| Steven M.Kay：美国Rhode Island大学电子工程系教授、信号处理领域的资深专家，曾经发表过大量的论文与学术报告，并且撰写过多部著作。Kay博士现在致力于频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理等领域的研究工作。他是IEEE的会士，曾经负责过IEEE声学、语音、信号处理委员会的频谱估计与建模领域的工作。 |
| 第一卷：统计信号处理基础——估计理论 第1章 引言 第2章 最小方差无偏估计 第3章 Cramer-Rao下限 第4章 线性模型 第5章 一般最小方差无偏估计 第6章 最佳线性无偏估计 第7章 最大似然估计 第8章 最小二乘估计 第9章 矩方法 第10章 贝叶斯原理 第11章 一般贝叶斯估计器 第12章 线性贝叶斯估计器 第13章 卡尔曼滤波器 第14章 估计总结 第15章 复数据和复数参数的扩展 第二卷：统计信号处理基础——检测理论 第1章 引言 第2章 重要PDF的总结 第3章 统计判决理论I 第4章 确定信号 第5章 随机信号 第6章 统计判决理论II 第7章 具有未知参数的确定性信号 第8章 具有未知参数的随机信号 第9章 未知噪声参数 第10章 非高斯噪声 第11章 检测器总结 第12章 模型变化的检测 第13章 复矢量扩展及阵列处理 附录1 重要概念回顾 附录2 符号和缩写术语表 |
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