Fundamentals of Statistical Processing - Volume I
Estimation Theory
626 pages, parution le 26/03/1993
Résumé
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.
Sommaire
- Introduction
- Minimum Variance Unbiased Estimation
- Cramer-Rao Lower Bound
- Linear Models
- General Minimum Variance Unbiased Estimation
- Best Linear Unbiased Estimators
- Maximum Likelihood Estimation
- Least Squares
- Method of Moments
- The Bayesian Philosophy
- General Bayesian Estimators
- Linear Bayesian Estimators
- Kalman Filters
- Summary of Estimators
- Extension for Complex Data and Parameters
- Appendix: Review of Important Concepts
- Glossary of Symbols and Abbreviations
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Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Prentice Hall |
| Auteur(s) | Steven M. Kay |
| Parution | 26/03/1993 |
| Nb. de pages | 626 |
| Couverture | Relié |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9780133457117 |
| ISBN13 | 978-0-13-345711-7 |
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