目次
第１章 確率の基礎
第２章 正規分布
第３章 推定
第４章 線形最小二乗法
第５章 線形最小二乗法に関連した手法
第６章 センサーアレイ信号処理
第７章 ベイズ推定の基礎
第８章 ベイズ線形正規モデル
第９章 ＥＭアルゴリズムとハイパーパラメータの推定
第１０章 線形動的システム
付録 線形数学における基本事項
著者等紹介
関原謙介［セキハラケンスケ］
工学博士。１９７６年東京工業大学物理情報工学修士課程卒業後、日立製作所中央研究所メディカルシステム部にてＸ線ＣＴやＭＲＩ、生体磁気イメージング等の画像診断機器の研究・開発に従事する。１９９６年より２０００年まで科学技術振興事業団「心表象」プロジェクトにおいて認知グループ研究リーダー。同プロジェクトにおいて脳機能イメージングの研究を行う。現在、首都大学東京システムデザイン学部教授。専門は逆問題、信号源再構成法、生体からの信号計測と処理、特に脳信号の計測と処理法の研究など（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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オザマチ
13
買ってから大分立つけれど、今でも貴重な本。正則化などの話題は推測統計学の参考書としても役立つ。2022/06/08
オザマチ
9
タイトルに信号処理とありますが、この手の本によくあるフーリエ変換やフィルタ理論は扱っていません。期待値や分散といった確率論の基礎から、最小二乗法やベイズの定理へ進み、最終的にはアレー信号処理やカルマンフィルタの理解までを辿っていきます。式変形や演習の解説が丁寧なので、統計学や機械学習の副読本にもなるかと思います。2016/10/10
Sean
2
ベイズ推定→EMアルゴリズム→カルマンフィルタ（単変量→多変量）と解説が進んでいて非常に丁寧だった。2021/01/23
まっちゃん２
2
信号処理というより、統計的処理について書かれている。線形代数と統計学を相当精通していないと読むのが辛い。私はどちらもあまりやっていないので降参しました。この世界はこのくらいのことがわからないといけないのね、という認識はえましたけど。2016/10/28
こずえ
0
本シリーズのベイズ信号処理とシリーズ外の独立成分分析と合わせて読むと、信号処理・統計処理の理解が深まる。
