信号检测与估计（第2版）学习辅导与习题解答（计算机系列教材） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张立毅，孙云山，张晓琴 等 著

图书标签:

• 信号检测
• 信号估计
• 通信原理
• 随机过程
• 数理统计
• 计算机应用
• 高等教育
• 教材
• 习题解答
• 学习辅导

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302370642

版次：2

商品编码：11561579

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书是张立毅、张雄、李化编著的《信号检测与估计（第2版）》一书的配套教材，内容涉及随机信号及其统计描述、经典检测理论、确知信号检测、随机参量信号检测、多重信号检测、序贯检测、经典估计理论、信号参量估计、信号波形估计（维纳滤波、卡尔曼滤波和自适应滤波）以及功率谱估计等。 在编写过程中，按照知识点结构框架、学习要求、核心内容、重要公式、经典例题、名词中英文对照、习题解答等对各章内容进行总结提炼和补充完善，并在书末给出误差函数表等常用表格，利于学习参考。 本书可以为“信号检测与估计”课程的主讲教师和学生提供参考。

目录

第1章绪论11.1知识点结构框架11.2学习要求11.3核心内容11.3.1信号检测与估计的基本概念11.3.2信号检测与估计的发展历程11.3.3本教材的结构安排21.4名词中英文对照21.5练习与习题解答31.6知识扩展31.6.1信号检测与估计理论代表人物简介31.6.2信息的概念及几种主要解释5第2章随机信号及其统计描述72.1知识点结构框架72.2学习要求72.3核心内容72.3.1随机过程的基本概念72.3.2平稳随机过程92.3.3随机过程的正交级数表示122.3.4希尔伯特变换122.3.5高斯过程与高斯白噪声132.4重要公式152.5经典例题162.6名词中英文对照232.7习题与思考题解答242.7.1习题解答242.7.2思考题解答28第3章经典检测理论303.1知识点结构框架303.2学习要求303.3核心内容303.3.1信号检测的基本概念303.3.2二元检测准则323.3.3M元检测准则343.4重要公式353.5经典例题353.6名词中英文对照503.7习题与思考题解答513.7.1习题解答513.7.2思考题解答57第4章确知信号的检测594.1知识点结构框架594.2学习要求594.3核心内容594.3.1确知信号检测的基本概念594.3.2二元确知信号的检测604.3.3多元确知信号的检测634.3.4高斯色噪声中确知信号的检测634.3.5匹配滤波器644.4重要公式664.5经典例题674.6名词中英文对照774.7习题与思考题解答784.7.1习题解答784.7.2思考题解答83第5章随机参量信号的检测855.1知识点结构框架855.2学习要求855.3核心内容855.3.1随机参量信号检测的基本概念及检验准则855.3.2随机相位信号的检测875.3.3随机振幅信号的检测895.3.4随机频率信号的检测905.3.5随机时延信号的检测915.4重要公式935.5经典例题945.6名词中英文对照985.7习题与思考题解答985.7.1习题解答985.7.2思考题解答105第6章多重信号的检测1066.1知识点结构框架1066.2学习要求1066.3核心内容1066.3.1多重信号检测的基本概念1066.3.2确知脉冲串信号的检测1076.3.3随机相位脉冲串信号的检测1086.3.4随机振幅和相位脉冲串信号的检测1096.4重要公式1106.5经典例题1116.6名词中英文对照1126.7习题与思考题解答1136.7.1习题解答1136.7.2思考题解答114第7章序贯检测1167.1知识点结构框架1167.2学习要求1167.3核心内容1167.3.1序贯检测的基本概念1167.3.2序贯检测的基本方法1177.4重要公式1187.5经典例题1187.6名词中英文对照1237.7习题与思考题解答1237.7.1习题解答1237.7.2思考题解答126第8章经典估计理论1288.1知识点结构框架1288.2学习要求1288.3核心内容1288.3.1经典估计准则1288.3.2估计量性质1318.3.3Cramer�睷ao不等式1328.4重要公式1328.5经典例题1338.6名词中英文对照1398.7习题与思考题解答1398.7.1习题解答1398.7.2思考题解答147第9章信号参量的估计1499.1知识点结构框架1499.2学习要求1499.3核心内容1499.3.1单参量估计的基本概念1499.3.2单参量估计的通式1499.3.3振幅估计1509.3.4相位估计1519.3.5时延估计1529.3.6频率估计1539.4重要公式1539.5经典例题1549.6名词中英文对照1589.7习题与思考题解答1599.7.1习题解答1599.7.2思考题解答165第10章维纳滤波和卡尔曼滤波16610.1知识点结构框架16610.2学习要求16610.3核心内容16610.3.1线性滤波16610.3.2维纳滤波16710.3.3卡尔曼滤波16910.4重要公式17010.5经典例题17110.6名词中英文对照17610.7习题与思考题解答17710.7.1习题解答17710.7.2思考题解答180第11章自适应滤波18211.1知识点结构框架18211.2学习要求18211.3核心内容18211.3.1自适应滤波概述18211.3.2最小均方自适应滤波算法18311.3.3递归最小二乘自适应滤波算法18511.4重要公式18611.5经典例题18711.6名词中英文对照19111.7习题与思考题解答19211.7.1习题解答19211.7.2思考题解答194第12章功率谱估计19512.1知识点结构框架19512.2学习要求19512.3核心内容19512.3.1经典谱估计法19512.3.2现代谱估计法19712.3.3AR模型谱估计法19812.3.4白噪声中正弦信号的谱估计19912.4重要公式20012.5经典例题20112.6名词中英文对照20512.7习题与思考题解答20512.7.1习题解答20512.7.2思考题解答209附录A常用三角函数公式211附录B欧拉公式212附录C常用不定积分213附录D误差函数表214参考文献216

前言/序言

　　信号检测与估计作为现代信息理论的一个重要分支，是以信息论为理论基础，以概率论、数理统计和随机过程为数学工具，以受噪信号处理为对象，以提取有用信息为目标，综合系统理论与通信工程的一门学科；是通信、雷达、声呐、自动控制等技术的理论基础，在通信信号处理、生物医学信号处理、地震信号处理等领域得到广泛应用。　　“信号检测与估计”是电子信息类专业本科生和研究生的重要专业基础课程，主要讲授信号检测与波形和参数估计的基本理论及方法。由于涉及到的名词概念多、数字推导多，使得在学习过程中出现了“三难问题”，即知识难理解、准则难掌握、公式难应用。为此，我们以张立毅、张雄、李化等编写的《信号检测与估计》（第2版）（清华大学出版社出版）为主要研究对象，并参考其他相关资料，编写了《信号检测与估计学习辅导与习题解答》一书，力求对本门课程的学习有所帮助。　　本书在编写过程中，按照知识点结构框架、学习要求、核心内容、重要公式、经典例题、名词中英文对照、练习与习题解答等对各章内容进行总结提炼和补充完善，并在书末给出常用三角函数公式、欧拉公式和误差函数表等常用表格，利于学习参考。　　本书由张立毅拟订编写提纲，负责统稿和定稿。李艳琴编写了第1章、第10章和第12章，陈雷编写了第2章、第3章和第11章，孙云山编写了第4章、第5章和第9章，白煜编写了第6章，张晓琴编写了第7章和第8章。　　在本书编写过程中，参阅了不少文献资料，作者在此致以诚挚的谢意。　　由于作者水平有限和编写时间仓促，书中难免会出现一些疏漏和不妥之处，恳请读者批评指正。

信号检测与估计（第2版）学习辅导与习题解答（计算机系列教材）—— 深入解析，助您精通信号处理核心理论与实践 《信号检测与估计（第2版）学习辅导与习题解答》是一本专为计算机科学与技术、电子信息工程、通信工程等相关专业的学生及从业人员量身打造的学习辅助教材。它紧密围绕经典的《信号检测与估计》（第2版）教材，旨在帮助读者系统、深入地理解信号检测与估计领域的关键理论，掌握解决实际问题的分析方法，并提升在计算机应用中的实践能力。本书并非对原版教材的简单复述，而是通过精炼的理论梳理、详尽的例题解析和富有挑战性的习题解答，为学习者构建起一个完整、易懂的学习路径，最终达到融会贯通、学以致用的目标。 一、 课程背景与学习目标 信号检测与估计是现代信息科学技术的核心基石之一，广泛应用于雷达、声纳、通信系统、医学影像、遥感、模式识别、人工智能等众多领域。无论是从海量数据中提取有用信息，还是在噪声干扰下准确判断目标是否存在，亦或是精确估计信号的未知参数，都需要扎实的信号检测与估计理论基础。 本书的目标在于： 1. 夯实理论基础： 帮助读者透彻理解信号检测与估计的基本概念、核心原理，包括概率论与数理统计的基础、随机过程理论、经典检测准则（如Neyman-Pearson、Bayes）、估计理论（如最大似然估计、最小均方误差估计）、以及线性模型等。 2. 掌握分析方法： 引导读者学习如何将信号检测与估计的理论应用于具体的工程问题，掌握建立数学模型、分析系统性能、设计最优检测与估计器的基本方法。 3. 提升解题能力： 通过对教材中典型例题的深入剖析，以及对本书精选习题的详细解答，使读者能够独立解决各类与信号检测与估计相关的计算题、分析题和设计题。 4. 培养实践意识： 结合计算机科学背景，引导读者思考如何在实际的计算机系统中实现和应用信号检测与估计算法，为后续的课程设计、毕业设计以及实际工程项目打下坚实基础。 5. 适应技术发展： 关注信号处理领域的新发展和新趋势，在基础理论的讲解中融入现代化的视角，帮助读者理解传统理论与前沿技术之间的联系。 二、 本书特色与内容亮点 本书在编写过程中，充分考虑了学习者的认知规律和学习需求，力求做到以下特色： 1. 系统性与条理性兼备： 紧扣《信号检测与估计》（第2版）教材的章节结构，按照逻辑顺序，逐一梳理和讲解核心概念。每个章节都力求结构清晰，重点突出，使学习者能够循序渐进地掌握知识。 2. 理论深度与易懂性并存： 在保留理论严谨性的前提下，注重对抽象概念的具象化解释，辅以直观的图示和类比，化繁为简，帮助读者理解深奥的数学原理。复杂的推导过程会进行详细的步骤分解，并点明关键环节。 3. 例题解析详尽入微： 原版教材中的例题是理解理论的绝佳载体。本书对原版教材中的例题进行了逐一精选和深入解析，不仅展示了求解过程，更重要的是分析了题目的背景、考察的知识点、解题思路的形成过程以及解题的技巧和注意事项，让读者真正“学会”例题。 4. 习题解答精炼实用： 本书精选了大量具有代表性的习题，涵盖了从基础概念到复杂应用的各个层面。习题解答力求简洁明了，突出核心思路，并提供多种解题方法的比较分析。对于一些关键性的习题，还会进行拓展讨论，引导读者思考题目的变化和延伸。 5. 强调计算思维与计算机实现： 考虑到计算机科学的背景，本书在讲解过程中，会适时地引入一些与计算和实现相关的思考。例如，在讨论算法时，会提及算法的计算复杂度、数值稳定性等问题；在解析习题时，会提示某些问题可以通过编程进行验证或求解。虽然本书不直接提供代码，但旨在培养读者将理论转化为计算思维的能力。 6. 注重问题导向与能力培养： 鼓励读者主动思考，将所学知识应用于解决实际问题。本书的编排设计，旨在培养读者独立分析问题、解决问题的能力，而非仅仅记忆公式和结论。 7. 面向计算机系列教材的特色： 作为“计算机系列教材”的学习辅导，本书在内容组织和讲解方式上，会侧重于与计算机科学的交叉和融合。例如，会强调算法的效率、数据结构的应用、信号处理在计算机视觉、语音识别、数据挖掘等领域的应用背景。 三、 各章节内容概述（示意性，非本书目录） 为了更清晰地展示本书的价值，这里对可能涵盖的核心内容进行概述，但请注意，这并不代表本书的完整目录，具体内容请参考本书的实际章节。 第一部分：信号检测基础 1. 概率论与数理统计复习与应用： 涵盖随机变量、概率分布、期望、方差、联合概率、条件概率、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理等，并讲解这些概念在信号处理中的具体应用，例如噪声的统计特性描述。 2. 统计决策理论基础： 引入假设检验的基本概念，包括零假设 H0 和备择假设 H1，以及统计量、检验统计量、拒绝域、接受域等。 3. 经典检测准则： 详细讲解 Neyman-Pearson 准则（最大化检测概率，固定虚警概率）和 Bayes 准则（最小化平均风险），分析各自的优缺点和适用场景。 4. 似然比检验： 重点讲解似然比检验作为统一的检测方法，推导其最优性条件，以及如何构建似然比检验统计量。 5. 最优接收机： 探讨在不同噪声模型（如加性高斯白噪声、瑞利衰落信道）下，最优检测器的结构和性能分析，包括检测概率、虚警概率、均值错误概率等性能指标的计算。 6. 信号存在与否的检测： 解决“有信号”还是“无信号”的基本问题，如雷达目标检测、通信信号判决等。 第二部分：信号估计基础 1. 参数估计的基本概念： 引入点估计和区间估计的概念，以及估计量的无偏性、有效性、一致性等评价指标。 2. 最大似然估计（MLE）： 详细讲解 MLE 的原理、求解方法（包括解析法和数值法），以及其在信号处理中的广泛应用。 3. 最小均方误差估计（MMSE）： 介绍 MMSE 的原理，它旨在最小化估计误差的均方值，并与 MLE 进行比较。 4. 线性模型与最小二乘估计： 讲解线性模型在信号估计中的应用，以及最小二乘估计（LS）作为一种重要的参数估计方法。 5. 卡尔曼滤波： 作为一种重要的动态系统参数估计方法，本书将对其基本原理、递推算法进行深入浅出的讲解，并结合实际应用进行分析。 6. 信息论与估计的界限： 介绍 Cramer-Rao 下界（CRLB）等概念，分析参数估计的理论极限，为设计和评估估计器提供理论依据。 7. 信号参数估计： 讨论如何估计信号的幅度、频率、相位、延迟等关键参数。 第三部分：进阶主题与计算机应用 1. 多观测量的信号检测与估计： 探讨如何利用多个传感器或多次测量来提高检测和估计的性能。 2. 统计信号模型： 介绍更复杂的信号模型，如高斯过程、马尔可夫过程等。 3. 信号检测与估计的性能界限： 深入分析各种情况下检测概率和估计误差的理论界限，以及如何通过优化系统设计来逼近这些界限。 4. 信号处理在计算机科学中的应用场景： 结合计算机专业背景，讨论信号检测与估计在图像处理（如目标识别、边缘检测）、语音识别、数据压缩、机器学习（如特征提取、分类器设计）、通信系统（如信道估计、均衡）等领域的具体应用案例。 5. 数值计算与算法实现考量： 在讲解过程中，会适时提醒读者在计算机实现过程中需要考虑的数值稳定性、计算效率、精度问题。例如，在推导滤波器或估计器时，会讨论其迭代过程的收敛性。 四、 学习建议 为了最大化本书的学习效果，建议读者： 1. 配合原版教材阅读： 本书是学习原版教材的绝佳补充，请将本书与《信号检测与估计》（第2版）教材结合使用，相互印证。 2. 独立思考，主动练习： 在阅读例题解析时，先尝试自己思考，再对照本书的解析。对于习题，务必独立完成，遇到困难再参考解答，并理解解答的思路。 3. 勤于推导，重视概念： 不要满足于记忆结论，要理解推导过程，掌握数学工具的应用。概念的理解是解决问题的关键。 4. 联系实际，拓展思维： 思考本书讲解的理论和方法在实际工程中的应用，尝试将书本知识与计算机科学的实际项目联系起来。 5. 组织讨论，交流心得： 如果可能，与同学、老师或同行一起讨论学习中遇到的问题，集思广益，共同进步。 《信号检测与估计（第2版）学习辅导与习题解答》将是您在信号检测与估计领域学习道路上的忠实伙伴。本书以严谨的学术态度、清晰的讲解逻辑、丰富的例题习题，助您攻克信号处理的难点，掌握核心技术，为您的学术研究和职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对“信号检测与估计”这门课程既好奇又有些畏惧的学生，我一直在寻找一本能真正帮助我理解这门课程的书。偶然间发现了这本《信号检测与估计（第2版）学习辅导与习题解答》，真是太幸运了！它不仅仅是一本习题解答，更像是一位耐心而又专业的导师。作者的语言风格非常亲切，丝毫没有理论书籍那种冰冷的距离感。他会用一些类比来解释抽象的概念，比如将最优估计比作在嘈杂的环境中尽量准确地捕捉说话者的声音，将检测比作在背景噪音中辨别出微弱的信号。这些生动的比喻让我在脑海中建立了直观的理解，不再对公式望而生畏。而且，书中的排版设计也十分清晰，重点内容会用加粗或者特殊颜色标出，让我能够快速抓住核心信息。最重要的是，每一次题目解答都附带了详细的背景知识回顾，让我即使忘记了之前的概念，也能很快回忆起来，并理解为什么选择这个方法来解题。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于它能够真正帮助读者建立起扎实的知识体系，并培养解决实际问题的能力。在学习“信号检测与估计”的过程中，我常常困惑于理论知识与实际应用之间的脱节。许多教材侧重于数学推导，而忽略了这些理论在工程实践中的意义。然而，这本辅导书在这方面做得非常到位。它在讲解理论时，会穿插一些相关的工程背景和应用场景，让我们知道这些概念是如何被应用到雷达、通信、图像处理等领域的。更关键的是，习题解答部分，很多题目都是基于真实的工程问题进行改编，并且在解题过程中，会强调如何将理论模型转化为实际的计算步骤。作者甚至还会讨论在实际应用中可能遇到的限制和挑战，以及如何根据实际情况调整算法。这种贴近实际的讲解方式，让我觉得这门课程的学习不再是枯燥的数学游戏，而是能够真正解决现实世界问题的有力工具。我感觉自己正在从一个理论的旁观者，逐渐转变为一个能够应用知识的实践者。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的学习伴侣！作为一名计算机专业的学生，信号检测与估计这个主题对我来说一直是个难啃的骨头，概念抽象，公式繁杂，常常感到力不从心。然而，当我翻开这本《信号检测与估计（第2版）学习辅导与习题解答》时，仿佛一道曙光照亮了我前行的道路。作者在讲解理论知识时，循序渐进，深入浅出，将那些晦涩难懂的定义和定理一一拆解，用通俗易懂的语言和生动形象的比喻进行阐释，让我这个初学者也能茅塞顿开。更令我惊喜的是，书中大量的例题解析，从最基础的原理应用到复杂的实际场景模拟，每一步都清晰明了，让我能够真正理解公式背后的逻辑，而不仅仅是死记硬背。特别是那些章节，在解答过程中，作者还会时不时地提点关键的思维方法和容易出错的地方，这对于我这种需要大量练习来巩固知识点的人来说，简直是无价之宝。我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一位经验丰富的导师在身边指导，学习效率得到了极大的提升。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在习题解答方面做得非常出色，简直是学霸养成记的必备手册。我一直在为“信号检测与估计”这门课程的习题而苦恼，很多教材上的例题解法要么过于简略，要么就是直接给出结果，让人摸不着头脑。但是，这本辅导书却完全打破了我的固有印象。它提供的习题解答，不仅仅是给出答案，而是详细地展示了完整的解题过程。从题目分析、关键公式的选用、到每一步的计算推导，都写得非常详尽。而且，作者还会针对同一道题，给出不同的解题思路，或者指出不同方法在效率和适用性上的差异，这让我能够从多个角度理解问题，培养更全面的解题能力。更让我赞叹的是，对于一些具有挑战性的综合性题目，书中还专门辟出了“解题思路分析”的部分，深入剖析了题目的考察点和设计意图，帮助我们理解其背后的数学思想。我之前在做某些习题时，常常会卡在某个环节，但通过阅读这些详细的解答，我不仅解决了眼前的问题，还学会了如何举一反三，解决类似的其他问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计也相当人性化，非常符合我的学习习惯。作为一本辅导类的书籍，它并没有仅仅堆砌知识点，而是将理论讲解与习题解答有机地结合起来。每一章的学习辅导部分，都会先对核心概念进行梳理，然后紧接着提供与这些概念相关的练习题和详细解答。这种“即学即练，即练即巩固”的学习模式，极大地提高了我的学习效率。我不再需要翻来覆去地查阅不同的资料，或者在教材和习题集之间来回切换。这本书就像一个整合包，将我所需的一切都集中在一处。而且，书中的内容安排也非常有条理，从基础概念的引入，到高级算法的讲解，再到实际应用的探讨，逻辑性很强。我能够清晰地看到知识体系的构建过程，这对于我理解整个学科的脉络非常有帮助。即使是我之前觉得非常困难的章节，在辅导书的指引下，也变得相对容易理解了。