| 内容 |
1.随机信号定义和建模：随机信号统计描述；平稳性，遍历性定义；自相关函数（矩阵）定义及其估计，线性系统对随机信号特性的改变；
2.参数估计理论： 估计子的性能指标；随机信号均值，方差估计及其性能分析；经典估计算法，如最大似然、最小均方误差、最小二乘法的基本思想。
CRB推导的基本思路，掌握单变量CRB界的推导。
3.随机信号的线性滤波：维纳滤波，卡尔曼滤波的基本含义，因果、非因果维纳滤波的推导，最佳线性预测与滤波的关系。维纳滤波，卡尔曼滤波的应用
例子。
4.信号检测：信号检测的基本概念和应用，常用信号检测算法（能量检测，最大似然检测），了解信号检测的最新研究进展
5.自适应滤波：基本定义，LMS算法；RLS算法；自适应滤波器的应用；
6.功率谱估计：周期图法的基本原理，优缺点，AR模型参数谱估计的原理和详细方法。
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