基于Matlab的数字信号处理课程教学改革的研究
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三、结束语 Matlab 语言具有简单易学、上手快等优点 , 可以方便地将其 引入《数字信号处理》课程教学 , 对算法及处理结果作现场仿真， 丰富了教学内容，且对于促进学生的感性认识、巩固数字信号处 理的理论等方面起到了积极作用。实践证明：该项教学改革实施 以后，课堂教学效果有了较大的提高，学生普遍反映学习不再枯 燥，很多学生课后都会花时间去琢磨 Matlab 仿真结果、消化已 学知识，学生考试成绩也有了较大提高。 参考文献： [1] 余颖，肖静，刘树博 . 数字信号处理课程教学改革的探 索和实践 [J]. 东华理工大学学 报 ( 社会科学版 ),2011,30(3):294-296. [2] 吴瑛 , 张莉 , 陈迎春 .“数字信号处理”教学改革的几点 体会 [J]. 电气电子教学学报 ,2010,32(6):14-16. [3] 蔡成林 , 吴海燕 , 杨玲 .《数字信号处理》教学改革的研 究与探索 [J]. 湖南人文科技学院学报 ,2011，(2):137-139. [4] 丛玉良，王宏志 . 数字信号处理及其 Matlab 实现 [M]. 电 子工业出版社，2012.
《数字信号处理》是一门建立在数学基础上的学科，该课程
的特点是理论性强、起点高、难度大。同时，该课程又是一门实 用性强、涉及知识面广的课程 [1]。由于该课程的概念比较抽象，
许多理论是基于繁琐的数学理论和推导，容易使学生感到乏味， 纯粹把这门课当成是数学课来学习 [2]，教学效果不好。
一、数字信号处理教学改革思路
学生参考；②课堂讲解，每讲完一个重要理论后都用 Matlab 将
该理论进行仿真，将结果以数据或图形的方式呈现在学生面前，
帮助学生理解理论知识，激发学习兴趣；③实验教学，要求学生
编制和调试 Matlab 程序，独立完成一些难易适中的综合性或设
计性实验题，促进对理论知识的理解。
二、基于 Matlab 的教学实践
N=32;y2=fft(x,N);
n=0:N-1;subplot(3,1,2);stem(n,abs(y2),'.k');axis([0,40,0,6]);
N=64;y3=fft(x,N);
n=0:N-1;subplot(3,1,3);stem(n,abs(y3),'.k');axis([0,80,0,6]); 运行程序，得到 x(n) 的频谱如图 1 所示：
【摘要】根据《数字信号处理》课程特点和教学现状，提出了将 Matlab 仿真引入到课程教学的改革思路，并通过举例说明 基于 Matlab 的教学实践过程。实践证明，实施该项教学改革后，教学效果有了较大的提高，学生的考试成绩也有了较大的提升。
【关键词】数字信号处理 Matlab 仿真 教学改革 【中图分类号】G71 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）36-0012-01
次复数乘法，
次复数加法 [4]。因此，N 值越大，FFT
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
算法越优越，比较 DFT 和 FFT 的运算时间代码如下。
N=4096; M=80;
x=[1:M, zeros(1,N-M)];
t=cputime; y1=fft(x,N); Time_fft=cputime-t;
t1=cputime; y2=dft(x,N); Time_dft=cputime-t1;
教改·教研
课程教育研究
Course Education Ressearch
2016 年第 36 期
基于 Matlab 的数字信号处理课程教学改革的研究
王善伟 1 周桃云 2
（1 湖南农业大学 信息科学技术学院 湖南 长沙 410128；2. 湖南人文科技学院 信息学院 湖南 娄底 417000）
图 1 x(n) 的频谱
图中第一幅图为 N=8 时的频谱，由于 N 值较小，只能看到 8 个离散的点，不能反映 x(n) 频谱变化规律；第二幅图为 N=32 时的频谱，频谱分辨率较 N=8 时有明显提高，可以粗略看出频 谱变化规律；第三幅图为 N=64 时的频谱，随着 N 的增大，待 分析信号的有效信息也增多，频率分辨率进一步提高，N 值越 大就越接近序列真正的频谱，因此，验证了“增加信号有效信息 长度可以提高频谱分辨率”这一理论。
程序运行结果 Time_fft =0.0468，Time_dft =22.5889。可知，
计算 4096 点 DFT，利用 FFT 算法只需 0.0468s，直接计算需要
22.5889s，即 FFT 算法比 DFT 快了 482 倍，从这个比较结果学生
可以体会到 FFT 算法的重大意义。
2. 分析 FFT 取不同长度时序列频谱的变化
·12·
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针对《数字信号处理》课程特点，将 Matlab 仿真应用于该 课程的理论教学 [3]，结合仿真结果给学生讲解概念、算法，从而
加深学生对知识的理解。该教学改革实施从以下几个方面着手：
①教材选取，笔者选用的是丛玉良主编的《数字信号处理原理及
其 Matlab 实现》，教材中很多例题都给出了 Matlab 代码，可供
鉴于课程特点及教学现状，引入 Matlab 作为教学辅助工具，
在讲解数字信号处理理论推导的基础上，穿插讲解用 Matlab 制
作的示例和仿真，收到了很好的效果。下面以两个经典例子加以
说明。
1.DFT 与 FFT 运算量比较 根据理论分析，直接计算 N 点 DFT，需要 N2 次复数乘法、
N（N-1）次复数加法，而时间抽选奇偶分解的 FFT 算法，需要
设 x(n) 是 长 度 为 6 的 矩 形 序 列， 分 别 取 其 8、32、64 点
FFT，观察 x(n) 的频谱变化。
x=ones(1,6);
N=8;y1=fft(x,N);
n=0:N-1;subplot(3,1,1);stem(n,abs(y1),'.k');axis([0,9,0,6]);
《数字信号处理》是一门建立在数学基础上的学科，该课程
的特点是理论性强、起点高、难度大。同时，该课程又是一门实 用性强、涉及知识面广的课程 [1]。由于该课程的概念比较抽象，
许多理论是基于繁琐的数学理论和推导，容易使学生感到乏味， 纯粹把这门课当成是数学课来学习 [2]，教学效果不好。
一、数字信号处理教学改革思路
学生参考；②课堂讲解，每讲完一个重要理论后都用 Matlab 将
该理论进行仿真，将结果以数据或图形的方式呈现在学生面前，
帮助学生理解理论知识，激发学习兴趣；③实验教学，要求学生
编制和调试 Matlab 程序，独立完成一些难易适中的综合性或设
计性实验题，促进对理论知识的理解。
二、基于 Matlab 的教学实践
N=32;y2=fft(x,N);
n=0:N-1;subplot(3,1,2);stem(n,abs(y2),'.k');axis([0,40,0,6]);
N=64;y3=fft(x,N);
n=0:N-1;subplot(3,1,3);stem(n,abs(y3),'.k');axis([0,80,0,6]); 运行程序，得到 x(n) 的频谱如图 1 所示：
【摘要】根据《数字信号处理》课程特点和教学现状，提出了将 Matlab 仿真引入到课程教学的改革思路，并通过举例说明 基于 Matlab 的教学实践过程。实践证明，实施该项教学改革后，教学效果有了较大的提高，学生的考试成绩也有了较大的提升。
【关键词】数字信号处理 Matlab 仿真 教学改革 【中图分类号】G71 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）36-0012-01
次复数乘法，
次复数加法 [4]。因此，N 值越大，FFT
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
算法越优越，比较 DFT 和 FFT 的运算时间代码如下。
N=4096; M=80;
x=[1:M, zeros(1,N-M)];
t=cputime; y1=fft(x,N); Time_fft=cputime-t;
t1=cputime; y2=dft(x,N); Time_dft=cputime-t1;
教改·教研
课程教育研究
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2016 年第 36 期
基于 Matlab 的数字信号处理课程教学改革的研究
王善伟 1 周桃云 2
（1 湖南农业大学 信息科学技术学院 湖南 长沙 410128；2. 湖南人文科技学院 信息学院 湖南 娄底 417000）
图 1 x(n) 的频谱
图中第一幅图为 N=8 时的频谱，由于 N 值较小，只能看到 8 个离散的点，不能反映 x(n) 频谱变化规律；第二幅图为 N=32 时的频谱，频谱分辨率较 N=8 时有明显提高，可以粗略看出频 谱变化规律；第三幅图为 N=64 时的频谱，随着 N 的增大，待 分析信号的有效信息也增多，频率分辨率进一步提高，N 值越 大就越接近序列真正的频谱，因此，验证了“增加信号有效信息 长度可以提高频谱分辨率”这一理论。
程序运行结果 Time_fft =0.0468，Time_dft =22.5889。可知，
计算 4096 点 DFT，利用 FFT 算法只需 0.0468s，直接计算需要
22.5889s，即 FFT 算法比 DFT 快了 482 倍，从这个比较结果学生
可以体会到 FFT 算法的重大意义。
2. 分析 FFT 取不同长度时序列频谱的变化
·12·
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针对《数字信号处理》课程特点，将 Matlab 仿真应用于该 课程的理论教学 [3]，结合仿真结果给学生讲解概念、算法，从而
加深学生对知识的理解。该教学改革实施从以下几个方面着手：
①教材选取，笔者选用的是丛玉良主编的《数字信号处理原理及
其 Matlab 实现》，教材中很多例题都给出了 Matlab 代码，可供
鉴于课程特点及教学现状，引入 Matlab 作为教学辅助工具，
在讲解数字信号处理理论推导的基础上，穿插讲解用 Matlab 制
作的示例和仿真，收到了很好的效果。下面以两个经典例子加以
说明。
1.DFT 与 FFT 运算量比较 根据理论分析，直接计算 N 点 DFT，需要 N2 次复数乘法、
N（N-1）次复数加法，而时间抽选奇偶分解的 FFT 算法，需要
设 x(n) 是 长 度 为 6 的 矩 形 序 列， 分 别 取 其 8、32、64 点
FFT，观察 x(n) 的频谱变化。
x=ones(1,6);
N=8;y1=fft(x,N);
n=0:N-1;subplot(3,1,1);stem(n,abs(y1),'.k');axis([0,9,0,6]);