作者Seven.Kay，国外检测原理课程教材；现代检测理论top教材

BioSPPy-Python中的生物信号处理 用Python编写的用于生物信号处理的工具箱。 该工具箱将各种信号处理和模式识别方法捆绑在一起，旨在进行生物信号分析。 强调： 支持各种生物信号：PPG，ECG，EDA，EEG，EMG，呼吸 信号分析原语：滤波，频率分析 聚类 生物识别 可以在以下位置找到文档： : 安装 使用pip可以轻松完成安装： $ pip install biosppy 简单的例子 下面的代码从examples文件夹中加载ECG信号，对其进行过滤，执行R峰检测并计算瞬时心率。 from biosppy import storage from biosppy . signals import ecg # load raw ECG signal signal , mdata = storage . load_txt ( './examples/ecg.txt'

信号处理 压缩感测 该项目是GSU数值分析研究小组的一部分，该研究小组在叶晓静博士的建议下进行。 该项目的重点是创建一个正态分布的玩具数据集，以执行近距离渐变方法的规则和加速变化，以实现压缩感测。 玩具数据集因原始问题而稀疏创建； 对于非稀疏信号，使用小波变换首先对数据进行稀疏处理，然后执行加速的压缩感测，然后使用逆变换将其带回到信号的原始域，从而解决了该问题的变体。 鼓励读者阅读以了解设置，数学和结果 需要什么工作？ 虽然大多数数学软件都经过了优化，但是代码本身需要一些巧妙的优化，以加快采样过程。

SPECTRAL ESTIMATION, SIGNAL MODELING, ADAPTIVE fiLTERING AND ARRAY PROCESSING

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本书可称为语音信号处理领域最新最好的指导书和参考资料。作者在所开设的麻省理工学院研究生课程的基础上，介绍了语音信号处理的主要原理、重要应用以及最新研究动态，并且指出了新的研究方向的进展和局限性。全书在理论和应用之间达到了极好的平衡。首先讲解了用于理解离散时间语音信号处理的完整理论基础，然后介绍了语音信号处理方面的重要研究进展，其中包括正弦语音处理、语音时频分析以及非线性声学语音产生模型，而这些进展情况在以往任何一本语音信号处理教科书中都不曾提及。本书在应用部分深入介绍了以下内容：语音编码、语音增强、语音综合、说话人识别、语音降噪、语音信号恢复、动态范围压缩等。值得注意的是，在本书的原理和应用部分恰当地加入了非常完整的实例和MATLAB习题。 本书适合作为数字语音处理及相关方向的研究生教材，也可供有关领域的研究人员参考阅读。

Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume III,Practical Algorithm Development 第三卷，PDF完整版！！！

国药经典教材Fundamentals of Statistical Signal Processing，Steven M.Kay教授的经典著作，主要介绍统计信号处理，分上下两册，检测理论、估计理论，自适应信号处理，最小方差无偏估计MVUE，最优线性估计BLUE

Understanding digital signal processing ；Lyons, Richard G； 数字信号处理领域的经典佳作，对概念的阐述十分透彻，非常值得研读！

数字信号处理的重量级参考书，讲解清晰明了，理解深刻。