| 随机信号处理是信息科学技术中的一个重要分支。本书系统、深入地介绍了随机信号处理的各种理论和方法。内容主要包括平稳信号的离散随机信号、维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波、功率谱估计及专门研究非平稳随机信号的时频表示与时频分布等。 本书主要为学过“数字信号处理”课程的硕士研究生开设的“随机信号处理”课程所用。也适合于广大科技工作者自学与进修。 |
| 第一章 离散随机信号 1.1 引言 1.2 离散时间随机信号的时域（统计）表示 1.2.1 离散时间随机过程的概率分布 1.2.2 离散时间随机过程的数字特征 1.2.3 离散时间平稳过程相关序列与协方差序列的性质 1.2.4 平稳序列的时间平均与遍历性 1.3 离散时间随机信号的z域及频域（统计）表示 1.3.1 γxx（m）与φxx（m）的Z变换及其收敛域 1.3.2 平稳序列的谱分析 1.3.3 功率谱密度 1.3.4 谱密度的物理意义 1.4 线性系统对随机信号的响应 1.4.1 线性时不变系统对随机输入的响应 1.4.2 系统输入、输出的互相关函数与互谱密度 第二章 维纳（Wiener）滤波 2.1 引言 2.2 维纳滤波器的时域解 2.3 维纳滤波器的z域解 2.3.1 非因果维纳滤波器 2.3.2 因果维纳滤波器 2.4 维纳预测器 2.4.1 预测的可能性 2.4.2 预测器计算公式 2.4.3 N步纯预测器 2.4.4 一步线性预测的时域计算公式 第三章 卡尔曼（Kalman）滤波 3.1 引言 3.2 卡尔曼波滤器的信号模型——离散状态方程与量测方程 3.3 卡尔曼滤波的算法 3.4 卡尔曼滤波与维纳滤波的关系 第四章 自适应滤波 4.1 引言 4.2 自适应滤波器的基本概念 4.3 LMS自适应滤波器 4.3.1 最陡下降 |
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