《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
标签： 机器人
上传时间： 2022-05-23
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在雷达信号处理中，通常可以延长积累时间以增加实际应用的能量，达到降低信号信噪比要求的日的。随着积累时间延长，特别是当目标进行变速、转弯等机动飞行时，目标的多普勒回波是时变的，不再能看作中稳信号，传统的基于FFT的相参积累不再适用。本文以新体制米波舌达研制为背景，研究微弱信号长时间积累检测的新理论和新方法，主要研究内容包括：1，对目前微弱信号长时间积累检测问题的研究现状进行了分析，明确了对多项式相位信号及跨距离单元积累问题研究的必要性2，研究了多项式相位信号的检测问题，提出了先对雷达的多晋勒回波信号进行时频分析，再利用随机Hough变换（RHT）对得到的时频图进行多项式曲线检测的方法。随机Hough变换是针对图象处理中直线、圆和椭圆等几何图形的检测问题而提出的，本文将其借鉴到微弱信号长时间积累检测中，克服了以往使用Hough变换通常只能分析线性调频信号的局限。本文对影响其检测性能的关键因素进行了分析，并进行了仿真，结果表明随机Hough变换具有参数空间无限大、参数精度任意高、时间和空间复杂度低的优点，特别适合于雷达信号的长时间积累检测。3，在雷达的长时间积累过程中，目标在整个积累时间内，可能由于径向运动导致其回波分段出现在几个不同的距离单元中。如果不考虑距离的走V/动，仪仪简单地将同一个距离单元上的信号进行乱累，就无法有效地利用信号的能量。这就需要在信号处理中进行跨距离单元的积累检测。本文将信号的时频图推广到时间-多普勒频率-距离三维空间中，将应用于二维图像的RHT算法推广到三维空间的检测中。利用时间-多普勒频率距离三维空间的直线检测，来克服雷达回波散布在不同距离单元所带来的信号积累问题。4，在实际应用中，随着积累时间增加，目前有关多项式相位信号检测和估计的方法需要的资源量，特别是存储量也大大增加，因而很难直接应用于微弱信号的检测。本文在高阶模糊函数的基础上，采用时域分帧处理方法，每帧进行门限预处理，剔除大部分干扰噪声，仅保留包含目标在内的部分HAF谱成分以作后续的帧间累加，最后再进行二次门限检测。目标多普勒回波进行两级门限处理的方法可以有效地应用于微弱信号的检测，减少运算量和存储需求，有利于应用于实时信号处理系统。
上传时间： 2022-06-17
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在信号的产生、传输、接收过程当中，必定会遭受外部环境扰动和内部设备噪声的影响，为获得需求信号或状态的最有效估计，要排除无用干扰，这就叫做滤波。“滤波”的术语在无线电领域首先出现。由于随机信号功率谱的确定性，有用信号和无用信号必定不同，从而可以根据其差异来设计滤波器。1960年，卡尔曼发表了用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文（A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems）。在这篇文章里，一种克服了维纳滤波缺点的新方法被提出来，这就是我们今天称之为卡尔曼滤波的方法。卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。
标签： 卡尔曼滤波器
上传时间： 2022-07-04
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《戴敦邦聊斋人物谱》签名本[戴敦邦.戴红杰画][天津杨柳青版.1990][PDF]
标签： 1990
上传时间： 2013-04-15
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GB-T 2689.2-1981 寿命试验和加速寿命试验的图估计法 (用于威布尔分布)
上传时间： 2013-07-04
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GB-T 2689.4-1981 命试验和加速寿命试验的最好线性无偏估计法 (用于威布尔分布)
上传时间： 2013-05-18
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GB-T 2689.3-1981 寿命试验和加速寿命试验的简单线性无偏估计法 (用于威布尔分布)
上传时间： 2013-06-14
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专辑类-国标类相关专辑-313册-701M GB-T-2689.2-1981-寿命试验和加速寿命试验的图估计法-用于威布尔分布-.pdf
上传时间： 2013-04-24
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针对空间电压欠量脉宽调制过程中存在的问题，采用理论推演与软件设计方法，在介绍了s V P w M 的基本原理的基础上，利用T I 公司的 D S P电机控制芯片 T M S 3 2 0 L F 2 4 0 7设计了S V P W M的实现方法，并给出 j - 变频调速系统的全数字化实现。 通过对永磁同步电机进行控制仿真实验，得到的结果表明此方法是切实可行V , J ，控制系统具有优良的动静态性能，较高的控制效果，有广泛的应用前景。
上传时间： 2013-04-24
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