本书系统而深入地介绍了现代数字信号处理的基础和一些广泛应用的算法。全书共10章，分为四个部分。第一部分包括第1章～第4章，介绍了研究和学习现代数字信号处理的重要基础，包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波，这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用，是研究信号处理的基础性知识； 第二部分包括第5章和第6章，详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法； 第三部分为第7章和第8章，介绍了高阶统计量和循环统计量及其应用，对于非高斯随机信号和非最小相位系统，高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具； 第四部分包括第9章和第10章，是时频分析和小波变换原理及应用的概述，这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中，不单独成章。本书在写作中，除注重内容的先进性和系统性外，也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。 本书可以用作电子与信息系统专业研究生学习信号处理课程的教材，也可供电子、计算机、自动控制、地质勘探、机械振动、航空航天、生物医学工程等专业的教师、研究生、高年级大学生和专业技术人员参考。

现代数字信号处理的应用非常广泛，不仅包括电子信息领域，还拓展到众多的其他工程领域，如在通信、雷达、导航、生物医学工程、地质勘探、振动测量、自动控制等众多的领域都得到了深入的应用。作为一门学科，现代数字信号处理已形成众多分支，其研究内容深入而广泛，文献资料众多。 本书选择了现代数字信号处理中基础的内容和一些广泛应用的算法，旨在为学生进一步研究和应用现代信号处理打下一个坚实的基础，也为应用提供一些可用的算法。书中主要介绍了随机信号分析和处理的原理和算法，并主要针对离散时间随机信号展开讨论，因此书名定为“离散随机信号处理”。全书大致分为四个部分。第一部分包括第1章～第4章，是研究和学习现代数字信号处理的重要的基础，包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波，这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用，是研究信号处理的基础性知识； 第二部分包括第5章和第6章，详细研究了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法； 第三部分包括第7章和第8章，讨论了高阶统计量和循环统计量及其应用，对于非高斯随机信号和非最小相位系统，高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具，相对其他几部分，第三部分的篇幅是最短小的，仅给出了这些专题的最基本的概述； 第四部分包括第9章和第10章，是时频分析和小波变换原理及应用的概述，这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。空间阵列信号处理的一些初步内容穿插在有关章节中，不单独成章。 本书是在清华大学电子工程系讲授“现代信号处理”研究生课程所使用的讲义基础上修订整理而成的。在清华大学电子工程系，...