国防科技大学 随机信号处理 (罗鹏飞)视频教程
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课程章节
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第1章 随机过程的基本概念
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1.1 定义与分类
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1.2 概率分布与概率密度
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1.3 数字特征
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1.4 平稳随机过程
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1.5 功率谱
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1.6 典型随机过程
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1.7 信号处理实例-海杂波统计特性分析
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第2章 随机过程的线性变换（含测试）
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2.1 线性变换的概念与定理
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2.2 随机过程通过线性系统分析
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2.3 常用时间序列模型分析
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2.4 最佳线性滤波器
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2.5 匹配滤波器
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2.6 信号处理实例-线性调频信号的匹配滤波
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第一章、第二章内容测试
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第3章 估计的基本概念与性能评估
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3.1 估计理论概述
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3.2 参数估计的CRLB
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3.3 高斯白噪声中一般信号参数的CRLB
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3.4 估计性能的蒙特卡洛仿真
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第4章 最大似然估计
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4.1 最大似然估计
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4.2 最大似然估计的渐近特性
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4.3 信号处理实例-时延估计
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第5章 贝叶斯估计
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5.1 贝叶斯估计的一般概念
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5.2 最小均方估计
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5.3 最大后验概率估计
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5.4 信号处理实例-命中概率的贝叶斯估计
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第6章 线性贝叶斯估计（含测试）
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6.1 线性最小均方估计
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6.2 线性最小均方估计的几何解释
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6.3 递推线性最小均方估计
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第三至六章内容测试
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第7章 线性卡尔曼滤波（含测试）
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7.1 卡尔曼滤波概述
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7.2 卡尔曼滤波算法推导
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7.3 计算举例
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7.4 应用中的若干问题
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7.5 信号处理实例-目标跟踪
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7.6 机动目标跟踪——仿真实验作业
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典型习题解析
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第8章 非线性卡尔曼滤波（含测试）
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8.1 扩展卡尔曼滤波
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8.2 信号处理实例-目标跟踪
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典型习题解析
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第七、八章内容测试
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第9章 统计判决理论
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9.1 信号检测的基本概念
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9.2 贝叶斯准则
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9.3 奈曼-皮尔逊准则
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9.4检测性能分析
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9.5多元假设检验
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第10章 复合假设检验
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10.1 复合假设检验的基本概念
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10.2 广义似然比检验计算
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10.3 局部最大势检验
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第11章 高斯噪声中确定性信号检测
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11.1 匹配滤波器
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11.2 广义匹配滤波器
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11.3 最小距离接收机
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11.4 未知参量的确定性信号检测
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11.5 信号处理实例-正弦信号检测
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第12章 高斯噪声中随机信号的检测
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12.1 随机信号的相关检测：估计器-相关器
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12.2 一般高斯信号的检测
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12.3 信号处理实例-Swerlling起伏模型的雷达检测性能分析
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12.4未知参量的随机信号检测
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12.5 线性模型检测
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第13章 未知噪声参数及非高斯噪声中信号的检测
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13.1 噪声参量未知时的信号检测
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13.2 非高斯噪声中的信号检测
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13.3 信号处理实例-辐射源个体目标识别
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