现代信号处理

范迪

目录

  • 1 绪论
    • 1.1 课程概述
    • 1.2 基本概念
    • 1.3 MSP的特点与应用
  • 2 时域离散随机信号的分析
    • 2.1 随机信号基础
    • 2.2 时域统计表达
    • 2.3 Z域及频域的统计表达
    • 2.4 随机序列数字特征的估计
    • 2.5 平稳随机序列通过LTI系统
    • 2.6 时间序列信号模型
    • 2.7 本章小结
  • 3 时频分析
    • 3.1 时频分析基础
    • 3.2 短时傅里叶变换
    • 3.3 Gabor变换
    • 3.4 小波变换
    • 3.5 Wigner-Ville分布
    • 3.6 Cohen类时频分布
    • 3.7 本章小结
  • 4 功率谱估计
    • 4.1 功率谱估计基础
    • 4.2 经典谱估计
    • 4.3 AR模型法谱估计
    • 4.4 其他现代谱估计
    • 4.5 本章小结
  • 5 维纳滤波和卡尔曼滤波
    • 5.1 引言
    • 5.2 离散维纳滤波器的时域解
    • 5.3 离散维纳滤波器的z域解
    • 5.4 维纳预测
    • 5.5 卡尔曼滤波
    • 5.6 总结及应用
  • 6 自适应滤波器
    • 6.1 自适应滤波基础
    • 6.2 LMS横向自适应滤波器
    • 6.3 LMS格型自适应滤波器
    • 6.4 LS自适应滤波
    • 6.5 自适应滤波的应用案例
    • 6.6 本章小结
  • 7 应用案例
    • 7.1 语音的倒谱分析
    • 7.2 语音LPC分析及合成
    • 7.3 基于谱估计的谐波分析
    • 7.4 图像边缘的小波变换检测
    • 7.5 基于小波变换的图像压缩
    • 7.6 基于小波变换的信号去噪
  • 8 Modern Digital Signal Processing（国际班）
    • 8.1 Introduction
    • 8.2 DT Signal and System
    • 8.3 Sampling, DTFT & DFT
    • 8.4 ZT and System Analysis
    • 8.5 Short Time FT (STFT)
    • 8.6 Wavelet Transform (WT)
    • 8.7 TFA to TFD
    • 8.8 Exam
  • 9 基础实验+综合作业+项目训练
    • 9.1 基础实验
      • 9.1.1 实验一
      • 9.1.2 实验二
      • 9.1.3 实验三
      • 9.1.4 实验四
    • 9.2 综合作业
    • 9.3 项目训练
  • 10 学生作品展示
  • 11 新建目录
    • 11.1 直播课1
    • 11.2 直播课2
    • 11.3 直播课3
    • 11.4 直播课4-维纳和卡尔曼滤波
卡尔曼滤波
  • 1
  • 2 思政