张旭东《现代信号分析和处理》第0-1章随机信号基础.pptxVIP

现代信号处理教材《现代信号分析和处理》张旭东编著0.1本课程要讨论的主要问题（1）对信号特性的了解随机信号（随机过程，时间序列–随机过程的一个实现）信号模型→什么是信号模型？→模型参数估计信号模型应用→现代谱估计：参数化谱估计讨论信号模型及模型参数的估计问题，各种信号模型的作用（2）对统计意义下最优滤波器设计的研究平稳条件下：Wiener滤波器理论非平稳条件下：Kalman滤波非线性非高斯：贝叶斯滤波，粒子滤波理论上的目标、实际算法可达到的最佳结果（3）对环境的自适应，有“学习能力”的滤波算法自适应均衡、波束形成、线性自适应滤波器、盲处理与机器学习的密切关联（4）信号的统计分析方法现代谱估计方法，信号模型方法的应用，子空间方法更多信息的利用，挖掘（针对非高斯问题）非线性、多谱：高阶量，循环平稳信号的盲处理（隐变量方法，非监督机器学习）（5）对时间–频率关系的适应性信号的时间-频率联合分析，反映信号更丰富特性全局特性与局域特性，线性时频变换、小波变换，二次型时频变换（6）稀疏表示与压缩感知信号的稀疏表示和恢复，压缩感知（CS）（7）其它图上信号处理，非规则采样技术0.2教材和参考书张旭东，现代信号分析和处理，2018年，清华大学出版社（姐妹篇）张旭东、崔晓伟、王希勤，数字信号分析和处理，清华大学出版社，2014（本科用） 推荐参考书S.Haykin,AdaptiveFiltertheory,Prentice-Hall,FouthEdition2001(电子工业出版社影印本和中文译本)S.M.Kay,ModernSpectralEstimation:TheoryApplication,Prentice-Hall,1988S.M.Kay,FundamentalsofStatisticalSignalProcessing:EstimationTheory,PrenticeHallPTR,1993.（有中文译本）S.Mallat,AWaveletTourofSignalProcessing,Academicpress,ThirdEdition2009VanTree，OptimumArrayProcessing，Wiley，2002（有中文译本）J.G.Proakis,etal.AlgorithmsforStatisticalSignalProcessing, Prenticehall,2002（有中文译本）D.Simon，OptimalStateEstimation,Wiley,2006S.Foucart,H.Rauhut,AMathematicalIntroductiontoCompressiveSensing,Springer,2013信号处理领域主要杂志和会议文集IEEESignalProcessingMagazineIEEETrans.OnSignalProcessingSignalProcessingProceedingsofIEEEProceedingsofICASSP，DSP，GlobalSIP0.3课程成绩（推荐）平时作业20％2个Matlab作业50％（建议布置后2-3周内提交）期末考试或课程报告（开放性选题）30％0.4信号处理算法设计面向的几个主要因素信噪比信噪比可能显式或隐式地影响信号处理方法的性能先验知识雷达通信系统电子对抗对先验知识的利用：统计基础上的假设、学习过程算法复杂性与性能要求的匹配性(问题的适宜性）Occam剃刀原理：除非必要，“实体”不应该随便增加，或：设计者不应该选用比“必要”更加复杂的系统。学术研究和工程应用0.5了解一点科学史自然和自然律隐没在黑暗中；神说，让牛顿去吧！万物遂成光明--浦柏建立了系统的科学方法的巨人牛顿艾萨克·牛顿爵士，1643年~1727年(维基百科对他的定义是：英格兰物理学家、数学家、天文学家、自然哲学家和炼金术士）；1687年发表《自然哲学的数学原理》；其他物理学上的贡献；与莱布尼茨分享发展了“微积分学”的荣誉；证明了广义二项式定理，提出了“牛顿法”以趋近函数的零点，并对幂级数的研究作出了贡献。随机信号处理与贝叶斯ThomasBayes，贝叶斯(1702-1763)，英国数学家.贝叶斯决策理论方法（1763）是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1、已知条件概率密度参数表达式和先验概率；2、利用贝叶斯公式转换成后验概率；3、根据后验概率大小进行决策分类。正态分布（高斯分布）最小二乘LSFFT，…离散随机信号处理与高斯(CarlFriedrichGau