●卷I：統計信號處理基礎――估計理論
●第1章  引言
●1.1  信號處理中的估計
●1.2  估計的數學問題
●1.3  估計量性能評估
●1.4  幾點說明
●參考文獻
●習題
●第2章  最小方差無偏估計
●2.1  引言
●2.2  小結
●2.3  無偏估計量
●2.4  最小方差準則
●2.5  最小方差無偏估計的存在性
●2.6  求最小方差無偏估計量
●2.7  擴展到矢量參數
●參考文獻
●習題
●第3章  Cramer-Rao下限
●3.1  引言
●部分目錄

本書是一部經典的有關統計信號處理的很好不錯著作。全書分為兩卷，分別講解了統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。卷I詳細介紹了經典估計理論和貝葉斯估計，總結了各種估計方法，考慮了維納濾波和卡爾曼濾波，並介紹了對復數據和參數的估計方法。卷II全面介紹了計算機上實現的很好檢測算法，並且重點介紹了現實中的信號處理應用，包括現代語音、通信技術以及傳統的聲納/雷達繫統。本卷從檢測的基礎理論開始，復習了高斯，c2、F、瑞利及萊斯概率密度；講解了高斯隨機變量的二次型，以及漸近高斯概率密度和蒙特卡洛性能評估。

Steven M.Kay 著作 羅鵬飛 等 譯者