高级数字信号处理教程：统计与自适应方法

“Advanced Digital Signal Processing”是一门针对高级信号处理的教程，主要涵盖了统计信号处理的基础内容，适合初学者学习。这门课程由Zhejiang University of Technology的Ligang教授讲授，提供了电子邮件和联系电话以便学生咨询。课程强调了数字信号处理在应用数学领域的核心地位，以及它如何在物理学和数学之间架起桥梁。信号处理的主要目标是将数学的抽象能力与问题物理背景中的洞察力和先验信息相结合，以解决实际问题。 课程结构分为两大部分：经典的数字信号处理（确定性信号由时间不变系统/滤波器处理）和高级数字信号处理（统计信号由自适应系统/滤波器处理）。因此，选用的教材或笔记可能会重点关注这些领域。 在经典数字信号处理中，学生会学习到时域分析、频域分析、滤波器设计、离散傅立叶变换（DFT）及其快速算法FFT等基础知识。这部分内容通常包括信号的表示、采样理论、滤波器的数学模型以及线性时不变系统的性质。 而高级数字信号处理则涉及到统计信号处理和自适应系统，这可能包括随机过程理论，如高斯分布、平稳过程、马尔可夫过程等；自适应滤波器，如LMS（最小均方误差）算法和RLS（递归最小二乘）算法；以及谱估计、盲源分离、参数估计算法等。 除了教科书知识，这门课程可能还会涵盖实际应用，例如在通信、控制、图像处理和音频处理等领域中的信号处理技术。学生可以期待通过实验和项目工作来加深对理论的理解，并学习如何运用这些理论解决实际问题。 此外，课程可能还会讨论现代信号处理的一些前沿话题，比如机器学习和深度学习在信号处理中的应用，以及如何利用这些技术提高信号处理的性能和效率。这些现代技术为传统的信号处理方法带来了新的视角，使得处理复杂、非线性或大规模数据变得更加有效。 “Advanced Digital Signal Processing”教程是一个全面的教育资源，不仅提供了信号处理的基础知识，还涵盖了该领域的最新发展，对于希望深入理解和应用信号处理技术的学生来说是非常宝贵的资料。通过这门课程的学习，学生不仅可以掌握理论知识，还能培养解决实际问题的能力，为未来在通信、控制和数据科学等相关领域的工作打下坚实的基础。