现代信号检测与估计理论及方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙力帆 著

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• 信号检测
• 信号估计
• 现代信号处理
• 通信原理
• 雷达信号处理
• 统计信号处理
• 随机过程
• 信息论
• 自适应滤波
• 优化方法

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 水利水电出版社

ISBN：9787517047094

商品编码：29537638099

包装：平装-胶订

出版时间：2016-10-01

基本信息

书名：现代信号检测与估计理论及方法

定价：45.00元

作者：孙力帆

出版社：水利水电出版社

出版日期：2016-10-01

ISBN：9787517047094

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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前言

章信号检测与估计概论

1．1 信号检测与估计理论的研究对象及应用

1．2信号检测与估计的内容及研究方法

1．3信号检测与估计理论的发展历程

第2章信号检测与估计理论的基础知识

2．1条件概率与贝叶斯公式

2．2过程及其统计描述

2．3几种重要的概率密度函数及其性质

2．4 白噪声

2．5蒙特卡洛模拟与重要采样

第3章信号的统计检测理论

3．1信号统计检测理论的概念

3．2二元假设检验及判决准则

3．3 M元信号的统计检测

3．4复合假设检验

第4章信号波形检测

4．1匹配滤波器理论

4．2确知信号的检测

4．3参量信号的检测——贝叶斯方法

4．4参量信号的检测——广义似然比方法

4．5一致大势检测器

第5章信号参量估计理论

5．1信号参量估计概述

……

作者介绍

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文摘

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序言

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探寻信息奥秘：从信号的本质到智能的涌现 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围。手机里的每一次通话，卫星传来的每一次图像，医学影像中的每一次诊断，乃至我们大脑中的每一次思考，都离不开“信号”的存在。信号，是信息最原始的载体，是世界万物运行的语言。而理解、提取、优化、甚至创造信号，正是人类文明进步的基石。 本书并非聚焦于“现代信号检测与估计理论及方法”这一特定领域，而是将目光放得更为宽广，探究信号在更广泛的语境下的意义和应用，以及与之相关的基础科学原理和前沿探索。我们将从信号的数学本质出发，沿着信息流动的脉络，穿越通信、控制、感知、学习等多个学科的边界，最终抵达智能时代的曙光。 第一篇：信号的数学语言与物理载体 在我们深入探讨信号的奥秘之前，首先需要建立起对信号最根本的理解。信号并非仅仅是波动或序列，它们是蕴含在物理现象中的信息，可以用严谨的数学工具来描述和分析。 第一章：数字信号的数学构建 序列与函数： 信号在时间或空间上的离散表现，可以看作是离散时间序列。连续信号则可以用函数来表示。我们将深入探讨这两者之间的转换关系，以及傅里叶变换、拉普拉斯变换等经典工具在描述信号频谱特性上的威力。理解信号的频谱，就如同理解声音的音调和音色，是进行信号处理的基础。 随机信号与确定性信号： 现实世界中的许多信号并非完全可预测，例如通信中的噪声，生理监测中的生物电信号。我们将区分确定性信号（可精确预测）与随机信号（具有概率统计特性），并引入随机过程的描述方法，如均值、自相关函数、功率谱密度等，为后续的信号分析和处理奠定理论基础。 线性与非线性系统： 信号通常需要通过各种系统进行传输、处理或变换。系统可以分为线性系统和非线性系统。线性系统具有叠加性和齐次性，其输出是输入信号与系统冲激响应的卷积。我们将深入探讨线性系统的性质、频率响应以及在信号滤波、均衡等方面的应用。对于非线性系统，我们将初步探讨其复杂性以及如何对其进行近似或特定场景下的分析。 采样理论的基石： 在数字世界中，连续信号必须经过采样才能被计算机处理。奈奎斯特-香农采样定理是这一过程的核心。我们将详细阐述该定理，解释采样频率与信号带宽的关系，并探讨欠采样、过采样等技术在实际应用中的意义，以及采样过程中可能出现的混叠现象及其解决方法。 第二章：信号的物理载体与传播 电磁波的舞蹈： 大部分现代通信依赖于电磁波的传播。我们将回顾电磁波的产生、传播规律（如反射、折射、衍射、衰减），以及不同频段的电磁波（如射频、微波、光波）在通信、雷达、遥感等领域的应用特点。 声波的韵律： 声音作为一种重要的信息载体，其本质是介质的振动。我们将探讨声波的产生、传播介质（空气、水、固体）的特性对声波的影响，以及超声波、次声波等在医学成像、工业检测、环境监测等方面的应用。 其他物理信号： 除了电磁波和声波，还有许多其他物理现象可以承载信息，如光信号（光纤通信、激光）、机械振动（传感器、地震波）、温度变化（热成像、温控系统）等。我们将简要介绍这些信号的特性及其在特定领域的应用。 第二篇：从信号处理到信息提取 理解了信号的数学语言和物理载体，我们便能开始对信号进行有意义的处理，从中提取出我们所需的信息。这一过程涉及一系列精妙的算法和技术，是实现智能功能的核心环节。 第三章：信号的滤波与增强 噪声的清除者： 噪声是信号处理中最常见的问题之一。我们将探讨各种类型的噪声（如加性噪声、乘性噪声），并介绍经典的滤波技术，如低通、高通、带通、带阻滤波器，以及它们在抑制特定频段噪声方面的作用。 信号的锐化与平滑： 除了去除噪声，我们还需要对信号进行增强，使其更清晰、更容易分析。图像处理中的锐化算法可以突出边缘和细节，平滑算法可以去除小的纹理或斑点。我们将探讨这些技术的基本原理及其在图像、音频等信号处理中的应用。 自适应滤波器的智慧： 当噪声的统计特性随时间变化时，固定滤波器就显得力不从心。自适应滤波器能够根据接收到的信号自动调整其参数，以达到最优的滤波效果。我们将介绍LMS（最小均方误差）算法等经典的自适应滤波原理，以及它们在回声消除、信道均衡等通信场景下的应用。 第四章：特征提取与模式识别的基石 信号的“指纹”： 信号的特征是其最能代表其本质的属性。我们将探讨如何从原始信号中提取有意义的特征，例如在语音信号中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC），在图像信号中提取边缘、角点、纹理等。 分类与识别的艺术： 提取出特征后，我们便可以利用这些特征来识别信号的类别或模式。支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）等经典的分类算法将被引入，我们将分析它们的工作原理以及在人脸识别、语音识别、文本分类等领域的应用。 降维与可视化： 高维度的信号特征往往难以直接理解和处理。主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术能够将高维数据映射到低维空间，便于可视化和进一步分析。我们将探讨这些技术如何帮助我们洞察数据的内在结构。 第五章：信息论在信号分析中的应用 信息的度量： 信息论为我们量化信息量提供了一个坚实的理论框架。我们将介绍熵、互信息等基本概念，理解它们如何衡量一个信号所包含的信息量，以及它们在通信系统的容量分析、数据压缩等方面的作用。 信源编码与信道编码： 为了高效地传输信息并抵抗噪声干扰，我们需要对信号进行编码。信源编码旨在去除冗余，提高传输效率（如霍夫曼编码、算术编码）；信道编码则在信号中引入冗余，以检测和纠正传输过程中的错误（如循环冗余校验码CRC、卷积码）。我们将深入理解这些编码技术的原理和应用。 第三篇：从感知到智能 信号的意义远不止于简单的传递和处理，它们更是我们感知世界、理解世界、甚至创造世界的窗口。从生物的感知系统到人工智能的崛起，信号扮演着至关重要的角色。 第六章：传感器的智慧与数据采集 物理世界的“耳朵”与“眼睛”： 传感器是将物理世界的信号转化为可测量数据的关键。我们将探讨各种类型的传感器，如温度传感器、压力传感器、光电传感器、加速度计、麦克风、摄像头等，理解它们的工作原理、精度、响应速度等关键参数。 高效的数据采集： 如何从众多传感器中高效、准确地采集数据，是构建复杂系统的第一步。我们将讨论数据采集系统的架构、采样率的选择、同步与异步采集等问题。 物联网中的信号： 随着物联网（IoT）的发展，海量的传感器信号被实时采集和传输。我们将探讨在物联网场景下，信号的采集、传输、处理和分析所面临的挑战与机遇。 第七章：信号在机器学习与深度学习中的角色 数据的“养料”： 机器学习模型，尤其是深度学习模型，需要海量的、高质量的信号数据进行训练。我们将探讨不同类型的信号数据（如图像、文本、音频、时间序列）在机器学习中的表示方式，以及数据预处理（如归一化、特征缩放）的重要性。 神经网络的感知能力： 卷积神经网络（CNN）在图像识别和计算机视觉领域取得了巨大成功，循环神经网络（RNN）和Transformer模型在自然语言处理和序列数据分析方面表现出色。我们将从信号处理的视角，理解这些神经网络模型如何通过多层次的特征提取和模式识别来“理解”信号。 模型评估与优化： 如何客观地评估机器学习模型的性能，如何通过调整模型参数、选择合适的损失函数来优化模型，是保证模型泛化能力的关键。我们将讨论常见的评估指标和优化方法。 第八章：复杂信号处理的前沿探索 稀疏信号与压缩感知： 许多现实世界的信号在特定变换域下具有稀疏性。压缩感知（Compressed Sensing）理论允许我们在远低于传统奈奎斯特率的情况下，以较少的采样点重建出原始信号，这在医学成像、雷达等领域具有重要意义。 时频分析的深度洞察： 传统的傅里叶变换只能提供信号的整体频谱信息，无法展现信号频率随时间的变化。短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等时频分析技术能够同时揭示信号的频率和时间特性，为分析非平稳信号（如语音、生物电信号）提供了强大的工具。 非高斯信号处理： 许多现实世界的信号并非服从高斯分布。非高斯信号处理技术，如盲源分离（Blind Source Separation, BSS），旨在从混合信号中分离出独立的原始信号，这在音频信号处理、脑电信号分析等领域有着广泛的应用。 物理信息科学与信号： 物理信息科学是一个新兴的交叉领域，它将物理学的原理与信息科学的技术相结合，旨在利用物理现象的本质来处理和传递信息。量子信号处理、生物信号处理等都是其中的重要分支。 结语 从最基本的数学概念到最前沿的科学探索，信号的意义贯穿于我们理解和改造世界的每一个角落。本书并非简单地罗列方法和理论，而是试图带领读者建立起一种“信号思维”，理解信号的本质、信号的流动、信号的转换，以及信号如何成为我们连接现实世界与数字世界、从感知走向智能的桥梁。无论您是初学者还是有经验的研究者，都希望本书能为您开启一扇新的大门，激发您对信息奥秘的无尽探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是信号处理领域的一缕曙光，尤其对于我这样在实际应用中摸爬滚打多年，却始终觉得理论基础不够扎实的工程师来说，简直是雪中送炭。我之前接触过一些信号检测和估计的经典教材，但总觉得要么过于晦涩，要么过于侧重理论推导而忽略了实际操作的细节。而这本书，在我翻开目录的那一刻，就给我一种耳目一新的感觉。它似乎恰到好处地平衡了理论的严谨性和应用的实用性。那些抽象的概念，在作者的笔下变得鲜活起来，我能够清晰地感受到它们是如何与我们日常遇到的各种信号问题紧密联系的。书中对各种方法的介绍，不仅仅停留在概念层面，更深入地探讨了它们的优缺点、适用场景以及在具体工程问题中的实现要点。我尤其欣赏书中对各种算法的对比分析，这让我能够更明智地选择最适合我当前任务的工具。即使是一些我之前觉得非常棘手的理论问题，通过阅读这本书，我也能豁然开朗，仿佛迷雾散去，看到了清晰的路径。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老友，在我遇到瓶颈时，耐心地为我指点迷津，让我能够更自信地迎接信号处理领域的挑战。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，它让信号检测与估计理论不再是遥不可及的象牙塔，而是触手可及的实用工具箱。我之前一直对贝叶斯估计、最大似然估计这些概念感到模棱两可，总觉得它们之间界限模糊，难以真正理解其精髓。然而，这本书用一种非常清晰且富有启发性的方式，逐层剥离了这些理论的复杂性。作者善于从最基础的物理概念出发，逐步构建起严谨的数学框架，并通过大量的图示和例子，将抽象的公式转化为可直观理解的几何意义和工程含义。这对于我这种偏重工程实践的人来说，简直是福音。我发现，很多我之前在实际项目中遇到的“经验之谈”，在这本书里都能找到严谨的理论支撑，甚至能够通过书中介绍的方法，对这些“经验之谈”进行更系统、更优化的改进。尤其是一些关于非高斯噪声下的估计方法，以及在实际应用中如何处理模型不确定性的章节，都给了我极大的启发。我感觉自己不再仅仅是会“调参”的工程师，而是能够真正理解算法背后的原理，并能根据实际需求进行定制化设计的专家。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅这本书之前，我对信号检测与估计的理解，更多是停留在一些零散的概念和零星的公式记忆上。然而，这本书的到来，彻底改变了我的认知。它提供了一个系统性的框架，将那些曾经碎片化的知识点串联了起来，形成了一个完整而有机的体系。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，不仅详细推导了各种算法的数学原理，更深入地探讨了这些理论在实际工程中的应用方法和技巧。我特别欣赏书中对各种“陷阱”和“误区”的提醒，这让我能够少走很多弯路。例如，在讲解模型选择时，作者就详细分析了不同模型可能带来的偏差和方差问题，以及如何权衡两者以达到最优的估计效果。这种“过来人”的经验分享，对于初学者来说，无疑是宝贵的财富。我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在学习一种解决问题的思维方式和工程方法论，这对于我今后的学术研究和工程实践都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构非常巧妙，层次分明，逻辑清晰。它似乎为我量身定做了一套学习路径，从最基础的信号模型和统计基础，到各种经典的检测和估计方法，再到更高级的自适应算法和现代估计理论，每一步都衔接得非常自然。我尤其喜欢书中对不同算法的对比章节，作者非常细致地分析了各种方法的假设条件、性能指标、计算复杂度以及在不同应用场景下的优劣势。这让我能够避免“闭门造车”，而是能够从一个更宏观的视角来审视和选择适合自己的技术方案。对于一些我之前觉得难以理解的优化理论，在这本书里也得到了非常深入浅出的阐述，例如拉格朗日乘子法在估计问题中的应用，以及凸优化理论在信号处理中的重要性，都让我有了全新的认识。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它不仅能够满足我目前的学习需求，更能为我未来深入研究相关领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是独树一帜，它不像很多技术书籍那样生硬枯燥，反而带着一种引导思考的温度。我一直认为，好的技术书籍不仅仅是知识的搬运工，更是智慧的传递者。而这本书，恰恰做到了这一点。作者在讲解每一个概念时，都会站在读者的角度，预设读者可能遇到的困惑，并提前给出解答。这种“贴心”的设计，让我阅读起来倍感轻松，仿佛在与一位学识渊博的导师进行深度交流。例如，在讲解卡尔曼滤波时，作者并没有直接抛出复杂的矩阵方程，而是先从一个简单的物理场景入手，一步步推导出滤波方程的各个组成部分，并详细解释了每个部分的物理意义。这种“抽丝剥茧”的教学方式，让我能够真正理解卡尔曼滤波的内在逻辑，而不仅仅是记住公式。此外，书中还穿插了许多关于实际工程案例的分析，这些案例生动地展示了书中理论如何应用于解决现实世界中的问题，这极大地增强了我的学习动力和信心。