《信号检测与估计》课程教学大纲
信号检测与估计原理及应用教学设计
信号检测与估计原理及应用教学设计一、课程概述本课程主要介绍信号检测与估计的基本原理与方法，包括信号检测的几种假设检验方法、似然比检验方法和贝叶斯检验方法等，以及信号估计的线性最小均方误差估计方法和极大似然估计方法等。
同时，针对实际应用，本课程将以雷达信号处理、数字通信和信号处理等为例，介绍信号检测与估计在实际应用中的具体应用。
二、课程目标1. 理论目标：掌握信号检测与估计的基本概念和原理，并掌握信号检测的几种假设检验方法、似然比检验方法和贝叶斯检验方法等，以及信号估计的线性最小均方误差估计方法和极大似然估计方法等。
2. 实践目标：能够熟练掌握使用MATLAB等软件对信号进行检测和估计的实现，并能够应用所学知识解决实际问题，如雷达信号处理、数字通信和信号处理等。
三、课程内容1. 信号检测基本概念信号检测处理的基本概念，基于最小误差概念的信号检测理论，二元信号检测，多元信号检测等。
2. 基于最小误差概念的信号检测贝叶斯检测、极大似然检测、信噪比检测等。
3. 常用信号检测方法单门限检测、双门限检测、能量检测、协方差矩阵检测等。
4. 似然比检验方法似然比基本概念，二元似然比检验、多元似然比检验等。
5. 贝叶斯检验方法贝叶斯检验概率、最佳贝叶斯检验、线性贝叶斯检验等。
6. 信号估计基于正交函数系的线性最小均方误差估计，基于极大似然估计的参数估计等。
7. 应用实例雷达信号检测、数字通信信号检测、始终对话检测与估计等。
四、课程教学方法本课程采用理论授课与实践相结合的教学方法。
理论课程以教师授课、案例演示为主，实践环节通过上机实验学习和设计完成学生实践等形式来巩固所学知识。
五、教学评价本课程教学评价主要采用以下几种手段：1. 学生考试通过期末考试对学生掌握的信号检测与估计知识进行考核。
2. 实验报告通过本课程的实验环节，要求学生完成实验报告，包括实验目的、实验内容、实验结果、实验心得等部分，对学生理解课程知识情况进行评测。
信号检测与估计-课程简介-通信抗干扰技术国家级重点实验室剖析PPT课件
统计信号处理理论
.
工 程 应 用
8
课程信息：学习方法
提出问题 提炼为数学模型 问题的解决思路（idea） 解决思路方法推导、验证 解决方案的实现方法
.
实际应用需求
数 学 化
实际操作方法
9
学习方法
巩固随机过程基础 明确信号检测和估计的目的 掌握解决问题的思路 重视结论中得到的启示 结合专业的应用 仅仅靠课堂的学习，是不够的！，
Unknown
2. Target classification
parameters in 3. Digital Communication over slowly-
noise
fading channels
Random signals in noise
1. Digital communication over scatter link
由正交函数集（基函数集）张成的空间中的
一个点，所以也称为信号的空间表示。
如果信号还是时限的，则空间维数是有限 的。
矢量表示有广泛应用：如MIMO、
OFDM…
.
17
1.1、信号空间表示方法
模拟信号 x t 的近似表示
➢ 如果 x t 是带限于 0 , B ，根据采样定理，有
xt xii t
➢ 例5：雷达目标识别：导弹、战斗舰、轰 炸机； M=3
.
28
2、信号检测的概念
Known Signals in noise
1. Synchronous digital communication
2. Pattern recognition
信号检测与估计 01
量，其概率密度函数为
g( y) f [h( y)] h '( y)
式中h(ζ)是φ(ξ)的反函数。
1.2 随机过程的基本概念
X (t)
t
• 随机过程的分布函数
若X(t)是一个随机过程，对于给定的时刻 t1 ,T 其分布函数记为
若随机过程X(t)和Y(t)的互协方差函数等于零，或互相关系数等于零， 则称X(t)和Y(t) 不相关。
无论是随机变量还是随机过程，统计独立比不相关的要求更严，所谓不相关是 指两者之间没有线性相关关系，但并非完全没有关系。不独立的随机变量(或过 程)不一定就是相关的。但相关的随机变量(或过程)则一定不是统计独立的。
T
XT () xT (t)e jt dt x(t)e jt dt
T
样本函数x(t)的功率谱为
Ss
()
lim
T
1 2T
XT () 2
随机过程的功率谱密度(PSD)
SX
()
E{Ss ()}
lim
T
1 2T
E{
XT
()
2}
功率谱密度表示随机过程的功率在不同的频率上的概率分布。即单位频带 宽度上功率的概率分布，通常用对数方式表示为dBm/Hz或dBW/Hz。
0
erfc(x) 1 erf(x)
(x) 1 1 erfc( x )
2
2
1
0.5
(x)
0
erf(x)
-0.5
-1
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
信号检测与估计课程设计
信号检测与估计 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握信号检测与估计的基本原理，理解信号处理在通信技术中的应用。
2. 使学生了解不同类型的信号检测方法，如最大似然检测、匹配滤波器等，并掌握其优缺点及适用场景。
3. 帮助学生掌握信号估计的基本方法，如最小二乘法、卡尔曼滤波等，并了解其在实际系统中的应用。
技能目标：1. 培养学生运用数学工具对信号进行处理和分析的能力，提高解决实际问题的能力。
2. 让学生具备设计简单信号检测与估计系统的能力，能够根据实际需求选择合适的算法和参数。
3. 培养学生运用编程工具（如MATLAB）实现信号检测与估计算法的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对信号处理领域的兴趣，激发他们探索未知、创新技术的热情。
2. 培养学生的团队合作精神，使他们学会在团队中沟通、协作，共同解决问题。
3. 培养学生严谨、务实的科学态度，使他们具备良好的学术道德和职业素养。
本课程针对高年级本科生或研究生，考虑到学生的数学基础和专业知识，课程性质以理论教学为主，实践操作为辅。
在教学过程中，注重引导学生将理论知识与实际应用相结合，提高他们的创新能力和实践能力。
通过本课程的学习，期望学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程的学习和未来职业发展打下坚实基础。
二、教学内容1. 信号检测基础理论：介绍信号检测的基本概念、假设检验和判决准则。
关联课本第二章，讲解信号检测的理论框架。
- 假设检验和判决准则- 信号检测性能分析2. 常见信号检测方法：分析最大似然检测、贝叶斯检测、匹配滤波器等检测方法。
关联课本第三章，对比不同检测方法的性能和适用场景。
- 最大似然检测- 贝叶斯检测- 匹配滤波器3. 信号估计理论：讲解最小二乘法、卡尔曼滤波等估计方法。
关联课本第四章，探讨信号估计在实际系统中的应用。
- 最小二乘法- 卡尔曼滤波4. 实践操作与案例分析：结合MATLAB等编程工具，分析实际信号检测与估计案例。
信号检测与估计教学资料 第三章 信号检测与估计1new-PPT精选文档
4 二元信号判决概率
P H | H pH x | d, x ， i j 0 , 1 i j j
R i
P H | H pH x | j d, x ， i j 0 , 1 i j
R i
5 M元信号检测模型
信源
概率转移机构
信源的输出称为假设 将信源的输出(假设)以一定的 概率关系映射到整个观察空间中 接收端所有可能观测量的集合 将观察空间进行合理划分,使每个观测量 对应一个假设判断的方法
H H
1 1
4 二元信号判决概率
判决 假设
H0
H1
H0 H P 0H 0
H P 1H 0
H P 1H 1
H1 H P 0H 1
3 二元信号判决结果
判决 假设
H0
H1
H0 H0 H0
H H
1 0
H1 H0 H1
H H
1 1
四种检测状态 ① 目标不存在，干扰信号没有超过门限，检测没有发生 ② 目标存在，合成的信号（目标和干扰）超过门限，检测发生 ③ 目标不存在，干扰信号超过了门限，虚假的检测产生 ④ 目标存在，合成的信号（目标和干扰）没有超过门限，检测没有发生
2 二元信号检测判决域 二元信号的检测问题，可归结为对观察空间的划分问题，即按照 一定的准则，将观察空间R分别划分为R0和R1两个子空间。
H 0 成立
R0
H 1 成立
R0
R1
2 二元信号检测判决域
3 二元信号判决结果
判决 假设
H0
H1
H0 H0 H0
H H
1 0
H1 H0 H1
观测量落入观测空间后,就可以用来推断哪一个
三峡大学计算机与信息学院《信号检测与估计》研究生课程教
三峡大学计算机与信息学院《信号检测与估计》研究生课程教学大纲课程名称：总学时： 32 适用专业：通信与信息工程制定人：黄瑶审核人（学科负责人）：教学目的与基本要求：（150字以内）信号的检测与估计理论是现代信息理论的一个重要分支，是现代通信、雷达、声纳以及自动控制技术的理论基础。
不仅如此，它也在模式识别、射电天文学、遥感遥测、天气预报、系统辨识乃至医学、社会学等领域或技术中有广泛的应用。
通过本课程的学习，使学生系统地了解信号检测与估计的基础知识和基本理论，掌握对受噪信号处理的基本方法。
其基本要素是运用数理统计的理论与方法，对统计的通信信号进行分析，如检测信号状态、估计信号参量等，为今后科学研究打下一个坚实的基础。
先修课程：高等数学、概率论与数理统计、随机过程、信号与系统。
信号检测与估计理论的研究对象和发展历程；随机信号及其统计描述，包括随机过程、高斯噪声与白噪声；信号检测的基本理论和方法，包括经典检测理论、确知信号的检测、随机参量信号的检测和多重信号的检测；估计理论，包括估计的方法、性质以及信号参量的估计等。
第一章绪论1.1 信号检测与估计理论的研究对象1.2 信号检测与估计理论的发展历程第二章随机信号及其统计描述2.1 随机过程2.2 高斯噪声与白噪声第三章经典检测理论3.1 检测理论的基本概念3.2 最大后验概率准则3.3 最小风险Bayes准则3.4 最小错误概率准则3.5 极大极小准则3.6 Neyman-Person准则3.7 M元检测第四章确知信号的检测4.1 高斯白噪声下二元确知信号的检测4.2 三种常用系统性能评价4.3 高斯白噪声下多元确知信号的检测4.4 匹配滤波器4.5 广义匹配滤波器第五章随机参量信号的检测5.1 复合假设检测5.2 随机相位信号的检测5.3 随机相位和振幅信号的检测5.4 随机频率信号的检测第六章经典估计理论6.1 引言6.2 Bayes估计6.3 最大后验估计6.4 最大似然估计6.5 最小二乘法估计6.6 估计量的性质6.7克拉美-罗不等式6.8 估计的最小均方误差限第七章信号参量的估计7.1 概述7.2 振幅估计7.3 相位估计7.4 时延估计7.5 频率估计实验、实践环节及习题内容与要求：无课堂实验、实践环节；根据每章内容布置习题，完成情况计入平时成绩。
信号检测与估计第二版教学设计
信号检测与估计第二版教学设计
一、背景介绍
信号处理是一个重要领域，涉及到通信、图像处理、声音识别等多个方面，是
现代社会的基石之一。
本次教学设计的主要内容是《信号检测与估计》这本书的第二版，旨在帮助学生深入理解信号处理领域的一些核心概念和基本原理。
二、教学目标
通过学习本课程，学生将能够：
1.理解信号检测和估计的基本概念和方法；
2.掌握常用的信号检测和估计算法；
3.熟悉信号处理的应用场景和实际应用案例。
三、教学内容
1. 信号检测基础
在本章节中，我们将介绍信号检测的一些基本概念和方法，包括假设检验、信
噪比、误差概率等。
2. 信号检测算法
本章节将介绍一些常用的信号检测算法，如最小二乘算法、贝叶斯检测算法等，并通过实例演示这些算法的应用。
3. 估计基础
在本章节中，我们将介绍估计的基本概念，包括点估计和区间估计，以及估计
量的性质和准则等。
1。
信号检测与估计课程教学大纲
《信号检测与估计》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程名称（中）：信号检测与估计
课程名称（英）：Signal Detection and Estimation
课程编号：××××××
学时：48学时
学分：2－3学分
考核方式：闭卷笔试
适用学科及专业：信息与通信工程、信号与信息处理、电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术、电子科学与技术
适用对象：硕士、高年级本科生
先修课程：概率论与数理统计，信号与系统，随机过程，数字信号处理
二、课程的性质和任务
本课程是“信息与通信工程”学科硕士研究生的重要基础课，是电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术等专业本科生的专业基础选修课。
本课程以信息传输系统为研究对象，主要研究随机信号统计处理的理论和方法，包括匹配滤波、信号检测及信号估计三个方面的内容。
它采用数理统计的方法，研究从噪声环境中检测出信号，并估计信号参量或信号波形的理论，是现代信息理论的一个重要分支，广泛应用于电子信息系统、自动控制、模式识别、射电天文学、气象学、地震学、生物医学工程及航空航天系统工程等领域。
三、课程的教学目的和要求
通过本课程学习，使学生了解信号检测与估计的统计处理方法的特点，掌握信号检测与估计的基本概念、理论和方法，建立随机信号统计处理的观念和思维方法，提高用统计处理方法解决问题的能力，能对工程实际中应用的系统建立数学模型，并对数学模型进行统计求解，为今后的学习和工作打下良好基础。
四、教学内容及要求
第一章绪论（1学时）
教学内容：
1.1 随机过程信号检测与估计的研究对象及应用
1.2 信号检测与估计的内容及研究方法
1。
《信号检测与估计》课件
汇报人：
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
信号检测：从含有噪声的信号中提 取有用信号的过程
信号检测与估计的目的：提高信号 传输的可靠性和准确性
添加标题
添加标题添加标题添来自标题信号估计：根据已知信号模型，估 计信号参数的过程
信号检测与估计的应用：通信、雷 达、声呐等领域
通信领域：检测和 估计信号，提高通 信质量
汇报人：
PART THREE
信号检测：通过测量信号的强度、 频率、相位等信息，判断信号是否 存在
信号检测方法：包括能量检测、匹 配滤波、相关检测等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
信号分类：根据信号的性质，可以 分为连续信号和离散信号
信号检测性能：包括检测概率、虚 警概率、检测延迟等指标
基于统计的方法：如最大 似然估计、贝叶斯估计等
雷达领域：检测和 估计目标信号，提 高雷达性能
医疗领域：检测和 估计生理信号，辅 助疾病诊断和治疗
工业领域：检测和 估计设备信号，提 高生产效率和安全 性
信号检测与估计是通信、雷达、导航等系统的核心 信号检测与估计可以提高系统的性能和可靠性 信号检测与估计可以降低系统的成本和功耗 信号检测与估计可以增强系统的安全性和保密性
信号检测与估计的鲁棒性研 究
信号检测与估计的实时性研 究
5G通信：提高通信速度和质量，实现高速数据传输 自动驾驶：提高车辆感知能力，实现智能驾驶 医疗健康：提高疾病诊断和治疗水平，实现精准医疗 工业自动化：提高生产效率和质量，实现智能制造 航空航天：提高飞行器导航和定位精度，实现安全飞行 军事应用：提高战场感知和决策能力，实现精确打击
参数估计：通过建立信号模型，估计模 型参数
信号检测与估计课程设计
信号检测与估计课程设计背景介绍随着科技的不断发展，信号处理技术在许多领域得到了广泛应用。
信号处理技术的一个重要分支就是信号检测与估计。
在通信、雷达、生物医学工程等领域，信号检测与估计是非常重要的技术。
信号检测是指根据信号的特征判断是否存在该信号。
在信号处理上，常用的方法是利用信噪比来进行判断，当信噪比等于或大于某一临界值时，判断该信号存在。
信号估计是指对信号的未知参数进行估计。
在研究信道接收等方面时，对于未知信号的估计是非常重要的。
众所周知，一个正常的通信信道，其传输过程中，会产生多种非理想的因素，例如噪声、多径效应、同步错误、天线误差等等。
这些因素都会对接收到的信号产生影响，从而导致信号参数的不确定性。
信号估计的任务就是针对这些因素，估计出信号的参数，从而提高接收能力和通信质量。
课程设计目标本次信号检测与估计课程设计的目标，是通过实践操作，让学生更加深入地了解信号检测与估计的原理和方法。
同时，本课程设计也提供了一些常用的信号处理工具，以便学生能够更加高效地完成这个任务。
课程设计内容本次课程设计分为四个部分：信号生成、加噪、检测与估计。
具体内容如下：步骤一：信号生成首先我们需要生成一个或多个信号样本，以便进行后续的检测与估计。
我们可以使用 MatLab 中的“randn”函数来生成一定长度的高斯白噪声信号。
或者我们也可以生成一些正弦波、方波等不同形态的信号，以便后续的检测和估计任务。
步骤二：信号加噪接着，我们需要在生成的信号中添加噪声。
添加噪声可以用“awgn”函数来实现。
这个函数的作用是在原始信号上添加高斯白噪声。
这样做的目的是为了使信号更加接近实际通信环境中的情况，从而更能体现检测与估计的难度。
步骤三：信号检测现在，我们需要做的是通过上述生成和加噪的信号，完成信号检测的任务。
我们可以使用 MatLab 下的“welch”函数来估计信号的功率谱密度。
然后，利用估计的功率谱密度，实现对信号的检测。
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《信号检测与估计》课程教学大纲
英文名称：Signal Detection and Estimation
一、课程说明
1．课程性质：学科基础课
2．课程的目的和任务：通过本课程的学习，使学生掌握各类通信信号处理中常用的信号检测与估计理论的基础部分，其基本要素是运用数理统计的理论与方法，对统计的通信信号进行分析，如检测信号状态、估计信号参量、分析信号波形等。
3．适应专业：电子信息工程
4．学时与学分：46学时，2.5学分
5．先修课程：概率论、随机过程、信号与系统
6．推荐教材或参考书目：《信号检测与估计》，景占荣主编，化学工业出版社，2004年9月
7．主要教学方法与手段：课堂授课
8．考核方式：考试采用闭卷形式。
作业、期中考试、期末考试成绩分别占总成绩的20%、30%和50%。
9．课外自学要求(包含作业要求)：
二、教学基本要求和能力培养要求
1．通过本课程的各个教学环节，达到以下基本要求：
（1）掌握信号估值的基本模型；
（2）熟练掌握贝叶斯估值理论与方法；
（3）掌握极大极小估值及最大似然估值的基本概念和使用方法；
（4）了解多参量信号估值的基本概念。
2．通过学习本课程，应具备以下能力：
（1）能够正确理解信号检测与估计的基本理论与技术；
（2）能够掌握对随机信号的分析和处理；
（3）了解该领域的相关新理论、新技术。
三、课程教学内容（各章、节基本内容，用※标注为选学内容）
第1部分随机信号分析
1 随机信号处理基础
1.1 信号处理概述
1.2 随机变量与特征函数
1.3 信号处理新方法简介
2 随机信号分析
2.1 随机过程
重点2.2 随机信号通过线性系统
重点 2.3 随机过程通过非线性系统
重点2.4 随机信号的高阶谱
第2部分信号检测
3 信号检测的基本理论
3.1 引言
3.2 假设检测的基本概念
重点3.3 判决堆则
3.4 假设检验的性能——接收机的工作特性
3.5 M择一假设检验
3.6 序列检测-瓦尔德检验
4 确知信号的检测
4.1 引言
4.2 匹配滤波器
重点4.3 卡享南-洛维展开
难点 4.4 高斯白噪声中信号的检测
5 随机参量信号的检测
5.1 复合假设检验
5.2 随机相位信号的非相参检验
5.3 最优接收机的构成
5.4 随收机的工作特性
重点5.5 随机相位和振幅信号的检测
重点5.6 随机频率信号的检测
重点5.7 随机到达时间信号的检测
重点5.8 随机频率和随机到达时间信号的检测
难点5.9 相参检测与非相参检测的比较
第3部分信号估计
10 估计的基本理论——参数估计
10.1 引言
难点10.2 随机参数的贝叶斯估计
重点 10.3 最大似然估计
10.4 估计量的性质
难点10.5 多个参数的同时估计
10.6 伪贝叶斯估计
重点10.7 线性均方估计
重点10.8 最小二乘估计
11 信号波形估计
11.1 引言
重点11.2 平稳过程的估计——维纳滤波 11.3 离散时间系统的数学模型
11.4 离散线性系统的数学模型
11.5 正交投影
难点 11.6 卡尔曼滤波方程
难点 11.7 信号为标量时的卡尔曼滤波12 功率谱估计
12.1 引言
重点12.2 经典谱估计方法
12.3 谱估计的参数化模型
12.4 自回归模型方法
12.5 白噪声中正弦波频率
四、教学学时分配。