現(xiàn)代數(shù)字信號處理與噪聲降低（第3版）

第1章　緒論
　　1．1　信號與信息
　　1．2信號處理方法
　　1．2．1　基于變換的信號處理
　　1．2．2　基于模型的信號處理
　　1．2．3　貝葉斯統(tǒng)計信號處理
　　1．2．4　神經(jīng)網(wǎng)絡
　　1．3　數(shù)字信號處理的應用
　　1．3．1　自適應噪聲抵消
　　1．3．2　自適應噪聲削弱
　　1．3．3　盲信道均衡
　　1．3．4　信號分類與模式識別
　　1．3．5　語音的線性預測建模
　　1．3．6　音頻信號的數(shù)字編碼
　　1．3．7　噪聲中的信號檢測
　　1．3．8　波形的方向接收：波束形成
　　1．3．9　杜比降噪
　　1．3．10　雷達信號處理：多普勒頻移
　　1．4采樣與模-數(shù)轉(zhuǎn)換
　　1．4．1　模擬信號的采樣與重建
　　1．4．2　量化
　　參考文獻
第2章　噪聲與失真
　　2．1　引言
　　2．2　白噪聲
　　2．2．1　帶限白噪聲
　　2．3　有色噪聲
　　2．4　脈沖噪聲
　　2．5　暫態(tài)噪聲脈沖
　　2．6　熱噪聲
　　2．7　散粒噪聲
　　2．8　電磁噪聲
　　2．9　信道失真
　　2．10　回波和多徑反射
　　2．11　噪聲的建模
　　2．11．1　加性高斯白噪聲模型
　　2．11．2　噪聲的隱馬爾可夫模型
參考文獻
第3章　概率與信息論模型　
第4章　貝葉斯推斷
第5章　隱馬爾可夫模型　
第6章　最小二乘誤差濾波器
第7章　自適應濾波器
第8章　線性預測模型
第9章　功率譜與相關函數(shù)
第10章　內(nèi)插
第11章　譜幅度估計　
第12章　脈沖噪聲
第13章　暫態(tài)噪聲脈沖
第14章　回波抵消
第15章　信道均衡及盲解卷積
第16章　噪聲中的語音增強
第17章　無線通信中的噪聲
常用符號說明　
縮寫