本课程为信息与通信工程学科研究生的学科基础课，同时也是电气工程、计算机科学与技术等各专业的专业基础课。本课程主要内容包括离散随机信号基础理论和当前在数字信号处理领域最活跃的两个课题-----自适应滤波和功率谱估计的阐述。本门课有较强的理论性和系统性，讲授时重点放在基本概念、基本理论和分析方法上，并结合有关问题，进行实际训练。
第一章 时域离散随机信号的分析随机信号的时域表达，随机信号的Z域及频域表达，线性系统对随机信号的响应，随机信号模型。第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波FIR维纳滤波器，IIR维纳滤波器，维纳预测器，一步线性预测器，离散时间线性系统的卡尔曼滤波。第三章 自适应数字滤波器统LMS自适应滤波器的基本原理，Widrow-Hoff LMS算法，LMS自适应抵消器，LMS自适应陷波器，LMS自适应滤波系统在信号处理中的应用，最小二乘自适应滤波器。第四章 功率谱估计引言，自相关函数的估计，周期图法，平滑后的周期图法，自回归模型法，最大熵谱估计方法，Burg算法，正反向线性预测最小二乘法。第五章 时频分析短时傅里叶变换，小波分析，维格纳变换（WD），Cohen类时频分布。
(1) 张贤达，《现代信号处理》第二版，清华大学出版社，北京，2002。(2) 丁玉美，《数字信号处理—时域离散随机信号处理》，西安电子科技大学出版社，西安，2002。(3) 胡广书，《现代信号处理教程》，清华大学出版社，北京，2004。(4) Dimitris G. Manolakis, etc, Statistical and Adaptive Signal Processing, Mc Graw Hill, 2000。
