8.1 The Modeling Process: Theory and Practice 8.2 Estimation of All-Pole Models 8.3 Estimation Of Pole-Zero Models 8.4 Applications 8.4.1 Spectral Estimation 8.4.2 Speech Modeling 8.5 Harmonic Models and Frequency Estimation Techniques 8.6 Summary

9.1 Typical Applications of Adaptive Filters 9.2 Principles of Adaptive Filters 9.3 Method of Steepest Descent 9.4 Least-Mean-Square Adaptive Filters 9.5 Recursive Least-Squares Adaptive Filters 9.6 Fast RLS Algorithms for FIR Filtering 9.7 Tracking Performance of Adaptive Algorithms 9.8 Summary

5.0 概述 5.1 退化模型 5.2 常见退化模型及辨识方法 5.3 图像的无约束恢复 5.4 图像的有约束最小二乘恢复 5. 5 5. 5 几何畸变图像的恢复 5.6 超分辨率图像复原

一.判断线性系统 x(n) y(n) T[] 如果y(n)=[x1(n),y2(n)=T[x2(n) 有 Ta1x1(n)+a2x2(n)=a1[x1(n)+a2T[x2(n) 则系统为线性系统

3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结

一、开发工具 二、VisualDSP介绍 三、DSP汇编语言程序设计 四、DSP高级语言程序设计 五、汇编与高级语言的接口 六、链接描述文件 七、集成开发调试环境(DDE)

一、实时信号处理 二、并行处理技术的必要性、现状及发展 三、并行处理技术的分类 四、加速比与并行效率 五、并行处理模块介绍 六、并行算法研究

6.1 脉冲异步时序逻辑电路 6.2 电平异步时序逻辑电路 6.2.1 概述 6.2.2 电平异步时序逻辑电路的分析 6.2.3 电平异步时序逻辑电路反馈回路间的竞争 6. 3 电平异步时序逻辑电路的设计

2-1引言 信号与系统的分析方法有时域、变换域两种。 一、.时域分析法 1.连续时间信号与系统: 信号的时域运算,时域分解,经典时域分析法,近代时域分析法,卷积积分。 2.离散时间信号与系统: 序列的变换与运算,卷积和,差分方程的求解

3.1 离散傅里叶变换 离散傅里叶变换( DFT ) 的定义 3 2 离散傅里叶变换 离散傅里叶变换（DFT）的主要性质 3.3 频域采样 3 4 DFT的快速算法——快速傅里叶变换（FFT） 3.5 DFT（FFT）应用举例