第四章-估计与检测理论课件.ppt
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1、2023/1/201统计信号分析与处理统计信号分析与处理机电学院通信工程系机电学院通信工程系机电学院通信工程系机电学院通信工程系2009200920092009年年年年10101010月月月月 2023/1/202第四章第四章第四章第四章 参数估计与信号检测参数估计与信号检测参数估计与信号检测参数估计与信号检测2023/1/203第四章第四章 参数估计与信号检测参数估计与信号检测n4.1 引言与导学引言与导学n4.2 参数估计初步参数估计初步n4.3 最大似然估计最大似然估计n4.4 线性最小均方估计线性最小均方估计n4.5 最小二乘估计最小二乘估计n4.6 信号检测基础信号检测基础n4.7
2、判决准则判决准则n4.8 检测性能及其蒙特卡罗仿真检测性能及其蒙特卡罗仿真2023/1/204n 信号检测与估计理论是许多现代信号处理系统设计的基础,这些系统包括雷达、声呐、通信、语言处理、图像分析、生物医学、自动控制、地震处理等,所有这些系统都有两个共同的问题:n 其一是需要在接收的数据或波形中判断是否有需要的信号,称为信号的检测问题;n 其二是在检测到信号后需要估计信号的某些参数,如信号的到达时间、频率、相位等,称为信号参数的估计问题。由于接收的数据或波形总是混杂着噪声,噪声是随机过程,因此,信号检测与估计理论需要应用随机过程的理论。n 本章在引言和导学之后首先介绍估计理论,在 4.2节介
3、绍贝叶斯估计,在此基础上介绍最大似然估计、线性最小均方估、最小二乘估计,这分别是4.3、4.4、4.5节的内容。从4.6节开始我们转入另一个环节-假设检验的基本概念的介绍,并在4.7节讨论判决准则的相关问题,最好在4.8节用检测性能及其蒙特卡罗仿真结束全部的讨论。4.1 引言与导学引言与导学2023/1/205n 所谓估计理论就是从含有噪声的数据中估计信号的某些特征参量的理论和方法。例如信号中的谐波恢复n 下面通过一个简单的例子来说明估计的基本方法。4.2 参数估计初步参数估计初步2023/1/2062023/1/2072023/1/2082023/1/2092023/1/20102023/1
4、/20112023/1/20124.3 最大似然估计最大似然估计n 当被估计量为未知常量时,不能采用贝叶斯方法,可以采用比较简单的最大似然估计。n 最大似然估计可以简便地实现复杂估计问题的求解,而且,当观测数据足够多时,其性能也是非常好的。n 因此,最大似然估计在实际中得到了广泛应用。2023/1/20132023/1/20142023/1/20152023/1/20162023/1/20172023/1/20182023/1/20194.4 线性最小均方估计线性最小均方估计n 对于随机参数的估计,在4.2节介绍了最小均方估计,最小均方估计是被估计量的条件均值,这个条件均值通常都是观测的非线性
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