• 4.1 各种傅立叶变换及其关系 • 4.2 快速付立叶变换(FFT) • 4.3 用FFT计算序列的频谱 • 4.4 时域采样中的频谱变换 • 4.5 连续信号的频谱计算 • 4.6 用反变换从频谱计算信号 • 4.7 用FFT计算能量 • 4.8 小结

• 3.1 序列信号的周期性和频率 • 3.2 离散时间傅立叶变换(DTFT) • 3.3 离散系统的频率特性 • 3.4 周期序列的频谱—离散傅立叶级数 • 3.5 离散傅立叶变换(DFT) • 3.6 DFT的特性 • 3.7 用DFT计算线性卷积

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电子科技大学：《计算电磁学 Computational Electronmagentics》课程教学资源（课件讲稿，有限差分法）第6章 时域有限差分法 III 6.1 激励源技术 6.2 集总参数电路元件的模拟 6.3 数字信号处理技术 6.4 应用举例（I）

引言 4.1 线性相位FIR数字滤波器的特性 4.2 窗口设计法（时间窗口法） 4.3 频率采样法 4.4 IIR与FIR数字滤器的比较

1.1 离散时间信号 1.2 采样 1.3 离散时间信号的傅里叶变换与Z变换 1.4 离散时间系统 1.5 系统的频率响应与系统函数

实验一 典型离散信号及其MATLAB实现 实验二 离散时间信号和离散时间系统 实验三 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法(FFT) 实验四 IIR数字滤波器的设计 实验五 FIR数字滤波器的设计（设计性实验）

 S1. Filters: devices of signal processing  Classic Filter  Optimal Filter  Adaptive Filter  S2. Adaptive filtering applications  S3. Stochastic processes  Partial characteristic: Autocorrelation Matrix (ACM)  PSD  Linear parametric model  S4. Mean Square Information Space

 Introduction  Periodogram and correlogram  Nonparametric methods  Parametric methods for Rational spectra  Parametric methods for line spectra  Filter-bank approach  Spatial methods

 S1. Introduction  S2. Conventional Kalman filter  S3. Example  S4. RLS and Kalman filtering  S5. Square-root information filter  S6. Square-root covariance filter  Better numerical properties than the conventional one  The square-root RLS algorithms are special cases