Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing
暫譯: 信號處理的數學方法與演算法

Todd K. Moon, Wynn C. Stirling

Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing
  • 出版商: Prentice Hall
  • 出版日期: 1999-08-04
  • 售價: $1,330
  • 語言: 英文
  • 頁數: 984
  • 裝訂: Paperback
  • ISBN: 0201361868
  • ISBN-13: 9780201361865
  • 相關分類: Algorithms-data-structures

    • 已絕版

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商品描述

Description:

For Senior/Graduate Level Signal Processing courses. The book is also suitable for a course in advanced signal processing, or for self-study.

Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing tackles the challenge of providing students and practitioners with the broad tools of mathematics employed in modern signal processing. Building from an assumed background in signals and stochastic processes, the book provides a solid foundation in analysis, linear algebra, optimization, and statistical signal processing.

 

Table of Contents:

I. INTRODUCTION AND FOUNDATIONS.

 1. Introduction and Foundations.

II. VECTOR SPACES AND LINEAR ALGEBRA.

 2. Signal Spaces.
 3. Representation and Approximation in Vector Spaces.
 4. Linear Operators and Matrix Inverses.
 5. Some Important Matrix Factorizations.
 6. Eigenvalues and Eigenvectors.
 7. The Singular Value Decomposition.
 8. Some Special Matrices and Their Applications.
 9. Kronecker Products and the Vec Operator.

III. DETECTION, ESTIMATION, AND OPTIMAL FILTERING.

10. Introduction to Detection and Estimation, and Mathematical Notation.
11. Detection Theory.
12. Estimation Theory.
13. The Kalman Filter.

IV. ITERATIVE AND RECURSIVE METHODS IN SIGNAL PROCESSING.

14. Basic Concepts and Methods of Iterative Algorithms.
15. Iteration by Composition of Mappings.
16. Other Iterative Algorithms.
17. The EM Algorithm in Signal Processing.

V. METHODS OF OPTIMIZATION.

18. Theory of Constrained Optimization.
19. Shortest-Path Algorithms and Dynamic Programming.
20. Linear Programming.

APPENDIXES.

A. Basic Concepts and Definitions.
B. Completing the Square.
C. Basic Matrix Concepts.
D. Random Processes.
E. Derivatives and Gradients.
F. Conditional Expectations of Multinomial and Poisson r.v.s.

商品描述(中文翻譯)

**描述：**
適用於高年級/研究生級別的信號處理課程。本書也適合用於進階信號處理課程或自學。

《信號處理的數學方法與演算法》應對了為學生和實務工作者提供現代信號處理中所使用的廣泛數學工具的挑戰。本書以信號和隨機過程的基本知識為基礎，提供了分析、線性代數、優化和統計信號處理的堅實基礎。

**目錄：**
I. 介紹與基礎。
 1. 介紹與基礎。
II. 向量空間與線性代數。
 2. 信號空間。
 3. 向量空間中的表示與近似。
 4. 線性運算子與矩陣逆。
 5. 一些重要的矩陣分解。
 6. 特徵值與特徵向量。
 7. 奇異值分解。
 8. 一些特殊矩陣及其應用。
 9. 克羅內克積與 Vec 運算子。
III. 偵測、估計與最佳過濾。
10. 偵測與估計的介紹及數學符號。
11. 偵測理論。
12. 估計理論。
13. 卡爾曼濾波器。
IV. 信號處理中的迭代與遞歸方法。
14. 迭代演算法的基本概念與方法。
15. 通過映射的組合進行迭代。
16. 其他迭代演算法。
17. 信號處理中的 EM 演算法。
V. 優化方法。
18. 約束優化理論。
19. 最短路徑演算法與動態規劃。
20. 線性規劃。
附錄。
A. 基本概念與定義。
B. 完全平方。
C. 基本矩陣概念。
D. 隨機過程。
E. 導數與梯度。
F. 多項式與泊松隨機變數的條件期望。

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