MATLAB在独立学院数字信号处理教学中的应用和实践
数字信号处理中的Matlab技术应用
数字信号处理中的Matlab技术应用数字信号处理在现代通信、图像处理、音频处理等领域中发挥着关键作用。
而Matlab作为一种强大的数值计算软件，为数字信号处理提供了丰富的函数和工具箱，使得我们能够更加高效地进行信号处理和分析。
本文将探讨数字信号处理中Matlab的技术应用。
一、数字信号处理概述数字信号处理是对模拟信号进行采样和量化，然后通过数字运算对其进行处理的技术。
它能够提取信号中的有用信息，并对其进行增强、压缩、恢复等操作。
数字信号处理的基础是离散傅立叶变换（DFT）和离散时间傅立叶变换（DTFT），这两种变换既可以在时域上分析信号的频谱特性，也可以在频域上分析信号的时域特性。
二、Matlab在数字信号处理中的基本操作Matlab提供了丰富的数字信号处理函数和工具箱，使得我们能够方便地进行信号处理和分析。
首先，我们可以使用Matlab中的内置函数进行信号的生成与读取。
例如，我们可以使用Matlab中的sawtooth函数生成锯齿信号，并使用plot函数绘制其波形图。
同时，我们也可以使用Matlab中的audioread函数读取音频信号，并使用sound函数播放音频信号。
其次，Matlab还提供了一系列用于信号分析的函数，例如快速傅立叶变换（FFT）、小波变换（Wavelet Transform）等。
这些函数可以帮助我们对信号进行频域分析、时频分析等操作。
另外，Matlab还支持信号的滤波操作。
我们可以使用fir1函数或者tf函数设计并实现滤波器，然后使用filter函数对信号进行滤波。
滤波能够去除信号中的噪声或者增强信号中的特定频率分量。
三、数字信号处理中的实际应用数字信号处理在现代通信、图像处理、音频处理等领域中有着广泛的应用。
以通信领域为例，数字信号处理可以用于调制解调、信号压缩、信道编码等操作。
其中，调制解调是将数字信号转换为模拟信号或者将模拟信号转换为数字信号的关键技术。
而信号压缩能够将冗余的信号信息进行删除，以减少存储或传输的所需带宽。
Matlab在数字信号处理实验教学中的应用研究
ＷＮ＝ ｘ （ ｉ ） ｅｐ－ ２ ｐ／ ； ｊ Ｎ
％求 ＷＮ
ｆｒ ＝ ： ｏｋｌ Ｎ
％对应于 ｘ（１ ｋ的每 一点
作 者 简 介 ：关成 斌 ， ， 徽 淮 北 人 ， 士 ， 师 。主 要 研 究 方 向 ： 字 信 号 处理 教 学与 研 究 。 男 安 硕 讲 数 基 金 项 目 ：国 家 自然科 学 基 金 资 助 项 目， 目编 号 ： １０ ０ ６ ６ ９ ２ ５ 。 项 ６ ０ ２ ０ 、０ ７ １９
对信 号进行 频域 分析 是数字 信 号处 理中 非常 重要 的 内 容 ， Ｔ是分析序列 离散谱的重要工具 ，并且 ＤＦ ＤＦ Ｔ在 其它许 多领域都有广泛 的应用 ［ 。但是直接计算 ＤＦ １ － ｑ Ｔ的运 算量太 大， 运算速度太慢 。 Ｆ Ｆ Ｔ是 Ｄ Ｔ的快速算法， Ｆ 可提高运算速度 ， 在资源 的占用 以及处理 的实时性上要优越得多 。本文 以 Ｄ Ｔ Ｆ 和 Ｆ Ｔ算法 的比较为例设计如下实验教学方案。 Ｆ ２１ 实验 目的 ．
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１： Ｎ — ： ／ Ｏ： ｌ ＝
Ｆ Ｔ算法原理和编程实现方法 ； 过对实验结果 的分析 比较， Ｆ 通 加深对 Ｄ Ｔ和 Ｆ Ｔ运算量不 同的认识。 Ｆ ： Ｆ
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matlab语言在信号与系统课教学中的应用与实践
matlab语言在信号与系统课教学中的应用与实践在信号与系统课教学中，MATLAB语言具有非常重要的应用和实践价值。
下面是几个方面的细节：1、信号与系统分析。
MATLAB语言拥有丰富的信号与系统分析工具箱，可以方便地进行信号处理、滤波、频域分析、时域分析、功率谱分析、线性系统分析等。
学生可以运用MATLAB编写程序，实现各种信号与系统分析的任务，从而更好地理解掌握课程中的相关知识点。
2、实时仿真。
MATLAB提供了Simulink仿真环境，可以对信号与系统进行实时仿真。
学生可以运用Simulink搭建模型，并通过调整模型参数、控制变量等方式，模拟实际情况下信号与系统的行为。
通过这样的实时仿真，学生可以更加深入地了解信号与系统的运行原理与特性。
3、数据可视化。
MATLAB语言具有丰富的图形可视化工具，可以方便地绘制各种信号与系统的图形，并进行数据分析与展示。
在课堂教学中，教师可以通过绘制不同类型的图形，比如频谱图、时域图、相位图等，来诠释和演示重要的概念和原理。
学生也可以通过练习绘制图形等方式，提高数据处理与可视化技能。
4、自主探究。
MATLAB语言支持自主探究，在不同的信号与系统分析任务中，学生可以通过编写程序自主探究或设计实验，探究信号与系统的特性和应用。
这样的自主探究不仅可以深入理解信号与系统的基本概念和原理，还可以帮助学生培养自主探究和问题解决的能力。
综上所述，MATLAB语言在信号与系统课教学中拥有重要的应用和实践价值。
通过运用MATLAB语言进行信号与系统分析、实时仿真、数据可视化和自主探究等任务，学生可以更加深入和全面地理解和应用课程中的相关知识和技能。
Matlab技术在数字信号处理中的应用方法
Matlab技术在数字信号处理中的应用方法数字信号处理是研究如何对模拟信号进行数字化处理的一门学科。
在现代科技中，数字信号处理的应用广泛而重要。
而Matlab作为一款常用的数学软件，凭借其强大的计算能力和丰富的工具箱，成为了数字信号处理领域不可或缺的工具之一。
本文将探讨Matlab在数字信号处理中的应用方法。
一、数字信号处理的基础在深入探讨Matlab技术在数字信号处理中的应用方法之前，首先需要了解数字信号处理的基础概念。
数字信号处理通过对信号的采样、量化和编码，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，然后通过算法对数字信号进行处理和分析。
数字信号处理的基础概念包括离散时间信号、频域分析、滤波等。
在Matlab中，通过使用信号处理工具箱，可以方便地实现这些基础概念，并进行相应的处理和分析。
二、Matlab在数字信号处理中的应用方法1. 信号生成与显示Matlab提供了丰富的信号生成函数，可以生成各种类型的信号，如正弦信号、方波信号、噪声信号等。
通过这些函数，我们可以模拟各种实际应用场景中的信号，并进行相应的处理和分析。
同时，Matlab也提供了信号显示函数，可以将生成的信号在图形界面中进行展示。
通过Matlab的图形界面，可以直观地了解信号的波形和频谱特性，从而对信号进行进一步的分析和处理。
2. 频域分析与滤波频域分析是数字信号处理中的重要方法之一，用于研究信号的频谱特性。
Matlab提供了丰富的频域分析工具，如快速傅里叶变换（FFT）等。
通过这些工具，可以将信号从时域转换到频域，从而分析信号的频谱特性。
滤波是数字信号处理中常用的方法之一，用于去除噪声和提取信号的有效信息。
Matlab提供了多种滤波器设计和滤波器应用的函数和工具箱。
通过这些函数和工具箱，可以方便地设计和应用各种类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
3. 语音信号处理语音信号处理是数字信号处理中的一个重要应用领域，广泛应用于语音识别、语音合成等领域。
Matlab与数字信号处理的结合应用方法
Matlab与数字信号处理的结合应用方法一、介绍数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是一门广泛应用于科学、工程和技术领域的学科，其中包括了信号的获取、处理、传输和存储等方面。
Matlab （Matrix Laboratory）是一款强大的数学计算软件，结合Matlab与数字信号处理可以实现许多复杂的应用。
二、数字信号处理的基础知识数字信号处理的基础知识包括采样、量化、离散化等概念。
采样是指将连续的信号转化为离散的信号，常用的采样方法有最小值采样、平均值采样等。
量化是指将连续的信号转化为离散的幅度，常用的量化方法有均匀量化和非均匀量化。
离散化是指将连续的信号转化为离散的时间，常用的离散化方法有等间隔离散化和非等间隔离散化。
三、Matlab在数字信号处理中的应用1. 信号生成与重构Matlab提供了许多函数和工具箱来生成各种类型的信号，如正弦信号、方波信号、正态分布噪声等。
可以通过这些函数生成特定频率、振幅和相位的信号，用于测试和模拟实际系统。
同时，也可以利用Matlab进行信号的重构和滤波处理，提取出关键信息或者忽略噪声。
2. 频谱分析频谱分析是数字信号处理的重要内容，可以用于分析信号的频率成分和频谱分布。
Matlab提供了丰富的频谱分析函数和工具，如快速傅里叶变换（FFT）、功率谱密度（PSD）和频谱估计等。
通过这些函数和工具，可以对信号的频谱进行详细的分析和可视化展示，帮助研究人员深入了解信号的特性和行为。
3. 滤波器设计与应用滤波器在数字信号处理中起到了至关重要的作用，可以提取出感兴趣的信号成分或者去除噪声。
Matlab提供了多种滤波器设计方法和工具，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和最小二乘滤波器等。
通过这些工具，可以根据具体需求设计和应用各种类型的滤波器，实现信号的精确处理和去噪。
4. 声音处理与语音识别Matlab在声音处理和语音识别方面也有广泛应用。
Matlab在数字信号处理实验教学中的应用
针对 “ 数字信号处理”课程 的上述特点 ，要使
学生学好这 门课 ， 提高综合应用所学知识解 决实际
问题 的能力 ， 就应该在注重理论教学的 同时 ， 加强
Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 软件进行信号处理 和分析 ， 就能获得较好 的
教与学的效果翻 。Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ软件在 “ 数字信号处理”
“ 数字信号处理 ” 课程作 为高等学校电子信息 类专业一 门重要的专 业基础课程 ，是理论与实践 、
原理与应用紧密结合的课程 。” ｊ 数字信号处理作 为 门发展迅速的新兴 学科 ，在近 ４ ０年 的发展过程
一
中， 这 门学科基本形成了一套完整 的理论体系 ， 其 中也包括各种快 速、优 良的算法 。 而且数字信号处
理 的理论和技术也在 在语音处理 、 图像处理 、 雷达 、 通信 、 航空航天 、地质勘探、生物 医学工程等众多
可视化软件 ， 也是一种进行科学 和工程计算的交互 式程序语 言 ， 适用于工程应用各领域 的分析 、 设计
和复杂计 算 。 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ语言具有用户使用方便 、编程
基 于 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ的数字信号处理实验教学。通 过对课 程 中的理论知识进行相应的 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ仿真 ，使基本
原理和基本概念 以形象直观的图形 展示 出来 ， 也使
MATLAB在“数字信号处理”教学中的应用研究word精品文档3页
MATLAB在“数字信号处理”教学中的应用研究随着计算机技术和微电子学科的迅速发展，数字信号处理技术（Digital Signal Processing，DSP）被广泛应用于电子、信息、生物医学、控制等各个专业技术领域，[1]数字信号处理课程也已成为各大专院校理工科类的专业基础课程。
数字信号处理课程同大多数理工类基础课和专业基础课一样，翻开相关教材，满篇是抽象的数学公式和数学符号。
而且其内容涉及范围之广，从高等数学的微分积分，到离散数学差分、求和、插值，再到信号与系统的时域分析、变换域分析、傅里叶分析，以及到数字滤波器的结构分析和设计实现，无不涉及理论推导，公式推理，令初学者望而生畏。
因此，如何帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法以及综合应用所学知识解决实际问题，是本门课程教学所要解决的关键问题。
MATLAB软件是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化数学软件。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，特别是具有的数字信号处理软件包，可以很方便地进行数字信号处理方面的有关运算、系统设计和仿真。
MATLAB软件已经成为数字信号处理应用中分析和仿真设计的主要工具，使得“数字信号处理”课程的教学方法有了很大的改进。
一、MATLAB在课堂教学中的应用“数字信号处理”课程最大特点是概念抽象且公式繁多，许多公式的物理意义不直观且很难理解。
传统的课堂教学很难达到理想的效果，如果采用MATLAB软件对信号处理过程进行演示，不但可以帮助学生理解和掌握基本概念，而且可以增加课堂教学的生动性和趣味性，激发学生的求知欲，加深学生对概念的理解和掌握，从而提高教学质量。
MATLAB在课堂教学中的应用主要体现在两个方面：一是在课堂上将理论教学与MATLAB图形演示结合起来，使学生在接受枯燥理论知识的同时，可以看到相应知识点的验证演示，从而使课堂教学更加直观、生动和紧凑；二是针对课堂教学中涉及的重点适当布置课后练习，让学生利用MATLAB软件完成平时以书面形式难以完成的作业，加深对所学知识的理解，提高学习兴趣。
matlab在数字信号处理辅助教学中的应用
matlab在数字信号处理辅助教学中的应用近几年，由于计算机技术的发展，数字信号处理技术和模型预测技术发展迅速，在数字信号处理中，图形用户界面、图形走向操作参数优化等方面得到了较大地推广和应用，而计算机专用软件Matlab技术可以满足这些技术的需求。
近年来，Matlab应用于数字信号处理教学，取得了巨大的成果和成就。
数字信号处理是电子信息技术中重要的一个组成部分，是把许多多媒体性质输入到电脑中进行处理，从而获得较为精确的结果。
此外，数字信号处理技术的发展也有助于更好的诊断、控制、监测等相关的技术的发展，其最终的目的是提高工作效率，减少工作量和其他资源的投入。
Matlab在计算机领域的应用也可以延伸到数字信号处理的教学。
算法的开发和应用等工作中，它能够比传统的胶水代码和静态数据更迅速、更准确地完成任务，弥补了传统编程技术在实时处理方面的不足，有效地了解和分析电子信号。
由于Matlab求解机制更加便捷，数字信号处理的教学也可以相对容易地完成，同时由于Matlab的强大的绘图工具，可以方便的进行仿真模拟，以此提升数字信号处理的教学效果。
此外，Matlab还可以在数字信号处理教学中提供实验室和实际应用。
Matlab提供了丰富的工具功能，以便直接访问真实世界中的各种数据，如从电脑音频文件或实时测量仪器中获取数字信号，使学生可以实际进行实验，充分理解数字信号处理技术。
总之，Matlab在数字信号处理辅助教学中有着广泛的应用。
它支持编程语言、图形用户界面、仿真技术等，实现了算法的自动化和可视化，实时检测和分析数字信号，提供实验室和实际应用，从而提高数字信号处理的教学效果。
Matlab在数字信号处理中的应用方法
Matlab在数字信号处理中的应用方法数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）作为现代通信和信息处理的关键技术，已在各个领域得到广泛应用。
Matlab作为一种功能强大且易于使用的编程工具，被广泛应用于数字信号处理的研究和实践中。
本文将简要介绍Matlab在数字信号处理中的应用方法，并重点探讨其在信号滤波、频域分析和音频处理中的具体应用。
信号滤波是数字信号处理的基础技术之一，主要用于去除信号中的噪声、干扰和无用信息，提取有效信号。
Matlab提供了丰富的滤波函数和工具箱，如fir1、butter、cheby1等，可以满足各种滤波需求。
在使用这些函数时，首先需要确定滤波器的类型和参数，例如滤波器的阶数、截止频率等。
然后，可以通过调用相应的函数来设计和应用滤波器。
Matlab还提供了实时滤波功能，使得在实时信号处理中能够灵活应用滤波算法，实现即时响应。
在频域分析中，Matlab提供了各种函数和工具箱，如fft、psd、spectrogram等，用于对信号进行频谱分析、功率谱密度估计和时频分析。
频谱分析是将信号从时域转换到频域的过程，可以帮助我们了解信号的频率成分和能量分布。
功率谱密度估计是对信号能量分布进行估计，用于分析信号的能量特性。
时频分析则可以帮助我们观察信号在时间和频率上的变化规律。
通过使用这些函数和工具箱，我们可以方便地进行频域分析，并从中获取信号的有用信息。
音频处理是数字信号处理的一个重要分支，Matlab在音频处理中的应用十分广泛。
利用Matlab可以实现音频信号的读取、写入、采样率转换、降噪、增益控制等功能。
通过调用相关函数和工具箱，我们可以对音频信号进行特征提取、语音识别、音乐合成等高级处理。
同时，Matlab还提供了一套完整的音频工具箱，如Audio Toolbox，可用于更加复杂的音频处理任务。
通过使用这些工具和函数，我们可以有效地处理和分析音频信号，满足各种音频处理需求。
MATLAB在信号处理中的应用实践
MATLAB在信号处理中的应用实践MATLAB是一款优秀的科学计算与数据可视化软件，被广泛地应用于工程、物理、生物、金融等领域。
在信号处理领域中，MATLAB的应用也非常广泛，例如音频处理、图像处理等等。
本文将介绍MATLAB在信号处理中的应用实践。
信号处理的基础在了解MATLAB在信号处理中的应用实践之前，我们先介绍一下信号处理的基础知识。
信号处理是对各种信号进行处理、分析、传输和存储的技术。
信号处理的步骤包括：采样、量化、编码、解码、滤波、频谱分析等等。
其中，采样是将连续信号转换为离散信号；量化是将模拟信号转换为数字信号；编码和解码是将数字信号转换为模拟信号，以便于传输及处理；滤波则是对信号进行去噪、增强等处理；频谱分析是对信号中频率特点和振幅特点进行分析。
信号处理是一个综合性的学科，涉及到信号的产生和获取、信号的储存和传输、信号的特性提取和分析等等。
MATLAB是一个用于数值计算和可视化的工具，支持多种语言，包括C、C ++、JAVA等等，并且具有一个不断增长的第三方应用程序库，如MATLAB toolboxes，涵盖了各种领域的工具包，如信号处理、图像处理、自动化等等。
在MATLAB中进行信号处理，可以借助各种工具箱，例如信号处理工具箱、DSP系统工具箱、Wavelet工具箱以及通讯工具箱等等。
这些工具箱可以很容易地实现信号处理的各个步骤。
采样在信号处理中，采样是将连续信号转换为离散信号的过程。
MATLAB中使用函数“sample”来进行采样，函数的输入为原信号，采样频率和采样点数，函数的输出为采样后的信号。
量化在信号处理中，量化是将模拟信号转换为数字信号的过程。
MATLAB中使用的的函数有“quantize”、“ADC”等等，其中“quantize”函数用于将模拟信号转化为指定位数的数字信号，而“ADC”函数用于将模拟信号转换为数字信号。
编码和解码在信号处理中，编码和解码是将数字信号转换为模拟信号，以便于传输及处理。
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２０１２年第·８期太原城市职业技术学院学报Journal of TaiYuan Urban Vocational college期总第133期Ａｕｇ２０１２［摘要］论文根据当前独立学院“数字信号处理”课程教学的现状，通过教学案例介绍了“数字信号处理”和“ＭＡＴＬＡＢ课程”深度融合式的教学模式，丰富了“数字信号处理”课程的教学内容和教学手段，增强了学生对抽象概念的理解，提高了学生的学习效率与学习积极性，培养了学生的实践和创新能力，受到学生的广泛喜爱，取得了很好的效果。
[关键词]数字信号处理；ＭＡＴＬＡＢ；独立学院；教学改革［中图分类号］G642［文献标识码］Ａ［文章编号］１６７３－００４６（２０１２）８－０１３５－０３ＭＡＴＬＡＢ在独立学院数字信号处理教学中的应用和实践黄同，李娣娜（延安大学西安创新学院，陕西西安７１０１００）数字信号处理技术在各种工程技术领域得到广泛应用，“数字信号处理”作为电子信息类学科的专业基础课，其地位和作用日益凸显，受到广泛的重视。
在笔者长期担任“数字信号处理”课程的教学中，深知让学生学懂学通这门课的理论并能够付诸实践非常不易。
为此，笔者对该课程的教学进行了大量探索与改革，如教材的选用、教学内容的取舍、教学方法的改进、实践能力的提升和评价体系的改良等。
在这些探索中，发现将“数字信号处理”和“ＭＡＴＬＡＢ软件设计”两门课程的教学有机结合起来，同学期开设，同一个老师讲授，相互补充、互动学习，一方面可以利用ＭＡＴＬＡＢ的强大的工程计算能力和方便易用的绘图功能将抽象的“数字信号处理”理论知识以可视化的形式展示给学生，加深了理论理解，另一方面让学生不仅泛泛地学习ＭＡＴＬＡＢ软件，而是真正做到在科学计算中的应用，提高了动手能力，真正达到了培养应用型人才的目标，取得了良好的效果。
一、“数字信号处理”课程及其在独立学院教学中的现状“数字信号处理”课程是电子信息工程、通信工程等学科专业本科生必修的专业基础课程。
主要讲授“数字信号处理”的基本概念、基本分析方法和处理技术，主要讨论离散时间信号和系统的基础理论、离散傅立叶变换ＤＦＴ理论及其快速算法ＦＦＴ、ＩＩＲ和ＦＩＲ数字滤波器的设计以及有限字长效应等内容。
先修课程有高等数学、概率论与数理统计和信号与系统等，后续课程有现代信号处理和ＤＳＰ开发应用等。
独立学院是由教育部负责审批的普通本科高校与社会力量合作办学的本科层次教育的高等教育机构。
独立学院起步较晚，但发展迅速。
独立学院的学生有很多鲜明的特点，单就学习方面来说，突出表现是：思维活跃，数学和英语底子薄弱，文化基础总体较差，且大多没有养成良好的学习习惯。
“数字信号处理”课程的特点是：理论性强，公式繁多、概念抽象，内容多而课时有限，要求学生有较强的数学基础。
由于独立学院学生在学习方面的先天不足，使得大多数学生学习该课程觉得困难、枯燥、难以理解。
特别是在传统的单向传授知识的教学模式下，学生往往注重公式推导或证明，而不能理解其实质和用途，进而无法将理论应用于实践。
因此，通过加强实践，提高解决实际问题的能力，辅助和加深学生掌握基本概念、原理和算法，在我校始终受到特别重视。
“数字信号处理”理论教学方面，我校在２００６年开始采用多媒体演示和黑板板书推演相结合的授课方式，取得了良好效果。
多媒体演示可以展示“数字信号处理”课程中有大量繁琐的公式和各种数据、图片视频等，充分利用多媒体教学手段提高教学效率。
但仅采用多媒体让学生们进行走马观花式的快速浏览不利于学生们对这些概念的深入理解和应用。
黑板板书推演可以边讲述边板书，学生相应地会根据板书线索边听边思考，板书过程引导控制着师生的思路，使他们的注意力集中于共同的教学活动。
因此，笔者认为在理论教学中将传统的黑板板书和多媒体演示相结合，可以给学生们留下更深刻的印象，增强理解，又能将复杂的问题简单化、抽象的问题形象化，提升学生学习的乐趣和效率。
在“数字信号处理”实践教学方面，各高校普遍采用三种方式，第一种是利用数字信号处理（ＤＳＰ）硬件的开发实现特定算法；第二是利用诸如Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ等计算机语言编程来实现特定算法；第三是利用工程计算软件ＭＡＴＬＡＢ及其专业工具箱进行仿真和设计实现特定算法。
根据我校在内的多数独立学院实验室建设经费投入的实际情况，利用数字信号处理（ＤＳＰ）硬件实验需要购置许多实验仪器和设备，这种形式暂时难以开展。
根据我校学生的实际情况，大多数学生的计算机语言编程能力并不是很强，并且也完全没有必要要求学生从零开始编写最基本的数字信号处理中的各种算法，因此第二种方式意义不大，同样不适合我校学生的实际。
而第三种方式只需要在现有的机房中安装ＭＡＴＬＡＢ软件即可进行软件模拟，无需重复投资建设，完全可以满足现有“数字信号处理”课程实践教学的需要，因而是我校“数字信号处理”课程实践的主要形式。
具体的操作是：“数字信号处理”和“ＭＡＴＬＡＢ软件设计”两门课程同学期开设，“ＭＡＴＬＡＢ软件设计”在前６－８个教学周讲完数值计算、符号计算、程序设计、图像绘制等基本内容，从第８－１８周全部进行ＭＡＴＬＡＢ下的数字信号处理的编程实践和应用。
135··二、ＭＡＴＬＡＢ在“数字信号处理”教学中的实践ＭＡＴＬＡＢ是美国Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ公司１９８２开始推出的高性能数值计算和可视化软件ＭＡＴＬＡＢ，全称为ＭＡ－ＴｒｉｘＬＡＢｏｒａｔｏｒｙ，即数字实验室。
主要用于科学工程数值计算和可视化的人机交互式和基于矩阵的体系，在工程技术界，ＭＡＴＬＡＢ被用来解决一些实际课题和数学模型问题。
典型的应用包括数值计算、算法预设计与验证，以及一些特殊的矩阵计算应用，如自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等，集科学计算、图像处理、语音处理于一身。
ＭＡＴＬＡＢ软件的诞生，尤其是数字信号处理工具箱（ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｏｏｌｂｏｘ）和滤波器设计工具箱（ＦｉｌｔｅｒＤｅｓｉｇｎＴｏｏｌｂｏｘ）推出后，使数字信号处理系统的分析与设计问题变得简单了，它为数字信号处理系统的设计与仿真提供了一个强有力的工具，使得“数字信号处理”课程的实践教学方法有了很大的进步。
我校“数字信号处理”和“ＭＡＴＬＡＢ软件设计”课程同学期开始，内容穿插融合进行。
“数字信号处理”课堂上借助多媒体课件穿插ＭＡＴＬＡＢ编程实例、代码详解和仿真；同时，“ＭＡＴＬＡＢ软件设计”课程教学上回顾“数字信号处理”主要理论并布置大量练习题要求学生编程实现。
需要特别说明的是，我们的这些练习除了教材章节末的程序和习题外，还精心设计了其他很多具有启发思维的练习题。
所有这些措施受到学生广泛欢迎，收到了良好的效果。
下面特举两个例子加以说明。
（一）教学案例１．判断系统的稳定性已知某系统的常系数差分方程为：y(n)=x(n)+y（n-1），试在ＭＡＴＬＡＢ下编程判别其稳定性。
收到该题后，很多学生第一感觉是该系统非常简单，但是要编程实现好像又有点不好下手。
经过分析引导，学生回忆系统稳定性判别的条件或者方法，无外乎是３种，一种是ＢＩＢＯ条件，也就是有界输入对应有界输出条件；一种是系统单位冲激响应绝对可和条件；一种是系统极点全部位于Ｚ平面的单位圆外的条件。
经过分析，发现第一种条件属概念化的条件难以编程，第二种条件要求计算差分方程对应的单位冲激响应，而在ＭＡＴＬＡＢ的ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｏｏｌｂｏｘ工具箱和ＦｉｌｔｅｒＤｅｓｉｇｎＴｏｏｌｂｏｘ工具箱中均为没有相应的函数实现。
最后落脚点选中了第三种方法。
而在使用第三种方法时，首先面临的就是如何求出系统的极点。
经过分析引导，学生回忆系统极点的定义，即系统函数分母多项式的根；而要想得到系统函数，引导学生回忆如何根据ＬＴＩ的性质从差分方程直接写出系统函数；再次引导学生回忆ＭＡＴＬＡＢ下描述系统最常用的三种方法，即传递函数、状态空间和零极点描述方法；引导学生掌握多项式表达及其求根方法（即ｒｏｏｔｓ函数）；最后引导学生在ＭＡＴＬＡＢ的ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｏｏｌｂｏｘ的帮助中查找有没有更好的方法（即可以直接将系统零极点绘制在Ｚ平面的ｚｐｌａｎｅ函数）。
从这个简单的例子可以看出，未必需要太多复杂的编程或者巧妙的算法设计，通过循序善诱和启发引导，学生在这个过程中可以很好巩固掌握各种的理论知识，并和ＭＡＴＬＡＢ融会贯通，最终达到学以致用的目的。
２．编程设计巴特沃斯滤波器并对输入信号滤波用双线性变换法设计一个巴特沃斯低通滤波器。
滤波器的性能指标如下：通带截止频率；通带最大衰减；阻带最小衰减；阻带截止频率。
输入信号为混合信号，低频信号，高频信号，取样间隔，要求滤除输入信号中的高频信号，保留低频信号。
该题的初衷和重点并不在设计巴特沃斯滤波器，而在使用该滤波器身上，因为课堂上已经将教材中该部分的理论和源程序进行了详细讲解。
我们发现，学生只要比葫芦画瓢，修改几个基本参数即可设计出类似的巴特沃斯滤波器，但是部分学生居然对如何使用设计好的滤波器非常迷惑，不知道如何使用。
因此，我们专门针对滤波器的使用特别给予讲解。
ＭＡＴＬＡＢ程序如下：％设计巴特沃思滤波器Ｗｐ＝１５０／ＦＨ；Ｗｓ＝３２０／ＦＨ；［ｎ，Ｗｎ］＝ｂｕｔｔｏｒｄ（Ｗｐ，Ｗｓ，３，６０）；［ｂ，ａ］＝ｂｕｔｔｅｒ（ｎ，Ｗｎ）；％巴特沃思滤波器频响特征［Ｈ，ｗ］＝ｆｒｅｑｚ（ｂ，ａ，ＦＨ，２＊ＦＨ）；Ｈｒ＝ａｂｓ（Ｈ）；％求幅频；Ｈｐｈａｓｅ＝ａｎｇｌｅ（Ｈ）；％求相频；Ｈｐｈａｓｅ＝ｕｎｗｒａｐ（Ｈｐｈａｓｅ）；％解卷绕；ｓｕｂｐｌｏｔ（２，２，１）ｐｌｏｔ（ｗ，Ｈｒ）；ｇｒｉｄｏｎ；ｓｚｔｉｔｌｅ＝ｓｐｒｉｎｔｆ（＇％ｄ阶巴特沃思低通滤波器频响特征＇，ｎ）；ｔｉｔｌｅ（ｓｚｔｉｔｌｅ）；ｙｌａｂｅｌ（＇幅频响应＇）ｘｌａｂｅｌ（＇归一化频率＇）ｓｕｂｐｌｏｔ（２，２，２）ｐｌｏｔ（ｗ，Ｈｐｈａｓｅ）；ｇｒｉｄｏｎ；ｙｌａｂｅｌ（＇相频响应＇）ｘｌａｂｅｌ（＇归一化频率＇）％准备输入信号ＦＬ＝５０；ＦＨ＝ＦＬ＊８；ｎ＝０：２９９；ｉｎ１＝ｃｏｓ（２＊ｐｉ＊ＦＬ＊ｎ／（２＊ＦＨ））；ｉｎ２＝ｃｏｓ（２＊ｐｉ＊ＦＨ＊ｎ／（２＊ＦＨ））；ｉｎ＝ｉｎ１＋ｉｎ２；％绘制输入信号ｓｕｂｐｌｏｔ（２，２，３）；ｐｌｏｔ（ｎ，ｉｎ）；ａｘｉｓ（［０２９９－２２］）；ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；ｔｉｔｌｅ（＇输入信号＇）；％使用设计的滤波器滤波，产生输出信号ｏｕｔ＝ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｉｎ）；％绘制输出信号ｓｕｂｐｌｏｔ（２，２，４）；ｐｌｏｔ（ｎ，ｏｕｔ）；ａｘｉｓ（［０２９９－２２］）；ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；ｔｉｔｌｅ（＇输出信号＇）；程序运行结果如图１和图２所示。