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| 內容簡介: |
珀尔编著的《信号检测与估计原书第2版》介绍信号检测与估计的基本理论,主要包括三方面的内容。第2、3、6章讲述信号检测理论的基本概念,包括二元假设检验、复合假设检验、确知信号检测、部分参数确知信号检测、随机信号检测等内容。第4章讲述参数估计方法,包括贝叶斯参数估计方法、最大似然估计方法、矢量参数估计、递归参数估计等内容。第5、7章讲述波形估计理论,包括Kalman-Bucy滤波、Wiener-Kolmogorov滤波、线性高斯估计、非线性滤波等内容。每章都有大量例题和习题,帮助读者理解抽象的理论知识。
本书可作为高等院校通信类、信息类和控制类等专业研究生或高年级本科生的专业教材或教学参考书,也可作为相关科研人员的参考用书。
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| 目錄:
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出版者的话
前言
第1章 引言
第2章 假设检验基础
2.1 引言
2.2 贝叶斯假设检验
2.3 极小化极大假设检验
2.4 尼曼-皮尔逊假设检验
2.5 复合假设检验
2.6 习题
第3章 离散时间信号检测
3.1 引言
3.2 模型和检测器结构
3.3 信号检测算法的性能评估
3.3.1 直接计算检测性能
3.3.2 切诺夫界
3.3.3 渐近相对有效性
3.4 序贯检测
3.5 非参数检测和稳健检测
3.5.1 非参数检测
3.5.2 稳健检测
3.6 习题
第4章 参数估计基础
4.1 引言
4.2 贝叶斯参数估计
4.3 非随机参数估计:基本理论结构
4.4 最大似然估计
4.5 最大似然估计的进一步扩展
4.5.1 向量参数估计
4.5.2 信号参数估计
4.5.3 信号参数的稳健估计
4.5.4 递归参数估计
4.6 习题
第5章 信号估计基础
5.1 引言
5.2 Kalman-Bucy滤波
5.3 线性估计
5.4 Wiener-Kolmogorov滤波
5.4.1 非因果WienerKolmogorov滤波
5.4.2 因果Wiener-Kolmogorov滤波
5.5 习题
第6章 连续时间信号检测
6.1 引言
6.2 数学基础
6.2.1 函数空间中的密度函数
6.2.2 Grenander定理和Karhunen- Loeve展开式
6.3 高斯噪声中的确知信号和部分参数确知信号检测
6.3.1 相干检测
6.3.2 参数未知的信号检测
6.4 高斯噪声中的随机信号检测
6.4.1 维纳过程的初步结论
6.4.2 白噪声中检测高斯信号
6.4.3 随机信号似然比检测的估计一相关器表示
6.5 习题
第7章 连续时间信号估计
7.1 引言
7.2 信号参数估计
7.3 线性/高斯估计
7.3.1 白噪声中的信号估计问题
7.3.2 线性新息过程
7.3.3 连续时间Kalman-Bucy滤波器
7.3.4 线性/高斯问题的进一步扩展
7.4 非线性滤波
7.4.1 非线性滤波的基本方程
7.4.2 非线性滤波方程的推导
7.4.3 最优非线性滤波器的近似方法
7.5 习题
参考文献
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