本文仅作为复习参考。

1、简述卡尔曼滤波和维纳滤波的关系。

在线性时不变系统和加性白噪声的情况下，卡尔曼滤波进入稳态值之后，等价于因果的维纳滤波。在一些情况下，卡尔曼滤波的状态更新方程和协方差更新方程与维纳滤波的滤波方程是一致的，因此可以将卡尔曼滤波看作是维纳滤波的实际应用。

2、Burg 算法有什么特点？

Burg算法以其避免自相关函数估计、适合短序列参数估计、分辨率高、克服L-D递推算法缺点以及计算量小等优势，在信号处理和时间序列分析中具有重要应用。然而，但对正弦信号存在谱线分裂和频率偏移问题。

3、简述时频分析方法的意义，以及常用的时频分析方法有哪些？

对于频率随时间变化的非平稳信号，即时变信号，Fourier变换只能给出一个总的平均效果。为了分析和处理非平稳信号，就需要使用信号的时域和频域的二维联合表示，即时频分析。

常用方法：(1)短时傅里叶变换(2)小波变换

4、什么是宽平稳随机过程？什么是严平稳随机过程？它们之间有什么联系？

宽平稳随机过程：若一个随机过程的数学期望与时间无关，而其相关函数仅与时间间隔相关，称之为宽平稳随机过程。

严平稳随机过程：若一个随机过程任何的n维分布函数或概率密度函数与时间起点无关，