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    内容简介

    编辑
    信号检测与估计理论是随机信号统计处理的基础。本书在扼要复习信号检测与估计理论基础知识后,首先论述信号的统计检测理论和信号波形的检测,介绍了基于简单假设检验的确知信号最佳检测的概念、理论、技术和性能以及基于复合假设检验的随机参量信号的最佳检测问题;然后论述信号参量的统计估计理论和信号波形的滤波理论,讨论了在贝叶斯估计等各种估计准则下估计量的构造和性质,介绍了维纳滤波器的设计方法,导出了卡尔曼滤波的递推算法,并研究了它们的性质;最后介绍噪声或杂波干扰环境中的恒虚警率检测技术和性能,简要讨论了信号的非参量检测和稳健性检测的理论和方法。
    本书取材注意结构的完整性和内容的系统性;重视理论联系实际及物理概念与含义的阐述,注意对新概念、新理论的介绍;内容的编排由简单到复杂,由需要较多的先验知识到逐步减少先验知识,由约束条件较严格到逐步放宽约束,便于读者阅读和理解。第2章-第7章提供有大量习题,供读者练习,以巩固基本概念和理论,拓宽知识面,掌握基本的运算技能。
    本书可供信号与信息处理、通信与信息系统、电路与系统等电子信息类学科的研究生和高年级本科生作教材使用,也可供从事电子信息系统、信号处理研究与设计的工程技术人员参考。

    目录

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    第1章 信号检测与估计概论
    1.1 引言
    1.2 信号处理发展概况
    1.3 信号的随机性及其统计处理方法
    1.4 信号检测与估计理论概述
    1.5 内容编排和建议
    第2章 信号检测与估计理论的基础知识
    2.1 引言
    2.2 随机变量、随机矢量及其统计描述
    2.2.1 随机变量的基本概念
    2.2.2 随机变量的概率密度函数
    2.2.3 随机变量的统计平均量
    2.2.4 一些常用的随机变量
    2.2.5 随机矢量及其统计描述
    2.2.6 随机变量的函数
    2.2.7 随机变量的特征函数
    2.2.8 随机矢量的联合特征函数
    2.2.9 χ和χ2统计量的统计特性
    2.3 随机过程及其统计描述
    2.3.1 随机过程的概念和定义
    2.3.2 随机过程的统计描述
    2.3.3 随机过程的统计平均量
    2.3.4 随机过程的平稳性
    2.3.5 随机过程的遍历性
    2.3.6 随机过程的正交性、不相关性和统计独立性
    2.3.7 平稳随机过程的功率谱密度
    2.4 复随机过程及其统计描述
    2.4.1 复随机过程的概率密度函数
    2.4.2 复随机过程的二阶统计平均量
    2.4.3 复随机过程的正交性、不相关性和统计独立性
    2.4.4 复高斯随机过程
    2.5 线性系统对随机过程的响应
    2.5.1 响应的平稳性
    2.5.2 响应的统计平均量
    2.6 高斯噪声、白噪声和有色噪声
    2.6.1 高斯噪声
    2.6.2 白噪声和高斯白噪声
    2.6.3 有色噪声
    2.6.4 随机过程概率密度函数表示法的说明
    2.7 信号和随机参量信号及其统计描述
    2.7.1 信号的分类
    2.7.2 随机参量信号的统计描述
    2.7.3 窄带信号分析
    2.8 窄带高斯噪声及其统计特性
    2.8.1 窄带噪声的描述
    2.8.2 窄带高斯噪声的统计特性
    2.9 信号加窄带高斯噪声及其统计特性
    2.9.1 信号加窄带噪声的描述
    2.9.2 信号加窄带高斯噪声的统计特性
    习题
    附录2A 高斯随机变量的特征函数
    第3章 信号的统计检测理论
    3.1 引言
    3.2 统计检测理论的基本概念
    3.2.1 统计检测理论的基本模型
    3.2.2 统计检测的结果和判决概率
    3.3 贝叶斯准则
    3.3.1 平均代价的概念和贝叶斯准则
    3.3.2 平均代价C的表示式
    3.3.3 判决表示式
    3.3.4 检测性能分析
    3.4 派生贝叶斯准则
    3.4.1 最小平均错误概率准则
    3.4.2 最大后验概率准则
    3.4.3 极小化极大准则
    3.4.4 奈曼-皮尔逊准则
    3.5 信号统计检测的性能
    3.6 M元信号的统计检测
    3.6.1 M元信号检测的贝叶斯准则
    3.6.2 M元信号检测的最小平均错误概率准则
    3.7 参量信号的统计检测
    3.8 信号的序列检测
    3.9 一般高斯信号的统计检测
    3.10 复信号的统计检测
    第4章 信号波形的检测
    第5章 信号的统计估计理论
    第6章 信号波形的估计
    第7章 信号的恒虚警率检测
    参考文献

     

     

     

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    转载于:https://www.cnblogs.com/long12365/p/9730213.html

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  • 信号检测与估计-理论与应用 实时(RT)应用 (Real Time (RT) Application) A Real-time application gives information instantly and constantly. The efficiency of the application depends mostly on how it ....

    信号检测与估计-理论与应用

    实时(RT)应用 (Real Time (RT) Application)

    A Real-time application gives information instantly and constantly. The efficiency of the application depends mostly on how it is fault tolerant to missed timing requirements. In real-time application, required response times are achieved with a combination of custom hardware and software, possibly with no

    实时应用程序可即时不断地提供信息。 应用程序的效率主要取决于它对错过的时序要求的容错能力。 在实时应用中,所需的响应时间是通过结合定制硬件和软件来实现的,可能没有

    - or a very thin-operating-system layer. As they function constantly, they need to be closely analyzed for performance metrics.Some of the real-time applications are listed below

    -或非常薄的操作系统层。 由于它们不断运行,因此需要对其性能指标进行仔细分析。下面列出了一些实时应用程序

    • Video conference applications

      视频会议应用
    • VoIP(voice over Internet Protocol)

      VoIP(互联网协议语音)
    • Online gaming

      线上游戏
    • Community storage solutions

      社区存储解决方案
    • Some e-commerce transactions

      一些电子商务交易
    • Chatting

      闲聊
    • IM (instant messaging)

      IM(即时消息)
    • Current active visitors,Currently logged-in users

      当前活跃访客,当前登录用户
    • When friend comes online or goes offline

      当朋友上线或下线时
    • When someone likes or comments on status

      当某人喜欢或评论状态时
    • Send notification on event to subscribed users

      向订阅的用户发送事件通知
    • How many people are actively playing a particular game, watching online webinar/event, etc

      有多少人正在积极玩特定的游戏,观看在线网络研讨会/活动等
    • Total transactions, purchases, impressions, messages, clicks till day and so on

      总交易,购买,印象,消息,直到一天的点击等

    软与硬
    SvsH-RT.jpg
    (Soft vs Hard )

    使用Signal R进行实时Web应用程序开发 (Real-time web application development with Signal R)

    什么是信号R (What is Signal R)

    信号用于通讯(

    e.g. analog and digital). R stands for real-time.

    例如模拟和数字)。 R代表实时。

    Real-time web refers the ability to have server code push content to the connected clients instantly. Signal R in short refers to Real-time application communication

    实时Web是指使服务器代码立即将内容推送到连接的客户端的功能。 信号R简而言之是指实时应用程序通信

    它能做什么? (What it does?)

    • Over HTTP connection, push content from Server to client RPC.

      通过HTTP连接,将内容从服务器推送到客户端RPC。
    • It is a connection abstraction. Gives impression of working on a permanently open persistent connection. It is NOT reliable messaging. 

      这是一个连接抽象。 给人以处理永久打开的持久连接的印象。 这不是可靠的消息传递。
    • It sends each message through the message-bus.

      它通过消息总线发送每个消息。
    • It supports CORS 

      - Cross-origin-resource-sharing or JSONP- JSON with padding (communication technique used in JavaScript programs running in web browsers to request data from a server in a different domain)

      它支持CORS

      -跨源资源沙 环或JSONP-带填充的JSON(在网络浏览器中运行JavaScript程序中使用的通信技术,用于从其他域中的服务器请求数据)

    如何测量和监控 (How it is measured and monitored)

    • Performance counters gives the number of events since the last application pool or server restart.

      性能计数器提供自上次应用程序池或服务器重新启动以来的事件数。
    • Connection metrics, Message metrics, Message bus metrics, Error metrics, Scaleout metrics 

      连接指标,消息指标,消息总线指标,错误指标,横向扩展指标

    SignalR Overview

    SignalR概述

    Pattern Used:  

    使用的图案:

    SignalR-HubandSpoke.jpgIt is designed in Hub and Spoke pattern. SignalR in Central, with all other browsers being changeable and flexible and contextual to it

    Structure:

    结构体:

    SignalR-CrossStructure.jpgIt is categorized into major four areas as presented below.
    • Hub

      枢纽
    • Persistent Connection

      持续连接
    • Transport types

      运输类型
    • Browser

      浏览器

    SingulaR files are listed hereSignalR - A meta package that brings in SignalR.Server and SignalR.Js

    SingulaR文件在此处列出 。SignalR-引入SignalR.Server和SignalR.Js的元软件包

    SignalR.Server - Server side components needed to build SignalR endpoints

    SignalR.Server-构建SignalR端点所需的服务器端组件

    SignalR.Js - Javascript client for SignalR

    SignalR.Js-SignalR的Javascript客户端

    SignalR.Client - .NET client for SignalR

    SignalR.Client-SignalR的.NET客户端

    SignalR.Ninject - Ninject dependency resolver for SignalR

    SignalR.Ninject-SignalR的Ninject依赖解析器

    Transport Flow of SignalR

    SignalR的传输流程

    Transport.jpg

    Problem Statement: Design Parameters to meet real-time requirements 

    问题陈述:满足实时要求的设计参数

    Performance can creep into real-time application as it scales up and also ASP.NET, Signal-R thread and memory limitations have the mutual short-term nature of Web requests

    随着规模的扩大,性能可能会渗透到实时应用程序中,而且ASP.NET,Signal-R线程和内存限制具有Web请求的相互短期性质。

    Few set of tunable parameters :

    少数可调参数集:

    SignalR-Features.jpg

    Scaling

    缩放比例

    Three main factors of scaling are specialization, optimization, and distribution

    扩展的三个主要因素是专业化,优化和分配

    • Specialization – Compartmentalization of application into smaller pieces in order to isolate the problem. MVC takes care of the same by splitting controller, Model, View and also image servers, streaming server can be split

      专业化–将应用程序划分为多个较小的部分,以隔离问题。 MVC通过拆分控制器,模型,视图以及图像服务器来实现相同的功能,可以拆分流服务器
    • Optimization - Provides components for distribution by reducing the amount of work needed for a given operation. This translates directly into fewer servers needed to scale to the same number of users.

      优化-通过减少给定操作所需的工作量来提供分发组件。 这可以直接转换为更少的服务器以扩展到相同数量的用户。
    • Clustering - Each server in the cluster sends out a information to let the other servers know it is alive. challenge of effective clustering lies in eliminating affinity/ stickiness

      群集-群集中的每台服务器都会发送信息,以使其他服务器知道该服务器处于活动状态。 有效聚类的挑战在于消除亲和力/粘性

    State

    State property of the hub’s proxy and caller property in hub is used for maintaining the state. State can be maintained through multiple connections and method calls to a database. Sticky Session isn’t supported as it is limitation to distribute.

    集线器的代理服务器的State属性和集线器中的调用者属性用于维护状态。 可以通过对数据库的多个连接和方法调用来维护状态。 不支持粘性会话,因为它限制了分发。

    Cache 

    快取

    Persistent memory objects, like in-process session and cache objects, memory usage becomes much more problematic while scaling. Each webserver gets the message from redis and stores it in a local cache. This local cache is where SignalR clients (browsers), are served.

    持久内存对象(例如进程内会话和缓存对象)在扩展时内存使用变得更加成问题。 每个Web服务器从Redis获取消息并将其存储在本地缓存中。 该本地缓存是向SignalR客户端(浏览器)提供服务的地方。

    • Scaling Cache Storage :


      • Specialization—Partitionin

        g of the database into logical pieces. Those partitions could be datacentric.
      • Cluster :Have multiple databases, each containing a portion of the whole database.

      扩展缓存存储:


      • 专业化—分区

        将数据库g分成逻辑部分。 这些分区可能以数据为中心。
      • 集群:具有多个数据库,每个数据库都包含整个数据库的一部分。

    Performance

    性能

    Response Time = Payload/Bandwidth + Round Trip Time(RTT) + Appturns/Concurrent Requests+Server Compute Time(Cs)+  Client Compute Time(Cc)

    响应时间=有效负载/带宽+往返时间(RTT)+请求/并发请求+服务器计算时间(Cs)+客户端计算时间(Cc)

    Scaling Approaches for better performance (Load balancer Vs Backplane)

    扩展方法以获得更好的性能(负载均衡器与背板)

    LBvsBP.jpg

    Backplane Server -Overview

    背板服务器-概述

    • A Backplane Server is an independent orchestrator of the message interchange between Backplane Clients and may serve multiple independent Buses.

      背板服务器是背板客户端之间消息交换的独立协调器,并且可以服务于多个独立的总线。
    • Each server instance connects to the backplane through the bus. When a message is sent, it goes to the backplane, and the backplane sends it to every server. When a server gets a message from the backplane, it puts the message in its local cache. The server then delivers messages to clients from its local cache.

      每个服务器实例都通过总线连接到背板。 发送消息后,它会到达背板,然后背板会将其发送到每个服务器。 服务器从背板获取消息时,会将消息放入其本地缓存中。 然后,服务器从其本地缓存向客户端传递消息。
    • Introduce delays in message delivery, which will not work well for low-latency work. With multiple servers to handle clients and mostly latency is minimal this might not work.

      在消息传递中引入延迟,这对于低延迟的工作将不起作用。 由于有多个服务器来处理客户端,并且延迟最小,所以这可能不起作用。
    • Trade-off here is between latency and complexity

      折衷是在延迟和复杂度之间
    • Signal R Supports 3 backplanes  Azure ServiceBus, SQL Server, Redis

      Signal R支持3个背板Azure ServiceBus,SQL Server,Redis
    • Amazon Web Services (AWS)


      • Do not support Azure ServiceBus
      • SQL Server in EC2 needs manual handling ,a counter-intuitive to running on cloud infrastructure
      • Supports Redis

      亚马逊网络服务(AWS)


      • 不支持Azure ServiceBus
      • EC2中SQL Server需要手动处理,这与在云基础架构上运行有悖常理
      • 支持Redis
    • Default MessageBus of signalR gets replaced with a bus designed for that backplane.

      signalR的默认MessageBus被替换为该背板设计的总线。

    Conclusion

    结论

    This article would help in understanding the overview of  SignalR.

    本文将有助于理解SignalR的概述。

    翻译自: https://www.experts-exchange.com/articles/28730/Signal-R-A-Real-Time-Application.html

    信号检测与估计-理论与应用

    展开全文
  • 信号检测与估计理论 赵树杰 赵建勋

    热门讨论 2013-04-13 15:40:59
    信号估计与检测理论 判决门限 判决概率 贝叶斯准则 平均代价
  • 本书系统介绍了信号检测估计的主要理论,公式推导清晰,章节结构合理
  • 西安电子科技大学检测与估值ppt,包括贝叶斯检测,最小化平均错误概率检测,最大化后验概率检测,极小化极大准则以及奈曼皮尔逊检测等。
  • 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达还记得3月份的那场送书活动吗,竞争...《视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版)》2017年4月的第一版有什么区别?彩色插图更多实例更深内容更完善的工程项目...

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    还记得3月份的那场送书活动吗,竞争十分激烈,很多粉丝都有点遗憾呢,不过,3D视觉平台又为广大读者争取了3本高翔博士新书,文末有福利哦! 下面简单介绍下这本新书。 367e6d3cc3062935312638c39de55de4.png 《视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版)》讲了什么? 63807523b8617810afe62378e61d4322.png 《视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版)》与2017年4月的第一版有什么区别?
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    fd3088f2a2aab3fde7853d3421192124.png 关于作者 高翔,清华大学自动化系博士,慕尼黑工业大学博士后。研究兴趣主要为计算机视觉、定位与建图、机器学习等,主要著、译作包括《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》、《机器人学中的状态估计》,在RAS、Auto Robotics、IROS等期刊会议上发表论文,现从事自动驾驶车辆研发工作。 实拍图 b7424238dc79326dd783c78245cb3703.png baf1bb70c9b10735bcb8044d009e3c79.png 5e6d83ac3be67813c3c3532911e901c3.png

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  • 信号检测与估计课件

    2018-10-24 21:42:46
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  • 本书的第一卷(统计信号处理基础——估计理论)主要描述了从噪声中接收的信号里提取信息的统计参数估计的应用。第二卷(统计信号处理基础——检测理论)主要讲述了噪声中信号检测的统计假设检验的应用。这本书为读者...
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