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
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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android耿祥义课本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、写字机源码 vc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python源码如何安装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insightface源码文件开发采样、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、睿诚华智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