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傅里叶变换学习心得体会

篇一：《随机数字信号处理》学习心得体会

随机数字信号处理是由多种学科知识交叉渗透形成的，在通信、雷达、

语音处理、图象处理、声学、地震学、地质勘探、气象学、遥感、生

物医学工程、核工程、航天工程等领域中都离不开随机数字信号处理。

随着计算机技术的进步，随机数字信号处理技术得到飞速发展。本门

课主要研究了随机数字信号处理的两个主要问题：滤波器设计和频谱

分析。

在数字信号处理中，滤波技术占有极其重要的地位。数字滤波是语音

和图像处理、模式识别、频谱分析等应用中的一个基本处理算法。但

在许多应用场合，常常要处理一些无法预知的信号、噪声或时变信号，

如果采用具有固定滤波系数的数字滤波器则无法实现最优滤波。在这

种情况下，必须设计自适应滤波器，以使得滤波器的动态特性随着信

号和噪声的变化而变化，以达到最优的滤波效果。

自适应滤波器(adaptivefilter)是近几十年来发展起来的关于信号处理

方法和技术的滤波器，其设计方法对滤波器的性能影响很大。自适应

滤波器是相对固定滤波器而言的，它是一种能够自动调整本身参数的

特殊维纳滤波器。自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活

跃的研究课题之一，其中，两种最基本的线性滤波算法为：最小均方

误差(lms)算法和最小二乘(rls)算法，由于lms算法具有初始收敛速度

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较慢、执行稳定性差等缺点，本门课着重介绍了rls算法。rls算法的

初始收敛速度比lms算法快一个数量级，执行稳定性好。

谱分析是随机数字信号处理另一重要内容，它在频域中研究信号的某

些特性如幅值、能量或功率等随频率的分布。对通常的非时限信号做

频谱分析，只能通过对其截取所获得的有限长度的样本来做计算，其

结果是对其真实谱的近似即谱估计。现代谱估计算法除模型参量法之

外，人们还提出了其它一些方法，如capon最大似然谱估计算法、

pisarenk谐波分解法、music算法、esprit算法等利用矩阵的特征分解

来实现的谱估计方法。在实际的谱估计过程中，无论是从样本数据出

发(直接法)，或是由样本的自协方差函数出发(间接法)，窗函数的引

入都是不可避免的，因为数据样本的简单截取本身就意味着通过了矩

形窗。窗效应在谱分析或谱估计中的影响表现在降低谱的频率分辨力

和产生能量的泄漏。本门课介绍了短时傅里叶变换以及由此引申出的

一系列谱分析方法，并经验证得到了很好的效果。

综上所述，为我对本门课的理解和认知。通过本门课的学习，使我对

随机数字信号处理的技术和方法有了进一步的了解，加深了对基本理

论和概念的领悟程度，课程所涉及到的很多算法和思想对我个人的研

究方向有很大的启发，我将继续钻研相关理论和算法，争取尽早与科

研实际相结合，实现学有所用。最后，感谢老师孜孜不倦的讲解，为

我们引入新的思想，帮助我们更快的成长。

篇二：算法学习心得

班级：物联网1201姓名：刘潇学号：1030612129

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一、实验内容：

这学期的算法与设计课，老师布置了这四个问题，分别是货郎担问题，

动态生成二维数

组，对话框下拉列表，排序问题。

二、学习掌握：

基本程序描述：

（1）货郎担问题：货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题

之一，至今世界上还

有不少人在研究它。货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有

最小成本的周游路线，

而由始点出发的周游路线一共有（n一1）！条，即等于除始结点外的

n一1个结点的排列数，

因此货郎担问题是一个排列问题。货郎担的程序实现了利用穷举法解

决货郎担问题，可以在

城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路

线的费用，并从中选出费

用最小的路线。从而求出问题的解

（2）费用矩阵：费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由

键盘输入自然数，费

用矩阵的元素由随机数产生，并取整，把生成的矩阵存放在二维数组

中，最后把矩阵内容输

出到文件和屏幕上。它采用分支界限法，分支限界法的基本思想是对