现代数字信号处理：周期信号与MATLAB应用

"现代数字信号处理是一门研究生课程，由范俊波教授讲授，前修课程包括工程数学、信号与系统和数字信号处理本科课程。教材采用《现代数字信号处理》由Roberto Cristi著，徐盛等译。课程推荐了多本参考资料，包括Joyce VandeVegte的《数字信号处理基础》、丁玉美和高西全的《数字信号处理》以及Vinay K. Ingle & John G. Proakis的《Digital Signal Processing Using MATLAB V.4》。课程强调理论与实践结合，鼓励课外自学和阅读相关文献，考试形式为半开卷期末考试。 在现代数字信号处理中，周期信号是一个重要的概念。现实世界中的许多信号，如振动和电磁波，都具有周期性。这些信号可以被看作是不同频率的弦波信号的组合，这正是傅立叶分析的基础。傅立叶分析是将复杂信号分解成简单频率成分的过程，它在数字信号处理中起着关键作用。 现代数字信号处理的特点包括： 1. 高精度：数字系统的精度取决于A/D转换的字长，例如14位精度约为10^-4，而模拟系统受制于元件精度，通常难以达到如此高的精度。 2. 强灵活性：数字系统可以通过改变算法和乘法器系数来调整性能，而模拟系统则由其结构和元件参数固定。 3. 高可靠性：数字系统基于二进制逻辑，错误容忍度较高，使用DSP芯片能实现更稳定可靠的系统设计。 4. 多路复用能力：数字系统能够同时处理多个通道的信号，提供更高的性能指标，比如在频谱分析中的幅度精度和频率分辨率。 5. 二维和多维处理：通过数字存储器，可以进行复杂的二维或多维信号处理。 6. 可处理时变信号：通过时频分析技术，数字信号处理能够适应随时间变化的信号。 然而，数字信号处理也存在局限性，如处理速度相对较慢，处理信号的频率受限于抽样定理，以及主要适用于低频信号。尽管如此，随着技术的发展，这些限制正在逐渐被克服，数字信号处理在通信、图像处理、音频处理等多个领域有着广泛的应用。 课程的学习目标是引导学生深入理解数字信号处理的基本规律、概念、原理和方法，而不是单纯的记忆，旨在培养他们能够阅读和理解该领域的文献资料，为进一步研究打下坚实基础。通过学习，学生将具备使用MATLAB等工具进行DSP运算和算法描述的能力，为未来的工作和研究提供支持。