信号检测与估值理论及应用(研究生)

信号检测与估值是随机信号统计处理的重要基础理论，也是随机信号分析的应用之一。本书扼要介绍了统计信号处理的基本概念和发展历史，回顾了随机信号分析的基本概念，论述了信号统计检测的基本理论、实际噪声中信号的波形检测和信号参量的统计估计理论，并介绍了信号检测与估值理论在遥感图像变化检测、人脸识别和雷达信号处理方面的应用。本书可作为电子信息专业研究生的教材，也可供相关专业工程技术人员参考。

   第1章 信号检测与估计概论

1.1 引言

1.2 信号的随机性及其统计处理方法

1.2.1 信号的随机性

1.2.2 随机信号统计处理的理论和方法

1.3 信号检测与估计理论概述

1.4 统计信号处理发展简史

1.4.1 统计理论的发展

1.4.2 应用技术的发展

第2章 信号检测与估计理论的基础知识

2.1 引言

2.2 离散随机信号的统计特性描述

2.2.1 离散随机信号的概率密度函数

2.2.2 离散随机信号的统计平均量

2.2.3 离散随机信号矢量的联合概率密度函数

2.2.4 离散随机信号矢量的统计平均量

2.2.5 离散随机信号矢量各分量之间的互不相关性和相互统计独立性

2.2.6 高斯离散随机信号矢量的统计特性

2.2.7 离散随机信号的函数

* 2.2.8 离散随机信号的特征函数

2.3 连续随机信号的统计特性描述

2.3.1 连续随机信号的概率密度函数

2.3.2 连续随机信号的统计平均量

2.3.3 连续随机信号的平稳性

2.3.4 平稳连续随机信号的各态历经性

2.3.5 连续随机信号的正交性、互不相关性和相互统计独立性

2.3.6 平稳连续随机信号的功率谱密度

2.3.7 高斯连续随机信号

2.3.8 常用随机信号

* 2.4 复随机信号的统计特性描述

2.4.1 复随机信号

2.4.2 复离散随机信号的统计特性描述

2.4.3 复连续随机信号的统计特性描述

2.4.4 广义平稳的复连续随机信号I

2.4.5 复高斯连续随机信号

2.5 线性时不变系统对平稳连续随机信号的响应

2.5.1 平稳连续随机信号y（t）的平稳性

2.5.2 平稳连续随机信号y（t）的主要统计平均量

2.6 噪声及其统计特性描述

2.7 信号及其统计特性描述

第3章 信号状态的统计检测理论

3.1 引言

3.2 信号状态统计检测理论的概念

3.2.1 二元信号状态的统计检测

3.2.2 M元信号状态的统计检测

3.3 二元信号的贝叶斯检测准则

3.3.1 平均代价与贝叶斯检测准则的概念

3.3.2 很好判决式

3.3.3 检测性能分析

3.4 二元信号的派生贝叶斯检测准则

3.4.1 最小平均错误概率检测准则

3.4.2 优选后验概率检测准则

3.4.3 极小化极大检测准则

3.4.4 奈曼一皮尔逊检测准则

3.5 高斯观测信号时二元信号状态的统计检测

3.5.1 信号检测的很好判决式

3.5.2 不等均值矢量、等协方差矩阵条件下的信号检测

* 3.5.3等均值矢量、不等协方差矩阵时信号的检测

3.6 M元信号状态的统计检测

3.6.1 M元信号的贝叶斯检测准则

3.6.2 M元信号的最小平均错误概率检测准则

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 匹配滤波器的特性

……

第5章 信号参量的统计估计理论

第6章 统计信号处理理论的应用

附录Ⅰ 连续信号运算的有限表示

附录Ⅱ 雷达接收机似然比检验式

附录Ⅲ 很好估计量平均风险

参考文献