訊號檢測與估計 學習參考資料：
《訊號檢測與估計》課程教學大綱
課程**：
課程負責人：楊文
課程中文名稱:訊號檢測與估計
課程英文名稱：signal detection and estimation
課程類別：必修
課程學分數：3
課程學時數：54
授課物件：資訊與通訊類、電子類等專業研究生和高年級本科生
本課程的前導課程：概率論與數理統計、數學分析、矩陣論、隨機過程
一、教學目的和要求
「訊號檢測與估計」是研究在雜訊、干擾和訊號共存的環境中如何正確發現、辨別和測量訊號的學問。它是通訊與資訊科技學科中的一門重要課程。「訊號檢測與估計」廣泛應用於雷達、聲納和無線通訊等領域。通過本課程的學習，使學生對訊號檢測與估計理論有乙個比較全面和系統的了解，掌握資訊檢測和估計的基本概念方法，為從事訊號與資訊處理的研究和應用打下乙個堅實的基礎。
二、課程內容與學時分配
內 容
學 時
第一章：概論
2學時第二章：經典估計理論
16學時
第三章：貝葉斯估計理論
12學時
第四章：簡單假設檢驗
9學時第五章：復合假設檢驗
9學時第六章：恆虛警檢測
6學時第一章 概論（2學時）
第一節 訊號處理中的估計與檢測
第二節估計和檢測問題的數學描述
第三節 估計和檢測問題的內容體系
重點講授：估計和檢測的基本概念以及歷史發展，數學模型與描述。
估計部分
第二章 經典估計理論（16學時）
第一節 最小方差無偏估計(mvu)
第二節 最佳線性無偏估計(blue)
第三節 最大似然估計(mle)
第四節 最小二乘估計(lse)
第五節 矩估計(me)以及經典估計小結與應用例項
重點講授： crlb, rbls, neyman-pearson因子分解定理，經典的一般線性模型，各經典估計演算法(mvu,blue,mle,lse,me)的資料模型/假設，最佳準則以及效能評估。
第三章 貝葉斯估計理論（12學時）
第一節 最小均方誤差估計(mmse)
第二節 最大後驗估計(map)
第三節 線性最小均方誤差估計(lmmse)
第四節 小結與應用例項
重點講授：貝葉斯估值理論與方法，貝葉斯線性模型，各貝葉斯估計方法（mmse,map,lmmse）的資料模型/假設，最佳準則以及效能評估。
檢測部分
第四章 簡單假設檢驗（9學時）
第一節 統計判決理論i
第二節 確定訊號
第三節 隨機訊號
第四節 小結與應用例項
重點講授：簡單假設檢驗（二元和多元）的資料模型/假設，最佳準則和效能評估。
第五章 復合假設檢驗（9學時）
第一節 統計判決理論ii
第二節 具有未知引數的確定性訊號
第三節 具有未知引數的隨機性訊號
第四節 未知雜訊引數
第五節 非高斯雜訊
第六節 小結與應用例項
重點講授：復合假設檢驗（二元和多元）的資料模型/假設，最佳準則和效能評估。
第六章 恆虛警檢測（6學時）
第一節 訊號的恆虛警率檢測概論
第二節 訊號的非參量檢測
第三節 訊號的穩健性檢測
第四節 小結與應用例項
三、教材與參考書
教材：《統計訊號處理基礎——估計與檢測理論》, 北京：電子工業出版社，羅鵬飛等譯，2003.8
英文原著：
1.《fundamentals of statistical signal processing, volume i: estimation theory》——steven m. kay
2.《fundamentals of statistical signal processing, volume ii: detection theory》——steven m. kay
參考書：
[1] 《訊號檢測與估計理論》,北京：清華大學出版社,趙樹傑等,2005.11
[2] 《訊號統計分析與處理》，合肥：中國科學技術大學出版社,沈鳳麟等，2001
[3]《訊號檢測與引數估計》,北京：科學出版社, 陸根源，陳孝楨，2004.8
[4]《訊號的統計檢測與估計理論》（第二版），北京：科學出版社，李道本，2004.10
網上資源: (「訊號檢測與估計」課程**)
四、作業和考核方式
期末考試70% ,課程**30%
數字訊號處理之經典譜估計與現代譜估計
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