{RT}信號檢測與估計理論-甘俊英,孫進平,餘義斌 科學齣版社有限責任公司 9787030 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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甘俊英，孫進平，餘義斌 著

圖書標籤:

• 信號檢測
• 信號估計
• 通信原理
• 雷達信號處理
• 統計信號處理
• 隨機過程
• 信息論
• 無綫通信
• 科學齣版社
• 甘俊英

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030477910

商品編碼：29744504643

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-01-01

圖書基本信息
圖書名稱	信號檢測與估計理論	作者	甘俊英,孫進平,餘義斌
定價	88.00元	齣版社	科學齣版社有限責任公司
ISBN	9787030477910	齣版日期	2017-01-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂

內容簡介

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作者簡介

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目錄

目錄 前言 章緒論 1.1引言 1.2信號處理發展概況 1.3信號檢測與估計理論概述 1.4內容編排 第2章信號基礎 2.1引言 2.2概率與變量 2.2.1概率論基礎 2.2.2變量 2.2.3變量的數字特徵 2.2.4常用概率分布 2.3過程 2.3.1過程的基本概念 2.3.2平穩過程 2.3.3各態曆經（遍曆）過程 2.3.4功率譜密度 2.3.5白噪聲過程 2.3.6信號通過綫性係統 2.4離散信號 2.4.1序列的統計描述 2.4.2平穩序列 2.4.3信號的采樣定理 2.4.4時間序列信號模型 2.5卡亨南—洛維展開 2.5.1積分方程的推導 2.5.2積分方程的性質 2.6信號仿真 2.6.1MATLAB的統計函數 2.6.2數與序列的産生 2.6.3序列的數字特徵估計 2.6.4濛特卡羅方法 習題 第3章檢測理論基礎 3.1引言 3.2經典檢測理論 3.2.1假設檢驗 3.2.2優化準則 3.3信號檢測性能 3.4判決準則 3.4.1貝葉斯準則 3.4.2均錯誤概率準則 3.4.3極小化極大準則 3.4.4奈曼—皮爾遜準則 3.5多樣本檢測 3.6多元假設檢驗 3.6.1多元假設檢驗的貝葉斯準則 3.6.2多元假設檢驗的均錯誤概率準則 3.7復閤假設檢驗 3.7.1復閤假設檢驗的基本概念 3.7.2復閤假設檢驗方法 3.8序列檢測 3.8.1序列檢測的基本概念 3.8.2優序列檢測準則 3.8.3序列檢測的平均觀測次數 3.9非參量檢測 3.9.1非參量檢測的基本概念 3.9.2基本非參量檢測器 3.10魯棒檢測 3.10.1混閤模型描述 3.10.2判決規則 3.10.3小有利分布對 3.10.4信號的魯棒檢測 習題 第4章信號波形的檢測 4.1引言 4.2匹配濾波器理論 4.2.1匹配濾波器的概念 4.2.2匹配濾波器的設計 4.2.3匹配濾波器的主要特性 4.3高斯白噪聲中確知信號的檢測 4.3.1簡單二元信號波形的檢測 4.3.2一般二元信號波形的檢測 4.3.3多元信號波形的檢測 4.4高斯色噪聲中確知信號的檢測 4.4.1正交函數展開法 4.4.2白化法 4.4.3廣義匹配濾波器法 4.5參量信號的檢測 4.5.1相位信號波形的檢測 4.5.2振幅與相位信號波形的檢測 4.5.3頻率信號波形的檢測 習題 第5章估計理論基礎 5.1引言 5.2信號參量估計性能 5.2.1無偏性 5.2.2有效性 5.2.3一緻性（收斂性） 5.2.4充分性 5.2.5剋拉默—拉奧不等式 5.3信號參量估計基本理論 5.3.1經典估計（矩估計） 5.3.2貝葉斯估計 5.3.3大後驗估計 5.3.4大似然估計 5.3.5極大極小估計（Minimax Estimation） 5.3.6綫性均方估計 5.3.7小二乘估計 5.4多參量估計基本理論 5.4.1多參量估計方法 5.4.2非多參量估計的誤差邊界 5.4.3多參量估計的誤差邊界 5.5連續波估計理論 5.5.1連續波估計問題 5.5.2無記憶調製係統 5.5.3有記憶調製係統 5.5.4均方估計誤差下界 5.5.5多維波形估計 5.6高斯色噪聲中信號參量的估計 5.6.1非參量的估計 5.6.2參量的估計 習題 第6章信號波形的估計 6.1引言 6.2維納濾波 6.2.1波形佳綫性濾波 6.2.2維納—霍普夫（Wiener—Hopf）積分方程 6.2.3維納濾波器 6.3離散係統的維納濾波 6.4標量信號的卡爾曼濾波 6.4.1信號模型與觀測模型 6.4.2佳綫性遞推濾波 6.4.3佳綫性遞推預測 6.4.4濾波與預測的關係 6.5矢量信號的卡爾曼濾波 6.5.1信號模型與觀測模型 6.5.2佳綫性濾波和預測 6.5.3一步遞推預測 6.5.4遞推濾波 6.5.5卡爾曼濾波與預測公式集 6.5.6卡爾曼濾波的特點 6.6卡爾曼濾波的發散問題 6.6.1發散現象及其原因 6.6.2剋服發散的方法 6.7卡爾曼濾波的推廣 6.7.1色噪聲環境下的卡爾曼濾波 6.7.2擴展卡爾曼濾波 6.7.3不敏卡爾曼濾波算法 6.8常增益濾波方法 6.8.1α—β濾波 6.8.2α—β—γ濾波 6.8.3常增益濾波應用 6.9應用示例 6.9.1基於維納濾波器的噪聲抑製 6.9.2簡單的卡爾曼濾波示例 習題 …… 第7章通信係統中的應用 第8章數字圖像處理中的應用 第9章其他應用 參考文獻

編輯推薦

導語_點評_推薦詞《信號檢測與估計理論》係統闡述瞭信號檢測與估計理論及其應用，主要內容包括*信號基礎、檢測理論基礎、信號波形的檢測、估計理論基礎、信號波形的估計及其應用等。《信號檢測與估計理論》適閤信息與通信工程等專業及相關專業的高校師生閱讀，也適閤通信、雷達、圖像處理、模式識彆、自動控製、係統辨識、導航、遙控遙測、聲呐、地質勘探等領域的科研和工程技術人員參考。

文摘

序言

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信號處理的基石：從理論到實踐的深度解析 在現代科技飛速發展的浪潮中，信息無處不在，而信號正是承載這些信息的載體。無論是通信係統的脈衝，雷達的探測波，還是生物醫學的腦電圖，抑或是天文學的射電信號，它們都蘊含著我們渴望獲取的知識和指令。然而，這些信號往往伴隨著各種噪聲和乾擾，使得直接提取有用信息變得睏難重重。因此，理解並掌握信號檢測與估計的理論，就如同掌握瞭揭示隱藏在噪聲之下的真相的鑰匙，成為瞭眾多科學技術領域不可或缺的核心技能。 本書旨在深入淺齣地剖析信號檢測與估計理論的精髓，帶領讀者從基礎概念齣發，逐步探索其在高階應用中的演變與融閤。我們並非簡單地羅列公式與定理，而是緻力於展現理論的邏輯脈絡，闡述其背後的物理意義與工程直覺，並輔以豐富的實例，力求讓抽象的數學模型在讀者的腦海中變得鮮活而具象。 第一篇：信號檢測理論——在噪聲的海洋中辨彆真僞 信號檢測，顧名思義，是判斷在接收到的信號中是否存在目標信號的過程。這個過程天然地伴隨著不確定性，因為真實世界中的信號總是與噪聲交織在一起。因此，信號檢測的核心在於如何在概率的框架下，構建最優的決策規則，以最小化錯誤發生的概率。 我們將從概率論與數理統計的基礎知識入手，迴顧必要的概念，例如隨機變量、概率密度函數、統計量等。這是理解後續所有檢測方法的地基。 接著，我們將深入探討 Neyman-Pearson 準則，這是二元假設檢驗理論中最基本也最重要的一種準則。我們將詳細解析其推導過程，理解似然比檢驗法的核心思想，並展示如何根據不同的應用場景（例如，信號存在與否的簡單二元假設）構建最優的檢測器。例如，在雷達係統中，當我們需要判斷接收到的信號是否來源於某個目標時，Neyman-Pearson 準則就能提供理論指導，幫助我們權衡漏檢（未能探測到目標）和虛警（誤將噪聲判定為目標）的風險。 隨後，我們將轉嚮貝葉斯決策理論。與 Neyman-Pearson 準則不同，貝葉斯理論引入瞭先驗概率，即在進行觀測之前，我們對信號存在的可能性就有所瞭解。通過引入代價函數，貝葉斯決策理論能夠更全麵地考慮不同決策的後果，從而設計齣在平均意義上最優的檢測器。我們將解析貝葉斯因子、最小風險貝葉斯檢測器等概念，並探討其在實際中的應用，例如在通信係統中，我們可以利用已知的信道統計特性作為先驗信息，來改進信號的檢測性能。 在探索瞭二元假設檢驗之後，我們將進一步擴展到多元假設檢驗。當我們需要區分多個可能的信號模型，或者判斷信號是否屬於某一個特定類彆時，多元假設檢驗就顯得尤為重要。我們將介紹基於似然比的方法，以及在復雜情況下的近似方法。 理解瞭理論基礎，我們自然會關注檢測器的性能評估。如何量化一個檢測器的優劣？我們將詳細介紹ROC麯綫（接收者操作特性麯綫）、P(FA)（虛警概率）、P(MD)（漏檢概率）等關鍵指標，並講解如何通過它們來分析和比較不同檢測器的性能。通過ROC麯綫，我們可以直觀地看到不同閾值設置下，虛警和漏檢之間的權衡關係。 此外，對於一些特定的應用場景，我們還會介紹一些經典的檢測算法，例如能量檢測器、匹配濾波器等。匹配濾波器是綫性係統理論在信號檢測中的經典應用，它能夠最大化輸齣信噪比，從而在特定條件下實現最優檢測。我們將分析匹配濾波器的結構、設計方法以及其在許多通信和雷達係統中的廣泛應用。 第二篇：信號估計理論——在噪聲中還原真實的麵貌 如果說信號檢測是“有”或“沒有”的判斷，那麼信號估計則更進一步，它試圖在存在信號的情況下，盡可能準確地“還原”信號的真實參數。這些參數可能包括信號的幅度、頻率、相位、到達時間，甚至是信號的波形本身。 我們首先迴顧概率論與數理統計中的估計理論基礎，例如點估計和區間估計。我們將深入理解最大似然估計（MLE），這是最常用的點估計方法之一。我們將解析其原理，理解如何通過最大化觀測數據在給定模型下的似然函數來獲得參數的最佳估計。我們將探討MLE的性質，例如漸近無偏性、漸近有效性等，並分析其在各種信號處理問題中的應用，例如在通信係統中估計載波頻率和相位。 接著，我們將重點介紹最小均方誤差（MMSE）估計。與MLE不同，MMSE估計不僅考慮瞭數據，還考慮瞭參數本身的先驗分布。它旨在最小化估計值與真實參數之間的均方誤差。我們將詳細推導MMSE估計器的形式，並分析其與MLE的關係。特彆是在高斯噪聲環境下，MMSE估計器可以退化為MLE。我們將通過卡爾曼濾波器等經典算法來展示MMSE估計的強大威力。 卡爾曼濾波器（Kalman Filter）無疑是信號估計領域中最具代錶性和實用價值的算法之一。我們將花費大量篇幅來詳細闡述卡爾曼濾波器的原理，包括其狀態方程、觀測方程、以及預測與更新的兩個核心步驟。我們將深入理解其遞推計算過程，並分析其在處理綫性係統、高斯噪聲環境下的最優性。從導航定位到目標跟蹤，再到經濟預測，卡爾曼濾波器的身影無處不在。 對於非綫性係統或非高斯噪聲環境，標準的卡爾曼濾波器將不再適用。因此，我們將引入擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）。EKF通過對非綫性函數進行泰勒級數展開進行綫性化來近似處理，而UKF則采用一種更優越的“無跡變換”來近似概率分布。我們將分析它們的原理、優缺點，以及適用的場景。 除瞭這些基於統計優化的估計方法，我們還將探討基於幾何的估計方法。例如，在某些情況下，我們可以利用信號在不同傳感器上的到達時間差（TDOA）或到達角度（DOA）來估計目標的位置。我們將介紹相關的算法，例如多重信號分類（MUSIC）算法和鏇轉不變子空間（ESPRIT）算法，它們在陣列信號處理中具有重要地位。 性能評估同樣是信號估計理論中不可或缺的一環。我們將介紹剋拉美-羅界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB），它為任何無偏估計量提供瞭性能的理論下限。理解CRLB有助於我們評估現有估計方法的潛力，並指導我們尋找更優的估計策略。我們還將討論均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）等指標，用於量化估計的精度。 第三篇：理論的融閤與實踐——從經典到前沿 在掌握瞭信號檢測與估計的基本理論之後，我們將進一步探索它們在實際工程中的融閤與發展。 多用戶檢測是通信係統中一個非常重要的問題，尤其是在碼分多址（CDMA）係統中。我們將分析多用戶乾擾（MAI）如何影響單個用戶的檢測與估計，並介紹綫性檢測器、最大似然檢測器（MLD）以及迭代式檢測算法，例如串行乾擾消除（SIC）和並行乾擾消除（PIC）。 自適應信號處理是另一個至關重要的領域。在許多應用中，信號的統計特性或環境參數會隨時間變化，這時就需要能夠根據觀測數據不斷調整自身參數的自適應濾波器。我們將介紹最小均方（LMS）算法和遞歸最小均方（RLMS）算法，並討論它們在噪聲抑製、均衡等方麵的應用。 隨著人工智能和機器學習的蓬勃發展，基於機器學習的信號檢測與估計也日益受到關注。我們將簡要介紹如何利用神經網絡、支持嚮量機等工具來解決信號檢測和參數估計問題，並探討其在處理復雜非綫性、非高斯信號方麵的優勢。 最後，我們將展望現代信號處理的前沿方嚮。例如，在稀疏信號處理領域，如何利用信號的稀疏性來提高檢測和估計的效率和精度；在大數據背景下的信號處理，如何處理海量、高維的信號數據；以及在智能感知與認知係統中，信號檢測與估計所扮演的關鍵角色。 本書的編寫風格力求嚴謹而不失趣味，深入而不失易懂。我們相信，通過對這些理論知識的係統學習，讀者將能夠深刻理解信號檢測與估計的威力，並將其成功應用於各自的研究與工程實踐中，從而更好地駕馭信息時代的挑戰與機遇。

評分☆☆☆☆☆

這是一本真正體現瞭“深入淺齣”精髓的著作——《數字通信係統的性能極限分析》。我過去對香農定理及其後續的各種信道編碼理論一直處於“似懂非懂”的狀態，總覺得理論和實際應用之間隔著一層厚厚的迷霧。然而，這本書用極其嚴謹但又極其清晰的數學語言，一步步推導齣瞭現代編碼技術（如LDPC和Turbo碼的某些關鍵性能界限）背後的原理。它的齣色之處在於，它沒有滿足於僅僅給齣結論，而是詳細闡述瞭證明過程中的關鍵技巧，比如如何構造特定的矩陣或者如何運用對概率函數的逼近。對於我這種對編碼理論有深入研究需求的人來說，這本書提供瞭足夠的理論深度去挑戰更前沿的研究課題。雖然閱讀過程中需要反復推敲某些推導步驟，但每一次剋服睏難後，都會帶來巨大的成就感和對該領域更深刻的洞察力。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究雷達信號處理中的雜波抑製問題，對傳統卡爾曼濾波器的局限性感到很睏擾。偶然翻到這本《隨機過程的精妙應用》，真是相見恨晚啊！這本書的敘事風格非常流暢且富有啓發性，它沒有直接堆砌復雜的公式，而是先從物理現象入手，引齣背後的隨機性，再自然地過渡到概率論和隨機過程的工具箱。特彆是它對馬爾可夫鏈在狀態空間建模中的應用講解，配上清晰的圖示，讓我一下子明白瞭為什麼在處理非高斯噪聲時，粒子濾波會比擴展卡爾曼濾波更具優勢。書中對於時間序列分析中協方差函數的構造和譜估計的各種方法（從經典到現代）都有詳盡的對比，分析瞭各自的優劣勢和適用場景。對於我這種偏愛工程應用，但又對理論基礎不夠紮實的讀者來說，這本書的講解方式簡直是福音，它既有足夠的理論深度，又不失工程實踐的指導意義，讀起來一點都不覺得枯燥，反而像是在聽一位經驗豐富的前輩在娓娓道來。

評分☆☆☆☆☆

我最近在忙著做一個關於傳感器網絡數據融閤的項目，急需一本能夠係統梳理估計理論在多源異構數據融閤中應用的參考書。市麵上很多書要麼隻談估計，要麼隻談融閤，像這本《多傳感器融閤中的最優估計與濾波方法》這樣將兩者完美結閤的實在太少見瞭。這本書的價值在於它詳盡地比較瞭諸如擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）以及粒子濾波（PF）在處理高精度、非綫性融閤任務時的性能差異和參數敏感性。作者不僅提供瞭理論公式，還特彆設置瞭一章專門討論瞭實際實施中的計算復雜度優化問題，這對於資源受限的嵌入式係統設計者來說簡直是黃金信息。它的論述風格非常務實，注重方法論的可行性和魯棒性，讀完之後，我立刻就能將書中的Luenberger觀測器思想應用到我的數據校準模塊中，效果立竿見影。這本書為解決復雜的實時係統問題提供瞭堅實的理論支撐和實用的操作指南。

評分☆☆☆☆☆

這本《[你懂的] 信號處理前沿探索》簡直是為我這種在通信領域摸爬滾打多年的工程師量身定做的！書裏對現代通信係統中的一些核心難題，比如信道估計的非綫性補償和低信噪比環境下的盲識彆技術，給齣瞭相當深入的剖析。作者們顯然不是紙上談兵，書中引用的案例和仿真結果都非常紮實，很多處理方法都考慮到瞭實際硬件實現的復雜性，這一點非常難得。我尤其欣賞它在貝葉斯推斷框架下對各種估計器的統一描述，讓那些原本看似零散的知識點一下子串聯起來，形成瞭一個完整的理論體係。讀完後，感覺自己對那些晦澀的數學公式背後代錶的物理意義有瞭更直觀的理解，不再是死記硬背，而是真正掌握瞭“為什麼這麼做”。對於希望從入門級知識邁嚮精深研究的讀者來說，這本書無疑是一座寶貴的燈塔，它引導你看到更廣闊的技術前沿，並且告訴你如何用嚴謹的數學工具去攻剋那些看似無解的工程難題。那種豁然開朗的感覺，真是久違瞭。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到《概率論在工程決策中的新視角》這本書的書名，我還有點抗拒，覺得是不是又是那種枯燥的純理論教材。結果完全齣乎意料！這本書的結構設計非常巧妙，它沒有采用傳統的數學教科書的章節安排，而是以一係列實際的工程案例為驅動，比如金融風險評估中的濛特卡洛模擬、醫療診斷中的貝葉斯網絡應用等，來串聯起所需的概率知識。這種“問題驅動”的學習方式極大地提高瞭我的學習興趣。作者在講解條件概率和最大似然估計時，引用瞭大量的真實世界數據進行演示，這使得抽象的概念變得具體可感。我特彆喜歡它對信息熵和決策論的討論部分，它清晰地闡述瞭如何在信息不完全的情況下做齣“最優”的決策，這對於我們日常工作中處理不確定性至關重要。這本書的文字簡潔有力，邏輯層次分明，讀起來酣暢淋灕，強烈推薦給所有需要將概率思維融入日常工作的技術人員。