《信号的统计检测与估计理论》求取 ⇩

第一章信号的矢量与复数表示1

1-1 确知信号集中信号的矢量表示1

1-2 Gram-Schmidt归一化正交程序与信号展开式4

1-3 信号的复表示5

1-4 Hilbert变换及其性质8

1-5 线性系统的复表示10

1-6 窄带随机过程11

1-7 Karhunan-Loeve展式15

习题20

第二章 噪声与干扰22

2-1随机噪声22

2-2 高斯噪声25

2-3 复高斯过程27

习题30

第三章 假设检验32

3-1假设检验的一般理论——Bayes检验32

3-2 二元假设检验36

3-2-1 Bayes检验36

3-2-2 最小最大检验40

3-2-3 Neyman-Pearson检验42

3-3 二元检验的施行特征45

习题49

4-1-1 实信号形式解53

第四章 确知信号的检测53

4-1白高斯噪声中二元确知信号的检测53

4-1-2 复信号形式解55

4-1-3 差错概率性能57

4-2 白高斯噪声中多元确知信号的检测60

4-2-1 最大似然接收机60

4-2-2 差错概率性能——简单上界61

4-3 有色高斯噪声中二元确知信号的检测64

4-3-1 取样形式解64

4-3-2 Karhunan-Loeve展式解67

4-4-1 从相关器到匹配滤波器69

4-4 匹配滤波器69

4-3-3 差错概率性能69

4-4-2 平稳噪声中具有最大输出信噪比的滤波器71

4-4-3 匹配滤波器的近似解73

4-4-4 白化滤波器74

4-5 有色高斯噪声中多元确知信号的检测75

4-5-1 最小差错概率接收机75

4-5-2 对称正交信号接收机的差错概率76

4-6 积分方程的解83

4-6-1 非齐次方程83

4-6-2 齐次方程86

习题90

5-1 复合假设检验94

第五章 具有随机参量信号的检测94

5-2 具有随机相位信号的检测97

5-2-1最佳接收机结构98

5-2-2 最佳接收机的差错概率性能100

5-3 二元正交随机相位信号的检测104

5-4 Ray1eigh衰落信道二元正交随机相位信号的检测106

5-5 M元正交随机相位信号的检测110

5-6 Rayleigh衰落信道M元正交随机相位信号的检测115

习题116

6-1 非独立有色高斯噪声中多重信号的最佳检测118

第六章多重(分集)信号的检测118

6-2 具有随机相位多重弱信号的检测120

6-3 平方律域值检测器的检测概率123

6-4 不相关分集126

6-4-1 相干接收机127

6-4-2 非相干接收机133

6-5 相关分集136

6-5-1 相干接收机136

6-5-2 非相干接收机144

6-5-3 非相干域值接收机147

习题149

第七章 序贯检测151

7-1二元序贯似然比检验152

7-1-1 检验的基本程序152

7-1-2 辅助定理153

7-1-3 一个基本恒等式156

7-1-4 序贯似然比检验的施行特征157

7-1-5 域值A与B的确定159

7-1-6 平均观测次数Eθ(n)160

7-1-7 序贯似然比检验的意义161

7-2 两个检验实例162

7-2-1 高斯随机变量均值的检验162

7-2-2 0-1分布随机变量参数p检验164

7-3 序贯似然比检验的极限有效性167

7-3-1 最佳固定样值检验的施行特征与观测次数168

7-3-2 序贯似然比检验的极限有效性169

7-4 序贯检验对一般临近假设的极限有效性175

7-5 其他序贯检验177

7-5-1 多元序贯检验177

7-5-2 复合序贯检验179

7-5-3 序贯Bayes检验183

7-5-4 广义序贯似然比检验184

7-6 信号的序贯检测187

7-6-1 确知脉冲串的接收187

7-6-2 随机相位弱脉冲串的接收188

习题191

7-6-3 单个相干信号的序贯检测191

第八章信号的参量估值193

8-1 从检测到估值193

8-1-1 估值的数学模型193

8-1-2 从检测到估值194

8-2 最小均方误差估计与估计量的不变性197

8-2-1 最小均方误差估计197

8-2-2 估计量的不变性198

8-3 有色高斯噪声中信号参量的最大后验概率估计201

8-4 最大似然估计205

8-5-1 单参量情况208

8-5 估计均方误差的下界(非随机参量)——Cramer-Rao不等式1208

8-5-2 单参量函数的情况213

8-5-3 多参量情况214

8-5-4 多参量函数的情况219

8-6 估计均方误差的下界(随机参量)——Cramer-Rao不等式2220

8-6-1 单参量情况220

8-6-2 多参量情况222

8-7 有色高斯噪声中信号参量的最大似然估计223

8-8 有色高斯噪声中带通信号参量的最大似然估计228

8-9 有色高斯噪声中多重带通信号参量的最大似然估计231

8-10-1 测不准原理233

8-10 若干实际信号参量的最大似然估计233

8-10-2 信号幅度的估计235

8-10-3 信号到达时刻的估计236

8-10-4 信号到达时刻与Doppler频移的联合估计237

习题239

第九章信号参量的最佳线性估计244

9-1 线性最小均方误差估计244

9-2 正交性原理246

9-3 递归线性均方估计250

9-4 最小二乘与加权最小二乘估计252

9-4-1 最小二乘估计252

9-4-2 加权最小二乘估计254

9-5 线性估计的应用(一)——自适应信道特性估计255

9-6 线性估计的应用(二)——自适应最小差错概率盲均衡258

附录一 梯度算子?与?265

习题266

第十章 具有未知参量信号的检测269

10-1极大(广义)似然检测269

10-2 高斯噪声中信号的极大(广义)似然检测270

10-2-1 未知幅度信号的检测270

10-2-2 一般未知参量信号的检测271

10-3 白噪声中未知幅度、载波频率与相位信号的检测272

10-4 未知到达时刻信号的检测273

10-5 未知到达时刻与载波频率及相位信号的检测276

习题277

第十一章 最小最大检测与Robust检测279

11-1最小最大检测280

11-2 Robust检测中的博弈问题288

11-3 平稳无记忆过程的Robust检测289

11-4 若干实际信号的Robust检测303

11-5 Robust序贯检验309

习题311

第十二章 非参量检测313

12-1基本定义与性能测度314

12-2 符号检验315

12-3 秩检验319

12-4 t检验325

12-5 若干其他非参量接收机327

12-5-1 具有参考噪声输入的接收机327

12-5-2 对称双输入接收机328

12-5-3 自适应检测329

习题333

第十三章 符号干扰信道中的信号检测336

13-1符号干扰信道模型336

13-1-2 符号干扰信道的Trellis图与状态图表示338

13-1-1 符号干扰信道的树图表示338

13-2 最大似然序列检测——Viterbi算法341

13-3 最大似然序列检测接收机的差错概率性能344

13-3-1 节点差错事件344

13-3-2 节点与比特差错概率345

13-3-3 一种比特差错概率上界348

13-3-4 极高信噪比、无限长符号干扰信道的差错概率性能354

13-4 与无符号干扰传输的比较356

附录一 序列检测永不判决概率为零的证明359

附录二 某些简易信道的α(K,s)360

附录三 στ的分布361

习题362

第十四章 随机信号的检测363

14-1时变信道模型363

14-2 齐次随机时变信道的潜在抗干扰性367

14-2-1 限扩散信道、限频信号的潜在抗干扰性370

14-2-2 最佳信号设计的物理可实现性373

14-3 齐次随机时变符号干扰信道中的信号检测376

14-3-1 接收广义似然比376

14-3-2 失配序列检测器的差错概率378

14-4 无限长符号干扰信道的差错概率383

14-5 几点讨论385

习题386

参考文献388

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