数字信号处理（钱冬宁/）

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)及其应用离散时间信号处理第二版答案，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。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2009被评为国家精品教材。在课程建设中离散时间信号处理第二版答案，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。