现代信号处理技术

课程编码：280223081104P2008 英文名称：Modern Signal Processing 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业核心课 主讲教师：李飞等

本课程是为我院控制科学与工程专业攻读博士学位的研究生开设的专业选修课，课程主要介绍现代信号处理的基本理论和常用方法，讲解现代数字信号处理的基本概念、基本理论和分析方法；结合有关问题，介绍其在相关领域的应用，注重课程知识在工程领域的实际应用。本课程旨在掌握现代信号处理的基本理论和常用方法，并能熟练应用所学知识解决工程领域的实际问题，主要内容包括有时域离散随机信号的分析、维纳滤波和卡尔曼滤波、自适应数字滤波器、功率谱估计、短时傅立叶变换、维格纳变换、小波变换、Hilbert-Huang变换等数字信号处理方法。 通过大量来自实际问题的数据实例及分析,可以学到如何应用数字信号处理方法进行实际信号处理。使学生深刻理解现代信号处理的新理论、新技术、新方法和新应用，全面掌握参数估计理论、现代谱估计、自适应滤波、高阶信号分析、时频信号分析的线性变换与非线性变换方法，逐步掌握MatlabS等软件的使用方法及其在数字信号处理中的应用。

信号与系统、数字信号处理、数理统计、随机过程。

第一章 随机信号的统计特性 4学时 李飞
第1节 随机信号
第2节 时域统计表达
第3节 Z域及频域的统计表达
第4节 随机序列数字特征的估计
第5节 平稳随机序列通过线性系统
第6节 时间序列信号模型
第二章 自适应滤波器 12学时 李飞
第1节 自适应滤波器基本原理
第2节 维纳滤波理论
第3节 卡尔曼滤波理论
第4节 LMS自适应滤波
第5节 RSL自适应滤波
第6节 FTF算法和自适应滤波器的应用
第三章 功率谱估计（经典谱估计和现代谱估计） 12学时 季薇
第1节 自相关序列估计
第2节 周期图及其改进
第3节 随机过程的参数模型
第4节 AR谱估计
第5节 ARMA谱估计
第6节 最大熵谱估计
第7节 特征分解频率估计
第8节 现代谱估计的应用
第四章 时频分析 12学时 季薇
第1节 短时傅里叶变换
第2节 维格纳变换
第3节 小包变换
第4节 Hilbert-Huang变换
第5节 时频分析的应用

李飞，工学博士，教授（二级），博士生导师，瑞典Ume?大学客座教授。1990年硕士毕业于南京邮电大学通信与电子系统专业，并留校任教，2005年于南京邮电大学信号与信息处理专业获工学博士学位，2006年任教授。2010年10月-2011年10月以访问教授身份赴瑞典Ume?大学数字媒体实验室(DML)进行合作研究。2011年底始任瑞典Ume?大学客座教授（该校当年向全球公开引进的唯一华人客座教授）。
担任中国通信学会网络空间安全战略与法律专委会副主任委员、宁夏工业互联网咨询委员会委员、国家级通信与信息网络虚拟仿真实验中心主任、瑞典国家教育委员会Linnaeus-Palme创新团队带头人，江苏省“六大人才高峰”高层次人才，江苏省巾帼文明岗“智能信息处理”创新团队带头人。荣获国家级教学成果奖一等奖1项、二等奖1项，江苏省教学成果特等奖1项、一等奖2项，获评江苏省高校实验室工作突出贡献奖等省部级奖10项。
长期从事智能信息处理、无线通信、互联网网络信息处理相关领域研究。先后主持完成瑞典国家Linnaeus-Palme基金项目、国家自然科学基金面上项目、教育部-中国移动科研基金项目、中科院先导基金委托项目、江苏省六大人才高峰项目、江苏省高校自然科学研究计划项目、华为基金项目、国家电网项目、江苏有线公司项目等国家级、省部级项目和大型企业合作项目10余项，作为子课题负责人完成国家自然科学基金项目、国家863计划重点项目、教育部博士点基金项目、江苏省自然科学基金项目等。在瑞典访问期间合作完成欧盟项目1项、瑞典国家科学研究基金项目2项。在IEEE TWC，IEEE TVT，IEEE WCL，Signal Processing，以及《电子学报》《通信学报》《物理学报》《电子与信息学报》等国内外期刊和CEC、IJCNN等本学科领域国际顶会上发表论文90余篇，获中国发明专利授权10项。


季薇，工学博士，教授。2002年、2005年毕业于南京邮电大学，分别获工学学士和工学硕士学位。2008年毕业于上海交通大学，获工学博士学位。同年12月底，进入南京邮电大学通信与信息工程学院工作至今。2016年曾赴美国哥伦比亚大学访学。

教学方面，担任本科生《数字信号处理》中英文课程和研究生《现代信号处理》课程的教学工作，曾获江苏省教学成果一等奖（2017）、江苏省微课竞赛二等奖（2017）、校青年教师优秀教学奖（2014）、校教学标兵称号（2019）。主持教育部产学合作协同育人项目1项、校级教改项目2项，参与省级教改项目2项，出版“十三五”江苏省高等学校重点教材1部（1/2）；参与建设的《数字信号处理》慕课被评为“国家精品在线开放课程（2019）”、“国家级一流本科课程（2020）”，参与建设的《现代信号处理》课程获批“研究生教育省级课程思政建设示范课程（2021）”，参与建设的《量子智能计算》课程获批“江苏省研究生优秀课程（2022）”。

科研方面 ，主要从事无线通信与通信信号处理、基于机器学习的信号处理算法与应用研究。先后主持国家自然科学基金项目1项、江苏省科技计划项目1项、江苏省高校自然科学研究计划项目1项、江苏省博士后科研资助计划项目1项；参与国家自然科学基金项目 4项、国家863计划课题1项、江苏省高校自然科学重大基础项目1项、江苏省科技计划项目重点项目1项、江苏省科技计划面上项目1项、江苏省高校自然科学研究计划面上项目1项、科技部“无线通信接入技术”国家重点实验室项目1项。在《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》、《Neurocomputing》、《IET Image Processing》、《IET Signal Processing》、《Journal of Zhejiang University-Science A》、《Journal of Systems Engineering and Electronics》、《电子学报》、《通信学报》、《电子与信息学报》、《仪器仪表学报》、《信号处理》、ICASSP、ICCC、WCSP、IJCNN、PAKDD等国内外知名期刊和会议上发表学术论文40余篇，申请发明专利10余项，授权7项。