An Introduction to Signal Detection and Estimation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer; 2nd ed. 1994. Corr. 2nd printing edition (March 16, 1998)

作者:H. Vincent Poor

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:1994-3

价格:$87.95

装帧:

isbn号码:9780387941738

丛书系列:

图书标签:

• 专业书籍
• signal
• 电路
• 信号检测
• 信号估计
• 统计信号处理
• 通信系统
• 雷达系统
• 概率论
• 随机过程
• 估计理论
• 检测理论
• 工程数学

《信号的奥秘：从接收到解读的旅程》 在这本引人入胜的书中，我们将踏上一段探索信息传递世界核心奥秘的旅程。本书将带领读者深入了解我们如何从充满噪声和不确定性的环境中捕捉、辨识和理解有用的信号，以及如何通过精确的估计来还原信号的真实面貌。 第一部分：信号的感知与捕捉 本部分将从最基础的概念入手，阐述信号在自然界和工程领域中的普遍存在。我们将首先讨论信号的定义，理解它们是如何由各种物理现象产生的，例如声波、电磁波、光线，以及它们如何在介质中传播。接着，我们将深入探讨信号的构成要素，包括幅度、频率、相位和波形，并理解这些属性如何携带信息。 随后，我们将聚焦于信号的接收过程。我们将详细介绍各种信号接收装置的基本原理，从简单的天线到复杂的传感器，理解它们如何将物理世界的信号转化为可处理的电信号。在此过程中，我们将特别关注噪声的影响。噪声是信号处理中无处不在的挑战，我们将系统地介绍不同类型的噪声，如热噪声、散粒噪声、闪烁噪声等，以及它们是如何叠加在有用信号上的。理解噪声的来源和特性，是后续所有信号处理技术的基础。 此外，我们还将探讨信号的采样和量化过程。为了在数字系统中处理信号，我们需要将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。我们将详细解释奈奎斯特采样定理，理解采样率对信号保真度的重要性，以及过采样和欠采样的影响。同时，我们将介绍量化误差，以及不同的量化技术如何影响数字信号的精度。 第二部分：从噪声中识别信号——信号检测的艺术 一旦我们获得了包含噪声的信号，下一个关键的挑战就是从杂乱的背景中找出我们感兴趣的信号。这便是信号检测的核心任务。本部分将系统地介绍信号检测的理论和方法。 我们将从概率论和统计学的角度出发，建立起信号检测的数学框架。我们将学习如何利用概率密度函数来描述信号和噪声的分布，以及如何定义“检测”的意义。我们将引入最大似然检测准则，理解如何根据观测到的信号来判断是否存在目标信号，以及如何计算检测的概率。 接着，我们将深入探讨各种经典的信号检测技术。我们将会详细介绍能量检测器，理解它如何通过积累信号能量来提高检测的鲁棒性。我们还将学习到匹配滤波器，揭示它如何在已知信号模型的情况下，最大化信噪比，从而实现最优的信号检测。 此外，我们还将介绍更高级的检测技术，例如联合检测、多假设检测等，理解它们在更复杂场景下的应用。我们会讨论检测性能的度量，如概率、虚警率和漏警率，以及如何通过优化检测阈值来平衡这些性能指标。 第三部分：还原信号的真实面貌——信号估计的科学 信号检测帮助我们判断信号是否存在，而信号估计则致力于还原信号本身的真实属性，例如信号的幅度、频率、相位，或者更复杂的信号参数。本部分将聚焦于信号估计的理论和实践。 我们将再次从概率统计的角度出发，学习如何利用统计推断的方法来估计信号参数。我们将介绍最小均方误差（MMSE）估计准则，理解它如何最小化估计误差的均方值，从而获得最优的估计。我们还将学习最大似然估计（MLE）和最小方差无偏估计（MVUE）等其他重要的估计准则。 本部分将详细介绍参数估计和信号估计的区别与联系。对于参数估计，我们将学习如何估计信号中的特定参数，例如通过对接收到的信号进行滤波和积分来估计信号幅度。对于信号估计，我们将更进一步，尝试恢复出原始信号的完整波形。 我们将深入探讨维纳滤波器，理解它如何在线性估计的框架下，结合信号和噪声的统计特性，实现最优的信号估计。我们将讨论时域和频域的维纳滤波器，以及它们在实际应用中的优缺点。 此外，我们还将介绍卡尔曼滤波器，这是一种在状态空间模型下进行最优估计的强大工具。我们将详细解释卡尔曼滤波器的递推算法，以及它在目标跟踪、导航系统等领域的广泛应用。 最后，我们还将探讨估计性能的度量，如均方误差、克拉美-罗界等，以及如何通过选择合适的估计器来达到最佳的估计效果。 总结与展望 本书的最后，我们将对所学内容进行总结，回顾信号检测与估计在现代科技中的重要作用，例如通信系统、雷达、声纳、生物医学工程、金融建模等。我们将展望信号处理领域的未来发展方向，例如自适应信号处理、机器学习在信号处理中的应用、以及在复杂和未知环境下的信号处理挑战。 《信号的奥秘：从接收到解读的旅程》旨在为读者提供一个全面而深入的理解信号检测与估计的框架，无论您是对此领域充满好奇的初学者，还是希望加深理解的专业人士，都将从中获益匪浅。通过这本书，您将学会如何拨开噪声的迷雾，发现隐藏在其中的信息，并精准地捕捉和理解这个被信号所塑造的世界。

评分☆☆☆☆☆

very hard book, read with the help of my professor. what I learned is just the first 4 chapter. but this book is really classic~~very classic!!!

评分☆☆☆☆☆

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这本书的出版，对于希望深入理解现代通信和信息处理核心技术的工程师和研究人员来说，无疑是一份宝贵的财富。《An Introduction to Signal Detection and Estimation》在内容编排上展现了极高的专业性和前瞻性。书中对各种检测器和估计算法的详细分析，涵盖了从经典的Neyman-Pearson准则到现代的卡尔曼滤波等多种重要方法。我特别赞赏作者对卡尔曼滤波的讲解，它不仅仅是给出了一系列的递推公式，而是深入剖析了其背后的状态空间模型和预测-更新的迭代思想，这对于理解其在导航、目标跟踪等领域的广泛应用至关重要。此外，书中关于信号模型和噪声模型的讨论也非常到位，作者系统地介绍了各种常见的信号和噪声类型，以及如何选择合适的模型来描述实际问题，这为后续的理论分析奠定了坚实的基础。对于那些对信息论和统计信号处理有一定基础的读者来说，这本书更是提供了一个绝佳的深入研究平台。它不仅在理论深度上有所体现，还通过对一些实际问题的案例分析，展示了如何将这些理论工具有效地应用于解决工程挑战。总而言之，这本书是一部严谨而全面的学术著作，它能够帮助读者构建起一个扎实的信号检测与估计理论框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太棒了！我一直对信号处理和信息理论领域充满好奇，但总觉得那些数学推导让人望而却步。偶然间翻到了《An Introduction to Signal Detection and Estimation》，我惊叹于作者是如何将如此复杂深奥的概念，用一种如此直观易懂的方式呈现出来的。书中大量的图示和生动的类比，让我仿佛置身于一个生动的课堂，每一个公式的推导都伴随着清晰的逻辑链条，而不是干巴巴的符号堆砌。我特别喜欢作者在讲解贝叶斯推断那一部分时，举的关于“小镇上是否存在狼”的例子，那个例子真的让我一下子就明白了先验概率、似然函数和后验概率之间的关系，并且深刻理解了信息是如何在我们不断接收新的证据时，更新我们对未知事件的信念的。即使是那些涉及大量积分和概率密度的章节，作者也循序渐进，引导读者逐步建立起对问题的理解，而不是直接抛出结论。我发现自己不仅能够理解书中的内容，还能举一反三，尝试将这些原理应用到我自己的研究项目中。这本书真的是为像我这样希望入门信号检测与估计领域，但又缺乏深厚数学背景的读者量身定做的。它不仅传授了知识，更重要的是点燃了我对这个领域的学习热情。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正掌握一个领域的知识，不仅要理解其核心理论，更要看到这些理论是如何在实际工程中落地生根的。《An Introduction to Signal Detection and Estimation》恰恰满足了我的这一需求。这本书不仅仅是一本理论教科书，它更像是一位经验丰富的工程师在向你传授实战技巧。作者在讲解各种检测和估计算法时，并没有停留在理论的层面，而是非常注重它们在实际应用中的表现，以及在实际部署时可能会遇到的问题。例如，在讨论离散时间系统时，书中对序列相关函数的详细讲解，以及如何利用这些函数来设计匹配滤波器，这对于理解雷达信号处理中的目标检测至关重要。另外，书中对随机过程的介绍也十分细致，它不仅仅是给出了数学定义，而是深入探讨了平稳性、遍历性等重要概念，并且解释了这些特性是如何影响信号的统计性质和检测性能的。我尤其欣赏书中关于“信息论界限”的讨论，它为我们理解理论上检测和估计的极限性能提供了重要的指导。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起一个完整的知识体系，从基础理论到实际应用，都能够融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位对信号处理充满热情但又常在理论海洋中迷失方向的学生来说，《An Introduction to Signal Detection and Estimation》简直就像一盏指路明灯。这本书的魅力在于它没有将自己局限于枯燥的数学符号，而是巧妙地将理论知识融入到一系列引人入胜的应用场景之中。我尤其记得书中关于“通信系统中如何检测信号”的章节，作者通过生动的图示，将信号的发送、传输、接收以及可能遇到的噪声干扰都描绘得淋漓尽致，让我对信号检测的必要性和复杂性有了切身的体会。在估计部分，书中对最小均方误差（MMSE）估计量的介绍，不仅清晰地展示了其数学推导过程，更重要的是，它解释了为什么MMSE估计量在统计意义上是“最佳”的，它如何在噪声的影响下尽可能地接近真实信号。我发现自己阅读这本书的速度并不慢，因为作者的语言简洁明了，逻辑清晰，不会让人产生“看了半天不知道在说什么”的困惑。而且，书中穿插的习题也很有启发性，能够帮助我巩固所学知识，并尝试自己解决一些小问题。这本书真的让我感受到了学习的乐趣，并且激发了我对信号处理领域更深入的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始接触《An Introduction to Signal Detection and Estimation》这本书时，我并没有抱太大的期望。我之前读过一些信号处理的书，很多都让我觉得晦涩难懂，充斥着我不太熟悉的专业术语和复杂的数学公式，读起来像是嚼蜡一样。然而，这本书给了我一个巨大的惊喜。它没有一上来就堆砌那些令人生畏的理论，而是以一种非常“落地”的方式开始。作者首先从一些实际应用场景出发，比如雷达探测、通信系统中的噪声问题，让我看到了信号检测与估计理论在现实世界中的重要性。然后，他巧妙地引入了概率论和统计学的基础概念，并且非常注重它们与信号处理任务之间的联系。我尤其欣赏书中对“最佳估计器”的讨论，作者详细地介绍了最小均方误差（MMSE）估计量和最大似然（ML）估计量的推导过程，并且清晰地解释了它们各自的优缺点以及适用的场景。书中还有一些关于假设检验的章节，通过形象的例子，我才真正理解了如何根据观测到的信号来判断一个事件是否发生，以及如何控制犯第一类错误和第二类错误的概率。这本书的语言风格非常清晰流畅，没有多余的废话，每一句话都直击要点。我感觉作者是一位非常有经验的实践者，他知道哪些是学习者最容易困惑的地方，并且能用最简洁有效的方式来解答。

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第一遍

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