国防科技大学 统计信号处理(罗鹏飞)视频教程
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第1章 随机过程的基本概念
1.1 定义与分类
1.2 概率分布与概率密度
1.3 数字特征
1.4 平稳随机过程
1.5 功率谱
1.6 典型随机过程
1.7 信号处理实例-海杂波统计特性分析
第2章 随机过程的线性变换
2.1 线性变换的概念与定理
2.2 随机过程通过线性系统分析
2.3 常用时间序列模型分析
2.4 最佳线性滤波器
2.5 匹配滤波器
2.6 信号处理实例-线性调频信号的匹配滤波
第一章、第二章内容测试
第3章 估计的基本概念与性能评估
3.1 估计理论概述
3.2 参数估计的CRLB
3.3 高斯白噪声中一般信号参数的CRLB
3.4 估计性能的蒙特卡洛仿真
3.5 矢量参数的CRLB(*)
3.6 变换参数的CRLB(*)
3.7 充分统计量(*)
第4章 最小方差无偏估计(*)
4.1 最小方差无偏估计(*)
4.2 线性最小方差无偏估计(*)
4.3 信号处理实例-系统辨识(*)
第5章 最大似然估计
5.1 最大似然估计
5.2 最大似然估计的渐近特性
5.3 信号处理实例-时延估计
5.4 变换参数的最大似然估计(*)
第6章 贝叶斯估计
6.1 贝叶斯估计的一般概念
6.2 最小均方估计
6.3 最大后验概率估计
6.4 信号处理实例-命中概率的贝叶斯估计
第7章 线性贝叶斯估计
7.1 线性最小均方估计
7.2 线性最小均方估计的几何解释
7.3 递推线性最小均方估计
第三至七章内容测试
第8章 线性卡尔曼滤波
8.1 卡尔曼滤波概述
8.2 卡尔曼滤波算法推导-正交投影法
8.3 卡尔曼滤波算法推导-新息法
8.4 计算举例
8.5 应用中的若干问题
8.6 信号处理实例-目标跟踪
8.7 案例研究-机动目标跟踪
第9章 非线性卡尔曼滤波
9.1 扩展卡尔曼滤波
9.2 信号处理实例-目标跟踪
第八、九章内容测试
第10章 统计判决理论
10.1 信号检测的基本概念
10.2 贝叶斯准则
10.3 奈曼-皮尔逊准则
10.4检测性能分析
10.5多元假设检验
第11章 复合假设检验
11.1 复合假设检验的基本概念
11.2 广义似然比检验计算
11.3 局部最大势检验
第12章 高斯噪声中确定性信号检测
12.1 匹配滤波器
12.2 广义匹配滤波器
12.3 最小距离接收机
12.4 未知参量的确定性信号检测
12.5 信号处理实例-正弦信号检测
12.6 雷达CFAR检测
第13章 高斯噪声中随机信号的检测
13.1 随机信号的相关检测：估计器-相关器
13.2 一般高斯信号的检测
13.3 信号处理实例-Swerlling起伏模型的雷达检测性能分析
13.4未知参量的随机信号检测
13.5 线性模型检测
第14章 未知噪声参数及非高斯噪声中信号的检测
14.1 噪声参量未知时的信号检测
14.2 非高斯噪声中的信号检测
14.3 信号处理实例-辐射源个体目标识别
14.4 信号处理实例-基于正交投影的雷达小目标检测
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