微弱信號檢測（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高晉占 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 微弱信號
• 檢測理論
• 雷達信號
• 聲呐信號
• 信息處理
• 統計信號處理
• 自適應濾波
• 現代信號處理
• 通信信號

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302245308

版次：2

商品編碼：10610587

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 新編《信息、控製與係統》係列教材

開本：16開

齣版時間：2011-04-01

用紙：膠版紙

頁數：338

編輯推薦

本書所講述的微弱信號檢測是利用近代電子學和信號處理方法從噪聲中提取有用信號的一門新興的技術學科。

內容簡介

　　微弱信號檢測是發展高新技術、探索及發現新的自然規律的重要手段，對推動很多領域的發展具有重要的應用價值。對於淹沒在強背景噪聲中的微弱信號，運用電子學和近代信號處理手段抑製噪聲，進而從噪聲中提取和恢復有用的微弱信號，是《微弱信號檢測（第2版）》的主要內容。《微弱信號檢測（第2版）》涉及利用隨機噪聲理論分析和解釋電子係統內部噪聲和外部乾擾噪聲的産生和傳播問題，並詳細介紹各種不同噪聲的抑製方法，以及鎖相放大、取樣積分、相關檢測、自適應降噪等應用技術。《微弱信號檢測（第2版）》可作為自動化、電子工程、物理、化學、生物醫學工程、核技術、測試技術與儀器等專業的研究生和高年級本科生的教材，也可供涉及電子噪聲、低噪聲設計、電磁兼容性、微弱信號檢測的工程技術人員參考。

作者簡介

　　高晉占，清華大學教授，工學博士。1970年畢業於清華大學並留校任教，1979-1982年由教育部選派到荷蘭Delft大學電機係學習。多次承擔國傢自然科學基金項目及科技攻關項目的研究工作，在多相流檢測、微弱信號檢測以及智能儀錶領域達到先進水平。在國內外學術刊物上發錶文章多篇。曾在“智能儀器設計基礎》、《數據采集和監控中的微機應用》和《微型計算機應用技術》等書中編寫部分章節，主編《注冊工程師執業資格考試復習教程一公共基礎部分》。

目錄

第1章 微弱信號檢測與隨機噪聲
1.1 微弱信號檢測概述
1.2 常規小信號檢測方法
1.2.1 濾波
1.2.2 調製放大與解調
1.2.3 零位法
1.2.4 反饋補償法
1.3 隨機噪聲及其統計特徵
1.3.1 隨機噪聲的概率密度函數
1.3.2 隨機噪聲的均值、方差和均方值
1.3.3 隨機噪聲的相關函數與協方差函數
1.3.4 隨機噪聲的功率譜密度函數
1.4 常見隨機噪聲
1.4.1 白噪聲與有色噪聲
1.4.2 窄帶噪聲
1.5 隨機噪聲通過電路係統的響應
1.5.1 隨機噪聲通過綫性係統的響應
1.5.2 非平穩隨機噪聲通過綫性係統的響應
1.5.3 隨機噪聲通過非綫性係統的響應
1.6 等效噪聲帶寬
1.6.1 等效噪聲帶寬的定義
1.6.2 等效噪聲帶寬的計算方法
第2章 放大器的噪聲源和噪聲特性
2.1 電子係統內部的固有噪聲源
2.1.1 電阻的熱噪聲
2.1.2 PN結的散彈噪聲
2.1.3 1／f噪聲
2.1.4 爆裂噪聲
2.2 放大器的噪聲指標與噪聲特性
2.2.1 噪聲係數和噪聲因數
2.2.2 級聯放大器的噪聲係數
2.2.3 放大器的噪聲模型
2.2.4 放大器的噪聲特性
2.3 二極管和雙極型晶體管的噪聲特性
2.3.1 半導體二極管的噪聲模型
2.3.2 雙極型晶體管的噪聲模型
2.3.3 雙極型晶體管的等效輸入噪聲
2.3.4 雙極型晶體管的噪聲因數頻率分布
2.4 場效應管的噪聲特性
2.4.1 場效應管的內部噪聲源
2.4.2 場效應管的噪聲等效電路與噪聲特性
2.5 運算放大器的噪聲特性
2.5.1 運算放大器的等效輸入噪聲模型
2.5.2 運算放大器的噪聲性能計算
2.6 低噪聲放大器設計
2.6.1 有源器件的選擇
2.6.2 偏置電路與直流工作點選擇
2.6.3 噪聲匹配
2.6.4 反饋電路對噪聲特性的影響
2.6.5 高頻低噪聲放大器設計考慮
2.7 噪聲特性測量
2.7.1 噪聲功率和有效值測量
2.7.2 噪聲功率譜密度測量
2.7.3 噪聲係數測量
2.7.4 其他噪聲特性的測量和計算
第3章 乾擾噪聲及其抑製
3.1 環境乾擾噪聲
3.1.1 乾擾噪聲源
3.1.2 乾擾噪聲的頻譜分布
3.2 乾擾耦閤途徑
3.2.1 傳導耦閤
3.2.2 電場耦閤
……
第4章 鎖定放大
第5章 取樣積分與數字式平均
第6章 相關檢測
第7章 自適應噪聲抵消
附錄A 常用常數
附錄B 綫性二端口網絡的噪聲模型
附錄C 磁場薄屏蔽層中的多次反射
參考文獻

精彩書摘

　　第2章 放大器的噪聲源和噪聲特性
　　對於電子噪聲，通常有兩種定義：一種是由於電荷載體的隨機運動所導緻的電壓或電流的隨機波動，另一種是汙染或乾擾有用信號的不期望的信號。第二種噪聲定義的範圍更廣，它既包括電路內部産生的噪聲，也包括來自電路外部的乾擾。這種疊加在有用信號上的外部乾擾噪聲可能是隨機的，也可能是確定性的。本書將采用廣義的噪聲概念。
　　由組成檢測電路的元件産生的內部噪聲稱之為固有噪聲，它是由電荷載體的隨機運動所引起的。例如，散彈噪聲就是流過勢壘（如半導體PN結）的電流的隨機成分，它是由載流子隨機越過勢壘所引起的。熱力引起的載流子的隨機運動是熱噪聲的根源，其幅度取決於溫度，也與導體的電阻值有關，即使沒有電流流過導體，熱噪聲依然存在。
　　本章分析和論述電路內部的固有噪聲，第3章分析和論述外部乾擾噪聲。
　　2．1 電子係統內部的固有噪聲源
　　為瞭把微弱信號幅度放大到人們可以感知的幅度，必須使用放大器和其他電路對其進行處理。但是，電子係統內部幾乎所有的器件本身往往就是噪聲源，在放大微弱信號的同時，這些噪聲源産生的噪聲同樣會被放大。即使電子係統外部的所有乾擾噪聲都被有效地抑製掉，放大器也會輸齣一定幅度的噪聲。在各種測試係統中，固有噪聲的大小決定瞭係統的分辨率和可檢測的最小信號幅度。電子係統內部的固有噪聲具有隨機的性質，其瞬時幅度不可預測，隻能用概率和統計的方法來錶述其大小和特徵，例如用均方值、概率密度函數、功率譜密度函數等進行描述。
　　長期以來，人們對電子係統內部的固有噪聲進行瞭大量的理論分析和實驗研究，詳細介紹這些成果超齣瞭本書的範圍，這裏隻是適當地介紹固有噪聲源的特性，以便用於推演電路元件的噪聲模型，以及說明電路和係統中固有噪聲的分析方法。
　　……

前言/序言

第1章

微弱信號檢測與隨機噪聲

1.1微弱信號檢測概述

第1章微弱信號檢測與隨機噪聲

1.1微弱信號檢測概述

“微弱信號”不僅意味著信號的幅度很小，而且主要指的是被噪聲淹沒的信號，“微弱”是相對於噪聲而言的。為瞭檢測被背景噪聲覆蓋著的微弱信號，人們進行瞭長期的研究工作，分析噪聲産生的原因和規律，研究被測信號的特點、相關性以及噪聲的統計特性，以尋找齣從背景噪聲中檢測齣有用信號的方法。

微弱信號檢測技術的首要任務是提高信噪比，這就需要采用電子學、信息論、計算機和物理學的方法，以便從強噪聲中檢測齣有用的微弱信號，從而滿足現代科學研究和技術開發的需要。微弱信號檢測技術不同於一般的檢測技術，它注重的不是傳感器的物理模型和傳感原理，也不是相應的信號轉換電路和儀錶實現方法，而是如何抑製噪聲和提高信噪比，因此可以說，微弱信號檢測是一門專門抑製噪聲的技術。

對於各種微弱的被測量，例如弱光、弱磁、弱聲、小位移、小電容、微流量、微壓力、微振動、微溫差等，一般都是通過相應的傳感器將其轉換為微電流或低電壓，再經放大器放大其幅度,以期指示被測量的大小。但是，由於被測量的信號微弱，傳感器的本底噪聲、放大電路及測量儀器的固有噪聲以及外界的乾擾噪聲往往要比有用信號的幅度大得多，放大被測信號的過程同時也放大瞭噪聲，而且必然還會附加一些額外的噪聲，例如放大器的內部固有噪聲和各種外部乾擾噪聲，因此隻靠放大是不能把微弱信號檢測齣來的。隻有在有效地抑製噪聲的條件下增大微弱信號的幅度，纔能提取齣有用信號。為瞭達到這樣的目的，必須研究微弱信號檢測的理論、方法和設備。

為瞭錶徵噪聲對信號的覆蓋程度，人們引入瞭信噪比（signal�瞡oise ratio，簡記為SNR）的概念，信噪比指的是信號S與噪聲N之比，即

SNR=S/N（1��1）

信噪比可以是電壓或電流的有效值比值，一般錶示為SNRV或SNRI； 也可以是功率比值，一般錶示為SNRP。微弱信號檢測的關鍵是提高信噪比。評價一種微弱信號檢測方法的優劣，經常采用兩種指標： 一種是信噪改善比SNIR（signal noise improvement ratio），另一種是有效的檢測分辨率。SNIR定義為

SNIR=SNRoSNRi（1��2）

式中，SNRo是係統輸齣端的信噪比，SNRi是係統輸入端的信噪比。SNIR越大，錶明係統抑製噪聲的能力越強。因為SNRV和SNRp之間為平方關係，相應的SNIR之間也是平方關係。所以，在述及信噪比或信噪改善比時，必須說明是哪一種。

微弱信號檢測的另一種指標是檢測分辨率，它的定義是檢測儀器示值可以響應與分辨的輸入量的最小變化值。檢測分辨率不同於檢測靈敏度，後者定義為輸齣變化量Δy與引起Δy 的輸入變化量Δx之比，即靈敏度等於Δy/Δx。也就是說，靈敏度錶示的是檢測係統標定麯綫的斜率。一般情況下，靈敏度越高，分辨率越好。但是，提高係統的放大倍數可以提高靈敏度，但卻不一定能提高分辨率，因為分辨率要受噪聲和檢測誤差的製約。

錶1��1對比瞭常規檢測方法與微弱信號檢測方法所能達到的最高分辨率和SNIR（有效值），錶中最後一行是專門從事微弱信號檢測儀器生産的吉時利（Keithley）公司的産品近年能夠達到的指標。從這些指標中可以看齣微弱信號檢測技術發展的大緻水平。

錶1��1檢測的最高分辨率

檢測量

電壓/nV電流/nA溫度/K電容/pF微量分析/剋分子SNIRV

常規檢測方法1030.110-40.110-510

微弱信號檢測方法0.110-55×10-710-510-8105

吉時利公司10-310-810-6

抑製噪聲以提高信噪比的研究工作由來已久，可以說從電子器件和電子學誕生的年代開始，人們一直在探索抑製噪聲的技術。自從1962年第一颱鎖相放大器問世的四十多年來，經過很多科學工作者的不懈努力，微弱信號檢測技術得到瞭長足的發展，信噪改善比SNIR得到不斷提高。到20世紀80年代末，微弱信號檢測的SNIRV可達105，近年在一些專門檢測領域（例如微弱電流）SNIRV已能達到107，從而推動瞭物理、化學、電化學、天文、生物、醫學等學科的發展。目前，微弱信號檢測的原理、方法和設備已經成為很多領域中進行現代科學研究不可缺少的理論和手段，而未來科技的發展也必將對微弱信號檢測技術提齣更高的要求。

1.2常規小信號檢測方法

1.2常規小信號檢測方法

與微弱信號相比，小信號的信噪比要高得多，其檢測技術也要成熟得多。但是，就提高信噪比，從而檢測齣被噪聲汙染的有用信號這一點來看，小信號檢測與微弱信號檢測具有一定的共同之處。經過多年的研究和實踐，人們已經掌握瞭一些行之有效的小信號檢測方法，其中的一些方法還被成功地應用到檢測儀器儀錶産品之中。瞭解這些小信號檢測的成熟手段和方法，對於微弱信號檢測具有一定的參考價值。

《微弱信號檢測（第2版）》圖書簡介 內容概述 《微弱信號檢測（第2版）》是一本深入探討在噪聲背景下識彆和提取微弱信號的綜閤性學術專著。本書從理論基礎齣發，逐步深入到各種實際應用場景下的信號檢測方法和技術。它麵嚮對信號處理、通信、雷達、聲學、生物醫學工程等領域有濃厚興趣的研究人員、工程師和高年級本科生及研究生。本書的第二版在保留第一版核心內容的基礎上，增加瞭最新的研究進展、更廣泛的應用案例以及更詳盡的數學推導，力求為讀者提供一個全麵、深入且前沿的微弱信號檢測知識體係。 核心理論與方法 本書的核心在於係統地闡述瞭微弱信號檢測所麵臨的普遍挑戰——噪聲的乾擾。它詳細講解瞭各種噪聲模型，包括高斯白噪聲、泊鬆噪聲、散粒噪聲等，並分析瞭它們對信號檢測性能的影響。在此基礎上，本書介紹瞭多種經典的和現代的信號檢測理論和方法。 概率統計基礎： 書籍從概率論和統計學的基礎概念入手，包括隨機變量、概率密度函數、統計矩、假設檢驗等，為後續的信號檢測理論鋪平瞭道路。讀者將理解如何用數學語言描述信號和噪聲的隨機性，以及如何基於統計特性進行決策。 Neyman-Pearson 準則： 這是二元假設檢驗中的一個關鍵準則，本書詳細闡述瞭其原理和應用，即如何在滿足特定虛警概率（Type I error）的條件下，最大化檢測概率（Power）。這對於理解最優檢測器的設計至關重要。 最大似然估計 (MLE)： 書中會介紹如何利用似然函數來估計信號參數，並在已知信號模型的情況下，構建最優檢測器。 貝葉斯檢測理論： 考慮到信號和噪聲的先驗概率信息，本書深入講解瞭貝葉斯決策理論，包括貝葉斯風險和最小風險決策，以及如何設計貝葉斯檢測器。 卡爾曼濾波與擴展卡爾曼濾波： 對於時變信號和動態係統，卡爾曼濾波提供瞭一種最優綫性估計方法。本書將詳細介紹卡爾曼濾波的遞推算法，以及在非綫性係統中的應用——擴展卡爾曼濾波。這在目標跟蹤、導航等領域至關重要。 粒子濾波： 針對非綫性、非高斯係統，粒子濾波作為一種重要的非參數貝葉斯濾波方法，將在書中得到詳細闡述。它利用濛特卡洛方法來近似後驗概率分布，能夠處理更復雜的場景。 信號模型與特徵提取： 書籍會討論不同類型的信號模型，如脈衝信號、連續信號、隨機信號等，並介紹相應的特徵提取技術。這有助於在復雜的環境中識彆齣潛在的信號。 能量檢測、匹配濾波： 作為基礎的檢測方法，能量檢測器通過纍積信號能量來判斷是否存在信號，而匹配濾波則通過與已知信號模闆進行捲積來最大化信噪比。本書將詳細分析這兩種方法的原理、性能及局限性。 自適應檢測： 現實世界中的噪聲和乾擾往往是時變和未知的。本書會介紹多種自適應檢測技術，這些技術能夠根據觀測到的數據實時調整檢測器的參數，從而提高在復雜環境下的檢測性能。例如，自適應門限檢測、自適應綫性預測等。 信號形態分析： 在某些應用中，信號的形狀信息比其幅度信息更具區分度。本書將探討如何利用信號的形態特徵進行檢測，這在生物信號分析、地聲學等領域有廣泛應用。 數學工具與推導 本書注重理論的嚴謹性，大量的數學公式和推導貫穿始終。讀者將接觸到： 綫性代數： 矩陣運算、特徵值分解等在信號處理中扮演重要角色。 傅裏葉變換： 信號的時域和頻域分析是理解信號特性的關鍵。 概率論與隨機過程： 詳細講解瞭各種統計分布、聯閤概率、條件概率、隨機過程的平穩性、遍曆性等概念。 優化理論： 對於參數估計和最優設計，優化方法是必不可少的工具。 復變函數： 在某些信號分析和係統分析中會用到。 本書的數學推導清晰、係統，力求讓讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“為什麼”。對於初學者，書中提供瞭一些基礎概念的迴顧和提示，方便過渡。 應用領域與實例 《微弱信號檢測（第2版）》強調理論與實踐的結閤，通過豐富的應用案例來展示所介紹方法的有效性。本書涵蓋瞭以下多個重要領域： 通信係統： 低信噪比通信： 在無綫通信、深空通信、水聲通信等場景下，信號往往非常微弱，如何從強噪聲中恢復信息是關鍵。本書將探討調製解調、信道編碼、解碼等方麵的微弱信號檢測技術。 異常信號檢測： 在通信鏈路中，可能存在惡意乾擾或意外故障，及時檢測這些異常信號對於保障係統穩定運行至關重要。 雷達與聲納係統： 目標探測： 在遠距離、低可見度條件下，雷達和聲納需要檢測到目標發齣的微弱迴波信號。本書將涉及目標檢測、目標識彆、雜波抑製等技術。 隱身目標探測： 探測低雷達截麵積（RCS）的隱身目標對檢測技術提齣瞭極高的要求。 生物醫學工程： 心電圖 (ECG) / 腦電圖 (EEG) / 肌電圖 (EMG) 分析： 微弱的生物電信號通常淹沒在大量的生理噪聲和環境噪聲中。本書將介紹如何從這些信號中提取齣有用的診斷信息，例如檢測心律失常、腦電波異常等。 醫學影像增強： 在低劑量X射綫成像、核磁共振成像（MRI）等技術中，如何從低信噪比的圖像數據中重建齣清晰的醫學影像，是重要的研究方嚮。 胎兒心音檢測： 從母體腹部檢測胎兒微弱的心音信號，對産前診斷具有重要意義。 天文與地球物理學： 宇宙射電信號探測： 探測來自遙遠宇宙的微弱射電信號，需要極其靈敏的接收設備和精密的信號處理技術。 地震信號分析： 檢測微弱的地震波信號，用於地震預報和地質勘探。 工業監測與故障診斷： 設備振動監測： 通過檢測設備運行過程中産生的微弱異常振動信號，可以及時發現潛在的機械故障。 聲發射監測： 監測材料在應力作用下産生的微弱聲波，用於材料損傷評估和結構健康監測。 環境監測： 痕量氣體檢測： 在空氣或水中檢測極其微量的汙染物或有害氣體。 水下聲學探測： 監測水下微弱的聲音信號，用於海洋生物研究、軍事偵察等。 書中對這些應用場景下的具體挑戰進行瞭深入分析，並詳細闡述瞭如何應用本書所介紹的理論和方法來解決這些實際問題。每章節的案例分析都力求貼近實際，具有很強的指導意義。 本書特點與優勢 《微弱信號檢測（第2版）》具備以下顯著特點： 係統性與全麵性： 本書覆蓋瞭微弱信號檢測的各個重要方麵，從基礎理論到前沿技術，從數學推導到實際應用，形成瞭一個完整的知識體係。 理論深度與廣度並存： 既有紮實的理論基礎講解，也涵蓋瞭當前研究熱點，如機器學習在微弱信號檢測中的應用（雖然本書側重傳統理論，但可能在第二版中有所提及或為讀者提供擴展方嚮）。 數學嚴謹性： 詳細的數學推導讓讀者深入理解算法原理。 應用導嚮： 大量實際應用案例使理論知識更具可操作性。 循序漸進的組織結構： 從易到難，從基礎到復雜，便於不同背景的讀者學習。 第二版更新： 相較於第一版，第二版在內容上進行瞭大量更新和充實，加入瞭最新的研究成果和更具代錶性的案例，使本書始終保持在學科前沿。 詳盡的參考文獻： 提供豐富的參考文獻，方便讀者進一步深入研究。 目標讀者 本書適閤以下讀者群體： 研究人員： 信號處理、通信工程、雷達技術、聲學工程、生物醫學工程、物理學、應用數學等領域的研究人員，需要深入理解微弱信號檢測的理論和方法，進行前沿研究。 工程師： 在相關行業從事研發、設計的工程師，需要掌握微弱信號檢測技術來解決實際工程問題，提升産品性能。 高年級本科生和研究生： 學習信號處理、通信、電子信息工程、自動化、生物醫學工程等專業的學生，作為教材或參考書，為專業學習打下堅實基礎。 對微弱信號檢測感興趣的自學者： 具備一定數學和信號處理基礎的讀者，希望係統學習微弱信號檢測理論。 總結 《微弱信號檢測（第2版）》是一本不可多得的、關於如何在復雜環境下精確捕獲和分析微弱信號的權威性著作。它不僅是學習微弱信號檢測理論的基石，更是推動相關領域技術創新與發展的有力工具。無論您是初學者還是資深研究者，本書都將為您提供寶貴的知識和啓示，幫助您在充滿挑戰的信號檢測領域取得突破。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我主要是被它的“第2版”這個字眼吸引，想著應該比第一版更成熟、內容更充實。果然，它沒有讓我失望。這本書的講解方式非常獨特，作者仿佛是在跟我進行一場深入的對話，語言風格相對輕鬆，但又不失嚴謹。他善於運用生動形象的比喻來解釋抽象的數學概念，比如在講解信噪比對檢測性能的影響時，他用“大海撈針”的比喻，一下子就讓我明白瞭其中的關鍵。書中關於假設檢驗的論述，也比我之前看過的任何教材都要透徹，從最基本的 Neyman-Pearson 準則，到更高級的似然比檢驗，作者都給齣瞭非常詳盡的分析。讓我印象深刻的是，書中還專門開闢瞭一章來討論信號模型的不確定性對檢測性能的影響，以及如何在這種情況下設計魯棒的檢測器。這在很多入門書籍中是比較少見的，也充分體現瞭作者在理論和實踐之間的深刻洞察。我特彆贊賞作者在描述不同檢測方法的優缺點時，能夠結閤實際的計算復雜度、實時性要求等因素進行綜閤評價，這對於工程應用非常有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深的感受，是它的“專業深度”與“通俗易懂”的完美結閤。作者在處理微弱信號檢測中的各種數學模型時，都能用一種非常清晰、有條理的方式進行呈現，讓你在理解復雜推導的同時，不會迷失方嚮。我尤其欣賞他關於水印技術和圖像復原等實際應用章節的講解，將抽象的信號檢測理論巧妙地融入到具體的應用場景中，讓我看到瞭理論的強大生命力。書中對卡爾曼濾波在目標跟蹤和信號估計中的應用，以及其與微弱信號檢測的結閤，也讓我眼前一亮。讓我感到驚喜的是，書中還提到瞭一些關於自適應檢測算法的最新進展，雖然篇幅不多，但足以勾勒齣該領域前沿的輪廓。這本書的排版也很舒服，大量的公式和圖錶都有很好的邏輯關係，閱讀起來不會感到枯燥。總而言之，這本書不僅是學習微弱信號檢測理論的優秀教材，也是理解其在工程實踐中應用的絕佳參考。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗，對於我來說，更像是在進行一次思維的“探險”。它不是那種簡單堆砌知識的書，而是引導你一層一層地剝開問題的本質。作者在處理各種檢測準則時，都非常注重其背後的統計學原理，讓你不僅知道“怎麼做”，更能明白“為什麼這麼做”。我特彆喜歡他分析各種性能指標，比如檢測概率、虛警概率、以及ROC麯綫等，都給齣瞭非常直觀的解釋。而且，書中還引入瞭一些現代信號處理的理念，比如基於模型和非模型信號的檢測方法，以及一些機器學習在微弱信號檢測中的應用展望，這些內容讓我看到瞭這個領域未來的發展方嚮。這本書的目錄設計也非常閤理，邏輯性很強，從基礎概念到復雜算法，再到實際應用，層層遞進。即使遇到一些晦澀難懂的數學公式，作者也會通過大量的圖錶和文字說明來輔助理解，這對於我這種數學功底一般但又渴望深入學習的讀者來說，無疑是極大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我斷斷續續啃瞭一個多月，算是對“微弱信號檢測”這個領域有瞭個大緻的瞭解。坦白說，初次翻開時，被那厚厚的篇幅和密密麻麻的公式給嚇到瞭。不過，隨著深入閱讀，我發現作者在引言部分做瞭非常細緻的鋪墊，從最基礎的概率論、統計學概念講起，像是在為完全沒有基礎的讀者打地基。這種循序漸進的方式，讓我這個非科班齣身的讀者也能逐漸跟上思路。書中對各種經典信號處理算法的闡述，比如匹配濾波、維納濾波等，都配有詳細的推導過程和清晰的圖示，這一點我特彆喜歡。而且，作者並沒有止步於理論，還穿插瞭一些實際應用案例，比如在通信、雷達、生物醫學等領域是如何應用的，這極大地激發瞭我對這個領域進一步探索的興趣。雖然有些章節的數學推導我可能需要反復琢磨，但總體而言，這本書提供瞭一個非常紮實且全麵的入門框架。我特彆欣賞書中對噪聲模型的討論，它不僅介紹瞭高斯白噪聲，還涵蓋瞭更復雜的噪聲類型，並給齣瞭相應的檢測策略，這對於處理真實世界中的復雜信號非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，我覺得體現在其“厚積薄發”的講解風格上。它並沒有一開始就拋齣復雜的理論，而是循序漸進，仿佛是在幫你一點點搭建起認識微弱信號檢測的“大廈”。我特彆欣賞書中對貝葉斯決策理論的引入，它為理解最優檢測器提供瞭一個更深層次的理論基礎。作者在分析不同先驗概率和代價矩陣對檢測結果影響時，給齣的例子非常貼切，讓我能夠清晰地理解這些抽象概念在實際問題中的意義。另外，書中關於參數估計和信號檢測相結閤的論述，也讓我受益匪淺，認識到在很多實際應用中，這兩個問題是緊密相連的。對於我這種希望將理論知識應用於實際工程項目的人來說，書中關於各種檢測器在不同噪聲環境下性能的對比分析，以及對實際係統設計的一些建議，都非常有參考價值。它就像一本精心打磨的“工具書”，不僅教你原理，更教你如何“用”。

評分☆☆☆☆☆

經典書，有些地方讀不明白，嗬嗬

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

剛翻瞭一下,感覺還可以,有點用的

評分☆☆☆☆☆

價格便宜，質量不錯，真心好用

評分☆☆☆☆☆

書的內容還行，慢慢看

評分☆☆☆☆☆

由組成檢測電路的元件産生的內部噪聲稱之為固有噪聲，它是由電荷載體的隨機運動所引起的。例如，散彈噪聲就是流過勢壘（如半導體結）的電流的隨機成分，它是由載流子隨機越過勢壘所引起的。熱力引起的載流子的隨機運動是熱噪聲的根源，其幅度取決於溫度，也與導體的電阻值有關，即使沒有電流流過導體，熱噪聲依然存在。

評分☆☆☆☆☆

正版書價格便宜送貨也及時

評分☆☆☆☆☆

裝訂有問題 有幾頁裝反瞭 還好不缺頁

評分☆☆☆☆☆

為瞭把微弱信號幅度放大到人們可以感知的幅度，必須使用放大器和其他電路對其進行處理。但是，電子係統內部幾乎所有的器件本身往往就是噪聲源，在放大微弱信號的同時，這些噪聲源産生的噪聲同樣會被放大。即使電子係統外部的所有乾擾噪聲都被有效地抑製掉，放大器也會輸齣一定幅度的噪聲。在各種測試係統中，固有噪聲的大小決定瞭係統的分辨率和可檢測的最小信號幅度。電子係統內部的固有噪聲具有隨機的性質，其瞬時幅度不可預測，隻能用概率和統計的方法來錶述其大小和特徵，例如用均方值、概率密度函數、功率譜密度函數等進行描述。