本书是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷, 分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。卷I详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计, 总结了各种估计方法, 考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波, 并介绍了对复数据和参数的估计方法。卷II全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法, 并且重点介绍了现实中的信号处理应用, 包括现代语音、通信技术以及传统的声纳/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始, 复习了高斯, c2、F、瑞利及莱斯概率密度; 讲解了高斯随机变量的二次型, 以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估。

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