现代数字信号处理：自相关与随机信号特性分析

现代数字信号处理是一门深入探讨随机信号特性和处理技术的课程，由信息科学与工程学院提供，旨在让学生理解信号分析和优化技术。课程预修课程包括概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理基础以及随机过程，这些基础知识为后续课程的学习打下坚实基础。 课程的核心内容主要集中在以下几个方面： 1. **随机信号的统计特性**：课程首先介绍随机信号，强调从确定性信号转向随机信号的研究，目标是提取信号中的有用信息。学生会学习如何分析随机信号的平均值、方差等统计性质。 2. **随机信号的参数建模**：通过对随机过程的理解，学生会学习如何用数学模型来描述信号的行为，如线性模型、平稳过程等。 3. **功率谱估计**：包括经典谱估计方法（如傅立叶变换）和现代谱估计技术，这是理解和分析信号能量分布的关键。 4. **时频分析**：涵盖短时傅立叶变换、维格纳变换和小波变换等，这些技术用于揭示信号随时间和频率的变化特性。 5. **信号处理技术**：重点讲解维纳滤波（在平稳条件下的噪声抑制）、卡尔曼滤波（非平稳条件下的动态滤波）和自适应滤波理论，这些都是提高信号质量和减少噪声的有效工具。 6. **课程结构与方法**：课程按照信号类型（确定性到随机，平稳到非平稳）、分析域（时域、频域和时频分析）的顺序展开，使学生能够灵活运用不同的处理方法。 7. **课程内容概览**：分为五个章节，依次讲解离散随机信号的时域分析、维纳滤波和卡尔曼滤波、自适应数字滤波器、功率谱估计以及时频分析。 8. **成绩评定**：课程成绩由课堂参与和闭卷考试组成，评估学生对理论知识和实际应用的掌握程度。 教材和参考书推荐： - 张贤达《现代信号处理》第二版，清华大学出版社，2002年 - 丁玉美《数字信号处理—时域离散随机信号处理》，西安电子科技大学出版社，2002年 - 胡广书《数字信号处理－理论、算法与实现》第二版，清华大学出版社，2003年 - Roberto Cristi 的《现代数字信号处理》 通过这门课程的学习，学生将获得强大的信号处理工具，以便在实际工程应用中解决复杂的信号处理问题。