信号检测与估值理论及应用/西安电子科技大学研究生精品教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张建龙，赵树杰，王斌 编

图书标签:

• 信号检测
• 信号估值
• 通信原理
• 雷达信号处理
• 统计信号处理
• 信息论
• 研究生教材
• 西安电子科技大学
• 无线通信
• 自适应滤波

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560645063

版次：1

商品编码：12325114

包装：平装

丛书名： 西安电子科技大学研究生精品教材

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：216

字数：329000

正文语种：中文

内容简介

　　信号检测与估值是随机信号统计处理的重要基础理论，也是随机信号分析的应用之一。该书扼要介绍了统计信号处理的基本概念和发展历史，回顾了随机信号分析的基本概念，论述了信号统计检测的基本理论、实际噪声中信号的波形检测和信号参量的统计估计理论，并介绍了信号检测与估值理论在遥感图像变化检测、人脸识别和雷达信号处理方面的应用。
　　《信号检测与估值理论及应用/西安电子科技大学研究生精品教材》可作为电子信息专业研究生的教材，也可供相关专业工程技术人员参考。

内页插图

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
1．2．1 信号的随机性
1．2．2 随机信号统计处理的理论和方法
1．3 信号检测与估计理论概述
1．4 统计信号处理发展简史
1．4．1 统计理论的发展
1．4．2 应用技术的发展

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 离散随机信号矢量的联合概率密度函数
2．2．4 离散随机信号矢量的统计平均量
2．2．5 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
2．2．6 高斯离散随机信号矢量的统计特性
2．2．7 离散随机信号的函数
* 2．2．8 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
2．3．8 常用随机信号
* 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I
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 平稳连续随机信号y（t）的平稳性
2．5．2 平稳连续随机信号y（t）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

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 奈曼一皮尔逊检测准则
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、等协方差矩阵条件下的信号检测
* 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

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
……
第5章 信号参量的统计估计理论
第6章 统计信号处理理论的应用
附录Ⅰ 连续信号运算的有限表示
附录Ⅱ 雷达接收机似然比检验式
附录Ⅲ 最佳估计量平均风险
参考文献

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等的飞速发展，随机信号统计处理理论和技术也在朝着技术指标要求更高、干扰环境及信号形式多样化的方向发展，并且已经广泛应用于电子信息系统、生物医学工程、航空航天系统工程、模式识别、自动控制等领域。随机信号统计处理的基础理论是信号检测与估值理论。学习信号检测与估值理论将为进一步学习、研究随机信号统计处理打下扎实的理论基础，同时其基本概念、基本理论和分析问题的基本方法也可为解决实际应用，如图像信号处理、音频信号处理、雷达信号处理等打下良好基础。
　　本书是作者在西安电子科技大学“统计信号处理”课程所用教材（赵树杰主编，已于2013年9月出版）的基础之上，总结多年教学经验，参考国内外文献资料，并吸取了部分科学研究成果编写而成的。本书着重加强了对知识的系统性描述，增加和修改了对部分内容的描述方式，尽量用更为通俗易懂的方式，例如图示法、前后对比等多种方式，从多个角度描述问题，从而找到解决问题的思路。在内容上，本书增加了统计信号处理理论的建立和发展过程，介绍了每个发展阶段的代表性人物以及他们的重要贡献，介绍了推动随机信号检测与估值理论应用的雷达系统的产生和发展过程，提高了全书的可读性和趣味性。除此之外，本书在第4章增加了匹配滤波器的应用部分，同时增加了基于时域投影方法的高斯白噪声条件下信号波形检测的推导过程，并将其与正交级数分解方法相比对；在第5章增加了最大熵估计方法的推导过程；在最后一章详细论述了信号检测与估值理论在遥感图像处理、人脸识别以及雷达信号处理中应用的过程。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、矩阵论、概率论和随机过程基础知识的工程技术人员所能理解的水平上。在内容安排上，一般由约束较多的特殊情况到约束较少的一般情况，由简单问题到复杂问题，从确知到随机，从实信号到复信号，从数学理论到工程实践，这样的过程有利于读者由浅入深地进行阅读和理解。
　　本书第1章论述了信号的随机性及统计处理方法，介绍了信号检测与估计的基本概念，给出了本书的内容安排和阅读建议；第2章扼要复习了信号检测与估计理论的基础知识，主要包括随机变量、随机过程及其统计描述和主要统计特性，复随机过程及其统计描述，随机参量信号及其统计描述等；第3章在论述信号统计检测基本概念的基础上，讨论了确知信号的最佳检测准则、判决式和性能分析，随机参量信号的统计检测以及一般高斯信号的统计检测问题；第4章首先讨论了统计信号检测理论与噪声中信号波形检测的联系和区别及解决问题的思路方法，其次论述了匹配滤波器理论和随机过程的正交级数展开两个预备知识，最后分别讨论了基于时域投影方法和正交级数分解方法的高斯白噪声中确知信号的波形检测及基于正交级数分解的高斯有色噪声中确知信号的波形检测；第5章重点讨论了信号参量的统计估计准则、估计量的构造和性质、非随机矢量函数的估计及信号波形中参量的估计，并介绍了线性最小均方误差估计和线性最小二乘估计方法；第6章重点介绍了信号检测与估值理论的推广应用，主要包括遥感图像变化检测中的统计判决方法和马尔科夫随机场最大后验概率判决方法，基于最大似然判决和最大后验概率判决的人脸识别方法，以及基于统计判决的最佳雷达接收机设计方法，并给出了所有应用的详细理论推导过程，供读者阅读和理解。
　　本书中“估值”与“估计”涵义相同，书中统一采用“估计”一词。
　　本书是为研究生“统计信号处理”课程编写的教材，全书内容知识体系完整，可读性和趣味性强，书中的理论应用实践部分可加深读者对信号检测与估计理论的实际应用的认识，提高读者理论联系实际的能力和解决问题的能力。作为46课时的研究生教材，建议讲授第1章、第2章的全部内容和第3章至第6章的主要内容。此外，书中带*号的章节可作为选学内容。
　　本书在编写过程中得到了西安电子科技大学教材建设项目的资助。在内容的编写上，西安电子科技大学的张建龙老师撰写了第1章、第3章、第4章和第6章，赵树杰老师撰写了第2章和第5章，王斌老师对全书内容进行了校验和修订。此外，高新波老师和李洁老师给出了宝贵的修改意见和建议，研究生魏耀同学、王亚南同学翻译了部分外文资料，在此也对他们表示感谢。同时，还要向所有参考文献的作者表示诚挚的谢意。
　　由于作者水平有限，书中难免存在欠妥之处，我们殷切希望广大读者批评指正。

聚焦信号处理核心，洞悉信息奥秘 在浩瀚的信息洪流中，如何精准地捕捉、辨识并量化我们所需的信号，始终是科学探索与技术创新的基石。本书正是为致力于深入理解和掌握这一核心科学——信号检测与估值理论——的读者而精心打造。我们并非直接罗列枯燥的公式推导，而是从理论的内在逻辑和实际应用的需求出发，勾勒出一幅清晰而深刻的信号处理全景图，为您打开通往信息世界更深层次理解的大门。 本书并非一本简单的教科书，它更像是一座桥梁，连接着抽象的数学模型与纷繁复杂的现实世界。我们将首先为您呈现信号检测理论的魅力。想象一下，在一个充满噪声的环境中，您需要判断一个微弱的信号是否存在，例如在雷达系统中探测远方的飞机，或者在医学诊断中识别病变的细微迹象。这就是信号检测的精髓所在。我们将深入探讨各种检测准则，从 Neyman-Pearson 准则的严谨性，到 Bayes 准则的全局最优性，再到 MAP (Maximum A Posteriori) 准则的实际意义，逐一剖析它们背后的思想，以及在不同应用场景下的适用性。 您将了解到，信号检测并非仅仅是“有”或“无”的二元判断，它涉及到对概率的深刻理解。我们将详细介绍似然比检验 (Likelihood Ratio Test) 的强大威力，解释它是如何通过比较不同假设下观测数据的概率来做出最优决策的。同时，我们也会探讨各种概率分布在信号检测中的作用，例如高斯分布、泊松分布等，以及如何处理非高斯噪声等复杂情况。书中将提供丰富的示例，从简单的二元假设检验，到多假设检验，让您在实际案例中体会理论的指导作用。 除了判断信号是否存在，更常见的任务是如何精确地估计信号的未知参数。这就是信号估值理论所关注的焦点。试想一下，您接收到一段包含通信信号的电波，您需要知道这个信号的频率、振幅、相位等信息，以便正确地解码信息。或者，在导航系统中，您需要精确地确定载体的空间位置和速度。信号估值理论为我们提供了解决这些问题的强大工具。 我们将从无偏估计、最小方差无偏估计 (MVUE) 等基本概念入手，逐步深入到信息论的殿堂，探究 Cramer-Rao 下界 (CRLB) 的奥秘。CRLB 告诉我们，任何无偏估计器的方差都不可能低于一个由信号模型和噪声统计特性决定的理论下限。这为我们评估估计器的优劣提供了一个重要的标尺。本书将详细推导 CRLB，并分析影响其大小的各种因素，帮助您理解为什么在某些情况下，我们只能达到理论上的最优性能。 在信号估值领域，最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 是一个极其重要的概念。我们将详细阐述 MLE 的原理，并展示它在各种实际问题中的应用。您将学习到如何根据观测数据和信号模型，构建似然函数，并通过最大化该函数来找到最优的参数估计值。书中会通过各种典型示例，如参数的估计、信号的识别等，展示 MLE 的强大能力及其在工程实践中的广泛应用。 然而，现实世界中的信号往往不是孤立存在的，它们可能受到各种干扰和不确定性的影响。因此，本书还会深入探讨各种估值方法在存在噪声和干扰时的表现。我们不仅会关注点估计，还会深入研究区间估计，即如何为估计的参数提供一个置信区间，以量化估计的不确定性。这将帮助您更全面地理解估计结果的可靠性。 除了经典的统计信号处理方法，我们还将为您引入现代信号处理领域的关键技术。例如，卡尔曼滤波 (Kalman Filter) 是处理线性系统及其高斯噪声下的最优估计问题的强大工具，它在目标跟踪、导航制导、经济预测等众多领域都有着不可替代的作用。本书将详细讲解卡尔曼滤波的原理、递推公式及其在不同场景下的应用，包括扩展卡尔曼滤波 (EKF) 和无迹卡尔曼滤波 (UKF) 等，以应对非线性系统的挑战。 粒子滤波 (Particle Filter) 作为一种非参数的蒙特卡罗方法，在处理非线性、非高斯状态空间模型方面展现出强大的能力，在计算机视觉、机器人学、生物医学信号处理等领域得到了越来越广泛的应用。本书也将对其基本原理、实现方法以及在复杂场景下的优化策略进行深入探讨。 本书的内容并非止步于理论的阐述，我们更注重理论与实践的紧密结合。在每一章节的讲解中，都穿插了丰富的实际应用案例，涵盖了通信系统、雷达与声纳、导航与定位、生物医学工程、金融建模等多个重要领域。您将看到，信号检测与估值理论是如何在这些领域发挥关键作用，解决实际工程难题的。例如，在通信系统中，如何通过最佳接收机来检测和估计传输的数字信号；在雷达系统中，如何通过信号处理来精确地定位和跟踪目标；在医学影像领域，如何通过信号估值来重建清晰的图像。 为了帮助读者更好地理解和掌握理论知识，本书还提供了大量的例题和习题。这些题目不仅涵盖了理论推导的各个方面，还包含了实际问题的建模和仿真。通过亲自动手解决这些问题，您将能够更深入地理解理论的内涵，并培养解决实际问题的能力。 本书的语言力求清晰、严谨且富于启发性，旨在帮助不同背景的读者都能有效地学习和掌握信号检测与估值理论。无论您是初次接触该领域的学生，还是有一定基础的研究者，亦或是希望在实际工程中应用这些理论的工程师，都能从中受益。我们相信，通过本书的学习，您将能够建立起扎实的理论基础，培养敏锐的分析能力，并为在信息科学和工程技术领域取得更进一步的成就打下坚实的基础。 信号的海洋广阔无垠，而信号检测与估值理论正是指引我们在这片海洋中航行的灯塔。它揭示了信息传递和处理的本质规律，为我们提供了强大的分析工具。本书将带领您一同探索这片迷人的领域，揭开信息世界的重重迷雾，洞悉隐藏在数据背后的深刻奥秘。我们期待与您一同踏上这场精彩的理论与实践之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对通信原理和信号处理充满好奇的学生，我一直想深入了解信号的奥秘。偶然间翻阅了这本《信号检测与估值理论及应用》，虽然这本书的标题听起来十分专业，但它的内容却以一种非常接地气的方式展开，让我对信号检测和估值这两个看似抽象的概念有了全新的认识。 书中从基础的概率论和随机过程知识讲起，循序渐进地介绍了各种检测准则，例如Neyman-Pearson准则、Bayes准则等，并通过大量生动的例子解释了这些准则的物理意义和实际应用。我特别喜欢书中对雷达系统、通信系统以及生物医学信号处理等实际场景的案例分析，这些案例让我能够更直观地理解理论知识是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在讲解雷达目标检测时，作者详细阐述了如何利用信号检测理论来区分目标回波和噪声，以及如何根据信噪比等因素来优化检测性能。这本书的深度和广度都恰到好处，既有理论的严谨性，又不失实践的指导性，是一本非常值得细细品读的教材。

评分☆☆☆☆☆

我在研究领域，经常需要处理一些非线性、非平稳的信号，传统的信号处理方法往往显得力不从心。因此，我一直在寻找能够帮助我解决这些问题的理论和方法。《信号检测与估值理论及应用》这本书，在这方面给了我很大的启发。 书中对于非线性系统中的信号检测和估值问题的探讨，让我看到了解决复杂信号问题的希望。我尤其对书中关于粒子滤波和粒子滤波器的介绍非常感兴趣，这些方法在处理非线性、非高斯系统时表现出了优越的性能。书中通过大量的仿真例子，展示了这些方法在实际应用中的效果，例如在目标跟踪、传感器融合等领域。此外，书中关于机器学习在信号检测与估值中的应用，也为我提供了新的研究思路。总的来说，这本书不仅涵盖了经典的信号检测与估值理论，还积极地引入了前沿的研究方法，对于我这样需要解决复杂信号问题的研究者来说，具有非常高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对信息科学的各个分支都抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够直接应用于解决实际工程问题的学科。这本《信号检测与估值理论及应用》恰好满足了我这方面的需求。我一直觉得，学习理论知识的最终目的就是为了更好地解决实际问题，而这本书在这方面做得非常出色。 书中不仅详细阐述了信号检测和估值的基本原理，更重要的是，它将这些理论与大量的工程实践紧密结合。我尤其欣赏书中关于参数估计的章节，作者以一种非常清晰的方式解释了最大似然估计、最小均方误差估计等多种估值方法，并深入分析了它们的优缺点以及适用场景。通过书中对通信系统中信道参数估计、导航系统中位置估计等典型应用的介绍，我对于如何将这些抽象的数学工具转化为解决实际工程问题的方案有了更深刻的理解。这本书不仅是一本教材，更像是一本解决工程问题的指南，对于有志于从事相关领域研究或工作的学生来说，具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初涉通信领域的研究生，我常常感到理论知识的浩瀚无边，有些概念难以把握。《信号检测与估值理论及应用》这本书，以其独特的视角和深入浅出的讲解方式，为我打开了通往信号世界的大门。 我特别欣赏书中对于基本概念的引入方式，作者并没有上来就给出枯燥的数学公式，而是先从一些生活中的例子出发，引导读者思考信号的本质，以及我们为什么要对信号进行检测和估值。这种循序渐进的学习方式，让我能够更轻松地接受那些复杂的理论。书中对于高斯白噪声信道下的信号检测问题，以及各种调制解调方式下的性能分析，都进行了非常详细的讲解。我尤其对书中关于最佳接收机的推导过程印象深刻，这让我明白了在理想情况下，我们应该如何设计接收机才能达到最佳的检测性能。这本书的语言流畅，逻辑清晰，对于我这样初学者来说，是一本极好的入门教材。

评分☆☆☆☆☆

我在工程领域工作多年，常常需要处理各种复杂的信号问题，但过去往往是“知其然，不知其所以然”。直到接触到《信号检测与估值理论及应用》，我才真正系统地理解了信号检测与估值理论的精髓。这本书以其严谨的数学推导和清晰的逻辑结构，让我对许多曾经感到困惑的问题豁然开朗。 书中关于统计决策理论的阐述，为理解信号检测提供了坚实的理论基础。我尤其对书中对于各种检测器性能的分析方法印象深刻，例如ROC曲线、均值概率等，这些工具让我能够量化和比较不同检测策略的优劣。同时，书中对于卡尔曼滤波等现代估值方法的详细讲解，也为我解决实际中的动态系统参数估计问题提供了有效的思路。总而言之，这本书不仅在理论层面非常扎实，而且在应用层面也非常具有指导意义，对于需要深入理解和应用信号检测与估值技术的工程师而言，绝对是一本不可多得的宝藏。