華北電力大學2018年博士生入學考試初試科目考試大綱(3106現(xiàn)代數(shù)字信號處理)
來源:華北電力大學 閱讀:4636 次 日期:2017-09-15 16:38:39
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科目代碼:3106

科目名稱:現(xiàn)代數(shù)字信號處理

一、 考試的總體要求

掌握數(shù)字信號處理的基本理論和信號分析方法,靈活運用所學的理論及方法解決復雜的時頻信號分析與譜估計問題。

二、 考試的內(nèi)容

1.基本概念:信號分類、離散信號與連續(xù)信號、時域離散系統(tǒng),相關函數(shù)、協(xié)方差函數(shù)與功率譜密度,離散隨機過程的統(tǒng)計特性、時間序列信號模型、時頻分布、諧波過程信號分析、各種濾波器及時域信號的線性與非線性變換等基本概念。

2.隨機信號的基本估計理論:估計性能準則,Bayes估計、線性均方估計、最優(yōu)線性無偏估計、最大似然估計、EM算法、最小二乘估計、最大后驗估計以及Sufficient Statistics與最有效估計。

3.信號濾波與時間序列預測:有限脈沖響應數(shù)字濾波器的設計、無限脈沖數(shù)字濾波器的設計,最優(yōu)濾波理論、Wiener濾波、Kalman濾波、自適應濾波;隨機信號的最優(yōu)預測、最優(yōu)平滑、Karhunen-Loeve展開、時間序列模型的最優(yōu)預測等。

4. 隨機信號譜分析:傳統(tǒng)譜估計方法、最大熵譜估計方法、極大似然譜估計方法、最小平方誤差譜估計等,同時理解ARMA模型、ESPRIT模型等。

5. 時頻分析:序列的離散Fourier變換、快速Fourier變換、短時Fourier變換、Gabor變換、小波分析框架理論、多分辨率分析等; Wigner分布在時頻分析中的作用,以及它的幾種改進與應用、時頻分布的性能評價等。

三、 考試的題型

選擇題、簡答題、計算題等類型

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