现代医学信号处理课程中的实训培养
信号实训报告总结
一、实训目的本次信号实训旨在通过模拟和实验，加深我们对信号传输、处理与接收原理的理解，提高实际操作能力，培养团队协作精神。
实训内容涵盖了信号的产生、传输、调制、解调、滤波等基本环节，使我们对信号处理系统的基本原理有了更深入的认识。
二、实训内容1. 信号的产生与传输实训中，我们学习了正弦波、方波、三角波等基本信号的产生方法，掌握了信号发生器的基本操作。
通过实验，我们了解了信号在传输过程中的衰减、干扰等问题，以及如何通过放大器、滤波器等设备改善信号质量。
2. 信号的调制与解调实训中，我们学习了模拟调制和数字调制的基本原理，包括调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等调制方式。
通过实验，我们掌握了调制和解调的基本步骤，以及如何根据实际需求选择合适的调制方式。
3. 信号的滤波与恢复实训中，我们学习了滤波器的基本原理和分类，包括低通、高通、带通和带阻滤波器。
通过实验，我们掌握了滤波器的参数设置和性能分析，以及如何根据信号特点选择合适的滤波器。
4. 信号接收与处理实训中，我们学习了信号接收的基本原理，包括天线、放大器、解调器等设备的作用。
通过实验，我们了解了信号接收过程中的干扰、噪声等问题，以及如何通过抗干扰技术提高信号接收质量。
三、实训过程1. 实验准备在实训开始前，我们首先了解了实训设备的性能和操作方法，熟悉了实验原理和步骤。
在指导老师的帮助下，我们制定了详细的实验方案，明确了实验目标。
2. 实验操作在实验过程中，我们严格按照实验步骤进行操作，注意观察实验现象，记录实验数据。
在遇到问题时，及时与指导老师沟通，寻求帮助。
3. 数据分析实验结束后，我们对实验数据进行整理和分析，通过图表等形式展示实验结果。
根据实验数据，我们对实验现象进行了深入分析，总结了实验经验。
四、实训结果1. 通过本次实训，我们对信号传输、处理与接收原理有了更深入的认识，掌握了信号处理系统的基本操作。
2. 实验过程中，我们学会了如何根据实际需求选择合适的调制方式、滤波器等设备，提高了信号处理能力。
医学信息工程培育方案
医学信息工程培育方案一、背景随着信息技术的发展和医学领域的不断深化，医学信息工程作为一门新兴的交叉学科正在日益受到重视。
医学信息工程结合了医学知识和信息工程技术，旨在提高医疗卫生服务的质量和效率，促进医学科研的发展。
目前，我国医学信息工程领域的发展还处于起步阶段，急需培养一批高素质的医学信息工程人才，来推动这一领域的发展。
二、培育目标1. 培养具有扎实的医学和信息工程知识基础，具备跨学科综合素养的医学信息工程人才；2. 培养具有创新精神和实践能力，能够从事医学信息工程领域的科研、开发和应用工作；3. 培养具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够在跨学科团队中协作开展工作；4. 培养具有较高的社会责任感和职业道德水准，能够为社会医疗卫生事业做出贡献。
三、培育方案1. 课程设置（1）基础课程：包括医学概论、生物学基础、医学信息学基础、计算机科学基础等，旨在培养学生对医学和信息工程的基础知识和理论有所了解。
（2）专业课程：包括医学数据库、医学图像处理、医学信号处理、医学信息系统、医学信息安全等，旨在培养学生对医学信息工程领域的专业知识和技能。
（3）实践课程：包括医学信息工程实验、医学信息工程实训、医学信息工程项目设计等，旨在培养学生的实际动手能力和团队合作能力。
2. 教学方法（1）理论教学：采用多种方式，如讲授、讨论、案例分析等，使学生全面、系统地掌握医学和信息工程的理论知识。
（2）实践教学：注重教学与实际应用相结合，开展实验、实训、项目设计等活动，培养学生的动手能力和创新精神。
3. 实习安排（1）校内实习：组织学生到医学院、信息工程学院的实验室、实训室进行实习，加强对医学信息工程领域的专业知识的掌握。
（2）校外实习：组织学生到医院、医疗信息科技公司等单位进行实习，接触实际工作环境，了解医学信息工程在医疗卫生领域的应用。
4. 毕业设计要求学生选择一个医学信息工程领域的课题进行研究和设计，培养学生的独立思考和创新能力，提高学生的实际应用能力。
数字信号处理与通信实训课程学习总结实践信号处理与通信技术
数字信号处理与通信实训课程学习总结实践信号处理与通信技术数字信号处理与通信是现代通信领域的重要组成部分，对于提高通信系统性能、实现各种信号处理操作具有重要意义。
为了进一步提升自己的学术能力和实践能力，在本学期，我参加了数字信号处理与通信实训课程。
通过这门课程的学习与实践，我对信号处理与通信技术有了更深入的了解，并提升了自己的实际操作能力。
首先，在数字信号处理与通信实训课程中，我们学习到了信号的基本概念与理论基础。
我们了解了信号的分类与特点，如连续信号和离散信号，以及周期信号和非周期信号等。
同时，我们也学习了离散信号处理的基本原理，包括采样、量化、编码等。
这些基本概念与理论的学习为我们后续的实践操作提供了坚实的基础。
其次，通过数字信号处理与通信实训课程的实践环节，我们深入了解了现实应用中的信号处理与通信技术。
我们通过使用matlab等工具进行仿真实验，掌握了数字滤波器的设计与实现、功率谱估计、调频信号的调制与解调、通信系统的仿真等技术。
通过实际动手操作，我们深刻领悟了信号处理与通信技术在实际应用中的重要性和可行性。
在实践中，我们遇到了一些挑战和问题。
例如，在设计数字滤波器时，我们需要考虑到滤波器的类型、滤波特性以及滤波器的阶数等参数的选择。
这对于我们来说是一个较大的挑战，需要我们对信号处理的理论知识有较为扎实的掌握。
同时，在通信系统的仿真中，我们需要根据实际情况设置信道模型、信噪比等参数，并对仿真结果进行分析和评估。
这些问题和挑战使我们更加深入地理解了信号处理与通信技术的复杂性和应用难度。
通过数字信号处理与通信实训课程的学习与实践，我不仅学到了信号处理与通信技术的基本理论知识和实际操作技巧，而且培养了自己的团队合作能力和解决问题的能力。
在团队合作中，我们通过分工协作、互相支持，完成了实验任务，并取得了良好的实验结果。
在解决问题的过程中，我们遇到了诸多的技术难题，但通过合理讨论和分析，最终找到了解决问题的方法，并取得了令人满意的效果。
数字信号处理教学模式改革
数字信号处理教学模式改革数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门研究如何对信号进行数字化处理的学科。
随着信息技术的不断发展，DSP已经成为了现代通信、音视频处理、生物医学工程等领域中不可或缺的技术。
数字信号处理教学模式改革是指对传统的DSP教学模式进行改进和提升，使其更能适应现代技术的需要，培养学生的实践能力和创新思维。
本文将从以下几个方面对数字信号处理教学模式进行探讨和改革建议。
数字信号处理教学需要注重理论与实践的结合。
传统的DSP教学主要以理论知识为主，忽略了对实际问题的应用。
在教学过程中应加强对实际案例的引入，鼓励学生动手实践，并结合实际应用场景进行案例分析和解决方案的设计。
这样可以使学生更好地理解和应用所学的理论知识。
数字信号处理教学应注重培养学生的创新思维。
数字信号处理技术在不断地发展和创新，因此培养学生的创新能力是十分重要的。
教师可以通过案例分析、课堂讨论、项目实践等方式，引导学生独立思考和解决问题的能力，鼓励他们提出新的思路和方法，并给予充分的支持和肯定。
通过这种方式，可以激发学生的创新潜能，为他们将来的研究和工作打下坚实的基础。
数字信号处理教学应关注算法设计和优化。
数字信号处理涉及到众多的数学算法和数据处理技术，因此在教学中应着重培养学生的算法设计和优化能力。
教师可以通过讲授常用的算法和技术，引导学生思考算法的设计思路和优化方法，并通过实践项目等方式进行实际操作和实验，培养学生的动手能力和创新能力。
数字信号处理教学应注重实践环节的设计和改进。
数字信号处理是一门实践性很强的学科，因此在教学中应注重实践环节的设置和优化。
教师可以通过实验、实践项目、模拟仿真等方式，使学生亲自动手去实际操作和解决实际问题。
并通过实践过程中的困难和挑战，培养学生的解决问题和团队合作的能力。
数字信号处理教学模式改革需要注重理论与实践的结合，培养学生的创新思维，关注算法设计和优化，并注重实践环节的设计和改进。
现代信号处理知识点总结
现代信号处理知识点总结引言信号处理是一个广泛的领域，涉及到从基本的模拟信号处理到复杂的数字信号处理等多个方面。
在现代社会中，信号处理技术已经得到广泛应用，涉及到通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等众多领域。
信号处理技术的不断发展和应用，为我们的生活带来了很多方便和改变。
本文将从基本的信号处理原理到现代的数字信号处理技术，对信号处理的知识点进行总结和介绍。
基本信号处理原理在信号处理领域，信号是指随着时间的变化而变化的一种物理量。
信号可以分为模拟信号和数字信号两种类型。
模拟信号是连续变化的信号，而数字信号是离散的信号。
在信号处理中，我们要对信号进行采样、量化和编码等处理。
采样是指在一定时间间隔内对模拟信号进行采集，得到离散的样本点。
采样过程中，需要考虑采样频率和最高频率的问题。
采样频率过低会导致信号失真，而采样频率过高会浪费资源。
量化是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
量化过程中，需要确定量化级数和量化误差等参数。
量化级数越大，信号的精度越高，但会增加数据量。
而量化误差是指模拟信号与数字信号之间的误差，它会影响信号的质量。
编码是指将量化后的数字信号进行编码传输或存储。
在信号处理中，有很多种编码方式，如脉冲编码调制（PCM）、脉冲位置调制（PPM）、脉冲振幅调制（PAM）等。
不同的编码方式有不同的特点和适用场景。
数字信号处理技术数字信号处理（DSP）是对数字信号进行处理和分析的技术。
它具有精度高、灵活性强、稳定可靠等优点，因此在通信、音视频处理、生物医学工程等领域得到广泛应用。
数字信号处理技术主要包括信号滤波、信号变换、频谱分析、时域分析等多个方面。
信号滤波是指通过对信号进行滤波，去除噪声和干扰等不必要的成分，保留信号中有用的信息。
滤波技术主要包括数字滤波器设计、滤波器特性、滤波器实现等内容。
数字滤波器可以分为有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器两种类型。
信号变换是将一个信号转换成另一个信号的过程。
现代信号检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 掌握现代信号检测理论的基本原理和方法。
2. 学习利用现代信号处理技术对信号进行检测和分析。
3. 熟悉相关实验设备和软件的使用。
二、实验原理现代信号检测理论是研究信号在噪声干扰下如何进行有效检测的一门学科。
其主要内容包括：信号模型、噪声模型、检测准则、检测性能分析等。
本实验主要针对以下内容进行实验：1. 信号模型：研究正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型。
2. 噪声模型：研究高斯白噪声、有色噪声等噪声模型。
3. 检测准则：研究最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则。
4. 检测性能分析：研究误检率、漏检率等检测性能指标。
三、实验设备与软件1. 实验设备：示波器、信号发生器、频谱分析仪等。
2. 实验软件：MATLAB、LabVIEW等。
四、实验内容1. 信号模型实验：通过实验观察正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性。
2. 噪声模型实验：通过实验观察高斯白噪声、有色噪声等噪声模型的波形、频谱特性。
3. 检测准则实验：通过实验比较最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：通过实验分析误检率、漏检率等检测性能指标。
五、实验步骤1. 信号模型实验：（1）打开信号发生器，设置信号参数（频率、幅度等）。
（2）使用示波器观察信号波形。
（3）使用频谱分析仪观察信号频谱特性。
2. 噪声模型实验：（1）打开信号发生器，设置噪声参数（方差、功率谱密度等）。
（2）使用示波器观察噪声波形。
（3）使用频谱分析仪观察噪声频谱特性。
3. 检测准则实验：（1）根据信号模型和噪声模型，设计实验方案。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件实现检测算法。
（3）对比分析最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：（1）根据实验方案，设置检测参数。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件进行实验。
（3）分析误检率、漏检率等检测性能指标。
六、实验结果与分析1. 信号模型实验：通过实验观察到了正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性，验证了信号模型的理论。
现代信号处理研究方向
现代信号处理研究方向
现代信号处理是一个广泛的研究领域，包括许多不同的研究方向。
以下是一些常见的现代信号处理研究方向：
1. 信号压缩和编码：这是一种将信号压缩成更小的数据集的技术，以便更有效地存储和传输信号。
这可以通过使用小波变换、离散余弦变换等技术来实现。
2. 信号滤波和降噪：这是一种去除信号中的噪声和干扰的技术，以便更好地提取有用的信号信息。
这可以通过使用滤波器设计、小波分析等技术来实现。
3. 信号特征提取和分类：这是一种从信号中提取有用特征并将其用于分类或识别的技术。
这可以通过使用支持向量机、人工神经网络等技术来实现。
4. 信号处理算法优化：这是一种优化信号处理算法的技术，以便更快地计算和更高效地运行。
这可以通过使用并行计算、数值优化等技术来实现。
5. 非线性和非平稳信号处理：这是一种处理非线性和非平稳信号的技术，这些信号难以用传统的线性和平稳信号处理方法来处理。
这可以通过使用非线性变换、小波包分析等技术来实现。
6. 信号处理在生物医学中的应用：这是一种将信号处理应用于生物医学领域的技术，例如心电图、脑电图、医学成
像等。
7. 信号处理在通信中的应用：这是一种将信号处理应用于通信领域的技术，例如数字通信、无线通信、卫星通信等。
总之，现代信号处理研究方向非常广泛，涉及许多不同的应用领域，并且随着技术的不断发展，还将不断涌现新的研究方向。
专业学位硕士研究生“现代信号处理”课程教学改革探讨
专业学位硕士研究生“现代信号处理”课程教学改革探讨随着科技的飞速发展，现代信号处理在通信、图像处理、医学影像、生物信息等诸多领域得到了广泛应用。
而作为电子信息工程、通信工程等相关专业的研究生，掌握现代信号处理的理论和技术是非常重要的。
对专业学位硕士研究生“现代信号处理”课程的教学进行改革，以适应时代发展的需要，具有重要的现实意义。
一、教学内容更新现代信号处理涉及的内容非常广泛，包括数字信号处理基础、信号采集与数字化、时频分析、滤波器设计、多媒体信号处理、数字通信等多个方面。
教学内容更新是教学改革的首要任务。
要针对现代信号处理的最新发展，更新课程内容，使之尽可能地贴近实际应用。
可以加入深度学习在信号处理中的应用，以及人工智能在信号处理领域的最新研究成果。
要注重实践应用，增加实验环节，通过实际操作加深学生对理论知识的理解，提高他们的动手能力和应用能力。
还可以邀请相关产业界的专家学者进行讲座和实地考察，让学生更好地了解现代信号处理的前沿动态和实际应用场景。
二、教学方法改革传统的教学方法主要以教师为主导，学生为被动接受者。
这种教学模式已经无法满足现代教学的要求。
教学方法改革应该突破传统的教学方式，注重培养学生的创新思维和实际应用能力。
可以采用问题导向的教学方法，引导学生通过自主学习，解决实际问题。
可以采用案例教学法，通过实际案例引导学生深入思考和学习。
还可以引入团队合作学习的模式，让学生在合作中相互学习、相互交流、相互促进，培养学生的团队协作精神和创新能力。
还可以利用信息技术手段，比如网络课堂、多媒体教学等，丰富教学手段，提高教学效果。
三、评价体系改革教学评价是教学的重要环节，能够有效地促进教学质量的提高。
传统的卷面考试评价方式往往难以全面客观地评价学生的学习情况。
评价体系的改革是教学改革的重要内容之一。
可以引入开放式试题，允许学生在考试中自主选择答题方向，从而更好地检验他们的综合能力。
可以采用多元化的评价方式，比如结合平时成绩、课堂表现、实验报告等多方面因素进行综合评价，更全面地了解学生的学习情况。
现代信号处理示范课建设探索
现代信号处理示范课建设探索作者：赵丽莉崔东艳黄晓红冯英翘来源：《中国教育技术装备》2023年第24期摘要现代信号处理课程是信息与通信工程、信息处理与智能控制专业的重要课程。
针对传统教学方法过于重视理论基础的讲授，提出新形势下课程建设的新思路，即授课内容的创新、分析的可视化、教学方法的多样化等。
通过示范课建设，使学生掌握现代信号处理中的基本理论及相应算法的软、硬件实现方法，提高独立学习、实际运用和开拓创新的能力。
关键词现代信号处理；教学改革；示范课建设中图分类号：G642.3 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2023）24-0068-03Exploration on Construction of Modern Signal Processing Demonstration Course//ZHAO Lili，CUI Dongyan， HUANG Xiaohong， FENG Yingqiao0 引言现代信号处理是信息与通信工程、信息处理与智能控制专业的一门重要的学位课程，教学内容着重于现代信号处理的新理论体系，讲授新技术的研究和应用方法，跟踪现代信号处理的发展趋势和研究热点，重点为非平稳随机信号的分析与处理，内容包括非平稳信号的时频分析、多抽样率信号处理中的滤波器组理论和小波变换三大知识体系[1-3]。
通过本课程的学习，要求硕士生掌握现代信号处理中的基本理论及相应算法的软、硬件实现方法，提高独立学习、实际运用和开拓创新的能力。
但是现代信号处理课程理论性较强[4-5]，传统教学方法过于重视理论基础的讲授，导致学生理论掌握得比较好，但不知如何应用或者应用在何种领域，甚至不知道何种信号采用何种现代信号处理技术，与实际应用严重脱节。
故课程组在教学过程中遵循理论分析与实践相结合的原则，注意将课内知识传授、课外探究性学习及研究性实践相结合，对教学不同阶段所遇到的问题采用不同的教学方法，取得了良好的效果。
信号与系统实训课程学习总结
信号与系统实训课程学习总结在信号与系统实训课程的学习中，我获得了许多宝贵的知识和经验。
通过实际操作和理论学习，我对信号和系统的概念、原理和应用有了更深入的理解。
本文将通过总结我在课程中所学到的内容，分享我对信号与系统的认识和体会。
一、信号与系统概述信号是对信息的表达和传递，系统是对信号进行处理和转换的工具。
信号与系统学科是电子信息工程、通信工程等专业的重要基础课程。
信号可以分为连续信号和离散信号，系统可以分为线性系统和非线性系统。
信号与系统的研究内容涉及信号的表示与运算、系统的性质和特性等方面。
二、实训内容与学习成果本课程的实训内容主要包括信号生成、信号变换、系统特性分析以及信号处理等方面。
其中，我主要学习了以下几个方面的内容：1. 信号生成：通过实际操作和仿真软件，在实验室中我学会了如何生成不同类型的信号，如正弦信号、方波信号、三角波信号等。
我了解到不同信号的特点和应用，并通过实验进一步加深对信号的认识。
2. 信号变换：信号变换是信号与系统研究的重要内容之一。
我学习了傅里叶变换和拉普拉斯变换的原理和应用，掌握了如何将时域信号转换到频域，并进一步理解了信号的频谱分析。
3. 系统特性分析：在学习了信号变换之后，我进一步学习了系统的特性分析。
包括系统的冲激响应、单位阶跃响应以及系统的稳定性等方面。
通过实验和练习，我熟悉了系统的特性分析方法和步骤。
4. 信号处理：信号处理是信号与系统学科的重要应用之一。
我学习了数字滤波器的原理和设计方法，了解了数字滤波器在实际应用中的重要性和作用。
通过实践，我掌握了数字滤波器的设计和调试技巧。
通过这些实训内容的学习，我不仅加深了对信号与系统的理论认识，更重要的是获得了实际应用的经验。
我学会了如何在实验中操作仪器设备，如何使用信号生成器、示波器、频谱分析仪等设备进行信号的测试和分析。
三、学习体会在信号与系统实训课程的学习中，我深刻体会到理论知识与实际操作的结合的重要性。
《数字信号处理》课程教学实践与探索
《数字信号处理》课程教学实践与探索摘要:数字信号处理是电子信息类专业非常重要的课程,具有实用性强、理论内容丰富但概念抽象难懂的特点。
本文从教学内容、实验教学和数字信号处理的应用等方面进行了探讨和尝试,通过考试和问卷调查深入分析教学实践的效果,不断进行完善和改进。
实践表明教学改革对提高课堂教学效果、提升学生综合能力和素质起到良好的促进作用,能满足素质教育对电子信息专业人才培养的要求。
关键词:数字信号处理教学实践仿真工具数字信号处理技术广泛地应用于通信与电子工程、航空航天、工业现场、生物医学及现代国防等诸多领域,已经成为推动现代社会和科技发展的最重要的应用技术之一。
伴随着对DSP工程技术人才大幅增长的需求,国内外各大学的电子信息类学科和专业,纷纷将数字信号处理列为必修课程,并加强了课程的建设与改革。
通过对社会需求的调查和分析,本校在国内外知名院校教学实践的基础上,对数字信号处理课程的改革进行了初步探索,内容包括:自主编写难易程度适中、针对性强的教材;组建高水平的梯队型课程组;全面使用现代化教育手段,包括采用电子教案,网上答疑等;加强实验环节;改革考试和考核方式,促进学生的研究型学习和创新能力的培养等。
我们在课程改革方面所做的努力,得到了学校的大力支持和肯定,得到了教师和学生的广泛认同,也在国内的高校同行中产生了一定的影响。
2006年,本课程被河北省教育厅评为“省级精品课程”。
1 编写针对性强的教材课程的创新与改革,很重要的一方面是教材的创新与改革。
教材是体现教学内容和教学方法的知识载体,是教师和学生进行教学活动的凭借材料,可以说好教材的重要性不亚于教师的作用。
本科层次的数字信号处理,其基本内容既是比较经典的,也是在不断地发展与前进着的。
我们希望通过本课程的学习,使学生既能掌握基本的理论和方法,也能了解技术发展的前沿,还要通过实验初步掌握基本的数字信号处理算法的实现。
基于这一出发点,课程组通过认真反复讨论,确定了编写教材的原则:1)内容要新,反映本领域当前的发展;2)在高校及研究院所有较宽的覆盖面;3)内容明晰,重点突出,能为学生所接受。
数字信号处理实训课程学习总结实践信号处理算法与应用
数字信号处理实训课程学习总结实践信号处理算法与应用数字信号处理是一门应用广泛且发展迅速的学科，通过对数字信号进行算法处理，可以实现信号的采集、压缩、滤波、调制与解调以及特征提取等一系列功能。
数字信号处理实训课程是我在大学期间所学的一门重要课程，通过这门课程的学习，我深入了解了数字信号处理算法的原理和应用。
在学习数字信号处理实训课程期间，我参与了一系列实践项目，深入了解并应用了信号处理算法。
下面我将从实践项目的角度总结我在这门课程中的学习收获和体会。
首先，我学习了数字信号的基本概念和表示方法。
数字信号是通过采样和量化来表示连续信号的离散数据，而采样率和量化精度直接影响了数字信号的质量和可处理性。
在实践项目中，我需要根据信号的特点选择合适的采样率和量化精度，以保证数字信号的准确性和有效性。
其次，我学习了数字滤波器的设计和实现方法。
数字滤波器可以对信号进行去噪、平滑、频率选择等操作，是数字信号处理中的重要组成部分。
在实践项目中，我利用Matlab等工具设计和实现了多种数字滤波器，包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等，通过调整滤波器参数和结构，我成功地对信号进行了滤波处理，提取出了目标信号的有效信息。
此外，我还学习了数字调制与解调技术。
数字调制与解调是将模拟信号转换成数字信号或者将数字信号转换成模拟信号的过程，常用于无线通信系统中。
在实践项目中，我通过仿真实验，实现了数字调制与解调技术在无线通信系统中的应用，比如采用BPSK、QPSK等调制方式，将数字信息传输到远距离，并成功解调还原出原始信息。
最后，我学习了数字信号处理算法在实际应用中的案例。
数字信号处理技术在各个领域都有广泛的应用，比如音频处理、图像处理和生物医学信号处理等。
在实践项目中，我选取了其中一个应用案例，深入了解了其中的算法原理和实现方法，并通过仿真实验验证了该算法的有效性和可靠性。
通过数字信号处理实训课程的学习，我深入了解了信号处理算法的原理和应用，并通过实践项目的进行，掌握了一系列数字信号处理的基本方法和技术。
生物医学信号处理技术的实验操作技巧总结
生物医学信号处理技术的实验操作技巧总结随着现代医学技术的迅速发展，生物医学信号处理技术在临床和研究中扮演了重要的角色。
生物医学信号处理技术通过对生物体内的信号进行采集、分析和解释，帮助医生和研究人员更好地理解生物体内的生理和病理过程。
本文将总结生物医学信号处理技术的实验操作技巧，希望对从事相关研究的人员提供一定的参考。
首先，在进行生物医学信号处理技术的实验操作前，我们需要准备好必要的实验设备和材料。
常见的实验设备包括生物信号采集设备（如心电图机、脑电图机等）、计算机和相关的信号处理软件等。
此外，还需要一些生物材料，如样本（如人体心电图、脑电图等）和生理记录仪（如心电图导联线、脑电图电极等）。
其次，在实验操作过程中，正确连接各种设备和材料是十分重要的。
首先，将生理记录仪正确地连接到研究对象的身体上。
例如，对于心电图实验，应正确地将心电图导联线连接到相应的身体部位，如右臂、左腿和左臂。
其次，将记录仪的输出端正确连接到信号采集设备，如心电图机。
最后，将信号采集设备连接到计算机，以便接收和处理采集到的信号。
接下来，我们需要进行信号采集和记录。
在进行信号采集之前，应根据实验要求设置相关参数，如采样频率和滤波器设置等。
通过适当地选择采样频率，可以保证信号的高精度采集，而滤波器的设置可以去除一些不必要的噪音和干扰信号。
此外，还应确保实验环境的良好，尽量减少干扰源的存在。
信号采集完成后，我们需要对采集到的信号进行预处理。
预处理的目的是去除噪音、增强信号的特征和准备后续的分析和解释工作。
常见的预处理方法包括滤波、噪音去除和特征提取等。
其中，滤波是去除信号中的不需要的频率成分，以提高信号质量。
噪音去除则是通过一系列算法和技术，将信号中的噪音部分去除，使得信号更准确和可靠。
特征提取则是提取信号中的有用信息，如幅值、频率和时域特征等。
在完成信号的预处理后，我们可以进行进一步的分析和解释。
根据实验要求，可以选择不同的信号处理方法，如时域分析、频域分析和小波分析等。
现代数字信号处理何子述课后
现代数字信号处理何子述课后
本文是对现代数字信号处理课程所学内容的总结和补充，主要包括以下几个方面：
1. 离散傅里叶变换的应用
离散傅里叶变换在数字信号处理中有着广泛的应用，比如说在音频和视频信号的处理中，利用离散傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，以便进行滤波、压缩和编码等操作。
此外，在数字通信和雷达信号处理中，离散傅里叶变换也被广泛应用。
2. 数字滤波器的设计
数字滤波器是数字信号处理的重要组成部分，其设计目的是去除信号中的噪声或不需要的频率分量。
在数字滤波器的设计中，需要选择合适的滤波器类型、滤波器参数和滤波器结构等，以满足不同的信号处理要求。
3. 数字信号处理的应用
数字信号处理在现代通信、娱乐、医疗、金融等领域都有着广泛的应用，比如说在数字音乐中，数字信号处理可以用来实现音频的录制、编辑和混音等功能；在医疗领域，数字信号处理可以用来处理医学图像和生物信号，以辅助医生进行诊断和治疗。
4. 数字信号处理的未来发展
随着科技的不断进步，数字信号处理的应用范围将会不断扩大，同时也会出现更多的技术和算法来满足不同的信号处理需求。
未来数字信号处理的研究方向可能包括机器学习、深度学习、神经网络等方
面，以进一步提高数字信号处理的效率和精度。
专业学位硕士研究生“现代信号处理”课程教学改革探讨
专业学位硕士研究生“现代信号处理”课程教学改革探讨随着信息科技的快速发展，信号处理已经成为了现代科技领域中的一个重要部分。
作为专业学位硕士研究生，学习现代信号处理课程对于提高专业技能和解决实际问题都具有重要意义。
由于课程内容较为复杂和抽象，传统的教学方式常常难以激发学生的学习兴趣和培养其实践能力。
对于现代信号处理课程的教学改革与探讨显得尤为重要。
一、现代信号处理课程的教学现状1. 课程内容丰富，但学生难以理解和掌握现代信号处理课程涉及到许多复杂的数学理论和算法，如傅里叶变换、离散信号处理、数字滤波等，在课程学习的过程中，许多学生常常觉得难以理解和掌握。
这些抽象的理论知识对学生的数学功底和抽象思维能力提出了较高的要求，因此在传统的教学模式下，学生往往难以有效地消化和吸收这些知识。
2. 缺乏实际应用和案例分析现代信号处理课程的实际应用十分广泛，涉及到传感器技术、通信系统、医学影像等多个领域。
传统的教学模式往往只注重理论知识的传授，缺乏实际应用和案例分析，导致学生掌握知识后很难将其应用到实际问题的解决中。
3. 学生参与度不高，学习效果难以保证在传统的教学模式下，学生往往是被动接受知识的，缺乏主动参与和实践的机会，导致学生的学习兴趣和学习效果难以保证。
而现代信号处理课程作为专业学位硕士研究生的核心课程之一，其重要性和专业性与日俱增，对于如何改进和优化教学方式提出了更高的要求。
1. 强化理论与实践相结合为了有效解决现代信号处理课程教学所面临的挑战，我们可以通过强化理论与实践相结合的教学方式来改革课程教学模式。
在教学过程中，引入一些具体的案例分析和实际应用，使学生能够将所学的理论知识应用到实际问题的解决中，从而增强学生的学习兴趣和实践能力。
2. 创新教学方法，提高学生主动参与度在现代信号处理课程的教学中，可以采用一些创新的教学方法，如课堂互动、小组讨论、案例分析等，来提高学生的主动参与度。
通过让学生参与到课程中来，可以激发他们的学习兴趣和主动性，从而提高课程的教学效果。
医学信息工程 培养方案
医学信息工程培养方案一、医学信息工程知识体系医学信息工程知识体系主要包括医学基础、信息科学基础和工程技术应用三个部分。
医学基础包括解剖学、生理学、病理学、临床医学等医学基础知识；信息科学基础包括计算机科学、通信技术、数据库技术等信息科学基础知识；工程技术应用包括医学影像技术、医学信号处理、医学信息管理等工程技术应用知识。
二、医学信息工程培养目标根据医学信息工程知识体系，医学信息工程人才培养目标应包括以下几个方面：具备扎实的医学基础知识，能够了解医学诊断、治疗、康复全过程；具备扎实的信息科学基础知识，能够运用信息技术解决医学问题；具备扎实的工程技术应用知识，能够应用工程技术解决医学问题；具备临床实践能力，能够参与医学实践活动和医疗信息系统建设。
三、医学信息工程核心课程设置医学信息工程核心课程设置应包括医学基础、信息科学基础和工程技术应用课程。
医学基础课程包括解剖学、生理学、医学影像学、病理学、临床医学等医学基础课程；信息科学基础课程包括计算机科学、通信技术、数据库技术等信息科学基础课程；工程技术应用课程包括医学影像技术、医学信号处理、医学信息管理等工程技术应用课程。
四、医学信息工程实践教学医学信息工程实践教学是医学信息工程核心课程的重要组成部分。
通过实践教学，学生能够更好地理解和应用医学信息工程知识，培养临床实践能力和工程技术应用能力。
实践教学形式可以包括实验课、实习实训、实习实习等形式，使学生能够在实际操作中学习和锻炼。
五、医学信息工程专业实践能力培养医学信息工程专业实践能力培养是医学信息工程教育的关键内容。
学校应该与医疗机构、医学影像中心、医疗信息系统开发公司等合作，将学生培养方案与实际医疗实践相结合，为学生提供更多的实践机会，培养学生的实践能力和工程技术应用能力。
六、医学信息工程人才培养质量保障医学信息工程人才培养质量保障包括教学条件保障、教学资源保障、师资队伍保障、教学质量监控等方面。
学校应该为医学信息工程教育提供良好的教学条件和教学资源，引进和培养专业教师，建立教学质量监控机制，保障医学信息工程人才培养的质量。
现代数字信号处理课程的教学改革与实践探讨黄玲123王进花123马晶123
现代数字信号处理课程的教学改革与实践探讨黄玲1 2 3 王进花1 2 3 马晶1 2 3发布时间：2021-10-25T04:01:50.943Z 来源：《中国科技人才》2021年第20期作者：黄玲1 2 3 王进花1 2 3 马晶1 2 3[导读] 现代数字信号处理课程是一门融理论和技术应用为一体的课程。
随着信息、计算机和微电子等学科的飞速发展，现代数字信号处理技术在许多领域得到了广泛应用。
1兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州 7300502 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州 7300503兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州 730050摘要：现代数字信号处理课程是一门融理论和技术应用为一体的课程。
随着信息、计算机和微电子等学科的飞速发展，现代数字信号处理技术在许多领域得到了广泛应用。
现代数字信号处理是电子信息类和通信类专业的重要课程，已成为如电子工程、医学类等学科的技术基础课，也是学生课程知识体系中起着重要承前启后、基础衔接作用的专业课。
但是目前我国此类课程教学中仍然存在着一些问题，本文着重分析了现代数字信号处理课程教学的不足，并探讨教学方面的改革与实践，希望提高教学质量，为学生未来的学习打下基础。
关键词：现代数字信号处理；教学改革；分析随着计算机和信息技术的飞速发展，不同学科之间相互交叉融合，现代数字信号处理课程发展迅速，出现了许多理论和技术，广泛应用于数字通信和医疗等领域。
现代数字信号处理课程有着强大的理论系统和实践性，其理论和方法应用广泛，在学生课程学习中占据着重要位置。
但是目前我国教学依旧存在着一些问题，需要教师加强教学方面的改革，加深实践内涵，提高教学质量，提升学生的学习水准，增强学生学习信心。
1 传统教学中的不足现代数字信号处理课程是多学科交叉融合的产物，它涉及的理论较多，所讲述的理论和方法，需要学生仔细思考，认真实践方可理解。
但是由于工科学生的理论研究水平不够，学习期间课时不足，如若教师没有良好的教学方法，会增加学生学习的难度。
数字信号处理实训课程学习总结音频降噪算法的实验验证与分析
数字信号处理实训课程学习总结音频降噪算法的实验验证与分析在数字信号处理实训课程中，我学习了音频降噪算法的实验验证与分析。
本文将对我所学内容进行总结，并分享我在实验过程中的观察和分析结果。
一、引言随着数字音频的广泛应用，人们对音频质量的要求也越来越高。
然而，由于环境噪声等原因，音频中常常会存在各种干扰音，降低了音频的质量和清晰度。
因此，音频降噪算法的研究和应用变得非常重要。
二、理论基础音频降噪算法是通过对音频信号进行处理，减少或消除噪声干扰，提高音频质量。
其中，数字滤波技术是一种常用的降噪方法。
常见的数字滤波器有FIR滤波器和IIR滤波器。
三、实验步骤1. 音频信号采集：使用麦克风或其他音频设备录制包含噪声的音频片段。
2. 噪声样本采集：在相同环境下，关闭音频输入设备，记录环境噪声。
3. 实验设备与软件搭建：使用MATLAB等工具，搭建数字信号处理实验环境。
4. 预处理：对采集到的音频信号进行预处理，如采样率转换、噪声抑制。
5. 实验验证与分析：分别采用FIR滤波器和IIR滤波器进行音频降噪处理，观察并分析降噪效果。
6. 结果评估：通过主观评价和客观指标对降噪效果进行评估。
四、实验结果与分析通过实验验证与分析，我观察到以下现象和结果：1. FIR滤波器在音频降噪中具有较好的效果，能够有效滤除某些频率段的噪声。
2. IIR滤波器也能够实现音频降噪的效果，但相较于FIR滤波器，其对频率响应的影响更为复杂。
3. 不同降噪算法在处理不同种类音频时效果有所差异，需要根据实际应用场景选择合适的算法。
4. 主观评价与客观指标的评估结果存在一定差异，综合考虑可以更准确地评估降噪效果。
五、总结与展望通过本次实验，我对音频降噪算法有了更深入的了解。
同时，我也意识到降噪算法的效果与信号特点、滤波器类型等因素密切相关。
未来，我将进一步深入学习数字信号处理的相关知识，并探索更优化的音频降噪算法。
六、参考文献[1] Smith S. W. Digital Signal Processing[M]. California: California Technical Publishing, 1999.[2] Proakis J. G., Manolakis D. G. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications[M]. New Jersey: Prentice Hall, 2006.以上是我对数字信号处理实训课程学习总结音频降噪算法的实验验证与分析的内容总结，通过实验验证和分析，我对音频降噪算法有了更深入的了解，同时也加深了对数字信号处理的理论与实践应用的认识。
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182018年3月总第285期ISSN1672-1438CN11-4994/T 现代医学信号处理课程中的实训培养林 岚 张柏雯 吴水才北京工业大学生命科学与生物工程学院 北京 100124摘 要：医学信号处理是生物医学工程研究生教学中的一门重要基础课程，但目前教学中普遍存在着理论与实践相脱离的现象，忽略了学生学习兴趣和创新能力的培养。
为了紧跟其现代理论发展，提高课程的教学质量，突出医学信号处理实践性强的特色，北京工业大学生物医学工程系开展了现代医学信号处理的精品课程建设，并为增强研究生的实践与创新培养专门设立了医学信号处理的实训平台。
近年来，该平台取得了很好的教学成果，增进了学生的学习兴趣。
介绍了现代医学信号处理的精品课程建设中的教学体会；探讨和总结了以实训平台为依托进行的创新型教学。
关键词：现代医学信号处理；精品课程建设；研究生工程实训平台作者简介：林岚，工学博士，副教授；张柏雯，工学硕士；吴水才，工学博士，教授，院长。
基金项目：北京工业大学研究生精品课程建设基金项目“现代医学信号处理”(编号：CR2017—014)。
生物医学信号处理在生物医学工程学科的多个领域都已获得了极为成功的应用，受到了广泛的关注。
近年来，随着通信技术、计算机技术和信息技术的飞速发展，已发展较成熟的经典生物医学信号处理理论体系也在向现代理论演化，新理论和新算法层出不穷[1]。
学习现代生物医学信号处理的理论、方法与应用，紧跟学术前沿，已成为生物医学工程专业研究生的迫切需要[2]。
为满足学科发展的需要，北京工业大学生物医学工程系从21世纪初就开始对生物医学工程专业研究生开设了现代医学信号这一门专业基础课程。
课程采用传统现代信号处理的教材，基于生物医学信号的特点，内容兼顾了纵向的深度和横向的广度，涉及现代生物医学信号处理的多个主要方面及其热点和难点。
课程具有应用范围广、实用性强、专业性强等特点。
课程强调理论与实践、原理与应用相结合，通过课程的学习，学生可以了解该信号处理在生物医学领域中的基础理论、方法应用，是未来科研中的有力工具。
1 课程建设中的前期体会此课程设立之初的教学效果和教学质量很好，但由于现代医学信号处理是一个高速发展的学科领域，随着时间的推移在教学中出现了一些新的问题。
针对这些问题，学院根据课程特点、教学系统以及学生的知识结构，成立了以学院院长吴水才教授带头、以中青年教师为主干的信号类课程教学团队。
教学团队共有教师8人，其中教授1人，副教授3人，中级职称教师4人，具有合理的老中青师资结构和队伍配置，并有着较高的教学和科研学术水平。
在课程教师队伍建设方面，注重培养中、青年教师，充分发挥“传－帮－带”的作用。
根据既定的教学思想，共同制订了教学大纲、教学计划，并针对专业特色，确定教学内容；定期进行教学方法的分析与讨论、教学成果总结，共同探讨教学过程中出现的各种问题，从而使课程体系逐渐完备。
在吴水才教授的带领下，团队前期针对我校学生的特点对此课程进行了精品课程建设，并取得了一定成效。
下面先对此课程前期建设及实施过程中取得的成果与经验做简要回顾。
课程教材及教学内容的选择直接影响教学质量。
数字信号处理是一个相对完整的知识体系，而现代医学信号处理课程体系具有多元化的特征。
大部分经典教材往往对生物医学信号的特点侧重不足，而且经过几年教学后内容就会相对陈旧，因此重新编排教学内容，突出教学重点，对教学内容进行重新整理和编排是非常重要的[3,4]。
整个教学团队在吴水才教授的领导下，根据本专业的特点和长期的教学经验总结，在2016年将多年在现代信号处理领域的教案和科研工作的应用整编成一套系统的教材[5]，并已在科学出版社出版。
该教材系统的再现了现代信号处理的理论和方法，启迪学生的创新思维，具有如下主要特点。
(1)教材紧紧抓住生物医学信号这条主线，主要包括随机信号的特点、参数估计理论、现代谱估计、维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波、时频分析、小波分析、主成分分析、独立成分分析等基础理论和方法。
(2)兼顾专业特点，从现代信号处理的角度出发，很好地将经典理论与生物医学中的最新技术结合于实2018年3月总第285期ISSN1672-1438CN11-4994/T际的应用，不但能够扩展学生的学习兴趣，还能够促进学生对最新知识的了解。
(3)包含了基于MATLAB的信号分析与处理基础，使广大读者在掌握了基本概念、方法的基础上，能将信号的分析、仿真处理等重要知识运用于计算机上。
2 基于研究生实训平台的课程建设2.1 课程教学中理论与实践的脱节现象该课程的另一个特点是课程内容抽象且对数学基础要求较高。
课程基础不仅包含经典数字信号处理，还会用到数理统计、微积分变换、矩阵论、最优化方法、数值分析等许多工程数学，涉及大量的数学推导[6]。
现代医学信号处理是用抽象的数学语言描述的[7]，传统教学方法注重理论概念的教学而忽略实践教学，在实际应用中就会存在一定脱节的现象。
这往往导致学生可以较好掌握其基础理论，却不知如何将其在实际工程中进行应用，甚至不知道针对某种类型的生理信号应如何选择处理技术和工具。
这里我们以提高学生学习兴趣和积极性为出发点，以改善教学质量为目标，在实践教学方面对本课程的教学方法进行改进。
在讲授过程中更偏重算法的设计思路，而非纯粹的数学推导。
现代医学信号处理很多算法都是根据计算机进行数值优化，实现快速运算。
学生只需要掌握该算法的类型、特点与思路，而在课程理论教学中涉及具体实现过程中的大量公式推导并不是必要的，这些部分可以在具体实践环节来学习和掌握。
这种教学方式使得学生更容易接受，减少了对数学的畏惧感。
这里我们采用了实践教学与研究生工程实训平台相结合的方法，使原本抽象的理论讲解变得生动具体，提高学生的学习兴趣。
2.2 北京工业大学研究生工程实训平台北京工业大学研究生工程实训平台暨研究生创新实践基地是教育部“研究生教育创新计划项目”之一，被列入“2005年教育部研究生教育创新计划项目”。
此实训平台一方面旨在培养和拓展研究生的创新设计能力，为研究生的各类创新竞赛提供了训练场所；另一方面旨在有针对性地进行相关实训技能的训练，缩短研究生的就业适应期，提高就业竞争力。
目前，平台建成了10多个主题实验室，为研究生提供了参与工程训练与科技创新的舞台，在提高研究生创新实践能力方面发挥了积极的作用。
该平台自成立以来在工程实训项目中获得了丰富的成果，特别是每学年设立的研究生科技基金委托项目，为各实训室的创新起到了很好的推动和鼓励作用。
2.3 工程实训平台与课程建设的结合研究生工程实训平台建设可以促进学生更好理解教学内容以及提高学生实践能力、创新能力。
我们在此研究生工程实训平台建设了生物医学电子与信息处理研究生实训室。
实训内容以适应实际的需求及创新能力的培养为依据，对学生的要求不仅仅局限在对课程所讲授的理论进行简单验证，而且让学生应用所学知识去设计比较复杂的生物医学信号检测与处理分析系统[8]。
尽可能多地采用先进的实验手段，引入现代医学信号分析与处理技术的分析、设计方法。
强调实训的整体性、系统性，以形成与新的课程体系相适应的实训体系。
实训室由睡眠试验区、运动试验区、学生实训区和教师指导区等多个功能区域组成。
实训室拥有64通道脑电图机(Biosemi)以及心电、血压、血氧、脉搏波等生物医学传感器和采集系统，以及穿戴式智慧衣用于帮助学生直接采集多种类型的生理信号，进行生理信号处理与分析。
同时实训室还拥有多台服务器以及心电图、脉搏波、医学图像等数据库，帮助学生进行以深度学习算法为基础的大数据分析。
实训室每年组织一次生物医学信号处理方面的竞赛，以鼓励学生在此课程方面的创新工作。
在实训内容上突出信号处理方法的现代化，通过现代信号处理算法，实现对各种类型生理信号的综合分析、处理。
自成立以来，实训工作主要集中在多生理参数的信号采集与处理和基于深度学习的生物医学信号的大数据两方面。
(1)多生理参数的信号采集与处理实训主要集中在穿戴式设备，如穿戴式心电图、心音及胎儿心电信号的采集与信号处理[9]。
研究生将课堂所学到的基础知识与实训内容相结合，申请了多项研究生科技基金支持。
如穿戴式心音监测设备研究，开发了一款24小时监测的心音信号采集设备，并对心音信号进行处理。
“婴儿睡眠过程中的实时监测系统”可实时监测婴儿生理信息，当监测到异常时会及时发出预警信号。
“智能胎儿心电硬件系统”围绕胎儿心电信号信噪比极低这一问题，研究了如何通过现代信号处理算法进行胎儿心电的实时性提取。
(2)深度学习的本质是计算观测信号的分层特征或表示，采用海量数据训练，将原始数据转变成低层特征，之后经过多个隐藏层形成抽象的高层特征，使得数据得到更加具体有效的特征表达，是目前不可知域最好的算法[10]。
研究生基于实训平台科技基金委托项目的支持，申请了“深度学习在12导联心电自动分析19202018年3月总第285期ISSN1672-1438CN11-4994/T中的应用研究”“深度学习在神经影像中的应用”等项目。
心电图的解读一般需要心电图医生进行，传统的用于波形分析的自动化判读方法存在大量的误判和漏判，算法精度难以进一步提高。
研究生利用深度学习技术对12导联的心电图进行了自动分析。
基于深度学习方法建立一套神经影像大数据的智能分析平台，并将其应用于阿尔兹海默症的早期预测及脑年龄预测的研究中。
学生的创新精神是通过创新的教育、教学以及实践活动来培养的。
通过实训平台对现代医学信号处理的内容进行实训，可以培养学生的创新意识、创新思维、创新能力，使学生一方面牢固、系统地掌握课程的基础知识，同时发展他们的创新能力。
实训模式可以培养学生从多种不同的角度实现同一目的，让他们突破教学的限制，更多地加入自己的思想。
从实训项目的结果来看，很多的学生都能在课程的内容上有一定延伸，更好掌握课程得基础内容。
3 结语生物医学信号处理是生物医学工程专业知识体系中必不可少的知识领域，因此，现代医学信号处理是生物医学工程专业建设的重点课程之一。
在本课程的建设中，我们努力做到通过授课与实训平台的实践环节相结合，开阔学生思路，提升学生的创新性思维。
总体来说，通过实训平台的促进，教学质量明显提升，学生的学习兴趣也有很大提高，应用现代信号处理解决实际问题的能力也大大提升，掌握现代信号处理的前沿性研究，为学生今后的深入研究和应用打下良好的基础。
参考文献[1]黄勇.现代信号处理课程的特点与教学方法的改进[J].高等教育研究:成都,2012(4):49-51.[2] 吴水才,林岚,杨春兰.浅析“生物医学信号处理”课程教学新体系的创建与应用[J].工业和信息化教育,2016(1):20-24.[3] 盛虎,赵树源. 研究生“现代信号处理”课程教学方法探讨[J].教育教学论坛, 2017(11):240-241.[4] Ingle V K, Proakis J G. Digital Signal Processing UsingMATLAB: A Problem Solving Companion[M]. Cengage Learning, 2016.[5] 林岚,吴水才.现代医学信号处理[M].北京:科学出版社,2016.[6] 李凌,谭波,蒋涛.《生物医学信号处理》综合性实验设计[J].实验科学与技术,2013,11(5):125-127..[7] 胡广书,汪梦蝶. 生物医学信号处理研究综述[J].数据采集与处理,2015,30(5):915-932.[8] 叶继伦,顾家军,刁现芬.新型医学信号处理实验平台的设计与实现[J].实验科学与技术,2017,15(1):65-69.[9] Ahmed W, Khalid S. ECG signal processing for recognition ofcardiovascular diseases: A survey[C]. Innovative Computing Technology (INTECH), 2016 Sixth International Conference on. IEEE, 2016: 677-682.[10] 田苗,林岚,张柏雯.深度学习在神经影像中的应用研究[J].中国医疗设备,2016,31(12):4-9.The Practical Training on Modern Medical Signal Processing CourseLin Lan, Zhang Baiwen, Wu ShuicaiCollege of Life Science and Bioengineering, Beijing University of Technology, Beijing, 100124, ChinaAbstract: Medical signal processing is an important core course for the graduate students in biomedical engineering, while the present teaching ignores the cultivation of students' interest and innovation ability. In order to keep up with the development of modern theory and improve the quality of the course, Biomedical Engineering Department in Beijing University of Technology carries out "elaborate curriculum construction for modern medical signal processing", and sets up a graduate engineering training platform which is focused on enhancing students' ability on practice and innovation. The following is a comprehensive discussion and summary of elaborate curriculum construction of modern medical signal processing in recent years and the innovative teaching based on the training platform.Key words: modern medical signal processing; elaborate curriculum construction; the graduate engineering training platform(上接17页)Reformation and Practice of Professional Course Teaching of Environment Engineering in theUniversity with Geo-science BackgroundZhang Dong, Yang Wei, Huang XingyuSchool of resource and environment, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, 454000, ChinaAbstract: To establish characteristic and advanced subjects, based on the background of geo-science in our university, we conducted the reformation and practice of two professional coures in environmental engineering major, named mining environmental protection and gound water pollution and prevention, respectively. The goal is to cultivate innovative talents with environmental engineering major and with background of mining knowledage.Key words: mining environmental protection; groundwater pollution and prevention; environment engineering; teaching innovation; geo-science background。