方便初学者学习统计信号处理的教材。深入浅出，讲解详细。

统计信号处理基础，估计部分全部答案，Steven Kay的手写稿

统计信号处理教材 Robert M.Gray &Lee D.Davisson

统计信号处理基础知识.，信号检测与估计理论，适用于初学者

课程主要介绍信号检测和信号参量估计的基本理论和应用，可为今后从事通信、雷达等信号处理专业的学生打下扎实的理论基础；同时，信号检测和估计理论的基本概念、基本理论和分析问题的基本方法也可为解决实际信号处理系统设计等问题打下良好的基础。

Steven Kay，作者，信号检测与估计，统计信号处理，课后答案，估计部分，作者手写

matlab条纹代码Matlab填充的ALS（交替最小二乘） 介绍 这是清华大学统计信号处理（2017-2018，秋季）课程的课程。 该算法可用于拟合稀疏矩阵。 进行预测很有用。 假设用户从未给电影《教父》打分，但根据他在其他类似电影（如《美国往事》）中的历史得分，我们可以大致预测出他对这部电影的态度。 之后，可以提出一些个人建议。 参见以获取更多详细信息，包括数学推导。 训练套 训练集位于./Code/data_train.mat ，其中包含90000行的分数记录。 这是一个名为data_train的90000 * 3矩阵，我们使用它生成943 * 1682（943个用户在1682个对象上的得分记录，大多数记录为空）矩阵M data_train每一行都是一条记录，格式为[row, col, score] 。 例如， dara_train(1,:)=[1, 370, 15.1310]表示第一个用户在第370个对象上获得了15.1310分，因此M(1,370) = 15.1310 数据条带化 在项目中，我们需要将数据集分为两部分。 第一部分包含80000条记录以进行训练，第二部分包含10

统计信号处理理论－估计与检测理论.Kay

电信类学科研究生课程资料

统计信号处理，信号检测与分析，概率论与随机过程，矩阵理论，信号与系统