Intended for practicing engineers and scientists who design and analyze signal processing systems. This work offers a unified presentation of parameter estimation for those involved in the design and implementation of statistical signal processing algorithm.

Bestandsnummer des Verk�ufers 243192351

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Bibliografische Details

Titel

Fundamentals of Statistical Processing, Volume I

Verlag

Prentice Hall

Erscheinungsjahr

1993

Sprache

Englisch

ISBN-10

0133457117

ISBN-13

9780133457117

Einband

Hardcover

Zustand

New

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�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

For practicing engineers and scientists who design and analyze signal processing systems, i.e., to extract information from noisy signals - radar engineer, sonar engineer, geophysicist, oceanographer, biomedical engineer, communications engineer, economist, statistician, physicist, etc. A unified presentation of parameter estimation for those involved in the design and implementation of statistical signal processing algorithms.

Von der hinteren Coverseite

For those involved in the design and implementation of signal processing algorithms, this book strikes a balance between highly theoretical expositions and the more practical treatments, covering only those approaches necessary for obtaining an optimal estimator and analyzing its performance. Author Steven M. Kay discusses classical estimation followed by Bayesian estimation, and illustrates the theory with numerous pedagogical and real-world examples. Special features include over 230 problems designed to reinforce basic concepts and to derive additional results; summary chapter containing an overview of all principal methods and the rationale for choosing a particular one; unified treatment of Wiener and Kalman filtering; estimation approaches for complex data and parameters; and over 100 examples, including real-world applications to high resolution spectral analysis, system identification, digital filter design, adaptive noise cancelation, adaptive beamforming, tracking and localization, and more. Students as well as practicing engineers will find Fundamentals of Statistical Signal Processing an invaluable introduction to parameter estimation theory and a convenient reference for the design of successful parameter estimation algorithms.

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