内容简介
本书以通信和信息处理系统为应用背景，在简要介绍概率论和随机过程基本原理的基础上，详细介绍了贝叶斯估计与分类、隐马尔可夫模型、自适应滤波器、多波段线性预测器和谱估计技术等，深入探讨了关于回波抵消、脉冲噪声和瞬态噪声的消除、宽带噪声抑制、信道估计，以及基于隐马尔可夫模型的信号与噪声分离技术。本书以读者易于接受的图示和数学推导，着重介绍了贝叶斯理论及其在噪声削弱中的应用。全书共分为17章，包括：绪论，噪声与失真，概率与信息论模型，贝叶斯推断，隐马尔可夫模型，最小二乘误差滤波器，自适应滤波器，线性预测模型，功率谱与相关函数，内插，谱幅度估计，脉冲噪声，瞬态噪声脉冲，回波抵消，信道均衡及盲解卷积，噪声中的语音增强，无线通信中的噪声。本书是一本从实际应用中提炼问题，并上升到理论高度进行分析与解决的好书，具有较强的实际应用价值和理论价值，既可以作为研究生和大学本科高年级学生的教学参考书，也可以供通信与电子信息相关领域的工程技术人员参考。