Digital Signal Processing

课程简介

本课程旨在为学生提供数字信号处理（DSP）的基本概念和实用知识，这对于许多通信和多媒体应用至关重要。理论和实际实现并重。 课程大纲： 1. 引言 1.1 为什么需要DSP？典型的DSP系统。构建DSP系统的基本步骤。 2. 离散傅里叶变换和卷积 2.1 傅里叶级数和连续时间傅里叶变换，吉布斯现象，香农采样定理。离散傅里叶变换（DFT），DFT的性质，使用DFT进行傅里叶分析。快速傅里叶变换（FFT）算法。 2.2 DSP系统。线性卷积及其实现。卷积定理。分段卷积。 2.3 Z变换。性质。与傅里叶变换的关系。Z域的极点和零点。 3. 有限冲激响应（FIR）和无限冲激响应（IIR）数字滤波器的设计 3.1 FIR滤波器的设计阶段。设计方法——窗函数法。设计低通、带通和高通FIR滤波器。线性相位响应滤波器及其设计。 3.2 IIR滤波器的差分方程、单位冲激响应和传递函数。IIR滤波器的实现。IIR滤波器的极点、零点和稳定性。IIR滤波器的频率响应。案例研究：一阶和二阶IIR滤波器设计。设计高阶IIR滤波器。 4. 随机信号处理 4.1 随机过程复习，概率分布函数，期望值，方差和标准差。应用——相关性计算：协方差，互相关，无偏互相关，自相关。应用——去噪：白噪声和有色噪声，功率谱密度，周期图，维纳滤波，韦尔奇方法。 5. 自适应滤波器 5.1 相关消除器。使用维纳滤波进行相关消除。最速下降算法。基本的维德罗-霍夫LMS算法。应用——主动噪声消除。 实验： 1. Python在DSP实验中的应用。 2. DFT的性质和快速傅里叶变换。 3. FIR滤波器的分析和设计。 4. 统计数字信号处理。

学习目标

本课程旨在为学生提供数字信号处理（DSP）的基本概念和实用知识，这对于许多通信和多媒体应用至关重要。理论和实际实现并重。

先修要求

先修课程 EIE3312 线性系统 合修课程/排除课程 无

教学模式

讲课：26学时；辅导课：13学时；实验课：包含在课程大纲和评估中；总学时：105学时。