简二毛-统计与自适应信号处理

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1、《统计与自适应信号处理》国外电子与通信教材系列DimitrisG.Manolakis周正顾仲梅等译电子工业出版社目录第一章引言............................................................................................................1第二章离散时间信号处理............................................................................

2、...........4第三章随机变量、矢量和序列................................................................................4第四章线性信号模型..............................................................................................7线性随机信号模型.........................................

3、........................................................7递归表示法............................................................................................................8更新表示法...................................................................................

4、.........................8极点－零点模型的类型..........................................................................................9Wold分解...........................................................................................................10第九章信号建模和参量谱估计....

5、...............................................................................10第五章非参数功率谱估计.....................................................................................16第六章最佳线性滤波器......................................................................

6、..................18第七章最佳线性滤波器的算法和结构...................................................................26第八章最小二乘滤波和预测.................................................................................29第十章自适应滤波...................................................

7、............................................34第一章引言1.随机信号用概率论、随机变量、随机过程等数学方法描述。2.时间序列的关键特性：观察在时间上是顺序排列的，且相邻的观察是相关的。为了用图形的方式看到相隔ℒ个采样间隔的采样信号之间的联系，我们画出[x(n),x(n+ℒ)],其中，0≤n≤N−1−ℒ,N是数据记录的长度。这样的图形称作ℒ延时散布图（ℒlagscatterplot），类似验证线性相关那个图）。当序列的连续观察相互关联的时候，我们可以用过去的观察预测未来

8、的值。如果预测是准确的，这个序列就被认为是确定性的。然而，在绝大多数实际情况下，我们并不能准确的预见一个时间序列，这种时间序列称为随机的，它们的可预见程度由连续观察之间的相关性决定。完全不可预测的情况发生在信号的每个采样之间都是相互独立时，这种完全不可预见的信号称为白噪声。3.用于分析和处理随机信号方法的分类4.谱估计（P7）信号分析的中心目的：找到一种定量的方法，以研究