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信号增强技术;课程概述;学习目标;第一章：信号增强技术基础;1.1信号的定义;1.2信号类型;1.3信号增强的重要性;1.4信号增强的应用领域;第二章：信号采集与预处理;2.1信号采集技术;2.2采样定理;2.3量化与编码;2.4信号预处理方法;第三章：时域信号增强技术;3.1时域滤波;3.2自适应滤波;3.3中值滤波;3.4维纳滤波;第四章：频域信号增强技术;4.1傅里叶变换;4.2频域滤波;4.3谱减法;4.4小波变换;第五章：统计信号处理;5.1概率论基础;5.2随机信号分析;5.3最大似然估计;5.4贝叶斯估计;第六章：自适应信号处理;6.1自适应滤波器原理;6.2LMS算法;6.3RLS算法;6.4自适应信号处理应用;第七章：阵列信号处理;7.1阵列信号模型;7.2波束形成技术;7.3空间滤波;7.4方向估计;第八章：压缩感知;8.1压缩感知理论;8.2稀疏表示;8.3重构算法;8.4压缩感知在信号增强中的应用;第九章：机器学习在信号增强中的应用;9.1神经网络基础;9.2深度学习模型;9.3卷积神经网络;9.4循环神经网络;第十章：信号增强在通信系统中的应用;10.1无线通信系统概述;10.2信道均衡;10.3MIMO技术;10.45G通信中的信号增强技术;第十一章：信号增强在图像处理中的应用;11.1图像去噪;11.2图像超分辨率重建;11.3图像修复;11.4计算机视觉中的信号增强;总结与展望;参考文献
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