信号检测、估计理论与识别技术-全套PPT课件.pptx

检测、估计与调制理论

Detection，Estimation，andModulationTheory;预备知识和参考书;检测与估计的基本理论;绪论

检测与估计的基本理论;§1.1;绪论;§1.1.1信号检测与估计涉及的内容;信号本身;§1.1.2信息传输系统的香农模型;通信;§1.1.3信号检测理论的若干应用;§1.1.3.1雷达系统模型;雷达;例1：“噪声中的已知信号问题”;例1中的发射波形;例1中的接收信号;§1.1.4噪声环境中的已知信号检测问题;例2：“噪声中带有未知参数的信号检测问题”;例2：“噪声中带有未知参数的信号检测问题”;实际例子;例3:“噪声中随机信号的检测问题”;§1.1.5检测问题;§1.2;§1.2.1条件概率;§1.2.1.1与条件概率有关的基本公式;贝叶斯公式

;§1.2.2验前概率与验后概率;Bayes公式例;;Bayes公式例;问题模型;§1.2.3贝叶斯(Bayes)判决;;;;例1;例1;例1;例1;;§1.2.5似然比与门限;§1.2.5.1两种似然比检验处理器;例2;§1.2.6一些常用分布;§1.2.6.1正态分布;例2;例2;条件代价为:;例2;似然比检验;似然比检验;设;数字例

;虚警与漏报;判决规则;H0true;选H0.

H0true;选H1.

H1true;选H1.

H1true;选H0.

1、3是正确的判决，2、4是错误的判决

判决准则就是对上述4个可能的情形施加不同的“重要性”，并由此获得“最优”判决。;Bayes准则;

谢谢！;随机过程与随机信号的相关理论;随机过程的基本概念

随机信号的基本概念

;§2.1;随机变量;随机变量的分类;随机过程;随机过程的定义;§2.1.1;§2.1.1;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.2;§2.1.3;§2.1.3;一般地，设，定义随机过程的维分布函数为：;1）数学期望;2）均方值和方差;从统计上来说，;随机过程X（t）的协方差函数为;4）随机过程的峰度和偏度;5）序列检验;§2.2;信号的分析与处理，其目的是得到己经发生或将要发生的未知信息。通常待处理的信号中都存在某种随机性，这种随机性从时间角度看，是由过去的信号不能完全确定将来的信号：从空间角度看，是由已知信息不能完全确定其余的信息。;从以上两个例子可以看出，这些信号均有某个随机因素与其有联系。也就是指无法用确定的表达式来表达的信号，称为随机信号。以上两个表达式在数学上就叫随机???程，随机过程是随机信号的数学表示，随机信号是有量纲的随机过程，即存在幅度、频率及相位等。在电子系统中，通常把随机过程叫做随机信号。;最小二乘法是由高斯提出的估计方法，它是通过最小误差平方和来寻找最优估计的线性估计。其原理如下：;拉依达法是用来剔除观测数据中的粗大误差的一种方法，该方法是基于观测数据样本足够大且服从正态分布的一种方法。该方法操作简单，易于实现。对观测序列{Xi，i=1,2,...,N}，其具体实现步骤如下：;§2.2.2随机信号分析的一般方法;§2.2.2随机信号分析的一般方法;§2.2.2随机信号分析的一般方法;§2.2.2随机信号分析的一般方法;§2.2.2随机信号分析的一般方法;谢谢！;信号状态的统计检测理论;概述

二元信号的贝叶斯检测准则

二元信号的派生贝叶斯检测准则

多元信号状态的统计检测

随机（或未知）参量信号状态的统计检测

信号状态的序列检测;§3.1;为了携带不同的信息，信号应具有两个或两个以上的不同状态，分别称为二元信号和元信号。;§3.2;信号状态统计检测理论的模型;二元信号状态统计检测子空间划分;二元信号判决结果;代价因子;改写平均代价表达式;确定假设成立的判决域;;最佳判决式的检测性能分析;§3.3;对二元信号贝叶斯检测准则的先验概率、代价因子做某些约束，就得到派生贝叶斯检测准则。;最佳判决式;§3.3.2最大后验概率检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.3极小化极大检测准则;§3.3.4奈曼-皮尔逊检测准则;§3.3.4奈曼-皮尔逊检测准则;§3.3.4奈曼-皮尔逊检测准则;§3.3.