现代数字信号处理：从理论到实践

“现代数字信号处理课程，涵盖概率论、数理统计、信号与系统、数字信号处理基础知识，重点关注随机信号的统计特性、参数建模、功率谱估计以及时频分析。课程内容包括维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波、离散随机信号分析、时频分析等，通过不同处理对象的线索进行讲解，并涉及实际应用。教材包括张贤达和丁玉美的著作。” 现代数字信号处理是一门深入探讨信号分析与处理技术的学科，主要面向信息科学与工程领域的学生。这门课程的基础包括概率论与数理统计、信号与系统以及初步的数字信号处理知识。课程的目标是通过对确定性和随机信号的分析，提取其中的有用信息，提升信号质量。 随机信号的分析是课程的核心部分，涉及到随机信号的统计特性，如均值、方差、相关函数等。此外，还讲解了如何对随机信号进行参数建模，以便更好地理解和描述信号的行为。功率谱估计是分析信号频谱分布的关键，课程涵盖了经典谱估计和现代谱估计方法，如周期ogram、AR模型和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。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，揭示信号在时间和频率域的动态特性。 课程进一步探讨了信号处理技术，如维纳滤波理论，适用于处理平稳信号，能最小化均方误差。卡尔曼滤波理论则用于处理非平稳信号，通过预测和更新状态来优化估计。自适应滤波理论则允许滤波器参数随时间或信号变化而调整，适应不同的环境或信号条件。 课程结构按照处理对象和领域的差异，从确定性信号过渡到随机信号，从平稳信号处理到非平稳信号处理，从时域分析扩展到频域和时频域分析。通过这种方式，学生能够根据具体应用选择合适的处理方法。 课程评价包括课堂表现和闭卷考试，旨在全面评估学生的理解和应用能力。推荐的教材和参考书提供了深入学习的资源，如张贤达的《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》等。 这门课程不仅教授理论知识，也强调实践应用，旨在培养具备现代数字信号处理技能的专业人才，以解决实际工程问题。通过学习，学生将能够掌握信号处理的前沿技术和方法，为未来在通信、图像处理、生物医学工程等领域的工作打下坚实基础。