胡广书教授详解数字信号处理:理论、实现与应用
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更新于2024-07-26
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数字信号处理课件由生物医学工程系胡广书教授提供,适用于校研究生公共课学习。该课程旨在介绍数字信号处理的基本概念和发展趋势,帮助学生理解信号处理在信息技术中的核心地位。课程分为五个部分:
1. **DSP概述**:首先定义什么是Digital Signal Processing (DSP),它是一门研究离散时间信号处理的新兴学科,主要关注的是使用数字信号处理器(DSPs)对信号进行处理。课程强调信号作为信息的载体,特别是时间函数的一维信号,如连续时间信号(模拟信号)与它们的数字化过程。
2. **模拟信号与数字化**:课程讨论了模拟信号如电压、电流等的常见类型,以及它们通过传感器转化为电信号的过程。模拟信号处理设备如电阻、电容和运算放大器的局限性,如体积大、精度低和不灵活性,是与数字信号处理形成对比的关键点。
3. **生理信号采集**:课件还涉及人体生理信号,如心电图(ECG)、脑电图(EEG)等,并展示了不同信号类型,如深睡、浅睡、清醒状态下的脑电节律,这些是数字信号处理在生物医学领域的应用实例。
4. **数字信号**:课程深入到数字信号,解释了抽样原理,即如何将连续信号转化为离散信号,抽样间隔和抽样频率是数字化过程中关键的参数。火车鸣笛信号作为数字信号的例子被用来直观展示这个概念。
5. **DSP的理论与实现**:这部分会讲解DSP的理论基础,包括滤波、变换、编码和解码等核心概念,以及数字信号处理器的设计和实现方法,可能还会涉及到硬件和软件层面的实现技术。
6. **DSP的应用**:课程不仅限于理论,还会涵盖数字信号处理在通信、音频处理、图像处理、信号分析等领域的实际应用,展示其在现代科技中的广泛作用。
在整个课程过程中,胡广书教授鼓励学生积极参与课堂讨论,同时提供了电子邮件和电话联系方式,以便学生随时咨询问题。通过学习这门课程,学生将对数字信号处理有全面的理解,为后续的研究和工作打下坚实的基础。
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