自己考试的时候做的总结，可能覆盖不是很全面，大致内容都贴在下面了，适用于简答题，计算题还是以书上的例题为准
全手打的，数学公式复制上来都乱码了，所以只能贴上链接，希望路过的同学可以点个赞，谢谢
你一定考试必过
目录
第1章 随机信号基础
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概率密度函数
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概率分布函数
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基本特征：一阶矩，二阶矩
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均值
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均方值
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方差
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互相关
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自相关矩阵
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功率谱密度（维纳辛钦定理）
复功率谱
功率谱密度 -
随机信号通过线性系统
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随机信号模型：ARMA模型、MA模型、AR模型
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Yule-walker:
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分类
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随机信号：一类随时间变化，且变化规律带有许多不确定性的信号
平稳随机信号：对任意M个不同时刻，信号取值的联合概率密度函数与起始时间无关
非平稳随机信号：统计特征是时间的函数
宽平稳随机信号：随机过程的1阶矩和2阶矩起始参考时间无关 -
白噪声
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谱分解定理
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随机信号采样定理的意义
第2章估计理论
- 估计器定义：θ =g(x(0),x(1),⋯x(N-1))
通过观测数据{x(0),x(1),……x(N-1)}，估计一个未知的确定性参数θ - 估计器性能的描述
- 无偏估计：
- 渐进无偏估计：
- 有偏估计：
- 均方误差：
- 一致估计： ，即估计方差和偏差均趋于零
- 估计量的评价标准：①无偏性 ②有效性 ③一致性
- 常用估计量：均值估计、方差估计、自相关估计
- 克拉美-罗下界
- 贝叶斯估计的核心思想
- 估计器：最小均方误差贝叶斯、线性贝叶斯估计器、最大后验贝叶斯估计
第3章最优滤波
- 维纳滤波原理：
- 正交性原理
- 卡尔曼滤波
- 原理
- 状态方程和量测方程：
第4章自适应滤波
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维纳滤波器、自适应滤波器的区别
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自适应滤波器原理：
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三种自适应滤波器
最陡下降法
LMS算法（最小均方误差算法）
RLS算法（递推最小二乘法） -
LMS失调现象
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RLS算法最优准则
第5章功率谱估计
- 功率谱定义
- 经典谱估计
周期图：
改进周期图：
平均周期图（Bartlett方法）：
Welch方法：
BT方法（间接法） - 现代谱估计
最大熵谱估计：
AR模型法
协方差方法：
改进协方差：
自相关方法：
Burg算法： - 经典谱估计、现代谱估计的原理与特点
第6章时频变换
- 时频分析
- 短时傅里叶变换
- Wigner-Ville分布
- 测不准原理
第7章小波变换
- 傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换的区别：
- 数学显微镜：
- 多分辨分析：
