現代信號檢測與估計理論及方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫力帆 著

圖書標籤:

• 信號檢測
• 信號估計
• 現代信號處理
• 通信原理
• 雷達信號處理
• 統計信號處理
• 隨機過程
• 信息論
• 自適應濾波
• 優化方法

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 水利水電齣版社

ISBN：9787517047094

商品編碼：29537638099

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2016-10-01

基本信息

書名：現代信號檢測與估計理論及方法

定價：45.00元

作者：孫力帆

齣版社：水利水電齣版社

齣版日期：2016-10-01

ISBN：9787517047094

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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前言

章信號檢測與估計概論

1．1 信號檢測與估計理論的研究對象及應用

1．2信號檢測與估計的內容及研究方法

1．3信號檢測與估計理論的發展曆程

第2章信號檢測與估計理論的基礎知識

2．1條件概率與貝葉斯公式

2．2過程及其統計描述

2．3幾種重要的概率密度函數及其性質

2．4 白噪聲

2．5濛特卡洛模擬與重要采樣

第3章信號的統計檢測理論

3．1信號統計檢測理論的概念

3．2二元假設檢驗及判決準則

3．3 M元信號的統計檢測

3．4復閤假設檢驗

第4章信號波形檢測

4．1匹配濾波器理論

4．2確知信號的檢測

4．3參量信號的檢測——貝葉斯方法

4．4參量信號的檢測——廣義似然比方法

4．5一緻大勢檢測器

第5章信號參量估計理論

5．1信號參量估計概述

……

作者介紹

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文摘

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序言

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探尋信息奧秘：從信號的本質到智能的湧現 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍。手機裏的每一次通話，衛星傳來的每一次圖像，醫學影像中的每一次診斷，乃至我們大腦中的每一次思考，都離不開“信號”的存在。信號，是信息最原始的載體，是世界萬物運行的語言。而理解、提取、優化、甚至創造信號，正是人類文明進步的基石。 本書並非聚焦於“現代信號檢測與估計理論及方法”這一特定領域，而是將目光放得更為寬廣，探究信號在更廣泛的語境下的意義和應用，以及與之相關的基礎科學原理和前沿探索。我們將從信號的數學本質齣發，沿著信息流動的脈絡，穿越通信、控製、感知、學習等多個學科的邊界，最終抵達智能時代的曙光。 第一篇：信號的數學語言與物理載體 在我們深入探討信號的奧秘之前，首先需要建立起對信號最根本的理解。信號並非僅僅是波動或序列，它們是蘊含在物理現象中的信息，可以用嚴謹的數學工具來描述和分析。 第一章：數字信號的數學構建 序列與函數： 信號在時間或空間上的離散錶現，可以看作是離散時間序列。連續信號則可以用函數來錶示。我們將深入探討這兩者之間的轉換關係，以及傅裏葉變換、拉普拉斯變換等經典工具在描述信號頻譜特性上的威力。理解信號的頻譜，就如同理解聲音的音調和音色，是進行信號處理的基礎。 隨機信號與確定性信號： 現實世界中的許多信號並非完全可預測，例如通信中的噪聲，生理監測中的生物電信號。我們將區分確定性信號（可精確預測）與隨機信號（具有概率統計特性），並引入隨機過程的描述方法，如均值、自相關函數、功率譜密度等，為後續的信號分析和處理奠定理論基礎。 綫性與非綫性係統： 信號通常需要通過各種係統進行傳輸、處理或變換。係統可以分為綫性係統和非綫性係統。綫性係統具有疊加性和齊次性，其輸齣是輸入信號與係統衝激響應的捲積。我們將深入探討綫性係統的性質、頻率響應以及在信號濾波、均衡等方麵的應用。對於非綫性係統，我們將初步探討其復雜性以及如何對其進行近似或特定場景下的分析。 采樣理論的基石： 在數字世界中，連續信號必須經過采樣纔能被計算機處理。奈奎斯特-香農采樣定理是這一過程的核心。我們將詳細闡述該定理，解釋采樣頻率與信號帶寬的關係，並探討欠采樣、過采樣等技術在實際應用中的意義，以及采樣過程中可能齣現的混疊現象及其解決方法。 第二章：信號的物理載體與傳播 電磁波的舞蹈： 大部分現代通信依賴於電磁波的傳播。我們將迴顧電磁波的産生、傳播規律（如反射、摺射、衍射、衰減），以及不同頻段的電磁波（如射頻、微波、光波）在通信、雷達、遙感等領域的應用特點。 聲波的韻律： 聲音作為一種重要的信息載體，其本質是介質的振動。我們將探討聲波的産生、傳播介質（空氣、水、固體）的特性對聲波的影響，以及超聲波、次聲波等在醫學成像、工業檢測、環境監測等方麵的應用。 其他物理信號： 除瞭電磁波和聲波，還有許多其他物理現象可以承載信息，如光信號（光縴通信、激光）、機械振動（傳感器、地震波）、溫度變化（熱成像、溫控係統）等。我們將簡要介紹這些信號的特性及其在特定領域的應用。 第二篇：從信號處理到信息提取 理解瞭信號的數學語言和物理載體，我們便能開始對信號進行有意義的處理，從中提取齣我們所需的信息。這一過程涉及一係列精妙的算法和技術，是實現智能功能的核心環節。 第三章：信號的濾波與增強 噪聲的清除者： 噪聲是信號處理中最常見的問題之一。我們將探討各種類型的噪聲（如加性噪聲、乘性噪聲），並介紹經典的濾波技術，如低通、高通、帶通、帶阻濾波器，以及它們在抑製特定頻段噪聲方麵的作用。 信號的銳化與平滑： 除瞭去除噪聲，我們還需要對信號進行增強，使其更清晰、更容易分析。圖像處理中的銳化算法可以突齣邊緣和細節，平滑算法可以去除小的紋理或斑點。我們將探討這些技術的基本原理及其在圖像、音頻等信號處理中的應用。 自適應濾波器的智慧： 當噪聲的統計特性隨時間變化時，固定濾波器就顯得力不從心。自適應濾波器能夠根據接收到的信號自動調整其參數，以達到最優的濾波效果。我們將介紹LMS（最小均方誤差）算法等經典的自適應濾波原理，以及它們在迴聲消除、信道均衡等通信場景下的應用。 第四章：特徵提取與模式識彆的基石 信號的“指紋”： 信號的特徵是其最能代錶其本質的屬性。我們將探討如何從原始信號中提取有意義的特徵，例如在語音信號中提取梅爾頻率倒譜係數（MFCC），在圖像信號中提取邊緣、角點、紋理等。 分類與識彆的藝術： 提取齣特徵後，我們便可以利用這些特徵來識彆信號的類彆或模式。支持嚮量機（SVM）、決策樹、K近鄰（KNN）等經典的分類算法將被引入，我們將分析它們的工作原理以及在人臉識彆、語音識彆、文本分類等領域的應用。 降維與可視化： 高維度的信號特徵往往難以直接理解和處理。主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術能夠將高維數據映射到低維空間，便於可視化和進一步分析。我們將探討這些技術如何幫助我們洞察數據的內在結構。 第五章：信息論在信號分析中的應用 信息的度量： 信息論為我們量化信息量提供瞭一個堅實的理論框架。我們將介紹熵、互信息等基本概念，理解它們如何衡量一個信號所包含的信息量，以及它們在通信係統的容量分析、數據壓縮等方麵的作用。 信源編碼與信道編碼： 為瞭高效地傳輸信息並抵抗噪聲乾擾，我們需要對信號進行編碼。信源編碼旨在去除冗餘，提高傳輸效率（如霍夫曼編碼、算術編碼）；信道編碼則在信號中引入冗餘，以檢測和糾正傳輸過程中的錯誤（如循環冗餘校驗碼CRC、捲積碼）。我們將深入理解這些編碼技術的原理和應用。 第三篇：從感知到智能 信號的意義遠不止於簡單的傳遞和處理，它們更是我們感知世界、理解世界、甚至創造世界的窗口。從生物的感知係統到人工智能的崛起，信號扮演著至關重要的角色。 第六章：傳感器的智慧與數據采集 物理世界的“耳朵”與“眼睛”： 傳感器是將物理世界的信號轉化為可測量數據的關鍵。我們將探討各種類型的傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、光電傳感器、加速度計、麥剋風、攝像頭等，理解它們的工作原理、精度、響應速度等關鍵參數。 高效的數據采集： 如何從眾多傳感器中高效、準確地采集數據，是構建復雜係統的第一步。我們將討論數據采集係統的架構、采樣率的選擇、同步與異步采集等問題。 物聯網中的信號： 隨著物聯網（IoT）的發展，海量的傳感器信號被實時采集和傳輸。我們將探討在物聯網場景下，信號的采集、傳輸、處理和分析所麵臨的挑戰與機遇。 第七章：信號在機器學習與深度學習中的角色 數據的“養料”： 機器學習模型，尤其是深度學習模型，需要海量的、高質量的信號數據進行訓練。我們將探討不同類型的信號數據（如圖像、文本、音頻、時間序列）在機器學習中的錶示方式，以及數據預處理（如歸一化、特徵縮放）的重要性。 神經網絡的感知能力： 捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆和計算機視覺領域取得瞭巨大成功，循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在自然語言處理和序列數據分析方麵錶現齣色。我們將從信號處理的視角，理解這些神經網絡模型如何通過多層次的特徵提取和模式識彆來“理解”信號。 模型評估與優化： 如何客觀地評估機器學習模型的性能，如何通過調整模型參數、選擇閤適的損失函數來優化模型，是保證模型泛化能力的關鍵。我們將討論常見的評估指標和優化方法。 第八章：復雜信號處理的前沿探索 稀疏信號與壓縮感知： 許多現實世界的信號在特定變換域下具有稀疏性。壓縮感知（Compressed Sensing）理論允許我們在遠低於傳統奈奎斯特率的情況下，以較少的采樣點重建齣原始信號，這在醫學成像、雷達等領域具有重要意義。 時頻分析的深度洞察： 傳統的傅裏葉變換隻能提供信號的整體頻譜信息，無法展現信號頻率隨時間的變化。短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換等時頻分析技術能夠同時揭示信號的頻率和時間特性，為分析非平穩信號（如語音、生物電信號）提供瞭強大的工具。 非高斯信號處理： 許多現實世界的信號並非服從高斯分布。非高斯信號處理技術，如盲源分離（Blind Source Separation, BSS），旨在從混閤信號中分離齣獨立的原始信號，這在音頻信號處理、腦電信號分析等領域有著廣泛的應用。 物理信息科學與信號： 物理信息科學是一個新興的交叉領域，它將物理學的原理與信息科學的技術相結閤，旨在利用物理現象的本質來處理和傳遞信息。量子信號處理、生物信號處理等都是其中的重要分支。 結語 從最基本的數學概念到最前沿的科學探索，信號的意義貫穿於我們理解和改造世界的每一個角落。本書並非簡單地羅列方法和理論，而是試圖帶領讀者建立起一種“信號思維”，理解信號的本質、信號的流動、信號的轉換，以及信號如何成為我們連接現實世界與數字世界、從感知走嚮智能的橋梁。無論您是初學者還是有經驗的研究者，都希望本書能為您開啓一扇新的大門，激發您對信息奧秘的無盡探索。