装备学院2016博士研究生招生数字信号处理考试大纲
第一部分 考试说明
一、考试性质
博士研究生招生考试是为学院招收博士研究生而设置的。数字信号处理为招生考试一门笔试科目，设置该科目的指导思想是既要有利于学院对高层次、高素质人才的选拔，又要有利于促进考生对本科目的学习掌握。
二、考试基本要求
要求考生比较系统地了解数字信号处理领域的基本概念和基本原理，掌握数字信号处理的基本知识和基本方法，具有综合运用数字信号处理相关技术进行系统分析、设计和解决具体工程问题的能力。考生应能：
(一)准确地理解和掌握数字信号处理的基本概念。
(二)理解和熟练掌握各种数字信号处理技术的基本原理。
(三)能够运用数字信号处理的相关原理分析数字系统的性能。
(四)能够选择适当的数字信号处理理论改善提高数字系统的性能。
(五)能够结合本专业理论知识，分析和设计基本的工程实践问题。
三、考试形式及考试时间
数字信号处理科目考试采用闭卷、笔试形式，考试时间为180分钟。
四、试卷结构
(一)试卷满分为100分。
(二)内容比例
离散时间信号与系统理论 约20分
经典谱估计 约20分
现代谱估计 约30分
自适应滤波 约20分
同态滤波 约10分
(三)题型比例
简答题 约占30%
计算题 约占70%
第二部分 考查知识范围
一、离散时间信号与系统理论
(一)离散傅立叶变换DFT及其快速算法FFT
(二)离散时间信号z变换
(三)离散时间系统的特性
(四)离散时间随机信号的特征描述
(五)平稳随机信号的特性
(六)平稳随机信号通过LTI离散时间系统
(七)离散时间随机信号的自相关函数
(八)经典数字滤波器IIR与FIR
二、经典谱估计
(一)估计方法与质量的评价
(二)离散随机信号的均值、自相关估计
(三)周期图法功率谱估计
(四)自相关法功率谱估计
(五)周期图法的估计质量
(六)自相关法的估计质量
(七)周期图与自相关法的关系
(八)周期图法的改进方法
三、现代谱估计
(一)平稳随机信号的基本模型AR、MA、ARMA
(二)平稳随机信号基本模型之间的关系
(三)AR、MA、ARMA模型谱估计
(四)AR模型的正则方程
(五)AR模型参数自相关计算方法
(六)Levinson—Durbin算法
(七)AR模型谱估计与线性预测的关系
(八)AR模型参数Burg计算方法
(九) AR模型谱的特性
四、自适应滤波
(一)维纳滤波器的标准方程、维纳—霍夫方程求解
(二)维纳滤波器的均方差
(三)自适应滤波器的均方误差性能曲面
(四)自适应滤波器的最优解
(五)最陡下降法
(六)学习曲线和收敛速度的计算
(七)自适应滤波器的LMS算法
(八)自适应滤波器的RLS算法
五、同态滤波
(一)同态滤波器的分类
(二)乘法同态系统
(三)卷积同态系统
(四)复倒谱的计算
(五)复倒谱的性质
参考教材
《数字信号处理理论、算法与实现》，胡广书编著，清华大学出版社，2012.10，第3版