《统计与自适应信号处理》是一本深入讲解信号处理理论和技术的专业教材,专为已经具备一定信号处理基础知识的学习者设计。本书涵盖了统计信号处理和自适应技术的广泛内容,旨在帮助读者理解并掌握这两个领域的核心概念和应用。
在统计信号处理部分,书中探讨了如何利用概率论和随机过程理论来分析、建模和优化信号,包括信号的特征刻画、噪声分析、参数估计等。Herbert L. Hirsch的《统计信号特征化》和《统计信号特征化算法与分析程序》这两本书是这一领域的经典参考资料,它们提供了深入的理论基础和实用工具。
自适应信号处理则是针对不断变化的环境或信号特性,通过学习和调整算法来实时优化系统性能的技术。书中可能涉及的内容包括自适应滤波、谱估计、参数估计适应算法等。例如,Richard L. Klevans和Robert D. Rodman合著的《语音识别》展示了这一技术在语音信号处理中的应用。
计算机语音技术是另一个章节,由Robert D. Rodman撰写,它涵盖了现代计算机处理语音数据的方法,包括语音识别系统的构建和优化策略。
其他书籍如《数字信号处理与统计分类》(George J. Miao和Mark A. Clements)强调了信号处理与数据分析的结合,而《希尔伯特变换在信号处理中的应用》(Stefan L. Hahn)则聚焦于特定数学工具在信号处理中的运用。此外,《通信和感知系统中的信号处理基础与应用》(John Minkoff)和《信号、振荡和波动:现代方法》(David Vakman)分别介绍了信号处理在通信和物理系统中的基础理论及其实际应用。
《相位和相位差调制在数字通信中的应用》(Yuri Okunev)深入剖析了这些技术在数字通信中的关键作用,展示了如何通过统计和自适应方法提高通信系统的效率和可靠性。
如果你对这些或Artech House图书馆中的其他信号处理书籍感兴趣,特别是那些通过In-Print-Forever®(IPF®)计划重新出版的之前被认为绝版的书籍,可以联系Artech House获取更详细的信息。这包括电话号码和地址,以便进一步咨询和购买需求。