数字信号处理课程的发展历程及展望
数字信号处理课程的发展历程及展望

增加了近代信号处理的理论和方法,并将Matlab与数字 信号处理有机结合,作为信号处理的仿真分析手段,从而将 理论分析与计算机仿真融为一体。
历史沿革
某些院校虽然没有单独开设数字信号处理课程, 但在信号与系统课程中增加离散傅里叶变换DFT,快 速傅里叶变换FFT,IIR数字滤波器设计,FIR数字滤 波器设计等内容。相应的教材也相继出版,如清华大 学郑君里教授编著的《信号与系统》(第2版)(上下 册),高等教育出版社,2000。东南大学管致中教授 编著的《信号与系统》(第4版)(上下册),高等教育 出版社,2004。
时域抽样和频域抽样
数
DFT的定义及性质
字
离散傅里叶变换DFT 利用DFT分析连续信号的频谱
信
号
处
理
数字信号分析
利用DFT计算线性卷积
快速傅里叶变换FFT
基2时间抽取FFT算法 基2频率抽取FFT算法
数字滤波器设计
IIR数字滤波器的设计 FIR数字滤波器的设计
脉冲响应不变法 双线性变换法 窗函数法 频率取样法
西电丁玉美编著的《数字信号处理》,1994 清华大学程佩清编著的《数字信号处理教程》,1994 北交大吴湘淇编著的《信号、系统和信号处理》,1996
课程内容中增加了利用Fortran、C等高级语言进 行算法仿真与实现等内容。
历史沿革
从20世纪90年代末以来,数字信号处理课程几乎在国内 所有大学的电气信息类等学科专业的本科生和研究生中开设, 且是本科生的必修课和研究生的学位课。面向本科教学的数 字信号处理教材大幅增加。
数字信号处理的发展研究

数字信号处理的发展研究数字信号处理是一种利用数字技术和算法处理连续时间信号的技术。
它在通信、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
数字信号处理的发展历程伴随着数字技术的迅猛发展和算法理论的深入研究,经历了从基础理论研究到应用实践的演进过程。
本文将从数字信号处理的起源及发展历程、关键技术方法以及未来发展趋势等方面进行阐述,以期为数字信号处理的研究提供一些参考和借鉴。
一、数字信号处理的起源及发展历程数字信号处理的起源可以追溯到上世纪40年代,当时美国哈佛大学的教授哈里兰德·胡佛(Harry Nyquist)和克劳德·艾尔伯特·馮·诺伊曼(Claude Elwood Shannon)等人对信号的采样与重建问题进行了深入的理论研究,提出了著名的“奈奎斯特采样定理”和“香农定理”,从理论上揭示了数字信号处理的理论基础。
此后,随着计算机技术和数字电子技术的发展,数字信号处理技术开始逐步应用到实际工程中。
上世纪60年代初,美国贝尔实验室的工程师利奥·贡萨尔维斯基(Leo Young)和罗纳德·库克(Ronald Crook)等人首次提出了数字滤波技术,将数字信号处理技术应用到通信领域。
其后,数字信号处理得到了空前的发展,成为现代通信、音频处理和图像处理等领域不可或缺的技术之一。
二、数字信号处理的关键技术方法数字信号处理技术主要包括离散信号的表示与处理、数字滤波、快速傅里叶变换、数字信号的压缩与编码等多个方面。
离散信号的表示与处理是数字信号处理的基础,是数字信号处理算法实现的基础。
离散信号处理技术主要包括采样定理、插值与重构、模数转换、量化与编码、数字滤波等方法。
数字滤波技术是数字信号处理的核心技术之一,它是利用数字信号处理器对信号进行滤波、去噪、滤波、降噪等处理,广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。
快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的信号频谱分析方法,能够快速地计算信号的频域信息,是数字信号处理中不可或缺的技术手段。
数字信号处理技术的发展与应用

数字信号处理技术的发展与应用【摘要】本文将介绍数字信号处理技术的发展与应用。
将探讨数字信号处理技术的历史演进,从最初的概念到现今的应用。
讨论数字信号处理技术的基本概念,包括数字信号的特点和处理方法。
接着,分析数字信号处理技术在通信领域、音频处理领域和图像处理领域的应用情况。
探讨数字信号处理技术未来的发展趋势,以及其在各个领域的广泛应用和对现代科技发展的推动作用。
通过本文的阐述,读者将深入了解数字信号处理技术的重要性和前景,以及其在不同领域中的实际应用。
【关键词】数字信号处理技术,发展,应用,历史演进,基本概念,通信领域,音频处理,图像处理,未来发展趋势,科技发展。
1. 引言1.1 数字信号处理技术的发展与应用数字信号处理技术是指利用数字技术对信号进行处理,以实现信号的采样、量化、编码、滤波、转换等操作的一种技术。
随着科技的不断进步,数字信号处理技术在各个领域的应用也日益广泛。
从历史的角度来看,数字信号处理技术起源于20世纪60年代,随着数学理论和计算机技术的发展,数字信号处理技术得到了快速发展。
在通信领域,数字信号处理技术可以实现信号的压缩、解码、增强等操作,提高通信质量和效率;在音频处理领域,数字信号处理技术可以实现音频信号的增益、降噪、混响等效果;在图像处理领域,数字信号处理技术可以实现图像的增强、去噪、压缩等处理。
数字信号处理技术在各个领域的应用不断深入,为现代科技发展提供了强大的支持。
未来,随着人工智能、物联网等新技术的发展,数字信号处理技术将迎来新的发展机遇。
数字信号处理技术的广泛应用将进一步推动现代科技的发展,带来更多创新和变革。
数字信号处理技术的未来发展趋势将呈现出更加多样化、智能化的特点,为人类社会的进步带来更多可能性和机遇。
2. 正文2.1 数字信号处理技术的历史演进数字信号处理(DSP)技术的历史可以追溯到20世纪60年代,当时数字计算机开始广泛应用在信号处理领域。
在过去的几十年里,数字信号处理技术经历了快速发展和演进,取得了许多重要的突破。
浅析数字信号处理的发展与应用-精品

浅析数字信号处理的发展与应用随着我国信息化技术的不断发展,数字信号处理的发展也取得了一定的成效。
文章将主要对数字信号处理技术的发展历程进行介绍与分析,并对数字信号处理技术在社会生活中的应用状况进行调查与介绍,最后对数字信号处理技术的未来进行了预测与展望。
1数字信号处理技术的发展历程数字信号处理技术主要是指通过利用数字信号芯片,对信号进行分析与处理的技术。
它因为具有处理速度快、营运灵活,测量结果准确和极强的抗干扰能力等优点,因此替代了传统的模拟信号处理技术而被人们广泛应用。
数字信号处理技术主要经过了三个阶段的发展,下面将对数字信号处理技术的这三个发展阶段进行介绍与梳理。
上世纪六、七十年代,数字信号处理技术的概念被人们提出,一些科学家也开始致力于对这项技术的研究,数字信号处理技术并不能独立进行对信号的处理,而要借助于计算机来实现对数字信号的编程,发展十分缓慢,而且对信号处理的效果也不是十分令人满意。
上世纪八十年代,世界上第一台数字信号处理器在美国诞生,数字信号处理技术的发展由此开始。
这种具有编程能力的数字信号处理芯片,自从问世之日起就获得了人们的推崇,在全世界范围内的语音通信、雷达、和医疗、图像处理等领域中广泛应用。
到了上世纪的九十年代,数字信号处理技术取得了日新月异式的飞速发展,不但数字信号理论的发展更为先进,数字信号处理技术的发展也取得了重大进展,已经能够在非线性图谱中进行应用,而且对信号分析处理的能力也更为强大,不仅速度快、精度高、可以进行更为复杂的运算,在对信号处理的深度上也取得了良好的进展,并且数字处理技术的应用范围也更为广泛,在移动信息、数字电视和先进的电子领域取得了巨大的发展空间。
2数字信号处理技术在社会中的应用2.1数字化音响设备在数字化音响设备问世以前,人们主要采用唱片和磁带的方式进行音乐方面的娱乐活动。
唱片主要是通过对声音进行模拟震动并在唱片上相应的刻成声音的槽纹路径,最终实现对声音的记录。
数字信号处理的发展

数字信号处理的发展与应用通过概述数字信号处理的发展历程,主要介绍数字信号处理的发展与应用,并展望DSP发展前景。
1 数字信号处理的发展历程数字信号处 (Digital Signal Processing)也就是采用通用的数字信号芯片,以数字计算的方法从信号中提取有用的信息。
用数字方式对信号进行滤波、变化、压缩、识别等都是数字信号处理要研究的对象。
英文DSP有两层意思,一是数字信号处理,二是数字信号处理器。
现在大部分情况卜两层意思不作区分,因为两者之间关系密切,数字信号处理器主要的功能就是为了进行数字信号处理中的大量数字运算。
二十一世纪进入了数字化时代,数字信号处理成为数字化的核心。
二十世纪六十年代数字信号处理理论兴起,一九八零年美国德州仪器TI 公司最先生产出第一代DSP,开创了DSP的历史,此后又研制出各种性能的DSP。
其他公司比如摩托罗拉、朗讯等纷纷效仿,也推出了自己的产品。
九十年代DSP技术飞速发展,成为人们常用的工程术语之一。
现在为DSP芯片生产厂家包括美、口、西欧等许多半导体制造大公司,以美国TI公司为最大生产厂家,它公司卜面有七家重要的DSP生产厂,能够生产出一百多种产品,几乎占世界市场的一半。
DSP经过发展,其处理功能与运算速度都达到了惊人的地步,拿TMS320来说,最初只能处理16位的定点数,C8x系列的运算速度为20MIPS,现在的C8x系列运算速度高达2000MIPS,大大提高了处理数据的能力。
DSP以其自身独有的优势,在移动通信、消费电子及数字电视等领域获得了广泛的发展与应用。
2 数字信号处理的应用现如今DSP得到了飞速发展,一方面是因为集成电路的发展,另一方面是因为巨大的市场需求。
DSP在很多领域都得到了广泛应用,主要应用有通用数字信号处理、通信、军事、自动控制、医疗、图像视频处理等。
下面具体介绍几种DSP应用产品:数字照相机。
1990年出现第一台数码相机,随后数码技术迅速发展。
高级数字信号处理技术

同步压缩变换
对信号进行同步压缩变换 ,以增强信号的时频分辨 率。
03
高级数字信号处理的应用
音频处理
音频压缩
通过降低音频数据的冗余度,实现音频文件的压缩,便于存储和 频质量,如降低噪音、增强音质 等。
语音识别
将语音信号转换为文本信息,实现人机交互和语音控制。
数字信号处理技术涉及的领域广泛,包括通信、雷达、声呐、音频处理、图像处理、生物医学工程等 。
数字信号处理技术的发展历程
20世纪50年代
数字信号处理技术的萌芽期,初步形成了离散傅里叶变换 (DFT)理论。
20世纪60年代
数字信号处理技术的初步发展,出现了有限脉冲响应( FIR)滤波器和无限脉冲响应(IIR)滤波器等基本数字滤 波器。
20世纪70年代
数字信号处理技术的快速发展,出现了第一代真正的数字 信号处理器(DSP)。
20世纪80年代至今
数字信号处理技术的广泛应用和深入发展,出现了各种先 进的算法和专用硬件,推动了数字信号处理技术在各个领 域的广泛应用。
数字信号处理技术的应用领域
通信领域
数字信号处理技术在通信领域的应用 广泛,包括调制解调、频谱分析、信 道均衡等。
图像处理
图像压缩
通过减少图像数据的冗余度,实现图 像文件的压缩,降低存储和传输成本 。
图像增强
目标检测与识别
从图像中提取感兴趣的目标,并进行 分类和识别。
改善图像质量,如增强对比度、锐化 、色彩校正等。
通信系统
调制解调
将基带信号转换为适合传输的调制信号,并在接收端进行解调。
多载波调制
利用多个载波信号实现高速数据传输,如OFDM(正交频分复用) 技术。
基于深度学习的信号处理算法研究
数字信号处理的发展研究

数字信号处理的发展研究数字信号处理是一门涉及信号处理、数字处理和系统工程的跨学科领域。
它通过对信号进行数字化、存储、传输和分析,使得信号处理的效率和可靠性大大提高。
数字信号处理的应用范围非常广泛,涵盖了通信、音频、图像、雷达、生物医学、金融等多个领域。
随着科技的不断发展,数字信号处理也在不断演进和创新。
本文将对数字信号处理的发展进行研究和分析。
数字信号处理的发展历程可以追溯到20世纪60年代。
当时,数字信号处理还处于起步阶段,主要集中在数字滤波器设计、时域分析和频域分析等方面。
随着计算机技术的飞速发展,数字信号处理得到了迅速的发展。
在70年代,数字信号处理技术开始应用于通信领域。
数字信号处理技术的引入,使得通信系统的性能大幅提高,同时也开启了数字通信技术的发展之路。
在80年代,数字信号处理技术开始应用于音频、视频和图像处理领域。
数字信号处理技术的应用,为音频、视频和图像处理带来了革命性的变革,极大地提高了处理效率和质量。
90年代是数字信号处理技术得到快速发展的时期。
随着数字信号处理技术的不断成熟,它逐渐渗透到各个领域,为众多行业带来了前所未有的便利和发展机遇。
随着数字信号处理技术的广泛应用,相关领域的研究也在不断深入。
数字信号处理技术的快速发展,使得人们对其应用领域和发展前景产生了极大的兴趣。
随着数字信号处理技术的发展,人们对于其在更多领域的应用和推广提出了更高的要求。
数字信号处理技术在金融领域的应用,为金融数据的处理和分析提供了新的思路和方法。
数字信号处理技术在环境监测领域的应用,为环境数据的采集和分析提供了更高效的手段。
数字信号处理技术在自动化控制领域的应用,为自动化设备的控制和优化提供了新的途径。
未来,数字信号处理技术还将继续向更多领域渗透,使得人类社会的各个领域都能够从数字信号处理技术的发展中获益。
数字信号处理技术还将不断创新和突破,为人类社会的发展带来新的动力。
数字信号处理技术的快速发展,将有力促进相关学科领域的发展,为人类社会的进步贡献更多的力量。
中国数字信号处理的发展历程

中国数字信号处理的发展历程
中国的数字信号处理技术的发展经历了几个阶段。
在二十世纪六十年代,数字信号处理技术开始起步,主要集中在电路与滤波器设计方面的仿真研究。
这个阶段为数字信号处理技术的发展奠定了基础。
到了二十世纪七十年代,数字信号处理这个专用名词开始在科技领域传播开来,主要应用于四个关键领域:雷达和声纳、石油勘探、空间探测和医学成像。
这个阶段的发展主要受限于计算机的昂贵成本,因此最初涉及的领域主要是国家的战略需求或存在巨大收益回报的行业。
到了二十世纪八十年代,随着计算机技术的不断发展,计算机成本逐渐下降,计算机开始进入消费者市场,数字信号处理所涉及的领域也慢慢开始拓展。
在这个阶段,数字信号处理技术开始广泛应用于语音、雷达、声纳、地震、图像、通信、控制、生物医学、遥感遥测、地质勘探、航空航天、故障检测、自动化仪表等领域。
到了二十世纪九十年代,数字信号处理课程开始在国内高校开设,成为许多高校本科生的必修课和研究生的学位课。
数字信号处理技术的应用也更加广泛,不仅涉及到国防、工业、医疗等领域,还开始应用于消费电子产品中,如手机、音频设备和游戏机等。
总的来说,中国数字信号处理技术的发展经历了从起步到逐步拓展的过程,现在已经成为了广泛应用于各个领域的核心技术之一。
随着技术的不断进步和应用需求的不断提高,数字信号处理技术还将继续发挥重要作用,推动各行业的技术进步和发展。
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x[k ] x(t ) t kT
则两者在频域存在以下关系
1 X (e ) X ( j( nsam ) ) T n
j
( T )
核心:信号时域的离散化导致其频域的周期化 其中: T 为抽样间隔,sam=2p /T为抽样角频率
带限信号抽样定理的描述
对于带限信号x(t) ,信号时域抽样定理可描述为
从具体到一般, 基3时间抽取 FFT算法的基本关系 为学习其他快速算法… m 2m
基4时间抽取FFT算法的基本关系
X [m] X1[m] WN X 2[m] WN X 3[m]
m N 2m N 3m N
X [m] X1[m] W X 2[m] W X 3[m] W X 4[m]
1
jt
dt
dt
xT ( t ) X (n 0 ) 变换从理论上 信号的 Fourier T xT (t ) e T 解决了如何从时域映射到频域。
jn 0 t
x[ k ] X ( e
x[ k ]e 而DFT解决了利用数字化方法
j
)
jk
~ ~ x [ k ] X [ m]
但在信号与系统课程中增加离散傅里叶变换 DFT,快
速傅里叶变换 FFT,IIR数字滤波器设计,FIR数字滤
波器设计等内容。相应的教材也相继出版,如清华大
学郑君里教授编著的《信号与系统》( 第 2 版 ) (上下 册),高等教育出版社,2000。东南大学管致中教授 编著的《信号与系统》(第4版)(上下册),高等教育 出版社,2004。
如何学习数字滤波器的设计?
利用系统的频域分析和系统函数的 基于模拟滤波器设计 基本理论,根据 IIR和FIR数字滤波器 IIR数字滤波器 (BW,CB,C型AF的引入) IIR和 的特性和系统函数的特点,介绍
FIR数字滤波器设计的基本方法,以及 基于线性相位约束条件设计 它们的适用范围。 FIR数字滤波器 (窗口法和优化设计方法)
吴镇杨编著的《数字信号处理》(十五规划),高等教育出版社,2003 陈后金编著的《数字信号处理》(十五规划),高等教育出版社,2004
增加了近代信号处理的理论和方法,并将Matlab与数字 信号处理有机结合,作为信号处理的仿真分析手段,从而将 理论分析与计算机仿真融为一体。
历史沿革
某些院校虽然没有单独开设数字信号处理课程,
课程体系
在介绍数字信号处理的理论和方法的基础上,
进行MATLAB仿真实验,再进行基于DSP系统的开
发应用实验。部分院校开设了DSP技术课程,侧重
介绍DSP系统的内部结构和指令系统等。
目前,信号处理课群体系正逐步成熟,并得到
国内高校的认可,其体现了理论与实践的有机结合,
体现了原理、方法和技术的有机结合。
若抽样间隔T满足下列约束条件,则可由抽样序 列表示原连续信号。
T π / m 1 /(2 f m )
fm为信号最高频率
fsam 2fm (或ωsam 2 m) fsam= 2fm 为最小抽样频率,称为Nyquist Rate.
如何看待DFT的作用?
x (t ) X ( j ) x (t ) e
实现信号的频谱分析!
N 1 k 0
k
~ x [ k ]e
j
2π N
mk
如何看待DFT的作用? DFT分析信号频谱的基本思想
利用信号Fourier变换具有的信号时域与频域 之间的内在关系,建立信号的DFT与四种信号频 谱之间的关系。 时域的离散化 时域的周期化
时域抽样定理
频域周期化
课程体系
接口技术 电子技术 电路理论 工程电磁场 工程电磁场 电磁兼容 电磁兼容 电磁场理论 DSP 技术
000 数字信号处理
信号与系统 信号与系统
电路课群
电磁场课群
信号处理课群
电气信息学科基础课程体系 由“电路、电磁场、信号处理”三大课程群构成
课程体系
信号处理课群主要包含“信号与系统、数字信 号处理、DSP技术及应用、信号分析与处理实验、 DSP系统课程设计”等相关课程。
如何学习FFT算法?
FFT算法的基本思想
1. 将长序列DFT分解为短序列的DFT 2. 在由短序列的DFT表示长序列的DFT过程中,
km 利用旋转因子 WN 的周期性、对称性、可约性。
如何学习FFT算法?
基2时间抽取FFT算法的基本关系
X [m] X [m] W X [m]
m 1 FFT算法的思想, N 2 利用
频域抽样定理
频域离散化
时域抽样定理和频域抽样定理为DFT奠定了理论基础
如何学习FFT算法?
DFT解决了利用数字化方法实现 介绍FFT算法的重要作用 信号的频谱分析。 FFT 算法的基本思想 介绍 但DFT 计算效率极其低, 无法满足实时性的要求。 FFT解决了DFT计算的有效性, 为DFT的实际应用铺平了道路。
西电丁玉美编著的《数字信号处理》,1994 清华大学程佩清编著的《数字信号处理教程》,1994
北交大吴湘淇编著的《信号、系统和信号处理》,1996
课程内容中增加了利用Fortran、C等高级语言进
行算法仿真与实现等内容。
历史沿革
从20 世纪90年代末以来,数字信号处理课程几乎在国内
所有大学的电气信息类等学科专业的本科生和研究生中开设, 且是本科生的必修课和研究生的学位课。面向本科教学的数 字信号处理教材大幅增加。
1 ~ x [k ] N
m 0
~ X [m]
N 1
e
j
2π mk N
抽样定理如何引入与论证?
什么是信号抽样? 体现信号的时域与频域之间 为什么进行抽样? 的对应关系,从信号频域分析应用 抽样定理的理论推导 的角度展开…
抽样定理内容及其应用
抽样定理的内涵
若连续信号x(t)与离散序列x[k] 时域关系为
课程体系
四种信号的频谱
1. 连续时间信号(周期为T0)
~ x (t )
n
X (n
0
) e
jn0t
从信号表示的角度引入Fourier变换 2. 连续时间非周期信号 1 j t (数学概念),其性质揭示了信号时域与频域 x(t ) X ( j ) e d 2 π 之间的内在联系(物理概念)。 3. 离散非周期信号 1 π jΩ jΩk x[k ] X ( e ) e dΩ 2π π 4. 离散周期信号(周期为N)
从信号的Fourier变换、信号的短时Fourier 变换的不足,引入信号的Wavelet变换。
从信号表示的角度阐述信号时频分析的数学 概念、物理概念、工程概念。
从信号小波(wavelet)变换的应用展现信号 时频分析的魅力。
生开设此课,课程教学内容主要以原理阐述与算法推
导为主。国内出版的教材也相应增加。
西安交通大学,邹理和《数字信号处理》,1985 北京交通大学,吴湘淇《数字信号处理技术及应用》,1986 北京理工大学,王世一《数字信号处理》,1987 ……
历史沿革
20 世纪 90 年代初期,开设本科生数字信号处理
课程的高校数量大增,已成为许多高校本科生的必修 课,大量面向本科教学的数字信号处理教材问世。
学习目标
掌握数字信号处理的基本理论 时域与变换域分析理论,抽样定理,谱估计理论
掌握数字信号处理的基本方法
数字化分析方法,滤波器设计方法,快速算法
掌握数字信号处理的基本技术
DSP软件仿真分析技术,DSP系统开发应用技术 提高应用DSP理论和技术解决问题的实践能力 学科领域应用,工程实际应用,综合交叉应用
历史沿革
在DSP实验平台建设方面,90年代后期,美国德 州仪器公司先后与我国 100 多所高校联合建立 DSP 系 统实验室,用于本科生和研究生的DSP实践教学。 近年来,由于各级电气信息类实验教学示范中心 建设的推动,大批高校纷纷扩建DSP实验室,为本科 生开设DSP方面软件分析与硬件实现实验。目前DSP 技术已成为学生就业和开展科研工作的基本技能。
如何学习数字滤波器的设计?
IIR数字滤波器设计的基本方法
p,s
频率 变换
p,s
设计模拟 滤波器
H(s)
脉冲响应 不变法 双线性 变换法
H(z)
p,s
频率 变换
p , s
设计原型 低通滤波器
H L (s )
复频率 变换
H(s)
BW,CB,C三个低通模板
精品课件!
精品课件!
如何理解信号的时频分析和小波变换?
历史沿革
数字信号处理起源于十八世纪的数学,随着信
息科学和计算技术的迅速发展,数字信号处理的
理论与应用得到迅速发展,形成一门极其重要的 学科。当今数字信号处理的理论和方法已得到长 足的发展,成为数字化时代的重要支撑,其在各 个科学和技术领域中的应用具有悠久的历史,已 经渗透到我们生活和工作的各个方面。
历史沿革
信号处理在生物医学工程、地震学、声纳、雷
达、通信、控制等领域都日益显示其重要作用。 例如在医学信号或地震信号分析中,我们需要提 取某些重要的特征参数,在雷达和通信信号处理 中,我们希望剔除信号中的噪声或干扰。 ……
历史沿革
20 世纪 80 年代中后期,我国开设数字信号处理 课程的高校不断增加,一些重点大学为某些专业本科
数字信号处理课程体系经历了不断丰富发展的
过程,并日臻完善。课程体系主要由信号分析与处
理,以及离散系统设计构成。通过对近年来我国数
字信号处理教材的分析,可将该课程教学内容归结
为经典内容和近代内容。