本书系统地介绍了以离散时问随机过程为处理对象的数字信号处理理论和方法。全书共分9章,内容包括:离散时间信号与系统,离散时间平稳随机过程,功率谱估计和信号频率估计方法,维纳滤波原理及自适应算法,维纳滤波在信号处理中的应用,*小二乘估计理论及算法,卡尔曼滤波,阵列信号处理与空域滤波,盲信号处理。内容安排上注重概念和理论的工程应用,各章中还安排有一定的应用实例。
本书可作为电子信息工程、通信工程、自动控制、电子科学与技术等专业的研究生教材或教学参考书,也可作为相关专业工程技术人员的参考资料。

第1章 离散时间信号与系统
本章将介绍离散时间信号与系统的相关基本理论,这些内容是本书后续章节的基础。首先给出离散时间信号的系统的概念,讨论离散时间信号的傅里叶变换、离散傅里叶变换(DFT)、Z变换和离散时间系统性能描述;然后介绍线性时不变离散时问系统的格型结构形式;接着给出离散时间实信号的复数表示,即离散希尔伯特变换;随后讨论窄带信号的正交解调实现方法;*后将对多相滤波器组的概念和信道化原理进行阐述。
1.1 离散时问信号与系统基础
1.1.1 离散时间信号的定义与分类
1.离散时间信号的定义
信号是承载信息的丁具。例如,交通灯信号,它传递的信息是“红灯停绿灯行”。信号在数学上可以表示成��个或几个独立变量的函数Ⅲ。根据自变量是否连续取值,可将信号分为连续时间信号(continuous time signal)和离散时间信号(discrete—time signal)。连续时间信号是指自变量可以连续取值的信号,工程上,经常将连续时间信号称为模拟信号。离散时间信号则是指信号值仅在某些离散时刻有定义,而在其他时间无定义的信号。离散时间信号也常被称为离散时间序列(discrete time sequence)。
……

第1章 离散时间信号与系统
1.1 离散时间信号与系统基础
1.1.1 离散时间信号的定义与分类
1.1.2 离散时间信号的差分和累加
1.1.3 离散时间系统定义及LTl特性
1.1.4 LTl离散时间系统响应——卷积和
1.1.5 离散时间信号相关函数及卷积表示
1.2 离散时间信号与系统的傅里叶分析
1.2.1 复指数信号通过LTl系统的响应
1.2.2 离散时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换
1.2.3 傅里叶变换的性质
1.2.4 离散时间系统频率响应与理想滤波器
1.2.5 离散时间信号的DFT和FFT
1.3 离散时间信号的Z变换
1.3.1 2变换的概念
1.3.2 2变换的性质
1.3.3 离散时间系统的z域描述——系统函数
1.3.4 离散时间系统的方框图和信号流图表示
1.4 LTl离散时间系统性能描述
1.4.1 系统的记忆性
1.4.2 系统的因果性
1.4.3 系统的可逆性
1.4.4 系统的稳定性和*小相位系统
1.4.5 线性相位系统与系统的群时延
1.5 离散时间系统的格型结构
1.5.1 全零点滤波器的格型结构
1.5.2 全极点滤波器的格型结构
1.6 连续时间信号的离散化及其频谱关系
1.7 离散时间实信号的复数表示
1.7.1 离散时间解析信号(预包络)
1.7.2 离散时间希尔伯特变换
1.7.3 离散时间窄带信号的复数表示(复包络)
1.8 窄带信号的正交解调与数字基带信号
1.8.1 模拟正交解调与采集电路原理
1.8.2 数字正交解调与采集电路原理
1.8.3 基带信号的随机相位与载波同步
1.9 多相滤波与信道化处理
1.9.1 横向滤波器的多相结构
1.9.2 信号的均匀信道化
1.9.3 基于多相滤波器组的信道化原理
习题
参考文献
第2章 离散时间平稳随机过程
2.1 离散时间平稳随机过程基础
2.1.1 离散时间随机过程及其数字特征
2.1.2 离散时间平稳随机过程及其数字特征
2.1.3 遍历性与统计平均和时间平均
2.1.4 循环平稳性的概念
2.1.5 随机过程间的独立、正交、相关
2.2 平稳随机过程的自相关矩阵及其性质
2.2.1 自相关矩阵的定义
2.2.2 自相关矩阵的基本性质
2.2.3 自相关矩阵的特征值与特征向量的性质
2.3 离散时间平稳随机过程的功率谱密度
2.3.1 功率谱的定义
2.3.2 功率谱的性质
2.3.3 平稳随机过程通过LTl离散时间系统的功率谱
2.4 离散时间平稳随机过程的参数模型
2.4.1 Wold分解定理
2.4.2 平稳随机过程的参数模型
2.5 随机过程高阶累积量和高阶谱的概念
2.5.1 高阶矩和高阶累积量
2.5.2 高阶累积量的性质
2.5.3 高阶谱的概念
习题
参考文献
第3章 功率谱估计和信号频率估计方法
第4章 维纳滤波原理及自适应算法
第5章 维纳滤波在信号处理中的应用
第6章 *小二乘估计理论及算法
第7章 卡尔漫滤波
第8章 阵列信号处理与空哉滤波
第9章 盲信号处理
索引
常用符号表