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高晋占 著

图书标签:

• 信号处理
• 微弱信号
• 检测理论
• 雷达信号
• 声呐信号
• 信息处理
• 统计信号处理
• 自适应滤波
• 现代信号处理
• 通信信号

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302245308

版次：2

商品编码：10610587

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 新编《信息、控制与系统》系列教材

开本：16开

出版时间：2011-04-01

用纸：胶版纸

页数：338

编辑推荐

本书所讲述的微弱信号检测是利用近代电子学和信号处理方法从噪声中提取有用信号的一门新兴的技术学科。

内容简介

　　微弱信号检测是发展高新技术、探索及发现新的自然规律的重要手段，对推动很多领域的发展具有重要的应用价值。对于淹没在强背景噪声中的微弱信号，运用电子学和近代信号处理手段抑制噪声，进而从噪声中提取和恢复有用的微弱信号，是《微弱信号检测（第2版）》的主要内容。《微弱信号检测（第2版）》涉及利用随机噪声理论分析和解释电子系统内部噪声和外部干扰噪声的产生和传播问题，并详细介绍各种不同噪声的抑制方法，以及锁相放大、取样积分、相关检测、自适应降噪等应用技术。《微弱信号检测（第2版）》可作为自动化、电子工程、物理、化学、生物医学工程、核技术、测试技术与仪器等专业的研究生和高年级本科生的教材，也可供涉及电子噪声、低噪声设计、电磁兼容性、微弱信号检测的工程技术人员参考。

作者简介

　　高晋占，清华大学教授，工学博士。1970年毕业于清华大学并留校任教，1979-1982年由教育部选派到荷兰Delft大学电机系学习。多次承担国家自然科学基金项目及科技攻关项目的研究工作，在多相流检测、微弱信号检测以及智能仪表领域达到先进水平。在国内外学术刊物上发表文章多篇。曾在“智能仪器设计基础》、《数据采集和监控中的微机应用》和《微型计算机应用技术》等书中编写部分章节，主编《注册工程师执业资格考试复习教程一公共基础部分》。

目录

第1章 微弱信号检测与随机噪声
1.1 微弱信号检测概述
1.2 常规小信号检测方法
1.2.1 滤波
1.2.2 调制放大与解调
1.2.3 零位法
1.2.4 反馈补偿法
1.3 随机噪声及其统计特征
1.3.1 随机噪声的概率密度函数
1.3.2 随机噪声的均值、方差和均方值
1.3.3 随机噪声的相关函数与协方差函数
1.3.4 随机噪声的功率谱密度函数
1.4 常见随机噪声
1.4.1 白噪声与有色噪声
1.4.2 窄带噪声
1.5 随机噪声通过电路系统的响应
1.5.1 随机噪声通过线性系统的响应
1.5.2 非平稳随机噪声通过线性系统的响应
1.5.3 随机噪声通过非线性系统的响应
1.6 等效噪声带宽
1.6.1 等效噪声带宽的定义
1.6.2 等效噪声带宽的计算方法
第2章 放大器的噪声源和噪声特性
2.1 电子系统内部的固有噪声源
2.1.1 电阻的热噪声
2.1.2 PN结的散弹噪声
2.1.3 1／f噪声
2.1.4 爆裂噪声
2.2 放大器的噪声指标与噪声特性
2.2.1 噪声系数和噪声因数
2.2.2 级联放大器的噪声系数
2.2.3 放大器的噪声模型
2.2.4 放大器的噪声特性
2.3 二极管和双极型晶体管的噪声特性
2.3.1 半导体二极管的噪声模型
2.3.2 双极型晶体管的噪声模型
2.3.3 双极型晶体管的等效输入噪声
2.3.4 双极型晶体管的噪声因数频率分布
2.4 场效应管的噪声特性
2.4.1 场效应管的内部噪声源
2.4.2 场效应管的噪声等效电路与噪声特性
2.5 运算放大器的噪声特性
2.5.1 运算放大器的等效输入噪声模型
2.5.2 运算放大器的噪声性能计算
2.6 低噪声放大器设计
2.6.1 有源器件的选择
2.6.2 偏置电路与直流工作点选择
2.6.3 噪声匹配
2.6.4 反馈电路对噪声特性的影响
2.6.5 高频低噪声放大器设计考虑
2.7 噪声特性测量
2.7.1 噪声功率和有效值测量
2.7.2 噪声功率谱密度测量
2.7.3 噪声系数测量
2.7.4 其他噪声特性的测量和计算
第3章 干扰噪声及其抑制
3.1 环境干扰噪声
3.1.1 干扰噪声源
3.1.2 干扰噪声的频谱分布
3.2 干扰耦合途径
3.2.1 传导耦合
3.2.2 电场耦合
……
第4章 锁定放大
第5章 取样积分与数字式平均
第6章 相关检测
第7章 自适应噪声抵消
附录A 常用常数
附录B 线性二端口网络的噪声模型
附录C 磁场薄屏蔽层中的多次反射
参考文献

精彩书摘

　　第2章 放大器的噪声源和噪声特性
　　对于电子噪声，通常有两种定义：一种是由于电荷载体的随机运动所导致的电压或电流的随机波动，另一种是污染或干扰有用信号的不期望的信号。第二种噪声定义的范围更广，它既包括电路内部产生的噪声，也包括来自电路外部的干扰。这种叠加在有用信号上的外部干扰噪声可能是随机的，也可能是确定性的。本书将采用广义的噪声概念。
　　由组成检测电路的元件产生的内部噪声称之为固有噪声，它是由电荷载体的随机运动所引起的。例如，散弹噪声就是流过势垒（如半导体PN结）的电流的随机成分，它是由载流子随机越过势垒所引起的。热力引起的载流子的随机运动是热噪声的根源，其幅度取决于温度，也与导体的电阻值有关，即使没有电流流过导体，热噪声依然存在。
　　本章分析和论述电路内部的固有噪声，第3章分析和论述外部干扰噪声。
　　2．1 电子系统内部的固有噪声源
　　为了把微弱信号幅度放大到人们可以感知的幅度，必须使用放大器和其他电路对其进行处理。但是，电子系统内部几乎所有的器件本身往往就是噪声源，在放大微弱信号的同时，这些噪声源产生的噪声同样会被放大。即使电子系统外部的所有干扰噪声都被有效地抑制掉，放大器也会输出一定幅度的噪声。在各种测试系统中，固有噪声的大小决定了系统的分辨率和可检测的最小信号幅度。电子系统内部的固有噪声具有随机的性质，其瞬时幅度不可预测，只能用概率和统计的方法来表述其大小和特征，例如用均方值、概率密度函数、功率谱密度函数等进行描述。
　　长期以来，人们对电子系统内部的固有噪声进行了大量的理论分析和实验研究，详细介绍这些成果超出了本书的范围，这里只是适当地介绍固有噪声源的特性，以便用于推演电路元件的噪声模型，以及说明电路和系统中固有噪声的分析方法。
　　……

前言/序言

第1章

微弱信号检测与随机噪声

1.1微弱信号检测概述

第1章微弱信号检测与随机噪声

1.1微弱信号检测概述

“微弱信号”不仅意味着信号的幅度很小，而且主要指的是被噪声淹没的信号，“微弱”是相对于噪声而言的。为了检测被背景噪声覆盖着的微弱信号，人们进行了长期的研究工作，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点、相关性以及噪声的统计特性，以寻找出从背景噪声中检测出有用信号的方法。

微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比，这就需要采用电子学、信息论、计算机和物理学的方法，以便从强噪声中检测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和技术开发的需要。微弱信号检测技术不同于一般的检测技术，它注重的不是传感器的物理模型和传感原理，也不是相应的信号转换电路和仪表实现方法，而是如何抑制噪声和提高信噪比，因此可以说，微弱信号检测是一门专门抑制噪声的技术。

对于各种微弱的被测量，例如弱光、弱磁、弱声、小位移、小电容、微流量、微压力、微振动、微温差等，一般都是通过相应的传感器将其转换为微电流或低电压，再经放大器放大其幅度,以期指示被测量的大小。但是，由于被测量的信号微弱，传感器的本底噪声、放大电路及测量仪器的固有噪声以及外界的干扰噪声往往要比有用信号的幅度大得多，放大被测信号的过程同时也放大了噪声，而且必然还会附加一些额外的噪声，例如放大器的内部固有噪声和各种外部干扰噪声，因此只靠放大是不能把微弱信号检测出来的。只有在有效地抑制噪声的条件下增大微弱信号的幅度，才能提取出有用信号。为了达到这样的目的，必须研究微弱信号检测的理论、方法和设备。

为了表征噪声对信号的覆盖程度，人们引入了信噪比（signal�瞡oise ratio，简记为SNR）的概念，信噪比指的是信号S与噪声N之比，即

SNR=S/N（1��1）

信噪比可以是电压或电流的有效值比值，一般表示为SNRV或SNRI； 也可以是功率比值，一般表示为SNRP。微弱信号检测的关键是提高信噪比。评价一种微弱信号检测方法的优劣，经常采用两种指标： 一种是信噪改善比SNIR（signal noise improvement ratio），另一种是有效的检测分辨率。SNIR定义为

SNIR=SNRoSNRi（1��2）

式中，SNRo是系统输出端的信噪比，SNRi是系统输入端的信噪比。SNIR越大，表明系统抑制噪声的能力越强。因为SNRV和SNRp之间为平方关系，相应的SNIR之间也是平方关系。所以，在述及信噪比或信噪改善比时，必须说明是哪一种。

微弱信号检测的另一种指标是检测分辨率，它的定义是检测仪器示值可以响应与分辨的输入量的最小变化值。检测分辨率不同于检测灵敏度，后者定义为输出变化量Δy与引起Δy 的输入变化量Δx之比，即灵敏度等于Δy/Δx。也就是说，灵敏度表示的是检测系统标定曲线的斜率。一般情况下，灵敏度越高，分辨率越好。但是，提高系统的放大倍数可以提高灵敏度，但却不一定能提高分辨率，因为分辨率要受噪声和检测误差的制约。

表1��1对比了常规检测方法与微弱信号检测方法所能达到的最高分辨率和SNIR（有效值），表中最后一行是专门从事微弱信号检测仪器生产的吉时利（Keithley）公司的产品近年能够达到的指标。从这些指标中可以看出微弱信号检测技术发展的大致水平。

表1��1检测的最高分辨率

检测量

电压/nV电流/nA温度/K电容/pF微量分析/克分子SNIRV

常规检测方法1030.110-40.110-510

微弱信号检测方法0.110-55×10-710-510-8105

吉时利公司10-310-810-6

抑制噪声以提高信噪比的研究工作由来已久，可以说从电子器件和电子学诞生的年代开始，人们一直在探索抑制噪声的技术。自从1962年第一台锁相放大器问世的四十多年来，经过很多科学工作者的不懈努力，微弱信号检测技术得到了长足的发展，信噪改善比SNIR得到不断提高。到20世纪80年代末，微弱信号检测的SNIRV可达105，近年在一些专门检测领域（例如微弱电流）SNIRV已能达到107，从而推动了物理、化学、电化学、天文、生物、医学等学科的发展。目前，微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学研究不可缺少的理论和手段，而未来科技的发展也必将对微弱信号检测技术提出更高的要求。

1.2常规小信号检测方法

1.2常规小信号检测方法

与微弱信号相比，小信号的信噪比要高得多，其检测技术也要成熟得多。但是，就提高信噪比，从而检测出被噪声污染的有用信号这一点来看，小信号检测与微弱信号检测具有一定的共同之处。经过多年的研究和实践，人们已经掌握了一些行之有效的小信号检测方法，其中的一些方法还被成功地应用到检测仪器仪表产品之中。了解这些小信号检测的成熟手段和方法，对于微弱信号检测具有一定的参考价值。

《微弱信号检测（第2版）》图书简介 内容概述 《微弱信号检测（第2版）》是一本深入探讨在噪声背景下识别和提取微弱信号的综合性学术专著。本书从理论基础出发，逐步深入到各种实际应用场景下的信号检测方法和技术。它面向对信号处理、通信、雷达、声学、生物医学工程等领域有浓厚兴趣的研究人员、工程师和高年级本科生及研究生。本书的第二版在保留第一版核心内容的基础上，增加了最新的研究进展、更广泛的应用案例以及更详尽的数学推导，力求为读者提供一个全面、深入且前沿的微弱信号检测知识体系。 核心理论与方法 本书的核心在于系统地阐述了微弱信号检测所面临的普遍挑战——噪声的干扰。它详细讲解了各种噪声模型，包括高斯白噪声、泊松噪声、散粒噪声等，并分析了它们对信号检测性能的影响。在此基础上，本书介绍了多种经典的和现代的信号检测理论和方法。 概率统计基础： 书籍从概率论和统计学的基础概念入手，包括随机变量、概率密度函数、统计矩、假设检验等，为后续的信号检测理论铺平了道路。读者将理解如何用数学语言描述信号和噪声的随机性，以及如何基于统计特性进行决策。 Neyman-Pearson 准则： 这是二元假设检验中的一个关键准则，本书详细阐述了其原理和应用，即如何在满足特定虚警概率（Type I error）的条件下，最大化检测概率（Power）。这对于理解最优检测器的设计至关重要。 最大似然估计 (MLE)： 书中会介绍如何利用似然函数来估计信号参数，并在已知信号模型的情况下，构建最优检测器。 贝叶斯检测理论： 考虑到信号和噪声的先验概率信息，本书深入讲解了贝叶斯决策理论，包括贝叶斯风险和最小风险决策，以及如何设计贝叶斯检测器。 卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波： 对于时变信号和动态系统，卡尔曼滤波提供了一种最优线性估计方法。本书将详细介绍卡尔曼滤波的递推算法，以及在非线性系统中的应用——扩展卡尔曼滤波。这在目标跟踪、导航等领域至关重要。 粒子滤波： 针对非线性、非高斯系统，粒子滤波作为一种重要的非参数贝叶斯滤波方法，将在书中得到详细阐述。它利用蒙特卡洛方法来近似后验概率分布，能够处理更复杂的场景。 信号模型与特征提取： 书籍会讨论不同类型的信号模型，如脉冲信号、连续信号、随机信号等，并介绍相应的特征提取技术。这有助于在复杂的环境中识别出潜在的信号。 能量检测、匹配滤波： 作为基础的检测方法，能量检测器通过累积信号能量来判断是否存在信号，而匹配滤波则通过与已知信号模板进行卷积来最大化信噪比。本书将详细分析这两种方法的原理、性能及局限性。 自适应检测： 现实世界中的噪声和干扰往往是时变和未知的。本书会介绍多种自适应检测技术，这些技术能够根据观测到的数据实时调整检测器的参数，从而提高在复杂环境下的检测性能。例如，自适应门限检测、自适应线性预测等。 信号形态分析： 在某些应用中，信号的形状信息比其幅度信息更具区分度。本书将探讨如何利用信号的形态特征进行检测，这在生物信号分析、地声学等领域有广泛应用。 数学工具与推导 本书注重理论的严谨性，大量的数学公式和推导贯穿始终。读者将接触到： 线性代数： 矩阵运算、特征值分解等在信号处理中扮演重要角色。 傅里叶变换： 信号的时域和频域分析是理解信号特性的关键。 概率论与随机过程： 详细讲解了各种统计分布、联合概率、条件概率、随机过程的平稳性、遍历性等概念。 优化理论： 对于参数估计和最优设计，优化方法是必不可少的工具。 复变函数： 在某些信号分析和系统分析中会用到。 本书的数学推导清晰、系统，力求让读者不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”。对于初学者，书中提供了一些基础概念的回顾和提示，方便过渡。 应用领域与实例 《微弱信号检测（第2版）》强调理论与实践的结合，通过丰富的应用案例来展示所介绍方法的有效性。本书涵盖了以下多个重要领域： 通信系统： 低信噪比通信： 在无线通信、深空通信、水声通信等场景下，信号往往非常微弱，如何从强噪声中恢复信息是关键。本书将探讨调制解调、信道编码、解码等方面的微弱信号检测技术。 异常信号检测： 在通信链路中，可能存在恶意干扰或意外故障，及时检测这些异常信号对于保障系统稳定运行至关重要。 雷达与声纳系统： 目标探测： 在远距离、低可见度条件下，雷达和声纳需要检测到目标发出的微弱回波信号。本书将涉及目标检测、目标识别、杂波抑制等技术。 隐身目标探测： 探测低雷达截面积（RCS）的隐身目标对检测技术提出了极高的要求。 生物医学工程： 心电图 (ECG) / 脑电图 (EEG) / 肌电图 (EMG) 分析： 微弱的生物电信号通常淹没在大量的生理噪声和环境噪声中。本书将介绍如何从这些信号中提取出有用的诊断信息，例如检测心律失常、脑电波异常等。 医学影像增强： 在低剂量X射线成像、核磁共振成像（MRI）等技术中，如何从低信噪比的图像数据中重建出清晰的医学影像，是重要的研究方向。 胎儿心音检测： 从母体腹部检测胎儿微弱的心音信号，对产前诊断具有重要意义。 天文与地球物理学： 宇宙射电信号探测： 探测来自遥远宇宙的微弱射电信号，需要极其灵敏的接收设备和精密的信号处理技术。 地震信号分析： 检测微弱的地震波信号，用于地震预报和地质勘探。 工业监测与故障诊断： 设备振动监测： 通过检测设备运行过程中产生的微弱异常振动信号，可以及时发现潜在的机械故障。 声发射监测： 监测材料在应力作用下产生的微弱声波，用于材料损伤评估和结构健康监测。 环境监测： 痕量气体检测： 在空气或水中检测极其微量的污染物或有害气体。 水下声学探测： 监测水下微弱的声音信号，用于海洋生物研究、军事侦察等。 书中对这些应用场景下的具体挑战进行了深入分析，并详细阐述了如何应用本书所介绍的理论和方法来解决这些实际问题。每章节的案例分析都力求贴近实际，具有很强的指导意义。 本书特点与优势 《微弱信号检测（第2版）》具备以下显著特点： 系统性与全面性： 本书覆盖了微弱信号检测的各个重要方面，从基础理论到前沿技术，从数学推导到实际应用，形成了一个完整的知识体系。 理论深度与广度并存： 既有扎实的理论基础讲解，也涵盖了当前研究热点，如机器学习在微弱信号检测中的应用（虽然本书侧重传统理论，但可能在第二版中有所提及或为读者提供扩展方向）。 数学严谨性： 详细的数学推导让读者深入理解算法原理。 应用导向： 大量实际应用案例使理论知识更具可操作性。 循序渐进的组织结构： 从易到难，从基础到复杂，便于不同背景的读者学习。 第二版更新： 相较于第一版，第二版在内容上进行了大量更新和充实，加入了最新的研究成果和更具代表性的案例，使本书始终保持在学科前沿。 详尽的参考文献： 提供丰富的参考文献，方便读者进一步深入研究。 目标读者 本书适合以下读者群体： 研究人员： 信号处理、通信工程、雷达技术、声学工程、生物医学工程、物理学、应用数学等领域的研究人员，需要深入理解微弱信号检测的理论和方法，进行前沿研究。 工程师： 在相关行业从事研发、设计的工程师，需要掌握微弱信号检测技术来解决实际工程问题，提升产品性能。 高年级本科生和研究生： 学习信号处理、通信、电子信息工程、自动化、生物医学工程等专业的学生，作为教材或参考书，为专业学习打下坚实基础。 对微弱信号检测感兴趣的自学者： 具备一定数学和信号处理基础的读者，希望系统学习微弱信号检测理论。 总结 《微弱信号检测（第2版）》是一本不可多得的、关于如何在复杂环境下精确捕获和分析微弱信号的权威性著作。它不仅是学习微弱信号检测理论的基石，更是推动相关领域技术创新与发展的有力工具。无论您是初学者还是资深研究者，本书都将为您提供宝贵的知识和启示，帮助您在充满挑战的信号检测领域取得突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我断断续续啃了一个多月，算是对“微弱信号检测”这个领域有了个大致的了解。坦白说，初次翻开时，被那厚厚的篇幅和密密麻麻的公式给吓到了。不过，随着深入阅读，我发现作者在引言部分做了非常细致的铺垫，从最基础的概率论、统计学概念讲起，像是在为完全没有基础的读者打地基。这种循序渐进的方式，让我这个非科班出身的读者也能逐渐跟上思路。书中对各种经典信号处理算法的阐述，比如匹配滤波、维纳滤波等，都配有详细的推导过程和清晰的图示，这一点我特别喜欢。而且，作者并没有止步于理论，还穿插了一些实际应用案例，比如在通信、雷达、生物医学等领域是如何应用的，这极大地激发了我对这个领域进一步探索的兴趣。虽然有些章节的数学推导我可能需要反复琢磨，但总体而言，这本书提供了一个非常扎实且全面的入门框架。我特别欣赏书中对噪声模型的讨论，它不仅介绍了高斯白噪声，还涵盖了更复杂的噪声类型，并给出了相应的检测策略，这对于处理真实世界中的复杂信号非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我主要是被它的“第2版”这个字眼吸引，想着应该比第一版更成熟、内容更充实。果然，它没有让我失望。这本书的讲解方式非常独特，作者仿佛是在跟我进行一场深入的对话，语言风格相对轻松，但又不失严谨。他善于运用生动形象的比喻来解释抽象的数学概念，比如在讲解信噪比对检测性能的影响时，他用“大海捞针”的比喻，一下子就让我明白了其中的关键。书中关于假设检验的论述，也比我之前看过的任何教材都要透彻，从最基本的 Neyman-Pearson 准则，到更高级的似然比检验，作者都给出了非常详尽的分析。让我印象深刻的是，书中还专门开辟了一章来讨论信号模型的不确定性对检测性能的影响，以及如何在这种情况下设计鲁棒的检测器。这在很多入门书籍中是比较少见的，也充分体现了作者在理论和实践之间的深刻洞察。我特别赞赏作者在描述不同检测方法的优缺点时，能够结合实际的计算复杂度、实时性要求等因素进行综合评价，这对于工程应用非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验，对于我来说，更像是在进行一次思维的“探险”。它不是那种简单堆砌知识的书，而是引导你一层一层地剥开问题的本质。作者在处理各种检测准则时，都非常注重其背后的统计学原理，让你不仅知道“怎么做”，更能明白“为什么这么做”。我特别喜欢他分析各种性能指标，比如检测概率、虚警概率、以及ROC曲线等，都给出了非常直观的解释。而且，书中还引入了一些现代信号处理的理念，比如基于模型和非模型信号的检测方法，以及一些机器学习在微弱信号检测中的应用展望，这些内容让我看到了这个领域未来的发展方向。这本书的目录设计也非常合理，逻辑性很强，从基础概念到复杂算法，再到实际应用，层层递进。即使遇到一些晦涩难懂的数学公式，作者也会通过大量的图表和文字说明来辅助理解，这对于我这种数学功底一般但又渴望深入学习的读者来说，无疑是极大的福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深的感受，是它的“专业深度”与“通俗易懂”的完美结合。作者在处理微弱信号检测中的各种数学模型时，都能用一种非常清晰、有条理的方式进行呈现，让你在理解复杂推导的同时，不会迷失方向。我尤其欣赏他关于水印技术和图像复原等实际应用章节的讲解，将抽象的信号检测理论巧妙地融入到具体的应用场景中，让我看到了理论的强大生命力。书中对卡尔曼滤波在目标跟踪和信号估计中的应用，以及其与微弱信号检测的结合，也让我眼前一亮。让我感到惊喜的是，书中还提到了一些关于自适应检测算法的最新进展，虽然篇幅不多，但足以勾勒出该领域前沿的轮廓。这本书的排版也很舒服，大量的公式和图表都有很好的逻辑关系，阅读起来不会感到枯燥。总而言之，这本书不仅是学习微弱信号检测理论的优秀教材，也是理解其在工程实践中应用的绝佳参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我觉得体现在其“厚积薄发”的讲解风格上。它并没有一开始就抛出复杂的理论，而是循序渐进，仿佛是在帮你一点点搭建起认识微弱信号检测的“大厦”。我特别欣赏书中对贝叶斯决策理论的引入，它为理解最优检测器提供了一个更深层次的理论基础。作者在分析不同先验概率和代价矩阵对检测结果影响时，给出的例子非常贴切，让我能够清晰地理解这些抽象概念在实际问题中的意义。另外，书中关于参数估计和信号检测相结合的论述，也让我受益匪浅，认识到在很多实际应用中，这两个问题是紧密相连的。对于我这种希望将理论知识应用于实际工程项目的人来说，书中关于各种检测器在不同噪声环境下性能的对比分析，以及对实际系统设计的一些建议，都非常有参考价值。它就像一本精心打磨的“工具书”，不仅教你原理，更教你如何“用”。

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东西非常好，非常满意，并且习惯性好评，据说超过10个字可以领京豆。

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有时候，会不会感觉到，尽管有朋友的关心，父母的叮嘱，恋人的关爱，我们的心里总还是有一段淡淡的忧伤，说不出的忧伤，每当我们独处的时候，或者回忆往事的时候，在雨中走的时候都会像梦一样的浮现。到底我们想要的是什么呢？我想应该是与自己内心共鸣的一些话语。而《不寂寞》这本书，刚好就是我寻找的这种感觉。觉得自己与这本书很有缘啊，走进书店，第一眼就看到了，主要是那种恬静又悠远的封面，给我的感觉就像是从头顶灌下来，如静坐于云端，又如飘于宁静的海面。打开书，原来文字也是那么的寂寥和温暖，如和一个知心的朋友在倾心长谈一样，一下子填满我所需要的那种感觉

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不错的教材，快递也及时送到了

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过年期间按时送货真心赞！收到书用的时候发现缺页，和客服交流后马上换，服务也给个赞！

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清华老教授写的，那辈人写书目的还是比较单纯的，不比现在人

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挺好的。还不错哦，真的

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好书，送货超级快～～～～

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不错啊不错啊

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还没怎么看，有空学一下