信號檢測與估計理論 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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甘俊英，孫進平，餘義斌 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 檢測理論
• 估計理論
• 隨機過程
• 通信原理
• 雷達信號
• 統計信號處理
• 信息論
• 無綫通信
• 自適應濾波

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030477910

版次：1

商品編碼：11900777

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：363

字數：474000

正文語種：中文

內容簡介

　　信號檢測與估計理論是指信號處理的統計理論，它的基本任務是檢測信號的存在和估計信號的參量。《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，主要內容包括隨機信號基礎、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。

作者簡介

　　甘俊英，博士，教授，碩士研究生導師，任職於五邑大學科技處／社科處。《電子學報》《信號處理》編委委員，中國電子學會信號處理分會委員、中國圖象圖形學學會理事。主要研究方嚮為生物特徵信號處理、模式識彆等。
　　
　　孫進平，博士，教授，博士研究生導師，任職於北京航空航天大學電子信息工程學院，兼任電子學會信號處理分會委員。主要研究領域有高分辨率雷達信號處理、目標跟蹤、陣列處理、模式識彆等。發錶論文100餘篇，其中，SCIE檢索40餘篇：獲國防科學技術進步奬三等奬。
　　
　　餘義斌，博士，副教授，碩士研究生導師，任職於五邑大學信息工程學院。主要研究領域有模式識彆與圖像處理、機器學習、非綫性控製。在《電子學報》《Neurocomputing》《控製與決策》等期刊發錶論文30餘篇。

內頁插圖

目錄

前言
第1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
l．4 內容編排

第2章 隨機信號基礎
2．1 引言
2．2 概率與隨機變量
2．2．1 概率論基礎
2．2．2 隨機變量
2．2．3 隨機變量的數字特徵
2．2．4 常用概率分布
2．3 隨機過程
2．3．1 隨機過程的基本概念
2．3．2 平穩隨機過程
2．3．3 各態曆經(遍曆)隨機過程
2．3．4 功率譜密度
2．3．5 白噪聲過程
2．3．6 隨機信號通過綫性係統
2．4 離散隨機信號
2．4．1 隨機序列的統計描述
2．4．2 平穩隨機序列
2．4．3 隨機信號的采樣定理
2．4．4 時間序列信號模型
2．5 卡亨南一洛維展開
2．5．1 積分方程的推導
2．5．2 積分方程的性質
2．6 隨機信號仿真
2．6．1 MATLAB的統計函數
2．6．2 隨機數與隨機序列的産生
2．6．3 隨機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 最小平均錯誤概率準則
3．4．3 極小化極大準則
3．4．4 奈曼一皮爾遜準則
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 多元假設檢驗的最小平均錯誤概率準則
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 最優序列檢測準則
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 最小有利分布對
……
第4章 信號波形的檢測
第5章 估計理論基礎
第6章 信號波形的估計
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

前言/序言

《信號檢測與估計理論》 內容概述： 本書深入探討瞭在噪聲環境下，如何從觀測到的信號中提取有用信息。核心內容圍繞著兩個緊密相關的概念展開：信號檢測（Signal Detection）和信號估計（Signal Estimation）。 信號檢測的目標是判斷觀測信號中是否存在預設的目標信號，即“有”或“無”。這在雷達、聲納、通信、醫學成像等領域至關重要。例如，雷達需要區分是目標反射迴來的迴波還是隨機噪聲；通信係統需要判斷是否接收到有效的信號碼元。本書將係統地介紹各種檢測準則，如最大似然準則、貝葉斯準則等，並分析不同準則下的性能指標，如概率 of Detection（P_d）、概率 of False Alarm（P_f）以及 ROC 麯綫。我們將從最基本的二元假設檢驗問題齣發，逐步擴展到更復雜的多元檢測場景。 信號估計則側重於在觀測到信號時，如何盡可能精確地推斷齣信號的未知參數，或者信號本身。例如，在雷達中，需要估計目標的距離、速度和角度；在通信中，需要估計信道的增益和相位。本書將詳細闡述各種估計方法，包括最大似然估計（MLE）、最小均方誤差估計（MMSE）以及貝葉斯估計等。我們將深入分析這些估計量的性質，如無偏性、有效性、一緻性等，並探討 Cramér-Rao 下界（CRB）作為最優估計器性能的理論上限。 本書結構與內容要點： 全書共分為以下幾個主要部分： 第一部分：基礎概念與數學工具 引言： 介紹信號檢測與估計在現代科學技術中的重要性，以及本書的研究對象和目標。 概率論與隨機過程迴顧： 梳理必要的概率論知識，包括隨機變量、概率密度函數、條件概率、聯閤概率、期望、方差等。同時，介紹平穩隨機過程、高斯過程等在信號處理中常用的模型。 綫性代數基礎： 涉及嚮量空間、矩陣運算、特徵值分解等，這些是理解和推導算法的基礎。 第二部分：信號檢測理論 二元假設檢驗： 基本原理： 引入 H_0 (無信號) 和 H_1 (有信號) 兩種假設，以及觀測嚮量。 似然比檢驗： 詳細推導最大似然比檢驗（MLRT）準則，這是許多檢測算法的基礎。 最優檢測器： 討論如何根據似然比構建最優檢測器，並分析其在不同噪聲模型下的形式，例如加性高斯白噪聲（AWGN）下的匹配濾波器。 性能指標： 深入講解 P_d, P_f, ROC 麯綫，並討論如何權衡它們。 貝葉斯檢驗： 引入先驗概率和代價函數，推導貝葉斯最優檢測準則。 多元假設檢驗： 理論擴展： 將二元檢驗的思想推廣到多個可能信號存在的場景。 廣義似然比檢驗（GLRT）： 介紹在未知參數存在時的 GLRT 及其應用。 信號檢測的統計特性： 概率積分變換： 分析不同檢測統計量下的概率分布，為性能評估提供支撐。 非高斯噪聲下的檢測： 探討當噪聲不再是高斯分布時，檢測方法的變化和挑戰。 第三部分：信號估計理論 參數估計基礎： 點估計： 最大似然估計（MLE）： 詳細推導 MLE 的過程，分析其漸進性質，如漸近無偏性、漸近有效性。 矩估計（Method of Moments）： 介紹一種簡單但可能不夠精確的估計方法。 最小均方誤差估計（MMSE）： 引入均方誤差作為評價指標，推導 MMSE 估計。 區間估計： 置信區間： 介紹如何根據估計量構建包含真實參數的置信區間，並討論置信水平的含義。 最優估計理論： Cramér-Rao 下界（CRB）： 詳細推導 CRB，它是任何無偏估計量方差的下界，是衡量估計器性能的重要理論依據。 最小方差無偏估計（MVUE）： 討論如何尋找方差達到 CRB 的最優估計量。 卡爾曼濾波（Kalman Filtering）： 綫性係統與高斯噪聲： 介紹卡爾曼濾波的基本原理，它是一種用於綫性離散時間係統，在有色噪聲和過程噪聲條件下，能夠獲得最小均方誤差的最優綫性估計器。 預測與更新： 詳細闡述卡爾曼濾波的預測步和更新步，以及它們如何結閤測量信息來改進狀態估計。 擴展卡爾曼濾波（EKF）與無跡卡爾曼濾波（UKF）： 簡要介紹處理非綫性係統的方法（可能為後續章節或更深入的學習打下基礎）。 貝葉斯估計： 後驗概率分布： 引入先驗概率和似然函數，推導後驗概率分布。 貝葉斯點估計： 討論基於後驗概率的各種點估計方法，如後驗均值、後驗中位數、後驗眾數。 貝葉斯區間估計： 介紹可信區間（Credible Interval）的概念。 第四部分：進階主題與應用 目標跟蹤： 將檢測與估計技術結閤，實現對運動目標的持續跟蹤。 雷達與聲納係統： 結閤實際應用，分析如何將信號檢測與估計理論應用於雷達和聲納的設計與性能分析。 通信係統中的應用： 討論在無綫通信、光通信等領域，檢測與估計在信號恢復、信道估計、調製解調等方麵的重要作用。 圖像處理與計算機視覺： 探討檢測與估計技術在圖像識彆、目標定位、圖像恢復等問題中的應用。 噪聲抑製與信號增強： 簡要介紹如何利用信號估計的原理來抑製噪聲，提高信號的質量。 本書特點： 理論嚴謹： 建立在紮實的概率論、隨機過程和統計學基礎上，對各種理論推導清晰、邏輯嚴密。 係統全麵： 涵蓋瞭信號檢測與估計領域的核心概念、基本原理、經典算法及重要進展。 應用導嚮： 在理論講解的同時，注重與實際工程應用的聯係，通過案例分析加深讀者理解。 數學工具完備： 提供瞭必要的數學基礎迴顧，方便不同背景的讀者學習。 適用讀者： 本書適閤電子工程、通信工程、信息工程、自動化、計算機科學以及相關領域的本科生、研究生，也適閤從事信號處理、通信係統、雷達、聲納、圖像處理等工作的工程師和研究人員。 通過學習本書，讀者將能夠深刻理解信號檢測與估計的內在機理，掌握解決實際工程問題的基本方法，並為進一步深入研究相關領域打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而專業，墨綠色的底色搭配銀色的書名，透著一股嚴謹的氣息。翻開扉頁，印刷質量相當不錯，紙張觸感溫潤，字跡清晰，閱讀體驗從一開始就令人愉悅。我一直對信號處理領域抱有濃厚的興趣，尤其是那些能夠解釋現實世界中不確定性如何被量化和處理的理論。這本書的標題《信號檢測與估計理論》正好觸及瞭這個核心，它暗示著一種係統性的方法來理解我們如何從嘈雜的現實中提取有用的信息，並對未知參數做齣閤理的推斷。我尤其期待書中能夠深入探討信息論、概率論以及統計學在信號分析中的應用。例如，貝葉斯理論是如何在信息不完整的情況下更新我們的信念的？卡爾曼濾波器又是如何巧妙地融閤先驗知識和觀測數據來獲得最優估計的？這些都是我一直渴望深入理解的方麵。我希望能在這本書中找到對這些問題的清晰解答，並且通過書中提供的案例和講解，能夠將抽象的理論概念具象化，從而更好地應用於我所從事的實際工作中。這本書的厚度也恰到好處，既不會顯得過於冗長，又預示著其內容的深度和廣度。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我纔真正體會到“量化不確定性”的藝術。它就像一個精密的手術刀，能夠精準地解剖齣信號背後的信息，並剔除那些惱人的噪聲。書中的很多章節都讓我拍案叫絕，尤其是關於最大似然估計和最小均方誤差估計的對比分析，闡述得鞭闢入裏。我之前總覺得這兩種方法之間界限模糊，但通過作者的詳細推導和直觀的圖示，我纔恍然大悟，原來它們各自的優勢和適用場景如此鮮明。例如，在目標跟蹤係統中，如果模型的先驗信息非常準確，那麼最小均方誤差估計可能會錶現得更優，因為它能夠利用模型信息來平滑估計過程。反之，如果模型信息不可靠，最大似然估計則顯得更為魯棒，因為它僅僅依賴於觀測數據本身的統計特性。書中還穿插瞭許多實際應用的例子，比如雷達信號處理、通信係統的解碼等等，這些都極大地增強瞭我對理論的理解和信心。我尤其欣賞作者在講解過程中，並沒有止步於公式的推導，而是花費瞭大量的篇幅去解釋公式背後的物理意義和直觀解釋，這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，體現在其內容的深刻性和實用性上。它不僅僅是一本理論書籍，更是一本能夠指導實踐的工具書。我尤其對書中關於“假設檢驗”的部分非常感興趣。作者從統計學的角度，詳細介紹瞭不同類型的假設檢驗方法，以及它們在信號檢測中的應用。例如，Neyman-Pearson準則在二元假設檢驗中的地位，以及它如何被用來在不同錯誤概率之間進行權衡。我之前在工作中就遇到過類似的問題，如何在誤報和漏檢之間找到一個最佳的平衡點，而這本書正好提供瞭理論上的指導。書中還詳細講解瞭各種統計分布，如高斯分布、泊鬆分布等，以及它們在信號模型中的作用。我一直對如何選擇閤適的統計模型感到睏惑，這本書的講解讓我豁然開朗，能夠更有針對性地選擇適閤特定場景的統計模型。總而言之，這本書的內容非常紮實，經得起推敲，對於有誌於深入研究信號處理的讀者來說，絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，更像是一場智慧的啓迪，它不僅僅是知識的堆砌，更是思維方式的重塑。我之前接觸過一些信號處理的教材，但總覺得缺乏一種宏觀的視角，難以將零散的知識點串聯起來。而《信號檢測與估計理論》則完全不同，它提供瞭一個非常清晰的框架，讓我能夠從更高的維度去審視信號處理的整個體係。作者非常善於用類比和生活化的例子來解釋復雜的概念，比如他用“在大霧中辨認路標”來比喻信號檢測的睏難性，用“猜測骰子點數”來類比參數估計的不確定性。這些生動的比喻，讓那些原本枯燥晦澀的數學公式瞬間變得鮮活起來。讓我印象最深刻的是關於“信噪比”的討論，作者沒有簡單地給齣一個定義，而是從信息論的角度齣發，解釋瞭信噪比如何影響我們能夠從信號中提取的信息量，以及為什麼提高信噪比對於改善檢測和估計性能至關重要。這種深入淺齣的講解方式，讓我對信號處理的本質有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

從拿到這本書的那一刻起，我便被它散發齣的學術氣息所吸引。書頁的觸感溫和，字體大小適中，排版設計也十分閤理，整體給我一種賞心悅目的感覺。在閱讀過程中，我發現作者在闡述概念時，循序漸進，邏輯嚴謹，沒有絲毫的跳躍感。對於初學者來說，書中提供的數學推導過程詳細而清晰，即使是對微積分和概率論不甚熟悉的朋友，也能在仔細研讀後有所收獲。我尤其喜歡書中對“信息增益”和“決策論”的探討，它讓我理解瞭在不確定環境下，如何做齣最優的決策。例如，在通信係統中，如何根據接收到的信號，判斷發送的是哪種調製方式，以及如何根據識彆結果，采取相應的解碼策略。書中還深入講解瞭最優檢測器的設計原則，以及它在各種實際應用中的實現細節。我個人認為，這本書的最大的優點在於，它能夠將復雜的數學理論與實際工程問題緊密結閤，讓讀者在學習理論的同時，也能感受到其強大的應用潛力。