探索《统计与自适应信号处理》：DSP基础与随机信号分析

《简二毛 数字信号处理》是一本深入探讨数字信号处理原理和技术的专业教材，它属于国外电子与通信教材系列，由Dimitris G. Manolakis撰写，周正顾仲梅等人翻译，电子工业出版社出版。本书的主要内容涵盖了离散时间信号处理、随机变量和序列、线性信号模型等多个核心章节。 在第一章引言中，作者强调了随机信号的描述和分析方法，如使用概率论、随机变量和随机过程等数学工具。时间序列的特点被着重指出，即观察值按照时间顺序排列，且相邻样本之间存在相关性。通过绘制延迟散布图（又称自相关图），可以观察到不同时间点采样值之间的关联程度。区分随机性和确定性信号是关键，随机信号通常难以精确预测，而白噪声则是完全独立的随机信号。 书中的主要内容包括： - 第二章介绍离散时间信号处理，探讨了信号的基本处理操作，如滤波、抽样和量化等。 - 第三章深入解析随机变量、矢量和序列，强调了这些概念在信号分析中的基础作用。 - 第四章论述线性信号模型，包括线性随机信号模型及其不同的表示方式，如递归和更新表示法，以及极点-零点模型的分类。 - 第九章讨论信号建模和参量谱估计，这是信号分析的核心，目的是量化地了解信号的频率特性。 - 非参数功率谱估计在第五章被详细探讨，它是估计信号功率分布的一种方法。 - 第六章至第八章聚焦于最佳线性滤波器的设计，包括滤波器的算法和结构，以及最小二乘滤波和预测技术。 - 最后，第十章介绍了自适应滤波，这是一种根据信号变化动态调整滤波器参数的技术。 《简二毛 数字信号处理》提供了一个全面的框架，适合对数字信号处理感兴趣的读者深入学习信号的统计特性、模型构建和滤波技术，对于电子工程、通信工程、信号处理等相关领域的研究和实践具有重要参考价值。