現代數字信號處理及其應用習題解答（簡體書）

本書是《現代數字信號處理及其應用》(何子述、夏威等編著，清華大學出版社，2009年5月出版)的學習輔導書，書中首先對每章的主要內容進行了歸納，然后給出了原教材中詳細的習題解答，并給出仿真習題的關鍵程序及仿真結果。與原教程相同，全書共分9章，內容包括：離散時間信號與系統基礎、離散時間隨機過程、功率譜估計與信號頻率估計理論、維納濾波理論及自適應算法、維納濾波理論的應用、最小二乘估計理論與算法、卡爾曼濾波、陣列信號處理與空域濾波、盲信號處理理論。 本書可作為電子信息工程、通信工程、自動控制、電子科學與技術等專業的研究生教學參考書，也可作為相關專業工程技術人員的參考資料。

第1章 離散時間信號與系統
1．1 離散時間信號與系統基礎
1．2 離散時間信號與系統的傅里葉分析
1．3 離散時間信號的Z變換
1．4 LTI離散時間系統性能描述
1．5 離散時間系統的格型結構
1．6 連續時間信號的離散化及其頻譜關係
1．7 離散時間實信號的復數表示
1．8 窄帶信號的正交解調與數字基帶信號
1．9 多相濾波與信道化處理
1．10 習題解答
第2章 離散時間平穩隨機過程
2．1 離散時間平穩隨機過程基礎
2．2 平穩隨機過程的自相關矩陣及其性質
2．3 離散時間平穩隨機過程的功率譜密度
2．4 離散時間平穩隨機過程的參數模型
2．5 隨機過程高階累積量和高階譜的概念
2．6 習題解答
第3章 功率譜估計和信號頻率估計方法
3．1 經典功率譜估計方法
3．2 平穩隨機過程的AR參數模型功率譜估計
3．3 MA參數模型和ARMA參數模型功率譜估計原理
3．4 MVDR信號頻率估計方法
3．5 APES算法
3．6 基於相關矩陣特徵分解的信號頻率估計
3．7 習題解答
3．8 仿真題
第4章 維納濾波原理及自適應算法
4．1 自適應橫向濾波器及其學習過程
4．2 維納濾波原理
4．3 維納濾波器的最陡下降求解方法
4．4 LMS算法
4．5 多級維納濾波器理論
4．6 習題解答
4．7 仿真題
第5章 維納濾波在信號處理中的應用
5．1 維納濾波在線性預測中的應用
5．2 前后向線性預測及其格型濾波器結構
5．3 信道均衡
5．4 語音信號的線性預測編碼
5．5 習題解答
5．6 仿真題
第6章 最小二乘估計理論及算法
6．1 預備知識：線性方程組解的形式
6．2 最小二乘估計原理
6．3 用奇異值分解求解最小二乘問題
6．4 基於LS估計的FBLP原理及功率譜估計
6．5 遞歸最小二乘(RLS)算法
6．6 基於QR分解的遞歸最小二乘(QR—LS)算法原理
6．7 習題解答
6．8 仿真題
第7章 卡爾曼濾波
7．1 基於新息過程的遞歸最小均方誤差估計
7．2 系統狀態方程和觀測方程的概念
7．3 卡爾曼濾波原理
7．4 卡爾曼濾波的統計性能
7．5 卡爾曼濾波的推廣
7．6 卡爾曼濾波的應用
7．7 習題解答
7．8 仿真題
第8章 陣列信號處理與空域濾波
8．1 陣列接收信號模型
8．2 空間譜與DoA估計
8．3 基於MUSIC算法的信號DOA估計方法
8．4 信號DOA估計的ESPRIT算法
8．5 干涉儀測向原理
8．6 空域濾波與數字波束形成
8．7 基於MVDR算法的DBF方法
8．8 空域APES數字波束形成和DOA估計方法
8．9 多旁瓣對消數字自適應波束形成方法
8．10 陣列信號處理中的其他問題
8．11 習題解答
8．12 仿真題
第9章 盲信號處理
9．1盲信號處理的基本概念
9．2 Bussgang盲均衡原理
9．3 SIMO信道模型及子空間盲辨識原理
9．4 SIMO信道的CR盲辨識原理及自適應算法
9．5 基於陣列結構的盲波束形成
9．6 基於信號恆模特性的盲波束形成
9．7 習題解答
9．8 仿真題