《统计信号处理》是信息与通信工程学科研究生的核心课程，内容包括随机过程基础、参数估计、最佳滤波和信号检测的基本理论。要求掌握随机过程的基本概念、随机过程通过线性系统的统计分析理论，包括随机过程的概念、统计描述、功率谱、线性系统分析、常用时间序列模型、匹配滤波等；掌握参数估计的一般方法、基本准则和性能评估方法；理解最佳滤波的基本概念，掌握卡尔曼滤波算法的推导、应用和性能（仿真）评估，掌握非线性滤波的基本概念和方法（扩展卡尔曼滤波方法），能够根据实际问题构建信号和观测模型、建立相应的算法、并能用计算机分析（仿真）算法性能。掌握假设检验的概念、判决准则，能够针对实际问题构造出假设检验的统计模型、选择合适的判决准则，分析判决的性能。能够将假设检验的数学理论应用于噪声中信号的检测问题中，设计最佳接收机，分析接收机的性能，选择最佳信号；掌握非高斯噪声中信号检测的方法。通过课程的理论学习和应用实践，为今后从事相关领域的科学研究打下坚实的基础。
MOOC课程的考核方法是：视频学习35%+作业40%+讨论5%+期末考试20%。所有内容需在结课时间前完成。
