本书共5篇，前4篇是“时频分析”、“滤波器组”、“小波变换”和“HilbertHuang变换”，这是既相互独立、又有着密切联系的四大块内容，而且是现代信号处理中的重要内容。它们主要针对的是非平稳信号的分析与处理，而HilbertHuang变换不但针对非平稳信号，而且特别用于非线性信号的分析与处理。本书的第5篇是近十年来新发展起来的“压缩感知”理论。压缩感知以其丰富的理论内容和巨大的应用前景获得了众多学科的关注，目前正在迅速发展中。 因此，从内容上看，本书定位于研究生数字信号处理提高课的教材。本书内容丰富，涵盖了现代信号处理的主要知识体系。在编写中，笔者力求注重理论和应用相结合，力求有利于教学和读者的自学，力求较为全面地反映这些知识体系的主要内容。 清华大学出版社网站上本书链接下有100多个用MATLAB编写的程序和一些数据文件。这些程序概括了书中所涉及的绝大部分例题和插图，运行这些程序即可重现这些例题的结果和相应的插图，有利于帮助读者理解书中较为复杂的理论内容。 本书可作为理工科研究生的教材及参考书，也可作为工程技术人员的自学参考书。

本书是为了配合清华大学研究生公共课“随机信号的统计处理”的教学而编写的。“随机信号的统计处理”课程开设于1979年。随着时间的推移和信号处理理论的发展，本书讲授的内容也从初期的以随机信号的分析为主逐渐过渡到现在的以现代信号处理的内容为主。 数字信号处理的理论非常丰富，且近几十年内一直在飞速发展，在众多的领域都获得了广泛的应用。笔者认为，数字信号处理的理论总体上可以分为三大部分，即经典数字信号处理（classical digital signal processing）、统计（statistical）数字信号处理和现代（modern，或advanced）数字信号处理。经典数字信号处理包括离散信号和离散系统分析、Z变换、DFT、FFT、IIR和FIR滤波器设计、有限字长问题及数字信号处理的硬件实现等。其研究对象是确定性信号和线性移不变系统。经典的内容自然是重要的和相对成熟的。统计数字信号处理研究的对象主要是平稳随机信号。因为我们在自然界所遇到的信号基本上都是随机的，所以研究随机信号的分析和处理是非常重要的。对这一类信号研究的方法主要是统计的方法或“估计”的方法，其内容包括随机信号的描述、平稳随机信号的定义和性质、自相关函数估计、经典功率谱估计和现代功率谱估计，维纳滤波和自适应滤波等。笔者将上述两部分内容包含在了拙著《数字信号处理——理论、算法与实现》（第三版，清华大学出版社，2012）一书中。 现代数字信号处理的“现代”一词比较模糊，理论上说应该是新内容，但在不同的教科书上赋予了不同的内容。例如，统计数字信号处理中的基于参数模型的功率谱估计又称为“现代功率谱估计”，维纳...