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数字信号处理II复习提纲1有关后续课程和考试安排的通知考试安排：考试时间：2015-01-14（星期三）下午3：00---5：00地点：3C122，3C123教室答疑安排：答疑时间：2015年01月07日（星期三）下午3：00—5：00；2015年01月12日（星期一）下午3：00—5：00；答疑地点：科技实验楼西楼5楼515（会议室）注意事项：1）考试方式：闭卷2）座位安排：学号为单号的同学在3C123教室，学号为双号的同学在3C122教室；同排每人之间必须至少有一个空座位间隔。3）可带有四则运算和有函数运算的计算器，但不准带其它有较强存储能力的电子设备；4）只需带笔，不需带纸。5）考试总时间为120分钟。6）考试内容以课堂讲授内容为准。主要考察对各种算法原理和方法的掌握程度。类型有问答/填空、计算题、算法原理分析题、应用原理分析题等类型。数字信号处理II复习提纲2第〇章绪论主要掌握有关的基本基本概念：数字信号，数字信号处理，现代数字信号处理的主要内容，DSP应用实例与面临的挑战。第一章自适应滤波引言一线性滤波概念理解滤波器的概念及线性滤波、最优滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波的概念二维纳滤波(WeinerFiltering)掌握：维纳滤波问题,Weiner-Hopf方程,FIR维纳滤波计算及其最小均方误差计算方法,掌握正交原理，去相关滤波的概念,了解最优滤波与一般线性滤波的比较。三卡尔曼滤波(KalmanFiltering)了解卡尔曼滤波和维纳滤波的关系与区别及标量卡尔曼滤波.四自适应滤波(AdaptiveFiltering)掌握自适应滤波定义,原理框图,分类,自适应滤波算法选用的考虑因素。五自适应滤波应用了解自适应滤波应用的四种应用类别：系统辨识,自适应逆滤波系统,自适用噪音抵消,自适用谱线增强。掌握并能理解其中的应用原理，在实用中参考信号的获取。数字信号处理II复习提纲3第二章LMS自适应滤波一LMS算法了解性能误差曲面,从梯度算法的角度掌握LMS算法的原理,LMS算法公式,直接实现结构。二LMS算法稳定性分析了解均值收敛分析和均方收敛条件的意义和过程,掌握均值收敛条件和均方收敛条件、均方收敛时的最小误差和超量误差。三LMS算法性能分析掌握均值收敛和均方收敛下的时间常数计算方法,均方收敛下的失调的计算方法,了解自适应步长、滤波器长度、和信号特性(相关阵的特征值)对LMS算法性能的影响。四LMS算法变形掌握加洩放因子,符号算法归一化LMS算法的公式和原理,各种变形针对解决的问题.了解跟踪误差的概念.五级联型FIR梯度自适应滤波器和IIR梯度自适应滤波器掌握算法原理,不要求计算.第三章线性预测误差滤波一掌握线性预测误差滤波的定义和性质(与信号模型间的关系,最小相位特性,可预测信号)二掌握正向和反向预测误差的概念,正向和反向预测误差的关系,反向预测误差的性质.数字信号处理II复习提纲4三掌握阶次叠代关系----Livinson-Dubin算法.四掌握Lattice预测误差滤波器的结构,反射系数的性质,Lattice法求解反射系数(Burg法).五掌握FIR梯度自适应预测器、Lattice梯度自适应预测误差滤波器的原理和计算方法,了解IIR梯度自适应预测器的原理.第四章短时付里叶分析一理解时频分析概念,了解付里叶变换的时频分析特性二理解短时付里叶分析定义、两种解释、性质、时频分析特性三掌握离散短时付里叶分析反变换FBS法、OLA法第五章现代谱估计一掌握有关基本概念:功率谱密度定义，功率谱估计中的问题及谱估计方法分类二了解传统功率谱估计(非参数谱估计)方法的原理和算法,主要存在的问题和原因三理解最大熵谱估计原理，最大熵自相关外推原理，最大熵谱估计的解四理解参数模型法谱估计的步骤,三种模型及其之间的关系；AR模型谱估计的解(Yule-Walker方程),AR模型谱估计的性质。了解MA和ARMA模型谱估计的解的方法和性质.五白噪声中正弦波频率的估计理解：白噪声中正弦波频率的估计问题和定义、白噪声中正弦波序列的性质、基于一般谱估计的方法的白数字信号处理II复习提纲5噪声中正弦波频率的估计、基于最大似然法的白噪声中正弦波频率的估计；掌握基于特征分解（信号子空间，噪声子空间）的白噪声中正弦波频率的估计原理和方法。第六章同态信号处理一理解同态概念,掌握广义叠加原理,同态系统概念,同态系统的规范形式二了解乘法同态系统的规范形式实现原理和框图三掌握卷积同态系统规范形式实现原理和框图四掌握复倒谱的定义与性质和四种计算方法(按复倒谱定义计算;复对数求导数计算方法；最小相位序列的复倒谱的计算;递推计算方法)第七章最小二乘自适应滤波一掌握以下概念：线性LS估计问题，正交原理，正则方程二理解标准RLS自适应滤波器算法原理，存在的问题三掌握：最小二乘自适应滤波器的矢量空间分析基本方法，正向预测和后向预测误差滤波的矢量空间分析基本方法，时间更新和阶次更新思路和方法；理解：最小二乘滤波器的矢量空间分析中的投影矩阵和正交投影矩阵,角参量的物理意义。了解：LS准则下的预测误差滤波器的格形结构，最小二乘格形（LSL）自适应算法。五．了解快速横向滤波（FTF）自适应算法的算法原理，横向滤波算子，增益滤波器的概念。(结束)