统计信号处理基础 第2卷：检测理论

　　《统计信号处理基础》分为3卷，全面讲解了检测、估计与滤波的基本原理，并且介绍了大量信号处理的经典算法与应用实例。本书是其中的第2卷，全面介绍了信号检测算法，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呐/雷达系统。书中介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测；书中也详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。本书适合作为高等院校低年级研究生或高年级本科生统计信号处理课程的教材或参考书，也可供相关技术人员参考。 本书是世界图书出版公司“香农信息科学经典”系列图书中的一种。这个书系包含信息科学各个领域的图书，如信息论、通信与网络、信号处理、机器学习、理论计算机科学、量子信息科学等。“香农信息科学经典”以被世人称为“数字时代”之父和“信息时代”之父的克劳德·香农（Claude E. Shannon， 1916.4.30—2001.2.24）为名。书系的策划者为从香农所在的美国麻省理工学院归国的信息科学家。书系中除了包含信息领域传统分支的图书，还包括像“人工智能的信息论方法”与“信息科学中的博弈论”等前沿交叉学科的子系列。关于书系与香农的更多介绍，请见世图公号文章《一个新书系的诞生——香农、信息时代与“香农信息科学经典”》。

　　史蒂文·凯（Steven M. Kay）是统计信号处理领域世界知名的资深专家，他是美国罗得岛大学电子与计算机工程系的教授，同时也是许多工业部门以及美国空军、陆军、海军的顾问。他是国际电气电子工程师学会的杰出会士（IEEE Fellow），IEEE信号处理协会的杰出讲师，并荣获过IEEE信号处理协会的教育奖章

第1章 引论
第2章 重要PDF的总结
第3章 统计判决理论I
第4章 确定信号
第5章 随机信号
第6章 统计判决理论II
第7章 具有未知参数的确定性信号
第8章 未知参数的随机信号
第9章 未知噪声参数
第10章 非高斯噪声
第11章 检测器总结
第12章 模型变化检测
第13章 复矢量扩展及阵列处理