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总复习-信号检测与估值理论（15-2）: 第十五章：总复习！主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2011/6/23
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总复习-信号检测与估值理论（15-1）: 第十五章：总复习！主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2011/6/13
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波形估计-信号检测与估值理论（14-2）: 第十四章：波形估计！主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2011/5/31
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最大然似然估计的性质-信号检测与估值理论（13-4）: 第三章：信号参量的一般理论！主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2011/5/4
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波形估计-信号检测与估值理论（14-1）: 第十四章：波形估计！主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2011/4/22
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估计量的性质-信号检测与估值理论（13-3）: 第三章：信号参量的一般理论！主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2011/4/21
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信号检测与估值理论（14.2）: 主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2010/10/12
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信号检测与估值理论（14.1）: 主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2010/9/30
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信号检测与估值理论（13.2）: 主讲：同济大学周志邦。信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2010/9/28
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信号检测与估值理论（13.1）: 主讲：同济大学周志邦。随机信号与系统随机信号通过线性系统的分析是信号进行统计处理的基础。由于随机信号不能像确定信号那样用明确的数学表达式来描述，只能用概率统计的方法进行描述，因此，研究随机信号通过线性系统的输出，也只能从分析系统输出的统计特性入手。直接获取系统输出的概率分布一般比较困难，但在许多实际应用中，如果知道了系统输出的一些统计特性（如均值、相关函数、功率谱密度函数等）往往就能解决问题。本章首先介绍信号与系统的基本概念、分类和特点；然后分别从连续系统、离散系统两方面分析随机信号通过线性时不变系统的统计特性，重点介绍系统输出的一阶、二阶统计特性；在此基础上，介绍平稳随机序列的另一种分析方法及随机序列参数模型的概念；介绍随机信号通过线性时变系统的一阶、二阶输出统计特性；最后给出随机信号通过非线性系统的几种常用分析方法。 2.1 信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述信号与系统概述 2.1.1 信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号及其分类信号概念：信号是信息的表现形式，通常反映为随若干变量而变化的某种物理量。在数学上，信号一般可以表示成单个或多个自变量的函数。如：电信号、图像信号等。自变量可以是时间、坐标位置等，为了表述方便，统称为时间，称随时间变化的函数为时间信号。信号分类：根据信号的函数特点及其频谱分布特性分。 1．根据信号变化规律是否预知分——确定信号与随机信号能够用确定的数学表达式来描述变化规律的信号称为确定信号确定信号确定信号确定信号，如正弦信号等，给定一个时刻，就有一个确定的值与之对应。不能用明确的数学表达式进行描述的称为随机信号随机信号随机信号随机信号，如接收机内部的热噪声等，即使在相同的条件下，每次观测到的信号（称为样本函数）也是不同的，因此是不可重现的，只能通过概率统计的方法，分析多次观测得到的样本函数才能掌握它们的变化规律。

2010/9/25
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