现代数字信号处理：能量、功率与序列相关

"该资源是关于现代数字信号处理的研究生课程，由范俊波教授讲授，涵盖了序列能量和功率的计算以及序列相关性的概念。课程强调理论与实践结合，鼓励学生通过MATLAB进行学习，并以半开卷考试评估学生。课程介绍了数字信号处理的高精度、灵活性和可靠性等优点，以及在多路复用、频谱分析、二维处理等方面的广泛应用。" 在现代数字信号处理中，序列的能量和功率是两个重要的概念。序列的能量E定义为序列各项的平方和，这有助于我们了解序列的整体强度或活跃程度。对于有限序列x(n)，其能量计算公式为E = ∑[x(n)]^2，这里的求和是对序列所有项进行的。序列的功率P则是序列各项的平方和除以序列长度，它表示序列的平均能量，公式为P = E/N，其中N是序列的长度。这些概念在分析信号特性，比如噪声水平、信号强度等方面具有重要意义。 序列相关性是衡量两个序列x(n)和y(n)之间相似度的一个关键工具。相关性分析可以揭示序列之间的线性关系，例如同步、相位差或者是否存在滞后。在信号处理中，相关函数用于检测信号特征，例如周期性、对称性和自相关性，这对于识别信号模式、去除噪声或进行滤波等操作至关重要。 课程要求学生不仅课内学习，还要进行课外自学，广泛参考其他教材和资源，掌握基本的信号处理规律、概念、原理和方法，而不是单纯记忆。MATLAB被推荐为学习工具，因为它能方便地实现复杂的DSP运算和算法，生成直观的图形结果，帮助学生更好地理解和应用所学知识。 课程还强调了现代数字信号处理相对于模拟信号处理的优势，如更高的精度（由字长决定）、更强的灵活性（可通过改变算法或系数调整系统性能）以及更高的可靠性（由于二进制逻辑和专用DSP芯片的应用）。此外，数字信号处理在多路复用、高性能指标、时变信号处理等方面展示了其独特价值。 这个课程旨在引导学生深入数字信号处理领域，具备阅读和理解相关文献的能力，为后续的研究奠定坚实基础。通过期末的半开卷考试，评估学生对理论知识的理解和应用能力。