统计信号处理基础

这本书在读者口中反复被提及的，是它揭示了一个令人不安却又真实的现象：统计信号处理领域那些被奉为“重要贡献”的成果，很多不过是把估计理论教科书里的既有结论换个包装重新发表。正因如此，它更像一面镜子，照出学科内部的重复劳动与边界虚妄。对于真正想打基础的人，它的结构被公认是同类教材中最清晰的，CRLB、充分统计量、MVU 的推导层层递进；但对急躁的读者，它并不友好——符号前后不呼应、例题与章节间逻辑松散、重要思想跨章闪现，很难跳着读。它适合愿意慢下来、把估计与检测的大致脉络整体理清的人，也适合带着批判眼光重审自己领域“创新”是否名副其实的研究者。

Steven M．Kay是美国罗德岛大学电子与计算机工程系的教授， 并且是信号处理方面的国际知名学者， 一直致力于数学统计方法在数字信号处理中的应用研究。1989年， 由于他在参数谱估计与检测的理论和应用方面做出的突出贡献而被选为IEEE的会士。 Kay教授还承担了许多本科生和研究生的教学工作， 他讲授的本科生课程有“线性系统”、 “线性系统与信号”， 研究生课程有“线性变换分析”、 “数字信号处理”、 “随机过程导论”、 “通信理论”、 “估计理论”、 “调制与检测”和“信号处理中的高级专题(现代谱估计)”等。