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
• 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：29741431541

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

售價：38.1元,便宜17.9元,摺扣68

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

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

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編輯推薦

內容提要

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

章 隨機過程與噪聲基本知識
1.1 引言
1.2 隨機變量的基本知識
1.2.1 隨機事件與概率
1.2.2 隨機變量的分布函數
1.2.3 隨機變量的統計特徵
1.2.4 多維高斯分布隨機變量
1.2.5 隨機變量函數的概率密度函數
1.3 隨機過程的基本知識
1.3.1 隨機過程的概念
1.3.2 隨機過程的分布函數
1.3.3 隨機過程的數字特徵
1.3.4 隨機過程的平穩性和遍曆性
1.3.5 平穩隨機過程的功率譜密度
1.3.6 平穩隨機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 窄帶隨機過程
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 隨機數的産生
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 高斯白噪聲中隨機參量二元信號的檢測
3.4.1 高斯白噪聲中隨機相位2ASK信號的檢測
3.4.2 高斯白噪聲中隨機相位和隨機幅度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

文摘

序言

《信號的捕捉與解讀：從感知邊界到決策機製》 引言 人類對世界的認知，很大程度上依賴於對外界輸入的理解。無論是視覺、聽覺，還是觸覺，我們時刻都在接收著海量的信息。然而，這些信息並非總是清晰、明確的。它們往往伴隨著各種噪聲、失真，甚至可能包含虛假信號。如何在紛繁復雜的信息洪流中，有效地捕捉並解讀齣真正有意義的信號，並在此基礎上做齣準確的判斷與決策，是各個領域共同麵臨的挑戰。本書《信號的捕捉與解讀：從感知邊界到決策機製》正是緻力於探討這一核心問題，它並非局限於某一特定學科的理論模型，而是從更廣泛的視角，剖析信號處理和信息解讀的底層邏輯與普遍規律，旨在為讀者構建一個理解信息如何被感知、被提取、被加工，最終轉化為行動的知識框架。 第一部分：信號的湧現與感知邊界 在信號處理的旅程中，我們首先需要認識到信號的本質及其齣現的條件。信號不僅僅是簡單的波形或數據序列，它們承載著關於某個過程、某個狀態或某個事件的信息。信號的産生往往源於物理過程、生物活動、社會交互乃至純粹的抽象建模。本書的第一部分將帶領讀者深入理解信號的起源，探討不同類型信號的特性，例如確定性信號與隨機信號、周期信號與非周期信號、模擬信號與數字信號等。 更重要的是，我們將聚焦於“感知邊界”這一概念。任何感知係統，無論是生物的感官還是人工的傳感器，都存在其固有的局限性。這些局限性定義瞭我們能夠“聽到”多微弱的聲音，“看到”多模糊的影像，“測量”到多細微的變化。本書將詳細闡述影響感知邊界的關鍵因素，包括噪聲的本質及其在信號傳播和接收過程中的影響。我們將從熱噪聲、散粒噪聲、閃爍噪聲等基礎物理噪聲類型齣發，逐步過渡到更復雜的環境噪聲和人為乾擾。理解噪聲的來源和特性，是認識信號被淹沒和扭麯的根源，也是後續信號提取與優化的前提。 此外，我們將探討信號的信噪比（SNR）這一核心指標，它量化瞭信號的強度與噪聲強度的相對比例。高信噪比意味著信號更容易被區分，而低信噪比則需要更精密的分析技術。本書將通過生動的實例，揭示在不同應用場景下，感知邊界是如何製約著我們獲取信息的精度和可靠性。例如，在天文學中，微弱的星係信號需要穿過宇宙的背景噪聲纔能被探測；在醫學診斷中，微小的病竈信號可能被身體自身的生理噪聲所掩蓋。理解這些邊界，有助於我們認識到信號提取的根本難度，並為後續的技術方法奠定基礎。 第二部分：從混沌中提煉信息：信號的提取與增強 當信號潛藏於噪聲之中，如何將其“捕捉”齣來，是信號處理的核心任務。本書的第二部分將深入探討各種信號提取與增強的技術手段。我們並非僅僅羅列算法，而是從其背後的思想原理齣發，揭示它們是如何在噪聲的海洋中，錨定並放大目標信號的。 我們將首先介紹一些基本的信號預處理技術，例如濾波。讀者將瞭解到不同類型的濾波器（如低通、高通、帶通、帶阻濾波器）是如何根據信號的頻率特性，去除不必要的噪聲成分，從而突齣目標信號的。本書將解釋濾波器的設計原理，以及在實際應用中如何根據具體需求選擇閤適的濾波器類型和參數。 接著，我們將深入探討更強大的信號提取技術，例如相關技術。通過計算不同信號之間的相似度，我們可以識彆齣特定模式或已知信號的存在。例如，在通信係統中，匹配濾波器（Matched Filter）利用瞭信號和噪聲的統計特性，能夠最大化信噪比，從而提高信號檢測的概率。本書將從理論上推導匹配濾波器的性能，並闡述其在雷達、聲納等領域的廣泛應用。 此外，我們還將討論一些基於統計信號處理的方法。這些方法通常利用信號和噪聲的統計模型，通過最優估計或檢測的原理，盡可能地從觀測數據中恢復齣原始信號。例如，維納濾波（Wiener Filter）作為一種經典的綫性濾波器，能夠在已知信號和噪聲的功率譜密度的情況下，達到最小均方誤差的估計。本書將詳細介紹維納濾波的原理，以及其在圖像去噪、語音增強等方麵的應用。 在這一部分，我們還會涉足一些更高級的信號處理技術，例如譜分析。通過將信號分解到不同的頻率成分，我們可以更清晰地識彆齣信號的頻率特徵，並區分齣不同來源的信號。我們將介紹傅裏葉變換及其在信號分析中的重要作用，以及各種譜估計方法，如周期圖法、Welch法等，它們如何在噪聲背景下提供更平滑、更準確的頻譜信息。 第三部分：信息的解讀與決策：模式識彆與推斷 僅僅提取齣信號是不夠的，關鍵在於如何解讀這些信號所蘊含的信息，並基於此做齣有效的決策。本書的第三部分將聚焦於信號的解讀過程，探討模式識彆、分類、聚類以及貝葉斯推斷等關鍵技術。 模式識彆是信號解讀的核心。它涉及到如何將提取齣的信號與已知的模式進行匹配。我們將介紹各種模式識彆的策略，從簡單的閾值判斷到復雜的機器學習模型。讀者將瞭解到特徵提取的重要性，如何從原始信號中提取齣最能代錶其特性的特徵，以及如何利用這些特徵來構建分類器。 本書將深入探討一些經典的分類器，例如K近鄰（K-NN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹（Decision Trees）等。我們會解釋這些分類器的工作原理，它們的優缺點，以及在不同場景下的適用性。例如，SVM如何通過尋找最優超平麵來區分不同類彆的信號，決策樹如何通過一係列規則來做齣分類決策。 除瞭監督學習式的分類，我們還將介紹無監督學習的聚類技術。聚類允許我們在沒有預先定義類彆的情況下，發現數據中隱藏的結構和分組。我們將探討K-means、層次聚類等算法，以及它們在市場細分、生物信息學等領域的應用。 更深層次的解讀，需要引入概率論和統計推斷的工具。本書將詳細闡述貝葉斯推斷的思想，以及如何利用先驗知識和觀測數據，更新對信號狀態的信念。貝葉斯定理作為核心工具，將被應用於各種信號推斷問題。例如，在通信係統中，如何根據接收到的信號和噪聲模型，推斷齣發送的原始數據；在醫學診斷中，如何根據一係列檢查結果，推斷齣患病的概率。 我們將介紹一些常用的推斷方法，例如最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation）和最大後驗概率估計（Maximum A Posteriori Estimation）。這些方法都力求在觀測數據的條件下，找到最有可能的信號參數或狀態。 第四部分：應用的多樣性：現實世界的信號挑戰 信號的捕捉與解讀並非抽象的理論遊戲，它們是解決現實世界各種復雜問題的基石。本書的第四部分將通過豐富的應用案例，展示信號處理技術在各個領域的實際價值。 在通信領域，我們看到信號處理如何實現遠距離、高帶寬的數據傳輸。從手機通信到無綫網絡，從衛星通信到光縴網絡，都需要精密的信號調製、解調、糾錯和編碼技術。本書將簡要提及這些關鍵技術，以及它們如何剋服傳輸過程中的衰減、乾擾和失真。 在醫學影像和健康監測中，信號處理扮演著至關重要的角色。X射綫、CT、MRI等成像技術，都依賴於對傳感器信號的捕捉和重建，以可視化人體內部結構。心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生理信號的分析，能夠幫助醫生診斷疾病、監測病情。本書將探討如何從這些復雜的生理信號中提取齣有用的診斷信息。 在工業自動化與控製領域，傳感器采集到的各種信號（如溫度、壓力、流量、振動）是係統運行的基礎。通過對這些信號進行實時分析和處理，可以實現對生産過程的精確控製，預測設備故障，優化生産效率。本書將展示信號處理如何在這些場景中實現智能決策。 在金融市場分析中，大量的交易數據和經濟指標構成瞭復雜的信號。通過對這些信號進行模式識彆和趨勢預測，可以輔助投資者做齣交易決策。本書將提及一些信號分析在量化交易和風險管理中的應用。 此外，我們還將觸及環境監測、地震探測、自動駕駛、語音識彆、圖像識彆等眾多領域，並簡要介紹信號處理在其中所扮演的角色。通過這些多元化的應用場景，讀者將更深刻地理解信號捕捉與解讀的普適性和強大能力。 結論 《信號的捕捉與解讀：從感知邊界到決策機製》旨在為讀者提供一個關於信號處理和信息解讀的全麵而深入的視角。我們從信號的本質與感知邊界齣發，逐步深入到信號的提取、增強、解讀與決策的各種技術方法，並最終落腳於其在現實世界的廣泛應用。本書的核心在於強調理解信號處理背後的邏輯與思想，而非簡單地羅列算法。希望通過本書的學習，讀者能夠建立起一套 robust 的思維框架，能夠更敏銳地洞察信息，更有效地從復雜的數據中提煉齣有價值的洞見，並在此基礎上做齣更明智的決策。無論您是希望提升專業技能的研究者、工程師，還是對信息科學充滿好奇的學習者，本書都將為您打開一扇通往信號世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是其對“不確定性”這一核心概念的哲學性探討，這使得它超越瞭一本單純的技術手冊。在第一章的引言部分，作者花費瞭相當的篇幅來討論“信息”的本質以及我們在麵對隨機現象時所做的閤理性假設，這種宏觀的視角為後續所有數學工具的使用提供瞭深刻的理論依據。它促使我反思，我們所做的每一個最優選擇，背後都依賴於我們對世界（或係統）的先驗認知。這種對根源問題的追問，在很多技術書籍中是極其罕見的。它讓我不再僅僅把方差、協方差矩陣當作是計算中的符號，而是真正理解它們代錶著我們知識邊界的模糊程度。因此，這本書不僅是教會瞭如何“計算”最優估計，更是教會瞭讀者如何“思考”如何科學地量化和處理現實世界中固有的不確定性。這對於任何想成為領域專傢的研究人員來說，都是一份不可多得的思想啓迪。

評分☆☆☆☆☆

從應用角度來看，這本書的實用性體現得淋灕盡緻，它真正做到瞭理論與工程實踐的無縫對接。書後附帶的幾組應用案例，特彆是關於在有限信道容量下進行信息傳輸的章節，讓我對信息論與估計理論的交叉領域有瞭全新的認識。作者沒有僅僅停留在理想信道的分析上，而是引入瞭實際係統中常見的非高斯噪聲和時變特性，並提供瞭相應的工程近似解法。我特彆關注瞭其中關於目標跟蹤的實例，它不僅僅是介紹瞭擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），更重要的是，作者討論瞭在實際應用中如何選擇閤適的模型結構（如勻速模型、常加速度模型）以及如何處理量測更新中的非綫性矯正問題，這些都是教科書上常常忽略的“工程智慧”。讀完這些章節，我感覺自己像是完成瞭一次從純數學推導到實際係統調試的完整流程訓練，極大地增強瞭解決實際工程難題的信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的理論深度遠超我最初的預期，它絕非市麵上那些蜻蜓點水、隻求覆蓋知識點的入門讀物可比擬。作者在推導過程中，對於每一個關鍵假設的引入都做瞭詳盡的背景解釋，這對於想真正掌握“為什麼”而非僅僅停留在“怎麼做”的讀者來說，簡直是福音。我尤其贊賞它在貝葉斯估計部分的處理方式，不僅詳細闡述瞭最小均方誤差（MMSE）估計的推導，還特意穿插瞭對最大後驗概率（MAP）和最大似然估計（MLE）的深度對比分析，這種多維度的視角轉換極大地拓寬瞭我的分析框架。有些教材在講到卡爾曼濾波時往往一筆帶過，但這本書卻花瞭大量篇幅，從離散時間綫性高斯係統的基本假設齣發，層層遞進地推導瞭狀態預測和更新的每一步矩陣運算，並通過不同噪聲水平下的仿真結果，直觀展示瞭濾波器的性能變化。這種對基礎原理的徹底挖掘和對高級應用的循序漸進，使得掌握該書內容的讀者，在麵對實際復雜係統時，能夠迅速定位問題核心，而不是盲目套用公式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常凝練，有一種老派工程教科書特有的嚴謹感，但又不失現代學術著作的清晰度。它更傾嚮於直接陳述和邏輯推導，很少有大段的敘事性文字來“勸說”讀者接受某個觀點，而是依靠無可辯駁的數學邏輯來構建知識體係。對於已經有一定信號處理基礎的讀者來說，這種效率極高的錶達方式無疑是高效的學習加速器。我發現自己可以非常快地通過目錄找到感興趣的部分，並且直接進入到核心算法的描述中去。例如，在介紹最佳綫性無偏估計（BLUE）時，作者直接展示瞭其與最小二乘法的緊密聯係，使得概念的融會貫通一氣嗬成。當然，對於完全的新手來說，可能需要配閤一些在綫資源或教師的講解來輔助理解開頭的概率論迴顧部分，但一旦跨過那道門檻，後續的學習麯綫就會變得非常平滑。這本書的價值在於它提供瞭一個堅實、無懈可擊的理論地基，讓你未來在任何分支領域深挖時，都能找到可靠的支撐點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計得非常精良，封麵采用瞭沉穩的深藍色調，配上簡潔明瞭的字體，給人一種專業而可靠的印象。內頁的紙張質量也十分齣色，觸感細膩，印刷清晰，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。排版布局上，章節之間的過渡自然流暢，公式和圖錶的展示清晰易懂，尤其是一些復雜的係統框圖，作者都用心地進行瞭標注和簡化，非常適閤初學者逐步深入。我特彆欣賞作者在章節開頭引入的那些經典案例，它們不僅僅是理論的堆砌，更是將抽象的數學模型與實際工程問題緊密結閤起來的橋梁，讓我能更直觀地理解為什麼需要學習這些理論。例如，在介紹似然比檢驗的那一章，通過一個簡短的雷達信號處理場景，瞬間點亮瞭我對這個概念的理解。這本書在細節處理上的用心，充分體現瞭作者深厚的學術功底和對讀者的尊重。它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的前輩，在精心為你鋪設一條通往專業領域的知識階梯，每一步都走得踏實而有力。即便是那些初次接觸概率統計和隨機過程的讀者，也能感受到作者在引導過程中所付齣的耐心與匠心。