信号检测与估计

本书系统介绍信号检测与估计理论及应用。共 分五章：第1章随机过程基本知识；第2章信号检测 理论；第3章信号波形检测理论；第4章信号参量估 计基本理论；第5章信号波形估计理论。本书可作为 信息与通信工程学科研究生和电子信息类高年级本 科生“信号检测与估计”、“统计信号处理”等课 程的教材。学习本教材的读者需要具备“概率论” 、“信号与系统”以及“数字信号处理”等课程的 基础知识。

第1章 随机过程基本知识 1.1 引言 1.2 随机变量基本概念 1.2.1 随机事件与概率 1.2.2 随机变量的分布函数 1.2.3 随机变量的数字特征 1.2.4 多维高斯分布随机变量 1.2.5 随机变量函数的概率密度函数 1.3 随机过程基本知识 1.3.1 随机过程的基本概念 1.3.2 随机过程的分布函数 1.3.3 随机过程的数字特征 1.3.4 随机过程的平稳性和遍历性 1.3.5 平稳随机过程的功率谱密度 1.3.6 平稳随机过程通过线性系统的输出 1.4 高斯过程与白噪声 1.4.1 高斯过程 1.4.2 白噪声 1.5 窄带随机过程 1.5.1 希尔伯特变换与解析过程 1.5.2 窄带随机过程概述 1.6 随机信号的卡亨南-洛维展开 1.6.1 完备的正交函数集 1.6.2 随机信号的卡亨南-洛维展开 1.6.3 主成分分析-离散形式的K-L变换 1.7 马尔可夫链简介 1.7.1 马尔可夫链的定义 1.7.2 一步转移概率 1.7.3 n步转移概率 1.7.4 初始概率和绝对概率 思考题和练习题 第2章 信号检测理论 2.1 引言 2.2 二元假设检验及判决准则 2.2.1 二元假设检验基本概念 2.2.2 贝叶斯准则 2.2.3 最小平均错误概率准则 2.2.4 最大后验概率准则 2.2.5 极大极小化准则 2.2.6 奈曼-皮尔逊准则 2.2.7 接收机工作特性曲线 2.3 多元信号检测 2.3.1 贝叶斯准则 2.3.2 最大后验概率准则 2.3.3 最大似然函数准则 2.4 复合假设检验 2.4.1 概率密度函数已知的随机参量二元信号的检测（贝叶斯检验） 2.4.2 概率密度函数未知的随机参量二元信号的检测（奈曼-皮尔逊检验） 2.4.3 概率密度函数未知的随机参量二元信号的检测（广义似然比检验） 思考题和练习题