研究生《信号检测与处理技术》课程教学大纲

一、基本信息

1.课程中文名称：信号检测与处理技术

2.课程英文名称：Signal detection and processing

3.课程编号：Z206012

4.课程类别：学位课程 □公共学位课  √□专业学位课

选修课程  □公共选修课  □专业选修课

5.开课单位： 自动化学院（人工智能学院）

6.课程负责人： 席旭刚，高云园，张启忠，甘海涛

7.开课学期： √□春季    □秋季    □全年

8.课程学分：  2

9.课内学时： 32

10.适用学生： √□硕士  □博士  □硕博    √□非全日制   √ □ 留学生

11.适用学科/专业： 控制科学与工程,控制工程

12.授课语言：  □中文    □全英文    √□双语

13.课程网址：

14.预修课程：信号分析与处理、电子技术、自动控制原理

二、课程中文简介

本课程以培养信号检测与信号处理能力为目标，主要包括并不限于以下知识内容：检测技术理论基础、传感器、信号特性的测量方法，经验建模与近似特性，傅里叶分析，随机过程及其信号特性，系统与功率谱，随机信号的频谱分析，随机信号建模仿真与参数谱估计，互相关与互相干的理论及应用，包络与核函数。通过本课程学习，使学生掌握信号检测与处理的基本概念方法，为从事信号检测与处理的研究和应用打下坚实的基础。

三、课程英文简介

This course aims at cultivatingthe abilities of signal detection and processing. It includes, but not limitsto, the following topics: measures of signal properties, sensors, empiricalmodeling and approximation, fourier analysis, introduction to random processesand signal properties, systems and power spectra, spectral analysis for randomsignals, random signal modeling and parametric spectral estimation, theory andapplication of cross correlation and coherence, envelopes and kernel functions.After studying this course, students will master the basic concept of signaldetection and processing methods, and will be well prepared for further studyin theory and approach of signal detection and processing.

四、课程目标

本课程以培养信号检测与信号处理能力为目标，通过本课程学习，使学生掌握信号检测与处理的基本概念方法，为从事信号检测与处理的研究和应用打下坚实的基础

五、教学内容

1.各章节主要内容

第一章 检测技术理论基础

主要内容：测量概述，测量数据的估计和处理，误差，最小二乘法和线性回归分析。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握测量数据的估计和处理，误差，最小二乘法和线性回归分析。

重点：误差，最小二乘法和线性回归分析

难点：最小二乘法

第二章传感器理论基础

主要内容：传感器的定义和组成，传感器的分类，传感器的一般特性，传感器的标定

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握传感器的定义和组成，传感器的分类，传感器的一般特性，传感器的标定。

重点：传感器的一般特性

难点：传感器的一般特性

第三章 常用传感器

主要内容：应变式传感器、电感式传感器、电容式传感器、压电式传感器、磁电式传感器、光电式传感器、热电式传感器

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握常用传感器。课程思政提要：发现本课程中要求学生重点掌握的传感器的概念、分类，除了是对专业技术知识的概括与总结之外它们本身也蕴含着许多的爱国事例，比如我国的航天技术是国人的骄傲，嫦娥号有几千个传感器，引申出爱国主义教育。

重点：应变式传感器 

难点：光电式传感器

第四章 傅里叶分析

主要内容：各种傅里叶变换形式，频率范围和比例，频域离散化引起的问题，截断效应，加窗，分辨率，去趋势。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握傅里叶分析方法

重点：各种傅里叶变换形式

难点：截断效应，加窗，分辨率，去趋势

第五章 随机过程及其信号特性

主要内容：随机过程平稳性的定义，时间均值与遍历性，相关函数的估计，相关性与信号的结构，信号平稳性的评价。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握随机过程平稳性的定义，时间均值与遍历性，相关函数的估计，相关性与信号的结构，信号平稳性的评价。

重点：随机过程及其信号特性

难点：相关性与信号的结构

第六章 系统与功率谱

主要内容：功率谱的定义，系统的定义，系统与随机信号的结构，时间序列模型的功率谱密度。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握系统与功率谱，包括功率谱的定义，系统的定义，系统与随机信号的结构，时间序列模型的功率谱密度。

重点：功率谱的定义，系统的定义，系统与随机信号的结构，时间序列模型的功率谱密度

难点：时间序列模型的功率谱密度

第七章 随机信号的频谱分析

主要内容：频谱估计原理，频谱估计的样本分析，一致的频谱估计——直接法，一致的频谱估计——间接法，自相关函数估计法。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握频谱估计原理，频谱估计的方法。

重点：随机信号的频谱分析

难点：频谱估计的样本分析

第八章 随机信号建模仿真与参数谱估计

主要内容：模型的设计，随机数据的建模方法，功率谱密度的估计。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握随机信号建模仿真与参数谱估计。

重点：随机数据的建模方法，功率谱密度的估计

难点：随机信号建模仿真

第九章 互相关与互相干的理论及应用

主要内容：互相关函数的性质，时间有限信号的检测，互谱密度函数，时间序列之间相关性的检验。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握互相关与互相干的理论及应用。

重点：互谱密度函数，时间序列之间相关性的检验

难点：互谱密度函数

第十章 包络与核函数

主要内容：Hibert变换与解析信号，核函数。

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握Hibert变换与解析信号，核函数。

重点：Hibert变换与解析信号，核函数

难点：核函数

第十一章 信号检测与处理实验

主要内容：常用传感器实验，微弱随机信号采集实验

教学方法与要求：通过讲授、提问、自学展示与设计讨论等教学方法，使学生能够掌握信号检测与处理实验。课程思政提要：信号检测与处理技术的发展应用，有很多实例，解决了很多工程实际问题，所有重大的变革或发展是众多科技工作者努力和不断实验的结果，可以教导学生们培养脚踏实地的实验精神，机会永远垂青的是有所准备的人。

重点：常用传感器实验，微弱随机信号采集实验

难点：微弱随机信号采集实验

2.学时分配表

六、考核方式及成绩评定方法

1.考核方式

考试：  □闭卷    □开卷    √□笔试   □口试   □口试+笔试 

考查：  □课堂作业 □课程论文  □调研报告  □实践报告  其它              

注：学位课必须采用考试方式，采用百分制。

2.成绩评定方式

■百分制时成绩占40％、期末考核成绩占60％。

七、教材、主要参考书目和资料

1. Richard Shiavi，Introduction to Applied Statistical Signal Analysis,Third Edition: Guide to Biomedical and Electrical Engineering Applications ，2011， ISBN-13: 978-0120885817

2. Robert Grover Brown, John Wiley, Introduction toRandom Signal Analysis and Kalman Filtering, 2012, ISBN-13: 978-0470609699

3、罗志增，薛凌云，席旭刚. 测试技术与传感器，西安电子科技大学出版社，2008年。

4、卢文详，杜润生。机械工程测试信息信号分析，华中科技大学出版社，2006年。

                            撰写人：  席旭刚                                                               2019年  11月15日

Course Syllabus

Course Name：Signaldetection and processing

Course Code：Z206012

Type： □ Common DegreeCourse     ■Specialized DegreeCourse  

             □Specialized Elective Course   □CommonElective Course

School：School ofAutomation

Instructor：Xi, Xugang

Credits： 2

Total Class Hours：32

Specialty： ControlScience and Engineering, Control Engineering 

Prerequisites：

I.              Introduction:

This course aims at cultivating the abilities ofsignal detection and processing. It includes, but not limits to, the followingtopics: measures of signal properties, empirical modeling and approximation,fourier analysis, introduction to random processes and signal properties,systems and power spectra, spectral analysis for random signals, random signalmodeling and parametric spectral estimation, theory and application of crosscorrelation and coherence, envelopes and kernel functions. After studying thiscourse, students will master the basic concept of signal detection andprocessing methods, and will be well prepared for further study in theory andapproach of signal detection and processing.

II.            Objectivesand Requirements:

This course aims at cultivating the abilities ofsignal detection and processing. After studying this course, students willmaster the basic concept of signal detection and processing methods, and will bewell prepared for further study in theory and approach of signal detection andprocessing.

 III.          Contentsand Arrangements:

1. Introduction

Basic Signal Forms, Domain Types, Measures of SignalProperties, Model Development, Generalized Least Squares, Models fromLinearization, Orthogonal Polynomials, Interpolation and Extrapolation

2．Basis ofSensor

  Classificationof sensors, general characteristics of sensors, calibration of sensors

3．Sensors

   Strainsensor, inductance sensor, capacitive sensor, piezoelectric sensor,magnetoelectric sensor, photoelectric sensor, thermoelectric sensor

4. Fourier Analysis

Overview of Fourier Transform Relationships，Overview of Fourier Transform Relationships，The Effect of Discretizing Frequency，The Effect of Truncation, Windowing, Resolution,Detrending

5. Introduction to Random Processes andSignal Properties

Definition of Stationarity, Time Averages andErgodicity，Estimating Correlation Functions，Correlation and Signal Structure，Assessing Stationarity of Signals

6．Systems andPower Spectra

Power Spectra, System Definition Review, Systems andSignal Structure, Time Series Models for Spectral Density

7. Spectral Analysis for Random Signals

Spectral Estimation Concepts, Sampling Distributionfor Spectral Estimators, Consistent Estimators—Direct Methods, ConsistentEstimators—Indirect Methods, Autocorrelation Estimation

8.Random Signal Modeling and ParametricSpectral Estimation

Model Development, Random Data Modeling Approach,Power Spectral Density Estimation

9.Theory and Application of CrossCorrelation and Coherence

Properties of Cross Correlation Functions, Detectionof Time-Limited Signals, Cross Spectral Density Functions, Tests forCorrelation between Time Series

10. Envelopes and Kernel Functions

The Hilbert Transform and Analytic Functions, PointProcesses and Continuous Signals via Kernel Functions

IV.          CourseAssessment

Assessment methods: Test

Assessment criteria: 40% at ordinarytimes and 60% in final examination

V.            TeachingMaterials and Reference Books：

Written by：Xi, Xugang  

杭州电子科技大学

二○一九至二○二○学年第二学期

学期授课计划

签名                 

         2020 年  2 月8  日

一、基本信息

1.课程名称：  信号检测与处理技术

2.英文名称：  Signal detection and processing technology

3.课程类别： 学位课程  □公共学位课  □专业基础学位课■专业必修学位课

非学位课程□专业选修课  □全校公共选修课

4.课程编号： 

5.开课学院：  自动化

6.授课教师：  席旭刚，高云园，甘海涛，武薇，孙曜，孙红梅

7.授课教师职称：副教授

8.开课学期：  第二学期

9.学分：      2

10.总学时：    32

11.适用专业：  控制科学与工程，控制工程

12.预修课程：  电子技术、自动控制原理

二、教学目标

本课程以培养信号检测与信号处理能力为目标，主要包括以下知识内容：检测技术、传感器理论基础，常用传感器，信号特性的测量方法，傅里叶分析，随机过程及其信号特性，系统与功率谱，随机信号的频谱分析，随机信号建模仿真与参数谱估计。通过本课程学习，使学生掌握信号检测与处理的基本概念方法，为从事信号检测与处理的研究和应用打下坚实的基础。

三、教学方式

课题教学及实验

四、教学内容

1.课程简介

本课程主要包括以下知识内容：检测技术、传感器理论基础，常用传感器，信号特性的测量方法，傅里叶分析，随机过程及其信号特性，系统与功率谱，随机信号的频谱分析，随机信号建模仿真与参数谱估计，互相关与互相干的理论及应用，包络与核函数。

2.内容目标、重点与难点

1 检测技术理论基础

测量概述，测量数据的估计和处理，误差的合成，最小二乘法和线性回归分析。

2 传感器理论基础

传感器的定义和组成，传感器的分类，传感器的一般特性，传感器的标定

重点：传感器的一般特性

3 常用传感器

应变式传感器、电感式传感器、电容式传感器、压电式传感器、磁电式传感器、光电式传感器、热电式传感器

4 傅里叶分析

各种傅里叶变换形式，频率范围和比例，频域离散化引起的问题，截断效应，加窗，分辨率，去趋势。

5、随机过程及其信号特性

随机过程平稳性的定义，时间均值与遍历性，相关函数的估计，相关性与信号的结构，信号平稳性的评价。

6、系统与功率谱

功率谱的定义，系统的定义，系统与随机信号的结构，时间序列模型的功率谱密度。

7、随机信号的频谱分析

频谱估计原理，频谱估计的样本分析，一致的频谱估计——直接法，一致的频谱估计——间接法，自相关函数估计法。

8、随机信号建模仿真与参数谱估计

模型的设计，随机数据的建模方法，功率谱密度的估计。

9、检测技术与传感器实验

应变片与交流电桥，差动变压器，信号采集

10、课外学习要求

   设计和完成一微弱随机信号检测系统

五、考核方式及成绩评定标准

1.考核方式

考试： ■闭卷  □开卷 □口试  □口试加笔试 

2.成绩评定标准

成绩评定为：■百分制□五级记分制，平时成绩占15％、期末考核成绩占85％。

六、教材、主要参考书目和资料

1. Richard Shiavi，Introductionto Applied Statistical Signal Analysis, Third Edition: Guide to Biomedical andElectrical Engineering Applications ，2011， ISBN-13: 978-0120885817

2. Robert GroverBrown, John Wiley, Introduction to Random Signal Analysis and Kalman Filtering,2012, ISBN-13: 978-0470609699

3、罗志增，薛凌云，席旭刚. 测试技术与传感器，西安电子科技大学出版社，2008年。

4、卢文详，杜润生。机械工程测试信息信号分析，华中科技大学出版社，2006年。

七.授课计划