研究生课程学习过信号检测与估计理论 其实不怎么深入了解其应用背景，参加工作后，慢慢体会到了信号处理和信号检测估计理论的重要意义，开始回头复习该知识，重新拾起相关数学和信号处理理论工具，为工作中遇到一些问题找到解答方法。 5G/4G 信号处理 信号检测 噪声干扰问题处理分析都需要该理论工具作为支撑，遇到问题再去学习理论会更有针对性，希望自己可以更深刻理解这些理论知识，增强解决问题的能力   该课程介绍时武汉大学信号处理研究室的资料。以作参考。 课 程 简 介

     第二次世界大战期间，由于军事上的需要，促进了无线电技术的发展。科学家与工程师们发明了雷达(Radar)、通信(Communication)、声纳(Sonar)等电子设备，这些先进电子设备的出现和应用，又提出了从噪声中检测与估计信号的问题。经过许多科学家的努力，在广泛应用概率论与数理统计的基础上，逐步建立了“信号检测与估计理论”

信号检测与估计理论”是研究“信息传输系统”中接收部分如何从噪声中把所需信号及其所需信息检测和估计出来的理论。它最早从雷达、通信、声纳等系统产生发展起来，现在它的应用已涉及到几乎所有科学技术领域。其研究方法是把所要处理的问题，归纳为一定的“数学模型”→运用“概率论”、“随机过程”、“数理统计”等数学工具→以普遍化的形式提出，以寻求普遍化的答案和结论。
     “信号检测与估计理论”是现代信息理论的一个重要分支，它是以概率论与数理统计为工具，以通信、雷达、声纳等为应用实例，综合系统理论与通信工程的一门科学。其主要研究内容包括：

• 随机信号与噪声理论(The Theory of Random Signals and Noise)——分析随机信号与噪声的数学工具
• 统计判决（检测）理论(Statistical Decision Theory)——研究在噪声干扰背景中，所关心的信号是属于哪种状态的最佳判决问题(Detection of Signals in Noise)
• 参量估计理论(Estimation Theory of Signal Parameters)——研究在噪声干扰背景中，通过对信号的观测，如何构造待估计参数的最佳估计量问题(Estimation of Signal Parameters)
• 滤波理论(Filtering Theory)——为了改善信号质量，研究在噪声干扰中所感兴趣信号波形的最佳恢复问题，或离散状态下表征信号在各离散时刻状态的最佳动态估计问题(Estimation of Signal Waveform)

    本课程涵盖了信号检测与估计的主要内容体系，重点放在信号的统计检测与参数估计理论部分，滤波理论将在“现代数字信号处理”课程中讲授。通过本课程的学习，学习者应该做到以下四点：

• 建立随机信号应采用统计信号处理方法的概念；对于统计信号处理的含义，即信号的统计描述，统计意义上的最佳处理，性能的统计评估等概念要清楚，思路要清晰。
• 掌握扎实的统计信号处理的理论基础，包括信号的统计检测理论，估计理论和滤波理论的基本概念，分析研究问题的基本方法和基本运算。
• 研究随机信号的统计处理理论，数学分析是必不可少的内容，建议能从物理的意义上而不仅限于数学公式上加以理解，以提高分析，解决问题的能力。
• 选做一定量的习题，以巩固，加深和扩展对所讨论问题的基本概念，基本方法和基本运算的掌握及熟练程度。

     随着现代通信理论、信息理论、计算机科学与技术及微电子技术等的飞速发展，随机信号统计处理－信号检测与估计的理论和技术也在向干扰环境更复杂、信号形式多样化、技术指标要求更高、应用范围越来越广的方向发展，并已广泛应用于电子信息系统、生物医学工程、航空航天系统工程、模式识别、自动控制等领域。所以，我们必须踏踏实实地把本课程的相关内容弄懂、弄通，为今后从事相关的研究和应用打好应有的基础。