《信号检测与估值》是田琬逸教授在西安工业大学讲授的一门信息与通信工程领域的经典课程，这门课程深入浅出地介绍了信号检测和估值的基本理论与应用。信号检测和估值是通信、雷达、无线网络等多个技术领域中的核心问题，它们在确保信息的有效传输、目标识别以及系统性能优化等方面起着至关重要的作用。 信号检测主要关注如何在噪声背景下识别是否存在某个信号，以及如何确定该信号的特性。这一过程通常涉及概率论、随机过程和统计决策理论。例如，通过假设检验的方法来判断是否接收到一个特定的信号，这可能涉及到似然比检验、贝叶斯决策等理论。此外，信号检测还涵盖了阈值选择、检测性能评估（如误警率和漏检率）以及最佳检测器的设计，如匹配滤波器。 信号估值则是在检测到信号存在后，进一步估计信号的具体参数，如频率、幅度、相位等。常见的估值方法包括最大似然估计算法、最小均方误差估计算法和贝叶斯估计算法。这些方法旨在最小化估计误差或最大化后验概率，从而提供更准确的信号参数信息。 田琬逸教授的教材以其易于理解的特点，不仅提供了严谨的数学推导，还注重将抽象的概念与实际物理场景相结合，使得读者能够更好地理解和应用这些理论。书中可能涵盖了随机变量、概率密度函数、互相关函数、功率谱密度等基础知识，以及诸如卡尔曼滤波、自适应滤波等高级信号处理技术，这些都是现代通信系统中不可或缺的工具。 在学习这门课程时，学生可以期待掌握以下关键知识点： 1. 基本的信号与噪声模型，包括高斯白噪声、有色噪声等。 2. 信号检测理论，包括 Neyman-Pearson 准则、贝叶斯决策等。 3. 信号估值理论，如最大似然估计、最小均方误差估计和贝叶斯估计。 4. 不同类型的滤波器，如线性滤波器、非线性滤波器，特别是卡尔曼滤波器及其变种。 5. 信噪比分析和检测性能评估指标，如误警率、漏检率和检测概率。 6. 信号处理在通信、雷达和图像处理等领域的应用实例。 通过深入学习《信号检测与估值》，学生不仅可以提升自己的理论水平，还能具备解决实际工程问题的能力，为未来在信息与通信工程领域的研究和工作打下坚实的基础。

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