现代数字信号处理：课程内容与关键技术概览

现代数字信号处理是一门深入探讨信号与系统理论的课程，由信息科学与工程学院提供，旨在帮助学生理解并掌握信号特性的分析和处理技术。课程首先预修了概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理基础以及随机过程等基础知识，为后续的深入学习打下坚实的基础。 课程的核心内容围绕两个主要问题展开：一是对信号特性的研究，特别是随机信号的统计特性分析，如随机信号的参数建模，以及功率谱估计（包括经典谱估计和现代谱估计）。此外，还涉及时频分析，如短时傅立叶变换（STFT）、维格纳变换和小波变换，这些技术用于揭示信号的时间和频率特性。 第二个主要问题关注信号处理技术，目的是提高信号的质量。课程内容涵盖了维纳滤波理论（适用于平稳信号），卡尔曼滤波理论（针对非平稳条件），以及自适应滤波理论，这些都是在信号处理中广泛应用的先进方法。 课程的特点在于它全面介绍了现代数字信号处理的基本概念、理论和分析方法，并结合实际问题，展示其在通信、音频处理、图像处理等领域的应用。教学过程中，课程按照逻辑顺序组织，先从确定性信号开始，然后扩展到随机信号；接着区分平稳和非平稳信号处理；在时域、频域和时频分析之间切换，以适应不同类型的信号处理需求。 课程结构包括五个主要部分：第一章是时域离散随机信号的分析，第二章讲解维纳滤波和卡尔曼滤波，第三章介绍自适应数字滤波器，第四章深入探讨功率谱估计，最后一章则是时频分析的深入研究。 成绩评定方面，课堂表现和闭卷考试是重要的评价标准。教材推荐包括张贤达的《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》，这两本书是理解理论基础的关键。此外，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》也是值得参考的资料，它们提供了更深入的理论和技术细节。通过学习这些内容，学生能够系统地掌握现代数字信号处理的核心技术和实践应用。