清华现代信号处理讲义：理论与应用

现代信号处理是一门关键的工程学科，它研究如何分析、变换、优化和理解在时间和空间中传递的各种物理现象和信息。这门课程的讲义深入浅出，由清华大学自动化系的张贤达教授提供，其联系方式为电话62794875和电子邮件zxd-dau@tsinghua.edu.cn。课程内容涵盖了信号的基本概念，如信号被定义为承载系统状态和特性信息的函数，区分了确定性和随机信号，以及它们的连续性和周期性特性。 信号可以分为两类：确定性信号，其值在每个时刻都是已知的，例如周期信号；而随机信号则在每个时刻的取值是不确定的，但满足一定的概率分布规律，如平稳信号和非平稳信号，后者根据统计特性进一步细分为宽（弱）平稳和严（强）平稳。这些分类对于理解信号的复杂性至关重要。 信号分析部分包括对信号的一阶统计特征（如均值和方差）、二阶统计特征（如功率谱分析）以及高阶统计特征的研究，这些都是评估信号行为的重要手段。一阶分析涉及谐波分析、傅里叶分析和频谱分析，二阶分析则聚焦于信号的能量和功率的统计特性，而高阶谱分析则更深入地探索信号的更高级统计特性。 信号处理则是应用数学和计算机科学技巧来处理信号，分为经典信号处理和现代信号处理。经典信号处理通常基于非参数化方法，如快速傅立叶变换（FFT），而现代信号处理则更加侧重于参数化处理，它涉及参数估计和信道建模等更为复杂的任务。这些技术在通信、图像处理、音频分析等领域有着广泛的应用。 现代信号处理课程深入探讨了信号的本质、分类、分析方法以及实际应用中的信号处理策略，旨在帮助学生掌握处理复杂信号问题的关键技能。通过学习这些内容，学生不仅能理解信号背后的理论基础，还能提升在实际工程问题中解决信号处理挑战的能力。