随机信号分析课件：CH0 随机信号分析课程概述.ppt

随机信号分析
绪论 课程概述
主要内容
课程学习的重要性
课程学习的目标
课程的教学内容
课程的教学组织和安排
学好本课程应注意把握好的几个问题
绪论： 课程概述
一、课程的重要性
信号可以分为确知信号和随机信号两大
研究生
课程
课程的重要性--从课程体系结构分析
小波
分析
第一讲 课程概述
二、课程学习的目标
通过学习随机信号分析的基本理论，我们要学会运用概率的方法分析随机信号的统计特性，结合信号与系统的理论掌握随机信号通过系统的分析方法。要系统地掌握电子系统中遇到的一些典型的随机过程，如正态随机过程、窄带随机过程、马尔可夫过程等的特点，并在实际中能够熟练的运用。
本课程的学习内容包括两部分：随机信号分析
信号检测与估计
第一讲 课程概述
通过检测与估计理论的学习要掌握假设检验的基本概念、基本判决准则，要能够针对一个实际的问题构造出假设检验的统计模型，选择合适的判决准则，并且能分析判决的性能。要能够把假设检验的数学理论应用于噪声中信号检测问题中，解决雷达、通信中常见的检测问题，并能分析检测器的性能。通过估计理论的学习，掌握参数估计的基本方法、基本估计准则，掌握评价估计量好坏的性能指标。
第一讲 课程概述
三、教学内容和教学组织
1概率论基础
6学时
7马尔可夫链与泊松过程
2随机信号
6学时
8 检测理论
3平稳性与功率谱密度
6学时
9 噪声中信号的检测
4各态历经性与随机实验
2学时
10 估计理论
5随机信号与线性系统
6学时
习题课、仿真实验
16学时
6带通随机信号
6学时
本课程的教学遵循“厚基础、重实践，理论与工程应用相结合”的教学原则。强调对基础理论的学习要扎实，基本概念要清晰，作为一门专业基础课，基本概念、基本理论和基本方法是本课程学习的主要内容，同时，学习基本理论的目的为了应用，因此，在学习基本理论的基础上介绍应用实例。
四、参考书
（1）、《随机信号分析》、哈尔滨工业大学，赵淑清
（2）、《随机信号分析》、清华大学，杨福生
（3）、“Probability,Random Variables and Stochastic Processes ”，Papoulis
（4）《An introduction to Statistical Signal Processing with Applications》，Srinath . John Wiily & Sons INC,1979.
（5）《Detection of Signals in Noise》，Anthony ，Academic Press。1995
第一讲 课程概述
五、学好本课程应把握好的几个问题
第一讲 课程概述
（1）注意掌握与信号分析与处理前后课程之间的联系
信号可以分为确定性信号与随机信号（包括连续的和离散的），信号与系统分析、时域离散时间信号分析两门课程学习了连续信号、离散信号以及这些信号通过系统的分析处理方法。
第一讲 课程概述
信号分析的基本方法：时域分析、变换域分析
时域分析：涉及到卷积、微分方程求解、算子运算、
状态空间法。
变换域法：涉及到傅立叶变换、拉氏变换、z变换。
随机信号的分析方法与确定性信号有雷同之处。随机信号的分析也有时域分析法和变换域分析法，只不过在随机信号分析中，我们分析的对象不是信号的波形，而是信号的统计特性，如均值、相关函数和功率谱。
第一讲 课程概述
（2）、要深刻理解随机信号与确定性信号特征
之间的同异，从不确定中掌握确定性。
（3）、深刻理解与掌握统计分析的方法，尽快
实现从确定性思维向统计思维方法的转变。
第一讲 课程概述
4、注意掌握本课程的基础性（基本概念的理解和表达）、应用性（实际例子）和综合能力（仿真作业和实验）。
第一讲 课程概述
六 课程考评方式
课程教学考评以综合能力为目的，考核方式为：
笔试+平时成绩+实验成绩（70%+10%+20%）
图像与视频去雾
MORE RESULTS
MORE RESULTS
低照度图像与视频增强
高动态范围图像与视频增强
混合噪声去除
数字水印
鲁棒人脸识别
超分辨率重建
图3.. 动态场景背景与前景分离效果图
视频背景前景分离
目标跟踪
性能比较——car4过桥底车辆跟踪
目标跟踪
性能比较——PkTest02红外图像车辆跟踪
目标跟踪
性能比