第1章　离散时间信号与系统　1.1　离散时间信号与系统基础 1.1.1　离散时间信号的定义与分类 1.1.2　离散时间信号的差分和累加 1.1.3　离散时间系统定义及LTl特性 1.1.4　LTl离散时间系统响应——卷积和 1.1.5　离散时间信号相关函数及卷积表示　1.2　离散时间信号与系统的傅里叶分析 1.2.1　复指数信号通过LTl系统的响应 1.2.2　离散时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换 1.2.3　傅里叶变换的性质 1.2.4　离散时间系统频率响应与理想滤波器 1.2.5　离散时间信号的DFT和FFT　1.3　离散时间信号的Z变换 1.3.1　2变换的概念 1.3.2 2变换的性质 1.3.3　离散时间系统的z域描述——系统函数 1.3.4　离散时间系统的方框图和信号流图表示　1.4 LTl离散时间系统性能描述 1.4.1　系统的记忆性 1.4.2　系统的因果性 1.4.3　系统的可逆性 1.4.4　系统的稳定性和最小相位系统 1.4.5　线性相位系统与系统的群时延　1.5　离散时间系统的格型结构 1.5.1　全零点滤波器的格型结构 1.5.2　全极点滤波器的格型结构　1.6 连续时间信号的离散化及其频谱关系　　1.7　离散时间实信号的复数表示 1.7.1　离散时间解析信号（预包络） 1.7.2　离散时间希尔伯特变换 1.7.3　离散时间窄带信号的复数表示（复包络） 1.8　窄带信号的正交解调与数字基带信号 1.8.1　模拟正交解调与采集电路原理 1.8.2　数字正交解调与采集电路原理 1.8.3　基带信号的随机相位与载波同步 1.9　多相滤波与信道化处理 1.9.1　横向滤波器的多相结构 1.9.2　信号的均匀信道化 1.9.3　基于多相滤波器组的信道化原理 习题 参考文献第2章　离散时间平稳随机过程 2.1　离散时间平稳随机过程基础 2.1.1　离散时间随机过程及其数字特征 2.1.2　离散时间平稳随机过程及其数字特征 2.1.3　遍历性与统计平均和时间平均 2.1.4　循环平稳性的概念 2.1.5 随机过程间的独立、正交、相关　2.2　平稳随机过程的自相关矩阵及其性质 2.2.1 自相关矩阵的定义 2.2.2 自相关矩阵的基本性质 2.2.3 自相关矩阵的特征值与特征向量的性质　2.3　离散时间平稳随机过程的功率谱密度 2.3.1　功率谱的定义 2.3.2　功率谱的性质 2.3.3　平稳随机过程通过LTl离散时间系统的功率谱 2.4　离散时间平稳随机过程的参数模型 2.4.1　Wold分解定理 2.4.2　平稳随机过程的参数模型 2.5　随机过程高阶累积量和高阶谱的概念 2.5.1　高阶矩和高阶累积量 2.5.2　高阶累积量的性质 2.5.3　高阶谱的概念 习题 参考文献第3章　功率谱估计和信号频率估计方法第4章　维纳滤波原理及自适应算法第5章　维纳滤波在信号处理中的应用第6章　最小二乘估计理论及算法第7章　卡尔漫滤波第8章　阵列信号处理与空哉滤波第9章　盲信号处理索引常用符号表