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课程评价
spContent=没有信息化就没有现代化,而数字化是信息化的基础,数字信号处理正是阐述了信号分析与处理的数字化技术。数字化技术正改变着我们的世界,并将进一步影响着我们的未来。在当今数字化与信息化的时代,让我们通过数字信号处理课程,一起去探究数字化技术的内涵,领略数字化技术的精彩。
—— 课程团队
课程概述


    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入选国家级英语授课品牌课程。陈后金教授主编的数字信号处理(第2版)、高等教育出版社出版2009被评为国家精品教材。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。

1 电气信息类学科基础课程体系

 

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。


3 数字信号处理课程的教学体系


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。

 


课程大纲
预备知识

微积分、线性代数、电路分析、信号与系统

证书要求

    课程成绩满分100分,由单元测验成绩、各章作业成绩、网上讨论成绩三部分组成,各部分比例如下:

  •        单元测验成绩:80%

  •        各章作业成绩:10%

  •        网上讨论成绩:10%

    完成全部的课程学习,其中60≤成绩<80者获得合格证书,成绩≥80者将获得优秀证书。证书由任课教师签发。

参考资料

1.  陈后金,薛健,胡健,李艳凤. 数字信号处理(3).(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(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