信号检测理论第一章

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信号检测与估计理论

信号检测与估计理论

平方检测算法是一种简单而有效的信 号检测算法,它通过比较输入信号的 平方和与阈值来判断是否存在信号。
信号估计理论
02
信号估计的基本概念
信号估计
利用观测数据对未知信号或系统状态进行推断或预测 的过程。
信号估计的目的
通过对信号的处理和分析,提取有用的信息,并对未 知量进行估计和预测。
信号估计的应用
在通信、雷达、声呐、图像处理、语音识别等领域有 广泛应用。
阈值设置
03
在信号检测中,阈值是一个关键参数,用于区分信号和噪声。
通过调整阈值,可以控制错误判断的概率。
信号检测的算法
最大后验概率算法
最大后验概率算法是一种常用的信号 检测算法,它基于贝叶斯决策准则, 通过计算后验概率来判断是否存在信 号。
平方检测算法
多重假设检验算法
多重假设检验算法是一种处理多个假 设的信号检测算法,它通过比较不同 假设下的似然比来确定最佳假设。
医学影像信号处理
X光影像处理
通过对X光影像进行去噪、增强、分割等处理,可以提取出 病变组织和器官的形态特征,为医生提供诊断依据。
MRI影像处理
磁共振成像(MRI)是一种无创的医学影像技术,通过对MRI 影像进行三维重建、分割、特征提取等技术处理,可以更准确
地诊断疾病。
超声影像处理
超声影像是一种实时、无创的医学影像技术,通过对超声影像 进行实时采集、动态分析、目标检测等技术处理,可以为临床
03
估计的精度和效率。
深度学习在信号检测与估计中的应用
01
深度学习是人工智能领域的一种重要技术,在信号检
测与估计中信号进行高效的特征
提取和分类,提高信号检测的准确性和稳定性。

第一章信号检测与估计理论ppt课件

第一章信号检测与估计理论ppt课件


对信号的随机特性进行统计描述(概率密度函数 pdf,各阶矩,相关函数,协方差函数,功率谱密度 psd); 基于以上统计特性进行统计判决、信号参数的估 计及线性滤波等; 处理结果的评价,即用相应的统计平均量来度量 判决或估计的性能,如判决概率、平均代价、平 均错误概率、均值、方差等.
1.4 信号检测与估计的基本概念
第一章信号检测与估计理论
学 考
时:32学时 核:研究报告/课后作业/出勤情况 与系统,通信原理
先修课程 :概率论,随机过程,数理统计,信号
参考书:
1.张明友、吕明 《信号检测与估计》, 电子工业出版社 2.田琬逸、张效民 《信号检测与估计》, 西北工业大学出版社 3.李道本 《信号的统计检测与估计理论》, 北京邮电大学出版 社 4.陆根源、陈孝桢 《信号检测与参数估计》, 科学出版社 5.张贤达 《现代信号处理》, 清华大学出版社 6.赵树杰、赵建勋 《信号检测与估计理论》,清华大学出版社
例1:雷达系统工作
N
检测出目标信号;
R
估计目标的有关参数;
H

建立目标的运动轨迹,
预测未来的目标运动状 态(滤波)。
获 得 目 标 (, 通信系统
1 s( ) = s i n ( t ) 1t 1
信源 频率调制
0 s( ) = s i n ( t ) 0t 0 0 t T
信号滤波理论:为改善信号质量,研究在噪声 干扰中所感兴趣的信号波形的 最佳恢复问题,或离散状态下 表征信号在各离散时刻状态的 最佳动态估计问题。 两种滤波: 维纳滤波 卡尔曼滤波
实现技术
采用现代模拟器件为主的模拟处理技术,采用DSP为核心 器件的数字处理技术
1.3 信号的随机特性及其统计处理方法

信号检测与估计理论(复习题解)

信号检测与估计理论(复习题解)

H1)

s2 1k

s1k s0k
k 1
k 1
第3章 信号状态的统计检测理论 例题解答
Var(l |1H1) Var(l | H
)

E
N

k 1
nk
s1k

N k 1
nk
s0k
2



N
2
2
s n
1k
k1

N
s2 0k k 1
信号检测与估计理论
内容提要 例题解答
第1章 信号检测与估计概论 信号的随机性及其统计处理方法。
内容提要
第1章 信号检测与估计概论

例题解答
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 内容提要
一. 离散随机信号
1. 概率密度函数p(x)及特性: 非负,全域积分等于1,落入[a,b]间的概率。
2. 统计平均量:均值,方差。
解:似然函数为
p(x
|
H0
)


1
2
2 n
N

2
exp
N

k 1
( xk
s0k
2
2 n
)2

p(x
|
H1)


1
2
2 n
N

2
exp
N

k 1
(xk s1k
2
2 n
)2

第3章 信号状态的统计检测理论 例题解答
其中,观测噪声n服从对称三角分布,如图3.1(a)所示。
若似然比检测门限 1,求最佳判决式,图示判决域,计算P(H1 | H0 )。

信号检测与估计理论第一章习题讲解

信号检测与估计理论第一章习题讲解

1-9 已知随机变量X 的分布函数为20,0(),011,1X x F x kx x x <⎧⎪=≤≤⎨⎪>⎩求:①系数k ; ②X 落在区间(0.3,0.7)内的概率; ③随机变量X 的概率密度。

解:第①问 利用()X F x 右连续的性质 k =1 第②问{}{}{}()()0.30.70.30.70.70.30.7P X P X F P X F =<<=<≤-=-第③问 201()()0X X xx d F x f x elsedx ≤<⎧==⎨⎩1-10已知随机变量X 的概率密度为()()xX f x ke x -=-∞<<+∞(拉普拉斯分布),求:①系数k ②X 落在区间(0,1)内的概率 ③随机变量X 的分布函数 解: 第①问()112f xd x k ∞-∞==⎰ 第②问 {}()()()211221x x P x X xF x F xfx d x<≤=-=⎰ 随机变量X 落在区间12(,]x x 的概率12{}P x X x <≤就是曲线()y f x =下的曲边梯形的面积。

{}{}()()1010101112P X P X f x dxe -<<=<≤==-⎰第③问()102102xx e x f x e x -⎧≤⎪⎪=⎨⎪>⎪⎩()00()110022111010222xx xxx x x x F x f x dxe dx x ex e dx e dxx e x -∞-∞---∞=⎧⎧≤≤⎪⎪⎪⎪==⎨⎨⎪⎪+>->⎪⎪⎩⎩⎰⎰⎰⎰1-11 某繁忙的汽车站,每天有大量的汽车进出。

设每辆汽车在一天内出事故的概率为0.0001,若每天有1000辆汽车进出汽车站,问汽车站出事故的次数不小于2的概率是多少?,(01)p q λ→∞→→∞→−−−−−−−−→−−−−−−−−→−−−−−−−−→n=1n ,p 0,np=n 成立,0不成立-分布二项分布泊松分布高斯分布汽车站出事故的次数不小于2的概率()()P(2)101k P k P k ≥=-=-= 答案0.1P(2)1 1.1k e -≥=-100.1n p ≥≤实际计算中,只需满足,二项分布就趋近于泊松分布()np!k e P X k k λλλ-===1-12 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为(34)0,0(,)0x y XY kex y f x y -+⎧>>⎪=⎨⎪⎩,,其它求:①系数k ?②(,)X Y 的分布函数?③{01,02}P X X <≤<≤?第③问 方法一:联合分布函数(,)XY F x y 性质:若任意四个实数1212,,,a a b b ,满足1212,a a b b ≤≤,则121222111221{,}(,)(,)(,)(,)XY XY XY XY P a X a b Y b F a b F a b F a b F a b <≤<≤=+--{01,02}(1,2)(0,0)(1,0)(0,2)XY XY XY XY P X Y F F F F ⇒<≤<≤=+--方法二:利用(){(,)},XY DP x y D f u v dudv∈∈⎰⎰)(210{01,02},XY P X Y f x y dxdy <≤<≤=⎰⎰1-13 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为101,(,)0x y xf x y ⎧<<<=⎨⎩,,其它 ①求条件概率密度(|)X f x y 和(|)Y f y x ?②判断X 和Y 是否独立?给出理由。

信号检测论

信号检测论

信号检测论(Signal Detection Theory,简称SDT),是一种心理物理法,是关于人们在不确定的情况下如何作出决定的理论。

它是信息论的一个重要分支。

在SDT实验中通常把刺激变量看作是信号,把刺激中的随机物理变化或感知处理信息中的随机变化看作是噪音。

常以SN(信号加噪音)表示信号,以N表示噪音。

信号检测了最初是信息论在通讯工程中的应用成果,专门处理噪音背景下对信号进行有效分离的问题,其过程本质上是一种统计决策程序。

在信号检测论引入心理学研究领域后,一些原先的基本概念、思想和假设被移植到心理物理学情境中来。

信号和噪音是信号检测论中最基本的两个概念。

在心理学中,信号可以理解为刺激,噪音就是信号所伴随的背景。

编辑本段信号检测论是一种把通讯系统中雷达探测信号的原理用于人的感知觉研究的理论。

它是特纳和斯威茨在1954年引入心理学的。

信号检测论的提出改变了传统上人们对感觉阈限的理解。

20世纪50年代,实验心理学受行为主义思想的支配,以刺激一反应(S—R)为核心,认为所有的行为都是机体对刺激的反应,心理学只能研究那些能够直接观察和记录的外显反应,心理科学的任务就是把刺激与特定刺激有关的行为鉴别出来,发现对S—R联结可能有影响的各种因素。

起先,行为主义原则似乎很管用,在感觉阈限、语词学习、比较心理等研究领域取得了一系列重要成果。

可是,心理学家们渐渐意识到,人类行为是一系列复杂事件的最终表现,远不是用简单的S—R就能说清楚的。

这一改变很大程度上要归因于信号检测论的发展。

信号检测论把外部世界的刺激能量作为主体探测的对象,把人的内部表征看作是外部刺激与以前经验共同作用的结果。

它的引入为假设刺激能量与内部表征间的关系提供了必要的联系环节。

编辑本段信号检测论发展起来是从电子工程学和统计决策论中发展起来的。

第二次世界大战期间,工程师们创立了一种用来说明雷达设备搜寻探测飞行物过程的信号检测理论。

特纳和斯威茨认为,雷达系统搜索目标的过程和人类寻找信号进行反应的过程是类似的。

信号检测论

信号检测论

信号检测论摘要 本实验运用信号检测论检测被试的判断标准并通过ROC 曲线测出被试对信号和噪音的感受性水平。

关键词:信号检测论,感受性水平,判断标准,ROC 曲线 前言信号检测论(简称SDT),是一种心理物理法,是关于人们在不确定的情况下如何作出决定的理论。

它是信息论的一个重要分支。

在SDT 实验中通常把刺激变量看作是信号,把刺激中的随机物理变化或感知处理信息中的随机变化看作是噪音。

常以SN(信号加噪音)表示信号,以N 表示噪音。

这个理论是1954年由坦纳与斯维茨引进到心理学实验当中的,在对感受性的测量上获得了成功。

至今已形成了一些基本方法,如有无法、评价法及迫选法等等。

它不仅在感受性的测量上,而且在记忆等研究中也起到了作用。

信号检测论(SDT )用于实验时,把正确的反应分为“击中”、“正确否定”,把错误反应分为“漏报”、”虚报“。

对击中率P (y/SN )、虚报率P (y/N )的计算公式如下:反 应Y N刺SN激NP(y/SN) = f1/(f1+f2) P(y/N) = f3/(f3+f4)击中率和漏报率之间是有固定关系的。

我们可以通过已知的数据去推测判断标准。

在信号检测论中,判断标准β是由下面的公式来计算的:[ β = 击中率的纵坐标/虚报率的纵坐标 ]信号检测论中感受性的高低是如何表示的呢?由于信号检测论实验不仅测被试对信号刺激的反应,而且也测被试对噪音刺激的反应。

如果被试的感受性高即分辨能力强,实验结果会得到两个相距较远的正态曲线。

如果被试的感受性低,实验就会得到两个相距较近的正态曲线。

因此,我们可以用两个正态曲线的距离即两个正态分配的平均数之间的距离来作为感受性的指标。

为了便于在不同条件下进行比较,这个距离是以标准差为单位来表示的,长称d ’。

公式如下[ d ’ = Z N - Z SN ] 当判断标准发生变化时,击中率和虚报率都相应的发生变化,但分辨能力d ’保持不变,操作者特征曲线(ROC 曲线)又叫等感受性曲线。

实验心理学信号检测论

实验心理学信号检测论

医学研究
诊断准确性研究
在医学领域,信号检测论常用于评估诊 断测试的准确性。例如,在诊断癌症或 其他疾病时,通过比较不同诊断方法或 不同医生的诊断结果,可以了解各种方 法的准确性和医生的决策标准。
VS
药物治疗研究
在药物治疗研究中,信号检测论可用于评 估不同药物对症状的改善程度和患者的感 受性及决策标准。例如,在评估抗抑郁药 物治疗时,可以比较不同药物对患者的感 受性和决策标准的影响。
03
信号检测论的实验方法
实验设计
01
02
03
确定实验目的
明确实验的目标,例如研 究不同因素对信号检测能 力的影响。
选择信号和噪音
选择用于实验的信号和噪 音类型,确保它们具有足 够的区分度。
确定实验参数
根据实验目的,确定合适 的信号强度、噪音强度和 判定标准等参数。
实验过程
准备实验材料
根据实验设计,准备所需的设备和材料,如信号发生器、噪音发 生器、记录仪器等。
实验操作
按照实验设计,对被试进行操作指导,确保被试了解实验要求和 步骤。
数据记录
在实验过程中,实时记录被试的反应和结果,包括信号出现的时 间、被试的判断和反应时间等。
实验结果分析
数据整理
01
对实验数据进行整理,包括对被试的判断结果进行分
类和编码。
计算指标
02
根据信号检测论的公式,计算出被试的敏感度指标(d')
信号检测论在神经科学领域的应用
神经信息处理
利用信号检测论的方法,研究神 经元之间的信息传递和处理机制。
神经认知过程
探究信号检测论在神经认知过程中 的作用,揭示认知活动的神经基础。
神经疾病研究

微弱信号检测

微弱信号检测

第一章绪论1.1弱信号检测的发展随着科学技术的发展,被噪声掩盖的各种微弱信号的检测(如弱光小位移微振动微应变微温差低电平电压等)越来越受到人们的重视,因而逐渐形成微弱信号检测(Weak Signal Detection,简称WSD)这门新兴的分支技术学科,应用范围遍及光电磁声热生物力学地质环保医学激光材料等领域。

近30年来在研究宏观和微观世界的过程中,科学工作者们不断开发出能把淹没在噪声中的大量有用信息检测出来的理论和方法,通过不断的系统化完整化,从而形成了一门新的微弱信号检测的学科分支,其仪器已成为现在科学研究中不可缺少的设备。

1.2弱信号检测的意思目的与意义微弱信号检测技术是采用电子学信息论计算机及物理学的方法,分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特点与相关性,检测被噪声淹没的微弱有用信号。

微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用的信号,或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。

对微弱信号检测理论的研究。

探索新的微弱信号检测方法,研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一个热点。

微弱信号检测技术在许多领域具有广泛的应用,例如物理学、化学、电化学、生物医学、天文学、地学、磁学等。

微弱信号检测所针对的检测对象,是用常规和传统方法不能检测到的微弱量,例如弱光、弱磁、弱声、小位移、微流量、微振动、微温差、微压差以及微电导、微电流、微电压等。

随着科学技术的发展,对微弱信号进行检测的需要日益迫切,可以说,微弱信号检测是发展高新技术,探索及发现新的自然规律的重要手段,对推动相关领域的发展具有重要意义。

1.3提高信号检测灵敏度的两种基本方法检测有用微弱信号的困难并不在于信号的微笑,而主要在于信号的不干净,被噪声污染了淹没了。

所以,将有用信号从强背景噪声下检测出来的关键是设法抑制噪声。

提高信号检测灵敏度或抑制或降低噪声的基本方法有以下两种:一是从传感器及放大器入手,降低它们的固有噪声水平,研制和设计低噪声放大器,例如,对直流信号采用斩波稳零运算放大器(如F7650),对交流信号采用OP系列运算放大器等:二是分析噪声产生的原因和规律,以及被测信号的特征,采用适当的技术手段和方法,把有用信号从噪声中提取出来,即研究其检测方法。

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1.4 信号通过线性系统
则为IIR滤波器,此时(1.14)可写为 IIR 滤波器存在反馈
1.4 信号通过线性系统
例 算术平均器。 设FIR滤波器的冲激响应为h(r),考察其传递函数和频谱响应。
h(r ) 1 ,0 r N 1 N
(1.17)
n时刻的输出y(n),除与当前输入x(n)及过去M个时刻的输入x(nr), r=1,2,...,M有关外,还与过去N 个时刻的输出y(n k),k=1,2,...,N 有关。 传递函数 (1.16) 易得
它意味着自相关函数 rxx ( ) 与 里叶变换对。
X ( )
2
是一个傅
信号检测理论
信号检测理论
8
1.3 信号的相关分析
令τ=0,则存在Plancheral等式

1.4 信号通过线性系统
rxx (0)


X (t ) dt
2
1 2 X ( ) d 2π
y (t ) x(t ) * h(t ) x(k )h(t k )dk
1.3 信号的相关分析
将Parserval 定理与自相关的定义相结合:
rxx ( ) 1 * j X ( ) X ( )e d 2π 1 2 j X ( ) e d 2π



x (t ) y* (t )dt
1 * X ( )Y ( )d 2 π
常用LP变换对应关系
信号检测理论
信号检测理论
9
1.4 信号通过线性系统
1.4 信号通过线性系统
线性常系统差分方程的一般形式为:
a0 y (n) a1 y (n 1) aN y (n N ) b0 x(n) b1 x( n 1) bM x(n M )
能量信号 功率信号 信号检测理论
1.2信号的类型
• D. 周期信号
– 按一定时间间隔周而复始,且无始无终的信号
x(t ) x(t nT )
nZ
– 满足上式的最小T称为信号x(t)的周期 … … …
信号检测理论
1.2 信号的类型
• D. 非周期信号
– 在时间上既非周而复始又不是无始无终的信号 – 非周期信号又被称为脉冲信号或有限长信号.
lim | H (e j ) | N sin( ) 1 2 | lim | 0 N sin( ) 2 N N cos( ) 1 2 lim | 2 | 1 0 N 1 cos( ) 2 2
Amplitude
1 1 H ( z) 1 az 1 z a
H (s) Y ( s) 1 1 ( LP )1 e h(t ) X ( s ) RCS 1 RC
t RC
H(ω)的低通特性,说明RC滤 波电路的本质:限制高频通过 低频。而h(t)是一个指数衰减
t 1 k 1 e k ks 1
,t 0
函数,则说明了电容器的充放 电过程。

e
j
N 1 2
N

2
位于z=1处的零极点抵消。 最终,H(z)的零点:
)
| H (e j ) |
j 2π k N
ze
信号检测理论
, k 1, 2, , N 1
k0
N sin( ) 1 2 | | N sin( ) 2
信号检测理论
1.4 信号通过线性系统
不难看出,
r 0
线性非时变(离散)系统的数学描述
br a0
(1.14)
n时刻的输出y(n) 实际上是当前时刻的输入x(n) 及过去M 个时刻的输 入x(n1), x(n 2),, x(n M)的加权平均. h(r)是数字滤波器的冲激响应,且只有有限个非零值,故称为FIR滤波器。 信号检测理论 信号检测理论
– 将信号x(t)看作是作用在单位电阻上的电流,在 所分析的时间区间-T≤t≤T内,其消耗的能量
1.2信号的类型
• C. 功率信号
– 信号的平均功率定义为
W lim x 2 (t )dt
T T
T
G lim
T
1 2T

T
T
x 2 (t )dt
– 若能量W为有限值,即 0 < E < 则称该信号为 能量有限信号,简称能量信号。
1.2 信号的类型
• E. 奇异信号
– 信号本身具有不连续点,或其导数与积分有不 连续点,这种信号称之为奇异信号。 – 冲击信号和阶跃信号就是两种最常用的奇异信 号. …
信号检测理论
信号检测理论
6
1.3 信号的相关分析
• 1.3.1 相关定义(definition)
1.3 信号的相关分析
x(t)与y(t)的波型很近 似,只不过前者相对 后者延迟了一段时间τ x(t) = y(t+T) y(t) = x(t T)
信号检测理论
信号检测理论
1.3 信号的相关分析
推广与联想: 傅立叶变换与相关
1.3 信号的相关分析
相关的性质
它衡量了信号x(t)与核函数 ejఠ௧ 之间的相似程度 对于拉普拉斯 变换,小波变换等各类变换而言, 他们均是分析被测函数与核函数(族)的相似程度, 并将其表示成为核函数的线性组合。
信号检测理论 信号检测理论
2π | H (e j ) | =0 k , k 1, 2, 处, N
1.4 信号通过线性系统
例 一阶IIR滤波器。
y ( n) ay ( n 1) x (n) y ( n) ay (n 1) x(n)
=0时,依据极限定理
0
1
传递函数
0.8 0.6
信号检测理论
1.1 信号的定义
广义的说,任何带有信息的事物,如振动、光 强、温度、压力、电压、电流乃至语音、图像 等各种物理量,均可称为信号。描述信号的基 本方法是其对应的数学表达式。表达式是时间 的函数,此时间函数的图形便是信号的波形。 不同波形的信号具有不同的特点,因而在不同 的研究领域和场合,对信号也就有着不同的分 类。
2
(a)
0
3
t
−3π −2π −π 0 (b) π 2π 3π t
信号检测理论
信号检测理论
4
1.2 信号的类型
• B. 确定信号
– 任意时刻的信号取值都是确定的信号; – 可以用明确的数学表达式表示的信号。 – 例如:指数信号、矩形脉冲信号等。
s1 ( t ) s 2 (t )
1.2 信号的类型
信号检测理论
1.2 信号的类型
• A. 连续信号
– 自变量(时间)的整个连续区间内都有定义的信号; – 例如:指数信号、矩形脉冲信号等。 – 连续信号与模拟信号的区别(时间与幅度)。
f(t) 1
f (t ) 1
1.2 信号的类型
• A. 离散信号
– 离散时间上的信号序列; – 可以通过对连续信号的采样获得。 – 例如:股票每天的点数等。
rxx ( ) rxx ( )
显然,互相关函数也是周期的且其周期为T0
信号检测理论
信号检测理论
1.3 信号的相关分析
• 1.3.2 相关定理(Parserval 定理)
假定函数x(t)和y(t)的傅里叶变为X (ω)和Y(ω), 根据傅里叶变换的定义可得:Parserval 定理:

傅 里 叶
1807,研究 太阳黑子等 活动周期
傅里叶变换 的离散形式
1965,库利、 图基,基2快 速傅里叶变 换
各类快速算 法,分裂基、 Winograd算 法等
FFT West,一 套以C语言为 基础的FFT计 算软件包
傅里叶变换
拉格朗日
拉普拉斯
让·巴普蒂斯·约瑟夫·傅立叶
考试方式
成绩 = 考试(70%)+平时(30%) 考试类型: 笔试,闭卷 填空、问答、计算 考试只是手段,并非目的。
y ( n)
1 N 1 x (n r ) N r 0
(1.18)
输出是将n时刻及以前(n-1)个时刻的输入的算术平均。 传递函数
1 N 1 r 1 1 z N z . N r 0 N 1 z 1
除Z=0外,FIR滤波器没有其他极点,故FIR滤波器又被称为全 零点滤波器。 信号检测理论 信号检测理论
N j N j N j
, k 0,1, 2, , N 1
H(z)的极点:
1 z 1 0 z 1 e j0
所以
y ( n) 1 j ) H ( z ) |z e j
(1.17)
(1.18) 所以
0.2
RC滤波电路
y (t ) Y ( s ) dy sY ( s ) dt 2 d y s 2Y ( s ) dt 2
0
0
2
4
(Hz)
6
8
10
et
1 s 1
H ( ) arctan( RC )
对传递函数H(s)做拉普拉斯反变 换可得到系统的冲激响应函数h(t)
• B. 随机信号
– 给定某一时刻,无法确定该时刻信号的取值; – 无法用确定函数表示的信号,但信号有一定的统计规 律。换言之,带有信息的信号都是随机的。 – 例如:语音信号、图像信号、电路噪声、地震波等。
s3 (t )
O
O
t
t
O
t
你 信号检测理论 信号检测理论

1.2 信号的类型
• C. 能量信号


它说明 X ( ) 2 描述了信号能量在频域内的分布。
线性非时变(模拟)系统的数学描述
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