Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Kay S.M. — Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory
Kay S.M. — Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory

Автор: Kay S.M.

Язык: en

Рубрика: Математика/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1993

Количество страниц: 604

Добавлена в каталог: 11.11.2012

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Maximum likelihood estimator, efficiency      164 187
Maximum likelihood estimator, Gaussian PDF      185
Maximum likelihood estimator, invariance      174—176 185
Maximum likelihood estimator, numerical determination      177—182 187—189
Maximum likelihood estimator, probability density function, asymptotic      167 183 211—213
Maximum likelihood estimator, properties, asymptotic      172 201—202
Mean square bandwidth      55
Mean square error matrix      361—362 390
Mean square error, Bayesian      311 320 347 533
Mean square error, classical      19
Minimal sufficient statistic      102 117
Minimum mean square error estimator, Bayesian definition      313 316 346
Minimum mean square error estimator, Bayesian performance      360 364—365 534
Minimum mean square error estimator, Bayesian properties      349—350
Minimum mean square error estimator, classical      19 311
Minimum variance distortionless response      546
Minimum variance unbiased estimator, definition      20
Minimum variance unbiased estimator, determination of      109 112—113
Minimum variance unbiased estimator, linear model      85—86
MLE      see "Maximum likelihood estimator"
MMSE      see "Minimum mean square error estimator"
Modeling, dynamical signal      421
Modeling, identifiability      85
Modeling, least squares      232—234
Modeling, linearization      143 259 273 451 461
Modeling, speech spectrum      5 see
Moments, method of definition      293
Moments, method of exponential parameter, estimator      292 295—297
Moments, method of Gaussian mixture      290—291 293—294
Monte Carlo method      10 164—167 205—210
Moving average, asymptotic MLE      190—191
Moving average, definition      580
MSE      see "Mean square error"
MVU      see "Minimum variance unbiased estimator"
Narrowband representation      495
Newton — Raphson iteration      179—182 187 259
Neyman — Fisher factorization      104—105 117 127—129
Normal equations      225 387
Notational conventions      13
Nuisance parameters      329
Observation equation      446
Observation matrix      84 100 140 224
Order statistics      114
Orthogonality      89 385 see orthogonal"
Outliers      170
PDF      see "Probability density functions"
Periodogram      80 190 195 197 204 see
Phase-locked loop      273—275
Posterior PDF, Bayesian linear model      326 533
Posterior PDF, definition      313 317
Power estimation, random process      66 203 553—554
Power spectral density      576—577
Prediction, Kalman      440—441 469—470
Prediction, Wiener      400
Prior PDF, conjugate      335 see
Prior PDF, definition      313
Prior PDF, noninformative      332 336
Probability density functions, chi—squared      122 575
Probability density functions, complex Gaussian, conditional      508—509 562
Probability density functions, complex Gaussian, definition      503—504 507
Probability density functions, complex Gaussian, properties      508—509 550 558—562
Probability density functions, exponential      122
Probability density functions, exponential family      110 124
Probability density functions, gamma, inverted      329—330 355
Probability density functions, Gaussian      574
Probability density functions, Gaussian mixture      150
Probability density functions, Gaussian, conditional      323—325 337—339
Probability density functions, Laplacian      63
Probability density functions, lognormal      147
Probability density functions, Rayleigh      122 371
Processing gain      554
Projection theorem, orthogonal      228—229 386
Prony method      264
PSD      see "Power spectral density"
Pseudorandom noise      92 165 206
Pythagorean theorem, least squares      276
Quadratic form, definition      568
Quadratic form, moments      76
Quadrature signal      495—496
Radar signal processing      1
Random number generator      see "Pseudorandom noise"
Random variable, complex      500—501
Range estimation      1 14 53—56 192
Rao — Blackwell — Lehmann — Scheffe theorem      22 109 118—119 130—131
Rayleigh fading      347
RBLs      see "Rao — Blackwell — Lehmann — Scheffe theorem"
Regression, nonlinear      254
Regularity conditions      30 44 63 67 70
Reproducing PDF      321 334—335
Ricatti equation      443
Risk, Bayes      342
Sample mean estimator      115 121 164 see
Sample variance estimator      121 164
Scoring      180 187
Seismic signal processing      365
Separability, least squares      222—223 256
Signal amplitude estimator      136 498—500
Sinusoidal estimation, amplitudes      88—90
Sinusoidal estimation, complex data      525—527 531—532 534—535 543
Sinusoidal estimation, CRLB for frequency      36
Sinusoidal estimation, CRLB for parameters      56—57 542
Sinusoidal estimation, CRLB for phase      33
Sinusoidal estimation, EM for frequency      187—189
Sinusoidal estimation, least squares for parameters      255—256
Sinusoidal estimation, method of moments for frequency      300 306
Sinusoidal estimation, MLE for parameters      193—195 203—204
Sinusoidal estimation, phase estimator      123 167—172
Sinusoidal estimation, sufficient statistics      117—118
Sinusoidal modeling, complex      496
Slutsky's theorem      201
Smoothing, Wiener      400
Sonar signal processing      2
Spatial frequency      58 195
Spectral estimation, autoregressive      60
Spectral estimation, Fourier analysis      88—90
Spectral estimation, periodogram      204 538—539 543 552
Speech recognition      4
State transition matrix      426
State vector      424
Statistical linearization      39 200 see
Sufficient statistic      22 102—103 107 116
System identification, nonrandom FIR      90—94 99
System identification, random FIR      452—455
Tapped delay line      see "FIR"
Threshold effect      170
Time delay estimation      53—56 142—146
Time difference of arrival      142
Time series      6
Tracking, frequency      470 see
Tracking, frequency vehicle position      456—466
Unbiased estimator      16 22
Vector spaces, least squares      227—230
Vector spaces, random variables      384
Wavenumber      see "Spatial frequency"
WGN      see "White Gaussian noise"
White Gaussian noise, complex      517
White Gaussian noise, real      7
White noise      576
Whitening, Kalman      441 444
Whitening, matrix transformation      94—96
Wide sense stationary      575
Wiener filtering      365—370 373—374 379 400—409 443
Wiener — Hopf equations, filtering      403
Wiener — Hopf equations, prediction      406—407
WSS      see "Wide sense stationary"
Yule — Walker equations, AR      198 579
Yule — Walker equations, ARMA      267
1 2
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2024
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте