现代信号处理笔记 0 课前准备
这是清华张颢老师现代信号处理课程的笔记。资料可在
https://download.csdn.net/download/u010993820/66181820
下载。视频参考
现代数字信号处理1 2019 张颢 01 第一讲1 课程介绍 - YouTube
先修课：微积分（calculus, working knowledge）、线性代数（linear algebra，working knowledge）、概率论（在这门课中熟悉）、信号与系统（可能需要一点probability）、复变量（最好知道）
课本（text book）：
1、Kay：Fundamental of Statistical signal processing（第一卷：估计；第二卷：检测），重点在第一卷
2、Haykin：Adaptive Filter Theory
3、Stoica、Moses：Spectral Analysis of Signal
涉及三方面内容：
- 线性估计，估计是信号处理关注的核心问题。
- 自适应滤波
- 谱分析
为1950~1980年信号处理的主要成果。
对知识的掌握要有系统性，来龙去脉要清楚，跑之前要先学会走。
内容贯穿四个词：线性、高斯、平稳、正交
神经网络是非线性，所获得的收益和遇到的麻烦是一样多的，性价比不高。线性能解决，非线性能不用就不用。
所研究的分布都是高斯分布，可以得到解析的、有价值的、合理的结论，多是高斯的。
平稳性，型号的特性随时间保持不变。
正交，总是希望把处理问题简单化，简单就意味着正交。
1980至今，非线性、非高斯、非平稳、非正交
- Notes（Very important），课程的难度，不在数学不好，而是对符号不熟悉，思维没有在符号上流转。（课上、下课整理、考前复习，至少写三遍）
- Effective reading，看文献看不懂，没法深入进去，只看了皮毛，在文献里，课本里，看到的所有符号，都要写下来。人会在看不懂的时候主动选择跳过，只看自己能看懂的，所以对符号太容易跳过了。写下来，弄懂。
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