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.
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