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博客导航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、射频校准 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stl库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。还讨论了噪声的游戏asp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、洗车app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
