1.信号检测与估计:原理及应用内容简介
2.信号检测与估计理论内容简介
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4.信号检测与估计:原理及应用图书信息
5.信号检测与估计:理论与应用图书信息
6.信号检测与估计:理论与应用目录
信号检测与估计:原理及应用内容简介
在噪声密集的信号信号环境中,信号检测与参数估计技术在雷达、检测检测声呐、估计估计通信等领域中扮演着关键角色。源码源码《信号检测与估计:原理及应用》这本书详尽阐述了这一领域的信号信号基础理论,特别关注了作者的检测检测矿池源码研究成果在实际应用中的体现,如船舶导航雷达信号处理和正弦信号参数估计中的估计估计应用。
全书内容丰富,源码源码首先,信号信号它涵盖了随机过程与噪声的检测检测基本概念,为理解信号检测理论奠定基础。估计估计接着,源码源码深入探讨了波形检测理论,信号信号帮助读者掌握检测信号的检测检测关键技术。信号参量估计的估计估计基本理论部分,解释了如何精确估计信号参数。在实践应用层面,本书介绍了信号波形估计的方法,以及如何将其应用到船舶导航雷达的实际操作中。
特别值得一提的是,书中部分章节结合理论分析,提供了计算机仿真实验和相关仿真程序,便于读者通过实践加深理解,直接应用于工作场景。《信号检测与估计:原理及应用》不仅适合雷达、众创系统源码声呐、通信和卫星导航领域的工程技术人员参考,也是研究生学习这些专业理论的优质教材。
信号检测与估计理论内容简介
信号检测与估计理论是电子信号处理的核心理论,它研究如何在随机性环境中识别和估计信号。本书首先,从基础出发,概述了信号检测理论,包括基于简单假设检验的已知信号最佳检测,如最优检测准则、理论基础和实际应用。接着,深入探讨了信号参量的统计估计理论,如贝叶斯估计,以及信号波形滤波,如维纳滤波器和卡尔曼滤波的设计方法,以及它们的性能分析。
在处理复杂环境,如噪声或杂波干扰时,本书还介绍了恒虚警率检测技术及其性能评估。此外,对于非参量检测和信号的稳健性检测,理论与实践相结合,提供了深入的流量计源码理论探讨和实用方法。
本书注重内容的系统性和结构完整性,理论与实践并重,从易到难,逐步深入,旨在帮助读者逐步掌握基础知识,增强运算技能。第二章至第七章提供了丰富的习题,旨在巩固理论,扩展知识面,并提升应用技能。因此,无论是电子信息类研究生、高年级本科生,还是电子信息系统、信号处理领域的工程技术人员,都可以将其作为重要的学习和参考资料。
信号检测与估计:原理及应用目录
信号检测与估计是一门涉及随机过程、噪声理解和信号处理的重要学科。以下是各章节的主要内容概述:1. 随机过程与噪声基础
这一章介绍了随机过程的基本概念,如随机变量的性质(概率、分布函数、统计特征)和高斯过程,以及白噪声和窄带高斯过程的特性。还讨论了噪声的古钱币源码采样、希尔伯特变换和信噪比计算,以及蒙特卡洛模拟和重要采样的应用。2. 信号检测理论
这一章节涵盖了二元和多元假设检验,包括贝叶斯准则、最小总错误概率准则、极大似然估计等,以及多元信号和复合假设检验的决策准则。3. 波形检测理论
涉及高斯白噪声中二元确知信号的检测,如二元通信系统的性能分析、匹配滤波器理论及其在ASK信号中的应用,以及随机参量二元信号的检测。4. 信号参量估计
章节详细阐述了贝叶斯估计、最大似然估计,以及估计量的性质,如无偏性、有效性、一致性和Cramer-Rao下限,还讨论了线性均方估计和最小二乘估计方法。5. 信号波形估计
维纳滤波器和卡尔曼滤波器是核心内容,讲解了维纳滤波器的原理、维纳-霍夫方程及其应用,以及卡尔曼滤波在船舶导航雷达中的运动目标跟踪。6. 应用实例
介绍了信号检测与估计在船舶导航雷达中的具体应用,包括杂波处理、渲染器源码积累检测和目标跟踪,以及频率估计技术在FMCW雷达中的应用。7. 逆滤波与相关技术
涵盖了维纳滤波器在逆滤波和信道均衡中的应用,以及频率估计技术的深入探讨。信号检测与估计:原理及应用图书信息
这本书是关于信号检测与估计的深入讲解,由电子工业出版社在年月1日首次出版,作为现代通信信号处理丛书的一部分。它专为简体中文读者设计,共页,适合深入学习和研究。书的开本为开,便于阅读和携带,尺寸为.6厘米宽、.4厘米高,厚度大约为2厘米,整体重量为克。本书的国际标准书号为和,条形码同样为,确保了图书的唯一性和购买的准确性。无论是对于通信工程专业的学生,还是在信号处理领域工作的专业人士,这本书都是一个宝贵的参考资料和学习工具。
它详细阐述了信号检测与估计的基本原理,涵盖了理论分析、实验方法以及实际应用的方方面面,旨在帮助读者理解和掌握这一领域的核心知识。通过阅读这本书,读者能够提升信号处理的技术能力,对相关设备的设计和优化有更深入的理解,对于在通信系统设计、信号处理算法开发等领域都有很大的帮助。无论是希望深入研究的学者,还是希望提升技能的工程师,这本书都是一次富有收获的阅读体验。
信号检测与估计:理论与应用图书信息
《信号检测与估计:理论与应用》是电子工业出版社出版的图书,于年4月1日发行。该书平装版共有页,采用0开本的装帧方式。其ISBN为,条形码为。书的尺寸为.5 x .3 x 2.8厘米,重量为克。
此书是信号检测与估计领域的权威之作,深入浅出地阐述了理论与应用。无论是对于专业科研人员,还是对于渴望深入理解信号处理的读者,该书都是不可或缺的参考资料。它详细地介绍了信号检测与估计的基本原理、算法设计、优化策略、以及在实际应用中的实现方法。书中不仅涵盖了传统理论,还对近年来的最新进展进行了全面总结,为读者提供了全面且深入的知识体系。
本书特色在于理论与实践的紧密结合。理论部分,作者从数学基础、统计理论、概率模型、信号模型等方面,系统地构建了信号检测与估计的理论框架;实践部分,则通过具体的案例分析、算法实现、系统设计,展示了理论在实际问题解决中的应用。此外,书中还包含了大量实例、习题和参考资料,有助于读者巩固理解、拓展知识边界。
总之,《信号检测与估计:理论与应用》是一部内容丰富、结构严谨、实用性强的专业书籍。无论是作为学术研究的工具书,还是作为学习指导的参考书,都能为读者提供宝贵的知识资源,帮助他们深入理解信号处理的精髓,掌握信号检测与估计的技术方法,进而推动相关领域的发展。
信号检测与估计:理论与应用目录
信号检测与估计:理论与应用目录
Part Ⅰ 评述章节
Chapter 1 评述概率
1.1 章节要点
1.2 概率定义
1.3 条件概率
1.4 贝叶斯定理
1.5 独立事件
1.6 随机变量
1.7 条件分布和密度
1.8 一个随机变量的函数
1.9 随机变量的时刻
1. 两个随机变量的分布
1. 多个随机变量
1. 平方误差估计(MSE)
1. 参考文献注释
1. 问题
Chapter 2 随机过程
2.1 章节要点
2.2 稳定过程
2.3 拟周期性过程
2.4 平均值和等价性
2.5 自相关函数
2.6 功率谱密度
2.7 离散时间随机过程
2.8 空间随机过程
2.9 随机信号
2. 参考文献注释
2. 问题
Chapter 3 信号表示与统计
3.1 章节要点
3.2 功率谱密度与自相关函数的关系
3.3 采样定理
3.4 线性时间不变和线性移不变系统
3.5 带通信号表示
3.6 参考文献注释
3.7 问题
Part Ⅱ 检测章节
Chapter 4 单样本二元假设检测
4.1 章节要点
4.2 假设检验与最大后验概率准则
4.3 贝叶斯准则
4.4 最大最小准则
4.5 赫曼-皮尔逊准则
4.6 第4章例题中使用的检测准则总结
4.7 顺序检测
4.8 参考文献注释
4.9 问题
Chapter 5 多样本二元假设检测
5.1 章节要点
5.2 多次测量示例
5.3 贝叶斯准则
5.4 其他准则
5.5 在加性高斯噪声中的最优数字检测器
5.6 过滤替代方案
5.7 连续信号高斯白噪声
5.8 连续信号色散高斯噪声
5.9 平衡接收器在AWGN中的性能
5. 更多接收器结构考虑
5. 顺序检测与性能
...
Part Ⅲ 估计章节
Part Ⅳ 应用章节
附录 A 分布和密度函数性质
附录 B 常见pdfs,cdfs,和特征函数
附录 C 多个正态随机变量
附录 D 自相关和功率谱密度的性质
附录 E LTI和LSI带限系统的等效性
附录 F 随机和序列理论
附录 G 适用于第6章、第7章和第章的评估
附录 H Gram-Charlier型系列
附录 I 移动用户检测
参考文献
术语表
索引
统计信号处理基础——估计理论
科研工作中涉及以下知识,现整理如下,以备日后参考。
检测理论可参考以下链接:经典估计理论——估计未知、固定的参数[1]Chapter 2 MVUE无偏估计(Unbiased estimator)
公式展示:[公式]
方差(Variance):[公式]
均方误差(Mean Square Error,MSE):[公式]
公式展示:[公式]
Chapter 3 Carmer-Rao lower bound(CRLB)
假设概率密度函数[公式]满足正则条件,即[公式]
那么无偏估计量的方差必定满足[公式]
若[公式]可化成[公式]
则[公式]
公式展示:[公式]
也就是说Fisher Information[公式]
#参数变化:如果要估计[公式],则CRLB为[公式]
Chapter 4 linear model一、常用线性模型
观测模型满足[公式],[公式]
则MVUE估计量为[公式]
公式展示:[公式]
对于线性模型来说,MVUE是有效的,它达到了CRLB,即[公式]
二、广义线性模型
当噪声不是高斯白噪声时,观测模型满足[公式],[公式],则需要将噪声进行白化处理,由于[公式]与[公式]都是正定的,则[公式]
公式展示:[公式]
则可以推出:[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
Chapter 5 一般MVUE
1、更一般找MVUE的方法(Neyman-Fisher Factorization Theorem)
steps:
(1)Neyman-Fisher分解定理求充分统计量;
(2)确定充分统计量是否完备;
(3)求充分统计量的函数以得到一个无偏估计;
两种方法:[公式]或[公式]
Chapter 6 最佳线性无偏估计BLUE一、BLUE限定估计量与数据呈线性关系
公式展示:[公式]
二、求解BLUE
(1)线性:[公式]
公式展示:[公式]
(2)无偏:[公式]
公式展示:[公式]
(3)最佳:(估计量方差最小)[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
故可以看成一个优化问题,即[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
通过拉格朗日乘子法构建函数,求导可得出[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
Chapter 7 最大似然估计MLE一、MLE
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
5. 决定N取多大的方法——Monte Carlo 方法
二、线性模型
若观测数据可由一般线性模型表示:[公式],[公式]是[公式]秩为[公式]的矩阵,[公式]是一个PDF为高斯分布的[公式]的噪声矢量,则[公式]的MLE为[公式]
[公式]是一个有效估计量,因为它达到了CRLB。
Chapter 8 最小二乘估计LS一、LS定义及优点
不需要知道统计模型,但需要知道信号模型;
信号模型[公式]
则LSE:[公式]
公式展示:[公式]
二、线性LSE理论
若[公式],[公式]为已知观测矩阵,则为线性LSE;
公式展示:[公式]
三、LSE几何解释
公式展示:[公式]
四、一些线性模型的总结:
公式展示:[公式],[公式],[公式],[公式]
BLUE的噪声为非高斯白噪声,ML和MVU为高斯白噪声!!!
贝叶斯估计理论——给出先验分布来进行估计
Chapter - 贝叶斯估计一、经典理论 VS 贝叶斯理论
二、贝叶斯风险的定义
定义代价函数为[公式],有以下三种类型代价函数
贝叶斯风险定义为[公式]
公式展示:[公式]
三、三种代价函数对应的估计量
公式展示:[公式]
MMSE性质:
(1)当先验分布不提供信息时,Bayesian模型下的MMSE估计量自动变成经典线性模型的MVUE;
(2)MMSE有仿射变换性质;eg:[公式]
(3)当[公式]和[公式]是联合高斯的,则对于独立的数据集MMSE具有可加性;
公式展示:[公式]
公式展示:[公式]
MAP性质:
(1)当[公式]时,MAP演变成Bayesian ML估计;
(2)如果[公式]和[公式]是联合高斯的,MAP=MMSE;
(3)在最大似然估计遇到的不变性对于MAP估计量不成立;
四、线性最小均方误差LMMSE
五、贝叶斯方法总结
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