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内容简介

　　信号检测与估计理论是指信号处理的统计理论，它的基本任务是检测信号的存在和估计信号的参量。《信号检测与估计理论》系统阐述了信号检测与估计理论及其应用，主要内容包括随机信号基础、检测理论基础、信号波形的检测、估计理论基础、信号波形的估计及其应用等。
　　《信号检测与估计理论》适合信息与通信工程等专业及相关专业的高校师生阅读，也适合通信、雷达、图像处理、模式识别、自动控制、系统辨识、导航、遥控遥测、声呐、地质勘探等领域的科研和工程技术人员参考。

作者简介

　　甘俊英，博士，教授，硕士研究生导师，任职于五邑大学科技处／社科处。《电子学报》《信号处理》编委委员，中国电子学会信号处理分会委员、中国图象图形学学会理事。主要研究方向为生物特征信号处理、模式识别等。
　　
　　孙进平，博士，教授，博士研究生导师，任职于北京航空航天大学电子信息工程学院，兼任电子学会信号处理分会委员。主要研究领域有高分辨率雷达信号处理、目标跟踪、阵列处理、模式识别等。发表论文100余篇，其中，SCIE检索40余篇：获国防科学技术进步奖三等奖。
　　
　　余义斌，博士，副教授，硕士研究生导师，任职于五邑大学信息工程学院。主要研究领域有模式识别与图像处理、机器学习、非线性控制。在《电子学报》《Neurocomputing》《控制与决策》等期刊发表论文30余篇。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论
1．1 引言
1．2 信号处理发展概况
1．3 信号检测与估计理论概述
l．4 内容编排

第2章 随机信号基础
2．1 引言
2．2 概率与随机变量
2．2．1 概率论基础
2．2．2 随机变量
2．2．3 随机变量的数字特征
2．2．4 常用概率分布
2．3 随机过程
2．3．1 随机过程的基本概念
2．3．2 平稳随机过程
2．3．3 各态历经(遍历)随机过程
2．3．4 功率谱密度
2．3．5 白噪声过程
2．3．6 随机信号通过线性系统
2．4 离散随机信号
2．4．1 随机序列的统计描述
2．4．2 平稳随机序列
2．4．3 随机信号的采样定理
2．4．4 时间序列信号模型
2．5 卡亨南一洛维展开
2．5．1 积分方程的推导
2．5．2 积分方程的性质
2．6 随机信号仿真
2．6．1 MATLAB的统计函数
2．6．2 随机数与随机序列的产生
2．6．3 随机序列的数字特征估计
2．6．4 蒙特卡罗方法
习题

第3章 检测理论基础
3．1 引言
3．2 经典检测理论
3．2．1 假设检验
3．2．2 优化准则
3．3 信号检测性能
3．4 判决准则
3．4．1 贝叶斯准则
3．4．2 最小平均错误概率准则
3．4．3 极小化极大准则
3．4．4 奈曼一皮尔逊准则
3．5 多样本检测
3．6 多元假设检验
3．6．1 多元假设检验的贝叶斯准则
3．6．2 多元假设检验的最小平均错误概率准则
3．7 复合假设检验
3．7．1 复合假设检验的基本概念
3．7．2 复合假设检验方法
3．8 序列检测
3．8．1 序列检测的基本概念
3．8．2 最优序列检测准则
3．8．3 序列检测的平均观测次数
3．9 非参量检测
3．9．1 非参量检测的基本概念
3．9．2 基本非参量检测器
3．10 鲁棒检测
3．10．1 混合模型描述
3．10．2 判决规则
3．10．3 最小有利分布对
……
第4章 信号波形的检测
第5章 估计理论基础
第6章 信号波形的估计
第7章 通信系统中的应用
第8章 数字图像处理中的应用
第9章 其他应用
参考文献

前言/序言

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