昨天看完吴军老师第一季的《硅谷来信》的一篇“大学考试的秘籍”，正值期末考试复习的我觉得如获至宝，这次想把老师所讲的原则给利用上来，争取考个好成绩。 现代信号处理这门课由四大部分构成：多速率信号处理与小波变换，随机信号的功率谱估计，自适应信号处理，非线性信号处理。 小题集中在第一和第四部分，大题集中在中间两个部分。复习的重点就明确了。 这门课的基础是数字信号处理还有随机过程，因为基础不好所以只能往主线内容死命复习了。 多速率信号处理和小波变换 1.抽取，内插之后的频谱变化，要会画图，抽取前加低通滤波器防混叠，内插后加低通滤波器防镜像，小题，画图 ，IIR多相分解的表示形式要会，一道大题 3.小波变换的基本概念，理论基础，实现方法，和STFT的主要区别，简答题。 随机信号的功率谱估计（大头） 1.平稳随机过程的基本数字特征，这是上学期学过的。 2.白噪声过程自相关函数与功率谱的特点。功率谱就是方差，自相关函数是方差乘上冲击函数 3.本书的第一大重点：参数模型，AR模型，要知道系统函数，时域差分方程，和谱分解。（上诉三点有道大题） 模型的输入输出关系式。大题会涉及到 模型法与线性预测法的关系。等价，互为逆滤波，小题。 模型的正则方程，也称为Yule-Walker方程，可能要求证明。 求解AR模型参数的Levinson算法（大题），burg算法，关系式要记住 7.横向预测误差滤波器和格型预测误差滤波器结构。（可能画图） 8.特征分解谱估计和高阶统计量，高阶谱的基本概念。（小题，简答题） 自适应信号处理 1.自适应滤波基本概念，wiener和kalman的异同（简答题） 2.维纳最优解（大题），LMS，RLS性能比较（小题） 失调量（简答题） 自适应滤波器和IIR自适应滤波器结构（输出误差法，方程误差法）（画图题），各自优缺点。 5.前后向预测，格型自适应滤波器的基本原理实现方法。（可能大题） （小题） 7.自适应滤波器四种应用（画图解释） 非线性信号处理 的三要素：小题，结构特点（可能画图），激活函数（可能小题） 2.三种学习规则小题 有三种常用的：小题 继续复习去了。。。
年糕年糕熊
