●第0章緒論
●0.1本書的主要內容
●0.2現代信號處理的幾個應用實例
●0.3對信號處理的一些基本問題的討論
●0.4一個簡短的歷史概述
●卷一信號處理的統計方法
●第1章隨機信號基礎及模型
●1.1隨機信號基礎
●1.1.1隨機過程的概率密度函數表示
●1.1.2隨機過程的基本特征
●1.2隨機信號向量的矩陣特征
●1.2.1自相關矩陣
●1.2.2互相關矩陣
●1.2.3向量信號相關陣
●1.3常見信號實例
●1.3.1獨立同分布和白噪聲
●1.3.2復正弦加噪聲
●1.3.3實高斯過程
●1.3.4復高斯過程
●1.3.5混合高斯過程
●部分目錄

本書繫統和深入地介紹了現代數字信號分析和處理的基礎和一些廣泛應用的算法。前4章介紹了研究和學習現代數字信號處理的重要基礎，包括隨機信號模型、估計理論概要、很優濾波器理論、很小二乘濾波和卡爾曼濾波，這些內容是信號處理統計方法的基礎性知識；第2部分的4章詳細討論了幾類廣泛應用的典型算法，包括自適應濾波算法、功率譜估計算法、高階統計量和循環統計量、信號的盲源分離；第3部分包括時頻分析、小波變換原理及應用和信號的稀疏分析與壓縮感知。本書詳細的介紹了近年受到廣泛關注的一些前沿專題，例如EM算法、粒子濾波、獨立分量分析、盲源分離的子空間方法、稀疏表示與壓縮感知等，空間陣列信號處理的一些初步內容會穿插在有關章節，但不單獨成章。本書在寫作中既注重了內容的優選性和繫統性，也注重了內容的可讀性。