数字信号处理
分享
课程详情
课程评价
spContent=人工智能、医学影像、多媒体(视频语音等)信号处理、通信(无线通信、卫星通信、水下通信等)、气象雷达信号处理技术、气象信息传输、自动驾驶等科技都充斥着数字信号处理技术。本课程将通过学习数字信号处理技术的基本原理、工程应用及实践,带领您揭开高科技的神秘面纱,触碰科技殿堂的基石。期待您同我们一起领略动脑和动手的乐趣。
—— 课程团队
课程概述

“数字信号处理”是高校电子信息类专业本科生的一门专业必修课。学习本课程的内容能够为进一步理解和掌握机器学习、图像处理、通信原理、气象信息传输、气象雷达信号处理等相关专业知识奠定基础,为从事信息处理、人工智能、通信技术等方面的学习和研究铺平道路。

本课程建设团队结合自身的海外留学经历、多年教学、工程和科研经验,通过研习国内外“数字信号处理”相关的经典教材和名师授课视频,精心编排本在线课程体系、教学内容和辅助教学资源,力争使讲授过程贴合学生的认知过程。本课程的教学内容主要分为绪论、基础理论篇、理论应用篇和实战篇。借助该课程体系结构,培养学生从数学、物理概念及工程思路出发,综合应用所学知识,培养学生理论联系实际的能力,提高分析和解决复杂工程问题的能力。

为了增加学习乐趣,本课程定期发布与教学内容相关的“趣味杂谈”。通过为课程添加故事性,激发学生学习兴趣,拓展“数字信号处理”的应用领域,加强学生工程理念,开展“科研”启蒙教育。为了提高学生动手实践能力,本课程借助仿真实验、工程实例和开放课题,让学生能够“触摸”到数字信号处理过程,使学生对工程项目的设计实现流程具有初步的认知。为了提高学生理解外文资料的能力,本课程讲授专业知识的同时介绍了大量专业术语的英文表述。





授课目标

1、掌握数字信号处理的基本原理和基本分析方法,包括离散时间信号与离散时间系统时域和变域分析方法,能够利用上述方法分析离散时间信号与系统的特点,找到获取目标信号的处理方法和系统设计方法。

2、掌握数字滤波器的设计方法与实现结构,能够过设计合适的数字滤波器解决信息工程领域复杂的数字信号处理问题。

3、能够利用MATLAB仿真软件对所设计的数字信号处理方法和系统进行快速验证。

4、建立分析、解决复杂工程问题的思想,培养逻辑思维能力,了解理论分析、理论设计、仿真实验和工程实现的完整过程。

5、熟悉了数字信号处理技术专业术语英文表述,了解数字信号处理技术的应用领域以及相关行业的国际发展状况。


课程大纲
预备知识

先修课程:高等数学、线性代数、信号与系统、MATLAB程序设计及应用等电子信息类专业基础课。

如果没有学习MATLAB程序设计及应用,可以根据本课程提供的教学文档自学与信号处理相关的MATLAB命令。

参考资料

1、程佩青,《数字信号处理教程(第五版 MATLAB版)》,清华大学出版社,2017.

2、程佩青,《数字信号处理教程(第四版)》,清华大学出版社,2015.

3、唐向宏、孙闽红,《数字信号处理——原理、实现与仿真(第二版)》,高等教育出版社,2014.

4、唐向宏、岳恒立、孙闽红,《数字信号处理实践教程》,高等教育出版社,2013.

5A.V.OppenheimR.W. Schafer,《离散时间信号处理(第3版)》(英文版),电子工业出版社,2011.

6J. G.ProakisD.G. Manolakis,《数字信号处理:原理、算法与应用(第4版)》(英文版),电子工业出版社,2013.

7V.K. IngleJ.G. Proakis,《数字信号处理——应用MATLAB(第三版)》(英文影印版),科学出版社,2016.

8S. PoornachandraB. Sasikala,《数字信号处理》(英文影印版),科学出版社,2012.

9、波特兰州立大学(Portland State UniversityJames McNames 教授的讲义https://web.cecs.pdx.edu/~mcnames/

10J.P. Hoffbeck,“Enhance_your_DSP_Course_with_these_Interesting_Projects.