Теоретические основы статистической радиотехники, Левин Б.Р., 1989

Теоретические основы статистической радиотехники, Левин Б.Р., 1989.

   Переработанное издание трехтомника (1974—1976 гг.) состоит из двух частей, соответствующих двум основным задачам статистической радиотехники: вероятностному анализу прохождения стохастических сигналов через типовые системы и статистическому синтезу систем обнаружения, различения сигналов и оценивания их параметров на фоне помех при полной априорной информации и в условиях априорной неопределенности. Структура и логическая последовательность расположения материала остались прежними. Не включены некоторые разделы трехтомника, представляющие интерес для более узкого круга специалистов, но добавлен ряд новых глав и новых результатов наряду с современной трактовкой известных положений.
Для научных работников, специализирующихся в области радиотехники и связи, а также для аспирантов и преподавателей вузов.




Математическая модель эксперимента.
В научных исследованиях, в технике и производстве часто не удается предсказать результаты экспериментов, испытаний, измерений или некоторых операций, многократно повторяемых при одинаковых условиях. Отказ от однозначного представления указанных результатов объясняется обычно не столько сложностью изучаемого явления, сколько незнанием всех причин, связанных с его возникновением или невозможностью задать необходимое число начальных данных.

Математическая модель эксперимента (испытания, наблюдения, измерения), которая является основой излагаемой далее теории, определяется фиксированным комплексом условий и возможностью многократного повторения эксперимента при этих условиях.

Результаты эксперимента могут быть детерминированы в том смысле, что условия эксперимента однозначно определяют его результат. Они могут быть неоднозначными в том смысле, что при неизменном комплексе условий эксперимента невозможно заранее предсказать его результат. Непредсказуемый результат эксперимента называют случайным событием. Теория вероятностей изучает закономерности случайных событий и способы их количественного описания.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие к третьему изданию.
Введение.
Часть I. АНАЛИЗ.
Глава 1. Случайные события.
1.1. Определение вероятности.
1.2. Основные правила теории вероятностей.
1.3. Последовательность независимых испытаний.
1.4. Простая цепь Маркова.
Глава 2. Случайные величины.
2.1. Распределения вероятностей случайных величин.
2.2. Числовые характеристики случайной величины.
2.3. Совокупность случайных величин.
2.4. Нормальное распределение вероятностей.
2.5. Ортогональное разложение плотности вероятности.
2.6. Задачи.
Глава 3. Функции случайных величин.
3.1. Распределения вероятностей функций случайных аргументов.
3.2. Распределение вероятностей модуля и фазы случайного вектора.
3.3. Характеристическая функция.
3.4. Предельные распределения сумм случайных величин.
3.5. Задачи.
Глава 4. Случайные процессы.
4.1. Вероятностные характеристики случайных процессов.
4.2. Классификация случайных процессов по их вероятностным характеристикам.
4.3. Энергетические характеристики случайных процессов.
4.4. Классификация стационарных в широком смысле процессов по их спектральной плотности мощности.
4.5. Локальные свойства случайных процессов.
4.6. Вероятностные характеристики выбросов случайного процесса.
Глава 5. Основные модели случайных процессов.
5.1. Классификация основных моделей.
5.2. Гауссовские случайные процессы.
5.3. Случайные процессы с независимыми приращениями.
5.4. Марковские случайные процессы.
5.5. Импульсные случайные процессы.
5.6. Задачи.
Глава 6. Основные математические модели систем.
6.1. Классификация и характеристики математических моделей систем.
6.2. Линейные системы с дискретным временем (цифровые фильтры).
6.3. Линейные системы с непрерывным временем.
6.4. Типовое звено радиотехнических устройств.
6.5. Два способа описания систем под воздействием случайных процессов.
Глава 7. Преобразования случайных процессов в линейных динамических (инерционных) системах.
7.1. Преобразования случайных последовательностей в линейных системах с дискретным временем.
7.2. Преобразования случайных процессов в линейных системах с непрерывным временем.
7.3. Распределение вероятностей случайного процесса на выходе линейной системы.
7.4. Преобразования случайных процессов в линейных системах со случайными параметрами.
7.5. Задачи.
Глава 8. Преобразования случайных процессов в нелинейных статических (безынерционных) системах.
8.1. Энергетические характеристики процесса на выходе нелинейной системы.
8.2. Распределение вероятностей процесса на выходе статической нелинейной системы.
8.3. Квантование случайного процесса.
8.4. Задачи.
Глава 9. Преобразования гауссовских процессов в статических (безынерционных) нелинейных системах.
9.1. Анализ энергетических характеристик прямым методом.
9.2. Анализ энергетических характеристик методом контурных интегралов.
9.3. Анализ энергетических характеристик методом производных.
9.4. Распределение вероятностей гауссовского процесса после его нелинейного преобразования.
9.5. Квантование гауссовского процесса.
9.6. Задачи.
Глава 10. Огибающая и фаза узкополосного случайного процесса.
10.1. Вероятностные характеристики огибающей и фазы.
10.2. Вероятностные характеристики огибающей гауссовского процесса.
10.3. Нелинейные преобразования огибающей гауссовского процесса.
10.4. Вероятностные характеристики фазы гауссовского процесса.
10.5. Вероятностные характеристики косинуса фазы гауссовского процесса.
10.6. Вероятностные характеристики производных от огибающей и фазы гауссовского процесса.
10.7. Задачи.
Глава 11. Преобразования гауссовского процесса в нелинейных инерционных системах.
11.1. Постановка задач.
11.2. Усилитель — квадратичный детектор — фильтр.
11.3. Перемножитель-фильтр.
11.4. Средняя мощность при конечном времени усреднения.
11.5. Задачи.
Часть вторая. СИНТЕЗ.
Глава 12. Формулировка задач статистического синтеза.
12.1. Общие понятия математической статистики.
12.2. Априорные данные.
12.3. Критерии качества.
12.4. Статистический синтез оптимальных алгоритмов.
12.5. Вероятностный анализ алгоритмов принятия решения.
Глава 13. Проверка статистических гипотез.
13.1. Одношаговые алгоритмы проверки простой гипотезы против простой альтернативы.
13.2. Последовательные многошаговые алгоритмы проверки простой гипотезы против простой альтернативы.
13.3. Многоальтернативная задача проверки гипотез.
13.4. Проверка гипотез в условиях параметрической априорной неопределенности.
13.5. Проверка гипотез о среднем значении гауссовской случайной величины.
13.6. Проверка простой гипотезы о векторе средних многомерного нормального распределения против простой альтернативы.
13.7. Проверка гипотез в условиях непараметрической априорной неопределенности.
13.8. Статистики, используемые в непараметрических алгоритмах проверки гипотез.
13.9. Аналоговые алгоритмы проверки гипотез.
13.10. Задачи.
Глава 14. Оценивание неизвестных характеристик.
14.1. Оценивание в условиях непараметрической априорной неопределенности.
14.2. Оценивание в условиях параметрической априорной неопределенности.
14.3. Оценки максимального правдоподобия.
14.4. Оценивание случайного параметра.
14.5. Оценивание параметров нормального распределения.
14.6. Аналоговые алгоритмы оценивания параметров.
14.7. Задачи.
Глава 15. Обнаружение сигналов на фоне аддитивных гауссовских помех.
15.1. Оптимальные дискретно-аналоговые алгоритмы обнаружения детерминированных сигналов.
15.2. Функционал отношения правдоподобия гауссовского процесса.
15.3. Оптимальные аналоговые алгоритмы обнаружения детерминированных сигналов.
15.4. Оптимальные алгоритмы обнаружения квазидетерминированных сигналов.
15.5. Последетекторные оптимальные алгоритмы обнаружения сигналов.
15.6. Оптимальные алгоритмы обнаружения гауссовского сигнала на фоне аддитивной гауссовской помехи.
15.7. Задачи.
Глава 16. Непараметрические алгоритмы обнаружения сигналов на фоне помех.
16.1. Непараметрические алгоритмы обнаружения детерминированных сигналов на фоне аддитивных помех.
16.2. Непараметрические алгоритмы обнаружения стохастических сигналов на фоне аддитивных помех.
16.3. Непараметрические алгоритмы обнаружения сигналов на фоне помех по независимым группам коррелированных выборок.
Глава 17. Синтез асимптотически оптимальных алгоритмов обнаружения сигналов (математические основы).
17.1. Асимптотическая оптимальность.
17.2. Вероятностные модели наблюдений.
17.3. Контигуальность.
17.4. Асимптотическое разложение логарифма отношения правдоподобии.
17.5. Предельные распределения относительно смещенных гипотез.
Глава 18. Асимптотически оптимальные дискретно-аналоговые алгоритмы обнаружения сигналов на фоне аддитивных помех.
18.1. Асимптотически оптимальный алгоритм обнаружения детерминированного сигнала на фоне независимой помехи.
18.2. Устойчивость асимптотически оптимального алгоритма обнаружения детерминированного сигнала.
18.3. Асимптотически оптимальный алгоритм обнаружения детерминированного сигнала на фоне коррелированной помехи.
18.4. Асимптотически оптимальный алгоритм обнаружения квазидетерминированного сигнала па фоне независимой помехи.
18.5. Асимптотически оптимальный алгоритм обнаружения квазидетерминированного сигнала на фоне коррелированной помехи.
Глава 19. Асимптотически оптимальные цифровые алгоритмы обнаружения сигналов на фоне аддитивных помех.
19.1. Асимптотически оптимальный цифровой алгоритм обнаружения детерминированного сигнала на фоне независимой помехи.
19.2. Асимптотические свойства ранговых статистик.
19.3. Асимптотически оптимальные ранговые алгоритмы обнаружения детерминированного сигнала на фоне независимой помехи.
19.4. Устойчивость асимптотически оптимальных ранговых алгоритмов обнаружения детерминированных сигналов.
Глава 20. Различение сигналов на фоне помех.
20.1. Оптимальные алгоритмы различения сигналов.
20.2. Различение детерминированных сигналов на фоне аддитивной гауссовской помехи.
20.3. Различение квазидетерминированных узкополосных сигналов на фоне аддитивной гауссовской помехи.
20.4. Асимптотически оптимальные алгоритмы различения сигналов.
Глава 21. Оценивание параметров и фильтрация сигналов на фоне помех.
21.1. Оптимальные алгоритмы оценивания параметров детерминированного сигнала на фоне аддитивной гауссовской помехи.
21.2. Байесовские алгоритмы оценивания случайной амплитуды квазидетерминированного сигнала на фоне аддитивной гауссовской помехи.
21.3. Оптимальная линейная фильтрация.
21.4. Нелинейная фильтрация.
21.5. Задачи.
Глава 22. Адаптивные алгоритмы.
22.1. Определение и критерий качества адаптивного алгоритма.
22.2. Адаптивные алгоритмы классификации нормальных совокупностей.
22.3. Адаптивные алгоритмы классификации в условиях параметрической априорной неопределенности.
22.4. Адаптивные алгоритмы классификации в условиях непараметрической априорной неопределенности.
22.5. Адаптивные асимптотически оптимальные алгоритмы обнаружения сигналов на фоне помех.
Приложение 1. Дельта-функция.
Приложение 2. Преобразование Гильберта и аналитический сигнал.
Список литературы.
Предметный указатель.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Теоретические основы статистической радиотехники, Левин Б.Р., 1989 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Скачать - djvu - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по радиоэлектронике :: радиоэлектроника :: электротехника :: Левин :: радиотехника