信号统计分析-绪论.ppt

信号统计分析 2011.9 本科生课程 绪论 1 信号统计分析的研究对象 2 信号统计分析的发展简史 3 信号统计分析课程的主要讲授内容 1 信号统计分析的研究对象 1.1 信号统计分析的学科地位 1.2 对信号进行统计分析的必要性 1.3 信号统计分析的课程基础 1.1 信号统计分析的学科地位 现代信息理论的学科分支 研究专题 应用广泛： 雷达、声纳 通信、侦测 控制 医疗、公共安全 气象预报、地震预报 经济数据分析 …… 1.2 信号统计分析的必要性 举例：雷达系统 雷达检测目标原理 面临的问题：脉冲波形的畸变、内部噪声、外界干扰： 影响目标信息接收的可靠性，判断目标存在变得困难了! 信号统计分析的基本任务： 针对包含干扰和噪声的接收信号，研究如何最有效地辨识有用信号的存在与否、以及估计出未知的信号参数甚至信号波形的理论和方法。 本质上讲，利用有用信号与干扰噪声的统计特性差异，尽可能地抑制干扰和噪声，从而有效地提取有用信号的信息。 1.3 信号统计分析的课程基础 概率论、随机过程、数理统计 线性代数、矩阵理论 信号与系统 2.1 维纳滤波器 维纳、柯尔莫格洛夫 他们将随机过程和数理统计的观点引入到通信和控制系统中来，揭示了信息传输和处理过程的统计本质，创建了最佳线性滤波理论。 2 信号统计分析的发展简史 2 信号统计分析的发展简史 2.2 匹配滤波器 诺斯 基于最大输出信噪比准则，推导出在白噪声中检测已知信号波形的匹配滤波器结构。 他成为了1998年的 the IEEE Information Society’s Golden Jubilee Awards for Technological Innovation 的获奖人之一。 2 信号统计分析的发展简史 2.3 理想接收机 1946年，卡切尼科夫发表了著作 《潜在抗干扰性理论》，提出了错误 判决概率为最小的理想接收机理论， 证明了理想接收机应在其接收端重现 出后验概率为最大的信号，即将最大 后验概率准则作为一个最佳准则。 2 信号统计分析的发展简史 2.4 贝叶斯最小风险准则 密德尔顿(D．Middleton)等 用贝叶斯准则(最小风险准则)来处理最佳接收问题，并使各种最佳准则统一于风险理论准则。 2 信号统计分析的发展简史 2.5 卡尔曼滤波 卡尔曼 将状态变量引入到滤波中 用状态空间模型替代自相关函 数，形成递推滤波算法。 2 信号统计分析的发展简史 2.6 非参量检测与估计 Frank Wilcoxon 1945年，他发表文章提出了2个新的统计检测方法：Wilcoxon signed- rank test 和 Wilcoxon rank-sum test（秩检测器） 2 信号统计分析的发展简史 2.7 稳健检测与估计 Peter Huber 1960年代, 他提出了稳健检测方法、M估计理论。 3 信号统计分析课程的主要讲授内容 3.1 概率论、随机过程、线性代数复习 3.2 随机信号与系统 3.3 噪声中的信号检测 3.4 非参量检测、稳健检测 3.5 信号估计理论 3.6 波形估计 3.7 阵列信号处理简介 其它事项 助教： 教材：统计信号处理 参考书： Robert N. McDonough, Anthony D. Whalen Detection of signals in noise, Second Edition Steven M. Kay Fundamental of statistical signal processing, Detection theory, Estimation theory 作业与考试：30%+70% 中国科学技术大学本科生课程 信号统计分析 * * 中国科学技术大学本科生课程 信号统计分析 * * 中国科学技术大学本科生课程 信号统计分析 * * 中国科学技术大学本科生课程 信号统计分析 * * 中国科学技术大学本科生课程