一、理解功率谱估计的基本概念 二、掌握随机信号处理的各种运算 三、掌握经典功率谱估计的各种方法 四、掌握AR模型功率谱估计方法 五、掌握现代谱估计的各种非参数方法

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

6.1 引言 6.2 连续小波变换 6.3 离散小波变换 6.4 小波分析的应用

2.1 引言 2.2 维纳滤波器的离散形式——时域解 2.3 离散维纳滤波器的z域解 2.4 维纳预测 2.5 卡尔曼(Kalman)滤波

盲系统辨识 盲源分离(BSS, Blind Source Separation) 独立分量分析 (ICA, Independent Component Analysis) 信道盲均衡 盲波束形成

北方工业大学：电子信息工程专业留学生《Digital Signal Processing》（数字信号处理）课程教学大纲

《数字信号处理》课程教学课件（2020讲稿）第四章 快速傅里叶变换 §4-4 按频率抽取（DIF）的FFT算法（Sande-Tukey算法）

《数字信号处理》课程教学课件（2020讲稿）第四章 快速傅里叶变换 §4-3 按时间抽取（DIT）的FFT算法（Cooley-Tukey算法）

《数字信号处理 Digital Signal Processing（B）》教学资源（参考资料）Digital Signal Processing Principles, Algorithms, and Applications Third Edition（John G. Proakis、Dimitris G. Manolakis）

北京交通大学：《数字信号处理》课程教学课件（讲稿）第二章 离散傅里叶变换（小结）