数字信号处理就是研究如何用数字或符号序列来表示信号以及对这些序列作处理的一门学科。为了提取所希望得到的信息，人们对含有信息的信号进行处理，模拟信号处理是最初的处理方式。20世纪中叶之后，数字信号处理逐渐兴起乃至蓬勃发展，一方面得益于计算机和电子技术发展带来的高速硬件平台，另一大支柱则是快速FFT变换，即高效算法。在当今社会，数字信号处理更是融入了人们日常生活的方方面面。

“数字信号处理”课程的核心内容可分成傅里叶变换（含SFT、DFS和DFT）、快速计算和数字滤波器三大类型，通过学习这些内容，学生能够掌握傅里叶变换的各种形式和相互间的联系、快速傅里叶变换以及信号分析的基本算法和常用滤波器的设计、实现等内容；掌握离散时间信号和系统的分析方法与思维方式，能用Matlab、C或Python编程实现典型的信号处理过程，具备或达到运用常用算法解决实际问题的能力。

学生在掌握了典型的数字处理方法后，可以从获取的信号中提取有用信息，如利用相关分析估计多径信号的时延，利用DFT频谱分析估计信号的频率，设计数字滤波器滤除干扰提取期望的信号等。在学习“数字信号处理”课程的过程中，学生不仅能够体会将知识融会贯通之后的酣畅淋漓，还将切身感受学以致用的收获满满。

本课程坚持以典型数字处理过程为线索将知识点串联，使学生能全面、系统地掌握课程内容；对于关联性强的内容采用类比法，旨在引导学生基于已学知识构建新知识，从而激发出学生学习本课程的主观能动性，自发地进行探究式学习；对于典型应用及实现则用演示案例和研讨专题巩固学生的学习效果，重点突出Matlab仿真，使学生深入理解并扎实掌握数字信号处理方法。

本课程的特色是探索了在线开放课的实践能力评价方法，提出了每课必测、以评促学、侧重实践的考核原则，期末考试不再采用试卷笔试，而是以综合设计课题来验收学生的学习效果，并且只有平时成绩良好的学生可以申请。

知识目标：

1. 掌握谱分析的基本原理及典型方法，理解不同傅里叶变换形式之间的关系；

2. 掌握数字滤波器的设计及实现方法，理解在有限精度平台上实现数字滤波时误差抑制方法。

能力目标：

1. 具备利用Matlab仿真验证课内知识点的能力；

2. 能够解决特定场景下信号处理的典型问题。

素质目标：

       培养学生求真务实、敢想会做和勇于探索的学术精神，增强他们的团队合作意识，提升他们对科技发展的关注度和参与感。

1. 连续时间信号和系统的时域分析；

2. 连续时间信号和系统的频率域分析；

3. 连续时间信号和系统的S域分析；

4. 离散时间信号和系统的Z域分析。
   

1. 吴瑛，张莉，张冬玲. 数字信号处理（第二版）. 西安：西安电子科技大学出版社，2017

2. Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer ,  离散时间信号处理（第三版）.   黄建国等译．北京：电子工业出版社，2015

3. 爱课程 (icourses.cn). 国家精品资源共享课. 数字信号处理. 信息工程大学