信号检测与估计理论（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

赵树杰，赵建勋 著

图书标签:

• 信号处理
• 检测估计
• 通信原理
• 随机过程
• 统计信号处理
• 信息论
• 雷达信号处理
• 自适应滤波
• 最优估计
• 现代通信

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121206931

版次：2

商品编码：11306634

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-09-01

页数：336

字数：600000

正文语种：中文

内容简介

　　《信号检测与估计理论（第2版）》系统论述噪声干扰环境中信号状态的统计检测、信号参量的统计估计和信号波形的最佳滤波的概念、理论、方法和性能，这些内容是研究随机信号处理必备的理论知识，也为信号处理的工程应用提供了理论基础。
　　《信号检测与估计理论（第2版）》的内容包括三个部分。观测信号（接收信号）的随机性及其统计特性描述；噪声干扰环境中信号属于哪个状态的统计检测准则、判决方式和性能分析，信号波形检测的最佳判决式、系统结构、检测性能和最佳信号波形设计；噪声干扰环境中信号未知参量或随机参量的统计估计准则、估计量的构造和主要性质，信号波形最佳估计的维纳滤波、自适应滤波和卡尔曼滤波的概念、算法和特点。
　　《信号检测与估计理论（第2版）》可作为电子与通信工程领域信号与信息处理、通信与信息系统等学科的研究生和高年级本科生的教材，也可作为从事通信系统、雷达系统、信号与信息处理等工作的工程技术人员的培训教材或参考书。

目录

第1章 信号检测与估计概论
1.1 引言
1.2 信号的随机性及其统计处理方法
1.3 信号检测与估计理论概述
习题1

第2章 信号检测与估计理论的基础知识
2.1 引言
2.2 离散随机信号的统计特性描述
2.2.1 离散随机信号的概率密度函数
2.2.2 离散随机信号的统计平均量
2.2.3 常用的离散随机信号
2.2.4 离散随机信号矢量的联合概率密度函数
2.2.5 离散随机信号矢量的统计平均量
2.2.6 离散随机信号矢量各分量之间的互不相关性和相互统计独立性
2.2.7 高斯离散随机信号矢量的统计特性
2.2.8 离散随机信号的函数
2.2.9 离散随机信号的特征函数
2.3 连续随机信号的统计特性描述
2.3.1 连续随机信号的概率密度函数
2.3.2 连续随机信号的统计平均量
2.3.3 连续随机信号的平稳性
2.3.4 平稳连续随机信号的各态历经性
2.3.5 连续随机信号的正交性、互不相关性和相互统计独立性
2.3.6 平稳连续随机信号的功率谱密度
2.3.7 高斯连续随机信号
2.4 复随机信号的统计特性描述
2.4.1 复随机信号
2.4.2 复离散随机信号的统计特性描述
2.4.3 复连续随机信号的统计特性描述
2.4.4 广义平稳的复连续随机信号
2.4.5 复高斯连续随机信号
2.5 线性时不变系统对平稳连续随机信号的响应
2.5.1 连续随机信号yt的平稳性
2.5.2 平稳连续随机信号yt的主要统计平均量
2.6 噪声及其统计特性描述
2.7 信号及其统计特性描述
习题2

第3章 信号状态的统计检测理论
3.1 引言
3.2 信号状态统计检测理论的概念
3.2.1 二元信号状态的统计检测
3.2.2 M元信号状态的统计检测
3.3 二元信号的贝叶斯检测准则
3.3.1 平均代价与贝叶斯检测准则的概念
3.3.2 最佳判决式
3.3.3 检测性能分析
3.4 二元信号的派生贝叶斯检测准则
3.4.1 最小平均错误概率检测准则
3.4.2 最大后验概率检测准则
3.4.3 极小化极大检测准则
3.4.4 奈曼-皮尔逊检测准则
3.5 高斯观测信号时二元信号状态的统计检测
3.5.1 信号检测的最佳判决式
3.5.2 不等均值矢量、等协方差矩阵时信号的检测
3.5.3 等均值矢量、不等协方差矩阵时信号的检测
3.6 M元信号状态的统计检测
3.6.1 M元信号的贝叶斯检测准则
3.6.2 M元信号的最小平均错误概率检测准则
3.7 随机或未知参量信号状态的统计检测
3.8 复信号状态的统计检测
3.8.1 二元复确知信号状态的统计检测
3.8.2 二元复随机参量信号状态的统计检测
3.9 信号状态的非参量检测
3.9.1 非参量符号检测
3.9.2 非参量广义符号检测
3.9.3 非参量二维广义符号检测器
3.10 信号状态的稳健性检测
3.10.1 信号状态稳健性检测的概念
3.10.2 混合信号模型的稳健性检测
3.10.3 高斯噪声中污染的二元信号状态的稳健性检测
3.10.4 稳健性检测的简要总结
3.11 信号状态的序列检测
3.11.1 信号状态序列检测的概念
3.11.2 序列检测的似然比检验判决式
3.11.3 序列检测的平均观测次数
习题3

第4章 信号波形的检测
4.1 引言
4.2 匹配滤波器理论
4.2.1 匹配滤波器的概念
4.2.2 匹配滤波器的设计
4.2.3 匹配滤波器的特性
4.3 连续随机信号的正交级数展开
4.3.1 正交函数集概述
4.3.2 连续随机信号的正交级数展开
4.3.3 平稳连续随机信号的卡亨南-洛维展开
4.3.4 白噪声情况下正交函数集的任意性
4.3.5 平稳连续随机参量信号的正交级数展开
4.4 高斯白噪声中确知信号波形的检测
4.4.1 简单二元确知信号波形的检测
4.4.2 一般二元确知信号波形的检测
4.4.3 M元确知信号波形的检测
4.5 高斯有色噪声中确知信号波形的检测
4.5.1 二元确知信号波形的检测
4.5.2 M元确知信号波形的检测
4.6 高斯白噪声中随机参量信号波形的检测
4.6.1 简单二元随机相位信号波形的检测
4.6.2 一般二元随机相位信号波形的检测
4.6.3 M元随机相位信号波形的检测
4.6.4 简单二元随机振幅与随机相位信号波形的检测
4.6.5 一般二元随机振幅与随机相位信号波形的检测
4.6.6 随机频率信号波形的检测
4.7 复高斯白噪声中复信号波形的检测
4.7.1 复高斯白噪声概述
4.7.2 复正交函数集概述
4.7.3 复高斯白噪声中一般二元复确知信号波形的检测
4.7.4 复高斯白噪声中简单二元复随机相位信号波形的检测
4.7.5 复高斯白噪声中简单二元复随机振幅与复随机相位信号波形的检测
习题4

第5章 信号参量的统计估计理论
5.1 引言
5.2 信号参量统计估计理论的概念
5.3 随机单参量的贝叶斯估计
5.3.1 平均代价与贝叶斯估计的概念
5.3.2 贝叶斯估计量的构造
5.4 非随机单参量的最大似然估计
5.4.1 最大似然估计的原理
5.4.2 最大似然估计量的构造
5.4.3 信号参量函数的最大似然估计
5.5 估计量的性质
5.5.1 估计量的主要性质
5.5.2 克拉美-罗不等式和克拉美-罗下界
5.6 随机矢量的贝叶斯估计和非随机矢量的最大似然估计
5.6.1 随机矢量的贝叶斯估计
5.6.2 非随机矢量的最大似然估计
5.6.3 估计矢量的性质
5.6.4 非随机矢量函数的最大似然估计
5.6.5 非随机矢量函数估计的克拉美-罗下界
5.7 高斯观测信号时信号参量的统计估计
5.7.1 线性观测模型
5.7.2 高斯噪声中非随机矢量的最大似然估计
5.7.3 高斯噪声中高斯随机矢量的贝叶斯估计
5.7.4 随机矢量的伪贝叶斯估计
5.7.5 随机矢量的经验伪贝叶斯估计
5.8 线性最小均方误差估计
5.8.1 线性最小均方误差估计的概念
5.8.2 线性最小均方误差估计矢量的构造
5.8.3 线性最小均方误差估计矢量的性质
5.8.4 线性最小均方误差估计的递推算法
5.8.5 随机矢量函数的线性最小均方误差估计
5.8.6 单参量的线性最小均方误差估计
5.9 最小二乘估计
5.9.1 最小二乘估计的概念
5.9.2 线性最小二乘估计
5.9.3 线性最小二乘加权估计
5.9.4 线性最小二乘估计的递推算法
5.9.5 单参量的线性最小二乘估计
5.9.6 非线性最小二乘估计
5.10 信号波形中的参量估计
5.10.1 信号振幅的估计
5.10.2 信号相位的估计
5.10.3 信号频率的估计
5.10.4 信号到达时间的估计
5.10.5 信号频率和到达时间的同时估计
习题5

第6章 信号波形的估计
6.1 引言
6.1.1 信号波形估计的基本概念
6.1.2 信号波形估计的准则和方法
6.2 连续随机信号的维纳滤波
6.2.1 连续随机信号的最佳线性滤波
6.2.2 连续随机信号的维纳-霍夫方程
6.2.3 连续随机信号维纳滤波器的非因果解
6.2.4 连续随机信号维纳滤波器的因果解
6.3 离散随机信号的维纳滤波
……

前言/序言

　　随着现代通信理论、信息理论、计算机科学与技术及微电子技术与器件的飞速发展，随机信号统计处理的理论和技术也在向干扰环境更复杂、信号形式多样化、处理技术更先进、指标要求更高、应用范围越来越广的方向发展，已成功应用于电子信息系统、航空航天系统、自动控制、模式识别、遥测遥控、生物医学工程等领域。信号检测与估计理论是随机信号统计处理的基础理论知识之一。所以，学习信号检测与估计理论，将为深入研究随机信号统计处理的理论、提高信号处理的水平，打下扎实的理论基础；同时，它的基本概念、基本理论和分析问题的基本方法，也为信号处理系统的设计等实际应用提供了理论依据。
　　本书是作者为电子与通信工程领域研究生和高年级本科生编写的《信号检测与估计理论》教材(清华大学出版社，2005年)的修编版，主要内容按46～64学时编写。全书的数学推演基本保持在高年级本科生和研究生，以及具有线性代数、矩阵理论、概率论和随机信号分析基础知识的工程技术人员所能理解的水平上。本书编写中，重视信号检测与估计理论概念的阐述；注意内容选择的系统性、完整性与突出重点的合理安排；保持数学分析、推演的严谨性；强调所研究理论和所得结论的含义及与实际问题的联系。为了加深对所论述内容的理解，并适当扩展知识面，各章后附有较丰富的练习题，供选做。
　　本书的内容包括三部分。第一部分(第1章、第2章)概述全书的主要基础知识。说明观测信号(接收信号)的随机性及随机信号统计处理的含义，简述信号检测与估计的基本含义；扼要复习信号检测与估计理论的主要基础知识，即离散随机信号和连续随机信号的统计特性描述，随机噪声干扰和随机参量信号的数学模型及特性。第二部分(第3章、第4章)研究信号状态的统计检测理论和信号波形的检测。在概述信号状态统计检测基本概念的基础上，讨论噪声环境中确知信号最佳检测的准则、判决式和性能分析及随机参量信号的统计检测，简述高斯观测信号时信号状态的统计检测及信号的非最佳检测问题；在介绍匹配滤波器理论和连续随机信号正交级数展开两个预备知识后，讨论高斯噪声环境中确知信号波形和随机参量信号波形的最佳检测，检测器结构和检测性能，阐明所得结论的含义，研究最佳信号波形设计等。第三部分(第5章、第6章)研究信号参量的统计估计理论和信号波形的最佳估计。讨论噪声环境中随机参量和未知非随机参量最佳估计的准则、估计量的构造和估计量的主要性质及信号波形中参量的估计和性质；研究信号波形的最佳滤波，重点讨论连续、离散随机信号维纳滤波的概念和滤波器的设计，随机信号自适应滤波的概念、原理、算法和性能；离散卡尔曼滤波的信号模型、递推公式及算法、特点和性质等。
　　书中标有“*”的内容建议不讲，标有“*”的习题建议不选做。
　　本书由赵树杰、赵建勋编著。本书编写中，参考了国内外有关著作和文献，在此向所有参考著作和文献的作者表示诚挚的感谢。
　　由于作者水平有限，书中难免存在一些缺点和错误，敬请读者不吝批评指正。
　　作者
　　2013年7月

信号处理的奥秘：从探测到重构的理论基石 本书并非一本枯燥的数学公式堆砌的教科书，而是一扇通往信号处理深邃世界的窗口。它将带领读者深入探索我们周围无处不在的信号——从微弱的无线电波到复杂的生物信号，再到我们用来交流的语音和图像——它们是如何被接收、理解和应用的。我们将从最基本的原理出发，逐步揭示信号检测与估计理论的核心思想，理解它们在现代科学技术中的关键作用。 第一章 信号的初步认识：混沌中的秩序 在我们开始正式探讨信号处理的理论之前，首先需要对“信号”这一概念有一个清晰的认识。信号是什么？它不仅仅是随机的波动，更是承载信息、反映现实世界变化的载体。在本章中，我们将从信号的起源、分类以及其基本特性入手。我们会了解，信号可以是确定性的，也可能是随机的；可以是连续的，也可以是离散的。更重要的是，我们将初步接触到信号的“噪声”问题——任何试图捕捉信号的尝试都不可避免地会受到干扰。理解噪声的来源和性质，是后续一切信号处理工作的基石。我们会探讨噪声在不同场景下的表现形式，以及它对我们理解真实信号的挑战。此外，本章还会介绍一些基础的信号数学描述工具，如傅里叶级数和傅里叶变换，为后续章节中更复杂的分析打下铺垫。这些工具能够帮助我们将复杂的信号分解成更基本的组成部分，从而更容易地理解其内在结构。 第二章 探测的艺术：从微茫中辨识 生活在信息爆炸的时代，我们无时无刻不在进行着“信号探测”。在嘈杂的环境中分辨出你想听到的声音，在海量的数据中找到你需要的模式，甚至在医学影像中捕捉到疾病的早期征兆，这些都是信号探测的范例。本章将深入探讨信号探测的理论框架。我们将从最简单的“二元假设检验”问题开始，即判断一个观测到的信号是来自于目标信号的出现，还是仅仅是随机噪声。这涉及到概率论中的统计决策理论。我们将学习如何构建最优的探测器，如何衡量探测器的性能，例如概率、漏检概率以及虚警概率。本章的重点将是介绍“似然比检验”这一强大的工具，它为我们提供了一种系统地设计最优探测器的方法。我们会分析各种经典探测器，如能量探测器、匹配滤波器等，并讨论它们在不同噪声模型下的适用性。更进一步，我们将探讨多目标探测和信号参数估计等更复杂的探测场景。理解这些理论，将使我们能够设计出更灵敏、更可靠的信号探测系统，无论是在通信、雷达、声纳，还是在生物医学工程领域，都具有极其重要的意义。 第三章 估计的挑战：量化未知 信号探测让我们能够判断“有没有”，而信号估计则让我们能够回答“是什么”和“多少”。当我们已经探测到一个信号的存在，接下来自然希望了解它的具体信息，例如信号的幅度、频率、相位，或者信号源的位置等等。本章将聚焦于信号估计的理论。我们将从基础的参数估计问题入手，学习如何利用观测到的信号来估计未知的信号参数。这涉及到统计学中的点估计和区间估计。我们将介绍几种重要的估计准则，例如最大似然估计（MLE）和最小均方误差估计（MMSE），并分析它们的优缺点。重点将放在“卡尔曼滤波”这一极其重要的估计算法上。卡尔曼滤波是一种递归估计算法，它能够在存在噪声的情况下，对动态系统的状态进行最优估计。它广泛应用于导航、跟踪、控制等领域，其强大的实时性和准确性使其成为现代工程的基石。我们将详细阐述卡尔曼滤波的原理、推导过程以及其变种，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以应对非线性系统。此外，本章还将探讨一些非参数估计方法，以及如何在信号失真或缺失的情况下进行信号重构。 第四章 噪声的博弈：信号与干扰的抗争 正如前面所提到的，噪声是信号处理中无处不在的挑战。一个理想的信号处理系统必须能够有效地对抗噪声，最大程度地提取出有用的信息。本章将系统地分析不同类型的噪声，以及它们对信号探测和估计的影响。我们将深入研究高斯噪声、泊松噪声、散粒噪声等常见噪声模型的统计特性。理解这些模型，有助于我们选择最合适的信号处理技术。本章将重点介绍如何设计能够抑制噪声的滤波器。我们会从经典的线性滤波器入手，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，理解它们的作用原理和设计方法。随后，我们将深入探讨“维纳滤波”，这是一种能够最小化均方误差的线性滤波器，在许多实际应用中都表现出色。我们还将介绍自适应滤波器，它们能够根据信号和噪声的统计特性的变化而自动调整滤波器参数，从而在复杂多变的信号环境中保持最优性能。这些滤波技术是解决信号失真、提高信号质量的关键。 第五章 信号的表征：从时域到频域的飞跃 理解信号的本质，需要我们能够从不同的角度来审视它。本章将深入探讨信号的表征方式，尤其是从时域到频域的转换。我们知道，一个信号在时间轴上的表现形式（时域）可以提供丰富的信息，但有时候，将其转换到频率轴上（频域）能够更清晰地揭示其内在的周期性、带宽等特性。本章将详细介绍傅里叶变换及其在信号分析中的应用。我们会学习如何利用傅里叶变换来分析信号的频谱，识别信号的频率成分，以及理解滤波器的频率响应。此外，我们还将探讨短时傅里叶变换（STFT）和更强大的小波变换，它们能够同时提供信号的时间和频率信息，对于分析非平稳信号，如语音、音乐等，具有不可替代的作用。理解这些信号表征方法，能够帮助我们更深入地理解信号的结构，为后续的信号处理和分析提供更有效的手段。 第六章 信号的重构：从碎片中还原 在很多情况下，我们接收到的信号并非完整的，而是存在缺失、失真或者被分割成多个部分。信号重构的任务就是利用已有的信息，尽可能地恢复出原始的信号。本章将探讨信号重构的理论和技术。我们将从经典的插值和外插技术入手，学习如何根据已知的数据点来估计未知点的值。随后，我们将深入研究压缩感知（Compressed Sensing）这一革命性的技术。压缩感知允许我们在远低于奈奎斯特采样率的情况下，以很高的概率准确地重构出信号。这对于处理高维数据，如医学影像、高分辨率图像等，具有巨大的潜力，能够极大地降低数据采集和存储的成本。本章还将讨论一些基于模型和迭代的重构算法，以及它们在信号去噪、去模糊等任务中的应用。 第七章 信号处理的应用：赋能现代科技 理论的最终目的是服务于实践。本章将带领读者领略信号检测与估计理论在各个领域的广泛应用。我们将看到，这些理论是如何支撑起现代通信系统的，从我们手中的智能手机到全球的互联网，都离不开精确的信号接收和处理。在雷达和声纳系统中，信号探测与估计理论是实现目标探测、跟踪和测距的关键。在医学领域，它们被用于分析心电图、脑电图等生物信号，辅助疾病的诊断和治疗。在天文学中，它们帮助我们从微弱的宇宙信号中探寻宇宙的奥秘。在人工智能领域，信号处理更是其不可或缺的一部分，无论是语音识别、图像识别，还是自动驾驶，都依赖于强大的信号处理能力。通过具体的案例分析，我们将更加直观地理解这些理论的实际价值，并激发读者在各自的研究和工作中探索更广阔的应用前景。 本书力求在深入挖掘理论精髓的同时，保持清晰的逻辑和易于理解的阐述。我们将避免不必要的数学术语堆砌，并通过丰富的例子和直观的图示，帮助读者建立起对信号检测与估计理论的深刻理解。无论您是初学者，还是有一定基础的从业者，都将从本书中获益匪浅，踏上探索信号世界精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些信号检测和估计的教材，但总感觉缺少了那么点“灵魂”，缺乏一种能够将抽象理论与实际工程问题紧密联系起来的桥梁。这本《信号检测与估计理论（第2版）》恰恰弥补了我的这一遗憾。作者在讲解理论的同时，非常注重对实际应用的阐述，比如在通信系统、雷达探测、图像处理等领域的应用案例，让我能够直观地感受到这些理论的强大生命力。书中对不同类型的噪声和信号模型的处理方法也做了详细的介绍，特别是对非高斯噪声下的检测与估计问题，给出了许多启发性的思路和方法。我尤其欣赏书中关于模型选择和参数估计的章节，它不仅仅停留在理论层面，还深入探讨了如何根据实际数据来构建模型，如何评估模型的优劣，这对于我实际项目开发非常有指导意义。书中的习题设计也很有挑战性，能够帮助我巩固所学知识，并激发我独立思考和解决问题的能力。总而言之，这是一本既有深度又有广度的教材，对于想要深入理解信号检测与估计理论并将其应用于实际工程的读者来说，绝对是不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始是被这本书的“第2版”吸引来的，总觉得更新的版本会更加完善和贴近现在的技术发展。拿到手后，确实不负所望。《信号检测与估计理论（第2版）》在内容上非常扎实，从最基础的概率统计原理出发，逐步深入到复杂的检测和估计问题。作者的写作风格非常清晰，语言简练而不失严谨，大量的数学推导都给出了详细的步骤和解释，这一点对于我这种不太擅长纯粹数学推导的读者来说，简直是福音。书中对各种估计器，如最大似然估计（MLE）、最小均方误差估计（MMSE）等，都进行了深入的分析和比较，让我能够清晰地理解它们之间的异同以及各自的适用范围。而且，书中还引入了一些现代信号处理中的新概念和新方法，让我感觉这本书紧跟时代潮流，并非一本陈旧的理论书籍。我特别喜欢书中关于最优检测器性能分析的部分，例如 ROC 曲线的绘制和各种性能指标的计算，这些都是评估系统性能的关键。通过学习这本书，我对信号处理领域的理解有了质的提升，也更加自信于处理相关的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我醍醐灌顶的书！我一直对信号处理领域的基础理论感到好奇，但又觉得很多资料太过晦涩难懂。这本《信号检测与估计理论（第2版）》简直是打开了新世界的大门。从一开始的概率论和随机过程基础，作者就循序渐进地引入，讲解得非常到位，完全不会让人感到突兀。特别是关于贝叶斯准则和 Neyman-Pearson 准则的推导，作者给出了清晰的逻辑链条，并且用非常形象的例子来辅助说明，即使我不是数学专业出身，也能理解其中的精髓。我最喜欢的部分是关于高斯假设下的最优检测器和估计器的推导，那种严谨的数学推导过程，配上作者详尽的解释，让人能够真正理解“为什么”这样设计是最好的，而不仅仅是记住一个公式。书中对各种统计模型和假设的讨论也十分全面，让我能够根据不同的应用场景选择合适的工具。这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是它教会了我一种思考问题的方式，一种用概率和统计的语言来分析和解决实际工程问题的思维模式。我感觉自己的信号处理功底得到了质的飞跃，也对未来的学习方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入信号处理领域的研究生，对于信号检测与估计这块的内容一直感到有些摸不着头脑。《信号检测与估计理论（第2版）》这本书就像一位经验丰富的向导，一步步地带领我穿越迷雾。作者的讲解逻辑非常清晰，从最基本概念讲起，比如概率密度函数、累积分布函数等，然后逐步引入信号检测和参数估计的核心内容。书中对各种检测器和估计器的推导过程都写得非常详细，而且注释清晰，让我能够理解每一个步骤背后的原理。我特别喜欢书中关于卡尔曼滤波的介绍，它将理论与实际应用结合得非常完美，让我第一次真正理解了动态系统中状态估计的强大威力。书中的例子也都非常有代表性，能够帮助我将学到的理论知识应用到实际问题中。虽然这本书的数学内容不少，但作者的讲解方式很容易让人接受，不会让人产生畏难情绪。总而言之，这本书为我打下了坚实的信号检测与估计理论基础，为我后续的学习和研究提供了非常宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它的“系统性”和“全面性”。《信号检测与估计理论（第2版）》提供了一个非常完整的知识体系，从最基础的概率论和随机过程，到各种检测准则、估计方法，再到一些更高级的主题，都进行了详尽的阐述。作者在讲解过程中，不仅给出了数学公式和推导，还非常注重从概念上和直观上进行解释，这使得学习过程更加顺畅。我尤其喜欢书中关于假设检验的章节，它非常系统地介绍了各种假设检验的步骤和统计量的选择，并且结合了大量的实际例子。对于各种估计器，作者都详细分析了它们的优缺点，以及它们在不同情况下的适用性，这让我能够更好地根据实际需求选择合适的估计方法。另外，书中还涉及了一些关于信息论的内容，这为理解信号的根本限制提供了理论基础。总的来说，这是一本能够帮助读者建立起对信号检测与估计理论完整认识的书，无论是作为教材还是参考书，都具有很高的价值。

评分☆☆☆☆☆

送货快速，专业课指定用书

评分☆☆☆☆☆

发货超级快，用着很爽，不错

评分☆☆☆☆☆

买了一本挺好的书的啊

评分☆☆☆☆☆

发货超级快，用着很爽，不错

评分☆☆☆☆☆

第二版更改了写法，比第一版更容易理解。

评分☆☆☆☆☆

不错 值得看看。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

送货快速，专业课指定用书

评分☆☆☆☆☆

买了一本挺好的书的啊

评分☆☆☆☆☆

第二版更改了写法，比第一版更容易理解。