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齐国清著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121126390

商品编码：29741431541

包装：平装

出版时间：2010-12-01

基本信息

书名:信号检测与估计——原理及应用

定价：56.00元

售价：38.1元,便宜17.9元,折扣68

作者:齐国清著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2010-12-01

ISBN：9787121126390

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.622kg

编辑推荐

内容提要

噪声背景中信号的检测与参数估计技术是雷达、声呐、通信等领域信号处理中的重要问题。《信号检测与估计：原理及应用》系统地介绍了信号检测与参数估计的基本原理，结合作者本人的研究成果介绍了信号检测与估计在船舶导航雷达信号处理及正弦信号参数估计中的应用。主要内容包括：*过程与噪声基本知识、信号检测理论、波形检测理论、信号参量估计基本理论、信号波形估计、信号检测与估计在船舶导航雷达中的应用、正弦信号频率估计技术等。部分章节在理论分析的基础上给出了计算机仿真实验结果及仿真程序，便于读者理解和应用。
　　本书可供雷达、声呐、通信、卫星导航及相关领域的工程技术人员参考，也可作为上述专业的研究生教材。

目录

章 随机过程与噪声基本知识
1.1 引言
1.2 随机变量的基本知识
1.2.1 随机事件与概率
1.2.2 随机变量的分布函数
1.2.3 随机变量的统计特征
1.2.4 多维高斯分布随机变量
1.2.5 随机变量函数的概率密度函数
1.3 随机过程的基本知识
1.3.1 随机过程的概念
1.3.2 随机过程的分布函数
1.3.3 随机过程的数字特征
1.3.4 随机过程的平稳性和遍历性
1.3.5 平稳随机过程的功率谱密度
1.3.6 平稳随机过程通过线性系统的输出
1.4 高斯过程与白噪声
1.4.1 高斯过程
1.4.2 白噪声
1.5 窄带高斯过程
1.5.1 希尔伯特变换与解析过程
1.5.2 窄带随机过程
1.6 白噪声的采样及信噪比的计算
1.7 白噪声的希尔伯特变换
1.7.1 理想实白噪声过程的希尔伯特变换
1.7.2 带限白噪声的希尔伯特变换
1.8 高斯白噪声序列的离散傅里叶变换
1.9 蒙特卡洛模拟与重要采样
1.9.1 蒙特卡洛试验原理
1.9.2 随机数的产生
1.9.3 重要采样原理
参考文献

第2章 信号检测理论
2.1 引言
2.2 二元假设检验及判决准则
2.2.1 二元假设检验基本概念
2.2.2 贝叶斯准则
2.2.3 小总错误概率准则
2.2.4 大后验概率准则
2.2.5 极大极小化准则
2.2.6 奈曼-皮尔逊准则
2.3 多元信号的检测
2.3.1 贝叶斯准则
2.3.2 大后验概率准则
2.3.3 大似然函数准则
2.4 复合假设检验
参考文献

第3章 波形检测理论
3.1 引言
3.2 高斯白噪声中二元确知信号的检测
3.2.1 二元通信系统
3.2.2 佳二元通信系统接收机检测性能
3.2.3 佳二元通信系统接收机与实际接收机的对比
3.2.4 佳接收机的仿真
3.2.5 ASK信号的自相关接收
3.3 匹配滤波器理论
3.3.1 输出信噪比大的线性滤波器
3.3.2 白噪声背景下的匹配滤波器
3.3.3 色噪声背景下的匹配滤波器
3.3.4 相关接收机与匹配滤波器的比较
3.3.5 匹配滤波器仿真
3.4 高斯白噪声中随机参量二元信号的检测
3.4.1 高斯白噪声中随机相位2ASK信号的检测
3.4.2 高斯白噪声中随机相位和随机幅度2ASK信号的检测
3.4.3 雷达系统检测性能及计算机仿真
参考文献

第4章 信号参量估计基本理论
4.1 引言
4.2 贝叶斯估计
4.2.1 小均方误差估计
4.2.2 条件中位数估计
4.2.3 大后验估计
4.3 大似然估计
4.4 估计量的性质
4.4.1 无偏性
4.4.2 有效性
4.4.3 一致性
4.4.4 估计量均方误差的Cramer-Rao下限
4.4.5 多参量联合估计的性能
4.5 线性均方估计
4.5.1 单参量线性小均方估计
4.5.2 多参量线性小均方估计
4.6 小二乘估计
4.6.1 线性小二乘估计
4.6.2 加权线性小二乘估计
参考文献

第5章 信号波形估计
5.1 引言
5.2 维纳滤波器原理
5.2.1 佳线性滤波器
5.2.2 维纳-霍夫方程
5.2.3 非因果系统维纳-霍夫方程的求解
5.2.4 因果系统维纳-霍夫方程的求解
5.2.5 离散时间系统的维纳滤波器
5.3 维纳滤波器仿真实例
5.3.1 信号模型
5.3.2 非因果维纳滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.3 因果维纳滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.4 因果维纳预测滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.5 因果维纳平滑滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.6 离散维纳滤波器的时域解
5.3.7 仿真实验结果
5.4 卡尔曼滤波器
5.4.1 离散线性系统的数学模型
5.4.2 正交投影定理
5.4.3 卡尔曼滤波方程
5.4.4 卡尔曼滤波的计算过程
5.4.5 离散卡尔曼滤波器的特点
5.4.6 标量卡尔曼滤波器
参考文献

第6章 信号检测与估计在船舶导航雷达中的应用
6.1 引言
6.2 船舶导航雷达杂波CFAR处理
6.2.1 雷达杂波及分布
6.2.2 恒虚警率检测原理
6.2.3 恒虚警率损失
6.2.4 CA-CFAR检测器
6.2.5 CA-CFAR检测器存在的问题及其改进
6.2.6 对数正态CFAR检测器
6.3 船舶导航雷达信号积累检测
6.3.1 积累检测原理
6.3.2 滑窗检测器
6.3.3 反馈积累检测器
6.4 船舶导航雷达运动目标跟踪
6.4.1 基于α-β滤波器的雷达运动目标跟踪
6.4.2 基于卡尔曼滤波器的雷达运动目标跟踪
6.4.3 卡尔曼滤波器与α-β滤波器对比
6.4.4 航迹相关与航迹外推
参考文献

第7章 正弦信号频率估计技术
7.1 引言
7.2 复正弦信号参数的ML估计及方差下限
7.2.1 复正弦信号参数的大似然估计
7.2.2 复正弦信号参数估计的Cramer-Rao方差下限
7.2.3 频率估计的信噪比阈值效应
7.3 基于瞬时相位的频率和初相估计方法
7.4 基于相位差的频率估计方法
7.4.1 Kay方法
7.4.2 L-W方法
7.5 基于相关函数相位的频率估计方法
7.5.1 L-R-P方法
7.5.2 L-R方法
7.5.3 Fitz方法
7.6 基于相关函数相位差的频率估计方法
7.7 基于DFT相位的频率和初相估计方法
7.7.1 单一正弦信号的DFT及频率粗估计
7.7.2 利用DFT相位估计频率和初相的原理
7.7.3 利用DFT相位估计频率和初相的精度分析
7.7.4 信号中间点相位的估计
7.8 DFT幅度插值法频率估计原理及精度分析
7.8.1 Rife-Jane方法频率估计原理
7.8.2 Rife-Jane方法频率估计精度分析
7.8.3 Quinn频率估计方法
7.9 FMCW液位测量雷达测距原理
7.9.1 FMCW雷达信号
7.9.2 FMCW雷达距离估计的方差下限
7.9.3 FMCW雷达距离测量原理
7.9.4 FMCW雷达距离测量精度分析
7.10 离散实正弦信号参数的ML估计及Cramer Rao方差下限
7.10.1 离散实正弦信号参数估计的Cramer Rao方差下限
7.10.2 实正弦信号序列参数的ML估计
7.10.3 加窗对实正弦信号频谱泄漏的抑制作用
参考文献

第8章 维纳滤波器在逆滤波问题中的应用
8.1 逆滤波问题
8.2 维纳滤波器在图像复原中的应用
8.3 维纳滤波器在信道均衡中的应用
参考文献
附录A
附录A.1 利用重要采样技术计算标准正态分布Q(Y)的Matlab程序
附录A.2 二元调制佳接收机的Matlab仿真程序
附录A.3 匹配滤波器对正弦信号的响应的Matlab仿真程序
附录A.4 雷达信号检测的Matlab仿真程序
附录A.5 维纳滤波器的Matlab仿真程序
附录A.6 雷达运动目标跟踪-滤波和Kalman滤波的C程序
附录A.7 复正弦信号频率频率估计的Matlab程序

作者介绍

文摘

序言

《信号的捕捉与解读：从感知边界到决策机制》 引言 人类对世界的认知，很大程度上依赖于对外界输入的理解。无论是视觉、听觉，还是触觉，我们时刻都在接收着海量的信息。然而，这些信息并非总是清晰、明确的。它们往往伴随着各种噪声、失真，甚至可能包含虚假信号。如何在纷繁复杂的信息洪流中，有效地捕捉并解读出真正有意义的信号，并在此基础上做出准确的判断与决策，是各个领域共同面临的挑战。本书《信号的捕捉与解读：从感知边界到决策机制》正是致力于探讨这一核心问题，它并非局限于某一特定学科的理论模型，而是从更广泛的视角，剖析信号处理和信息解读的底层逻辑与普遍规律，旨在为读者构建一个理解信息如何被感知、被提取、被加工，最终转化为行动的知识框架。 第一部分：信号的涌现与感知边界 在信号处理的旅程中，我们首先需要认识到信号的本质及其出现的条件。信号不仅仅是简单的波形或数据序列，它们承载着关于某个过程、某个状态或某个事件的信息。信号的产生往往源于物理过程、生物活动、社会交互乃至纯粹的抽象建模。本书的第一部分将带领读者深入理解信号的起源，探讨不同类型信号的特性，例如确定性信号与随机信号、周期信号与非周期信号、模拟信号与数字信号等。 更重要的是，我们将聚焦于“感知边界”这一概念。任何感知系统，无论是生物的感官还是人工的传感器，都存在其固有的局限性。这些局限性定义了我们能够“听到”多微弱的声音，“看到”多模糊的影像，“测量”到多细微的变化。本书将详细阐述影响感知边界的关键因素，包括噪声的本质及其在信号传播和接收过程中的影响。我们将从热噪声、散粒噪声、闪烁噪声等基础物理噪声类型出发，逐步过渡到更复杂的环境噪声和人为干扰。理解噪声的来源和特性，是认识信号被淹没和扭曲的根源，也是后续信号提取与优化的前提。 此外，我们将探讨信号的信噪比（SNR）这一核心指标，它量化了信号的强度与噪声强度的相对比例。高信噪比意味着信号更容易被区分，而低信噪比则需要更精密的分析技术。本书将通过生动的实例，揭示在不同应用场景下，感知边界是如何制约着我们获取信息的精度和可靠性。例如，在天文学中，微弱的星系信号需要穿过宇宙的背景噪声才能被探测；在医学诊断中，微小的病灶信号可能被身体自身的生理噪声所掩盖。理解这些边界，有助于我们认识到信号提取的根本难度，并为后续的技术方法奠定基础。 第二部分：从混沌中提炼信息：信号的提取与增强 当信号潜藏于噪声之中，如何将其“捕捉”出来，是信号处理的核心任务。本书的第二部分将深入探讨各种信号提取与增强的技术手段。我们并非仅仅罗列算法，而是从其背后的思想原理出发，揭示它们是如何在噪声的海洋中，锚定并放大目标信号的。 我们将首先介绍一些基本的信号预处理技术，例如滤波。读者将了解到不同类型的滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）是如何根据信号的频率特性，去除不必要的噪声成分，从而突出目标信号的。本书将解释滤波器的设计原理，以及在实际应用中如何根据具体需求选择合适的滤波器类型和参数。 接着，我们将深入探讨更强大的信号提取技术，例如相关技术。通过计算不同信号之间的相似度，我们可以识别出特定模式或已知信号的存在。例如，在通信系统中，匹配滤波器（Matched Filter）利用了信号和噪声的统计特性，能够最大化信噪比，从而提高信号检测的概率。本书将从理论上推导匹配滤波器的性能，并阐述其在雷达、声纳等领域的广泛应用。 此外，我们还将讨论一些基于统计信号处理的方法。这些方法通常利用信号和噪声的统计模型，通过最优估计或检测的原理，尽可能地从观测数据中恢复出原始信号。例如，维纳滤波（Wiener Filter）作为一种经典的线性滤波器，能够在已知信号和噪声的功率谱密度的情况下，达到最小均方误差的估计。本书将详细介绍维纳滤波的原理，以及其在图像去噪、语音增强等方面的应用。 在这一部分，我们还会涉足一些更高级的信号处理技术，例如谱分析。通过将信号分解到不同的频率成分，我们可以更清晰地识别出信号的频率特征，并区分出不同来源的信号。我们将介绍傅里叶变换及其在信号分析中的重要作用，以及各种谱估计方法，如周期图法、Welch法等，它们如何在噪声背景下提供更平滑、更准确的频谱信息。 第三部分：信息的解读与决策：模式识别与推断 仅仅提取出信号是不够的，关键在于如何解读这些信号所蕴含的信息，并基于此做出有效的决策。本书的第三部分将聚焦于信号的解读过程，探讨模式识别、分类、聚类以及贝叶斯推断等关键技术。 模式识别是信号解读的核心。它涉及到如何将提取出的信号与已知的模式进行匹配。我们将介绍各种模式识别的策略，从简单的阈值判断到复杂的机器学习模型。读者将了解到特征提取的重要性，如何从原始信号中提取出最能代表其特性的特征，以及如何利用这些特征来构建分类器。 本书将深入探讨一些经典的分类器，例如K近邻（K-NN）、支持向量机（SVM）、决策树（Decision Trees）等。我们会解释这些分类器的工作原理，它们的优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，SVM如何通过寻找最优超平面来区分不同类别的信号，决策树如何通过一系列规则来做出分类决策。 除了监督学习式的分类，我们还将介绍无监督学习的聚类技术。聚类允许我们在没有预先定义类别的情况下，发现数据中隐藏的结构和分组。我们将探讨K-means、层次聚类等算法，以及它们在市场细分、生物信息学等领域的应用。 更深层次的解读，需要引入概率论和统计推断的工具。本书将详细阐述贝叶斯推断的思想，以及如何利用先验知识和观测数据，更新对信号状态的信念。贝叶斯定理作为核心工具，将被应用于各种信号推断问题。例如，在通信系统中，如何根据接收到的信号和噪声模型，推断出发送的原始数据；在医学诊断中，如何根据一系列检查结果，推断出患病的概率。 我们将介绍一些常用的推断方法，例如最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）和最大后验概率估计（Maximum A Posteriori Estimation）。这些方法都力求在观测数据的条件下，找到最有可能的信号参数或状态。 第四部分：应用的多样性：现实世界的信号挑战 信号的捕捉与解读并非抽象的理论游戏，它们是解决现实世界各种复杂问题的基石。本书的第四部分将通过丰富的应用案例，展示信号处理技术在各个领域的实际价值。 在通信领域，我们看到信号处理如何实现远距离、高带宽的数据传输。从手机通信到无线网络，从卫星通信到光纤网络，都需要精密的信号调制、解调、纠错和编码技术。本书将简要提及这些关键技术，以及它们如何克服传输过程中的衰减、干扰和失真。 在医学影像和健康监测中，信号处理扮演着至关重要的角色。X射线、CT、MRI等成像技术，都依赖于对传感器信号的捕捉和重建，以可视化人体内部结构。心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的分析，能够帮助医生诊断疾病、监测病情。本书将探讨如何从这些复杂的生理信号中提取出有用的诊断信息。 在工业自动化与控制领域，传感器采集到的各种信号（如温度、压力、流量、振动）是系统运行的基础。通过对这些信号进行实时分析和处理，可以实现对生产过程的精确控制，预测设备故障，优化生产效率。本书将展示信号处理如何在这些场景中实现智能决策。 在金融市场分析中，大量的交易数据和经济指标构成了复杂的信号。通过对这些信号进行模式识别和趋势预测，可以辅助投资者做出交易决策。本书将提及一些信号分析在量化交易和风险管理中的应用。 此外，我们还将触及环境监测、地震探测、自动驾驶、语音识别、图像识别等众多领域，并简要介绍信号处理在其中所扮演的角色。通过这些多元化的应用场景，读者将更深刻地理解信号捕捉与解读的普适性和强大能力。 结论 《信号的捕捉与解读：从感知边界到决策机制》旨在为读者提供一个关于信号处理和信息解读的全面而深入的视角。我们从信号的本质与感知边界出发，逐步深入到信号的提取、增强、解读与决策的各种技术方法，并最终落脚于其在现实世界的广泛应用。本书的核心在于强调理解信号处理背后的逻辑与思想，而非简单地罗列算法。希望通过本书的学习，读者能够建立起一套 robust 的思维框架，能够更敏锐地洞察信息，更有效地从复杂的数据中提炼出有价值的洞见，并在此基础上做出更明智的决策。无论您是希望提升专业技能的研究者、工程师，还是对信息科学充满好奇的学习者，本书都将为您打开一扇通往信号世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计得非常精良，封面采用了沉稳的深蓝色调，配上简洁明了的字体，给人一种专业而可靠的印象。内页的纸张质量也十分出色，触感细腻，印刷清晰，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版布局上，章节之间的过渡自然流畅，公式和图表的展示清晰易懂，尤其是一些复杂的系统框图，作者都用心地进行了标注和简化，非常适合初学者逐步深入。我特别欣赏作者在章节开头引入的那些经典案例，它们不仅仅是理论的堆砌，更是将抽象的数学模型与实际工程问题紧密结合起来的桥梁，让我能更直观地理解为什么需要学习这些理论。例如，在介绍似然比检验的那一章，通过一个简短的雷达信号处理场景，瞬间点亮了我对这个概念的理解。这本书在细节处理上的用心，充分体现了作者深厚的学术功底和对读者的尊重。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的前辈，在精心为你铺设一条通往专业领域的知识阶梯，每一步都走得踏实而有力。即便是那些初次接触概率统计和随机过程的读者，也能感受到作者在引导过程中所付出的耐心与匠心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的理论深度远超我最初的预期，它绝非市面上那些蜻蜓点水、只求覆盖知识点的入门读物可比拟。作者在推导过程中，对于每一个关键假设的引入都做了详尽的背景解释，这对于想真正掌握“为什么”而非仅仅停留在“怎么做”的读者来说，简直是福音。我尤其赞赏它在贝叶斯估计部分的处理方式，不仅详细阐述了最小均方误差（MMSE）估计的推导，还特意穿插了对最大后验概率（MAP）和最大似然估计（MLE）的深度对比分析，这种多维度的视角转换极大地拓宽了我的分析框架。有些教材在讲到卡尔曼滤波时往往一笔带过，但这本书却花了大量篇幅，从离散时间线性高斯系统的基本假设出发，层层递进地推导了状态预测和更新的每一步矩阵运算，并通过不同噪声水平下的仿真结果，直观展示了滤波器的性能变化。这种对基础原理的彻底挖掘和对高级应用的循序渐进，使得掌握该书内容的读者，在面对实际复杂系统时，能够迅速定位问题核心，而不是盲目套用公式。

评分☆☆☆☆☆

从应用角度来看，这本书的实用性体现得淋漓尽致，它真正做到了理论与工程实践的无缝对接。书后附带的几组应用案例，特别是关于在有限信道容量下进行信息传输的章节，让我对信息论与估计理论的交叉领域有了全新的认识。作者没有仅仅停留在理想信道的分析上，而是引入了实际系统中常见的非高斯噪声和时变特性，并提供了相应的工程近似解法。我特别关注了其中关于目标跟踪的实例，它不仅仅是介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），更重要的是，作者讨论了在实际应用中如何选择合适的模型结构（如匀速模型、常加速度模型）以及如何处理量测更新中的非线性矫正问题，这些都是教科书上常常忽略的“工程智慧”。读完这些章节，我感觉自己像是完成了一次从纯数学推导到实际系统调试的完整流程训练，极大地增强了解决实际工程难题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其对“不确定性”这一核心概念的哲学性探讨，这使得它超越了一本单纯的技术手册。在第一章的引言部分，作者花费了相当的篇幅来讨论“信息”的本质以及我们在面对随机现象时所做的合理性假设，这种宏观的视角为后续所有数学工具的使用提供了深刻的理论依据。它促使我反思，我们所做的每一个最优选择，背后都依赖于我们对世界（或系统）的先验认知。这种对根源问题的追问，在很多技术书籍中是极其罕见的。它让我不再仅仅把方差、协方差矩阵当作是计算中的符号，而是真正理解它们代表着我们知识边界的模糊程度。因此，这本书不仅是教会了如何“计算”最优估计，更是教会了读者如何“思考”如何科学地量化和处理现实世界中固有的不确定性。这对于任何想成为领域专家的研究人员来说，都是一份不可多得的思想启迪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常凝练，有一种老派工程教科书特有的严谨感，但又不失现代学术著作的清晰度。它更倾向于直接陈述和逻辑推导，很少有大段的叙事性文字来“劝说”读者接受某个观点，而是依靠无可辩驳的数学逻辑来构建知识体系。对于已经有一定信号处理基础的读者来说，这种效率极高的表达方式无疑是高效的学习加速器。我发现自己可以非常快地通过目录找到感兴趣的部分，并且直接进入到核心算法的描述中去。例如，在介绍最佳线性无偏估计（BLUE）时，作者直接展示了其与最小二乘法的紧密联系，使得概念的融会贯通一气呵成。当然，对于完全的新手来说，可能需要配合一些在线资源或教师的讲解来辅助理解开头的概率论回顾部分，但一旦跨过那道门槛，后续的学习曲线就会变得非常平滑。这本书的价值在于它提供了一个坚实、无懈可击的理论地基，让你未来在任何分支领域深挖时，都能找到可靠的支撑点。