统计信号处理入门：随机变量与概率基础

《统计信号处理入门》是一本由罗伯特·格雷(Robert M. Gray)和李·戴维森(Lee D. Davisson)合著的专业书籍，最初源自他们1986年的著作《工程师的随机过程：数学方法》(Random Processes: A Mathematical Approach for Engineers)。本书于2004年8月19日出版，版权归属于剑桥大学出版社，强调了个人下载pdf文件仅供个人使用，复制或打印需事先获得许可。 本书内容广泛，分为多个章节，旨在介绍统计信号处理的基本概念和技术。首先，第1章"Introduction"（引言）引导读者进入这个领域，概述统计信号处理在工程和科学研究中的重要性，以及它如何与随机过程相互作用。 第2章"Probability"（概率）深入探讨了概率理论的基础。这一章首先从概率的一般概念开始，通过旋转指针和抛硬币的日常例子，帮助理解概率的基本概念。随后，章节详细介绍了概率空间、离散概率空间和连续概率空间的区别。独立性是另一个关键主题，阐述了随机事件之间的相互关系。此外，还涵盖了条件概率的初步概念，并配以练习题帮助读者巩固理解。 第3章"Random variables, vectors, and processes"（随机变量、向量和过程）进一步深化对随机现象的理解。该部分介绍了随机变量的基本概念，包括它们的概率分布。随机向量和随机过程的概念也被纳入其中，这些都是信号处理中的核心要素，因为它们描述的是随时间变化的随机特性。 后续章节可能涵盖统计信号处理的其他关键内容，如随机过程的统计特性分析、滤波器设计、噪声处理、信号检测、估计和识别等。这些内容将利用概率和随机变量的理论，处理实际信号中的不确定性和复杂性，是通信、信号处理系统设计、图像处理等领域的重要工具。 通过这本书，读者可以建立起坚实的统计信号处理基础，从而在工程实践和技术研究中应用所学知识。无论是对于初学者还是经验丰富的工程师，这都是一本不可或缺的参考书籍。