现代统计信号处理(第一章).ppt

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现代统计信号处理Modern Statistical Signal Processing
电子与信息工程学院
School of Electronics and Information Engineering 0
Reference
Harvard University
Engineering Sciences 251r. Advanced Topics in Inference, Information, and Statistical Signal Processing
Waterloo, Canada
ECE 603: Statistical Signal Processing, for Graduate student,
Steven M. Kay,
Fundamentals of Statistical Signal Processing, Prentice Hall, 1993
邱田爽等著
统计信号处理-非高斯信号处理及应用. 电子工业出版社,2004
(美)
统计信号处理算法,清华大学出版社,2006
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第一章引言

统计信号处理
是从噪声背景中提取有用信息的最佳理论和方法。基本内容包括了信号检测、估计和最佳滤波理论及其应用。
应用领域
通信、雷达、声纳、导航、自动控制、语音信号、图像、生物医学、地震信号等
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噪声
信号
观测信号
+
统计
信号处理
统计信号处理的基本问题
举例1:通信系统
处理要求:有效性问题、可靠性问题
处理约束:外部干扰、内部噪声、信号畸变
解决的问题:
噪声中信息检测问题
消除信号畸变的最佳滤波问题
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信源
变换
编码
调制
解调
解码
反变换
信宿
信道
统计信号处理的基本问题
举例2:雷达系统
处理要求:目标发现问题、目标定位问题
处理约束:外部干扰、内外部噪声、杂波
解决的问题:
噪声中目标检测问题
回波信号延迟测量的最佳滤波问题
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统计信号处理的基本问题
举例3:声纳系统
处理要求:
目标发现问题、目标定位问题
处理约束:外部干扰、内外部噪声、杂波
解决的问题:
传感器阵列目标定位问题
回波信号的波形估计问题
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针对观测序列
估计问题:估计某个参数,
检测问题:
滤波问题
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基础理论:统计推断的假设检验理论
1、贝叶斯定理:Thomas Bayes(1702-1761)
以最大后验概率估计参数
先验知识的应用
1758年,"An essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances”
1763年,"A letter to John Canton”
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基础理论:统计推断的假设检验理论
2、参数估计中的评价函数:
Pierre-Simon Laplace(1749-1827)
以真值和估计值间的单调函数作为评价标准
Carl Friedrich Gauss(1777-1855)
1794,最小二乘法
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