本書系統和深入地介紹了現代數字信號分析和處理的基礎以及一些廣泛應用的算法。 前4 章介紹了研究和學習現代數字信號處理的重要基礎, 包括隨機信號模型、 估計理論概要、 最優濾波器理論、 最小二乘濾波和卡爾曼濾波, 這些內容是信號處理統計方法的基礎性知識; 第5 章~第8 章詳細討論了幾類廣泛應用的典型算法, 包括自適應濾波算法、 功率譜估計算法、 高階統計量和循環統計量、 信號的盲源分離; 第9章~第11 章包括時頻分析、小波變換原理及應用和信號的稀疏分析與壓縮感知。 本書詳細地介紹了近年受到廣泛關注的一些前沿專題, 例如EM算法、 粒子濾波、 獨立分量分析、 盲源分離的子空間方法、 稀疏表示與壓縮感知等, 空間陣列信號處理的一些初步內容會穿插在有關章節, 但不單獨成章。 本書在寫作中既注重了內容的先進性和系統性, 也注重了內容的可讀性。本書適用於電子信息領域研究生課程, 也可供各類利用信號或數據分析作為工具的研究生、 教師和科技人員參考。
