相关文档

• 信号检测与估计5.ppt

  ?=0则为滤波 ?>0则为预测（外推） ?<0则为平滑（内插）估计误差的方差为 维纳滤波器就是在最小均方误差标准下的最佳滤波器 与 均值为零互不相关

• 信号检测与估计1.ppt

  对能量有限信号x(t)：若假设判定为d1发送为sj接收为xi发生的概率例3多择检验基本思想：使各种错误判断而付出的 平均代价（风险）最小判H1为真接受域2最小错误概率准则和最大后验概率准则判决为无信号给定代价因子Cij 但无法确定先验概率思想：按照给预定的虚警概率划分接受和拒绝空间 而且以虚警概率相同漏报概率最小为最佳为了满足Pf=P(D

• 信号检测与估计试题.doc

  信号检测与估计试题一次采样信号表示为信号两种假设： 设代价因子用极大极小值准则确定检测门限和检测概率若虚警概率用纽曼皮尔逊准则确定检测门限和漏检概率(注：公式表明计算方法即可) 设： 利用最大似然准则设计接收机对下面的两种假设作出判决：接受信号为是均值为0功率谱密度为N02的高斯白噪声设求检测的平均错误概率若是线性调频信号即是常数再求结果相同设有两种假设分别为：若A为常数利用最大似

• 第二章信号检测与估计理论（1）.ppt

  随机变量的统计平均量德莫佛 决定了图形的中心位置 决定了图形中峰的陡峭程度.x = μ ? σp(x)≥0 则称 x 服从瑞利分布.5. 联合高斯随机矢量变换后

• 第二章信号检测与估计理论（3）.ppt

  b. N维联合概率密度函数 式中1219 电路中噪声是一种连续型随机变量概率分布密度p（n）表示噪声电压n(t)在t时刻取值为n的概率噪声属于一种随机过程线性电路中噪声电压的概率分布密度p[n]一般符合高斯正态分布 电路噪声可能有白色高斯噪声也可能有白色非高斯噪声还可能有既非白色又非高斯分布的噪声 线性电路中噪声一般是高斯白噪声仅在很高频或低频时才可能可出现有色噪声

• 信号检测也估计第四章.ppt

  检测估计与调制理论Detection Estimation and Modulation Theory(4)肖海林随机参量信号的检测随机参量矢量噪声中带有未知参数的信号检测问题如果发射信号是：其中 未知因此即便没有噪声信号也不是完全已知的检测问题噪声中的已知信号问题同步数字通信模式识别噪声中带有未知参数的信号检测问题通常的脉冲雷达和声纳目标分类慢衰落信道中的数字通信噪声中随机信号的检测

• 信号检测也估计第二章.ppt

  #

• 《信号估值与检测》习题.doc

  令观测样本由给出，其中是一高斯白噪声，其均值为零，方差为1。假定的先验概率密度为试用平方和均匀代价函数分别求的贝叶斯估计。解：，且采用平方代价函数，相应贝叶斯估计为最小均方误差估计分析，发现其为高斯型的；而为其条件均值，因此可以直接得到采用均方代价函数，相应贝叶斯估计为最大后验估计，也即满足故有所以设观测到的信号为其中是方差为、均值为零的高斯白噪声。如果服从瑞利分布，即求的最大后验概率估计。解

• 信号检测与估计2006-常用pdf介绍.pdf

  常用PDF介绍 杨文

• 估计和检测的周期信号.pdf

  Estimation and d