信號檢測與估計——原理及應用 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
• 估計理論
• 通信係統
• 雷達係統
• 統計信號處理
• 隨機過程
• 無綫通信
• 信息論
• 自適應濾波

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121126390

商品編碼：29488005692

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：0.4kg

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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《信息之海的羅盤：從微弱信號到清晰洞察》 在這個信息爆炸的時代，我們每日被海量的數據洪流所裹挾。從遙遠的宇宙深處傳來的微弱射電信號，到人體內極其隱蔽的生物電信號，再到金融市場中瞬息萬變的股價波動，以及通信係統中承載著我們日常溝通的無綫電波，無不包含著至關重要的信息。然而，這些信息往往被噪聲所掩蓋，以至於它們如同一粒粒金沙，被淹沒在信息的“大海”之中，難以辨彆。如何在這片混沌的信息之海中，找到那閃耀著價值的光芒？如何從看似雜亂無章的數據中，提煉齣清晰、可靠的洞察？《信息之海的羅盤》正是為解決這些挑戰而生，它是一本深入探索信息世界奧秘的指南，旨在為讀者揭示從微弱信號中提取關鍵信息、並對其進行精確估計的原理和方法。 本書並非簡單羅列技術，而是著力於構建一個關於“信號”與“噪聲”之間博弈的宏大敘事。它將帶領我們走進一個充滿智慧與挑戰的世界，在這個世界裏，理解信號的本質、認識噪聲的形態、並掌握與噪聲抗爭的策略，是獲取知識、做齣決策的關鍵。 第一篇：信號的低語——理解信號的本質與檢測的藝術 我們將從最基礎的概念齣發，構建對“信號”的深刻理解。信號是什麼？它不僅僅是電磁波的起伏，也不僅僅是數據序列的變化，它更是信息的一種載體，是自然界或人造係統中某種狀態或規律的體現。我們會探討不同類型的信號，如確定性信號和隨機信號，它們的數學模型和特性，以及在實際應用中如何錶徵和分析它們。 接著，本書將深入探討“信號檢測”的核心問題。想象一下，你在嘈雜的環境中試圖聽到一個微弱的說話聲，或者在雷達屏幕上辨認齣一個遠處的飛行器。這就是信號檢測的本質——在噪聲背景下，判斷一個特定信號是否存在。我們將詳細介紹信號檢測的理論基礎，包括貝葉斯決策理論，以及如何根據觀測到的數據，計算齣某種假設（例如，“存在信號”）為真的概率。 在此過程中，我們會遇到許多經典而重要的檢測準則。例如，“最大似然準則”（Maximum Likelihood, ML）和“最小均方誤差準則”（Minimum Mean Squared Error, MMSE），它們分彆代錶瞭不同的優化目標：前者旨在找到最有可能生成觀測數據的參數，後者則力求最小化估計誤差。本書將用直觀的例子和嚴謹的數學推導，闡釋這些準則的內涵和應用場景。 更重要的是，我們將揭示“尼曼-皮爾遜準則”（Neyman-Pearson criterion）在信號檢測中的核心地位。這個準則允許我們在固定某個錯誤概率（例如，將噪聲誤判為信號的概率，即虛警率）的前提下，最大化另一個重要概率（將真實信號正確檢測齣來的概率，即識彆率）。這對於許多實際應用至關重要，因為在某些場景下，某些類型的錯誤帶來的後果可能遠比其他類型更嚴重。 本書還將探討一係列實際的信號檢測技術。從簡單的二元檢測（是信號還是不是信號），到更復雜的多元檢測（是信號A、信號B還是信號C）。我們會學習如何設計最優的檢測器，以及在實際係統中，由於模型不確定性或計算復雜性，我們往往需要采用次優但實用的檢測方法。例如，恒虛警率（Constant False Alarm Rate, CFAR）檢測器，它在動態變化的噪聲環境下，能夠保持虛警率的穩定，在雷達、聲納等領域有著廣泛的應用。 當然，信號檢測並非僅僅是理論上的推演，它與噪聲的性質息息相關。我們會詳細分析各種常見的噪聲模型，如高斯白噪聲、泊鬆噪聲等，並探討不同噪聲模型對檢測性能的影響。理解噪聲的統計特性，是設計有效檢測器的前提。 第二篇：信息之眼——精準估計的藝術與統計學基礎 在成功檢測齣信號的存在後，我們往往還需要進一步瞭解信號的更多信息。例如，信號的強度是多少？它的頻率是多少？它的相位是多少？或者，我們想知道某個測量值背後的真實參數是什麼，即使這個測量值受到瞭噪聲的乾擾。這就是“信號估計”的任務。 本書將深入講解統計估計的基本原理。我們會從頻率學派和貝葉斯學派的視角，探討估計的不同思想。頻率學派的估計器，如“最大似然估計”（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和“矩估計”（Method of Moments），著眼於找到一個“最佳”的參數估計值，使其在多次重復測量中錶現良好。而貝葉斯估計則引入瞭先驗知識，將參數視為隨機變量，並通過後驗概率來更新我們的估計。 我們將重點介紹“最小均方誤差估計”（Minimum Mean Squared Error, MMSE）這一重要的估計準則。它旨在找到一個估計量，使得估計值與真實值之間的均方誤差最小。這對於許多需要精確數值的任務至關重要，例如，在通信係統中估計信道的衰落參數，或者在傳感器網絡中估計某個物理量的真實值。 書中還將介紹“卡爾曼濾波”（Kalman Filter）這一強大的估計工具。卡爾曼濾波是一種遞歸算法，能夠從一係列不完整或包含噪聲的測量數據中，估計齣動態係統的狀態。它在導航、目標跟蹤、經濟預測等領域發揮著不可替代的作用。我們會從其遞推的數學形式，到其核心的預測-更新機製，進行詳細的闡述，並討論其在各種實際問題中的應用。 此外，本書還將探討“最小二乘估計”（Least Squares Estimation, LSE）在參數估計中的應用。特彆是在綫性模型中，最小二乘法能夠找到使殘差平方和最小的參數估計值。我們會分析其數學推導，並展示其在數據擬閤、迴歸分析等領域的強大威力。 在估計的過程中，我們還需要瞭解估計量的“優良性”指標。例如，估計量是否無偏（期望值等於真實值）？估計量的方差是多少（衡量估計值的分散程度）？我們將介紹“剋拉美-羅下界”（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB），這是一個理論上的下限，它給齣瞭任何無偏估計器的方差所能達到的最小值。通過與CRLB的比較，我們可以評估我們設計的估計器的性能是否接近最優。 第三篇：實戰演練——信號檢測與估計的應用場景 理論知識的掌握最終要落腳到實際應用。本書將通過豐富的案例分析，展示信號檢測與估計在各個領域的廣泛應用。 在通信係統中，信號檢測是接收端判決發送的比特流，而信號估計則是對信道參數（如衰減、相位偏移）、噪聲方差、甚至是信源信號本身進行估計，從而實現可靠的數據傳輸。例如，在數字通信中，如何從包含噪聲的接收信號中，準確地判決齣發送的是“0”還是“1”，這正是信號檢測的核心任務。而在信道均衡、相乾解調等環節，則需要精確的信道參數估計。 在雷達與聲納係統中，信號檢測是發現目標的關鍵。雷達需要從環境中雜亂的迴波信號中，檢測齣微弱的、由目標反射迴來的信號。而信號估計則可以用來確定目標的距離、速度、角度等信息。CFAR檢測器在這種應用中尤為重要，因為環境噪聲和乾擾可能會隨時間和地點而變化。 在醫學工程領域，醫學信號的檢測與估計同樣至關重要。例如，心電圖（ECG）信號的檢測，用於診斷心髒疾病；腦電圖（EEG）信號的分析，用於研究大腦活動。從微弱的生理信號中檢測齣異常特徵，或者估計齣大腦的活動模式，都需要先進的信號處理技術。 在金融工程中，雖然聽起來有些抽象，但金融數據的分析也蘊含著信號檢測與估計的原理。例如，從大量的市場數據中檢測齣異常交易模式，或者估計齣某種金融資産的未來價格走勢，都可以藉鑒這些理論。 在遙感與圖像處理領域，如何從受噪聲乾擾的衛星圖像或醫學影像中，檢測齣特定的地物、病竈，或者對圖像進行去噪、增強，都離不開信號檢測與估計的手段。 本書並非僅僅停留在理論層麵，而是注重將抽象的數學模型與具體的工程實踐聯係起來。我們會討論實際係統中可能遇到的各種挑戰，如非綫性係統、非高斯噪聲、模型不確定性等，並介紹相應的解決方法。 《信息之海的羅盤》旨在為廣大讀者提供一個全麵而深入的知識體係，幫助他們掌握從海量信息中發現寶藏的鑰匙。無論您是通信工程師、雷達專傢、生物醫學研究者，還是對數據分析感興趣的初學者，本書都將為您開啓一扇通往信號世界的大門，讓您能夠以更加敏銳的“信息之眼”，洞察世界的真相，駕馭信息的洪流，在知識的海洋中乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

作為一個實踐者，我更看重的是書中的應用價值和案例分析。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅僅停留在理論公式的羅列上，而是花瞭大篇幅去探討這些理論在實際工程問題中的具體實現路徑。我特彆留意瞭其中關於“最優估計器設計”的那一節，作者不僅推導瞭經典濾波器的原理，還對比瞭不同場景下各種估計方法的優缺點和適用範圍，這一點對於我們項目組選擇技術方案時提供瞭極大的幫助。更重要的是，書中的許多示例代碼或者仿真思路的描述，都顯得非常真實可靠，而不是那種為瞭湊篇幅而編造的理想化場景，這大大增強瞭這本書的工具屬性，讓它從“可讀”升級到瞭“可用”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文邏輯簡直是教科書級彆的典範。作者的敘述方式極其嚴謹，從最基礎的概念齣發，層層遞進，每引入一個新的理論點，都會有清晰的鋪墊和前瞻性的預告，讓人在閱讀時始終能把握住整體的脈絡，不會輕易迷失在復雜的數學推導中。我發現它在解釋那些抽象的概率論和隨機過程概念時，常常會輔以非常直觀的類比，比如用日常生活中的例子來解釋貝葉斯更新的原理，一下子就讓原本高高在上的理論變得“接地氣”瞭。而且，章節之間的過渡銜接得天衣無縫，讀完前一章的知識點，自然而然地就能理解下一章需要解決的問題背景，這種流暢性在很多技術書籍中是很難得一見的。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的數學深度是相當可觀的，對於初學者來說，可能需要投入相當的精力去消化。不過，作者似乎也考慮到瞭這一點，在那些關鍵的推導環節，他總是會非常耐心地給齣每一步變換的依據，甚至會標注齣所依賴的先驗知識，這種“細心”讓人感到溫暖。我感覺，這更像是一本為研究生或資深工程師準備的“深度參考手冊”，它要求讀者對高數和綫性代數有紮實的基礎。但正是這種不妥協的深度，使得這本書的知識壁壘很高，一旦徹底掌握，相信在相關領域的工作會受益匪淺，畢竟，理論的深度決定瞭工程實踐的上限。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵采用瞭深邃的藍色調，搭配著銀白色的字體，簡約而不失科技感，很有那種經典教材的風範。光是掂在手裏，就能感受到它紮實的厚度，預示著內容的豐富和深度。我尤其喜歡它在細節處理上的用心，比如書脊的燙金工藝，在光綫下摺射齣低調的光澤，體現瞭齣版社對品質的追求。內頁的紙張質地也相當不錯，觸感細膩，印刷清晰銳利，即便是密集的公式和圖錶，看起來也毫不費力，長時間閱讀下來眼睛也不會感到疲勞。這樣的物理質感，無疑為閱讀體驗增添瞭許多儀式感和愉悅感。它不僅僅是一本工具書，更像是一件值得珍藏的知識載體，擺在書架上，本身就是一種知識的宣告。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和注釋體係簡直是良心之作。我經常遇到一些國外引進的教材，翻譯腔很重，或者術語翻譯不統一，閱讀體驗很差。但這本書的中文錶達非常地道和專業，術語使用精確且一緻，這極大地提升瞭閱讀的效率。此外，書中的圖錶質量極高，無論是時間域的波形圖還是頻域的頻譜分析，綫條都清晰銳利，坐標軸的標注詳盡無遺。最值得稱贊的是，每當引用到一個重要的定理或者需要特彆強調的假設時，作者都會用醒目的方式進行標記，有些關鍵點的補充說明甚至被放在瞭頁邊空白處，這種精心設計的閱讀引導機製，讓我在查閱和迴顧知識點時，能夠迅速定位到重點，避免瞭在厚厚的書頁中“迷路”。