具体描述
迄今为止，本书仍然是公认的关于检测、参数估计和线性与非线性调制波形估计方面的一本论述详尽、深入、成功的著作。也是一本较好的研究生教材。内容是研究发生在通信、雷达和声纳中被噪声污染了的各种线性与非线性调制、随机与非随机波形的最佳处理的数学方法和物理结构，各种系统可能达到的性能极限和影响它的各种因素。全书包括导论、经典检测和估计理论、随机过程的描述、信号检测与信号参数估计、连续波估计、线性估计和讨论等7章。每章附有相当数量的扩大内容范围的习题。 本书的对象是从事通信、雷达、声纳、信息理论与信息处理等方面的工程技术人员、研究生和高等院校的教师。
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用户评价
在估计理论的探索中，我被书中对统计推断方法的系统性介绍所吸引。作者对点估计和区间估计的区分，以及如何构建置信区间来量化估计的不确定性，是我以前从未深入思考过的。我特别喜欢作者对最大似然估计（MLE）的讲解，它提供了一种强大的方法来估计参数，尤其是在样本量较大的情况下。对MLE的性质，如一致性、渐近无偏性和渐近有效性，作者都给出了详细的证明和解释，这让我对MLE的可靠性有了更深的认识。此外，书中对贝叶斯估计的介绍，尤其是如何利用先验分布来更新估计，为我提供了另一种解决问题的思路。我开始理解，在信息不充分的情况下，先验知识可以有效地指导估计过程。书中通过对一些典型统计模型的例子，例如高斯分布、泊松分布等，来讲解MLE和贝叶斯估计的应用，这使得抽象的理论变得更加具体。我甚至开始尝试用R语言去实现一些参数估计的仿真，虽然只是简单的例子，但它帮助我巩固了对这些估计方法的理解。书中对参数估计与信号检测之间内在联系的探讨，也让我认识到这两个领域是紧密相连、相互促进的。对最小二乘估计（LSE）的介绍，以及它在回归分析中的广泛应用，也进一步拓宽了我的视野。
评分这本书确实打开了我对信号处理领域，尤其是通信系统奥秘的一扇新窗户，尽管我对其中的一些复杂数学推导仍需反复钻研，但作者对基本原理的阐述却清晰而有条理。在阅读“检测”部分时，我被如何从充满噪声的环境中提取出微弱的信号深深吸引。作者以一系列经典的检测器为例，比如 Neyman-Pearson 准则和 Bayes 准则，详细解释了它们在不同场景下的适用性和性能优势。我特别喜欢作者在讲解这些准则时，不仅仅是给出公式，而是深入剖析了其背后的统计学原理，以及如何在实际应用中权衡检测的错误概率。例如，在讨论虚警率和漏检率时，作者通过生动的比喻，让我这个初学者也能理解这些概念的重要性，以及如何在设计系统时进行取舍。书中对最大似然检测（MLD）和最大后验检测（MAP）的讲解也让我受益匪浅，它们提供了从不同角度解决检测问题的思路，并且都指向了优化检测性能的目标。此外，书中还涉及了线性检测器，如维纳滤波器在检测问题中的应用，这让我看到了信号处理的通用性和灵活性。作者在引入各种检测方法时，总是会先铺垫相关的统计学基础知识，例如概率密度函数、联合概率、边缘概率等，这对于我这种统计学背景不那么深厚的读者来说，是极大的帮助。我甚至开始尝试将这些理论应用到一些简单的编程练习中，虽然过程磕磕绊绊，但每次成功实现一个检测算法，都给我带来了巨大的成就感。这本书的严谨性体现在它对每一个概念的精确定义和对每一个推导过程的细致呈现，没有丝毫的含糊其辞，这让我深感学到的知识是扎实的。
评分这本书的理论深度让我对通信系统中的信号处理有了更宏观的认识。在检测部分，作者对假设检验理论的梳理，使得我能从一个更严谨的数学框架去理解“是”或“否”的判断过程。从简单的二元假设检验，到多类别的检测问题，作者都给出了清晰的推导和分析。我特别关注了书中对最优检测器（如LLR检测器）的设计思路，以及它们如何利用贝叶斯决策理论来最小化总体风险。这些概念虽然抽象，但一旦理解了其背后的逻辑，就会发现它们在实际应用中无处不在。例如，在医学影像诊断中，如何从嘈杂的图像中检测出病灶，或者在雷达系统中，如何从回波信号中检测出目标，都离不开这些检测理论。书中对能量检测、匹配滤波检测等经典方法的讲解，不仅是对理论的阐述，更是一种对工程实践的启迪。我尝试用Python去实现一些简单的匹配滤波，尽管只是一个基础的示例，但它让我感受到理论与实践结合的魅力。此外，书中对先验概率和后验概率在检测决策中的作用的强调，让我认识到信息融合的重要性，尤其是在存在多个信源或多个传感器的情况下。对率失真理论的初步接触，也让我窥见了信息论的广阔天地，理解了信号传输的根本限制。
评分线性调制理论部分，我从书中获得的不仅仅是技术细节，更是对信号传输效率和可靠性之间权衡的深刻理解。作者对相干解调和非相干解调的对比分析，让我明白了在实际通信中，如何根据信道条件和对复杂度的要求来选择合适的解调方式。对ASK、FSK、PSK等基本线性调制方式的深入解析，特别是它们在不同噪声环境下的性能差异，让我能够清晰地认识到它们各自的优缺点。书中对星座图设计的讨论，以及如何通过改变星座点的位置和数量来优化传输性能，是我认为最有价值的部分之一。例如，对QAM星座的优化设计，如何在有限的功率范围内实现更高的信息速率，同时保持可接受的误码率，这对我来说是一个非常具有挑战性的思考。作者对匹配滤波器的原理在解调过程中的应用，也进行了详细的阐述，这让我看到了信号处理技术在通信接收机中的核心作用。书中对符号间干扰（ISI）的产生原因和消除方法（如均衡器）的介绍，让我明白了在实际通信信道中，信号传输并非完美无瑕，而是需要采取一系列技术手段来克服信道失真。我甚至开始思考，如何将这些线性调制技术与我之前学到的检测和估计理论结合起来，以设计出更 robust 的通信系统。
评分线性调制理论部分，则是我理解现代通信系统如何高效传输信息的核心。作者从最基础的模拟调制技术，如调幅（AM）和调频（FM）讲起，逐步深入到数字调制，特别是线性数字调制。对线性调制的讲解，比如相位键控（PSK）、频率键控（FSK）和正交幅度调制（QAM）的原理和特性，都进行了详尽的描述。我特别欣赏作者对星座图的运用，它直观地展示了不同调制方案的状态空间，以及它们在噪声环境下的抗干扰能力。例如，在比较8-PSK和16-QAM时，通过分析它们的星座图和误码率性能，我能够清晰地理解它们的优缺点。作者对线性调制器和解调器的设计也进行了详细的分析，包括它们的框图、关键组件和实现方法。对于像正交解调器这样的核心单元，作者深入剖析了其工作原理，以及如何利用相位同步环（PLL）等技术来恢复载波信号，这对我理解实际通信接收机的结构非常有帮助。书中还讨论了线性调制在实际通信系统中的应用，比如在Wi-Fi、蜂窝通信等领域。对星座图的分析不仅是理论上的，还涉及到如何选择合适的调制阶数和星座布局来平衡频谱效率和抗噪声能力，这一点对实际通信系统设计至关重要。我对书中关于最小距离和最小信号能量与误码率之间关系的分析印象深刻，这直接关联到通信系统的可靠性和数据传输速率。
评分线性调制理论部分，我从书中获得的知识，不仅是关于如何将数字信息映射到模拟信号，更是对通信系统效率和鲁棒性的深刻理解。作者对各种线性调制方案，如 ASK、PSK、QAM 的原理、星座图和性能进行了清晰的介绍，让我能够比较它们在不同信道条件下的优缺点。我对书中对星座图设计的讨论尤为感兴趣，特别是如何通过调整星座点的数量和分布来平衡数据速率和误码率。例如，对16-QAM 和 64-QAM 的比较，让我理解了提高频谱效率所付出的代价。作者对匹配滤波器在解调器中的作用的详细阐述，也让我明白了在接收端如何有效地恢复原始信号。书中对载波同步和时钟同步技术的介绍，更是点亮了我对实际通信系统工作原理的认知，让我明白理解这些技术是实现可靠通信的关键。我甚至开始尝试用MATLAB来模拟一些基本的线性调制和解调过程，虽然只是简单的仿真，但它让我对这些技术有了更直观的感受。对星座图的分析，让我认识到在实际应用中，需要根据信道特性和应用需求来选择最合适的调制方案。
评分本书在检测理论方面，对统计决策理论的系统性阐述，为我理解如何从不确定性中做出最优判断提供了坚实的理论基础。我尤其被书中关于 Neyman-Pearson 准则的详细讲解所吸引，它提供了一种在固定虚警概率下最大化漏检概率的方法，这在很多实际应用场景中都非常重要。作者通过引入似然比检验（LLR）的概念，将检测问题与概率联系起来，使得理解和分析检测器的性能变得更加直观。书中对各种检测器的推导，例如最大似然检测（MLD）和最小均方误差检测（MMSE），以及它们在不同信道模型下的性能分析，都让我受益匪浅。我特别关注了书中对高斯噪声和瑞利衰落等典型信道模型的讨论，以及这些信道特性如何影响检测器的选择和性能。我尝试用 MATLAB 模拟了一个简单的二元假设检验场景，通过改变噪声水平和信号幅度，观察检测概率的变化，这个简单的实验让我对理论有了更深的体会。书中对贝叶斯检测理论的介绍，特别是如何利用先验信息来优化检测性能，为我打开了新的思路。对阈值选择在检测问题中的重要性，以及如何根据代价矩阵来优化决策阈值，这些内容都极具指导意义。
评分这本书的理论严谨性和实用性相结合，让我对信号处理领域有了更深入的理解。在检测部分，作者对假设检验理论的梳理，从 Neyman-Pearson 准则到 Bayes 准则，都提供了清晰的推导和分析。我尤其对书中关于最优检测器的设计思路印象深刻，它们如何利用似然比来做出最优的决策。作者对各种信道模型，如高斯噪声信道、衰落信道等，对检测性能的影响进行了详细的分析，这让我认识到在设计通信系统时，必须充分考虑信道特性。我甚至开始尝试将这些检测理论应用到一些简单的编程练习中，比如从噪声中提取微弱信号，虽然过程充满挑战，但每次成功的实现都给我带来了巨大的成就感。对能量检测器和匹配滤波器等经典方法的介绍，也让我看到了信号处理在实际应用中的强大能力。对错误概率和检测性能指标的深入分析，也为我提供了评估和优化检测器性能的有力工具。此外，书中对多用户检测的初步介绍，也为我打开了更广阔的研究视野。
评分在“估计”这一章节，我深刻体会到了从不完整或有噪声的数据中推断未知参数的艺术。作者对最小均方误差（MMSE）估计的讲解尤为精彩，它不仅仅是一个数学公式，更是对估计器性能最优化的一个清晰指导。通过对不同噪声模型和信号模型的分析，我理解了MMSE估计器如何在保证估计误差的均方值最小的前提下，尽可能地逼近真实值。书中对莱伊-克拉默界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）的深入探讨，让我认识到任何无偏估计的方差都有一个理论上的下限，这对于评估一个估计器的优劣至关重要。作者通过实例展示了如何计算CRLB，并对比了不同估计方法是否能达到这个界限，这让我对估计理论的认识更加深刻。例如，在信号参数估计问题中，如何利用CRLB来评估最大似然估计（MLE）的性能，以及在何种条件下MLE能够达到CRLB，这些内容都极具启发性。我对书中关于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的讲解尤为着迷。这个动态系统的最优状态估计器，在处理随时间变化的信号时表现出色，其递归的更新方式和对系统模型以及噪声特性的精妙处理，让我为之惊叹。书中不仅介绍了卡尔曼滤波器的基本原理和递推公式，还通过实际的导航和目标跟踪的例子，展示了其强大的生命力。我甚至尝试在 MATLAB 中复现了一些卡尔曼滤波器的仿真，虽然调试过程充满挑战，但看到滤波器能够平滑地追踪信号的真实状态，那种感觉难以言喻。作者对无偏估计、最小方差无偏估计（UMVUE）等概念的细致阐述，也为我理解估计的性能指标提供了坚实的基础。
评分在估计理论方面，本书对各种估计方法的详尽介绍，让我认识到从数据中提取有用信息并非易事。作者对无偏估计、有效估计和一致性估计等评价估计器性能的重要指标的详细阐述，为我提供了一个评估不同估计方法优劣的框架。我特别喜欢书中对最大似然估计（MLE）的详细推导，它展示了如何利用数据的似然函数来寻找最可能的参数值，并且解释了MLE在统计学中的重要地位。对 Fisher 信息量和 Cramér-Rao Lower Bound (CRLB) 的讨论，让我理解了估计的理论极限，以及如何评价一个估计器是否是“最优”的。书中通过对各种统计模型，如指数分布、均匀分布等，来演示MLE的应用，这使得抽象的理论变得更加具体和易于理解。我甚至开始思考，如何将这些估计理论应用于我日常工作中遇到的数据分析问题，例如对传感器数据的校准和预测。对最小均方误差（MMSE）估计的讲解，也让我认识到在存在模型误差和噪声时，MMSE 是一种非常有用的估计方法。书中对卡尔曼滤波器的介绍，则为我展示了在动态系统中进行最优状态估计的强大工具。
评分没有引进的英文版有些可惜，虽然对原版书中有些注解，但还是看英文术语比较方便
评分翻译渣，完全搞不懂他在说什么
评分没有引进的英文版有些可惜，虽然对原版书中有些注解，但还是看英文术语比较方便
评分没有引进的英文版有些可惜，虽然对原版书中有些注解，但还是看英文术语比较方便
评分没有引进的英文版有些可惜，虽然对原版书中有些注解，但还是看英文术语比较方便
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