信號檢測與估計(jì)理論

前言 第1章 緒論 1．1 引言 1．2 信號處理發(fā)展概況 1．3 信號檢測與估計(jì)理論概述 l．4 內(nèi)容編排 第2章 隨機(jī)信號基礎(chǔ) 2．1 引言 2．2 概率與隨機(jī)變量 2．2．1 概率論基礎(chǔ) 2．2．2 隨機(jī)變量 2．2．3 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 2．2．4 常用概率分布 2．3 隨機(jī)過程 2．3．1 隨機(jī)過程的基本概念 2．3．2 平穩(wěn)隨機(jī)過程 2．3．3 各態(tài)歷經(jīng)(遍歷)隨機(jī)過程 2．3．4 功率譜密度 2．3．5 白噪聲過程 2．3．6 隨機(jī)信號通過線性系統(tǒng) 2．4 離散隨機(jī)信號 2．4．1 隨機(jī)序列的統(tǒng)計(jì)描述 2．4．2 平穩(wěn)隨機(jī)序列 2．4．3 隨機(jī)信號的采樣定理 2．4．4 時(shí)間序列信號模型 2．5 卡亨南一洛維展開 2．5．1 積分方程的推導(dǎo) 2．5．2 積分方程的性質(zhì) 2．6 隨機(jī)信號仿真 2．6．1 MATLAB的統(tǒng)計(jì)函數(shù) 2．6．2 隨機(jī)數(shù)與隨機(jī)序列的產(chǎn)生 2．6．3 隨機(jī)序列的數(shù)字特征估計(jì) 2．6．4 蒙特卡羅方法 習(xí)題 第3章 檢測理論基礎(chǔ) 3．1 引言 3．2 經(jīng)典檢測理論 3．2．1 假設(shè)檢驗(yàn) 3．2．2 優(yōu)化準(zhǔn)則 3．3 信號檢測性能 3．4 判決準(zhǔn)則 3．4．1 貝葉斯準(zhǔn)則 3．4．2 最小平均錯誤概率準(zhǔn)則 3．4．3 極小化極大準(zhǔn)則 3．4．4 奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則 3．5 多樣本檢測 3．6 多元假設(shè)檢驗(yàn) 3．6．1 多元假設(shè)檢驗(yàn)的貝葉斯準(zhǔn)則 3．6．2 多元假設(shè)檢驗(yàn)的最小平均錯誤概率準(zhǔn)則 3．7 復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn) 3．7．1 復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念 3．7．2 復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)方法 3．8 序列檢測 3．8．1 序列檢測的基本概念 3．8．2 最優(yōu)序列檢測準(zhǔn)則 3．8．3 序列檢測的平均觀測次數(shù) 3．9 非參量檢測 3．9．1 非參量檢測的基本概念 3．9．2 基本非參量檢測器 3．10 魯棒檢測 3．10．1 混合模型描述 3．10．2 判決規(guī)則 3．10．3 最小有利分布對 …… 第4章 信號波形的檢測 第5章 估計(jì)理論基礎(chǔ) 第6章 信號波形的估計(jì) 第7章 通信系統(tǒng)中的應(yīng)用 第8章 數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用 第9章 其他應(yīng)用 參考文獻(xiàn)