信号检测与估计（第2版）/普通高等教育“十一五”国家级规划教材·计算机系列教材 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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张立毅，张雄，李化等著

图书标签:

信号处理
信号检测
估计理论
通信工程
电子工程
计算机教材
高等教育
规划教材
噪声分析
随机过程

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302365235

版次：2

商品编码：11549335

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名：普通高等教育“十一五”国家级规划教材，，

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：213

字数：350000

正文语种：中文

具体描述

内容简介

　　本书共分12章，系统地介绍了信号检测与估计的基本理论。首先阐述本课程的基础理论、随机信号分析及其统计描述。其次，介绍经典检测理论、确知信号的检测、随机参量信号的检测、多重信号的检测，以及序贯检测等基本检测理沦和方法。介绍经典估计、信号参量估计、信号波形估计（维纳滤波、卡尔曼滤波和自适应滤波），以及功率谱估计等基本估计理论及方法。
　　在编写过程中，既注重结构的完整性和内容的连续性，也强调理论推导的循序性和语言描述的精炼性，还力求从简到繁、由浅人深、循序渐进、通俗易懂，既利于教师讲授，也便于学生自学。
　　本书可以作为电子信息类各专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事电子与通信技术的广大科技人员参考。

内页插图

第1章绪论
1.1 信号检测与估计理论的研究对象
1.2 信号检测与估计理论的发展历程
1.2.1 初创和奠基阶段
1.2.2 迅猛发展阶段
1.2.3 成熟阶段
1.3 本课程的性质和内容安排
思考题

第2章随机信号及其统计描述
2.1 随机过程
2.1.1 随机过程的概念
2.1.2 随机过程的统计描述
2.1.3 随机过程的平稳性与各态历经性
2.1.4 随机过程的独立性、相关性和正交性
2.1.5 平稳随机过程的功率谱密度函数
2.1.6 复随机过程及其统计特性
2.2 随机过程的正交级数表示
2.2.1 完备的正交函数集
2.2.2 随机信号的卡亨南-洛维展开
2.2.3 *格拉姆-施密特正交化法
2.3 *实信号的复数表示法与希尔伯特变换
2.3.1 实信号的复数表示法与希尔伯特变换
2.3.2 希尔伯特变换的性质
2.4 高斯噪声与白噪声
2.4.1 高斯噪声
2.4.2 白噪声
本章小结
思考题
习题

第3章经典检测理论
3.1 检测理论的基本概念
3.2 最大后验概率准则
3.2.1 接收机结构形式
3.2.2 接收机性能评价
3.3 最小风险Bayes准则
3.3.1 接收机结构形式
3.3.2 Bayes准则与最大后验概率准则的关系
3.4 最小错误概率准则
3.5 极大极小准则
……
第4章确知信号的检测
第5章随机参量信号的检测
第6章多重信号的检测
第7章序贯检测
第8章经典估计理论
第9章信号参量的估计
第10章维纳滤波和卡尔曼滤波
第11章自适应滤波
第12章功率谱估计

前言/序言

现代信号处理的基础：理论、方法与应用本书是一部全面深入探讨信号检测与估计理论及其在现代科学技术领域广泛应用的著作。它旨在为读者提供一个坚实的理论框架，掌握解决实际工程问题的关键方法，并洞悉该领域的前沿发展动态。本书适合作为高等院校相关专业本科生、研究生以及从事信号处理、通信、控制、雷达、声纳、医学成像、数据科学等领域研究与开发的工程师、研究人员的参考书。核心理论体系的构建本书以清晰的逻辑脉络，层层递进地介绍了信号检测与估计的基石理论。引论与预备知识：在开篇，我们将首先明确信号检测与估计的定义、核心问题以及其在工程实践中的重要性。随后，将系统性地回顾和梳理读者在概率论、随机过程、线性代数以及一些基本通信原理方面的必要知识，确保所有读者都能在一个共同的知识起点上开始学习。这部分内容严谨且易于理解，为后续深入的学习打下坚实的基础。统计决策论基石：信号检测的核心在于利用统计信息来做出决策。本书将深入剖析统计决策论中的关键概念，包括假设检验（二元假设检验、多元假设检验）、判决准则（如最小错误概率准则、最小风险准则、最大后验概率准则、最大似然准则等），以及这些准则的理论依据和计算方法。我们将详细阐述 Neyman-Pearson 准则在信号检测中的核心作用，并探讨其在不同场景下的应用，例如检测已知信号或未知信号。参数估计理论：信号估计的核心在于从观测到的信号中推断出未知的参数。本书将系统介绍经典参数估计理论，包括点估计和区间估计。重点将放在最大似然估计（MLE）和最小均方误差估计（MMSE）方法上。我们将详细讲解 MLE 的原理、推导过程以及其渐近性质（如一致性、渐进无偏性、渐进有效性），并探讨其在实际应用中的优缺点。MMSE 估计作为另一个重要的估计准则，我们将深入分析其如何通过最小化估计误差的均方值来获得最优估计，并探讨其与 MLE 的联系和区别。随机过程及其在信号处理中的应用：信号本质上是随机过程的体现。本书将深入介绍平稳随机过程（宽平稳、窄平稳）和马尔可夫过程等重要随机过程模型。我们将详细讲解这些随机过程的统计特性，如自相关函数、功率谱密度，并展示如何利用这些特性来分析和处理信号。此外，还将介绍正态过程、高斯过程等，以及它们在信号模型构建中的作用。卡尔曼滤波与粒子滤波：对于涉及时变信号和状态的动态系统，卡尔曼滤波及其各种变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）是不可或缺的工具。本书将详细推导和讲解线性卡尔曼滤波器的递推算法，阐述其在状态估计和预测中的核心思想。对于非线性系统，我们将介绍 EKF 和 UKF 的原理和实现方法，并讨论其在跟踪、导航、控制等领域的成功应用。对于更复杂的非高斯、非线性系统，本书还将介绍粒子滤波（Sequential Monte Carlo）的概念和基本算法，展示其强大的非参数估计能力。信号检测的进阶理论：在经典检测理论的基础上，本书将进一步探讨更复杂的检测场景。这包括：多假设检验：当需要从多个可能存在的信号模型中进行选择时，多假设检验是关键。我们将介绍最优多假设检验方法，如似然比检验。信号存在性检测：检测一个信号是否在噪声中存在，这是雷达、声纳等领域的核心问题。我们将分析不同信噪比下的检测性能，并介绍最佳检测器的构造。恒虚警率（CFAR）检测：在环境噪声水平未知或变化的场合，如何保持恒定的虚警概率是实现鲁棒检测的关键。本书将详细介绍各种 CFAR 检测器的工作原理和性能分析。目标参数估计：在检测到目标后，估计其位置、速度等参数是必然要求。本书将探讨联合检测与估计问题，以及如何设计联合检测与估计器。信号估计的进阶理论：针对更复杂的估计问题，本书将深入探讨：最小均方误差（MMSE）估计的细致分析：深入探讨 MMSE 估计的求解方法，特别是当后验概率分布难以获得时，如何通过近似方法来求解。贝叶斯估计：介绍贝叶斯参数估计的框架，包括先验概率、似然函数和后验概率的计算，以及如何利用后验均值、后验中位数等作为估计量。 Cramér-Rao 下界（CRLB）： CRLB 是评价估计器性能的重要理论界限。本书将详细推导 CRLB，并阐述其在评估估计器最优性方面的意义，以及如何通过设计满足 CRLB 的估计器来提升性能。变分推断与期望最大化（EM）算法：对于一些难以直接求解的估计问题，如混合模型参数估计，本书将介绍 EM 算法和变分推断等迭代优化方法，展示它们在解决复杂模型参数估计中的强大威力。多样的应用场景与前沿探索本书不仅注重理论的深度，更强调理论在实际工程中的应用。通信系统中的信号处理：在数字通信系统中，信号检测与估计技术是解调、信道估计、盲均衡等核心环节的基础。本书将分析如何利用这些技术来提高通信系统的可靠性和数据传输速率。雷达与声纳系统：在雷达和声纳系统中，信号检测与估计技术直接关系到目标探测、距离和速度测量、目标跟踪等关键功能。本书将结合实际系统模型，阐述相关理论的应用。图像与视频处理：医学成像（CT、MRI）、遥感图像分析、目标跟踪等领域都广泛应用信号检测与估计技术。本书将探讨如何利用这些方法来增强图像质量、检测异常区域、跟踪运动目标。控制系统与导航：状态估计（如飞行器的姿态、位置估计）是现代控制系统和导航系统的核心。卡尔曼滤波及其变种在该领域有着广泛的应用。生物医学信号分析：心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的分析和诊断，也离不开信号检测与估计技术。本书将探讨相关应用。数据科学与机器学习：在大数据分析、模式识别、机器学习等领域，信号处理的理论和方法也扮演着越来越重要的角色，例如用于特征提取、降维、异常检测等。前沿技术展望：面对不断发展的科学技术，本书还将对一些前沿热点进行展望，例如：分布式信号处理：在分布式传感器网络中，如何进行协同的信号检测与估计。机器学习与信号处理的融合：利用深度学习等方法来改进信号检测与估计算法，以及利用信号处理思想来增强机器学习模型的鲁棒性。低秩信号处理：在高维数据场景下，如何利用信号的低秩特性来进行高效处理。学习特色与配套资源本书力求做到理论严谨、推导清晰、例证丰富，并辅以大量精心设计的习题，帮助读者巩固所学知识。为了便于读者深入理解，我们还会在可能的情况下，提供相关的 MATLAB/Python 代码示例，帮助读者将理论转化为实践。结语《现代信号处理的基础：理论、方法与应用》是一本集理论深度、方法实用性和应用广度于一体的力作。通过学习本书，读者不仅能掌握信号检测与估计的核心知识体系，更能培养解决复杂工程问题的能力，为在各自的研究和工程领域取得成功奠定坚实基础。本书将是每一位致力于信号处理领域学习和研究者的宝贵财富。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《信号检测与估计（第2版）》的时候，我其实是带着一种“先试试看”的心态。毕竟市面上的教材这么多，质量参差不齐。但很快，我就被它深深吸引住了。这本书最突出的优点，在我看来，是它的“实用性”和“深度”的完美结合。它并没有止步于理论的陈述，而是非常巧妙地将理论与实际应用紧密联系起来。比如，在讲到高斯噪声下的检测问题时，作者不仅详细推导了Neyman-Pearson准则，还联系到了雷达系统中目标探测的实际例子，让我瞬间就能get到这个理论的价值所在。卡尔曼滤波的部分更是让我眼前一亮，作者用了大量的篇幅去讲解它的递推性质，以及如何在非线性系统中应用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波，这些内容对于我做毕业设计，涉及到目标跟踪的环节，简直是雪中送炭。而且，书中的习题设计也很有讲究，有基础概念的巩固，也有需要综合运用知识才能解决的应用题，这大大提升了我的学习效率。可以说，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步走进信号检测与估计的奇妙世界，让我不再畏惧那些复杂的数学公式，而是能理解它们背后所蕴含的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书《信号检测与估计（第2版）》的质量，真的是超乎了我的预期。作为一本“十一五”国家级规划教材，它果然名不虚传。我当时是因为在做一项与图像处理相关的项目，需要理解一些底层算法的原理，所以才购入了这本书。书的讲解风格比较严谨，学术性很强，但也正是这种严谨，让我在理解那些复杂的概念时，有了坚实的基础。我印象最深的是关于统计决策理论的部分，作者用清晰的逻辑将各种检测准则（如贝叶斯准则、最小风险准则）都一一阐述清楚，并给出了相应的判决函数。这对于我理解如何在噪声环境下做出最优的决策，非常有帮助。此外，书中还涉及了参数估计的多种方法，从简单的最小二乘法到更复杂的最大似然估计，都进行了详细的介绍。虽然有些推导过程需要花费一些时间去消化，但一旦理解了，就会觉得豁然开朗。这本书不仅让我掌握了信号检测与估计的基本理论，更让我学会了如何将这些理论应用于实际的工程问题中，这对于我的科研工作起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号检测与估计（第2版）》真的是我近年来读过的最让我受益匪浅的教材之一了。当初选择它，是被“普通高等教育‘十一五’国家级规划教材”这个标签所吸引，觉得内容一定扎实可靠。拿到书后，翻开目录，那些熟悉的、又带着点深度的概念就扑面而来，比如最优估计、卡尔曼滤波、最大似然估计等等。我当时主要是在学习通信工程专业，这门课是绕不开的基础。书的编排逻辑非常清晰，从最基础的概率论和随机过程回顾开始，循序渐进地引入了信号检测和估计的核心理论。我尤其喜欢它对各种经典估计方法的详细推导，不仅仅是给出公式，而是深入浅出地解释了背后的数学原理和物理意义。书中的例子也相当丰富，涵盖了雷达、声呐、通信系统等多个应用场景，这让我能够更好地理解抽象的理论是如何在实际问题中发挥作用的。虽然有些章节涉及到的数学工具比较复杂，但我发现作者在讲解时都尽量照顾到不同背景的读者，并且给出了很多直观的比喻和图形化的解释，这极大地降低了我的学习门槛。读完之后，我感觉自己对信号处理这块的理解上升了一个新的台阶，也为我后续深入研究机器学习中的相关算法打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《信号检测与估计（第2版）》这本书的内容非常丰富，也相当有挑战性。我当初选择这本书，主要是因为我的导师推荐，说是计算机系列教材中的经典之作。翻开书，扑面而来的是扎实的数学基础要求，包括概率论、随机过程、线性代数等等，这对我来说是一次不小的考验。但是，作者在讲解过程中，会不厌其烦地回顾和补充相关的数学知识，使得学习过程不至于过于生涩。我特别欣赏书中对各种估计理论的深入剖析，比如最小均方误差估计、最大后验概率估计等等，作者不仅给出了推导过程，还详细解释了它们各自的优缺点以及适用的场景。这本书让我明白，信号检测与估计并不是一个孤立的领域，它与很多其他学科，比如信息论、控制论都有着密切的联系。通过学习这本书，我对信号的特性有了更深刻的认识，也学会了如何从含有噪声的信号中提取有用的信息，如何对信号的参数进行准确的估计。虽然有些章节的学习还需要反复琢磨，但总体而言，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

当初买这本《信号检测与估计（第2版）》，纯粹是抱着学习的态度，想充实一下自己的理论知识。没想到，这本书的深度和广度都给我带来了极大的惊喜。从基础的概率模型到复杂的估计器设计，这本书几乎涵盖了信号检测与估计领域的方方面面。我尤其喜欢它对信息论在信号检测与估计中的应用的阐述，这让我看到了不同学科之间的联系和融合。书中的例子也很有代表性，比如在通信系统中如何进行信号的判决，在控制系统中如何对状态进行估计，这些都让我对理论知识有了更生动的理解。虽然这本书的数学推导确实比较多，对于初学者来说可能会有些难度，但作者在讲解时，总是会尽量给出清晰的思路和步骤，并且配有大量的图示，这大大减轻了我的学习负担。读完这本书，我感觉自己对信号的处理能力有了质的飞跃，也对很多复杂的算法有了更深刻的认识，为我后续的学习和工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

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