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内容简介

本书分三篇系统而深入地介绍了现代信号分析和处理的基础和广泛应用的算法。第一篇（第1~4章)介绍现代数字信号处理的统计方法基础，包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器、最小二乘滤波和卡尔曼滤波，这些内容构成了信号处理统计方法的核心基础知识；第二篇（第5~8章）详细讨论了广泛应用的典型信号处理统计方法，包括自适应滤波算法、功率谱估计算法、高阶统计量和循环统计量、信号的盲处理算法等；第三篇（第9~11章）包括一般时频分析、小波变换原理和算法、信号的稀疏表示和压缩感知。
本书重视基础，但也包括了近年受到广泛关注的一些前沿专题，如无迹卡尔曼滤波和粒子滤波、独立分量分析、稀疏表示与压缩感知等。本书既注重了内容的先进性和系统性，也注重了内容的可读性，并通过大量实例帮助读者理解较为烦琐的算法。
本书适用于电子信息领域研究生课程，也可供各类利用信号或数据分析作为工具的大学高年级学生、研究生、教师和科技人员参考。

作者简介

张旭东，清华大学电子工程系长聘教授，博士生导师，主要研究方向为信号处理和机器学习。承担国家、部委和国际合作项目数十项，发表学术论文150余篇，出版有《现代信号分析和处理》著作4部。获得Elsevier的**引用奖（The Most Cited Paper Award，2008）和IET国际雷达年会**论文奖，两次获得清华大学教学成果一等奖，三次获得清华大学优秀教材奖。

第0章绪论
0.1本书的主要内容
0.2对信号处理的一些基本问题的讨论
0.3一个简短的历史概述
第一篇信号的统计处理方法基础
第1章随机信号基础及模型
1.1随机信号基础
1.1.1随机过程的概率密度函数表示
1.1.2随机过程的基本特征
1.2随机信号向量的矩阵特征
1.2.1自相关矩阵
1.2.2互相关矩阵
1.2.3向量信号相关阵
1.3常见信号实例
1.3.1独立同分布和白噪声
1.3.2复正弦加噪声
1.3.3实高斯过程
……

现代信号分析和处理 第2版 微课视频版

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