9787121126390 信號檢測與估計——原理及應用 電子工業齣版社 齊國清著 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齊國清著 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 信號檢測
• 信號估計
• 通信工程
• 電子工程
• 雷達
• 無綫通信
• 統計信號處理
• 齊國清
• 電子工業齣版社

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121126390

商品編碼：29358663593

包裝：平裝

齣版時間：2010-12-01

基本信息

書名：信號檢測與估計——原理及應用

定價：56.00元

作者：齊國清著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2010-12-01

ISBN：9787121126390

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.622kg

編輯推薦

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內容提要

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噪聲背景中信號的檢測與參數估計技術是雷達、聲呐、通信等領域信號處理中的重要問題。《信號檢測與估計：原理及應用》係統地介紹瞭信號檢測與參數估計的基本原理，結閤作者本人的研究成果介紹瞭信號檢測與估計在船舶導航雷達信號處理及正弦信號參數估計中的應用。主要內容包括：*過程與噪聲基本知識、信號檢測理論、波形檢測理論、信號參量估計基本理論、信號波形估計、信號檢測與估計在船舶導航雷達中的應用、正弦信號頻率估計技術等。部分章節在理論分析的基礎上給齣瞭計算機仿真實驗結果及仿真程序，便於讀者理解和應用。
　　本書可供雷達、聲呐、通信、衛星導航及相關領域的工程技術人員參考，也可作為上述專業的研究生教材。

目錄

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章 過程與噪聲基本知識
1.1 引言
1.2 變量的基本知識
1.2.1 事件與概率
1.2.2 變量的分布函數
1.2.3 變量的統計特徵
1.2.4 多維高斯分布變量
1.2.5 變量函數的概率密度函數
1.3 過程的基本知識
1.3.1 過程的概念
1.3.2 過程的分布函數
1.3.3 過程的數字特徵
1.3.4 過程的平穩性和遍曆性
1.3.5 平穩過程的功率譜密度
1.3.6 平穩過程通過綫性係統的輸齣
1.4 高斯過程與白噪聲
1.4.1 高斯過程
1.4.2 白噪聲
1.5 窄帶高斯過程
1.5.1 希爾伯特變換與解析過程
1.5.2 窄帶過程
1.6 白噪聲的采樣及信噪比的計算
1.7 白噪聲的希爾伯特變換
1.7.1 理想實白噪聲過程的希爾伯特變換
1.7.2 帶限白噪聲的希爾伯特變換
1.8 高斯白噪聲序列的離散傅裏葉變換
1.9 濛特卡洛模擬與重要采樣
1.9.1 濛特卡洛試驗原理
1.9.2 數的産生
1.9.3 重要采樣原理
參考文獻

第2章 信號檢測理論
2.1 引言
2.2 二元假設檢驗及判決準則
2.2.1 二元假設檢驗基本概念
2.2.2 貝葉斯準則
2.2.3 小總錯誤概率準則
2.2.4 大後驗概率準則
2.2.5 極大極小化準則
2.2.6 奈曼-皮爾遜準則
2.3 多元信號的檢測
2.3.1 貝葉斯準則
2.3.2 大後驗概率準則
2.3.3 大似然函數準則
2.4 復閤假設檢驗
參考文獻

第3章 波形檢測理論
3.1 引言
3.2 高斯白噪聲中二元確知信號的檢測
3.2.1 二元通信係統
3.2.2 佳二元通信係統接收機檢測性能
3.2.3 佳二元通信係統接收機與實際接收機的對比
3.2.4 佳接收機的仿真
3.2.5 ASK信號的自相關接收
3.3 匹配濾波器理論
3.3.1 輸齣信噪比大的綫性濾波器
3.3.2 白噪聲背景下的匹配濾波器
3.3.3 色噪聲背景下的匹配濾波器
3.3.4 相關接收機與匹配濾波器的比較
3.3.5 匹配濾波器仿真
3.4 高斯白噪聲中參量二元信號的檢測
3.4.1 高斯白噪聲中相位2ASK信號的檢測
3.4.2 高斯白噪聲中相位和幅度2ASK信號的檢測
3.4.3 雷達係統檢測性能及計算機仿真
參考文獻

第4章 信號參量估計基本理論
4.1 引言
4.2 貝葉斯估計
4.2.1 小均方誤差估計
4.2.2 條件中位數估計
4.2.3 大後驗估計
4.3 大似然估計
4.4 估計量的性質
4.4.1 無偏性
4.4.2 有效性
4.4.3 一緻性
4.4.4 估計量均方誤差的Cramer-Rao下限
4.4.5 多參量聯閤估計的性能
4.5 綫性均方估計
4.5.1 單參量綫性小均方估計
4.5.2 多參量綫性小均方估計
4.6 小二乘估計
4.6.1 綫性小二乘估計
4.6.2 加權綫性小二乘估計
參考文獻

第5章 信號波形估計
5.1 引言
5.2 維納濾波器原理
5.2.1 佳綫性濾波器
5.2.2 維納-霍夫方程
5.2.3 非因果係統維納-霍夫方程的求解
5.2.4 因果係統維納-霍夫方程的求解
5.2.5 離散時間係統的維納濾波器
5.3 維納濾波器仿真實例
5.3.1 信號模型
5.3.2 非因果維納濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.3 因果維納濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.4 因果維納預測濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.5 因果維納平滑濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.6 離散維納濾波器的時域解
5.3.7 仿真實驗結果
5.4 卡爾曼濾波器
5.4.1 離散綫性係統的數學模型
5.4.2 正交投影定理
5.4.3 卡爾曼濾波方程
5.4.4 卡爾曼濾波的計算過程
5.4.5 離散卡爾曼濾波器的特點
5.4.6 標量卡爾曼濾波器
參考文獻

第6章 信號檢測與估計在船舶導航雷達中的應用
6.1 引言
6.2 船舶導航雷達雜波CFAR處理
6.2.1 雷達雜波及分布
6.2.2 恒虛警率檢測原理
6.2.3 恒虛警率損失
6.2.4 CA-CFAR檢測器
6.2.5 CA-CFAR檢測器存在的問題及其改進
6.2.6 對數正態CFAR檢測器
6.3 船舶導航雷達信號積纍檢測
6.3.1 積纍檢測原理
6.3.2 滑窗檢測器
6.3.3 反饋積纍檢測器
6.4 船舶導航雷達運動目標跟蹤
6.4.1 基於α-β濾波器的雷達運動目標跟蹤
6.4.2 基於卡爾曼濾波器的雷達運動目標跟蹤
6.4.3 卡爾曼濾波器與α-β濾波器對比
6.4.4 航跡相關與航跡外推
參考文獻

第7章 正弦信號頻率估計技術
7.1 引言
7.2 復正弦信號參數的ML估計及方差下限
7.2.1 復正弦信號參數的大似然估計
7.2.2 復正弦信號參數估計的Cramer-Rao方差下限
7.2.3 頻率估計的信噪比閾值效應
7.3 基於瞬時相位的頻率和初相估計方法
7.4 基於相位差的頻率估計方法
7.4.1 Kay方法
7.4.2 L-W方法
7.5 基於相關函數相位的頻率估計方法
7.5.1 L-R-P方法
7.5.2 L-R方法
7.5.3 Fitz方法
7.6 基於相關函數相位差的頻率估計方法
7.7 基於DFT相位的頻率和初相估計方法
7.7.1 單一正弦信號的DFT及頻率粗估計
7.7.2 利用DFT相位估計頻率和初相的原理
7.7.3 利用DFT相位估計頻率和初相的精度分析
7.7.4 信號中間點相位的估計
7.8 DFT幅度插值法頻率估計原理及精度分析
7.8.1 Rife-Jane方法頻率估計原理
7.8.2 Rife-Jane方法頻率估計精度分析
7.8.3 Quinn頻率估計方法
7.9 FMCW液位測量雷達測距原理
7.9.1 FMCW雷達信號
7.9.2 FMCW雷達距離估計的方差下限
7.9.3 FMCW雷達距離測量原理
7.9.4 FMCW雷達距離測量精度分析
7.10 離散實正弦信號參數的ML估計及Cramer Rao方差下限
7.10.1 離散實正弦信號參數估計的Cramer Rao方差下限
7.10.2 實正弦信號序列參數的ML估計
7.10.3 加窗對實正弦信號頻譜泄漏的抑製作用
參考文獻

第8章 維納濾波器在逆濾波問題中的應用
8.1 逆濾波問題
8.2 維納濾波器在圖像復原中的應用
8.3 維納濾波器在信道均衡中的應用
參考文獻
附錄A
附錄A.1 利用重要采樣技術計算標準正態分布Q(Y)的Matlab程序
附錄A.2 二元調製佳接收機的Matlab仿真程序
附錄A.3 匹配濾波器對正弦信號的響應的Matlab仿真程序
附錄A.4 雷達信號檢測的Matlab仿真程序
附錄A.5 維納濾波器的Matlab仿真程序
附錄A.6 雷達運動目標跟蹤-濾波和Kalman濾波的C程序
附錄A.7 復正弦信號頻率頻率估計的Matlab程序

作者介紹

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文摘

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序言

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信號的奧秘：從捕捉到解讀的旅程 在我們身邊，信息無處不在，它們以各種形式存在，等待著被我們捕捉、理解和利用。從清晨鳥兒的啁啾，到夜晚城市的喧囂，從智能手機傳輸的微弱電波，到醫療設備監測的心電信號，這些都統稱為“信號”。然而，信號並非總是清晰明瞭，它們常常被噪聲汙染、被乾擾扭麯，如何從中提取齣真正有用的信息，是科學技術領域一個永恒的挑戰。 本書旨在帶領讀者深入探索信號處理的核心奧秘，特彆是信號檢測與估計這兩個至關重要的環節。我們將一同踏上一段從信號的原始形態到其深層含義的解析之旅，揭示隱藏在數據背後的信息規律。 第一章：信號的本質與分類——世界的語言 在踏入信號的世界之前，我們首先需要理解信號究竟是什麼。信號，顧名思義，是信息的載體，它能夠傳遞某種狀態、特徵或意圖。它可以是連續變化的，比如一段平滑的音樂鏇律，也可以是離散的，比如數字通信中的一個個比特。我們將會詳細介紹連續時間信號和離散時間信號的概念，它們各自的數學錶示方式以及在現實世界中的典型應用。 信號的種類繁多，根據其性質，我們可以將其劃分為多種類型。例如，周期信號和非周期信號，它們在時間軸上呈現齣不同的規律性；確定性信號和隨機信號，後者具有內在的不確定性，更貼近真實世界的復雜性。我們還將探討信號的能量和功率，這些物理量對於信號的分析和處理至關重要。此外，傅裏葉變換等一係列強大的數學工具將作為我們理解信號頻譜特性的基石，幫助我們從頻域的角度審視信號的組成，挖掘其內在的頻率成分，這對於信號的濾波、壓縮和識彆等應用具有不可替代的作用。 第二章：噪聲的睏擾與信號的保護——戰場上的較量 現實世界中的信號往往不是孤立存在的，它們會與各種“噪聲”混雜在一起。噪聲，就好比戰場上的乾擾，它會削弱信號的真實信息，甚至完全淹沒它。本章我們將深入剖析噪聲的來源、特性及其對信號的影響。我們將介紹幾種常見的噪聲模型，例如加性白高斯噪聲（AWGN），它是許多通信係統和信號處理模型中的基礎假設。理解噪聲的統計特性，例如其概率密度函數和功率譜密度，是我們後續進行信號檢測和估計的關鍵。 在認識瞭噪聲的“敵人”之後，我們自然需要思考如何保護我們寶貴的信號。信號的增強和濾波技術將是本章的重點。我們將介紹各種濾波器的原理和設計方法，包括低通、高通、帶通和帶阻濾波器，它們能夠有選擇性地允許或抑製特定頻率範圍內的信號成分。綫性濾波器和非綫性濾波器，時域濾波和頻域濾波，不同的方法將根據信號的特性和噪聲的類型而被巧妙地運用。此外，我們還會探討一些更高級的信號去噪技術，例如維納濾波，它能夠以最小均方誤差為目標，設計齣最優的濾波器來恢復被噪聲汙染的信號。 第三章：信號檢測的基礎——“是什麼”的抉擇 當一個信號存在於噪聲環境中，或者我們想要從一係列觀測中判斷是否存在某種特定的信號時，信號檢測的任務就應運而生。這是一個“是”或“否”的決策過程，我們試圖迴答“信號是否齣現？”、“信號屬於哪種類彆？”等問題。本章將圍繞信號檢測的基本原理展開。 我們首先會引入概率論和統計學在信號檢測中的核心作用。由於噪聲的存在，我們無法百分之百確定信號的存在，因此我們需要利用概率的語言來描述檢測的可靠性。貝葉斯準則將作為我們進行最優檢測的理論基礎，它能夠根據先驗概率和觀測數據，計算齣後驗概率，從而做齣最閤理的決策。我們將詳細介紹兩種主要的檢測準則：最大似然檢測和最小錯誤概率檢測。 在實際應用中，我們常常需要麵對各種復雜的檢測場景。例如，單目標檢測，即判斷一個觀測序列中是否存在一個已知的信號；多目標檢測，即在存在多個可能信號的情況下進行區分；以及信號存在性檢驗，即判斷觀測序列中是否存在任何有意義的信號。本書將深入探討這些場景下的檢測算法，包括匹配濾波器、能量檢測器等，並分析它們的性能指標，如概率、虛警率（False Alarm Rate）和漏檢率（Miss Detection Rate），幫助讀者理解如何在不同條件下權衡檢測的精度和效率。 第四章：信號估計的挑戰——“是什麼”的量化 如果說信號檢測是判斷“有沒有”，那麼信號估計則是進一步去量化“是什麼”。一旦我們確定瞭信號的存在，我們往往還需要知道信號的具體參數。例如，我們希望估計齣信號的幅度、頻率、相位，或者更復雜的信號模型中的未知參數。本章將聚焦於信號估計的理論和方法。 與信號檢測類似，信號估計也離不開概率論和統計學。我們將從參數估計的角度齣發，介紹幾種關鍵的估計方法。最大似然估計（MLE）是最常用的一種方法，它通過尋找使得觀測數據齣現概率最大的參數值來實現估計。最小均方誤差（MMSE）估計則是另一種重要的方法，它旨在最小化估計值與真實值之間的均方誤差。我們還將探討無偏估計、有效估計等概念，理解它們對於估計質量的影響。 在實際的信號估計過程中，往往會遇到各種挑戰。例如，如何在高噪聲環境下準確估計信號參數？如何處理多變量信號的聯閤估計？針對這些問題，我們將介紹卡爾曼濾波器（Kalman Filter）這一強大的工具。卡爾曼濾波器是一種遞歸的最小均方誤差估計器，特彆適用於綫性係統和高斯噪聲下的狀態估計問題，在導航、跟蹤、控製等領域有著廣泛的應用。對於非綫性係統，我們還會簡要介紹擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）等變種。 第五章：信號檢測與估計的應用——科技進步的驅動力 信號檢測與估計的原理並非僅僅存在於書本之中，它們早已滲透到我們現代生活的方方麵麵，成為推動科技進步的重要驅動力。本章將通過一係列生動的應用案例，展示信號檢測與估計的強大威力。 在通信領域，從手機通信到衛星通信，信號檢測與估計是實現可靠數據傳輸的基礎。我們需要檢測微弱的信號，估計信號的衰減和相位失真，並通過先進的算法來恢復原始信息。在雷達和聲納係統中，信號檢測與估計用於探測目標，測量目標的位置、速度和運動狀態，是國防和安全領域不可或缺的技術。 在醫學領域，從心電圖（ECG）的分析到核磁共振成像（MRI）的圖像重建，都離不開信號處理技術。通過檢測和估計生物信號的微小變化，醫生能夠診斷疾病，監測病情。在人工智能領域，語音識彆、圖像識彆以及各種傳感器數據的處理，都依賴於精確的信號檢測與估計能力，為智能設備的齣現奠定瞭基礎。 我們還將探討在金融、地震勘探、環境監測等領域的應用，展示信號檢測與估計技術如何幫助我們理解復雜係統，做齣更明智的決策。通過這些實際案例，讀者將能夠更深刻地理解信號處理的價值，並激發對這一領域進一步探索的興趣。 結語 信號的世界是豐富多彩的，而信號檢測與估計則是我們理解和利用這個世界信息的重要工具。本書從信號的本質齣發，逐步深入到噪聲的挑戰、檢測的抉擇和估計的量化，最終展現瞭其在各個領域的廣泛應用。希望通過本書的學習，讀者能夠建立起紮實的信號處理理論基礎，掌握分析和解決實際問題的能力，並能夠以更敏銳的洞察力去發現和解讀我們身邊無處不在的信號之美。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是一絕，從封麵的材質到字體選擇，都透露著一股沉穩與專業的氣息。我拿起它時，首先被那種略帶磨砂質感的封麵吸引，握持感很舒服，不至於太滑溜。插圖和圖錶的排版也做得相當用心，綫條清晰，布局閤理，即便是初學者也能很快抓住重點。尤其是一些復雜的數學推導過程，作者很巧妙地用視覺化的方式呈現齣來，讓人在閱讀枯燥的公式時，不至於産生強烈的畏難情緒。紙張的質量也值得稱贊，內頁的白度適中，印刷字跡油墨飽滿，長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞。這顯然是齣版社在製作工藝上投入瞭大量心血的結果，絕對不是那種粗製濫造的教材可以比擬的。每次翻閱它，都像是在享受一場視覺和觸覺的盛宴，這種對細節的關注，本身就體現瞭對知識的尊重。對於我這種習慣在實體書中做筆記的讀者來說，紙張的適宜程度和書本的平整度至關重要，這本倒是完全滿足瞭我的需求，我可以很輕鬆地在空白處寫下自己的心得體會，而不用擔心墨水洇開。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容覆蓋麵廣度與深度達到瞭一個非常令人滿意的平衡點。從基礎的隨機過程到高級的濾波算法，幾乎涵蓋瞭信號處理領域的核心脈絡。我之前接觸過一些相關領域的資料，要麼過於側重理論推導而忽略瞭實際可行性，要麼就是流於錶麵應用而缺乏堅實的理論基礎。但這本則成功地將兩者熔於一爐。它沒有迴避那些必要的數學推導，但同時，每當推導結束後，作者都會立刻將我們拉迴到實際工程的語境中，解釋這些數學工具在現實世界中究竟能解決什麼問題，以及它們各自的優缺點。這種“理論-應用”的緊密結閤，讓我對所學知識的應用前景有瞭更清晰的認識，極大地增強瞭我將理論知識轉化為實際工程能力的熱情與信心。對於需要將學術研究成果落地的人來說，這種指導價值是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我來說更像是一場酣暢淋灕的思維訓練。它不僅僅是知識的堆砌，更像是一套完整的思維框架構建指南。作者在每一個章節的結尾處，都會有一個小結，這個小結非常精煉地概括瞭本章的核心思想和方法論，幫助讀者鞏固剛剛建立起來的知識網絡。更難能可貴的是，書中提供的習題設計得極具啓發性，它們並非簡單的重復演算，而是巧妙地引導你去思考不同模型之間的聯係與取捨。我花瞭大量時間在那些“思考題”上，它們迫使我跳齣書本的固定框架，嘗試用不同的角度去解決同一個問題。這種主動探索和構建知識體係的過程，比被動接受信息有效得多。這本書的價值，不僅僅在於教會你“怎麼做”，更在於告訴你“為什麼要這麼做”，這種對底層原理的深入挖掘，纔是真正能提升個人技術深度的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格簡直像是一位經驗老到的導師在耳邊娓娓道來，沒有那種高高在上的學術腔調，更像是帶著你一步步揭開迷霧的過程。作者的敘述邏輯性極強，知識點的組織層層遞進，從最基礎的概念講起，逐步過渡到復雜的實際應用場景，過渡得非常自然流暢。我特彆欣賞作者在講解一些抽象理論時，總能穿插一些形象生動的比喻或者貼近生活的例子，這極大地降低瞭理解的門檻。比如，對於概率密度函數的理解，他用瞭某種日常現象來類比，一下子就讓原本晦澀的概念變得鮮活起來。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我在不知不覺中就掌握瞭看似艱深的知識體係。我甚至感覺，作者在撰寫時，仿佛把自己也代入瞭初學者的視角，提前預判瞭我們可能在哪裏卡殼，並提前準備好瞭“通關秘籍”。這種為讀者著想的細膩筆觸，是很多教材所欠缺的，也正是這本書能讓我愛不釋手的重要原因之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考價值和工具書屬性也極為突齣。我發現自己經常會把它放在手邊，作為快速查閱和迴顧特定算法細節的“速查手冊”。作者在描述每一種檢測或估計方法時，都提供瞭極其詳盡的參數設定和性能分析。特彆是關於特定場景下不同算法的適用性對比部分，簡直是教科書級彆的梳理。我曾遇到一個關於目標跟蹤的難題，在查閱瞭書中關於卡爾曼濾波和粒子濾波的對比章節後，立刻找到瞭癥結所在，並迅速優化瞭我的模型。這種在遇到實際睏難時，能夠迅速從書中找到可靠指導的能力，體現瞭作者知識體係的完整性和條理性。可以說，它已經超越瞭一本普通的教材範疇，更像是一部兼具教學與實踐指導的權威工具書，未來在我的專業工作中，它會是不可或缺的案頭良伴。