图书介绍
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- 侯强，吴国平，黄鹰编著 著
- 出版社： 武汉：华中科技大学出版社
- ISBN：9787560956169
- 出版时间：2009
- 标注页数：319页
- 文件大小：14MB
- 文件页数：329页
- 主题词：贝叶斯统计量－信号分析－高等学校－教材；贝叶斯统计量－信号处理－高等学校－教材
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图书目录
第1章 绪论1
1.1引言与导学1
1.2随机信号的概念和系统的表征3
1.3统计信号处理的贝叶斯框架6
1.4病态条件下的逆问题（反演）及其求解思路8
1.5搜索及优化计算10
1.6如何有效地利用本书12
1.7总体思路与写作布局13
第2章 统计推断与贝叶斯预测17
2.1引言与导学17
2.2贝叶斯估计基础18
2.3贝叶斯估计26
2.4期望-最大算法37
2.5高斯混合模型的设计39
2.6贝叶斯分类42
2.7随机过程空间的建模48
参考文献50
第3章 优化理论与搜索计算52
3.1引言与导学52
3.2最优化问题的下降迭代搜索53
3.3一维搜索（线性搜索）57
3.4无约束最优化方法67
3.5约束最优化方法79
习题91
参考文献92
第4章 参数估计与信号检测94
4.1引言与导学94
4.2参数估计初步95
4.3最大似然估计102
4.4线性最小均方估计105
4.5最小二乘估计109
4.6信号检测基础111
4.7判决准则115
4.8检测性能及其蒙特卡罗仿真125
习题129
参考文献131
第5章 数据建模与系统辨识133
5.1引言与导学133
5.2数据建模与系统辨识基础135
5.3 AR（1）模型140
5.4 ARMA（n,m）模型145
5.5 AR模型参数的直接估计法149
5.6 AR模型在语音分析与合成中的应用157
习题160
参考文献161
第6章 自适应信号处理163
6.1引言与导学163
6.2性能测量方法165
6.3基本自适应算法176
习题190
参考文献190
第7章 模式识别的统计方法192
7.1引言与导学192
7.2模式的特征与基于模板匹配的识别195
7.3基于统计决策理论的识别200
7.4语音信号的产生机理、模型与搜索算法201
7.5语音信号处理中的统计模式识别205
习题213
参考文献214
第8章 基于统计的数据挖掘216
8.1引言与导学216
8.2非参数模型218
8.3标准线性模型221
8.4广义线性模型224
8.5图模型231
8.6基于统计检验标准的数据挖掘方法评价237
8.7基于计分函数的标准241
8.8贝叶斯标准242
8.9计算标准243
参考文献246
第9章 人工神经网络及其应用248
9.1引言与导学248
9.2误差信号的反向传播算法250
9.3径向基函数网络259
9.4自组织化映射262
9.5学习向量量化264
9.6 Hopfield神经网络265
9.7双向联想存储及其改进270
9.8玻尔兹曼机和平均场理论学习274
9.9神经网络在人脸识别中的应用279
习题283
参考文献287
第10章 机器学习及其应用289
10.1引言与导学289
10.2机器学习的基本问题和方法292
10.3统计学习理论的核心内容296
10.4支持向量机305
10.5支持向量机的应用与研究312
参考文献318