引导者## 现代信号处理 (张贤达) ### 简介《现代信号处理》由张贤达教授撰写，是信号处理领域的经典教材之一，涵盖了现代信号处理的理论基础和应用技术。本书内容丰富，深入浅出，既注重理论的严谨性，又强调与实际应用的结合，适合作为高等院校电子信息、通信工程、自动化等专业高年级本科生和研究生教材，也可供相关领域的科研人员参考。### 主要内容本书内容主要分为以下几个部分：
第一部分：基础知识
第一章 绪论
: 介绍信号处理的基本概念、发展历史、应用领域以及本书的结构安排。
第二章 随机信号
: 回顾随机过程的基本概念，包括概率、随机变量、随机过程的统计描述、平稳性、各态历经性等。
第二部分：经典谱估计
第三章 经典非参数谱估计
: 介绍经典的非参数谱估计方法，如周期图法、Bartlett法、Welch法、 Blackman-Tukey法等，并分析它们的优缺点。
第四章 经典参数谱估计
: 介绍经典的参数谱估计方法，包括自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型、自回归移动平均(ARMA)模型、最小方差无失真响应(MVDR)谱估计等，并阐述模型阶数选择方法。
第三部分：现代谱估计
第五章 特征分解理论
: 介绍特征值、特征向量、特征分解、奇异值分解(SVD)等线性代数的基本概念，为后续章节的学习奠定基础。
第六章 基于特征分解的信号处理
: 介绍基于特征分解的信号处理方法，如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等，并阐述其在信号降维、特征提取、模式识别等方面的应用。
第七章 子空间方法
: 介绍基于子空间的信号处理方法，包括MUSIC算法、ESPRIT算法等，并分析它们的性能特点。
第八章 高阶统计量
: 介绍高阶统计量的定义、性质和应用，包括高阶累积量、高阶谱估计等，并阐述其在非线性、非高斯信号处理中的优势。
第四部分：滤波理论与自适应滤波
第九章 维纳滤波
: 介绍维纳滤波的基本原理、推导过程以及在平稳随机信号估计中的应用，并分析其局限性。
第十章 自适应滤波
: 介绍自适应滤波的基本原理、算法结构、收敛性分析等，包括最小均方(LMS)算法、递推最小二乘(RLS)算法等，并阐述其在系统辨识、噪声消除、信道均衡等方面的应用。
第五部分：其他重要内容
第十一章 阵列信号处理
: 介绍阵列信号处理的基本概念、模型和方法，包括波束形成、方向估计、空间谱估计等，并阐述其在雷达、声呐、通信等领域的应用。
第十二章 时频分析
: 介绍时频分析的基本概念、方法和应用，包括短时傅里叶变换(STFT)、小波变换、Wigner-Ville分布等，并阐述其在非平稳信号分析中的优势。### 特点
内容全面
: 涵盖了现代信号处理的主要理论和方法，包括经典谱估计、现代谱估计、滤波理论、自适应滤波、阵列信号处理、时频分析等。
深入浅出
: 从基本概念入手，逐步深入，理论推导严谨，同时辅以大量实例和应用，便于读者理解和掌握。
与时俱进
: 及时反映信号处理领域的最新研究成果，如子空间方法、高阶统计量、盲信号处理等。
注重实践
: 每章都配有习题，并提供部分习题答案，方便读者巩固所学知识。### 总结《现代信号处理》是一本内容丰富、结构合理、理论联系实际的信号处理教材，对于想要学习和掌握现代信号处理理论和方法的读者来说，是一本不可多得的参考书。
现代信号处理 (张贤达)
简介《现代信号处理》由张贤达教授撰写，是信号处理领域的经典教材之一，涵盖了现代信号处理的理论基础和应用技术。本书内容丰富，深入浅出，既注重理论的严谨性，又强调与实际应用的结合，适合作为高等院校电子信息、通信工程、自动化等专业高年级本科生和研究生教材，也可供相关领域的科研人员参考。
主要内容本书内容主要分为以下几个部分：**第一部分：基础知识*** **第一章 绪论**: 介绍信号处理的基本概念、发展历史、应用领域以及本书的结构安排。 * **第二章 随机信号**: 回顾随机过程的基本概念，包括概率、随机变量、随机过程的统计描述、平稳性、各态历经性等。**第二部分：经典谱估计*** **第三章 经典非参数谱估计**: 介绍经典的非参数谱估计方法，如周期图法、Bartlett法、Welch法、 Blackman-Tukey法等，并分析它们的优缺点。 * **第四章 经典参数谱估计**: 介绍经典的参数谱估计方法，包括自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型、自回归移动平均(ARMA)模型、最小方差无失真响应(MVDR)谱估计等，并阐述模型阶数选择方法。**第三部分：现代谱估计*** **第五章 特征分解理论**: 介绍特征值、特征向量、特征分解、奇异值分解(SVD)等线性代数的基本概念，为后续章节的学习奠定基础。 * **第六章 基于特征分解的信号处理**: 介绍基于特征分解的信号处理方法，如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等，并阐述其在信号降维、特征提取、模式识别等方面的应用。 * **第七章 子空间方法**: 介绍基于子空间的信号处理方法，包括MUSIC算法、ESPRIT算法等，并分析它们的性能特点。 * **第八章 高阶统计量**: 介绍高阶统计量的定义、性质和应用，包括高阶累积量、高阶谱估计等，并阐述其在非线性、非高斯信号处理中的优势。**第四部分：滤波理论与自适应滤波*** **第九章 维纳滤波**: 介绍维纳滤波的基本原理、推导过程以及在平稳随机信号估计中的应用，并分析其局限性。 * **第十章 自适应滤波**: 介绍自适应滤波的基本原理、算法结构、收敛性分析等，包括最小均方(LMS)算法、递推最小二乘(RLS)算法等，并阐述其在系统辨识、噪声消除、信道均衡等方面的应用。**第五部分：其他重要内容*** **第十一章 阵列信号处理**: 介绍阵列信号处理的基本概念、模型和方法，包括波束形成、方向估计、空间谱估计等，并阐述其在雷达、声呐、通信等领域的应用。 * **第十二章 时频分析**: 介绍时频分析的基本概念、方法和应用，包括短时傅里叶变换(STFT)、小波变换、Wigner-Ville分布等，并阐述其在非平稳信号分析中的优势。
特点* **内容全面**: 涵盖了现代信号处理的主要理论和方法，包括经典谱估计、现代谱估计、滤波理论、自适应滤波、阵列信号处理、时频分析等。 * **深入浅出**: 从基本概念入手，逐步深入，理论推导严谨，同时辅以大量实例和应用，便于读者理解和掌握。 * **与时俱进**: 及时反映信号处理领域的最新研究成果，如子空间方法、高阶统计量、盲信号处理等。 * **注重实践**: 每章都配有习题，并提供部分习题答案，方便读者巩固所学知识。
总结《现代信号处理》是一本内容丰富、结构合理、理论联系实际的信号处理教材，对于想要学习和掌握现代信号处理理论和方法的读者来说，是一本不可多得的参考书。
