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《现代信号处理与应用》教学大纲
课程英文名
ModernSignalProcessingandApplications
课程代码
03M0076
学分
3
总学时
48
理论学时
36
实验学时
12
上机学时
0
实践学时
0
课程类别
专业教育课
课程性质
任选
先修课程
高等数学、概率论与数理统计、线性代数、信号与系统
适用专业
电子信息工程
开课学院
信息工程学院
执笔人
赵会欣
审定人
专业教学评价小组
制定时间
2024年12月
注:课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业教育课;课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
(一)课程地位
本课程是电子信息工程专业一门重要的专业选修课。本课程应用高等数学的代数理论、概率论与数理统计理论的概率论知识、线性代数的矩阵变换、以及信号与系统的时域和频域分析方法以及低通滤波器性质等知识,研究现代信号处理的主要理论。能力培养目标是使学生掌握随机信号、参数估计理论、现代谱估计、自适应滤波、高阶信号分析、时频信号分析的线性变换与非线性变换方法,并能利用所学的知识进行简单的信号分析,熟悉随机信号及其处理系统的基本概念和基本分析方法;掌握随机信号的常用处理算法并能够具体实现,能对信号处理实验结果进行分析。为学生在今后从事电子信息管理、电子设备、计算机、通讯等企业和公司从事开发、研究等打下良好的基础。
(二)课程目标
1.掌握利用所学的知识进行简单的信号分析,建立合适的数学模型并求解,熟悉随机信号及其处理系统的基本概念和基本分析方法。
2.掌握随机信号的常用处理算法并能够针对工程问题具体实现,能对信号处理实验结果进行分析,具有独立分析和解决问题的能力。
(三)思政目标
本课程通过介绍信号、系统和信号处理及应用的案例,旨在培养学生的爱国情怀、奋斗精神和创新能力,同时加强品德锤炼和自主创新意识培养,增强学生社会使命感和专业学习兴趣,引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观。
二、课程目标达成的途径与方法
主要以课堂教学为主,结合课内实验和期末考试。
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
课程目标
课程目标对毕业要求的支撑程度(H、M、L)
毕业要求1.1
毕业要求1.2
毕业要求2.1
毕业要求2.2
毕业要求2.3
课程目标1
H(0.2)
H(0.2)
课程目标2
H(0.2)
H(0.2)
H(0.2)
注:1.支撑强度分别填写H、M或L(其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低),括号里的数字代表权重,权重由各自课程来定,注意H的权重ML,各项总权重之和为1。(这里参考通信专业的描述)
2.毕业要求应根据课程所在专业培养方案进行描述。
3.通识选修课程可不填写上表。
四、课程主要内容与基本要求
离散随机信号
了解离散随机信号的概念,离散随机信号的统计描述,离散随机信号通过线性系统,时间序列信号模型。这部分是该课程的基础部分,重点掌握信息及其度量、通信系统主要性能指标。通过说明现代信号处理发展概况以及拓展介绍其国内外发展情况及趋势,引入“墨子号”量子卫星等成果为案例,将现代信号处理的压缩与传输技术与课堂知识相结合,向学生们讲述所学知识和国防应用间的联系。
随机信号估计理论
了解估计的性能,最小二乘估计,线性最小方差估计,Bayes估计,最大似然估计,递推估计。这部分是该课程的数学基础。通过介绍数字信号处理的应用领域,引入新型冠状病毒的检测与防疫与数字信号处理密切相关的案例,加深学生对现代数字信号处理应用领域的了解,引导学生树立高远志向,历练敢于担当、不懈奋斗的精神,加强学生学好专业技能的使命感。
维纳滤波和卡尔曼滤波
了解维纳滤波的标准方程,维纳-霍夫方程的求解,因果IIR维纳滤波器的设计与计算,卡尔曼滤波。
自适应滤波
理解自适应滤波原理,自适应滤波的算法,最小二乘自适应滤波器,自适应滤波的应用。通过分析数字滤波器概念和特点,以及将其与传统的模拟技术相比,学习从不同角度、转换领域,对同一事物进行认识,沿着求真理、悟道理、明事理的方向前进,找出其中的联系与区别,从而发现规律,以便更好地拓展与应用。
功率谱估计的现代方法
熟练掌握功率谱估计的参数模型方法,AR模型谱估计,MA和ARMA模型谱估计,白噪声中正弦波频率的估计。
五、课程学时安排
章节号
教学内容
学时数
学生任务
对应课程目标
1
离散时间信号与系统
2
作业1-12,1-13
课程目标1
2
随机信号与系统
4(+4学时实验)
作业2-1,2-15
课程目标1
3
随机信号估计
8(+2学时实验)
作业3-1,3-4
课程目标1
4
维纳滤波和卡尔曼滤波
8(+3学时实验)
作业4-2,4-12
课程目标2
5
自适应滤波
8(+3学时实验)
作业5-13
课程目标2
6
功率谱
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