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，“现代信号处理”课程定位于“通信与信息系统”和“信号与信息处理”学科研究生的专业基础课，供工学硕士和直读工学博士的研究生选修，在精简了一些较深的理论内容和补充一些应用实例后，也为工程硕士研究生开设了同名课程。原讲义在这些不同课程中使用多次，并根据教学实践作了多次修改，在内容的先进性、系统性和可读性方面做了一些尽可能的努力。

〖〗离散随机信号处理[]〖〗前言[][]本书可以适用于几种不同的课程安排。

（1） 对于64学时的工学硕士和博士研究生课程，除将一些带星号的章节跳过外，其余内容都可以选择。

（2） 对于48学时的工学硕士和博士研究生课程，除重点讲授前6章的内容外，可从后4章中再选择两章内容。

（3） 对于32学时的课程，或选择前6章作为入门课程，或选择后4章作为扩充性课程。

（4） 本书也可用于工程硕士课程，并在清华大学和中国科学院研究生院的工程硕士班上使用过。对于工程硕士课程，应尽量避免一些繁琐的数学推导，重点讲清楚概念和算法过程，并通过仿真实验进一步理解算法的性能。

本书各章都给出了几个需要用Matlab仿真的习题（带*号的习题），希望使用本书的学生能够选做其中的一些，这对于理解书中的理论和算法是非常有帮助的。

在我们准备讲义和讲课期间，参考了多部有关信号处理各专题的经典著作，如Haykin关于自适应滤波、Kay关于谱估计、Mallat关于小波等的著作，对于我们讲义初稿的形成有很大影响，对此，向这些作者表示衷心感谢。本书各章的参考文献列出了本书直接引用和参考的文献。

许多同事和研究生对本书的出版做出了贡献。彭启琮教授和胡广书教授对本书的选材给出了很多有启发性的建议，郑君里教授和应启珩教授阅读了部分书稿并提出许多非常有益的修改意见，彭应宁、山秀明、冯振明、王德生等教授对于作者们的教学和科研工作给予大力支持和帮助，罗淑云教授对于我们的课程设置和更新给予热心支持，在此一并表示感谢。刘铁岩、刘志欣、林彦、秦涛、魏振宇、史鹍、陈玉、张海昆、曹轶伦、李若楠等对原讲义的修改提出了许多建议，并指出了原讲义中的一些疏漏。

由于作者水平、时间和精力所限，本书难免有缺点和不足之处，希望读者批评指正。

作者于清华园

2005年7月