2011年空军工程大学3031随机数字信号处理(A卷)考博真题试题

数字信号处理--较完整的介绍

6.2 连续小波变换6.2.1 从短时傅里叶变换到小波变换由第五章时频分析部分的介绍可知，短时傅里叶变换通过引入一个滑动的窗函数w(t)，然后对窗函数内的信号与窗函数的乘积进行傅里

北京交通大学信息科学研究所引论（5）自适应理论：1967年由B.Widrow提出，发展 迅速。它可以在缺乏信号和噪声先验统计知识的 情况下，实现均方意义下最佳滤波和预测。广泛 应用

相关卷积定理：卷积的相关函数等于相关函数的卷积e(n)=a(n)*b(n)f(n)=c(n)*d(n) ref(m)=rac(m) * rbd(m)ryy(m)= rxx(m)*v

qqH(z)B(z) A(z)bkzkkp0 akzk(1kz1)k1 p(1kz1)k0k1P x(xz)w 2H (z)H (z 1)2 w0式中，ak, bk都是实数，a0=

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第五章 时 频 分 析 第五章 时 频 分 析5.1 引言 5.2 短时傅里叶变换 5.3 维格纳变换(WD) 5.4 时域离散信号的维格纳变换 5.5 时频分布的统一表示式 5.

第六章 小波分析的基本原理及其应用现如今，信号处理已经成为当代科学技术的重要组成部分。 众所周知，信号处理的目的是准确的分析、正确的诊断、 编码 压缩和量化、快速传递或存储、 精确

part1常用数字信号处理

数字信号处理-时域离散随机信号处理(丁玉美)第二章习题答案

数字信号处理基本概念

随机数字信号处理(王宏禹著)思维导图

数字信号处理-绪论ppt课件

数字信号处理—时域离散随机信号处理(丁玉美)第三章习题答案

实验一 维纳滤波器设计设计一维纳滤波器。(1)产生三组观测数据，首先根据()(1)()s n as n w n =-+产生信号()s n ，将其加噪(信噪比分别为20,10,6dB dB dB )，得到观测数据123(),(),()x n x n x n 。(2)估计()i x n ，1,2,3i =的AR 模型参数。假设信号长度为L ，AR 模型阶数为N

数字信号处理 随机信号的功率谱密度

数字信号处理学习心得一、课程认识和内容理解《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连

数字信号处理 随机信号分析

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