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[正版新书] 信号检测与估计(第3版) 张立毅,张雄、李化 清华大学出版社 ①信号检测-高等学校-教材 ②参数估计-高等
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书名: | 信号检测与估计(第3版) |
出版社: | 清华大学出版社 |
出版日期 | 2023 |
ISBN号: | 9787302636564 |
本书共12章,系统地介绍了信号检测与估计的基本理论。首先,阐述本课程的基础理论、随机信号分析及其统计描述;其次,介绍经典检测理论、确知信号的检测、随机参量信号的检测、多重信号的检测,以及序贯检测等基本检测理论和方法;最后,介绍经典估计、信号参量估计、信号波形估计(维纳滤波、卡尔曼滤波和自适应滤波),以及功率谱估计等基本估计理论及方法。 在编写过程中,既注重结构的完整性和内容的连续性、理论推导的循序性和语言描述的精炼性,也强调了信息技术的应用性和部分定理、准则、公式的溯源性。力求从简到繁、由浅入深、循序渐进、通俗易懂,既利于教师讲授,也便于学生自学。 本书可以作为电子信息类各专业高年级本科生和研究生的教材,也可供从事电子与通信技术的广大科技人员参考。 |
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近20年来信号检测与估计理论得到蓬勃发展,新的理论和方法大量涌现,应用领域不断扩展。为了帮助有志于从事信息科学技术的初学者迅速入门,本书着重从基础与框架入手,既注重理论的严密性,又强调实际应用,试图在以下几个方面形成特色。 (1) 重点突出。在有限篇幅内,重点介绍信号检测与估计的经典理论,注重基本概念和基本方法的阐述。对于初学者来说,掌握了这些基本理论,就为进行本学科更深层次的学习与研究奠定了基础。 (2) 体系完整。首先注重结构的完整性和内容的连续性,按照惯例,先介绍信号检测,后介绍信号估计,从确知信号检测到随机参量信号和多重信号检测,从参数估计到波形和谱估计,由浅入深,循序渐进。其次,强调理论推导的循序性和语言描述的精炼性,为了便于教师讲授和学生自学,理论推导环环紧扣,从简到繁,由易到难,力求通俗易懂,便于理解。 (3) 实例丰富。本书运用大量实际信号处理问题来说明相关理论,使理论叙述更加生动和易于理解,同时本书还提供大量的例题,各章均安排一定数量的思考题和习题,便于读者理解和巩固所学的概念和方法,提高分析问题和解决问题的能力。 |
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目录 第1章绪论1 1.1信号检测与估计理论的研究对象1 1.2信号检测与估计理论的发展历程1 1.2.1初创和奠基阶段1 1.2.2迅猛发展阶段2 1.2.3成熟阶段2 1.3本课程的性质和内容安排2 思考题4 知识扩展4 第2章随机信号及其统计描述5 2.1随机过程5 2.1.1随机过程的概念5 2.1.2随机过程的统计描述6 2.1.3随机过程的平稳性与各态历经性8 2.1.4随机过程的独立性、相关性和正交性11 2.1.5平稳随机过程的功率谱密度函数12 2.1.6复随机过程及其统计特性14 2.2随机过程的正交级数表示15 2.2.1完备的正交函数集15 2.2.2随机信号的卡亨南洛维展开15 2.2.3*格拉姆施密特正交化法21 2.3*实信号的复数表示法与希尔伯特变换23 2.3.1实信号的复数表示法与希尔伯特变换23 2.3.2希尔伯特变换的性质24 2.4高斯噪声与白噪声26 2.4.1高斯噪声26 2.4.2白噪声28 本章小结28 思考题30 习题30 计算机仿真31 知识扩展39 第3章经典检测理论40 3.1检测理论的基本概念40 3.2最大后验概率准则42 3.2.1接收机结构形式42 3.2.2接收机性能评价43 3.3最小风险Bayes准则45 3.3.1接收机结构形式45 3.3.2Bayes准则与最大后验概率准则的关系47 3.4最小错误概率准则47 3.5极大极小准则49 3.5.1不同P(H0)下的Bayes风险50 3.5.2假定P(H0)=q1,实际P(H0)不一定 是q1时的平均风险50 3.6NeymanPearson准则52 3.7M元检测55 3.7.1M元检测的Bayes准则55 3.7.2M元检测的最大后验概率准则56 3.7.3M元检测的最大似然检验准则56 本章小结58 思考题59 习题59 计算机仿真60 知识扩展63 第4章确知信号的检测65 4.1高斯白噪声下二元确知信号的检测65 4.1.1接收机的结构形式65 4.1.2接收机的检测性能68 4.23种常用系统性能评价71 4.2.1相干相移键控系统71 4.2.2相干频移键控系统72 4.2.3相干启闭键控系统73 4.3高斯白噪声下多元确知信号的检测74 4.3.1接收机的结构形式74 4.3.2*接收机的检测性能74 4.4*高斯色噪声中确知信号的检测76 4.4.1KarhunenLoève展开法77 4.4.2接收机的结构形式77 4.4.3接收机的检测性能80 4.4.4最佳信号波形83 4.5匹配滤波器85 4.5.1最大信噪比准则85 4.5.2白噪声背景下的匹配滤波器86 4.6广义匹配滤波器90 4.6.1积分方程的近似解法90 4.6.2预白化方法91 4.6.3白化滤波器的构成91 本章小结92 思考题94 习题94 计算机仿真95 知识扩展107 第5章随机参量信号的检测108 5.1复合假设检验108 5.1.1复合假设检验的Bayes准则108 5.1.2复合假设检验的NeymanPearson准则111 5.1.3复合假设检验的最大似然检验准则112 5.2随机相位信号的检测112 5.2.1最佳检测系统的结构112 5.2.2检测性能115 5.3随机相位和振幅信号的检测118 5.3.1最佳检测系统结构118 5.3.2检测性能119 5.4随机频率信号的检测120 5.4.1随机相位和频率信号的检测121 5.4.2随机相位和频率、振幅瑞利衰减信号的检测122 5.4.3一种多元信号的检测方法124 5.5随机时延信号的检测124 5.5.1随机相位和时延信号的检测124 5.5.2随机相位、频率和时延信号的检测126 本章小结127 思考题128 习题128 计算机仿真129 知识扩展133 第6章多重信号的检测135 6.1确知脉冲串信号的检测135 6.1.1似然比检验和最优处理器135 6.1.2检测性能137 6.2随机参量脉冲串信号的检测138 6.2.1随机相位非相干脉冲串信号的检测138 6.2.2随机振幅和相位脉冲串信号的检测141 本章小结144 思考题145 习题145 计算机仿真145 知识扩展155 第7章序贯检测156 7.1序贯检测的一般原理156 7.2序贯似然比检测157 7.2.1判决规则157 7.2.2检测门限158 7.2.3平均取样数160 7.2.4判决终止的必然性161 7.3序贯检测的实例分析163 本章小结166 思考题167 习题167 知识扩展167 第8章经典估计理论168 8.1引言168 8.2Bayes估计168 8.2.1代价函数的形式168 8.2.2Bayes估计准则169 8.3最大后验估计171 8.4最大似然估计172 8.5最小二乘法估计174 8.5.1最小二乘法174 8.5.2线性信号模型的最小二乘法估计175 8.6估计量的性质177 8.6.1无偏性177 8.6.2一致性178 8.6.3充分性178 8.6.4有效性179 8.7克拉默拉奥不等式180 8.7.1克拉默拉奥不等式的形式180 8.7.2几点讨论181 8.8估计的最小均方误差界182 本章小结185 思考题185 习题186 计算机仿真187 知识扩展190 第9章信号参量的估计192 9.1概述192 9.1.1估计量的计算192 9.1.2估计量的性能分析192 9.2振幅估计193 9.2.1振幅估计量的计算193 9.2.2振幅估计量的性能分析194 9.3相位估计195 9.4时延估计197 9.4.1时延估计量的计算197 9.4.2雷达自动距离跟踪环路199 9.4.3时延估计量的性能分析200 9.5频率估计200 本章小结202 思考题202 习题202 计算机仿真203 知识扩展205 第10章维纳滤波和卡尔曼滤波207 10.1概述207 10.2维纳滤波208 10.2.1连续过程的维纳滤波208 10.2.2离散过程的维纳滤波210 10.3卡尔曼滤波218 10.3.1卡尔曼滤波的信号模型218 10.3.2卡尔曼滤波器的设计218 本章小结222 思考题223 习题223 计算机仿真223 知识扩展226 第11章自适应滤波227 11.1自适应滤波概述227 11.1.1自适应滤波的基本概念227 11.1.2自适应滤波的组成227 11.1.3自适应滤波的分类227 11.1.4自适应滤波的性能指标228 11.2最小均方自适应滤波算法228 11.2.1基本原理228 11.2.2均方误差性能曲面230 11.2.3算法形式232 11.2.4收敛特性233 11.3递归最小二乘自适应滤波算法236 11.3.1算法原理236 11.3.2RLS算法和LMS算法的比较239 本章小结239 思考题240 习题240 计算机仿真241 知识扩展244 第12章功率谱估计246 12.1概述246 12.2经典谱估计法247 12.2.1间接法247 12.2.2直接法250 12.3现代谱估计法254 12.3.1信号模型及其选择255 12.3.2AR模型谱估计法256 12.4白噪声中正弦信号的谱估计261 12.4.1最大似然法261 12.4.2Capon谱估计法263 本章小结264 思考题265 习题266 计算机仿真266 知识扩展268 参考文献270 |
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