目錄

前言
章緒論
1.1引言
1.2信號處理發展概況
1.3信號檢測與估計理論概述
1.4內容編排
第2章信號基礎
2.1引言
2.2概率與變量
2.2.1概率論基礎
2.2.2變量
2.2.3變量的數字特徵
2.2.4常用概率分布
2.3過程
2.3.1過程的基本概念
2.3.2平穩過程
2.3.3各態曆經（遍曆）過程
2.3.4功率譜密度
2.3.5白噪聲過程
2.3.6信號通過綫性係統
2.4離散信號
2.4.1序列的統計描述
2.4.2平穩序列
2.4.3信號的采樣定理
2.4.4時間序列信號模型
2.5卡亨南—洛維展開
2.5.1積分方程的推導
2.5.2積分方程的性質
2.6信號仿真
2.6.1MATLAB的統計函數
2.6.2數與序列的産生
2.6.3序列的數字特徵估計
2.6.4濛特卡羅方法
習題
第3章檢測理論基礎
3.1引言
3.2經典檢測理論
3.2.1假設檢驗
3.2.2優化準則
3.3信號檢測性能
3.4判決準則
3.4.1貝葉斯準則
3.4.2均錯誤概率準則
3.4.3極小化極大準則
3.4.4奈曼—皮爾遜準則
3.5多樣本檢測
3.6多元假設檢驗
3.6.1多元假設檢驗的貝葉斯準則
3.6.2多元假設檢驗的均錯誤概率準則
3.7復閤假設檢驗
3.7.1復閤假設檢驗的基本概念
3.7.2復閤假設檢驗方法
3.8序列檢測
3.8.1序列檢測的基本概念
3.8.2優序列檢測準則
3.8.3序列檢測的平均觀測次數
3.9非參量檢測
3.9.1非參量檢測的基本概念
3.9.2基本非參量檢測器
3.10魯棒檢測
3.10.1混閤模型描述
3.10.2判決規則
3.10.3小有利分布對
3.10.4信號的魯棒檢測
習題
第4章信號波形的檢測
4.1引言
4.2匹配濾波器理論
4.2.1匹配濾波器的概念
4.2.2匹配濾波器的設計
4.2.3匹配濾波器的主要特性
4.3高斯白噪聲中確知信號的檢測
4.3.1簡單二元信號波形的檢測
4.3.2一般二元信號波形的檢測
4.3.3多元信號波形的檢測
4.4高斯色噪聲中確知信號的檢測
4.4.1正交函數展開法
4.4.2白化法
4.4.3廣義匹配濾波器法
4.5參量信號的檢測
4.5.1相位信號波形的檢測
4.5.2振幅與相位信號波形的檢測
4.5.3頻率信號波形的檢測
習題
第5章估計理論基礎
5.1引言
5.2信號參量估計性能
5.2.1無偏性
5.2.2有效性
5.2.3一緻性（收斂性）
5.2.4充分性
5.2.5剋拉默—拉奧不等式
5.3信號參量估計基本理論
5.3.1經典估計（矩估計）
5.3.2貝葉斯估計
5.3.3大後驗估計
5.3.4大似然估計
5.3.5極大極小估計（Minimax Estimation）
5.3.6綫性均方估計
5.3.7小二乘估計
5.4多參量估計基本理論
5.4.1多參量估計方法
5.4.2非多參量估計的誤差邊界
5.4.3多參量估計的誤差邊界
5.5連續波估計理論
5.5.1連續波估計問題
5.5.2無記憶調製係統
5.5.3有記憶調製係統
5.5.4均方估計誤差下界
5.5.5多維波形估計
5.6高斯色噪聲中信號參量的估計
5.6.1非參量的估計
5.6.2參量的估計
習題
第6章信號波形的估計
6.1引言
6.2維納濾波
6.2.1波形佳綫性濾波
6.2.2維納—霍普夫（Wiener—Hopf）積分方程
6.2.3維納濾波器
6.3離散係統的維納濾波
6.4標量信號的卡爾曼濾波
6.4.1信號模型與觀測模型
6.4.2佳綫性遞推濾波
6.4.3佳綫性遞推預測
6.4.4濾波與預測的關係
6.5矢量信號的卡爾曼濾波
6.5.1信號模型與觀測模型
6.5.2佳綫性濾波和預測
6.5.3一步遞推預測
6.5.4遞推濾波
6.5.5卡爾曼濾波與預測公式集
6.5.6卡爾曼濾波的特點
6.6卡爾曼濾波的發散問題
6.6.1發散現象及其原因
6.6.2剋服發散的方法
6.7卡爾曼濾波的推廣
6.7.1色噪聲環境下的卡爾曼濾波
6.7.2擴展卡爾曼濾波
6.7.3不敏卡爾曼濾波算法
6.8常增益濾波方法
6.8.1α—β濾波
6.8.2α—β—γ濾波
6.8.3常增益濾波應用
6.9應用示例
6.9.1基於維納濾波器的噪聲抑製
6.9.2簡單的卡爾曼濾波示例
習題
……
第7章通信係統中的應用
第8章數字圖像處理中的應用
第9章其他應用
參考文獻