1.1 问题描述 1.2 Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 高斯分布充分统计量时的PEP一般计算公式 1.5 二元复高斯信号检测 1.6 多元复高斯信号检测

二元信号波形检测模型 匹配滤波器 正交级数展开 波形信号检测

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

2.1 概论 2.2 信号检测论 2.3 ROC曲线 2.4 信号检测论的应用 2.5 警戒 2.6 信息论 2.7 绝对判断

为了获取喷嘴振荡腔内的压力脉动信号,提出一种新的检测方法.首先分析自振射流的特性,设计了产生自振射流的喷嘴结构;结合计算流体动力学分析喷嘴腔内动压分布,确定测压点位置;运用流体网络理论分析自振射流的频率特性,在此基础上确定用于实验的微型高响应压力传感器;考虑到腔内振荡信号的非平稳性,采用希尔伯特-黄变换（HHT）信号分析方法.实验结果表明,腔内振荡信号主要集中于40~60 Hz、110~150 Hz和200~310 Hz三个频带,且组成频率成分所对应的幅值差异明显;距离喷嘴出口较近处,自振信号振幅较大,频带窄

（一）信号检测论的由来 （二）信号检测论的统计学原理 （三）信号检测论的二个独立指标 （四）接受者操作特征曲线

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）12 随机性信号检测

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）11 确定性信号的检测

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）13 匹配滤波器及其在雷达信号处理中的应用

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）01 统计信号处理基础——估计理论（绪论）