ARMA模型与MA模型转换：现代信号处理中的关键概念

现代数字信号处理是一门深入研究信号与系统特性的课程，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，特别是通过ARMA模型和MA模型的理解。课程的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等，为后续学习奠定了坚实的基础。 在课程的第一部分，主要讨论了随机信号的统计特性，如随机信号的参数建模，这是理解信号行为的关键。内容涵盖了随机信号的功率谱估计，如经典谱估计和现代谱估计，这些都是评估信号能量分布的重要工具。此外，时频分析也被提及，如短时傅立叶变换、维格纳变换和小波变换，它们有助于揭示信号随时间和频率的变化规律。 课程的核心问题还包括信号处理技术，如维纳滤波理论，该理论在信号平稳情况下用于噪声抑制；卡尔曼滤波理论，适用于非平稳条件下的信号估计和跟踪；以及自适应滤波理论，它强调根据信号特性实时调整滤波策略。 课程的特点在于结合实际问题，介绍了现代数字信号处理的基本概念、理论和分析方法，并区分了针对不同信号类型（确定性与随机）、稳定性（平稳与非平稳）以及分析方式（时域、频域和时频分析）的处理策略。课程内容涵盖广泛，包括时域离散随机信号分析、维纳滤波与卡尔曼滤波、自适应数字滤波器、功率谱估计以及时频分析等多个主题。 成绩评定方面，除了课堂参与和表现外，还有闭卷考试作为考核方式。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》，这两本书提供了深入且实用的理论基础。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》也是值得参考的权威资料。通过这门课程的学习，学生将掌握关键的信号处理技术和理论，为在信息技术领域进一步发展打下坚实基础。