信号检测与估计/普通高等教育“十三五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曲长文，周强，李炳荣，苏峰 著

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• 信号处理
• 信号检测
• 参数估计
• 随机过程
• 通信原理
• 高等教育
• 教材
• 电子工程
• 雷达信号
• 统计信号处理

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121282362

版次：1

商品编码：11891710

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：288

字数：576000

正文语种：中文

内容简介

本书从匹配滤波、信号检测及信号估计3个方面，系统地讨论了信号检测与估计的基本理论。 书中配有一定量的思考题和习题，供读者练习。书中附录包括实验指导书，供读者进行仿真实验。本书从匹配滤波、信号检测及信号估计3个方面，系统地讨论了信号检测与估计的基本理论。 书中配有一定量的思考题和习题，供读者练习。书中附录包括实验指导书，供读者进行仿真实验。全书的思考题及习题解答、教学ppt和实验MATLAB参考程序等放在出版社的教材网站上，供读者使用。

作者简介

曲长文，山东烟台海军航空工程学院电子系教授、博士、博士导师，研究方向是信号与信息处理。主要负责讲授《信号检测与估计》等课程。

目录

第1章 绪论 (1)
1．1　信号检测与估计的研究对象及应用 (1)
1．2　信号检测与估计的内容及研究方法 (4)
1．3　信号检测与估计课程与其他相关课程的关系 (6)
1．4　内容编排和学习建议 (6)
本章小结 (8)
思考题 (9)
第2章　匹配滤波器 (10)
2．1　概述 (10)
2．2　匹配滤波器冲激响应及传输函数 (11)
2．3　白噪声背景下的匹配滤波器 (15)
2．4　色噪声背景下的匹配滤波器 (20)
本章小结 (22)
思考题 (23)
习题 (23)
第3章　信号检测的基本理论 (26)
3．1　信号检测的实质 (26)
3．2　信号检测的数学基础 (27)
3．2．1 贝叶斯统计 (27)
3．2．2 信号检测的思路 (30)
3．3　信号检测的基本原理 (31)
3．4　二元确知信号检测 (34)
3．4．1 贝叶斯准则下的二元确知信号检测 (34)
3．4．2 最小平均错误概率准则下的二元确知信号检测 (39)
3．4．3 最大后验概率准则下的二元确知信号检测 (40)
3．4．4 极小极大准则下的二元确知信号检测 (41)
3．4．5 奈曼?皮尔逊准则下的二元确知信号检测 (43)
3．4．6 最大似然准则下的二元确知信号检测 (44)
3．5　多元确知信号检测 (48)
3．5．1 贝叶斯准则下的多元确知信号检测 (48)
3．5．2 最大后验概率准则下的多元确知信号检测 (51)
3．5．3 最大似然准则下的多元确知信号检测 (52)
3．6　随机参量信号检测 (54)
3．6．1 贝叶斯准则下的二元随机参量信号检测 (54)
3．6．2 最大平均后验概率准则下的二元随机参量信号检测 (58)
3．6．3 极小极大准则下的二元随机参量信号检测 (59)
3．6．4 奈曼?皮尔逊准则下的二元随机参量信号检测 (60)
3．6．5 最大广义似然准则下的二元随机参量信号检测 (61)
3．6．6 多元随机参量信号检测 (64)
本章小结 (65)
思考题 (66)
习题 (67)
第4章　高斯白噪声中信号的检测 (71)
4．1　高斯白噪声 (71)
4．2　高斯白噪声中二元确知信号的检测 (74)
4．2．1 带限高斯白噪声中二元确知信号的检测 (75)
4．2．2 理想高斯白噪声中二元确知信号的检测 (76)
4．2．3 通信系统的检测性能分析 (78)
4．2．4 相干雷达系统的检测性能分析 (82)
4．3　高斯白噪声中多元确知信号的检测 (84)
4．3．1 高斯白噪声中多元确知信号的一般检测方法 (84)
4．3．2 高斯白噪声中多元确知信号的正交检测方法 (86)
4．4　高斯白噪声中二元随机参量信号的检测 (90)
4．4．1 随机相位信号的检测 (90)
4．4．2 随机振幅和相位信号的检测 (99)
4．4．3 随机频率和相位信号的检测 (104)
4．4．4 随机振幅、频率和相位信号的检测 (107)
4．4．5 随机相位和到达时间信号的检测 (108)
4．4．6 随机相位、频率和到达时间信号的检测 (110)
4．5　多重信号的检测 (111)
4．5．1 多重确知信号的检测 (112)
4．5．2 多重同振幅随机相位信号的检测 (114)
4．5．3 多重不同振幅随机相位信号的检测 (117)
4．5．4 多重随机振幅和相位信号的检测 (118)
本章小结 (120)
思考题 (120)
习题 (120)
第5章　高斯色噪声中信号的检测 (124)
5．1　高斯色噪声中信号检测的思路 (124)
5．2　卡亨南?洛维展开 (125)
5．3　高斯色噪声中确知信号的检测 (127)
5．4　高斯色噪声中随机相位信号的检测 (133)
5．4．1 信号及噪声的复包络 (133)
5．4．2 简单二元随机相位信号的检测 (134)
5．4．3 一般二元随机相位信号的检测 (138)
本章小结 (140)
思考题 (141)
习题 (141)
第6章 序列检测 (143)
6．1　序列检测的基本原理 (143)
6．2　采用修正的奈曼?皮尔逊准则的序列检测 (144)
6．3　序列检测与固定观测次数检测的比较 (147)
本章小结 (150)
思考题 (150)
习题 (150)
第7章 非参量检测 (152)
7．1　非参量检测的基本原理 (152)
7．2　符号检测 (153)
7．3　秩检测 (155)
7．4　检测器的渐近相对效率与效验 (158)
本章小结 (160)
思考题 (160)
习题 (160)
第8章 信号参量估计的基本理论 (161)
8．1　信号参量估计的实质 (161)
8．2　信号参量估计的基本原理 (162)
8．3　信号参量贝叶斯估计 (166)
8．4　最大似然估计 (171)
8．5　估计量的性能指标 (173)
8．6 克拉美?罗不等式 (175)
8．7 线性最小均方误差估计 (183)
8．7．1 单个参量的线性最小均方误差估计 (184)
8．7．2 参量向量的线性最小均方误差估计 (186)
8．7．3 线性最小均方误差估计的性质 (186)
8．8 最小二乘估计 (187)
8．8．1 最小二乘估计准则 (187)
8．8．2 单个参量的线性最小二乘估计 (188)
8．8．3 参量向量的线性最小二乘估计 (189)
8．8．4 加权线性最小二乘估计 (190)
本章小结 (191)
思考题 (192)
习题 (192)
第9章 高斯噪声中信号参量估计 (195)
9．1 概述 (195)
9．2 高斯白噪声中信号单个参量估计 (196)
9．2．1 高斯白噪声中信号单个参量的最大似然估计 (196)
9．2．2 信号幅度的估计 (198)
9．2．3 信号相位的估计 (201)
9．2．4 信号频率的估计 (204)
9．2．5 信号时延的估计 (207)
9．3 高斯白噪声中信号多个参量估计 (210)
9．4 高斯色噪声中信号参量估计 (212)
9．4．1 非随机相位信号的参量估计 (212)
9．4．2 随机相位信号的参量估计 (215)
本章小结 (215)
思考题 (216)
习题 (216)
第10章　信号波形估计 (218)
10．1　信号波形估计的概念及分类 (218)
10．2　维纳滤波 (219)
10．2．1 连续随机过程的维纳滤波 (220)
10．2．2 离散随机过程的维纳滤波 (226)
10．3　卡尔曼滤波 (232)
10．3．1 向量卡尔曼滤波 (233)
10．3．2 标量卡尔曼滤波 (246)
本章小结 (250)
思考题 (251)
习题 (251)
附录A　本书内容编排的逻辑关系 (255)
附录B　实验指导书 (257)
附录C　Q函数和误差函数 (276)
参考文献

前言/序言

信息已经成为人类社会赖以生存和发展的重要资源，信息传输已经成为人类社会对信息资源开发和利用的手段。信号作为信息的载体，在其产生和传输过程中，必然受到各种干扰因素的影响。信息传输的目的是通过信号传递信息，将有用的信息无失真、高效率地进行传输，同时还要在传输过程中将无用信息和有害信息加以有效抑制。信号检测与估计是研究信息传输系统中接收设备如何从噪声中把所需信号及其所需信息检测、恢复出来的理论，是信息传输系统的基本任务之一。

信号检测与估计是研究从噪声环境中检测出信号，并估计信号参量或信号波形的理论，是现代信息理论的一个重要分支，广泛应用于电子信息系统、自动控制、模式识别、射电天文学、气象学、地震学、生物医学工程及航空航天系统工程等领域。

信号检测与估计利用信号与噪声不同的统计特性，用数理统计的方法研究随机信号的处理，尽可能地抑制噪声，从而提取信号。信号检测与估计是随机信号的统计处理理论，与概率论、数理统计及随机信号分析（随机过程）并驾齐驱地支撑着随机现象规律的研究，它们共同构成了科技工作者研究随机现象的完整知识结构。因此，信号检测与估计是“信息与通信工程”学科的重要基础课。

信号检测与估计的基本任务和内容可以分为3大部分：匹配滤波、信号检测及信号估计。信号检测又可分为参量检测和非参量检测。信号估计又可分为信号参量估计和波形估计。

全书共分10章和3个附录。

第1章是绪论，论述了信号检测与估计理论的研究对象及应用，概述了信号检测与估计的任务及研究方法，阐述了信号检测与估计课程与其他相关课程的关系；说明了本书的内容安排，给出了信号检测与估计的学习方法建议。

第2章是匹配滤波的内容，重点讨论匹配滤波器的基本概念、最佳准则、单位冲激响应和传输函数，并进一步讨论白噪声背景下和色噪声背景下的匹配滤波器。

第3章至第7章构成信号检测部分，重点讨论信号检测的基本理论和方法，包括信号模型、最佳检测准则、检测系统的结构和检测性能分析等内容。第3章至第6章组成参量检测的内容，主要讨论信道噪声概率密度为已知情况下的信号检测的基本理论和方法。第7章是非参量检测，主要讨论信道噪声概率密度为未知情况下的信号检测。第3章是信号检测的基本理论，论述信号检测的数学基础，重点讨论信号检测的基本概念、最佳检测准则及分析方法。在第3章的基础上，第4章讨论高斯白噪声中信号的检测，第5章讨论高斯色噪声中信号的检测，第6章讨论序列信号的检测。

第8章至第10章构成信号估计部分，主要讨论信号参量估计和信号波形估计的基本理论和方法。第8章和第9章组成信号参量估计的内容，重点讨论信号参量估计的基本理论和方法，包括信号模型、最佳参量估计准则、估计系统的结构和估计性能分析等内容。第8章是信号参量估计的基本理论，论述信号参量估计的数学基础，重点讨论信号参量估计的基本概念、最佳估计准则、分析方法及估计性能的评价标准。在第8章的基础上，第9章讨论高斯噪声中信号参量估计。第10章是信号波形估计，主要讨论信号波形估计的概念、准则，维纳滤波和卡尔曼滤波的基本理论和方法。

为了便于读者更好地理解和把握信号检测与估计的内容和研究方法，附录A归纳了本书内容编排的逻辑关系。为了方便读者更好地巩固所学信号检测与估计的基本理论和方法，附录B为实验指导书。为了方便读者完成习题和开展实验，附录C简要介绍了Q函数和误差函数。

在本书的编写过程中，作者参阅了大量的相关文献资料，在此向所有参考文献的作者致以诚挚的谢意。

由于作者水平有限，书中难免会出现一些疏漏和不妥之处，恳请读者给予批评和指正。

潜行之谜：谍报、信息与人类认知 探索隐匿在信息洪流中的真相，解读人类感知世界的奥秘，揭示无声战场上的博弈策略。 在这个信息爆炸、真假难辨的时代，我们每个人都在经历着一场永不停歇的“信号检测”与“信息辨别”的挑战。从日常生活中细微的表情变化，到宏观的社会经济动向，再到国家层面的安全情报，获取、理解并利用信息的能力，已成为个体生存、社会发展乃至国家安全的关键。本书并非一本关于具体信号处理技术的教科书，而是深入探讨隐藏在这些技术背后的普适性原理，以及它们如何深刻影响着人类的认知方式、决策过程，以及在复杂博弈环境中做出最优选择的内在机制。 我们将从一个更广阔的视角出发，审视人类如何从看似杂乱无章的感官输入中提取有意义的“信号”，并对其进行“估计”。这其中涉及的不仅仅是工程师们在实验室里调试的算法，更是生物体进化数百万年所形成的生存本能，以及人类社会为应对不确定性而构建的各种机制。 第一章：无处不在的信号——从感知到理解 本章将勾勒出“信号”的广阔图景。我们将抛开狭隘的物理学定义，将其扩展到日常生活中的一切可被感知、可被解析的信息载体。一个眼神的闪烁，一个词语的轻微颤抖，一次心率的微弱波动，甚至是一段经济数据的起伏，都可能成为承载着关键信息的“信号”。 感知世界的基石： 探讨人类的五种感官如何接收外部刺激，以及大脑如何将这些原始的感官数据转化为具有意义的认知。我们将深入研究视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉在接收信息过程中的“阈值”问题——什么是我们能感知到的，什么又是被忽略的。 信息流的涟漪： 分析信息如何在社会网络中传播，从个人的社交圈到全球性的媒体平台。我们将关注信息传播中的“噪音”——那些干扰、扭曲或错误的信息，以及它们如何影响我们对真相的判断。 信号的多样性： 介绍不同类型的信号，包括确定性信号和随机信号，以及它们在现实世界中的不同表现形式。从规律性的自然现象到难以预测的突发事件，我们将理解信号的本质及其带来的挑战。 第二章：检测的艺术——在不确定中寻找真相 “检测”的核心在于区分“信号”与“背景噪音”。在信息环境中，我们时刻面临着误判的风险：将噪音误认为信号（虚警），或者将真实信号忽略（漏检）。本章将深入剖析这种“检测”的本质，以及我们如何在不确定性中做出决策。 区分真伪的哲学： 探讨“检测”背后的认知偏差和心理学原理。我们将了解人类大脑如何进行模式识别，如何形成先验知识，以及这些因素如何影响我们的检测结果。 概率的智慧： 引入贝叶斯定理等概率工具，阐述如何在有限信息下进行最优的概率估计。我们将学习如何量化不确定性，并基于此做出更明智的判断。 信号与噪音的博弈： 分析在不同环境中，“信号”与“噪音”的相对强弱如何变化，以及检测的难度如何随之增加。从天文学家寻找微弱信号，到金融分析师解读市场波动，我们将看到检测的普适性。 警报的代价： 讨论虚警和漏检两种错误可能带来的不同后果，以及在现实决策中如何权衡两者之间的风险。 第三章：估计的奥秘——量化不确定性，预测未来 当信号被检测到，下一步便是对其进行“估计”。“估计”不仅仅是确定某个事实的存在，更是要量化其属性、强度、来源以及未来的走向。本章将关注如何从模糊的信息中提取尽可能精确的量化信息。 量化能力的提升： 探讨从定性判断到定量分析的转变。我们将学习如何使用统计学方法来估计信号的参数，例如信号的幅度、频率、持续时间等。 预测的边界： 分析“估计”与“预测”的紧密联系。我们将探讨如何基于历史数据和当前信号，对未来趋势进行推断，并理解预测的局限性。 信息融合的艺术： 在现实世界中，我们往往能接收到来自多个渠道的信息。本章将研究如何将这些分散的、可能不完全一致的信息进行融合，以获得更准确的估计。 最优估计的追求： 介绍各种估计方法，例如最小二乘估计、最大似然估计等，并讨论在不同场景下选择最优估计策略的重要性。 第四章：谍报的智慧——信息战场的隐匿与反隐匿 本章将视角进一步聚焦于信息在国家安全、商业竞争等高对抗性环境中的应用。谍报活动本身就是一场“信号检测与估计”的极致博弈，它关乎隐匿、侦察、反侦察以及对敌方意图的精准判断。 隐匿的艺术： 探讨如何隐藏自身发出的信号，使其不被敌方检测到。这包括物理上的伪装，信息传播上的加密，以及行为上的迷惑。 侦察的挑战： 分析敌方如何通过各种手段侦测和截获信号。我们将了解各种侦察技术，以及它们在探测隐藏信息中的作用。 反侦察的策略： 学习如何对抗敌方的侦察活动，如何干扰其信号收集，以及如何保护自身信息的安全。 意图的推断： 强调在谍报活动中，对敌方“意图”的估计至关重要。这不仅仅是分析其发布的信号，更是要解读其行为背后的深层动机。 信息战的未来： 展望信息技术发展对谍报活动带来的革命性影响，以及未来信息战的演变趋势。 第五章：人类认知的瓶颈与突破 最终，我们回归到人类自身。无论技术如何发展，信息处理的最终执行者是人类大脑。本章将深入探讨人类在信息接收、处理和决策过程中的固有局限性，以及如何克服这些局限。 认知负荷与注意力： 分析人类注意力资源的有限性，以及信息过载如何导致认知疲劳和决策失误。 情感与偏见： 探讨情绪、恐惧、期望等非理性因素如何影响我们的信号检测和估计过程。我们将认识到“情绪噪音”的存在。 群体智慧与集体决策： 研究在群体环境中，如何通过协作、讨论和信息共享来克服个体局限，做出更优的决策。 技术赋能认知： 探讨人工智能、大数据分析等新兴技术如何辅助人类进行更高效、更精准的信号检测与估计，从而突破人类认知的边界。 结语：拥抱不确定，洞悉真相 本书旨在提供一种全新的视角，帮助读者理解信息世界的运作规律，以及人类在其中扮演的角色。我们并非要教您如何操作某个特定的信号处理设备，而是要揭示那些贯穿于不同领域、不同场景的普适性原理。从微观的感知层面到宏观的社会博弈，从个人的日常决策到国家层面的战略布局，理解“信号检测与估计”的本质，能够帮助我们更清晰地认识这个世界，更明智地做出选择，更有效地应对挑战，最终在复杂的信息洪流中，洞悉真相，把握先机。 本书适合对信息科学、认知科学、心理学、博弈论以及国家安全等领域感兴趣的读者。它将激发您对信息价值的深度思考，提升您在信息时代的辨别能力和决策水平。

评分☆☆☆☆☆

作为一本高等教育规划教材，《信号检测与估计》在内容深度和广度上都达到了相当高的水平。它不仅仅停留在基本概念的介绍，更深入地探讨了许多前沿的研究方向和应用领域。我在阅读过程中，惊喜地发现书中涉及到了诸如隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别中的应用，卡尔曼滤波在目标跟踪中的重要作用，以及贝叶斯估计方法在雷达信号处理中的优势等等。这些内容让我对信号检测与估计技术在现代科技中的强大能力有了更直观的认识，也激发了我对这些具体应用领域产生浓厚的兴趣，渴望进一步探索。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最深的感受是其内容的系统性和完整性。它就像一位经验丰富的向导，带领我们一步步穿越信号检测与估计的复杂迷宫。从信号的数学建模，到噪声的影响分析，再到各种检测准则（如Neyman-Pearson准则、Bayes准则）的推导与比较，以及多种估计方法（如最大似然估计、最小均方误差估计）的原理与应用，无一不讲解得详尽入微。书中的图表也十分精炼，能够直观地展示信号的特性和算法的性能，极大地帮助我理解抽象的理论概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常适合学习者，既有学术的严谨性，又不失清晰易懂的特点。作者善于用生动的比喻和形象的语言来解释枯燥的公式和定理，这让我在阅读过程中几乎没有遇到难以理解的障碍。例如，在讲解信噪比的概念时，书中用了一个非常贴切的比喻，生动地描绘了信号的“清晰度”和噪声的“干扰度”，让我瞬间就掌握了信噪比的核心意义。同时，每章结尾的习题设计也很有代表性，涵盖了该章的主要知识点，能够有效检验我的学习成果，巩固所学内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学推导部分做得非常扎实，每一个公式的得出都有详尽的步骤和清晰的解释。我尤其欣赏作者在处理复杂数学概念时所采用的循序渐进的方式。例如，在讲解马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法时，作者并没有一开始就抛出复杂的算法，而是先从贝叶斯推断的基本原理入手，然后逐步引入先验分布、似然函数等概念，最后才将MCMC方法作为一种求解后验分布的工具进行阐述。这种严谨的数学论证，让我对信号检测与估计的理论基础有了更深刻的理解，也为我未来进一步的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

一本好书，总能让人在字里行间捕捉到知识的火花，激起思考的浪潮。拿到这本《信号检测与估计》教材，我便迫不及待地翻阅起来。教材的编排逻辑清晰，从最基础的信号概念讲起，逐步深入到信号的分类、特性，再到各种检测与估计方法。书中穿插了大量的实例，这些例子贴近实际应用，让抽象的理论变得鲜活易懂。比如，在介绍最优检测器时，作者并没有仅仅罗列公式，而是详细分析了不同场景下，哪种检测器更为合适，以及它们的优缺点。这种理论与实践相结合的方式，极大地提升了我的学习兴趣。