东北大学现代信号处理新方法第1讲序论.pptVIP

那种信号更常见？ 在实际中遇到的信号，大部分都是随机信号，即使由人工产生的信号是确知的，但信号经信道传输以后也会受到污染而变成了随机信号。 我们前面的课程信号与系统分析、时域离散信号与系统分析（现在叫信号分析与处理）主要是针对确定性信号的。对于随机信号，我们如何进行分析？这是我们本课程要解决的问题。 L2(R)空间 L2(R)表示平方可积的实数空间，即能量有限信号空间 * 滤波(filtering)：自适应滤波、信号处理的机器学习 辨识(identification)：系统辨识、目标识别、信号分类、反卷积与盲均衡 * 二、课程学习的目标 本课程我们将要学习两部分内容：随机信号分析以及信号检测与估计。通过学习随机信号分析的基本理论，我们要学会运用概率的方法分析随机信号的统计特性，结合信号与系统的理论掌握随机信号通过系统的分析方法。要系统地掌握电子系统中遇到的一些典型的随机过程，如正态随机过程、窄带随机过程、马尔可夫过程等的特点，并在实际中能够熟练的运用。信号检测与估计的基本理论包括假设检验、参数估计以及噪声中信号的检测等内容，通过学习要掌握假设检验（包括复合假设检验与序贯检验）的基本概念、基本判决准则，要能够针对一个实际的问题构造出假设检验的统计模型，选择合适的判决准则，并且能分析判决的性能。要能够把假设检验的数学理论应用于噪声中信号检测问题中，推导出高斯噪声（白噪声和色噪声）环境下最佳接收机的结构，掌握高斯噪声环境下最佳接收机的基本形式、接收机性能分析的方法。通过估计理论的学习，掌握参数估计的基本方法、基本估计准则，掌握评价估计量好坏的性能指标。 * 本课程共八个实验。 * * 我们来看一下我们实际中遇到的一些信号。上面的一组图形为常用的正弦信号、调制信号和周期的脉冲信号，下面的图形是我们用示波器观测到噪声电压波形，鸟叫声和爆破信号，我们来看一下这几个信号的特点，第一个信号，具有确定的变化规律，是时间t的一个确定的函数，每次观测所得结果都相同，知道当前的值，就可以精确地预测去未来某个时刻的值。这样的的信号称为确定性信号，后面两种信号，没有确定的变化规律，每次观测所得结果可能都不相同（鸟叫声，每次观测大致的波形也许一样，但如果仔细观测，你会发现很多细节是不同的），知道当前的值，不能精确地预计未来某个时刻的值，这样的信号就是随机信号。一般来说，由人工产生的信号大都是确知信号，如雷达的发射信号、通信系统设计使用的信号，而自然界产生的许多信号都是随机信号，如海浪、地物杂波、图象信号、语音信号、地震信号和医学上的生理信号等。在实际中遇到的信号，大部分都是随机信号，即使由人工产生的信号是确知的，但信号经信道传输以后也会受到污染而变成了随机信号。我们前面的课程信号与系统分析、时域离散信号与系统分析（现在叫信号分析与处理）主要是针对确定性信号的。对于随机信号，我们如何进行分析？这是我们本课程要解决的问题。 二、课程学习的目标 本课程我们将要学习两部分内容：随机信号分析以及信号检测与估计。通过学习随机信号分析的基本理论，我们要学会运用概率的方法分析随机信号的统计特性，结合信号与系统的理论掌握随机信号通过系统的分析方法。要系统地掌握电子系统中遇到的一些典型的随机过程，如正态随机过程、窄带随机过程、马尔可夫过程等的特点，并在实际中能够熟练的运用。信号检测与估计的基本理论包括假设检验、参数估计以及噪声中信号的检测等内容，通过学习要掌握假设检验（包括复合假设检验与序贯检验）的基本概念、基本判决准则，要能够针对一个实际的问题构造出假设检验的统计模型，选择合适的判决准则，并且能分析判决的性能。要能够把假设检验的数学理论应用于噪声中信号检测问题中，推导出高斯噪声（白噪声和色噪声）环境下最佳接收机的结构，掌握高斯噪声环境下最佳接收机的基本形式、接收机性能分析的方法。通过估计理论的学习，掌握参数估计的基本方法、基本估计准则，掌握评价估计量好坏的性能指标。 （2）要深刻理解随机信号与确定性信号特征之间的同异，随机信号的变换规律是不确定的，但是，随机信号的统计特性是确定的，比如相关函数就是一个确定的函数，对相关函数的分析，我们可以采用类似于确定性信号的分析方法。 （3）统计分析的方法强调的是大量样本平均而言所表现出来的特征，尽管从个体来看变化是杂乱无章的，如接收机的噪声，但是从大量样本平均而言却表现出一定的规律性，这种规律性称为统计规律，是本门学科的一个最根本的概述，从开始就必须加以注意。统计判决问题，我们强调的并不是在某些特殊情况下所出现的错误，而是平均而言，发生错误的概率要小。 经典信号处理的不足 傅里叶变换缺乏时间和频率的定位功能 信号的幅度不但随时间变化，而且对现实物理世界中的大部分信号，其频率也随时间变化。实际上，在时域中愈是在较短