信号检测与估计的PPT

"信号检测与估计的PPT" 信号检测是数字通信系统中一个非常重要的部分。在数字通信系统中，信号经过信道传输后不可避免地要受到信道噪声的污染，使得接收端所收到的是信号与噪声的混合波形。因此，需要在接收机中对信号进行检测和估计，以尽量减少判决错误。 在信号检测中，需要对信号和噪声进行统计分析，并定义某些判决准则，以便获得判决成功概率最大。这里的判决准则包括二元假设检验、贝叶斯准则、奈曼-皮尔逊准则、极大极小准则等。 信号检测可以分为三类任务：狭义的信号检测、信号估值和信号过滤。狭义的信号检测是指在噪声中判决信号是否存在或信号是什么状态，而不要求知道信号存在时所具有的参量大小。信号估值是指在有噪声干扰情况下根据一定的误差定义以最小的误差作出对信号参量的估计。信号过滤是指在有噪声干扰情况下以最小的误差定义连续地将信号过滤出来。 在信号检测中，需要使用概率论和数理统计方法来研究信号检测的问题。这里可以使用简单假设检验和复合假设检验两种方法来进行信号检测。简单假设检验是指信号是确知的，噪声是随机的，而复合假设检验是指信号本身包含着随机参量。 在信号检测中，需要对观测数据进行处理。可以将观测数据看成 N 维空间的一个点，并用矢量 x 表示。观测数据包含被检测的信号和噪声干扰，假设噪声加性的。 信号检测的最佳解决途径是把信号检测归结为统计推断模型来处理，并且在若干个可能性当中作出抉择是个统计推断的假设检验或统计判决问题。 在信号检测中，需要充分地利用信号结构的先验知识和信号，以尽可能地减少检测错误。同时，需要对信号和噪声进行统计分析，并定义某些判决准则，以便获得判决成功概率最大。 信号检测是数字通信系统中一个非常重要的部分，需要使用概率论和数理统计方法来研究信号检测的问题，并充分地利用信号结构的先验知识和信号，以尽可能地减少检测错误。