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第1章 离散时间信号与系统1

1.1 离散时间信号与系统基础1

1.2 离散时间信号与系统的傅里叶分析2

1.3 离散时间信号的Z变换5

1.4 LTI离散时间系统性能描述6

1.5 离散时间系统的格型结构8

1.6 连续时间信号的离散化及其频谱关系8

1.7 离散时间实信号的复数表示9

1.8 窄带信号的正交解调与数字基带信号10

1.9 多相滤波与信道化处理11

1.10 习题解答12

第2章 离散时间平稳随机过程31

2.1 离散时间平稳随机过程基础31

2.2 平稳随机过程的自相关矩阵及其性质36

2.3 离散时间平稳随机过程的功率谱密度38

2.4 离散时间平稳随机过程的参数模型39

2.5 随机过程高阶累积量和高阶谱的概念42

2.6 习题解答45

第3章 功率谱估计和信号频率估计方法59

3.1 经典功率谱估计方法59

3.2 平稳随机过程的AR参数模型功率谱估计63

3.3 MA参数模型和ARMA参数模型功率谱估计原理65

3.4 MVDR信号频率估计方法66

3.5 APES算法67

3.6 基于相关矩阵特征分解的信号频率估计69

3.7 习题解答73

3.8 仿真题88

第4章 维纳滤波原理及自适应算法95

4.1 自适应横向滤波器及其学习过程95

4.2 维纳滤波原理96

4.3 维纳滤波器的最陡下降求解方法98

4.4 LMS算法99

4.5 多级维纳滤波器理论101

4.6 习题解答105

4.7 仿真题113

第5章 维纳滤波在信号处理中的应用121

5.1 维纳滤波在线性预测中的应用121

5.2 前后向线性预测及其格型滤波器结构123

5.3 信道均衡126

5.4 语音信号的线性预测编码129

5.5 习题解答130

5.6 仿真题138

第6章 最小二乘估计理论及算法144

6.1 预备知识：线性方程组解的形式144

6.2 最小二乘估计原理144

6.3 用奇异值分解求解最小二乘问题146

6.4 基于LS估计的FBLP原理及功率谱估计147

6.5 递归最小二乘（RLS）算法147

6.6 基于QR分解的递归最小二乘（QR-LS）算法原理148

6.7 习题解答151

6.8 仿真题160

第7章 卡尔曼滤波169

7.1 基于新息过程的递归最小均方误差估计169

7.2 系统状态方程和观测方程的概念170

7.3 卡尔曼滤波原理171

7.4 卡尔曼滤波的统计性能173

7.5 卡尔曼滤波的推广173

7.6 卡尔曼滤波的应用175

7.7 习题解答181

7.8 仿真题190

第8章 阵列信号处理与空域滤波203

8.1 阵列接收信号模型203

8.2 空间谱与DOA估计205

8.3 基于MUSIC算法的信号DOA估计方法205

8.4 信号DOA估计的ESPRIT算法205

8.5 干涉仪测向原理206

8.6 空域滤波与数字波束形成207

8.7 基于MVDR算法的DBF方法208

8.8 空域APES数字波束形成和DOA估计方法210

8.9 多旁瓣对消数字自适应波束形成方法211

8.10 阵列信号处理中的其他问题212

8.11 习题解答214

8.12 仿真题226

第9章 盲信号处理239

9.1 盲信号处理的基本概念239

9.2 Bussgang盲均衡原理240

9.3 SIMO信道模型及子空间盲辨识原理241

9.4 SIMO信道的CR盲辨识原理及自适应算法243

9.5 基于阵列结构的盲波束形成245

9.6 基于信号恒模特性的盲波束形成245

9.7 习题解答246

9.8 仿真题252