4.1 引言 4.2 经典谱估计 4.3 现代谱估计中的参数建模 4.4 AR模型谱估计的性质 4.5 AR谱估计的方法 4.6 最大熵谱估计与最大似然谱估计 4.7 特征分解法谱估计

3.1 引言 3.2 自适应横向滤波器 3.3 自适应格型滤波器 3.4 最小二乘自适应滤波 3.5 自适应滤波的应用

离散傅里叶变换在实际应用中是非常重要的，利用它可以计算信 号的频谱、功率谱和线性卷积等。但是，如果使用定义式(3.20)来 直接计算DFT，当N很大时，即使使用高速计算机，所花的时间也 太多。因此，如何提高计算DFT的速度，便成了重要的研究课题

本章学习序列的DFS和DTFT, 分析信号和系统的频域特性。  序列的DFS的定义及性质  序列DTFT的定义及性质  频域采样  3.1 周期序列DFS的定义  3.2 周期序列DFS的基本性质  3.3 非周期序列DTFT的定义  3.4 序列DTFT的基本性质  3.5 周期序列DTFT  3.6 序列的频域采样

3.1 z变换 3.2 z反变换 3.3 z变换的性质和定理 3.4 z变换与拉氏变换和傅里叶变换的关系 3.5 序列的傅里叶变换及性质 3.6 离散系统的频域分析 3.7 综合实例

一、离散时间信号——序列 二、线性移不变系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样

1-1离散时间信号序列 序列 1信号及其分类 (1)信号 信号是传递信息的函数,它可表示成个或几个独立变量的函数

傅立叶分析定义了信号时域和频域之间的 一种变换,这里时间和频率变量可以取连续值, 也可以取离散值,因而形成了几种形式的傅立 叶变换对. 离散傅立叶变换是数字信号处理中最基本 也是最重要的运算.特别是有了快速傅立叶算 法，离散傅立叶变换得到了广泛应用

5.1 引言 5.2 用信号流图表示网络结构 5.3 无奶长脉冲响应基本网络结构 5.4 有限长脉冲响应基本网络结构 5.5 状态变量分析法

3-1引言 3-2傅氏变换的几种可能形式 3-3周期序列的DFS 3-4DFS的性质 3-5DFT--有限长序列的离散频域表示 3-6DFT的性质 3-7抽样Z变换--频域抽样理论 3-8利用DFT对连续时间信号的逼近