Advertisement

数字信号处理——时域离散随机信号处理学习指南.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《数字信号处理——时域离散随机信号处理学习指南》一书全面介绍了离散时间随机信号的基本理论与应用技巧，是深入理解数字通信系统、语音处理等领域必备的学习资料。 数字信号处理-时域离散随机信号处理-学习指导

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 数字信号处理——时域离散随机信号处理学习指南.pdf
    优质
    《数字信号处理——时域离散随机信号处理学习指南》一书全面介绍了离散时间随机信号的基本理论与应用技巧，是深入理解数字通信系统、语音处理等领域必备的学习资料。 数字信号处理-时域离散随机信号处理-学习指导
     
  • 时域离散随机信号的数字信号处理
    优质
    《时域离散随机信号的数字信号处理》一书专注于研究时域中离散随机信号的特性与处理技术，涵盖滤波、估计及数据传输等多个方面，是相关领域科研和工程应用的重要参考。 本书在本科生完成确定性数字信号处理课程学习之后，系统地介绍了离散随机信号处理的基本理论与分析方法。全书共六章内容构成：第一章涵盖了离散随机信号的时域分析基础；第二、三章深入探讨了维纳滤波器、卡尔曼滤波器及自适应滤波等最优滤波技术；第四章则聚焦于功率谱分析；第五章介绍了一种针对非平稳随机数字信号进行有效处理的方法——即频时（time-frequency）分析；第六章详细讲解小波变换的基本原理及其应用。本书不仅阐述了基础理论，还涵盖了数字信号处理领域的最新进展。 作为教学材料，该书精选内容、精炼表达，并力求将复杂概念以浅显易懂的方式呈现给读者。每章节后附有例题和习题帮助加深理解；部分章末配有上机作业以便实践操作技能的提升。本书适合作为理工科大学信号处理相关专业的硕士研究生课程教材或参考书，同样适用于教师、博士生及广大科研工作者作为参考资料使用。
     
  • 时域离散随机信号的数字信号处理
    优质
    《时域离散随机信号的数字信号处理》一书专注于研究和分析在数字领域中如何有效处理随机信号的技术与方法，涵盖理论基础及应用实例。 数字信号处理中的时域离散随机信号处理由丁美玉、阔永红和高兴波编写。
     
  • 时域离散随机信号的数字信号处理
    优质
    《时域离散随机信号的数字信号处理》一书专注于探讨在数字技术框架下，对时域内离散随机信号进行分析与处理的方法和技术，为读者提供深入理解随机信号特性的理论基础及应用技巧。 丁玉美的《数字信号处理——时域离散随机信号处理》是西安电子科技大学出版社出版的讲课PPT。
     
  • 时域离散随机信号处理（丁玉美）习题答案 数字信号处理
    优质
    《时域离散随机信号处理》是由丁玉美教授编著的一本数字信号处理领域的经典教材配套书籍，提供详细解答和分析，帮助学生深入理解课程内容。 数字信号处理-时域离散随机信号处理（丁玉美）版课后习题答案
     
  • 数字信号处理：离散时域随机信号处理（研究生课程）_11761429
    优质
    本课程为研究生必修课《数字信号处理》系列之一，专注于离散时域随机信号处理，涵盖统计信号处理基础、估计理论及现代滤波技术等。 研究生数字信号处理：时域离散随机信号处理，编号11761429，高清PDF版本，资料来源于网上收集。
     
  • 时域离散随机信号处理（数字信号处理·西电版）课后答案
    优质
    《时域离散随机信号处理》是数字信号处理系列教材之一，本书配套的答案解析为西安电子科技大学版本课程提供了深入理解和问题解答。 《数字信号处理——时域离散随机信号处理》是由西安电子科技大学的丁美玉、阔永红、高兴波三位专家编著的一本教材，深入浅出地讲解了数字信号处理领域中的一个重要分支——时域离散随机信号处理。学习这本书的过程中，课后习题解答对于理解和巩固知识点至关重要。 第一章主要介绍了离散时间信号与系统的基础知识。在这一章中，我们学习了离散时间信号的定义、表示方法以及基本运算如加法、乘法和移位等，并且了解了Z变换作为分析工具的重要性及其性质和逆变换的应用。课后习题通常要求学生应用这些概念解决具体问题，例如计算Z变换或确定系统的因果性和稳定性。 第二章深入讨论线性时不变（LTI）系统。我们学习了如何通过系统函数H(z)来分析频率响应和滤波特性，并且卷积在离散时间系统中的应用也是一个重要知识点。习题中常常会要求求解两个离散时间序列的卷积问题。 第三章主要聚焦于离散随机信号的统计特性，包括均值、方差、自相关函数和功率谱密度等概念及其计算方法。此外还讨论了白噪声和窄带高斯噪声在信号处理中的作用，并且习题中可能会要求分析一个随机序列的统计特征或设计系统来消除特定类型的噪声。 第四章涉及的是随机信号通过线性系统的特性变化问题，讲解了输出均值、方差及自相关函数的变化规律以及输入与输出之间的关系。习题可能需要利用这些性质来评估不同条件下信号质量的影响情况。 通过对以上章节的课后习题答案进行研究和练习，学生不仅可以巩固所学理论知识还能够增强解决实际问题的能力。这对于通信工程、电子工程或信号处理专业的学习者来说非常重要，因为它们构成了数字信号处理领域的重要基础，并为后续深入的研究提供了必要的前提条件。
     
  • 数字信号处理——时域离散随机信号处理（丁玉美）课件及答案
    优质
    本资源为《数字信号处理》课程中关于时域离散随机信号处理部分的PPT和习题解答，由西安电子科技大学教授丁玉美编写。 我补充完善了大神传的内容，并上传分享给大家，希望对大家有所帮助。
     
  • 时域离散随机信号处理在数字信号处理中的应用 - 丁玉美
    优质
    丁玉美的研究专注于时域离散随机信号处理及其在数字信号处理领域的广泛应用，为该学科的发展做出了重要贡献。 数字信号处理是电子工程、通信工程及信息科学中的重要领域之一，其核心内容在于利用数学方法对信号进行分析、处理与编码。丁玉美所著的《数字信号处理——时域离散随机信号处理》一书系统地介绍了关于该领域的基础理论和分析技巧，并在此基础上为研究生提供了更深入的专业知识。 第一章主要探讨了时域离散随机信号的基础理论，这部分内容构成了全书的核心框架。章节中涵盖了统计描述、概率特性及数字特征等概念，包括平稳序列及其相关属性、功率密度谱的计算方法以及各态历经性分析，并且介绍了特定类型的随机序列和采样定理的应用。此外还深入讨论了估计准则与自相关函数的估算技术。 第二章至第四章则集中于最佳滤波器的设计理论及应用，包括维纳滤波器、卡尔曼滤波器和自适应滤波器等核心概念和技术细节。其中，维纳—霍夫方程用于求解最小化误差期望值（即均方差）的线性最优权重；卡尔曼递归算法能够有效地在存在噪声的情况下实现对动态系统状态的最佳估计；而自适应过滤技术则能够在处理过程中根据输入信号特性自动调整参数。 第五章重点介绍了功率谱估计，该章节详细阐述了经典与现代谱估计算法，并特别强调AR模型（即自回归）的理论和应用。第六章进一步探讨时频分析原理及其在非平稳随机数字信号中的作用；以及小波变换的基本概念、算法及实际应用场景。 丁玉美教授编写的这本教材，通过精选例题与习题的形式帮助读者深入理解和掌握书中内容，并且适合作为理工科大学相关专业研究生学位课程或选修课的参考书目。全书共六章，涵盖了数字信号处理领域的基础理论和最新发展成果；每章节后附有练习题目及部分上机作业以加深理解程度。 该书籍得到了西安电子科技大学研究生教材建设基金的支持，并由包括田立生教授在内的多位专家审阅与建议完成编写工作。尽管作者力求避免错误但鉴于水平限制，书中仍可能存在不足之处欢迎读者提出批评和意见。