现代数字信号处理：随机信号分析与处理技术详解

"输出的自相关函数是现代数字信号处理课程的重要概念，尤其针对线性非时变系统的分析。课程以信息科学与工程学院的预修课程为前提，包括概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理1以及随机过程等基础知识。课程的核心内容主要围绕随机信号的特性研究，如随机信号的统计特性分析、参数建模，以及经典的和现代的功率谱估计方法，如短时傅立叶变换、维格纳变换和小波变换，这些方法旨在从随机信号中提取有用信息。 在信号处理技术部分，课程深入探讨了在不同条件下的滤波理论，如在平稳信号条件下适用的维纳滤波，以及非平稳条件下的卡尔曼滤波，以及自适应滤波理论，这些技术旨在提高信号的质量。课程内容按照逻辑线索展开，首先介绍确定性信号到随机信号的转换，接着区分平稳与非平稳信号处理，然后从时域扩展到频域和时频分析，强调根据信号类型和应用环境选择合适的处理方法。 课程大纲具体包括第一章时域离散随机信号的分析，涉及信号的生成、特性及其分析方法；第二章讲解维纳滤波和卡尔曼滤波，侧重于滤波理论在实际问题中的应用；第三章深入探讨自适应数字滤波器，针对信号动态变化设计的滤波技术；第四章介绍功率谱估计，这是理解信号频率成分的关键；最后，第五章详细阐述时频分析，提供多维度观察信号的新视角。 成绩评定方面，课堂表现和闭卷考试是主要评价学生学习成果的方式。课程推荐教材有张贤达的《现代信号处理》和丁玉美的《数字信号处理—时域离散随机信号处理》，此外还推荐胡广书的《数字信号处理－理论、算法与实现》和Roberto Cristi的《现代数字信号处理》作为补充阅读材料，这些书籍为深入理解和实践课程内容提供了丰富的资源。"