研究生现代数字信号处理
现代信号处理大作业题目+答案
研究生“现代信号处理”课程大型作业（以下四个题目任选三题做）1. 请用多层感知器（MLP ）神经网络误差反向传播（BP ）算法实现异或问题（输入为[00;01;10;11]X T =，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。
其中，非线性函数采用S 型Logistic 函数。
2. 试用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补)，进而实现四带滤波器组；并画出其频响。
滤波器设计参数为：F p ＝1.7KHz , F r ＝2.3KHz , F s ＝8KHz , A rmin ≥70dB 。
3. 根据《现代数字信号处理》（姚天任等，华中理工大学出版社，2001）第四章附录提供的数据(pp.352-353)，试用如下方法估计其功率谱，并画出不同参数情况下的功率谱曲线：1） Levinson 算法2） Burg 算法3） ARMA 模型法4） MUSIC 算法4. 图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR 系统长M =11), 系统输入是取值为±1的随机序列)(n x ，其均值为零；参考信号)7()(-=n x n d ；信道具有脉冲响应：12(2)[1cos()]1,2,3()20 n n h n W π-⎧+=⎪=⎨⎪⎩其它式中W 用来控制信道的幅度失真(W = 2～4, 如取W = 2.9,3.1,3.3,3.5等)，且信道受到均值为零、方差001.02=v σ(相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声)(n v 的干扰。
试比较基于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐标下画出其学习曲线):1） 横向/格-梯型结构LMS 算法2） 横向/格-梯型结构RLS 算法并分析其结果。
图1 横向或格-梯型自适应均衡器参考文献[1] 姚天任, 孙洪. 现代数字信号处理[M]. 武汉: 华中理工大学出版社, 2001[2] 杨绿溪. 现代数字信号处理[M]. 北京: 科学出版社, 2007[3] S. K. Mitra. 孙洪等译. 数字信号处理——基于计算机的方法(第三版)[M]. 北京: 电子工业出版社, 2006[4] S.Haykin, 郑宝玉等译. 自适应滤波器原理(第四版)[M].北京: 电子工业出版社, 2003[5] J. G. Proakis, C. M. Rader, F. Y. Ling, etc. Algorithms for Statistical Signal Processing [M].Beijing: Tsinghua University Press, 2003一、请用多层感知器（MLP）神经网络误差反向传播（BP）算法实现异或问题（输入为[00;01;10;11]，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。
数字信号处理的书籍
数字信号处理的书籍数字信号处理是一门研究数字信号在不同领域中的处理、分析和应用的学科。
它广泛应用于通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等领域。
数字信号处理的发展与移动通信、互联网和计算机技术的进步密切相关。
要深入了解数字信号处理，可以参考以下几本经典的书籍：1. 《数字信号处理》（Digital Signal Processing） - Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, John R. Buck这是一本非常经典的数字信号处理教材，被广泛应用于全球的大学本科和研究生课程。
书中内容涵盖了数字信号的基本概念、采样和量化、变换、滤波、频谱分析、功率谱估计、多通道处理等。
2. 《现代数字信号处理》（Modern Digital Signal Processing）- Roberto Cristi这本书是一本综合性的数字信号处理教程，涵盖了从基础概念到高级技术的内容。
书中包含了大量的实例、习题和MATLAB代码，有助于读者深入理解和应用数字信号处理的相关知识。
3. 《应用数字信号处理》（Applied Digital Signal Processing）- Dimitris G. Manolakis, Vinay K. Ingle这本书从应用的角度介绍了数字信号处理的基本概念、技术和方法。
内容包括滤波、频谱分析、多通道信号处理、时间频率分析、波形编码和数据压缩等。
书中还包含了大量的实际应用案例和MATLAB示例代码。
4. 《数字信号处理系统设计》（Digital Signal Processing System Design） - Nasser Kehtarnavaz这本书着重介绍了数字信号处理系统的设计过程和方法。
内容包括了从信号采集到输出的整个处理流程，重点讲解了硬件平台的选择、算法设计与实现、系统性能评估等问题。
书中还给出了大量的例子、练习和项目。
5. 《数字信号处理导论》（An Introduction to Digital Signal Processing） - John H. Karl, Seventh Edition这本书是一本广泛使用于本科和研究生课程的数字信号处理导论教材。
数字信号处理_硕士研究生入学考试大纲.doc
《数字信号处理》硕士研究生入学考试大纲一、总体要求《数字信号处理》研究生考试范围限于离散时间信号和数字信号处理的基本理论及基本分析方法。
测试主要分两个方面：一是基本理论°测试考生对基木理论概念掌握的深度与熟练程度；二是综合解决问题的能力。
要求熟练掌握数字信号处理的基本原理、基本分析方法、基本算法和基本实现方法。
包括离散时间信号与系统、Z变换、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、数字滤波器等内容。
二、具体内容1、离散时间信号与系统•离散时间信号（序列）：常用序列、序列基本运算、周期性等；•线性移不变系统：线性、移不变、因果性、稳定性；•连续时间信号抽样：理想抽样、实际抽样、抽样定理；2、z变换•z变换的定义与收敛域：z变换定义、右边序列、因果序列、左边序列、双边序列的收敛域；•Z变换性质：线性、移位、尺度变换、微分、共轨、卷积、翻转、初值、终值等；•Z反变换：部分分式展开法、典型序列的Z变换及收敛域；•序列的Z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系；•序列的傅里叶变换：正变换与反变换定义，对称性质；•系统函数：系统函数与系统的稳定性、差分方程与系统函数、离散系统的频率响应、相位响应与群延时等；3、离散傅里叶变换（DFT）•傅里叶变换的四种形式；•周期序列的傅里叶级数：正反变换定义、性质；•离散傅里叶变换：正反变换定义•离散傅里叶变换的性质：线性、圆周移位、共辘对称、圆周卷积、线性相关、圆周相关、线性卷积与圆周卷积的关系；•频域捕样定理（？）:•DFT应用的几个问题：混叠失真、频率泄漏、栅栏效应、频率分辨率；4、快速傅里叶变换（FFT）•DFT存在问题与改进途径•时间抽取基-2FFT算法：算法原理、蝶形图、运算量、原位运算、倒序；•频率捕取基-2FFT算法：算法原理、蝶形图、运算暈、原位运算；•离散傅里叶反变换（IFFT）：方法与蝶形图；•线性卷枳与线性相关的FFT算法：5、数字滤波器•数字滤波器机构表示方法：方框图与信号流图；•IIR数字滤波器的基本结构：直接I型、直接II型、级联型、并联型；•FIR数字滤波器的基本结构：直接型、级联型、快速卷枳结构、线性相位FIR 滤波器的结构；•简单数字滤波器的频谱：一阶FIR与IIR低通、高通滤波器的频谱结构；滤波器类型的判断方法等；6、IIR数字滤波器设计•全通系统：频谱响应特点、零极点位置、应用；•最小相位与最大相位系统：零极点位置、稳定性、因果性；•冲激响应不变法：变换原理、混叠失真、优缺点；•双线性变换法：变换原理、常数c选择、优缺点；•模拟低通滤波器设计：设计原理、巴特沃思低通滤波器特点及其设计、切比雪夫滤波器与椭圆滤波器特点：•IIR滤波器的两种频率变换法：低通9低通、低通T高通、低通T带通、低通9 带阻；7、FIR数字滤波器设计•线性相位FIR滤波器的特点：线性相位条件、频率响应特点、零点位置、四种FIR滤波器的性质；•窗函数设计法：设汁方法、吉布斯效应、各种窗函数特点；•频率抽样设计法：设计方法；•IIR与FIR比较8、功率谱估计•随机信号的数字特征：均值、方差、自相关函数、互相关函数;•功率谱：定义、与相关函数之间的关系；•经典功率谱估计：直接法（周期图法）、间接法（相关法）：《数字信号处理》考试参考书1、程佩青，《数字信号处理》（第二版），清华大学出版社，20022、陈后金，《数字信号处理》，清华大学出版社，2004符号表示方法：采用“程佩青书”表示方式。
数字信号处理复习总结-最终版
绪论:本章介绍数字信号处理课程的基本概念。
0.1信号、系统与信号处理1.信号及其分类信号是信息的载体，以某种函数的形式传递信息.这个函数可以是时间域、频率域或其它域，但最基础的域是时域。
分类：周期信号/非周期信号确定信号/随机信号能量信号/功率信号连续时间信号/离散时间信号/数字信号按自变量与函数值的取值形式不同分类：2.系统系统定义为处理（或变换）信号的物理设备,或者说,凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备都称为系统。
3。
信号处理信号处理即是用系统对信号进行某种加工。
包括：滤波、分析、变换、综合、压缩、估计、识别等等。
所谓“数字信号处理”,就是用数值计算的方法，完成对信号的处理.0.2 数字信号处理系统的基本组成数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行变换和处理。
不仅应用于数字化信号的处理，而且也可应用于模拟信号的处理。
以下讨论模拟信号数字化处理系统框图。
（1）前置滤波器将输入信号x a（t)中高于某一频率（称折叠频率,等于抽样频率的一半）的分量加以滤除。
（2)A/D变换器在A/D变换器中每隔T秒（抽样周期)取出一次x a(t)的幅度，抽样后的信号称为离散信号。
在A/D 变换器中的保持电路中进一步变换为若干位码。
（3）数字信号处理器（DSP）(4）D/A变换器按照预定要求,在处理器中将信号序列x（n)进行加工处理得到输出信号y（n）。
由一个二进制码流产生一个阶梯波形，是形成模拟信号的第一步.（5）模拟滤波器把阶梯波形平滑成预期的模拟信号；以滤除掉不需要的高频分量，生成所需的模拟信号y a(t）.0.3 数字信号处理的特点（1）灵活性.(2）高精度和高稳定性。
(3)便于大规模集成。
（4）对数字信号可以存储、运算、系统可以获得高性能指标。
0。
4 数字信号处理基本学科分支数字信号处理（DSP)一般有两层含义，一层是广义的理解，为数字信号处理技术-—DigitalSignalProcessing,另一层是狭义的理解,为数字信号处理器—-DigitalSignalProcessor.0。
新工科背景下研究生“现代信息与信号处理”课程教学改革与探索
新工科背景下研究生“现代信息与信号处理”课程教学改革与探索作者：王毅赵飞杨少川郭慧邸金红来源：《科技风》2024年第04期摘要：本文面向“新工科”建设的内涵和发展要求，针对电子信息类研究生学科基础课“现代信息与信号处理”的教学改革展开初步探索。
首先，从课程自身特点、内容学时安排、考核组织形式等方面分析了该课程在以往教学过程中存在的主要问题。
进而，提出了梳理课程体系、优化教学内容、增设实验环节、丰富教学方式以及强化过程性考核等多个维度的教学改革的具体措施与路径，由此不断强化该门课程在电子信息类研究生培养过程中的基础性作用。
关键词：新工科；研究生；现代信息与信号处理；教学改革1概述为主动应对新一轮科技革命和产业变革，加快培养新兴领域工程科技人才，改造升级传统工科专业，主动布局未来战略必争领域人才培养，自2017年以来，教育部积极推进新工科建设，指出工科优势高校要对工程科技创新和产业创新发挥主体作用，并先后形成了“复旦共识”“天大行动”“北京指南”等指导性文件，提出了面向工程教育的“新理念”“新结构”“新模式”“新质量”和“新体系”五大建设内涵。
与此同时，我国为推动创新驱动发展，实施“一带一路”“中国制造2025”“互联网+”等一系列重大战略，对工程技术人才培养提出了新的更高要求，要求面向产业、面向世界、面向未来建设“新工科”。
根据新工科建设的发展要求，高校人才培养的内涵发生重要变化，加快高等院校的工科专业课程教学改革和实践势在必行。
以功率谱估计、维纳滤波器、卡尔曼滤波器、自适应滤波器及应用等经典信号处理方法为代表的现代信息与信号处理技术是信息技术领域中发展最迅速的学科专业基础课之一，广泛应用于通信信号处理、雷达信号处理、语音信号处理等领域，涉及信息与通信工程、计算机科学技术、控制科学与工程等多个学科门类，该技术具有理论深、实践强和应用广的特点。
与之对应的“现代信息与信号处理”课程内容丰富，相关理论在信息技术前沿领域有着极为重要的作用，因此，诸多高校将该门课程作为电子信息类专业研究生的核心专业基础课。
武汉大学电信学院硕士生各专业课程设(通信 测控 物理电子)
电信学院硕士生各专业课程设置硕士研究生应修学分总数为42学分，包括：课程学分总数30学分，其中学位课程至少18学分（必修课不得少于9学分），选修课程根据研究方向，在导师指导下可以全校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
无线电物理专业（代码070208）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
电磁场微波技术专业（代码080904）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
空间物理学专业（代码070802）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
空间探测与信息处理技术专业（代码070820）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
光学工程学科（代码0803）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
物理电子学专业（代码080901）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
电路与系统专业（代码080902）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
通信与信息系统专业（代码081001）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
信号与信息处理专业（代码081002）攻读硕士学位研究生课程计划表校选修（课程设置见下表）；实践环节2学分；学位论文10学分。
检测技术与自动化装置专业（代码081102）攻读硕士学位研究生课程计划表全日制攻读电子与通信工程领域工程硕士研究生课程设置表攻读本领域工程硕士学位的研究生，应获得总学分不少于34学分。
课程学分构成：公共必修课10学分，专业必修课不少于10学分，其余为选修课学分（合计课程学分不少于28分）。
研究生专业信号与信息处理毕业后都能从事什么类型的工作以及在校期间都学些什么
研研究究生生专专业业信信号号与与信信息息处处理理毕毕业业后后都都能能从从事事什什么么类类型型的的工工作作以以及及在在校校期期间间都都学学些些什什么么1.就业方向：可到电子信息管理、电子设备、计算机、通讯等企业和公司从事开发、研究等方面的工作。
也可在光通信、光电子学、应用光学、光信息科学等领域从事设计、开发、科研及技术管理等部门工作；或在工业网络技术或其它相关领域中从事科研教学、科技开发、产品设计、工程技术、技术改造与生产管理等工作。
还可从事光通信、光电信息转换、信息处理、网络技术、计算机应用等现代高新技术领域中有关研究、开发、检测、控制、管理等工作。
2.在校期间学习课程一般有：随机数字信号、图像处理、图像编码、嵌入式、DSP 、现代电路（FPGA ）通信与信息系统 主要侧重接入网系统级的知识，诸如宽带接入网（NODEB,RNC ），标准在TDSCDMA,WCDMA,CDMA,LTE 等系统，涉及 的东西较多，比较大型，做设备研发较好，设备厂商和运营商都需要，诸如HW,zte,asb 等接入网部门，PS,CS 等，所学课程侧重：通信原理，无线网络技术，现代通信系统等等，关注系统设计与实现及性能；信号与信息处理：范围较多，主要无线电通信信号的研究、图像、音频、视频等等，要是做信号处理，就侧重无线链路级信号，偏软就是做信号处理算法或者链路级物理层的底层信号仿真，类似于滤波器设计等，还有就是做图像视频等研究；总体说来，通信与信息系统较好些，不说别的，就是专业名称听着也好，找JOB 时很容易。
当然，有些学通信与信息系统和信号与信息处理的学的知识差不多，还得看导师的研究方向和项目需要，以及学校的课程安排了。
考研时，通信与信息系统的竞争比信号与信息处理激烈些，分数也稍高些。
清华的，东南的，成电，西电，北邮的通信与信息系统，上海交大的信号与信息处理都很有特色。
信信信号号号与与与信信信息息息处处处理理理，，，能能能干干干的的的事事事情情情多多多了了了去去去了了了。
华东理工大学814 信号与系统(含数字信号处理)2020年考研专业课初试大纲
814 信号与系统（含数字信号处理）
814《信号与系统（含数字信号处理）》硕士研究生入学考试大纲：
一、考核要求《信号与系统（含数字信号处理）》研究生入学考试主要考察考生对信号的描述方法、线性时不变系统的基本理论、信号通过线性系统的基本分析方法的理解与掌握，以及对离散时间信号与系统分析、数字信号处理的基本理论及基本分析方法的掌握情况。
要求考生既要掌握信号与系统及数字信号处理的基本理论，又应具备一定的综合分析、解决问题的能力。
二、考核内容 1、信号表示与线性时不变系统基本概念2、线性时不变系统的时域分析3、傅里叶级数与傅里叶变换，傅里叶变换的性质、采样定理4、连续时间系统的s域分析5、傅里叶变换应用于系统分析6、离散时间系统的z域分析7、系统函数8、离散傅立叶变换9、快速傅里叶变换FFT，原理算法，用FFT进行卷积运算的方法10、IIR、FIR数字滤波器的基本结构11、IIR数字滤波器的设计12、FIR数字滤波器的设计。
研究生电子工程教案：数字信号处理的理论与实践
研究生电子工程教案：数字信号处理的理论与实践1. 引言•介绍数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）的概念和应用领域。
•阐述数字信号处理在现代电子工程中的重要性和广泛应用。
2. 数字信号处理基础2.1 数字信号与模拟信号•解释数字信号与模拟信号的区别和特点。
•讲解模拟到数字信号的转换过程。
2.2 采样定理•解释采样定理的原理和条件。
•探讨采样率对数字信号处理的影响。
2.3 快速傅里叶变换（FFT）•介绍快速傅里叶变换算法及其应用。
•讲解FFT在频域分析和滤波器设计中的作用。
3. 数字滤波器设计3.1 FIR滤波器•解释FIR滤波器的结构和工作原理。
•探讨FIR滤波器设计方法和性能评估指标。
3.2 IIR滤波器•解释IIR滤波器的结构和工作原理。
•讲解IIR滤波器设计方法和性能评估指标。
3.3 滤波器设计工具•介绍常用的数字滤波器设计工具和软件。
•示范如何使用特定工具进行滤波器设计和验证。
4. 数字信号处理应用案例4.1 语音信号处理•讨论语音信号的特点和数字处理方法。
•探讨语音信号压缩、降噪和增强等应用案例。
4.2 图像信号处理•分析图像信号处理的基本原理和技术。
•示范图像处理中的滤波、边缘检测及图像增强方法。
4.3 音频信号处理•阐述音频信号数字化与处理的过程。
•探讨音频效果器、均衡器等音频处理应用案例。
5. 实验与项目设计5.1 数字滤波器实验•完成一项关于FIR或IIR滤波器的实验项目。
•分析结果并讨论实验中遇到的问题与解决方案。
5.2 数字信号处理项目设计•设计一个涉及数字信号处理的电子工程项目。
•提供详细步骤和流程，并阐述预期结果和意义。
6. 结束语•总结数字信号处理的重要性和应用领域。
•强调继续深入学习和研究数字信号处理的必要性。
以上内容为《研究生电子工程教案：数字信号处理的理论与实践》的大致框架，详细内容可根据需求进一步完善。
《数字信号处理》考试大纲
《数字信号处理》考试大纲适用专业名称：081002信号与信息处理考试大纲一、考试目的与要求《数字信号处理》作为全日制信号与信息系统专业硕士研究生入学考试复试科目，其目的是考察考生是否具备进行信号与信息系统专业工学硕士学习所要求的数字信号处理方面的知识，考察学生对数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法和基本实现方法的掌握程度。
二、试卷结构（满分50分）内容比例：数字信号处理约50分题型比例：解答题100%三、考试内容与要求（一）离散信号与系统分析考试内容离散时间信号序列；线性移不变系统；常系数线性差分方程；连续时间系统的抽样。
考试要求1.掌握序列的运算、几种常用序列及序列的周期性的判断方法。
2.理解线性移不变系统的定义、性质，掌握其判断方法。
3.理解因果稳定系统的定义，掌握对其进行判断的充要条件。
4.了解差分方程的定义，掌握线性常系数差分方程的求解方法。
5.理解连续时间系统的抽样过程。
（二） Z变换考试内容Z变换的定义及收敛域； Z反变换； Z变换的基本性质和定理； Z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系及序列的傅里叶变换；序列的傅立叶变换及对称性质；离散系统的系统函数，系统的频率响应。
考试要求1.理解Z变换的定义及收敛域的确定。
2.掌握Z反变换的常用方法：留数法、部分分式法、长除法。
3.理解Z变换的基本性质和定理，掌握其应用。
4.理解Z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系。
5.理解序列的傅立叶变换的定义，掌握对称性质的应用。
6.理解离散系统的系统函数的定义及系统频率响应的涵义。
7.掌握因果稳定系统的判断方法。
8.理解系统函数和差分方程之间的关系。
9.理解系统的频率响应的意义。
10.了解IIR系统与FIR系统。
（三）离散傅立叶变换考试内容傅里叶变换的形式及周期序列的离散傅里叶级数；离散傅里叶变换及其性质、应用考试要求。
1.了解傅里叶变换的几种形式，掌握离散傅里叶级数其性质。
数字信号处理1
1
西安工业大学
1、基本概念
3、矩形序列 、
1 R N ( n) = 0
1
0 ≤ n ≤ N −1 其它n
观测信号
RN (n)
N −1
n
16
西安工业大学
1、基本概念
4、正、余弦序列 、
x(n) = A sin(ωn) − ∞ < n < ∞
1、正、余弦序列的周期性
x(n) = A cos(ωn) − ∞ < n < ∞ A sin(ω0 n)
西安工业大学
1、基本概念
三、数字信号处理系统组成
抗混叠 时间离散 幅度离散 去伪存真
x(t ) = s(t ) + v(t )
幅度连续 时间连续
x(t)
xa (t )
xa (nT )
x ( n)
y ( n)
ya (t )
y (t )
A/D器件 A/D器件
处理器及算法
D/A器件 D/A器件
13
西安工业大学
经典信号处理
现代信号处理
9
西安工业大学
序 言
四、教材及参考书目
《数字信号处理》，张学智等，兵器工业出版社 数字信号处理》 张学智等， 离散时间信号处理， 美 奥本海姆， 离散时间信号处理， [美]A.V.奥本海姆，西安交通大学出 奥本海姆 版社， 年第2版 版社，2001年第 版 年第 俞卞章等编著，数字信号处理， 俞卞章等编著，数字信号处理，西北工业大学出版社 王世一编著，数字信号处理， 王世一编著，数字信号处理，北京理工大学出版社 西安电子科技大学出版社，数字信号处理考研辅导。 西安电子科技大学出版社，数字信号处理考研辅导。 胡广书，数字信号处理 理论 算法与实现， 理论、 胡广书，数字信号处理—理论、算法与实现，清华大学 出版社。 出版社。 数字信号处理－使用 维纳.K.恩格尔 数字信号处理－使用Matlab，[美]维纳 恩格尔、约翰 ， 美 维纳 恩格尔、 10 .G.普罗克斯编著，刘树棠译，西安交通大学出版社 普罗克斯编著， 普罗克斯编著 刘树棠译，
基于《数字信号处理》课程教学的培养研究生创新能力的探索与实践
基于《数字信号处理》课程教学的培养研究生创新能力的探索与实践[摘要]基于对电子信息类研究生数字信号处理学位课程优化及整合，在教学组织及实施中，提出了“点、线、面、体”的实施方案，实践证明了这种实施方案的有效性，不仅提高了课堂的教学效益，而且有利于培养研究生的创新能力。
[关键词]数字信号处理教学效益创新能力引言从我院开办研究生教育以来，将《数字信号处理》课程确定为信号与信息处理、通信系统、军事装备学等电子信息类研究方向的学位课程。
纵观国内及国外的该门课程的教材及有关的著作，虽然各章内容安排，体现了知识间的延续性，但是在一些具体内容阐述上，又体现出上知识间的脱节，而且对一些具体内容的描述，其数学描述既不规范，又不严谨。
基于现状，课题组以“深究本质，着眼实际，大胆实践，勇于创新”为指导思想，对该门课程的内容不断探索，追根求源。
虽然课题组的人员变，单位变，但是传承的责任心未变，使命感未变，严谨的教学风格未变，忘我的工作精神未变。
对电子信息类研究生《数字信号处理》学位课程，十余年来，可以说我们呕心沥血。
通过寻根过程，终于探索出了一整套、合理、有效的教学体系，在教学内容优化、整合及创新方面，构建了独特的“一条主线，两个落脚点，三种卷和，四个频谱特征，五个关系，六个对偶，七种方法、八个专题”的教学内容框架结构[1]。
在教学的实施中，课题组提出了“点、线、面、体”的实施方案，不仅达到了预期的教学目标，而且还强化了研究生创新能力的培养。
一、夯实基础每一门课程的学习，需要一些必备的基础知识，只有重视基础知识，夯实基础知识，才有可能学好一门课程。
课题组梳理了《数字信号处理》课程涉及的运算关系，以序列差分的逆运算作为切入点，利用对偶原则，首次提出了原序列的概念，并定义了序列的不定求和运算，给出了常用的无时限序列、因果序列、反因果序列的原序列公式及不定求和运算公式，为利用降阶法求解线性常系数差分方程的通解，提供了严谨的理论依据；基于序列累加的定义，导出了类似于定积分运算中的莱不尼茨公式的序列求和公式[2]，为序列的求和、卷和、z变换（zt）、傅里叶变换（dtft）及周期序列的傅里叶级数（dfs）等运算奠定了坚实的基础；对因果序列及反因果序列的求和运算，首次提出了整体求和法[3]；基于无时限虚指数序列的原序列公式，首次提出并证明了卷和的插值、抽取及重排等性质[3]，丰富和完善了序列卷和的运算性质，不仅为利用因果序列卷和运算来计算反因果序列卷和运算提供了理论依据，而且还有效扩展了卷和恢复公式的应用范围[3]。
研究生专业信号与信息处理毕业后都能从事什么类型的工作以及在校期间都
研究生专业信号与信息处理毕业后都能从事什么类型的工作以及在校期间都一、综述随着信息技术的飞速发展，信号与信息处理作为研究生专业领域已经成为当今科技前沿的重要分支。
该专业涉及广泛的学科领域，包括但不限于通信原理、数字信号处理、图像处理、数据压缩、人工智能等。
其毕业生因其掌握的核心技能和专业知识，能够从事众多领域的职业选择。
本文将概述研究生专业信号与信息处理毕业生的就业方向以及在校期间的准备和学习内容。
在就业市场上，信号与信息处理专业的毕业生因其掌握的技能和专业知识，成为了众多行业和企业争相追逐的热门人选。
随着信息技术的不断发展和应用领域的不断拓展，该专业的毕业生有着广阔的就业前景。
本文将详细探讨信号与信息处理专业的研究生在校期间所学习的内容以及毕业后可以从事的工作类型。
1. 介绍信号与信息处理专业的背景及重要性。
信号与信息处理专业是现代信息技术领域的重要组成部分，其背景源于通信工程、电子工程、计算机科学等多个学科。
随着信息技术的飞速发展，信号与信息处理技术在各个领域的应用越来越广泛，如无线通信、图像处理、语音识别、生物医学工程等。
信号与信息处理专业的重要性日益凸显。
该专业主要研究生信号的获取、传输、处理与分析技术，涉及信号理论、信号处理算法、信号处理系统等方面的知识。
随着信息化社会的到来，信号与信息处理技术已成为信息技术领域的关键技术之一，对于推动科技进步、改善生活质量等方面都具有重要意义。
信号与信息处理专业的毕业生具备扎实的理论知识和实践能力，能够从事各类信号处理相关的工作。
在通信、计算机、电子、生物医学等领域，信号与信息处理技术都有着广泛的应用。
该专业的毕业生在就业市场上具有广阔的就业前景和较高的竞争力。
学生也需要不断学习和实践，积累专业知识和实践经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。
2. 阐述文章的目的和主要内容。
文章的第二部分，即“阐述文章的目的和主要内容”关于研究生专业信号与信息处理毕业后从事的工作类型以及在校期间的经历，可以这样写：本文旨在详细阐述信号与信息处理专业研究生毕业后能够从事的工作类型以及在校期间所需掌握的技能和知识。
数字信号处理—原理、实现及应用(第4版)第11章 重点大学硕士研究生入学考试题及其解答
242第11章 重点大学硕士研究生入学考试题及其解答引 言这一章汇集了几所重点大学硕士研究生入学考试的考试题，并对重点考试题进行了分析和解答。
这些考试题有的放在《信号与系统》考试科目中，我们仅抽出了关于数字信号处理方面的考试题，并进行了适当的调整和编辑。
以《数字信号处理》为考试科目的考试题基本维持原题。
为了便于读者阅读，将考试题中的常用符号全部改成和本教材的符号一致，并对个别符号进行了具体的说明。
综合下面各考试题和各大学的考试题形式，发现即使同一所大学的不同学年的考试题形式也不完全一样，例如，有填空题、判断题、计算题、证明题、问答题、画图题等。
但是，不管形式如何变化，基本概念和基本理论是各考试题的主要内容。
有一些考试题似乎很难，实际上考的还是基本概念和基本理论，只是题出得很灵活。
当然，有的考试题的确需要一定的解题技巧，这需要通过解题并积累一些解题经验来掌握。
限于水平，不能保证全部的考试题都能理解透彻，故恳切希望读者指正。
11.1 考试题（一）及其解答考试题（一）一、填空题1．已知一离散系统的输入输出关系为()(1)3(2)y n x n x n =-+-[其中x (n )为输入，y (n )为输出]，试判断系统的特性 ， ， 。
2．设实连续信号x (t )中含有频率40 Hz 的余弦信号，现用s 120 Hz F =的采样频率对其进 行采样，并利用N = 1024点DFT 分析信号的频谱，计算出频谱的峰值出现在第 条谱线。
3．已知4阶线性相位FIR 系统函数H (z )的一个零点为122j z =-，则系统的其他零点 为 。
4．已知序列()cos(0.15)2sin(0.25)x n n n =π+π，则信号的周期为 。
5．已知5点的有限序列{}()1,2,4,2,1:0,1,2,3,4x n n =--=，则x (n )的自相关函数()x R n 为 。
6．当用窗口法设计线性相位FIR 滤波器时，如何控制滤波器阻带衰减 。
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。
《数字信号处理》考试大纲
武汉工程大学《数字信号处理》研究生入学考试大纲一、命题原则：1、考察学生对基础知识（包括基本概念、基本内容、基本结论、基本计算）的掌握程度以及运用已掌握的知识分析和解决问题的能力。
2、考试对象为报考我校2007年模式识别与智能系统专业各方向的研究生入学考试考生。
3、难易适度，难中易比例：容易：30%，中等：40%，偏难20%，难：10%。
4、考试知识点覆盖率达80%以上。
二、题型、分值及考试时间：1、题型包括：填空题、计算题、选择题、简答题、论述题2、考试时间：180分钟3、满分：150分三、考试内容与要求（一）模/数转换与数/模转换1、掌握奈奎斯特采样理论，掌握抗镜像滤波器的概念。
2、掌握量化与量化步长的概念。
3、掌握模/数转换的步骤和方法。
4、掌握数/模转换的步骤和方法。
（二）数字信号1、掌握脉冲函数、阶跃函数、幂函数和指数函数、正弦函数和余弦函数，以及他们的合成函数的基本概念和表达方式。
2、掌握数字信号频谱的概念。
（三）差分方程与滤波1、掌握滤波的基本概念，截止频率的概念，各种滤波方式的特点。
掌握模拟滤波器与数字滤波器的特点。
2、掌握差分方程的基本概念和流图，掌握递归滤波器和非递归滤波器的概念。
熟练掌握滤波器的叠加原理。
3、熟练掌握脉冲响应、阶跃响应。
（四）卷积与滤波1、熟练掌握卷积的概念和方法，掌握边界效应的概念。
2、掌握滑动平均滤波的概念和方法。
3、理解二维信号的滤波概念。
（五）Z变换1、熟练掌握Z变换的定义和方法。
2、掌握传输函数和差分方程之间的关系转换3、掌握传输函数和脉冲响应之间的关系。
4、掌握逆Z变换的概念和方法5、掌握传输函数的极点与零点的概念，掌握判断稳定性的方法。
（六）傅立叶变换与频率响应1、掌握傅立叶变换的意义和概念、傅里叶变换的性质。
掌握离散傅里叶变换、离散傅里叶反变换。
2、掌握滤波器的频率响应与差分方程、传输函数、脉冲响应之间的关系。
（七）有限脉冲响应滤波器（FIR滤波器）1、掌握FIR滤波器的基本结构。
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n
nxn=1:15;nhn=1:20;
%x(n)和h(n)的自变量范围
xn=sin(0.4*nxn);hn=0.9.^nh %生成x(n)和h(n)
L=pow2(nextpow2(length(xn)+length(hn)-1)); %FFT点数
7 数字滤波器（DF）的设计
理想数字滤波器的频率响应：
1 H d (e ) 0
j
在通频带内（通带） 在阻频带内（阻带）
理想低通DF的单位取样响应
1
hn ()
2
1
c 2
1 5
n
1 3
理想数字滤波器是非 因果、非稳定的，在 工程上无法实现。
7 数字滤波器（DF）的设计
subplot(311);stem(nxn,xn,'.');title('x(n)'); % 绘制x(n) 图形
subplot(312);stem(nhn,hn,'.');title('h(n)'); % 绘制h(n) 图形 subplot(313);stem(nyn,yn,'.');title('y(n)'); % 绘制y(n)图形
6 各种快速算法的原理及实现
二、基本算法
6 各种快速算法的原理及实现
三、基本算法的局限
序列一长度M 序列二长度N 快速卷积点数 快速卷积运算量 直接运算量
4 1000 1000
4 900 30
8 2048 2048
44 35840 35840
16 900000 30000
当M和N较大，并且两者接近时，运算工作量远小 于直接计算的工作量。但实际应用中，往往会有 一个序列的长度远远长于另外一个序列。如果使 用基本算法，会因为大量补零使算法失效。
分裂基蝶形
N 16
6 信号处理中常用快速算法
算法效率分析：
N 2
M
j
W Nmn
1 CM N log 2 N 2 3 CM N log 2 N 8 1 2 M 2 CM N log 2 N N (1) N 3 9 9
复数乘法运算量
W N3 mn
理论上最少实乘量
2N M 2 M 2
step3 由Y (k )计算 X c (k )
1 N 1 x(n) k 0 N n 0 X c (k ) 2 Re[W k / 2Y (k )] 1 k N 1 2N N
6 各种快速算法的原理及实现
6-4快速卷积算法
y ( n) yi (n) 0
' i
M 1 n L 1
6 各种快速算法的原理及实现
6 各种快速算法的原理及实现
由于对输 入序列分 段时，相 邻两段有 重叠的部 分，因此 称为重叠 保留法。
y (n) yi (n iN M 1)
i 0
7 数字滤波器（DF）的设计
PAR1:IIR数字滤波器的设计
一、IIR数字滤波器的常用设计方法
IIR数字滤波器的设计方法
借助模拟滤波器设计数字滤波器 直接设计数字滤波器
冲 击 响 应 不 变 法
双 线 性 变 换 法
零 极 点 累 试 法
频 域 逼 近 法
时 域 逼 近
7 数字滤波器（DF）的设计
二、模拟原型滤波器的设计
巴特沃什模拟滤波器
目的：利用FFT完成线性卷积的快速实现 一、背景
x ( n) x ( n) 0 0 n M 1 其他n
N 1
h( n) h( n) 0
0 n N 1 其他n
运算量大
y (n) x(n) h(n) x(m)h(n m)
m 0
NM 运算量为： 次乘法，( N 1)( M 1) 次加法
7 数字滤波器（DF）的设计
二、模拟原型滤波器的设计
巴特沃什模拟滤波器的技术指标
通带衰减（dB）
阻带衰减（dB）
通带截止频率 1
阻带截止频率 2
7 数字滤波器（DF）的设计
二、模拟原型滤波器的设计
巴特沃什模拟滤波器的设计
[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,’s’) 根据滤波器设计指标计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N及频率参数 Wc。 Wp：通带截止频率 Ws：阻带截止频率 Rp：通带衰减（分贝） Rs：阻带衰减（分贝） N：滤波器的阶数 Wc：3dB衰减时的截止频率 ‘s’：表示这是计算模拟滤波器的参数
K
K
x(n) xi (n)
i 0
K
y (n) x(n) h(n) [ xi (n)] h(n) yi (n)
i 0
i 0
6 各种快速算法的原理及实现
h( n)
x ( n)
x0 (n)
x(n) xi (n)
y (n) [ xi (n)] h(n)
由于算法的特殊性，每段都可以用0作为序号 的起点，分别与h(n)作圆周卷积，即：
y (n) xi (n) h(n)
' i
卷积结果起始M-1个点有混叠，要舍掉，因而有：
最后，只要依次衔接 yi (n)，得到输出序列 y (n)
y (n) yi (n iN M 1)
i 0
数字滤波器设计的一般步骤：
1、按照工程需要确定滤波器的性能要求
技术指标： 两者互相矛盾
1 通带误差： p H (e j ) 1 p p
H (e j ) s 阻带误差：
s
过渡带： ωs ωp
过渡带内幅频响应单调下降
7 数字滤波器（DF）的设计
1 H a ( j) 2N 1 ( ) c
2
1 H n ( j) 1 ()2 N
2
7 数字滤波器（DF）的设计
二、模拟原型滤波器的设计
巴特沃什模拟滤波器的传递函数
H N (s)
1
(s s )
k k 0
N
S平面的单位圆上
H a ( s ) H N ( s ) s s / c
[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s');
7 数字滤波器（DF）的设计
6 各种快速算法的原理及实现
四、改进的算法
可以将长序列分割成许多小段，每段长度与另外一 序列相近，然后再用FFT算法分段计算。其处理方 法一般有两种：重叠相加法和重叠保留法。
1、重叠相加法 将x(n) 分成相互邻接但互不重叠的长度为N的小段
x ( n) xi (n) 0 iN n (i 1) N 1
滤波:去伪存真的一个过程
数字滤波是数字信息处理中使用得最广泛的一种线性系统 环节，在对信号的过滤、检测、预测等处理中都有广泛的 应用，是数字信号处理工程应用的重要基础。 数字滤波器：具有某种选择性的器件、网络或计算机程 序，起其用在于把一个（一组）输入序列变换为另一个 （一组）输出序列，以满足工程应用的技术要求。 不同实现方式
N=8的分裂基算法流程图
6 信号处理中常用快速算法
基2蝶形
x(0) x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10) x(11) x(12) x(13) x(14) x(15) －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －1 －j W2 N －j －j W1 N W2 N W3 N －j －j －j －j －1 －1 －1 －1 W3 N W6 N W9 N －1 －1 W6 N －1 －1 －1 －1 －1 －1 －j －1 －1 －1 －1 －j －1 X(0) X(8) X(4) X(12) X(2) X(10) X(6) X(14) X(1) X(9) X(5) X(13) X(3) X(11) X(7) X(15)
Xk=fft(xn,L); Hk=fft(hn,L); Yk=Xk.*Hk; %计算x(n)的L点FFT %计算h(n)的L点FFT %计算Yk
6 各种快速算法的原理及实现
二、基本算法
yn=ifft(Yk,L) %确定y(n)的自变量取值范围 %对Yk调用ifft，求得y(n)
nyn=(nxn(1)+nhn(1)):(L+nxn(1)+nhn(1)-1)；
西安工业大学电子信息工程学院
主讲：张 峰 zf_zx963@ 电信学院信通系
6 信号处理中常用快速算法
6-1快速傅立叶变换FFT 六、分裂基FFT算法
基-2算法
基-4算法
分裂基算法
6 信号处理中常用快速算法
6-1快速傅立叶变换FFT 算法特征：
N 2M
1、N点FFT依然分解为M级蝶形进行 2、形式类似于基2（频率）抽取FFT算法 3、输入序列顺序排列 4、输出序列倒序排列
6 信号处理中常用快速算法
6-2 其他的FFT算法
1、任意基FFT算法
N 2M
N pq
2、WFTA算法(Winograd Fourier Transform Algorithm) 建立在下标映射和数论基础上的一种算法，程序比较复杂， 且数据的长度也受限。但该算法便于硬件实现。 （256点算法需要复数乘法约540次） 3、ZOOM-FFT算法
6 各种快速算法的原理及实现
四、改进的算法
2、重叠保留法
M:短序列长度