《现代数字信号处理复习指南》是一本全面解析数字信号处理关键概念与技术的辅导书籍，旨在帮助读者深入理解课程核心内容，并掌握有效的解题技巧。适合学生和工程师参考学习。
现代数字信号处理复习提纲涵盖了该领域的核心知识点，包括基础的数字信号处理、谱估计（经典与现代）、自适应信号处理、多速率信号处理及小波分析以及神经网络在信号处理中的应用。
一、数字信号处理基础
这部分内容构成了现代数字信号处理的基础，涵盖离散时间系统和随机过程理论。具体来说，它包括采样原理、转换技术和因果稳定性的概念；对随机变量的统计特征进行了深入探讨，并介绍了平稳性、遍历性和功率谱密度等关键属性；此外还讨论了高斯过程与白噪声以及谐波分析方法。
二、现代谱估计
该部分聚焦于经典和先进的频谱估算技术。除了传统的自相关函数及功率谱计算之外，还包括最大熵法、AR模型及其预测误差滤波器的应用。同时介绍了Burg算法、Levinson递推关系式等用于提高性能的技术，并讨论了MUSIC算法在高分辨率估计中的应用。
三、自适应信号处理
这部分内容探讨了如何通过调整参数来优化系统响应，涉及维纳滤波和卡尔曼滤波的基本原理以及LMS（最小均方）及RLS（递归最小二乘）等迭代学习方法。此外还分析了各种算法的性能特点。
四、多速率信号处理与小波
本部分介绍了抽取/内插技术及其组合应用，探讨了基于多相位分解和子带滤波器的设计策略，并引入短时傅里叶变换（STFT）、子频段转换以及Mallat理论中的小波分析方法。这些技巧有助于实现高效的信号压缩与传输。
五、人工神经网络
最后，该提纲还覆盖了利用人工智能技术解决复杂问题的方法，特别是介绍了几种常见的ANN架构如MLFN（多层前馈网络），SOFM（自组织映射）及Hopfield模型，并讨论它们在各类实际应用场景中的优势。
5星
