的关键，不容忽视。
第二部分（第5～8章）为主题应用，涉及数据建模与系统辨识、自适应信号处理、统计方法在模式识别中的应用以及基于统计的数据挖掘技术。这部分内容实用性强，旨在将理论知识应用于实际问题，学生可以根据自己的专业背景选择性学习。
对于希望进一步提升的读者，第三部分（第9章和第10章）探讨了人工神经网络和机器学习，适合对高级技术感兴趣的读者深入研究。这部分内容并非必需，对于基础知识扎实的学员，不影响整体学习进度。
值得注意的是，习题设计旨在加深对正文内容的理解，并引入章节外的新知识和应用。每章都附有参考文献，供读者进一步深化研究。读者可以根据自身需求和兴趣，灵活选择章节的阅读顺序，既可按照从基础到应用的路径，也可跳跃式学习。
扩展资料
《统计信号分析与处理》的对象是通信工程、电子信息工程和机电工程专业的高年级本科生和低年级研究生，参考学时32～48。作者希望学习本课程的学生已经学过系统理论课程和概率论与随机过程课程。系统理论课程的内容应包括连续时间系统和离散时间系统的状态变量法和各种变换技术等。
