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现代数字信号处理-华中科技大学研究生院

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现代数字信号处理

现代数字信号处理

无线信道的估计、均衡与信道分配
4/5G移动通信中的多用户检测和智能天线 软件无线电技术


加密、认证
网络信号处理
4.3 信号处理发展趋势
随机信号 处理
统计信号 处理
确定性信号处理 Deterministic Signal processing
Statistical SP
技术分类
统 计 过 程 分 析
3.2 主要方法 (2/4)

基于模型的方法 信号产生过程的参数模型 分析: 线性预测 参数谱估计 滤波: 最优线性滤波器 维纳滤波器，卡尔曼滤波器 自适应滤波器
3.3 主要方法 (3/4)

统计信号处理方法 信号统计模型 贝叶斯估计 分析: 参数估计 隐马尔科夫模型 滤波: MAP, ML, LS
现代信号处理
教材事项
教材：
① 《现代数字信号处理》 姚天任等编，华中科技大学出 版社 ② 《现代数字信号处理》王炳和 西安电子科技大学出版 社 参考书： ①张贤达，现代信号处理，北京：清华大学出版社， 2002年10月。 ②Mitra，数字信号处理，北京：清华大学出版社， 2001年9月（影印版）。 ③胡广书，现代信号处理教程，北京：清华大学出版社， 2004年11月。 ④皇甫堪等，现代数字信号处理，北京：电子工业出版 社，2004年6月。

4.1 信号处理与现代通信
新的信号处理方法：

高阶统计量方法 盲信号处理方法 小波变换 神经网络信号处理方法 量子信号处理方法
4.2 信号处理与现代通信

信号处理在现代通信中的应用： 接入网的宽带化－ADSL

CDMA 语音、图像和视频信息的压缩与传输，分发，转码

华科非全日制研究生集成电路

华科非全日制研究生集成电路

华科非全日制研究生集成电路华中科技大学非全日制研究生集成电路专业是一个备受关注的研究领域。

随着电子技术的飞速发展，集成电路已经成为现代社会中不可或缺的一部分。

在这个领域中，华中科技大学非全日制研究生的培养和研究成果备受瞩目，为推动国内集成电路领域的发展做出了重要贡献。

集成电路是电子技术领域的一个重要分支，其在通信、计算机、医疗等领域发挥着重要作用。

华中科技大学非全日制研究生在集成电路领域的研究涵盖了数字电路、模拟电路、射频电路等多个方面，为学术界和产业界提供了很多有价值的研究成果。

华中科技大学非全日制研究生集成电路专业的研究方向有很多，比如数字信号处理、混合信号集成电路设计、功率集成电路等等。

这些研究方向涉及了不同的技术和理论，为学生提供了更广阔的研究空间。

在研究生阶段，学生需要完成一定的课程学习和科研任务。

华中科技大学非全日制研究生集成电路专业的课程设置很有针对性，涵盖了数字电路设计、模拟电路设计、射频电路设计等多个重要课题。

通过这些课程的学习，学生可以系统地掌握集成电路领域的理论知识和实际操作技能。

除了课程学习，华中科技大学非全日制研究生还需要积极参与科研项目。

学校有多个集成电路研究团队，他们在数字信号处理、混合信号集成电路设计、功率集成电路等方面开展了很多有意义的研究工作。

学生可以选择加入这些研究团队，参与相关研究项目，提升自己的科研能力。

在研究生期间，学生还需要完成一定的毕业论文。

毕业论文是对学生在研究生阶段所学所悟的一次总结和展示。

华中科技大学非全日制研究生集成电路专业的毕业论文通常涵盖了前沿技术或者具有实际应用意义的课题，要求学生提出独立的见解和创新性的研究成果。

在毕业论文的撰写过程中，学生需要认真查阅文献，分析问题，提出解决方案，最终形成一篇完整的论文。

对于华中科技大学非全日制研究生集成电路专业的学生来说，毕业论文是一个重要的机会，可以展示自己在集成电路领域的研究成果和学术水平。

总的来说，华中科技大学非全日制研究生集成电路专业是一个充满挑战和机遇的领域。

《现代信号处理》教学大纲

《现代信号处理》教学大纲

《现代信号处理》教学大纲适用专业：信息与通信工程、物联课程性质：学位课网工程、电子与通信学时数：32 学分数： 2课程号：M081001 开课学期：秋季第(1)学期大纲执笔人：何继爱大纲审核人：陈海燕一、课程的地位和教学目标现代信号处理作为信息类专业研究生的一门专业基础课，是在传统数字信号处理基础上，基于概率统计的思想，用数理统计、优化估计、线性代数和矩阵计算等工具，研究有限数据量的随机信号的分析与处理，且系统可能是时变、非线性的，它是近代才发展起来的前沿学科。

主要讨论基于信号模型分析和滤波的基本理论和基本方法；以现代谱估计和自适应滤波为核心内容，并介绍现代信号处理的新技术。

该课程为众多信号处理的应用领域打下基础，包括通信、声学、图像、雷达、声纳、生物医学等领域的信号处理。

本课程的知识目标是使学生牢固掌握现代信号处理一些最基本的理论、方法和应用，并能跟踪和学习新的理论、方法和技术；内容涉及随机信号统计分析、现代谱估计、自适应滤波器、时频分析与二次型时频分布、信号多速率变换、盲信分离和阵列信号处理方法等；建立现代信号处理的知识体系，对课程内容总体把握；具有一定的实验和模拟仿真的基本知识。

了解现代信号处理重要新技术的发展趋势，为从事信息与通信工程及相关电子系统的工程设计打下坚实的基础。

本课程的能力目标是通过课程的学习提高学生的分析计算方法、演绎推理方法和归纳法等基本数学处理方法；运用数学、物理及工程概念及方法发现问题、分析问题和解决问题的能力，以及理论与实际相结合的能力；能够触类旁通，提高学生的科学学习方法；掌握通信学科的信号分析与处理基本理论和技能，思路开阔，具有运用所学知识的能力、搜集和提炼信息的能力、团队合作能力、表达能力和创新能力等。

本课程的专业素质目标通过本课程的课堂学习、单元知识及章节总结、习题及专题研讨培养学生培养良好严谨的科学研究态度和正确的思维方法，使学生敢于提出问题、善于分析问题和解决问题的能力及具有团队合作精神。

《现代数字信号处理》习题ex02(华中科大)

《现代数字信号处理》习题ex02(华中科大)

Advanced Signal and Image ProcessingProfessor:A.Mohammad–DjafariExercise number2:Modeling and parameter estimationPart1:Parametric modeling and estimationCase of sinusoids:We observed a signal f(t)which we consider to be periodic and model it by f(t)= a sin(2πt/T+φ).We have samples of this signal every1hour∆=1h and have observed it during4days(4×24=96hours).1.Assume we know T=24h.Propose methods to estimate a andφ.Test your methodusing Matlab programming[a,phi]=estimate a(f,T);2.Now,propose methods to estimate T,a andφ.Test your method using Matlabprogramming[T,a,phi]=estimate1Sinus1sinus(f,Delta);Now consider the more general modelf(t)=Kk=1[a k cos(kπt/T)+b k sin(kπt/T)]1.Assume we know T=24h and we know K.Propose methods to estimate a k and b k.Test your method using Matlab programming[a,b]=estimate a(f,K,T);2.Assume K is given,propose methods to estimate T,a k and b k.Test your methodusing Matlab programming[T,a,b]=estimate1Gauss1Gauss(f);Now consider the more general modelf(t)=Kk=1a k N(m k,v k)1.Assume we know K,m k and v k.Propose methods to estimate a k.Test your methodusing Matlab programming a=estimate a(f,m,v);12.Assume K is given,propose methods to estimate m k v k and a k.Test your methodusing Matlab programming[m,v,a]=estimateARAR(f,K);3.Now,propose a method to estimate K too.Case of AR models:Consider a signal f(t)which is modeled by the following AR modelf(t)=Kk=1a k f(t−k∆)+ǫ(t)whereǫ(t)∼N(0,v),∀t andδ=1.1.Assume we know K and v.Propose methods to estimate a k.Test your methodusing Matlab programming a=estimate a(f,K,v);2.Assume K is given,propose methods to estimate v and a k.Test your method usingMatlab programming[a,v]=estimate。

华中科技大学电信06级保研经验

华中科技大学电信06级保研经验

******************************概况******************************/通信0603 凌某三年加权90.19排名2/215加分成绩93.19排名3/215综合成绩89.37排名1/29保送本校宽带无线通信刘应状老师由于凌某大三的时候仍对保研一无所知，渴望有傻瓜式的说明，因而在此详尽列举了保研全过程及各种细则，自认为能让所有人完全了解保研。

但是如此一来，本文未免有累赘之处，而且附录比正文更长、更重要，敬请注意。

/******************************保研全过程******************************/在保研途中，凌某缺乏主见，受羊群效应影响严重，对各高校缺乏了解，报考得甚是盲目。

希望学弟学妹们明察秋毫、引以为戒。

2009.07.18王辅导员获知凌某专业排名前三，来电介绍清华语音信号处理的学长。

本人经过慎重考虑，不愿意读博。

2009.07～2009.08上网了解、打听中科院各个研究所的情况。

2009.08.29网申中国科学院计算与通信工程学院计算机应用技术移动计算与智能移动应用。

2009.08.30网申中国科学院信息科学与工程学院通信与信息系统移动无线通信、数字通信、无线网络安全。

2009.09.02获知北邮三大牛导之一——张平的实验室主页。

发邮件至张平导师组（基本信息、简历）。

2009.09.06得知身边同学均报考电子所保底。

网申中国科学院电子学研究所通信与信息系统高速数字信号处理及其硬件实现。

2009.09.07收到张平导师组官话回复（需要最终排名）。

教务科张贴3年原始加权（不计专业选修课成绩）。

2009.09.08受到教母储同学的启发，重心偏向北邮，并考虑中科院计算所网络技术研究中心。

网申中国科学院计算技术研究所计算机系统结构（张玉军老师）。

受到拽妹程同学的启发，坚决不直博（针对清华北大）。

2009.09.10到南一楼学工组办公室提交《电信系本科生申请赴香港科技大学攻读博士学位申请表》。

现代数字信号处理课程的教学改革与实践

现代数字信号处理课程的教学改革与实践

现代 数字 信号处 理课 程具 有数学 理论 推导 较 多 、 内容广泛 、 概念抽象等特 点。由于工科研究生 的数学理 论水平普遍 不高 ， 同时课程 的学时有 限 ， 教学方 法不 若 当 ， 生一方面在学 习过程 中常感到枯燥 乏 味 ， 以理 学 难 解和掌握 ； 另一方面易造成 学生畏惧学 习的心理 ， 失去 学 习兴趣 。现代数字信号处 理同时是一 门 以算法 为核 心， 实践性 很强的课程 ， 法的应用实现 主要基 于计 其算 算机 的数值计算 。 如果 教师采 用传 统的教学方式 ， 主要 讲授基础理 论和算法 的推 导 ，学生则 主要 利用大 量 的 公式 、 算法及推导进行学 习和解题 ， 而忽视让学 生采用 计算 机动手设计 、 调试 和分析课程 中大量 的 、 用性较 应 强的 内容 ， 会使 得学生感觉该课程 是一 门数 学理论课 ，
向研 究型教 学转化 。
关键词 ： 现代数字信 号处理 ； 学； Ｔ Ａ 教 学示例 教 ＭＡ Ｌ 。
文章编号 ：６４ ９２ （ｏ ２ ０ — ０３ ０ １７ — ３ ４ ２ ｌ ）６ ０ ９ － ２
随着计算机和微处理 器技术 的迅速发展 ，学 科 间
【 课题成果】
现代数 字信号处理课程 的教学改革 与实践
高 远， 袁海英 ， 艳 吴 （ 广西工学 院 电子信息与控制工程 系 ， 广西 柳 州 ５５ ０ ） ４ ０ ６
摘要 ： 针对现代数字信号处理的课 程特 点 ， 开展课程的教学改革与实践 ， 建立基 于ＭＡ 实现 的教 学示例 ， Ｔ 并应 用于课 堂与实践教 学 ， 于提 高教 学质 量 ， 学生的研 究能力和创新 能力 ， 进课程 由传 统课 堂教 学 有助 培养 且促
的交 叉与融合 ， 数字信 号处理技术得 到 了飞速 发展 ， 出 现 了以现代滤波器技术 、 现代谱分析 理论 、 能信 息处 智 理方 法等 为标 志的现 代数 字信 号处理 理论及 技术 ， 并 广泛 应用 于现代通 信 、 新型 雷达 、 精确遥 测 、 医疗 等众 多领域 。目前 ， 现代数 字信号处理课程主要面 向研究生 层次学生开设 。由于该课程 的理论性 和实践 性都很强 ， 且其基本 原理和方法 已广 泛应用于各 领域 ，因此 教师 教好和学生学好该课程都很重要 。 课 程特点及传统教 学中存在 的困难

现代数字信号处理 (姚天任 著) 华中科技大学出版社 课后答案1


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即RY (m) 2 (m) a[ RY (m 1) RY (m 1)]
由此可见,{Y (n)}为一阶马尔可夫过程。
w.
k{1, 2 ,M }
1、 11：解
x（n） 为最小相位序列，则有 z i 1，i 1， 2， 3， M。
z 由Z变换的性质Y（z） X（ ），要使Y（z）为最小相位序列，即使 a
2 { y 0 , y1 }, e0 { y 0 , y1 }, 故e0 2 , 即E[ 2 e0 ] 0
T T T
1 4 ˆ （0） R yn yn 1 YY 5 n 0
1 3 ˆ（ R ） y n 1 y n 0.8 YY 1 5 n 0
1 ˆ （4） R y 4 y 0 0.2 YY 5
ˆ （m） R [1,0.8,0.6,0.4,0.2] YY
ˆ ( z) S YY ˆ （k ) z R
YY N 1 k
m 0,.1, ,4
k N 1
4 ˆ （k ) z k 1 [5 4 z 1 3 z 2 2 z 3 z 4 4 z 3z 2 2 z 3 z 4 ] R YY 5 k 4
R31 1 1 1 2 1 y1 {E[ y（ ]E （ [ y 2 R21 R11 y1） ] [ y 2 R21 R11 y1 ]} 3 y 2 R21 R11 y1） R11 R R R21 R31 R31 R （R R R21 R31） y 2 21 32 11 y1 y1 32 11 R11 R11 （R22 R11 R21 R12） R22 R11 R21 R12

《现代数字信号处理》各章习题-电子文本


y (n) = x(n) + f (n) ，其中 f (n) 是已知的确定性序列。试求 y (n) 的均值 my (n) 和自相
关 ry ( k , l ) 。 2.3 设离散时间随机过程 x(n) 是如下产生： x( n) =
2
k =1
∑ a(k ) x(n − k ) + w(n) ，其中 w(n) 是
1 −1 1 z ) /(1 − z −1 ) ，它受零均 2 3 值的指数相关噪声 x(n)的激励产生随机过程 y ( n) = x( n) ∗ h( n) 。已知 x(n)的自相关序列 1 k 为 rx (k ) = ( ) ，试求： 2 (a) y (n) 的功率谱 Py ( z ) ； (b) y (n) 的自相关序列 ry (k ) ；
N N ), n = 0,1,..., − 1 ，其中 N 是偶数。 2 2 (a) 证明 x(n) 的 N 点 DFT 仅有奇次谐波，即：k 为偶数时， X (k ) = 0 。 (b) 证明如何由一个经过适当调整的序列的 N/2 点 DFT 求得 x(n) 的 N 点 DFT。
1.18 一个特定的计算机辅助滤波器设计的结果是如下的二阶因果滤波器： 1 + 2 z −1 + z −2 H ( z) = 1 − 2 z −1 + 1.33 z −2 试证明这个滤波器是不稳定的，并求一个和 H ( z ) 有相同幅频响应的因果稳定滤波器。 1.19 一个离散时间线性移不变系统的系统函数是 H ( z ) ，假设 H ( z ) 是 z 的有理函数，且 H ( z ) 是因果稳定的。试判断下面哪个系统是因果的，哪个是稳定的： (a) G ( z ) = H ( z ) H ∗ ( z ∗ ) 。 (c) G ( z ) = H ( z −1 ) 。 (b) G ( z ) = H ' ( z ) ，这里 H ' ( z ) = (d) G ( z ) = H (− z )

中国科学院大学现代数字信号处理课程课件资料

课程目标： 强化专业基础
引导研究
2
考核、考试方法
平时作业 15% 上机作业 25% 闭卷考试 60%
课件下载：课程网站
参考书
➢Alan V. Oppenheim, Alan S. Willsky, S.Hamid Nawab,《信号与系统》, (第2版)（英文版） ，电子工业出版社，北京，2015。
y*(t
)dt
1
X ()Y *()d
2
|
x(t)
|2
dt
1
|
X
( )
|2
d
2
卷积定理
(x y)(t) x( ) y(t )d X ()Y ()
自相关定理
r(t) :
x(
)*
x(t
)d
R( )
|
X ( ) |2
7
离散时间傅里叶变换（DTFT）
离散非周期序列 x(n) 如果绝对可和，则有离散时间傅里叶变换
正弦和余弦函数的代数和：
x(t )
a0 2
an
n1
cos nt
bn
sin nt,
或
x(t) cn e jnt .
n 1
2
T
扩展概念：
1、正交基 概念 2、时域周期函数 频域离散谱
3、收敛性：当 是x连(t续) 可微周期函数，级数一致收敛。 当 在周期T上x(平t)方可积，级数均方收敛。
5
X (e j ) x(n)e jn
n
重要事实：
x(n) 1 X (e j )e jnd
2
（1）描述和分析物理事实的最重要工具。
（2）承袭了（连续时间）傅里叶变换的重要基本性质。

现代数字信号处理-华中科技大学研究生院


5.1 三阶相关和双谱的定义及性质 5.2 累量和多谱的定义及性质 5.3 累量和多谱估计 5.4 基于高阶谱的相位谱估计 5.5 基于高阶谱的参数模型估计 第六章：仿真报告讨论（可选、4 学时） 6.1 LMS 算法仿真 6.2 RLS 算法仿真 6.3 LSL 算法仿真 6.4 FTF 算法仿真 6.5 AR(p)模型和 MA(q)模型算法仿真 6.6 PHD 算法和 MUSIC 算法仿真
附件 5．电信 学院（系、所）全英 研究生课程简介(中英文各一份)
课程名称：现代数字信号处理 课程类型：□ 博士专修课程 考核方式： 全英文考试 适用专业： 信息与通信工程 总学时：48
√ 硕士专修课程 □
课程代码：181.501
教学方式：全英文讲授
√ 硕士 适用层次：□
□
博士
开课学期： 秋季
学分：3
课程教学目标： 本课程是《数字信号处理》的后续课程，主要学习数字信号处理学科中的现 代理论、方法和技术。本课程主要介绍最佳线性滤波理论原理、自适应滤波理论 及算法、现代谱估计理论及方法，同态滤波理论，高阶谱估计理论。通过本课程 的学习，为现代信号处理理论和方法的应用打下良好的基 课程大纲： （章节目录） 第一章：最佳线性滤波器（8 学时） 1.1 维纳滤波的标准方程 1.2 维纳-霍夫方程的求解 1.3 维纳滤波的均方误差 1.4 因果 IIR 维纳滤波器的设计与计算 1.5 标量卡尔曼滤波器和矢量卡尔曼滤波器 第二章：自适应滤波器（18 学时） 2.1 自适应滤波原理 2.2 自适应线性组合器 2.3 均方误差性能曲面 2.4 二次性能曲面的基本性质 2.5 最陡下降法 2.6 学习曲线和收敛速度 2.7 LMS 算法 2.8 权矢量噪声和失调量 2.9 RLS 算法 2.10 IIR 滤波器的 LMS 算法 2.11 最小二乘（LS）自适应滤波器 2.12 LSL 自适应算法 2.13 FTF 自适应算法 2.14 自适应滤波器的应用 第三章：功率谱估计（14 学时） 3.1 引言 3.2 谱估计的参数模型方法 3.3 AR 模型的 Yule-Walker 方法 3.4 Levinson-Durbin 算法 3.5 AR 谱估计的性质 3.6 格型滤波器 3.7 AR 模型参数提取方法 3.8 MA 和 ARMA 模型谱估计 3.9 白噪声中正弦波频率的估计 第四章：同态滤波（4 学时） 4.1 广义叠加原理 4.2 乘法同态系统和卷积同态系统 4.3 复倒谱的定义和性质 4.4 复倒谱的计算方法 第五章：高阶谱估计（可选、4 学时）
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5.1 三阶相关和双谱的定义及性质 5.2 累量和多谱的定义及性质 5.3 累量和多谱估计 5.4 基于高阶谱的相位谱估计 5.5 基于高阶谱的参数模型估计 第六章：仿真报告讨论（可选、4 学时） 6.1 LMS 算法仿真 6.2 RLS 算法仿真 6.3 LSL 算法仿真 6.4 FTF 算法仿真 6.5 AR(p)模型和 MA(q)模型算法仿真 6.6 PHD 算法和 MUSIC 算法仿真
先修课程要求：数字信号处理、随机过程、矩阵论 课程组教师姓名 杨灵 王殊 马莉 朱明 职 称 专 业 年 48 56 39 33 龄 学术方向 信息与通信工程 信息与通信工程 信息与通信工程 信息与通信工程
副教授 教授 副教授 副教授
通信 通信 通信 通信
课程负责教师留学经历及学术专长简介： 杨灵：副教授，主讲“数字信号处理”和“现代数字信号处理”课程； 研究方向为扩频通信、通信系统及信号处理；主持和参加各种科研项目 10 多项。
课程教学目标： 本课程是《数字信号处理》的后续课程，主要学习数字信号处理学科中的现 代理论、方法和技术。本课程主要介绍最佳线性滤波理论原理、自适应滤波理论 及算法、现代谱估计理论及方法，同态滤波理论，高阶谱估计理论。通过本课程 的学习，为现代信号处理理论和方法的应用打下良好的基 课程大纲： （章节目录） 第一章：最佳线性滤波器（8 学时） 1.1 维纳滤波的标准方程 1.2 维纳-霍夫方程的求解 1.3 维纳滤波的均方误差 1.4 因果 IIR 维纳滤波器的设计与计算 1.5 标量卡尔曼滤波器和矢量卡尔曼滤波器 第二章：自适应滤波器（18 学时） 2.1 自适应滤波原理 2.2 自适应线性组合器 2.3 均方误差性能曲面 2.4 二次性能曲面的基本性质 2.5 最陡下降法 2.6 学习曲线和收敛速度 2.7 LMS 算法 2.8 权矢量噪声和失调量 2.9 RLS 算法 2.10 IIR 滤波器的 LMS 算法 2.11 最小二乘（LS）自适应滤波器 2.12 LSL 自适应算法 2.13 FTF 自适应算法 2.14 自适应滤波器的应用 第三章：功率谱估计（14 学时） 3.1 引言 3.2 谱估计的参数模型方法 3.3 AR 模型的 Yule-Walker 方法 3.4 Levinson-Durbin 算法 3.5 AR 谱估计的性质 3.6 格型滤波器 3.7 AR 模型参数提取方法 3.8 MA 和 ARMA 模型谱估计 3.9 白噪声中正弦波频率的估计 第四章：同态滤波（4 学时） 4.1 广义叠加原理 4.2 乘法同态系统和卷积同态系统 4.3 复倒谱的定义和性质 4.4 复倒谱的计算方法 第五章：高阶谱估计（可选、4 学时）
附件 5．电信 学院（系、所）全英 研究生课程简介(中英文各一份)
课程名称：现代数字信号处理 课程类型：□ 博士专修课程 考核方式： 全英文考试 适用专业： 信息与通信工程 总学时：48
√ 硕士专修课程 □
课程代码：181.501
教学方式：全英文讲授
√ 硕士 适用层次：□
□
博士
开课学期： 秋季
学分：3
全英文教材： 主要参考书： 1. Dimitris G. Manolakis, Vinay K. Ingle, Stephen M. Kogon ,Statistical and Adaptive Signal Processing, McGraw Hill,2003. 2. Simon O. Haykin , Adaptive Filter Theory (4th Edition), Prentice-Hall,2001. 3. Petre Stoica ,Randolph L. gnals, Prentice-Hall,2005. 4. Saeed V. Vaseghi, Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction (Second Edition), John Wiley & Sons Ltd,2000. 5.姚天任，孙洪，现代数字信号处理，华中科技大学出版社，2005 年。 6.张贤达，现代信号处理（第二版） ，清华大学出版社，2002 年。