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现代数字信号处理

课程编号：

课程中文名称：现代数字信号处理

课程英文名称：ModernDigitalSignalProcessing

课程性质：基础及学科理论非核心课程

开课对象：学术型硕士研究生

适用学科：控制科学与工程

开课学期：秋季（第1周）

学分/学时：3/48

先修课程：数字信号处理、线性代数及应用、自动控制原理

建议后续课程：人工智能、模式识别、深度学习、统计分析等

执笔人：王秋生课程负责人：王秋生研究方向责任教授：富立核准院长：王磊

一、课程的性质、目的和任务

现代数字信号处理课程内容建立在严密的数学基础之上，具有理论性、系统性、工程性和实

践性等特点，在自动控制、通信技术、图像处理、生物医学、地球物理、机械工程、故障诊断、

声学技术、航空航天等诸多领域有着广阔的应用前景。本课程的授课目的：使学生掌握现代数字

信号处理的基本理论、分析方法、处理技术和典型应用，并充分了解现代信息处理领域的未来发

展方向。现代数字信号处理课程强调理论与实践、原理与应用的紧密结合。通过系统地学习和实

践，将培养学生的抽象思维能力、逻辑判断能力、运用数学工具解决复杂实际工程问题能力，为

开展控制与信息领域的科研工作打下坚实的理论与技术基础。

二、课程内容、基本要求及学时分配

现代数字信号处理是信息类专业的重要基础课程，主要讲授现代数字信号与系统的基本概念、

基本原理、基本方法，以及在工程实践中的典型应用，主要内容包括：数字信号的典型描述方法、

短时傅里叶变换与WVD分布、连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析、经验模态分解与

经验小波变换、现代数字信号处理前沿介绍等。

第1章数字信号的不定原理与标架表示（8学时）

1.1傅里叶分析的局限性及其克服方法（2课时）

1.2数字信号的时宽、频宽与不定原理（2课时）

1

1.3数字信号的分解-合成与正交变换（2课时）

1.4数字信号的标架概念及其描述方法（2学时）

基本要求：掌握傅里叶分析体系及其各种变换的固有局限性，掌握傅里叶分析的固有局限性

及其克服方法；掌握数字信号的时域与频域描述方法，信号时宽、频宽的基本概念、计算方法；

掌握不定原理的定义形式、计算方法及其应用；掌握数字信号的分解-合成概念，与数字信号的典

型正交变换；掌握数字信号分析中的标架（框架）表示概念及其数学描述方法等。

第2章短时傅里叶变换、WVD分布与Cohen类分布（10课时）

2.1数字信号分析系统误差与抑制方法（2学时）

2.2短时傅里叶变换及其及典型实例（2学时）

2.3WVD分布的基本含义及主要性质（2学时）

2.4WVD分布的交叉项抑制及典型应用（2学时）

2.5Cohen类时频分布及其最优核函数（2学时）

基本要求：掌握数字分析系统的体系结构及其时域误差、频域误差的来源与抑制方法；掌握

短时傅里叶变换的基本原理、实现方法与典型应用，了解短时傅里叶变换的固有局限性；掌握WVD

分布的实现思想、定义形式、主要性质及其实现方法；掌握WVD分布中交叉项行为的产生原因

与抑制方法，掌握WVD分布的典型应用；掌握Cohen类时频分布的基本概念、最优核函数设计

准则与设计方法、以及Cohen类时频分布的典型应用。

第3章连续小波变换与离散小波变换（14学时）

3.1连续小波概念及连续小波变换（2学时）

3.2连续小波变换的容许条件及性质（2学时）

3.3信号重建方法及典型小波的分类（2学时）

3.4尺度离散化的小波变换及小波标架（2学时）

3.5多分辨率分析及信号近似分解方法（2学时）

3.6信号近似分解方法与二尺度差分方程（2学时）

3.7Mallat算法实现及离散小波变换应用（2学时）

基本要求：掌握连续小波的基本概念及表示方法、小波变换的基本含义；掌握连续小波变换

的容许条件及基本性质；了解小波变换重建信号的核函数方法；掌握连续小波变换的离散化方法；

掌握多分辨率分析的基本概念、信号近似分解方法及二尺度差分方程；掌握基于M