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

2.1 引言 2.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFS） 2.3 离散傅里叶级数（DFS）的性质 2.4 有限长序列离散傅里叶变换（DFT） 2.5 离散傅里叶变换的性质 2.6 频域采样理论

§1.1 Introduction §1.2 Continue-time Signal §1.3 signal representation based on δ(t) §1.4 Linear time-invariant system §1.5 System unit impulse response §1.6 Fourier series of periodic signals §1.7 Fourier analyses of non-periodic signals—Fourier Transform §1.8 Fourier Transform of typical signals §1.9 Fourier Transform of typical signals §1.10 Properties of Fourier Transform §1.11 Fourier analyses of linear system

MATLAB® is a high-level language that includes matrix-based data structures, its own internal data types, an extensive catalog of functions, an environment in which to develop your own functions and scripts, the ability to import and export to many types of data files, object-oriented programming capabilities, and interfaces to external technologies such as COM, Java, programs written in C and Fortran, and serial port devices

MATLAB 是一个功能十分强大的系统，是集数值计算、图形管理、程序开发为一体的 环境。作为强大的科学计算平台，它几乎能满足所有的计算需求。在美国及其他发达国家的 理工科院校里，MATLAB 已成为了一门必修的课程，在科研院所、大型公司或企业的工程 计算部门，MATLAB 也是最为普遍的计算工具之一。 MATLAB 具有如下的优势和特点：

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

一、C54x寻址方式 二、C54x特殊寻址方式说明 三、C54x指令集 四、C54x特殊指令使用说明

1. 掌握基2时间抽取和基2频率抽取FFT算法的基本思想和方法 。 2. 了解基4时间抽取FFT算法的基本原理 。 3. 掌握实序列FFT计算，以及由N点序列FFT计算2N点序列FFT的方法 。 4. 掌握利用FFT计算IDFT的过程以及IFFT实现的原理 。  6.0 引言  6.1 基2时间抽取法  6.2 基2频率抽取法  6.3 IFFT  6.4 实序列FFT的高效算法  6.5 *基4和混合基 FFT算法(扩展部分)  6.6 *线性调频Z变换算法

一个周期为N的周期序列 可表示为： 这样的周期序列的Z变换是不收敛的。如果用离散傅里叶 级数表示，则可以讨论其收敛性。 用傅里叶级数表示，其基波频率为： 用复指数表示： 第k次谐波为： 由于是周期序列，且k次谐波也是周期为N的序列：