掌握随机信号功率谱：现代数字信号处理关键

现代数字信号处理是一门深入探讨信号特性和处理技术的课程，由信息科学与工程学院提供，旨在教授学生如何分析和处理随机信号，以便从中提取有用信息。课程内容涵盖了多个关键主题，从信号的统计特性、参数建模到功率谱估计和时频分析。 首先，课程从基本概念开始，预修课程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，这些为后续的学习提供了坚实的数学和理论基础。课程的核心问题分为两部分：一是对信号特性的分析，特别是随机信号，如研究它们的统计特性，通过经典谱估计和现代谱估计方法来估计其功率谱，这是理解信号频率成分的关键。时频分析则通过短时傅立叶变换、维格纳变换和小波变换等工具，揭示信号随时间变化的频率特性。 其次，课程着重于信号处理技术的应用，如维纳滤波理论（适用于平稳信号），卡尔曼滤波理论（适用于非平稳信号），以及自适应滤波理论，这些技术旨在提高信号的质量和滤除噪声。 课程结构清晰，以确定性信号和随机信号作为线索，进一步扩展到平稳和非平稳信号处理，同时强调时域、频域和时频分析的相互联系。第一章详细讲解离散随机信号的时域分析，第二章至第五章分别涉及维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应数字滤波器、功率谱估计和时频分析的深入讨论。 成绩评定方面，课堂表现和闭卷考试是主要评价标准，让学生全面掌握课程内容。教材和参考书推荐了张贤达的《现代信号处理》、丁玉美的《数字信号处理—时域离散随机信号处理》以及胡广书的《数字信号处理－理论、算法与实现》等权威教材，此外还提到了Roberto Cristi的《现代数字信号处理》作为参考资源，为学生提供了丰富的学习材料和实践指导。 这门课程提供了全面且深入的现代数字信号处理知识体系，涵盖了从基础理论到实际应用的各个环节，对于理解和应用这一领域的技术和工具具有重要意义。