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甘俊英，孙进平，余义斌 著

图书标签:

• 信号处理
• 检测理论
• 估计理论
• 随机过程
• 通信原理
• 雷达信号
• 统计信号处理
• 信息论
• 无线通信
• 自适应滤波

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030477910

版次：1

商品编码：11900777

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：363

字数：474000

正文语种：中文

内容简介

　　信号检测与估计理论是指信号处理的统计理论，它的基本任务是检测信号的存在和估计信号的参量。《信号检测与估计理论》系统阐述了信号检测与估计理论及其应用，主要内容包括随机信号基础、检测理论基础、信号波形的检测、估计理论基础、信号波形的估计及其应用等。
　　《信号检测与估计理论》适合信息与通信工程等专业及相关专业的高校师生阅读，也适合通信、雷达、图像处理、模式识别、自动控制、系统辨识、导航、遥控遥测、声呐、地质勘探等领域的科研和工程技术人员参考。

作者简介

　　甘俊英，博士，教授，硕士研究生导师，任职于五邑大学科技处／社科处。《电子学报》《信号处理》编委委员，中国电子学会信号处理分会委员、中国图象图形学学会理事。主要研究方向为生物特征信号处理、模式识别等。
　　
　　孙进平，博士，教授，博士研究生导师，任职于北京航空航天大学电子信息工程学院，兼任电子学会信号处理分会委员。主要研究领域有高分辨率雷达信号处理、目标跟踪、阵列处理、模式识别等。发表论文100余篇，其中，SCIE检索40余篇：获国防科学技术进步奖三等奖。
　　
　　余义斌，博士，副教授，硕士研究生导师，任职于五邑大学信息工程学院。主要研究领域有模式识别与图像处理、机器学习、非线性控制。在《电子学报》《Neurocomputing》《控制与决策》等期刊发表论文30余篇。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论
1．1 引言
1．2 信号处理发展概况
1．3 信号检测与估计理论概述
l．4 内容编排

第2章 随机信号基础
2．1 引言
2．2 概率与随机变量
2．2．1 概率论基础
2．2．2 随机变量
2．2．3 随机变量的数字特征
2．2．4 常用概率分布
2．3 随机过程
2．3．1 随机过程的基本概念
2．3．2 平稳随机过程
2．3．3 各态历经(遍历)随机过程
2．3．4 功率谱密度
2．3．5 白噪声过程
2．3．6 随机信号通过线性系统
2．4 离散随机信号
2．4．1 随机序列的统计描述
2．4．2 平稳随机序列
2．4．3 随机信号的采样定理
2．4．4 时间序列信号模型
2．5 卡亨南一洛维展开
2．5．1 积分方程的推导
2．5．2 积分方程的性质
2．6 随机信号仿真
2．6．1 MATLAB的统计函数
2．6．2 随机数与随机序列的产生
2．6．3 随机序列的数字特征估计
2．6．4 蒙特卡罗方法
习题

第3章 检测理论基础
3．1 引言
3．2 经典检测理论
3．2．1 假设检验
3．2．2 优化准则
3．3 信号检测性能
3．4 判决准则
3．4．1 贝叶斯准则
3．4．2 最小平均错误概率准则
3．4．3 极小化极大准则
3．4．4 奈曼一皮尔逊准则
3．5 多样本检测
3．6 多元假设检验
3．6．1 多元假设检验的贝叶斯准则
3．6．2 多元假设检验的最小平均错误概率准则
3．7 复合假设检验
3．7．1 复合假设检验的基本概念
3．7．2 复合假设检验方法
3．8 序列检测
3．8．1 序列检测的基本概念
3．8．2 最优序列检测准则
3．8．3 序列检测的平均观测次数
3．9 非参量检测
3．9．1 非参量检测的基本概念
3．9．2 基本非参量检测器
3．10 鲁棒检测
3．10．1 混合模型描述
3．10．2 判决规则
3．10．3 最小有利分布对
……
第4章 信号波形的检测
第5章 估计理论基础
第6章 信号波形的估计
第7章 通信系统中的应用
第8章 数字图像处理中的应用
第9章 其他应用
参考文献

前言/序言

《信号检测与估计理论》 内容概述： 本书深入探讨了在噪声环境下，如何从观测到的信号中提取有用信息。核心内容围绕着两个紧密相关的概念展开：信号检测（Signal Detection）和信号估计（Signal Estimation）。 信号检测的目标是判断观测信号中是否存在预设的目标信号，即“有”或“无”。这在雷达、声纳、通信、医学成像等领域至关重要。例如，雷达需要区分是目标反射回来的回波还是随机噪声；通信系统需要判断是否接收到有效的信号码元。本书将系统地介绍各种检测准则，如最大似然准则、贝叶斯准则等，并分析不同准则下的性能指标，如概率 of Detection（P_d）、概率 of False Alarm（P_f）以及 ROC 曲线。我们将从最基本的二元假设检验问题出发，逐步扩展到更复杂的多元检测场景。 信号估计则侧重于在观测到信号时，如何尽可能精确地推断出信号的未知参数，或者信号本身。例如，在雷达中，需要估计目标的距离、速度和角度；在通信中，需要估计信道的增益和相位。本书将详细阐述各种估计方法，包括最大似然估计（MLE）、最小均方误差估计（MMSE）以及贝叶斯估计等。我们将深入分析这些估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性等，并探讨 Cramér-Rao 下界（CRB）作为最优估计器性能的理论上限。 本书结构与内容要点： 全书共分为以下几个主要部分： 第一部分：基础概念与数学工具 引言： 介绍信号检测与估计在现代科学技术中的重要性，以及本书的研究对象和目标。 概率论与随机过程回顾： 梳理必要的概率论知识，包括随机变量、概率密度函数、条件概率、联合概率、期望、方差等。同时，介绍平稳随机过程、高斯过程等在信号处理中常用的模型。 线性代数基础： 涉及向量空间、矩阵运算、特征值分解等，这些是理解和推导算法的基础。 第二部分：信号检测理论 二元假设检验： 基本原理： 引入 H_0 (无信号) 和 H_1 (有信号) 两种假设，以及观测向量。 似然比检验： 详细推导最大似然比检验（MLRT）准则，这是许多检测算法的基础。 最优检测器： 讨论如何根据似然比构建最优检测器，并分析其在不同噪声模型下的形式，例如加性高斯白噪声（AWGN）下的匹配滤波器。 性能指标： 深入讲解 P_d, P_f, ROC 曲线，并讨论如何权衡它们。 贝叶斯检验： 引入先验概率和代价函数，推导贝叶斯最优检测准则。 多元假设检验： 理论扩展： 将二元检验的思想推广到多个可能信号存在的场景。 广义似然比检验（GLRT）： 介绍在未知参数存在时的 GLRT 及其应用。 信号检测的统计特性： 概率积分变换： 分析不同检测统计量下的概率分布，为性能评估提供支撑。 非高斯噪声下的检测： 探讨当噪声不再是高斯分布时，检测方法的变化和挑战。 第三部分：信号估计理论 参数估计基础： 点估计： 最大似然估计（MLE）： 详细推导 MLE 的过程，分析其渐进性质，如渐近无偏性、渐近有效性。 矩估计（Method of Moments）： 介绍一种简单但可能不够精确的估计方法。 最小均方误差估计（MMSE）： 引入均方误差作为评价指标，推导 MMSE 估计。 区间估计： 置信区间： 介绍如何根据估计量构建包含真实参数的置信区间，并讨论置信水平的含义。 最优估计理论： Cramér-Rao 下界（CRB）： 详细推导 CRB，它是任何无偏估计量方差的下界，是衡量估计器性能的重要理论依据。 最小方差无偏估计（MVUE）： 讨论如何寻找方差达到 CRB 的最优估计量。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 线性系统与高斯噪声： 介绍卡尔曼滤波的基本原理，它是一种用于线性离散时间系统，在有色噪声和过程噪声条件下，能够获得最小均方误差的最优线性估计器。 预测与更新： 详细阐述卡尔曼滤波的预测步和更新步，以及它们如何结合测量信息来改进状态估计。 扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）： 简要介绍处理非线性系统的方法（可能为后续章节或更深入的学习打下基础）。 贝叶斯估计： 后验概率分布： 引入先验概率和似然函数，推导后验概率分布。 贝叶斯点估计： 讨论基于后验概率的各种点估计方法，如后验均值、后验中位数、后验众数。 贝叶斯区间估计： 介绍可信区间（Credible Interval）的概念。 第四部分：进阶主题与应用 目标跟踪： 将检测与估计技术结合，实现对运动目标的持续跟踪。 雷达与声纳系统： 结合实际应用，分析如何将信号检测与估计理论应用于雷达和声纳的设计与性能分析。 通信系统中的应用： 讨论在无线通信、光通信等领域，检测与估计在信号恢复、信道估计、调制解调等方面的重要作用。 图像处理与计算机视觉： 探讨检测与估计技术在图像识别、目标定位、图像恢复等问题中的应用。 噪声抑制与信号增强： 简要介绍如何利用信号估计的原理来抑制噪声，提高信号的质量。 本书特点： 理论严谨： 建立在扎实的概率论、随机过程和统计学基础上，对各种理论推导清晰、逻辑严密。 系统全面： 涵盖了信号检测与估计领域的核心概念、基本原理、经典算法及重要进展。 应用导向： 在理论讲解的同时，注重与实际工程应用的联系，通过案例分析加深读者理解。 数学工具完备： 提供了必要的数学基础回顾，方便不同背景的读者学习。 适用读者： 本书适合电子工程、通信工程、信息工程、自动化、计算机科学以及相关领域的本科生、研究生，也适合从事信号处理、通信系统、雷达、声纳、图像处理等工作的工程师和研究人员。 通过学习本书，读者将能够深刻理解信号检测与估计的内在机理，掌握解决实际工程问题的基本方法，并为进一步深入研究相关领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我才真正体会到“量化不确定性”的艺术。它就像一个精密的手术刀，能够精准地解剖出信号背后的信息，并剔除那些恼人的噪声。书中的很多章节都让我拍案叫绝，尤其是关于最大似然估计和最小均方误差估计的对比分析，阐述得鞭辟入里。我之前总觉得这两种方法之间界限模糊，但通过作者的详细推导和直观的图示，我才恍然大悟，原来它们各自的优势和适用场景如此鲜明。例如，在目标跟踪系统中，如果模型的先验信息非常准确，那么最小均方误差估计可能会表现得更优，因为它能够利用模型信息来平滑估计过程。反之，如果模型信息不可靠，最大似然估计则显得更为鲁棒，因为它仅仅依赖于观测数据本身的统计特性。书中还穿插了许多实际应用的例子，比如雷达信号处理、通信系统的解码等等，这些都极大地增强了我对理论的理解和信心。我尤其欣赏作者在讲解过程中，并没有止步于公式的推导，而是花费了大量的篇幅去解释公式背后的物理意义和直观解释，这对于我这样的初学者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

从拿到这本书的那一刻起，我便被它散发出的学术气息所吸引。书页的触感温和，字体大小适中，排版设计也十分合理，整体给我一种赏心悦目的感觉。在阅读过程中，我发现作者在阐述概念时，循序渐进，逻辑严谨，没有丝毫的跳跃感。对于初学者来说，书中提供的数学推导过程详细而清晰，即使是对微积分和概率论不甚熟悉的朋友，也能在仔细研读后有所收获。我尤其喜欢书中对“信息增益”和“决策论”的探讨，它让我理解了在不确定环境下，如何做出最优的决策。例如，在通信系统中，如何根据接收到的信号，判断发送的是哪种调制方式，以及如何根据识别结果，采取相应的解码策略。书中还深入讲解了最优检测器的设计原则，以及它在各种实际应用中的实现细节。我个人认为，这本书的最大的优点在于，它能够将复杂的数学理论与实际工程问题紧密结合，让读者在学习理论的同时，也能感受到其强大的应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，更像是一场智慧的启迪，它不仅仅是知识的堆砌，更是思维方式的重塑。我之前接触过一些信号处理的教材，但总觉得缺乏一种宏观的视角，难以将零散的知识点串联起来。而《信号检测与估计理论》则完全不同，它提供了一个非常清晰的框架，让我能够从更高的维度去审视信号处理的整个体系。作者非常善于用类比和生活化的例子来解释复杂的概念，比如他用“在大雾中辨认路标”来比喻信号检测的困难性，用“猜测骰子点数”来类比参数估计的不确定性。这些生动的比喻，让那些原本枯燥晦涩的数学公式瞬间变得鲜活起来。让我印象最深刻的是关于“信噪比”的讨论，作者没有简单地给出一个定义，而是从信息论的角度出发，解释了信噪比如何影响我们能够从信号中提取的信息量，以及为什么提高信噪比对于改善检测和估计性能至关重要。这种深入浅出的讲解方式，让我对信号处理的本质有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，墨绿色的底色搭配银色的书名，透着一股严谨的气息。翻开扉页，印刷质量相当不错，纸张触感温润，字迹清晰，阅读体验从一开始就令人愉悦。我一直对信号处理领域抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够解释现实世界中不确定性如何被量化和处理的理论。这本书的标题《信号检测与估计理论》正好触及了这个核心，它暗示着一种系统性的方法来理解我们如何从嘈杂的现实中提取有用的信息，并对未知参数做出合理的推断。我尤其期待书中能够深入探讨信息论、概率论以及统计学在信号分析中的应用。例如，贝叶斯理论是如何在信息不完整的情况下更新我们的信念的？卡尔曼滤波器又是如何巧妙地融合先验知识和观测数据来获得最优估计的？这些都是我一直渴望深入理解的方面。我希望能在这本书中找到对这些问题的清晰解答，并且通过书中提供的案例和讲解，能够将抽象的理论概念具象化，从而更好地应用于我所从事的实际工作中。这本书的厚度也恰到好处，既不会显得过于冗长，又预示着其内容的深度和广度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，体现在其内容的深刻性和实用性上。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够指导实践的工具书。我尤其对书中关于“假设检验”的部分非常感兴趣。作者从统计学的角度，详细介绍了不同类型的假设检验方法，以及它们在信号检测中的应用。例如，Neyman-Pearson准则在二元假设检验中的地位，以及它如何被用来在不同错误概率之间进行权衡。我之前在工作中就遇到过类似的问题，如何在误报和漏检之间找到一个最佳的平衡点，而这本书正好提供了理论上的指导。书中还详细讲解了各种统计分布，如高斯分布、泊松分布等，以及它们在信号模型中的作用。我一直对如何选择合适的统计模型感到困惑，这本书的讲解让我豁然开朗，能够更有针对性地选择适合特定场景的统计模型。总而言之，这本书的内容非常扎实，经得起推敲，对于有志于深入研究信号处理的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。