|Wystawione w kategorii:
Masz taki przedmiot na sprzedaż?

Podstawy statystycznego przetwarzania sygnałów, tom 3 autorstwa Stevena Kaya: Używane

Tekst oryginalny
Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 3 by Steven Kay: Used
Stan:
Dobry
Cena:
US $223,37
Około897,72 zł
Wysyłka:
Bezpłatnie Standard Shipping. Zobacz szczegółydla wysyłki
Znajduje się w: Sparks, Nevada, Stany Zjednoczone
Dostawa:
Szacowana między Cz, 9 maj a Wt, 14 maj do 43230
Szacowane czasy dostaw - otwiera się w nowym oknie lub nowej karcie uwzględniają podany przez sprzedawcę czas na wysłanie przesyłki, kod pocztowy nadawcy, kod pocztowy odbiorcy i czas przyjęcia. Czasy te zależą od wybranego rodzaju usługi wysyłkowej oraz czasu rozliczenia płatnościrozliczona płatność - otwiera się w nowym oknie lub nowej karcie. Czasy dostawy mogą się różnić, szczególnie w okresach największego ruchu.
Zwroty:
Zwrot w ciągu 30 dni. Za wysyłkę zwrotną płaci kupujący. Zobacz szczegóły- aby uzyskać więcej informacji dotyczących zwrotów
Płatności:
     

Kupuj bez obaw

Gwarancja zwrotu pieniędzy eBay
Otrzymasz przedmiot, jaki zamawiasz, albo zwrot pieniędzy. 

Informacje o sprzedawcy

Zarejestrowany jako sprzedawca-firma
Sprzedawca ponosi pełną odpowiedzialność za wystawienie tej oferty sprzedaży.
Nr przedmiotu eBay: 404252703984
Ostatnia aktualizacja: 01-05-2024 12:56:19 CEST Wyświetl wszystkie poprawkiWyświetl wszystkie poprawki

Parametry przedmiotu

Stan
Dobry: Książka, która była czytana, ale nadal jest w dobrym stanie. Na okładce widoczne są ...
Book Title
Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 3
Publication Date
2018-08-09
ISBN
9780134878409
Publication Year
2017
Type
Textbook
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Name
Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 3
Item Height
1.1in
Author
Steven Kay
Item Length
1.2in
Publisher
Pearson Education
Item Width
6.9in
Item Weight
27.2 Oz
Number of Pages
504 Pages

O tym produkcie

Product Information

The Complete, Modern Guide to Developing Well-Performing Signal Processing Algorithms In Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume III: Practical Algorithm Development, author Steven M. Kay shows how to convert theories of statistical signal processing estimation and detection into software algorithms that can be implemented on digital computers. This final volume of Kay's three-volume guide builds on the comprehensive theoretical coverage in the first two volumes. Here, Kay helps readers develop strong intuition and expertise in designing well-performing algorithms that solve real-world problems. Kay begins by reviewing methodologies for developing signal processing algorithms, including mathematical modeling, computer simulation, and performance evaluation. He links concepts to practice by presenting useful analytical results and implementations for design, evaluation, and testing. Next, he highlights specific algorithms that have "stood the test of time," offers realistic examples from several key application areas, and introduces useful extensions. Finally, he guides readers through translating mathematical algorithms into MATLAB(R) code and verifying solutions. Topics covered include Step-by-step approach to the design of algorithms Comparing and choosing signal and noise models Performance evaluation, metrics, tradeoffs, testing, and documentation Optimal approaches using the "big theorems" Algorithms for estimation, detection, and spectral estimation Complete case studies: Radar Doppler center frequency estimation, magnetic signal detection, and heart rate monitoring Exercises are presented throughout, with full solutions, and executable MATLAB code that implements all the algorithms is available for download. This new volume is invaluable to engineers, scientists, and advanced students in every discipline that relies on signal processing; researchers will especially appreciate its timely overview of the state of the practical art. Volume III complements Dr. Kay's Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume I: Estimation Theory (Prentice Hall, 1993; ISBN-13: 978-0-13-345711-7), and Volume II: Detection Theory (Prentice Hall, 1998; ISBN-13: 978-0-13-504135-2).

Product Identifiers

Publisher
Pearson Education
ISBN-10
013487840x
ISBN-13
9780134878409
eBay Product ID (ePID)
22038276416

Product Key Features

Author
Steven Kay
Publication Name
Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 3
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Year
2017
Type
Textbook
Number of Pages
504 Pages

Dimensions

Item Length
1.2in
Item Height
1.1in
Item Width
6.9in
Item Weight
27.2 Oz

Additional Product Features

Lc Classification Number
Tk5102.5.K379
Table of Content
Preface xiii About the Author xvii Part I: Methodology and General Approaches 1 Chapter 1: Introduction 3 1.1 Motivation and Purpose 3 1.2 Core Algorithms 4 1.3 Easy, Hard, and Impossible Problems 5 1.4 Increasing Your Odds for Success--Enhance Your Intuition 11 1.5 Application Areas 13 1.6 Notes to the Reader 14 1.7 Lessons Learned 15 References 16 1A Solutions to Exercises 19 Chapter 2: Methodology for Algorithm Design 23 2.1 Introduction 23 2.2 General Approach 23 2.3 Example of Signal Processing Algorithm Design 31 2.4 Lessons Learned 47 References 48 2A Derivation of Doppler Effect 49 2B Solutions to Exercises 53 Chapter 3: Mathematical Modeling of Signals 55 3.1 Introduction 55 3.2 The Hierarchy of Signal Models 57 3.3 Linear vs. Nonlinear Deterministic Signal Models 61 3.4 Deterministic Signals with Known Parameters (Type 1) 62 3.5 Deterministic Signals with Unknown Parameters (Type 2) 68 3.6 Random Signals with Known PDF (Type 3) 77 3.7 Random Signals with PDF Having Unknown Parameters 83 3.8 Lessons Learned 83 References 83 3A Solutions to Exercises 85 Chapter 4: Mathematical Modeling of Noise 89 4.1 Introduction 89 4.2 General Noise Models 90 4.3 White Gaussian Noise 93 4.4 Colored Gaussian Noise 94 4.5 General Gaussian Noise 102 4.6 IID NonGaussian Noise 108 4.7 Randomly Phased Sinusoids 113 4.8 Lessons Learned 114 References 115 4A Random Process Concepts and Formulas 117 4B Gaussian Random Processes 119 4C Geometrical Interpretation of AR 121 4D Solutions to Exercises 123 Chapter 5: Signal Model Selection 129 5.1 Introduction 129 5.2 Signal Modeling 130 5.3 An Example 131 5.4 Estimation of Parameters 136 5.5 Model Order Selection 138 5.6 Lessons Learned 142 References 143 5A Solutions to Exercises 145 Chapter 6: Noise Model Selection 149 6.1 Introduction 149 6.2 Noise Modeling 150 6.3 An Example 152 6.4 Estimation of Noise Characteristics 161 6.5 Model Order Selection 176 6.6 Lessons Learned 177 References 178 6A Confidence Intervals 179 6B Solutions to Exercises 183 Chapter 7: Performance Evaluation, Testing, and Documentation 189 7.1 Introduction 189 7.2 Why Use a Computer Simulation Evaluation? 189 7.3 Statistically Meaningful Performance Metrics 190 7.4 Performance Bounds 202 7.5 Exact versus Asymptotic Performance 204 7.6 Sensitivity 206 7.7 Valid Performance Comparisons 207 7.8 Performance/Complexity Tradeoffs 209 7.9 Algorithm Software Development 210 7.10 Algorithm Documentation 214 7.11 Lessons Learned 215 References 216 7A A Checklist of Information to Be Included in Algorithm Description Document 217 7B Example of Algorithm Description Document 219 7C Solutions to Exercises 231 Chapter 8: Optimal Approaches Using the Big Theorems 235 8.1 Introduction 235 8.2 The Big Theorems 237 8.3 Optimal Algorithms for the Linear Model 251 8.4 Using the Theorems to Derive a New Result 255 8.5 Practically Optimal Approaches 257 8.6 Lessons Learned 261 References 262 8A Some Insights into Parameter Estimation 263 8B Solutions to Exercises 267 Part II: Specific Algorithms 271 Chapter 9: Algorithms for Estimation 273 9.1 Introduction 273 9.2 Extracting Signal Information 274 9.3 Enhancing Signals Corrupted by Noise/Interference 299 References 308 9A Solutions to Exercises 311 Chapter 10: Algorithms for Detection 313 10.1 Introduction 313 10.2 Signal with Known Form (Known Signal) 315 10.3 Signal with Unknown Form (Random Signals) 322 10.4 Signal with Unknown Parameters 326 References 334 10A Solutions to Exercises 337 Chapter 11: Spectral Estimation 339 11.1 Introduction 339 11.2 Nonparametric (Fourier) Methods 340 11.3 Parametric (Model-Based) Spectral Analysis 348 11.4 Time-Varying Power Spectral Densities 356 References 357 11A Fourier Spectral Analysis and Filtering 359 11B The Issue of Zero Padding and Resolution &nbs
Copyright Date
2013
Topic
Signals & Signal Processing
Dewey Decimal
621.3822
Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Genre
Technology & Engineering

Opis przedmiotu podany przez sprzedawcę

Informacje o firmie

Alibris, Inc.
Rob Lambert
2560 9th St
Ste 215
94710-2565 Berkeley, CA
United States
Pokaż informacje kontaktowe
:liam-Emoc.sirbila@90_skoob_flah
Oświadczam, że wszystkie moje działania związane ze sprzedażą będą zgodne z wszystkimi przepisami i regulacjami UE.
AlibrisBooks

AlibrisBooks

98,5% opinii pozytywnych
Sprzedane przedmioty: 1,7 mln

Oceny szczegółowe

Średnia z ostatnich 12 miesięcy

Dokładność opisu
4.9
Przystępny koszt wysyłki
4.9
Szybkość wysyłki
4.9
Komunikacja
4.9
Zarejestrowany jako sprzedawca-firma

Opinie sprzedawców (457 572)

e***s (1454)- Opinie wystawione przez kupującego.
Ostatni miesiąc
Zakup potwierdzony
Perfect
l***m (269)- Opinie wystawione przez kupującego.
Ostatni miesiąc
Zakup potwierdzony
Thanks
r***r (942)- Opinie wystawione przez kupującego.
Ostatni miesiąc
Zakup potwierdzony
Beautiful book / well wrapped / timely delivery / THANKS! would buy again