数字信号处理课程是电子信息类专业本科生必选的学科基础课程。本课程以离散信号和系统分析为理论基础，主要讨论离散Fourier变换(DFT)及其应用，快速Fourier变换算法，IIR数字滤波器设计，FIR数字滤波器设计，数字滤波器实现，多速率信号简介，小波分析简介，以及数字信号处理的应用。

    北京交通大学数字信号处理课程是校级优质课程，2013年入选国家级英语授课品牌课程，2018年入选国家精品在线开放课程，2021年入选国家级一流课程，2021年入选教育部拓金计划示范课程。陈后金教授主编的数字信号处理（第3版）、高等教育出版社出版，是国家级十五、十一五规划教材，2009被评为国家精品教材，2020年被评为北京高校优质本科教材（重点），2021年获评首届全国优秀教材奖。在课程建设中，面向电气信息大类学科规划学科基础课群，体现了“厚理博术、知行相成”的教学理念。新的电气信息类学科基础课程体系由“电子电路、电磁场、信号处理”三大课群构成，如图1所示。

    根据信号处理课群的特点进行整体优化，重新规划其理论与实验课程的教学体系，如图2所示，其体现了原理、技术和应用的有机结合。

图1 电气信息类学科基础课程体系

图2 信号处理课群的体系结构

    “数字信号处理”涉及数字信号分析和数字滤波器设计，主要内容如图3所示。DFT是实现信号数字化分析的核心技术，FFT是提高DFT运算效率的重要算法。信号分析是信号处理的基础，而数字滤波器设计则是信号处理的具体实现。课程的知识点图谱如图4所示。

图3 数字信号处理课程的教学体系

图4  数字信号处理知识点图谱

    在教学内容更新上，提出知识没有“有用与无用”之分，但有“有用与更加有用”之别。根据课程教学内涵，剖析课程的教学重点与难点：可否与信号与系统的内容有适当重叠？时域、频域抽样定理的本质内容是什么？如何看待DFT的作用？如何介绍FFT算法？如何引入Wavelet变换等新内容？等等。结合学科应用开展案例教学，将数字信号处理课程的基本理论应用于声音信号频域特征分析、语音信号去噪、语音信号识别、数字集群信道机、主体机车信号识别、人口预测等，拓展学生的视野，激发学生的学习兴趣。

微积分、线性代数、电路分析、信号与系统

1.  陈后金，薛健，胡健,李艳凤. 数字信号处理(第3版).(高等教育”十一五”国家级规划教材) 高等教育出版社，2018

2.  陈后金等译, 数字信号处理及MATLAB仿真，机械工业出版社，2015

3.  S.K. Mitra,数字信号处理(第4版）清华大学出版社,  2012

4.  A.V.Oppenheim. 离散时间信号处理（第3版）（英文版）,电子工业出版社, 2011

5.  V.K. Ingle.  数字信号处理: 应用MATLAB（第3版）(英文影印版）,科学出版社, 2012

6.  胡广书.数字信号处理.清华大学出版社（第3版）,2012.

7.  P.P. Vaidyanathan,  Multirate systems and filter banks,  Prentice Hall, Englewood Cliffs NJ,1993.

8.   N.J.Fliege, Multirate digital signal processing.  John Wiley &Sons, NY,1994.

9.  I.Daubechies,  小波十讲（修订版）,国防工业出版社,2011

10. S. Mallat, 信号处理的小波导引：稀疏方法（第3版） (英文影印版）,机械工业出版社,2012