数字信号估计与检测 - 中国高校教材图书网
|
|
|
书名： |
数字信号估计与检测
|
| ISBN： | 978-7-5609-3647-5 |
条码： | |
| 作者： |
陈庆虎
相关图书
|
装订： | 平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 大32开 |
| 定价： |
￥32.80
折扣价：￥31.16
折扣：0.95
节省了1.64元
|
字数： |
|
| 出版社： |
华中科技大学出版社 |
页数： |
|
| 发行编号： | |
每包册数： |
|
| 出版日期： |
2009-05-01 |
|
|
| 内容简介： |
内 容 提 要
数字信号估计与检测是信息理论的一个重要分支。本书系统地讲述了数字信号估计与检测理论及其应用。信号估计的内容包括最小方差无偏估计的理论与方法、矩估计、极大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计、稳健性估计、信号波形估计。信号检测的内容包括信号检测的基础理论、信号检测的各种准则、确定性信号检测、随机性信号检测、信号的序列检测、信号的稳健性检测。
本书可供电子与通信学科各专业的研究生和高年级本科生使用，也可供从事电子与通信技术的广大科技人员作参考书。
|
| 作者简介： |
|
|
| 章节目录： |
目录
第1章信号估计与检测基础(1)
1.1确定性信号与随机信号(1)
1.2信号噪声分析(1)
1.2.1信号噪声分类(2)
1.2.2误差分类(3)
1.2.3随机误差的基本特性(3)
1.2.4随机误差的正态分布规律(4)
1.2.5随机信号的统计处理方法(4)
1.3信号估计与检测(5)
1.3.1平稳信号数学期望的估计问题(5)
1.3.2雷达系统的信号估计和信号检验问题(6)
1.3.3信号估计与检测问题的一般性描述(7)
1.4统计学基础(7)
1.4.1样本与统计量(7)
1.4.2几个重要的概率分布(10)
1.4.3矩阵的求导(16)
习题1(17)
第2章信号参数最小方差无偏估计(20)
2.1参数估计(20)
2.2最优准则(20)
2.2.1引例(20)
2.2.2均方误差(21)
2.2.3无偏估计(21)
2.2.4最小方差无偏估计(22)
2.3估计量方差的下限(22)
2.3.1CramerRao不等式(22)
2.3.2正态噪声干扰下信号的参数无偏估计方差下限(23)
2.3.3矢量参数无偏估计的方差下限(25)
2.3.4参数函数无偏估计的方差下限(26)
2.4线性模型参数的最小方差无偏估计(27)
2.5一般最小方差无偏估计(31)
2.5.1利用充分统计量求最小方差无偏估计(31)
2.5.2利用完备统计量求最小方差无偏估计(34)
2.5.3矢量参数的最小方差无偏估计求解(36)
习题2(37)
目录数字信号估计与检测第3章常用参数估计方法(42)
3.1矩估计(42)
3.1.1矩的物理意义(42)
3.1.2矩估计的定义(42)
3.1.3矩估计的性质(43)
3.2极大似然估计(43)
3.2.1似然函数(43)
3.2.2极大似然估计的定义和性质(44)
3.2.3参数函数与矢量参数的极大似然估计(46)
3.3最小二乘估计(47)
3.3.1数据回归模型与最小二乘估计原理(47)
3.3.2线性最小二乘估计(48)
3.4最佳线性无偏估计(50)
3.4.1最佳线性无偏估计量的定义(50)
3.4.2最佳线性无偏估计量求解(51)
3.4.3多维参数情况下的最佳线性无偏估计量(52)
3.5贝叶斯原理与贝叶斯估计(52)
3.5.1贝叶斯原理(52)
3.5.2贝叶斯估计(56)
3.6信号波形估计(59)
3.6.1波形估计的基本概念(59)
3.6.2连续过程的维纳滤波(60)
3.6.3离散过程的维纳滤波(66)
3.6.4离散过程的维纳预测器(70)
3.6.5维纳滤波的不足与发展(73)
3.7稳健性估计(74)
3.7.1稳健性的定义(74)
3.7.2M估计(75)
3.7.3L估计(77)
习题3(78)
第4章假设检验原理与信号检测准则(84)
4.1NeymanPearson决策理论(84)
4.1.1原假设与对立假设(84)
4.1.2检验规则(84)
4.1.3两类错误和势函数(84)
4.1.4检验的水平、限定犯第一类错误的原则(85)
4.1.5最优检验(85)
4.1.6似然比与一致最有效检验求解(86)
4.2正态假设下的假设检验基本模型(87)
4.2.1一个正态总体的情形(87)
4.2.2两个正态总体的情形(90)
4.3实用信号检测准则(92)
4.3.1似然比函数(93)
4.3.2NP检测准则(93)
4.3.3极大后验概率准则(94)
4.3.4最小错误概率准则(95)
4.3.5贝叶斯准则及其判决规则(96)
4.3.6信号参数未知的信号检测器(97)
4.3.7信号参数是随机变量的信号检测器(98)
习题4(98)
第5章确定性信号检测(104)
5.1已知信号的存在性检测(104)
5.1.1原假设与对立假设(104)
5.1.2匹配相关器与匹配滤波器(104)
5.1.3检测器(105)
5.1.4门限γ的确定(106)
5.1.5正态色噪声情况下信号存在性检测(107)
5.2多元已知信号检测(108)
5.2.1最小距离分类器(108)
5.2.2二元信号的检测(108)
5.3具有未知参数的确定性信号检测(110)
5.3.1未知振幅的检测(110)
5.3.2未知到达时间(112)
5.3.3余弦信号的检测(113)
5.4线性模型检测(116)
5.5高斯噪声方差未知的确定性信号存在性检测(121)
习题5(122)
第6章随机性信号检测(126)
6.1高斯过程的检测(126)
6.1.1零均值高斯过程的检测(126)
6.1.2一般高斯过程的检测(127)
6.1.3随机线性模型的检测(127)
6.2随机参数信号的检测(129)
6.2.1随机相位信号的检测(129)
6.2.2随机相位和随机振幅信号的检测(130)
习题6(131)
第7章序列检测与稳健性检测(133)
7.1信号的序列检测(133)
7.1.1信号序列检测的基本概念(133)
7.1.2两个门限γ0和γ1的计算方法——瓦尔德序列检测(134)
7.1.3序列检测的平均观测次数(135)
7.2稳健性检测(138)
7.2.1稳健性检测的定义(138)
7.2.2混合模型与决策准则(139)
7.2.3稳健性似然比检测(140)
7.2.4加性污染的高斯噪声中确定信号的稳健性检测(142)
习题7(144)
附录(146)
附录ACramerRao不等式证明(146)
附录B矢量参数CramerRao不等式证明(148)
附录CNeymanFisher因子分解定理证明(150)
附录D定理2.5.2的证明(152)
附录E参数极大似然估计的渐近分布证明(153)
附录F标量最佳线性无偏估计量的推导(154)
附录GNeymanPearson引理证明(155)
附录HNeymanPearson定理证明(156)
附录I 最小错误概率检测器证明(157)
参考文献(158)
|
| 精彩片段： |
前言
信号估计与信号检测是信号与信息处理学科的基础理论方法。有关的教材和参考书已不少，相关的教材与参考书可分为两类：第一类是数学专业的学者所编著的，强调参数估计与假设检验理论方法的严谨性，在工程技术的实用性上还有所欠缺，同时对读者的数学基础要求较高；第二类是工程技术专业的学者所编著的，强调工程技术的实用性，对理论方法的系统性、严谨性的表达往往有所欠缺。事实上适合于信号与信息处理专业硕士生使用的教材并不多。
作为硕士研究生教材，理论方法的系统性、严谨性以及工程技术的实用性都应兼顾。《统计信号处理基础——估计与检测理论》（Steven M. Kay著，罗鹏飞译）是一本很好的参考书，但此书内容太多，不适合作教材。
本教材是在武汉大学通信与信息专业硕士研究生课程讲义的基础上形成的。本书注重理论方法的系统性、严谨性，同时也重视方法的工程实用性，重视理论联系实际，取材注意结构的完整性和内容的典型性。每个章节层次清晰，简单明了，深入浅出，易于读者学习。
第1章论述了信号的随机性，概述了信号检测与估计的基本概念。由于检测与估计两个问题是密切相关的，所以将两者的基本概念和基本理论共同放在第1章中讨论。第2章重点讲述了信号参数的最小方差无偏估计理论与方法，讲述了线性模型的最小方差无偏估计理论及方法。第3章讲述了经典的参数估计方法，其中也讨论了信号波形的估计问题。第4章重点讲述了信号检测的理论基础——假设检验基础理论，然后着重讲述了信号的检测准则，如NP准则、最小错误率准则等这些在实用中很重要的准则。第5章研究了确定信号的检测，包括信号的存在性检测（主要是对二元信号存在性检测）、具有未知参数的确定信号检测以及线性模型的检测问题。第6章论述了随机信号的检测问题。第7章介绍了序列检测和稳健性检测。序列检测是针对固定样本检测的缺点提出的，它具有提高样本效率的突出优点；稳健性检测是找寻一种根据某种性能的最不利的分布函数，然后针对最不利函数用参量检测的方法按照某一准则设计一种局部最佳检测器。
本书是为研究生的“信号估计与检测理论”课程编写的教材，基本内容也适用于高年级本科生。学习本教材的读者，需要有“概率论”、“随机信号分析”、“信号与系统”等课程的基础。为了使理论紧密地联系实际，在各章末都配有习题，以加深读者对本章内容的理解。
由于作者水平有限，书中难免存在一些缺点或错误，殷切希望广大读者批评指正。
陈庆虎
2009年2月
|
| 书 评： |
|
|
| 其 它： |
|
|
|
