数字信号处理（时域离散随机信号处理+丁玉美版）的课件和课后习题答案

南京理工大学《随机信号处理笔记》 手写扫描版清晰工整

本文主要介绍对比了两种经典谱估计方法：周期图法与自相关法和三种参数谱估计法：直接求解yule-walker方程，Levinson-Durbin快速递推法与Borg算法的原理、编程过程、优劣分析，并比较了三种参数谱方法的估计性能，还分析了影响参数谱估计性能的参数，给出了五种分析方法的选择策略。本文还通过Matlab和Python两种编译平台，仿真得出实验结果。包含周期图法、自相关法以及三种参数谱估计法：直接求解yule-walker方程，Levinson-Durbin快速递推法与Borg算法的matlab和python代码。以及大量实验结果图。

南京理工大学2019年随机信号处理试卷

伪随机脉冲雷达信号处理，脉冲压缩、FFT

数字信号处理-时域离散随机信号处理-学习指导

数字信号处理-时域离散随机信号处理-丁玉美，书本内容涵盖前四章

平稳随机信号，三种常用的线性模型分别是AR模型（自回归模型Auto-regression model），MA模型（滑动平均模型Moving average model）和ARMA模型（自回归滑移平均模型Auto-regression-Moving average model）。

带手打书签 高清版 本书系统而深入地介绍了现代数字信号处理的基础和一些广泛应用的算法。全书共10章，分为四个部分。第一部分包括第1章～第4章，介绍了研究和学习现代数字信号处理的重要基础，包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波，这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用，是研究信号处理的基础性知识； 第二部分包括第5章和第6章，详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法； 第三部分为第7章和第8章，介绍了高阶统计量和循环统计量及其应用，对于非高斯随机信号和非最小相位系统，高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具； 第四部分包括第9章和第10章，是时频分析和小波变换原理及应用的概述，这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中，不单独成章。本书在写作中，除注重内容的先进性和系统性外，也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。

郑州大学随机信号处理大作业 附程序， Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。楼主拿了90+、4.0。