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甘俊英，孙进平，余义斌 著

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• 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

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出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030477910

商品编码：29704756456

包装：平装-胶订

出版时间：2017-01-01

基本信息

书名：信号检测与估计理论

定价：88.00元

作者：甘俊英,孙进平,余义斌

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2017-01-01

ISBN：9787030477910

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：128开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词《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*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。

内容提要

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目录

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目录

前言
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
1.4内容编排
第2章信号基础
2.1引言
2.2概率与变量
2.2.1概率论基础
2.2.2变量
2.2.3变量的数字特征
2.2.4常用概率分布
2.3过程
2.3.1过程的基本概念
2.3.2平稳过程
2.3.3各态历经（遍历）过程
2.3.4功率谱密度
2.3.5白噪声过程
2.3.6信号通过线性系统
2.4离散信号
2.4.1序列的统计描述
2.4.2平稳序列
2.4.3信号的采样定理
2.4.4时间序列信号模型
2.5卡亨南—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信号仿真
2.6.1MATLAB的统计函数
2.6.2数与序列的产生
2.6.3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均错误概率准则
3.4.3极小化极大准则
3.4.4奈曼—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小有利分布对
3.10.4信号的鲁棒检测
习题
第4章信号波形的检测
4.1引言
4.2匹配滤波器理论
4.2.1匹配滤波器的概念
4.2.2匹配滤波器的设计
4.2.3匹配滤波器的主要特性
4.3高斯白噪声中确知信号的检测
4.3.1简单二元信号波形的检测
4.3.2一般二元信号波形的检测
4.3.3多元信号波形的检测
4.4高斯色噪声中确知信号的检测
4.4.1正交函数展开法
4.4.2白化法
4.4.3广义匹配滤波器法
4.5参量信号的检测
4.5.1相位信号波形的检测
4.5.2振幅与相位信号波形的检测
4.5.3频率信号波形的检测
习题
第5章估计理论基础
5.1引言
5.2信号参量估计性能
5.2.1无偏性
5.2.2有效性
5.2.3一致性（收敛性）
5.2.4充分性
5.2.5克拉默—拉奥不等式
5.3信号参量估计基本理论
5.3.1经典估计（矩估计）
5.3.2贝叶斯估计
5.3.3大后验估计
5.3.4大似然估计
5.3.5极大极小估计（Minimax Estimation）
5.3.6线性均方估计
5.3.7小二乘估计
5.4多参量估计基本理论
5.4.1多参量估计方法
5.4.2非多参量估计的误差边界
5.4.3多参量估计的误差边界
5.5连续波估计理论
5.5.1连续波估计问题
5.5.2无记忆调制系统
5.5.3有记忆调制系统
5.5.4均方估计误差下界
5.5.5多维波形估计
5.6高斯色噪声中信号参量的估计
5.6.1非参量的估计
5.6.2参量的估计
习题
第6章信号波形的估计
6.1引言
6.2维纳滤波
6.2.1波形佳线性滤波
6.2.2维纳—霍普夫（Wiener—Hopf）积分方程
6.2.3维纳滤波器
6.3离散系统的维纳滤波
6.4标量信号的卡尔曼滤波
6.4.1信号模型与观测模型
6.4.2佳线性递推滤波
6.4.3佳线性递推预测
6.4.4滤波与预测的关系
6.5矢量信号的卡尔曼滤波
6.5.1信号模型与观测模型
6.5.2佳线性滤波和预测
6.5.3一步递推预测
6.5.4递推滤波
6.5.5卡尔曼滤波与预测公式集
6.5.6卡尔曼滤波的特点
6.6卡尔曼滤波的发散问题
6.6.1发散现象及其原因
6.6.2克服发散的方法
6.7卡尔曼滤波的推广
6.7.1色噪声环境下的卡尔曼滤波
6.7.2扩展卡尔曼滤波
6.7.3不敏卡尔曼滤波算法
6.8常增益滤波方法
6.8.1α—β滤波
6.8.2α—β—γ滤波
6.8.3常增益滤波应用
6.9应用示例
6.9.1基于维纳滤波器的噪声抑制
6.9.2简单的卡尔曼滤波示例
习题
……
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

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的海洋：从微弱回响到智慧洞察》 在这瞬息万变的现代世界，信息如潮水般涌动，我们每天都被海量的数据和信号所包围。从智能手机的无线通讯，到医疗影像的诊断，再到天文望远镜捕捉到的遥远星系信息，再到地下勘探揭示的地质构造，信号无处不在，它们承载着我们理解世界、做出决策的关键线索。然而，这些信号往往伴随着杂乱无章的噪声，它们的真实面貌被掩盖，微弱的呐喊淹没在喧嚣之中。如何从这片信号的海洋中，精准地捕捉到我们所需要的那一缕至关重要的信息，并从中提炼出有价值的洞察，这正是我们面临的挑战，也是本书所要探索的核心。 本书并非一本关于“信号检测与估计理论”本身的书，尽管它会触及并借鉴其中深邃的原理。相反，它是一次生动的实践之旅，旨在揭示如何在现实世界的复杂场景中，运用各种巧妙的策略和精妙的工具，去“听见”那些难以察觉的信号，“看见”那些被噪声遮蔽的真相。我们将目光投向那些看似平淡无奇，实则蕴含丰富信息的数据流，探索它们从诞生到被解读的整个过程，并思考如何在这个过程中，实现效率、准确性和鲁棒性的最大化。 我们首先将踏入“信号的识别之门”。想象一下，在一片寂静的夜空中，能否仅凭肉眼难以辨别的微弱闪光，就能判断出它是否是一颗具有特定性质的恒星？在嘈杂的实验室里，能否从一段饱受干扰的生物电信号中，准确区分出正常与异常的模式？在繁忙的通信信道中，能否在海量数据流中，可靠地识别出属于自己的那段通信？这些都是信号识别的经典场景。本书将深入剖析识别信号所面临的固有挑战：噪声的干扰，信号形态的模糊，以及数据本身的随机性。我们将介绍一系列非参数化和参数化的方法，它们如同侦探手中的放大镜和显微镜，能够放大细节，辨别真伪。我们会探讨统计决策的框架，理解如何基于概率和证据，做出最优的“是”或“否”的判断。我们将学习如何构建判决规则，无论是在二元分类问题中区分两种不同的信号状态，还是在多类识别任务中分辨出更复杂的信号类型。此外，我们还将关注信号识别在实际应用中的一些高级技巧，例如如何利用信号的先验知识来指导识别过程，以及如何处理分类器输出的置信度信息，以便在结果不确定的情况下做出更审慎的决策。 随之而来的是“信号的量化之径”。当我们确信我们已经捕捉到某个信号后，下一个亟待解决的问题是如何精确地描述它的特性，或者说，如何“测量”它。一个微弱的雷达回波，究竟代表了多远的距离和多大的反射强度？一段医学影像中的病灶，其大小、形状和密度究竟是多少？一个传感器记录下的温度变化，其精确的数值是多少？这些问题都指向信号的量化。本书将带领读者穿越量化信号的复杂领域，探索如何从不确定和嘈杂的数据中，提取出关于信号参数的精确估计。我们将学习如何利用各种统计估计算法，从极大似然估计的“最佳猜测”到最小均方误差估计的“平均最优”，了解它们各自的优势和局限。我们会深入研究最小方差无偏估计（MVUE）的理论，理解它作为理想估计量的地位，并探讨在实际场景中如何逼近这一理想。本书还将介绍一些面向实际应用的估计技术，例如如何利用滤波器来平滑噪声，从而提高估计的精度，以及如何处理多传感器测量带来的信息融合问题，以获得更全面、更准确的参数估计。我们还会讨论估计的性能评估，例如均方误差（MSE）的概念，以及如何通过统计分析来量化估计的不确定性。 然而，信号的出现并非总是孤立的，它们往往隐藏在动态变化的环境中，或者本身就具有随时间演变的特性。因此，理解“信号的追踪之舞”就显得尤为重要。想象一下，在一片茫茫大海中，如何实时追踪一艘正在航行的船只？在复杂的交通网络中，如何预测车辆的行驶轨迹？在一个动态变化的股票市场中，如何捕捉到预示价格变动的微弱信号？这些都属于信号追踪的范畴。本书将深入探讨如何在一个不确定的动态环境中，实时地估计和预测信号的轨迹和状态。我们将介绍卡尔曼滤波的经典框架，它就像一个智能的追踪者，能够不断融合新的测量信息，并预测信号在未来的状态。我们会从线性卡尔曼滤波的基础出发，逐步过渡到非线性场景下的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），理解它们在不同应用场景下的适用性。此外，我们还将触及粒子滤波等更强大的跟踪算法，它们能够处理更复杂的非线性动态和非高斯噪声。在信号追踪的过程中，我们还将关注如何评估追踪的性能，例如如何衡量估计状态的误差，以及如何设计更鲁棒的追踪器以应对环境的剧烈变化。 在信号处理的世界里，理解和应对“噪声的干扰与抑制”是不可或缺的一环。噪声，如同潜伏在信号海洋中的暗流，时刻威胁着我们获取真实信息的能力。它可能是来自设备的随机波动，可能是来自环境的电磁干扰，也可能是数据采集过程中的固有误差。本书将系统地探讨噪声的来源、特性以及对信号检测和估计的影响，并介绍一系列行之有效的抑制策略。我们将从噪声模型入手，理解高斯噪声、脉冲噪声等不同噪声类型的特点，并学习如何根据噪声的统计特性来选择合适的处理方法。在信号检测方面，我们会介绍如何设计能够抵抗噪声影响的检测器，例如利用信号的能量和相关性来判断信号的存在。在信号估计方面，我们将探讨如何利用滤波器技术，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，来滤除特定频段的噪声。我们还将介绍更高级的降噪技术，例如基于小波变换的自适应降噪方法，以及一些机器学习在噪声抑制中的应用。本书将强调，理解噪声的本质是有效抑制噪声的关键，而巧妙的降噪技术则能极大地提升信号的清晰度和可用性。 最后，我们还将目光聚焦于“信号的应用之翼”。理论的探索终究要回归实践，信号处理的强大之处在于它能够驱动无数的实际应用，赋能我们的生活和科技。本书将通过一系列生动的案例，展现信号检测与估计理论在各个领域的广泛应用。在通信领域，我们将看到如何通过精密的信号检测和参数估计，实现高速、可靠的无线通信。在医学诊断中，我们将理解如何从医学影像（如X光、CT、MRI）中提取关键信息，辅助医生进行疾病的早期发现和准确诊断。在遥感和地理信息系统中，我们将学习如何从卫星和无人机采集的图像信号中，识别地物、监测环境变化。在金融领域，我们将探讨如何从市场数据中捕捉交易信号，进行量化交易和风险管理。在工业自动化中，我们将看到如何通过传感器信号的检测和估计，实现对生产过程的精确控制和优化。本书将强调，掌握信号处理的核心原理，就是掌握了理解和改造世界的一种强大工具。 本书旨在以一种深入浅出、循序渐进的方式，带领读者领略信号处理的魅力。它不是一个枯燥的理论堆砌，而是一次充满探索和发现的旅程。我们希望通过本书，读者能够建立起一种直观的、基于原理的信号分析能力，不仅能够理解为何某些方法有效，更能触类旁通，将这些知识应用于解决自己面临的实际问题。在这片信号的海洋中，愿读者能够成为一名技艺精湛的导航者，从微弱的回响中捕捉真相，从纷繁的数据中洞察智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，很大程度上取决于作者的叙事节奏。它没有一开始就抛出复杂的随机微分方程，而是从最基础的二元假设检验问题入手，通过引入信息论中的熵和互信息等概念，逐步引导读者进入概率密度函数的复杂世界。这种由浅入深的叙事节奏，极大地降低了读者的心理门槛。我特别注意到作者在处理“估计”这一主题时，非常注重“模型”与“数据”之间的关系。例如，在讨论参数估计时，如何根据观测数据来修正我们对系统模型参数的先验信念，这个迭代优化的过程被描绘得细致入微。对于那些试图将理论应用于实际雷达、声纳或无线通信系统设计的人来说，这本书提供的不仅仅是公式，更是一种解决问题的思维范式：先建立数学模型，然后根据观测数据进行最优决策或估计。这种脚踏实地的讲解方式，使得整本书充满了可操作性和实用性。

评分☆☆☆☆☆

老实说，初次拿起这本书时，我对它能否完全覆盖我工作中遇到的那些“棘手”的非平稳信号处理问题持怀疑态度。毕竟，很多教材过于理想化。然而，当我读到关于自适应检测和跟踪算法的部分时，我的看法彻底改变了。书中不仅清晰地解释了经典Wiener滤波的局限性，还详细阐述了如何通过引入状态空间模型来克服这些限制，特别是对扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的原理剖析，简直是教科书级别的。作者在这些部分的处理上，展现了一种超越纯理论的工程洞察力，比如如何处理量测噪声和过程噪声的比重对估计性能的影响，并提供了相应的灵敏度分析。这本书的价值在于，它成功地架起了理论数学与复杂工程实践之间的桥梁，让原本看似遥不可及的最优解，在实际应用中变得触手可及。它是一本值得反复研读、常备案头的工具书和思想启迪之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅覆盖了经典最优检测和估计理论的核心内容，如 Neyman-Pearson 准则、C-R 界等，更难能可贵的是，它将现代信号处理的前沿思想也融入其中。例如，在非高斯、非线性系统的估计部分，书中对粒子滤波（Particle Filtering）的介绍虽然篇幅不算特别长，但对基本思想的阐述却非常到位，点明了这种方法的优势和局限性。这使得这本书的适用范围得到了极大的拓宽，它既能服务于初学者建立坚实的理论基础，也能为有一定经验的研究人员提供深入思考的切入点。我个人非常欣赏作者在介绍高维问题的处理方法时，所展现出的数学功底，那种对矩阵分解和特征值分析的娴熟运用，让原本复杂的高维优化问题变得有迹可循。阅读这本书，就像攀登一座结构精良的山峰，每一步都有明确的指示牌，最终到达山顶时，视野豁然开朗，对整个信号处理领域的认识也提升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的内部，首先被它清晰的排版和详尽的图示所吸引。很多理论书籍往往因为图表过于简略，导致读者需要花费大量精力去自行绘制才能理解其几何意义。然而，这本书在这方面做得非常出色，每一个关键概念，无论是希尔伯特空间中的投影，还是在高斯信道下的最优解，都有清晰、准确的图形辅助。特别是关于阈值检测的那一章节，作者没有停留在“选择最佳阈值”的表面，而是深入探讨了在不同先验概率和误码率约束下的折衷方案，这对于实际系统设计中，需要在性能和复杂度之间进行权衡的工程师来说，具有极高的参考价值。阅读过程中，我发现作者的语言风格非常注重逻辑的严密性，每一个论断都有可靠的数学基础支撑，没有丝毫的主观臆断。读完一章，你会有一种豁然开朗的感觉，仿佛所有散落的知识点都被这条清晰的逻辑主线串联了起来，构建起一个坚固的知识体系框架。这种结构化的学习体验，极大地提升了我的学习效率和满足感。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号检测与估计理论》的封面设计着实抓人眼球，深蓝色的背景配上简洁的白色字体，透露出一种严谨而深邃的气质。我花了些时间浏览了目录，发现它对概率论和随机过程的基础知识回顾得非常到位，这对于我这种非科班出身，但又对信号处理有浓厚兴趣的读者来说，简直是福音。书中对贝叶斯决策论的阐述，那种层层递进的逻辑，让人在理解复杂公式推导时，能够抓住核心思想，而不是迷失在数学的海洋里。特别是它对最小均方误差（MMSE）估计和最大后验概率（MAP）估计的对比分析，不仅给出了详尽的数学推导，还结合了一些经典的通信系统场景进行案例说明，使得抽象的概念瞬间变得生动起来。我特别欣赏作者在讲解过程中，总是能巧妙地将理论与实际工程问题联系起来，比如在介绍卡尔曼滤波时，那种从离散时间系统到连续时间系统的过渡处理得非常平滑自然，没有丝毫的突兀感。这不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师在旁边细心指导，让人感觉学习的道路上不再孤单，充满信心去攻克那些看似高不可攀的技术难题。