科目代碼：3106
科目名稱：現(xiàn)代數(shù)字信號處理
一、 考試的總體要求
掌握數(shù)字信號處理的基本理論和信號分析方法，靈活運用所學(xué)的理論及方法解決復(fù)雜的時頻信號分析與譜估計問題。
二、 考試的內(nèi)容
1.基本概念：信號分類、離散信號與連續(xù)信號、時域離散系統(tǒng)，相關(guān)函數(shù)、協(xié)方差函數(shù)與功率譜密度，離散隨機過程的統(tǒng)計特性、時間序列信號模型、時頻分布、諧波過程信號分析、各種濾波器及時域信號的線性與非線性變換等基本概念。
2.隨機信號的基本估計理論：估計性能準則，Bayes估計、線性均方估計、最優(yōu)線性無偏估計、最大似然估計、EM算法、最小二乘估計、最大后驗估計以及Sufficient Statistics與最有效估計。
3.信號濾波與時間序列預(yù)測：有限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器的設(shè)計、無限脈沖數(shù)字濾波器的設(shè)計，最優(yōu)濾波理論、Wiener濾波、Kalman濾波、自適應(yīng)濾波;隨機信號的最優(yōu)預(yù)測、最優(yōu)平滑、Karhunen-Loeve展開、時間序列模型的最優(yōu)預(yù)測等。
4. 隨機信號譜分析：傳統(tǒng)譜估計方法、最大熵譜估計方法、極大似然譜估計方法、最小平方誤差譜估計等，同時理解ARMA模型、ESPRIT模型等。
5. 時頻分析：序列的離散Fourier變換、快速Fourier變換、短時Fourier變換、Gabor變換、小波分析框架理論、多分辨率分析等; Wigner分布在時頻分析中的作用，以及它的幾種改進與應(yīng)用、時頻分布的性能評價等。
三、 考試的題型
選擇題、簡答題、計算題等類型
公眾號
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