fundamentals of statistical signal processing, volume i: estimation theory

《统计信号处理基础，第一卷：估计理论》是一本经典的统计信号处理教材。本书系统地介绍了统计信号处理中的估计理论。

估计理论是统计信号处理的基础，主要研究如何从带有噪声的观测数据中提取出所需的信号信息。本书首先介绍了统计信号处理的基本概念，如概率论、随机过程等。然后，详细讨论了估计理论的基本原理和方法。

首先，本书介绍了参数估计的基本概念。参数估计是通过观测数据来估计信号中的未知参数。本书介绍了最小均方误差估计（MMSE）的原理和性质，以及常见的参数估计方法，如最大似然估计、贝叶斯估计等。

其次，本书讨论了非参数估计的基本原理。非参数估计不依赖于对信号模型的先验假设，更适用于信号的非线性和非高斯特性。本书介绍了核密度估计、最小二乘频谱估计等方法，并讨论了它们的优缺点。

此外，本书还介绍了信号检测理论，即如何在观测数据中判断是否存在信号。本书介绍了信噪比（SNR）的概念和计算方法，以及常用的信号检测方法，如最小平均错误概率准则、最大似然准则等。

总之，本书全面而深入地介绍了统计信号处理中估计理论的基本原理和方法。它对于从理论上理解估计问题，并应用于实际工程中具有重要意义，是统计信号处理领域的经典教材之一。