数字信号处理论文篇（1）

TheDevelopmentandApplicationsofDigitalSignalProcessing(DSP)-chip

Abstract:Duetothelimitationofoperationspeed，realtimeperformanceofdigitalsignalprocessing(DSP)systemisfarfromthatofanalogsignalprocessingsystemindecadesago.Sinceearly80’s，DSPchipshavebeengreatlyimprovedinthefollowingaspects:operationspeed，computationprecision，fabricationtechnics，cost，chipvolume，operationalpowersupplyvoltage，weightandpowerconsumption.Furthermore，developmenttoolsandmethodshavebeendevelopedgreatly.ModernDSPchipscanbeoperatedveryfast，whichmaketheimplementationofmanyDSPbasedsignalprocessingsystempossible.NowDSPchipshavebeenwidelyappliedsuccessfullyincommunication，automaticcontrol，aerospaceandmedicine.DSPbasedtechnologyhasverypromisingfutureinmannedspaceflightarea.

Keywords:digitalsignalprocessing(DSP);chip;development;application

数字信号处理作为信号和信息处理的一个分支学科，已渗透到科学研究、技术开发、工业生产、国防和国民经济的各个领域，取得了丰硕的成果。对信号在时域及变换域的特性进行分析、处理，能使我们对信号的特性和本质有更清楚的认识和理解，得到我们需要的信号形式，提高信息的利用程度，进而在更广和更深层次上获取信息。数字信号处理系统的优越性表现为：1.灵活性好：当处理方法和参数发生变化时，处理系统只需通过改变软件设计以适应相应的变化。2.精度高：信号处理系统可以通过A/D变换的位数、处理器的字长和适当的算法满足精度要求。3.可靠性好：处理系统受环境温度、湿度，噪声及电磁场的干扰所造成的影响较小。4.可大规模集成：随着半导体集成电路技术的发展，数字电路的集成度可以作得很高，具有体积小、功耗小、产品一致性好等优点。

然而，数字信号处理系统由于受到运算速度的限制，其实时性在相当长的时间内远不如模拟信号处理系统，使得数字信号处理系统的应用受到了极大的限制和制约。自70年代末80年代初DSP(数字信号处理)芯片诞生以来，这种情况得到了极大的改善。DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合进行数字信号处理运算的微处理器。DSP芯片的出现和发展，促进数字信号处理技术的提高，许多新系统、新算法应运而生，其应用领域不断拓展。目前，DSP芯片已广泛应用于通信、自动控制、航天航空、军事、医疗等领域。

DSP芯片的发展

70年代末80年代初，AMI公司的S2811芯片，Intel公司的2902芯片的诞生标志着DSP芯片的开端。随着半导体集成电路的飞速发展，高速实时数字信号处理技术的要求和数字信号处理应用领域的不断延伸，在80年代初至今的十几年中，DSP芯片取得了划时代的发展。从运算速度看，MAC（乘法并累加）时间已从80年代的400ns降低到40ns以下，数据处理能力提高了几十倍。MIPS（每秒执行百万条指令）从80年代初的5MIPS增加到现在的40MIPS以上。DSP芯片内部关键部件乘法器从80年代初的占模片区的40%左右下降到小于5%，片内RAM增加了一个数量级以上。从制造工艺看，80年代初采用4μm的NMOS工艺而现在则采用亚微米CMOS工艺，DSP芯片的引脚数目从80年代初最多64个增加到现在的200个以上，引脚数量的增多使得芯片应用的灵活性增加，使外部存储器的扩展和各个处理器间的通信更为方便。和早期的DSP芯片相比，现在的DSP芯片有浮点和定点两种数据格式，浮点DSP芯片能进行浮点运算，使运算精度极大提高。DSP芯片的成本、体积、工作电压、重量和功耗较早期的DSP芯片有了很大程度的下降。在DSP开发系统方面，软件和硬件开发工具不断完善。目前某些芯片具有相应的集成开发环境，它支持断点的设置和程序存储器、数据存储器和DMA的访问及程序的单部运行和跟踪等，并可以采用高级语言编程，有些厂家和一些软件开发商为DSP应用软件的开发准备了通用的函数库及各种算法子程序和各种接口程序，这使得应用软件开发更为方便，开发时间大大缩短，因而提高了产品开发的效率。

目前各厂商生产的DSP芯片有：TI公司的TMS320系列、AD公司的ADSP系列、AT&T公司的DSPX系列、Motolora公司的MC系列、Zoran公司的ZR系列、Inmos公司的IMSA系列、NEC公司的PD系列等。

通用DSP芯片的特点1.在一个周期内可完成一次乘法和一次累加。

2.采用哈佛结构，程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据。

3.片内有快速RAM，通常可以通过独立的数据总线在两块中同时访问。

4.具有低开销或无开销循环及跳转硬件支持。

5.快速中断处理和硬件I/O支持。

6.具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器。

7.可以并行执行多个操作。

8.支持流水线操作，取指、译码和执行等操作可以重叠进行。

DSP芯片的应用

随着DSP芯片性能的不断改善，用DSP芯片构造数字信号处理系统作信号的实时处理已成为当今和未来数字信号处理技术发展的一个热点。随着各个DSP芯片生产厂家研制的投入，DSP芯片的生产技术不断更新，产量增大，成本和售价大幅度下降，这使得DSP芯片应用的范围不断扩大，现在DSP芯片的应用遍及电子学及与其相关的各个领域。

典型应用(1)通用信号处理：卷积，相关，FFT，Hilbert变换，自适应滤波，谱分析，波形生成等。(2)通信：高速调制/解调器，编/译码器，自适应均衡器，仿真，蜂房网移动电话，回声/噪声对消，传真，电话会议，扩频通信，数据加密和压缩等。(3)语音信号处理：语音识别，语音合成，文字变声音，语音矢量编码等。(4)图形图像信号处理：二、三维图形变换及处理，机器人视觉，电子地图，图像增强与识别，图像压缩和传输，动画，桌面出版系统等。(5)自动控制：机器人控制，发动机控制，自动驾驶，声控等。(6)仪器仪表：函数发生，数据采集，航空风洞测试等。(7)消费电子：数字电视，数字声乐合成，玩具与游戏，数字应答机等。

在医学电子学方面的应用如同其它数字图像处理一样，DSP芯片已在医学图像处理，医学图像重构等领域，如CT、核磁成象技术等方面得到了广泛的应用，已取得了令人满意的效果。在助听，电子耳涡等方面也取得了相当的进展(文献［1,2］)。国内、外也有关于脑电、心电、心音和肌电信号处理方面基于DSP芯片系统的报道(文献［4～7］)，我们对1996年以前国外生物医学工程的部分核心期刊，如IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,ComputersandBiomedicalResearch等核心期刊进行检索，有关基于DSP芯片处理系统的报道很少。对国内生物医学工程的核心期刊，如《中国医疗器械杂志》、《中国生物医学工程杂志》、《生物医学工程学杂志》和《中国生物医学工程学报》等刊物进行检索，未见有关基于DSP芯片系统方面的报道。对我所的光盘数据库进行检索，未见有关在航天医学方面应用的报告。

我们认为在生理信号处理领域基于DSP芯片的技术可以解决我们在实际工作中遇到的某些问题，如当生理信号数据量很大(如脑电，肌电等)且处理算法相对复杂时，现有的微机在实时采样、处理、存储和显示方面往往不能满足实际应用要求，而基于DSP芯片的高速处理单元和微机构成主从系统可以较好地解决这类问题。

载人航天领域中信号传输带宽的限制需要对生理数据进行实时压缩；大型实验中对庞大的数据进行实时处理依赖于数字处理系统的构成；载人航天中对数据处理精度，可靠性要求以及功耗、工作电压、体积、重量等方面的限制需要我们在构造处理系统中选择性能优良的芯片。我们认为将DSP技术应用于载人航天领域具有十分重要的意义。

结束语

以DSP芯片为核心构造的数字信号处理系统，可集数据采集、传输、存储和高速实时处理为一体，能充分体现数字信号处理系统的优越性，能很好地满足载人航天领域设备测量精度、可靠性、信道带宽、功耗、工作电压和重量等方面的要求。目前，DSP芯片正在向高性能、高集成化及低成本的方向发展，各种各类通用及专用的新型DSP芯片在不断推出，应用技术和开发手段在不断完善。这样为实时数字信号处理的应用——尤其是在载人航天领域中的应用提供了更为广阔的空间。我们有理由相信，DSP芯片进一步的发展和应用将会对载人航天信号处理领域产生深远的影响。

［参考文献］

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［3］邱澄宇，何宏彬.用于心电信号数据压缩的数字信号处理器［M］.生物医学工程前沿，合肥：中国科技大学出版社，1993：463～466

数字信号处理论文篇（2）

首先，授课教师应在课前充分了解《数字信号处理》课程的全部教学内容中有哪些涉及前期的预修课程，并将所有涉及的课程和对应的知识点罗列出来。然后，教师应了解学生是否全部学习过所有的预修课程和所包含的知识点。（1）对于已经学过的预修课程，教师逐一查阅相关教材，摘出本课程中涉及到的知识点所对应的应用条件、关键内容、主要结论以及必要的推导过程等。以《高等数学》为例，本课程涉及到的知识点主要有：反函数和复合函数求导、等比级数求和、欧拉公式、傅里叶级数和微分方程求解等。（2）如果有某一门课程没有学过，例如我校没有开设《积分变换》课程，那教师就应从更基础的《高等数学》课程出发，将本课程所涉及的知识推导出来，以便在课堂授课中补充，或作为参考资料提供给学生自学。（3）有些知识点虽然在预修课程中有所涉及，但可能不是重点或不够系统，那教师就应根据前期所学知识，结合本课程需要，进行必要的归纳总结，以便学生根据个人学习情况参阅。例如本课程中数字滤波器设计是授课的重点内容，其中需要掌握模拟滤波器设计的相关知识，但是预修课程中并没有系统讲述，因此教师就应整理各种模拟滤波器的公式、特点和设计方法并将其融合到授课过程中。由于《数字信号处理》本身就是一个严格的理论体系，其中所有的定理和性质都是可推导或可证明的，而且推导和证明过程也是要求学生掌握的，因此教师在授课中就必须保证所有的推导过程都是学生以自身所掌握的知识可以理解和独立完成的。

1.2建立通畅的师生交流渠道

首先，应转变观念，即使在大学高年级，课程教学也应该是以学生良好掌握本课程的知识和技能为标准，而不应仅仅是完成教学任务。这就要求教师和学生之间具有良好、通畅的交流渠道，以便教师能及时了解学生的学习进展情况、学习过程中存在的疑问以及对课程学习的建议和意见等。同时，也便于教师及时通知学生应预先复习的知识和应准备的材料、对学生提问的答复以及对后续课程教学的调整等。因此，建立通畅的师生交流渠道非常必要。我们认为师生的交流渠道应是多方面的，为此我们采用了多种的交流形式。（1）师生见面会：一般在课程开始之前或前期进行，所有参与授课的教师和全体学生面对面座谈，从而实现初步的了解。（2）课代表制：在学生中选择一名同学作为本课程的代表，负责收集学生中的问题、意见等并及时反馈给教师，同时将教师的通知及时传达给所有学生。（3）公布教师的办公室地址、电话和E-mail：让每一名学生都能找到教师，以便提出问题并得到教师的辅导。（4）《数字信号处理》网络课程平台：本课程已经构建了较为完善的网络课程，其中包括课程授课幻灯、教案、典型习题、课程电子公告片率系统（bulletinboardsystem，BBS）、其他参考资料等。（5）最新的即时通讯工具：例如QQ、微信等。（6）晚自习答疑：每周安排一个晚自习由1名授课教师到学生自习的教室进行答疑，学生如有课程学习中的疑问可以自由提问。通过上述措施，在教师和学生之间构建全方位、全覆盖的交流渠道，既包含了传统的见面辅导形式，也引入了学生中流行的即时通信工具，从而可以保证学生面对面或不见面地提出学习中的疑难问题，便于教师了解和掌握学生的学习状态。

1.3在作业批改和实验过程中深层次了解

前面的师生交流，更注重学生主动提出问题，以寻求教师的答复。不过在我们的教学经历中，有些学生不擅长或者不习惯主动提问题，而喜欢等待接受教师讲解的课程内容。这样，教师就不容易把握学生的个人学习情况，也就难以进行个性化教学。《数字信号处理》课程注重理论知识的学习，因此教师每讲授一部分内容都会给学生布置一些习题作业。我们的要求是学生在作业中要写出完整的解题步骤，提倡学生抛弃草稿纸，将所有的中间过程都写到作业本上。通过对作业的批改，教师就能从中发现每个学生对课程内容的掌握情况，及时发现问题。《数字信号处理》课程也强调理论知识的运用，因此安排了接近1/3的学时用于上机编程实验。学生利用课堂所学理论知识在计算机上编程实现，并将结果显示出来。但是这个过程并不一定是一个顺理成章的事情，大部分学生都不能够一次完成。因此，教师应不停地巡视每个学生的编程过程，及时发现问题并给出建议。

2个性化教学方法

开展个性化教学，并不是进行个别教学，也不是要否定传统的课堂授课。我们认为个性化教学是对课堂授课的补充和完善。另外，个性化包含2层含义：一是不同年级的学生之间存在差异，教师需要针对性地调整或强调授课内容；二是不同学生之间知识背景存在差异，教师应进行个别辅导。

2.1课堂上重点讲解共性难点

通过前期多种形式的师生互动，教师对学生的知识背景应该有较全面的了解，特别是要掌握可能缺失的知识点。在课程备课和幻灯制作过程中，教师就应有针对性地对存在的共性问题进行重点准备，例如对涉及前期预修课程中的知识点进行提示或回顾，对学生缺失的知识进行补充，对前期不系统的知识进行归纳和整理。在课堂授课过程中，不断观察学生的学习状态，发现多数人有疑问时应反复讲解，必要时辅以板书推导。同时，鼓励学生在上课过程中主动提问，并在每次课结束前预留3~5min进行简短答疑。另外，对后续课程学习中可能涉及的预修知识应要求学生进行复习。

2.2合理布置作业并认真批改

教师布置给学生课后完成的作业应涵盖主要的授课内容，应有一定的题量，期望学生通过做作业复习重点知识，特别是综合运用已学过的知识分析和解决问题。教师应重视对学生作业的批改，逐步审阅，并明确指出出错或遗漏之处，如有需要可给出修改思路的提示。曾出现过某一道并不难的作业却有很多学生做错的情况，对此种情况，教师要不怕麻烦对每一个学生都给予纠正，避免疏漏。而且《数字信号处理》课程习题的突出特点是一题多问，后面的问题需要前面问题正确的结果作条件，常常出现第一问解题错误，导致后面几问即使方法得当也无法得到正确的结果。对此种情况，教师不仅要指出第一次出错的地方，而且还应对后续求解的方法予以评价，便于学生自己改错。教师对所有学生作业中存在的问题还应及时归纳。由于学生做作业和教师批改作业都需要一定的时间，一般会有2周的延时，因此教师应注意利用后续授课中的点滴空闲时间或少量的课后时间，进行作业情况的分析。这一做法往往颇受学生的喜爱。

2.3利用课间进行个别辅导

一般每次授课是2个学时连在一起上，学时之间有10min的休息时间。教师应注意在课间主动走到学生中间，这样会无形之中鼓励学生主动提问。我们在教学中发现，当教师站在讲台上时，学生要提问可能需要更多的勇气；而如果教师走到学生身边时，学生会感觉与教师的距离缩短了，从而可能较随意地提问。这样，教师才能有针对性地对学生进行个别辅导。同时，几次之后就有助于树立一种主动提问的良好氛围，有利于教师更好地把握教学效果，节省了猜测和估计的时间。

2.4在线响应学生提问

除了鼓励学生在课堂上提问外，教师应接受并适应学生通过他们熟悉和感兴趣的交流方式提问，并及时作出响应。上述2种提问方式类似于实时和非实时的关系，这本就是数字信号处理技术的突出优点，而且新的交流工具实际上也是数字信号处理技术进步的体现。作为教授本课程的教师也应紧跟时代的步伐，让学生感觉与教师之间没有代沟，更重要的是让学生对本课程产生更浓厚的兴趣，激发主动学习的热情。

2.5让学生独立完成编程实验

计算机编程实验是《数字信号处理》课程教学的重要组成部分，我们要求给学生提供单人单机的实验条件，虽然实验内容相同，但强调每个学生独立完成。教师不仅仅应关注最终的实验结果，还应在学生进行实验的过程中不断巡视，及时回答学生提问，或发现学生有疑难主动给予帮助。每个学生对课程教学内容的掌握程度不同，存在的难点也可能有差别，而且实验的进度更是差别明显，因此集中讲解并不必要，个别辅导才是更佳的选择。

2.6确立每周一次晚自习答疑

由于本课程教学内容多，而学时有限，在制定教学进度时无法留出完整的学时进行答疑。为此，我们尝试每周安排1名授课教师在学生晚自习时到教室答疑。通常教师不站在讲台上，而是在教室后面等待学生个别提问并解答。没有问题的学生则正常自习。经过一个学期的试验，这种方法效果较好，我们将其固定为一种辅助的教学手段。

数字信号处理论文篇（3）

一、前言

目前，数字信号处理已成为国内外很多大学电子信息专业本科生及研究生的一门重要的必修专业基础理论课。各个大专院校投入了大量的人力与物力，进行了该课程的基本建设和改革，各院校教师也投入了大量的时间和精力，积累了大量的宝贵经验，用于促进教学。

数字信号处理主要讲述离散信号的基本概念、快速Fourier变换（FFT）、数字滤波器（DF）等，包含了如FFT、DF等纯数学定义及其推导过程，枯燥无味，教学过程如同讲授纯数学。本文结合我校十多年的电子信息相关专业的教学实际，在教学实践基础上，针对我校特点对教学内容和方法进行了总结和探讨，并提出相应的改革方案。

二、教学内容

1.教材内容的精心组织：数字信号处理教材繁多，理论强，难度大，难以适应以工程为背景的数学相对薄弱的学生。根据教学需求，我们查阅了国内外的很多教材，有目的地精选了教材内容，并将其装订成讲义。

为了适应我校学生的特点，我们选择从连续信号开始讲起，在复习中讲授离散时间信号的知识点；从连续信号的Fourier变换引出离散Fourier变换，再讲授FFT，同时复习采样定理等内容；从模拟滤波器的设计引出无限冲激响应的数字滤波器设计，再讲授有限冲激响应。我们还提供大量经过精心设计的习题，以帮助学生掌握课程的内容，弥补了该课程学时较少的缺点。

同时，我们选用由程佩青编著的清华大学出版社出版的教材《数字信号处理教程》(第二版)作为参考教材，该书对信号处理的基础理论和基本算法进行了充分的论述与讨论，条理清楚，深入浅出，有利于学生更牢固地掌握数字信号处理的基本概念及基本理论。

2.精心组织教学内容：数字信号处理内容理论性强，晦涩难懂，很多概念涉及到大量数学公式的推导，学生普遍反映枯燥无味。为了让学生在有限的学时(共42～48学时，含6学时实验)内更好地掌握数字信号处理的基本知识点，对数字信号处理的授课内容进行了精心安排和选择，精简了部分内容，重点讲授基本概念和关键结论，最后以专题的形式讲解数字信号处理在信息学科中的应用。避免大量冗长复杂的公式推导，丰富了教学内容，提高了学生的兴趣。

我们把数字信号处理的基本内容分成四大部分：第一部分复习关于信号与系统的基础知识，包括Fourier级数、Fourier变换、Laplace变化和z变换；第二部分内容是采样定理、离散信号，以及DTFT变换、DFT变换及其快速实现算法FFT。重点要理清各种变换之间的关系，便于学生系统地掌握知识；第三部分内容是滤波器的结构及设计。通过深入详细地分析其结构、特点及与之前学过的知识点之间的联系，使学生真正理解和掌握各种数字滤波器的设计方法；第四部分内容是以专题的形式讲解典型工程信号的检测与分析，并重点讲述信号处理中较为实用的技术及算法。

3.保证理论教学与实验教学同步进行

我们总共安排学生6学时实验，分别为信号的产生与采集、信号的FFT分析、滤波器设计。要求学生在熟悉MatLAB的情况下采集信号，并对信号进行回放、显示、放大、缩小等操作，然后对不同频率、不同幅值的信号进行FFT谱分析，画图说明谱的含义，最后对这些信号进行滤波，并比较信号在滤波前后的频谱变化。每一部分的实验与课堂内容相结合，与课堂教学节奏相符，以便学生及时掌握课堂内容，最后我们还有一次数字信号处理的综合实验，完全由学生完成信号的获取、谱分析、滤波等操作。

三、教学方式

1.理论内容的可视化

目前，很多国外高校采用Matlab仿真方法来完成数字信号处理的相关理论教学，并与实验教学环节结合，做到基本原理和基本运算可视化、可操作化。这里的“可视化”和“可操作化”是国外大学所提供的一个在理工科教学中很好的思路和解决方法。从各个高校布置的实验上看，还有大型化和多系统仿真的趋势，难度较大，使学生对复杂的理论能够动手操作，提供了一些解决实际问题的机会，也使学生能更加深入地理解和掌握数字信号处理课程所教授的内容。

2.缩短纯理论教学时间，增加实践演示环节

数字信号处理包含了大量的抽象理论，涉及复杂的数学公式推导过程。因此，在进行理论讲解之前，利用MATLAB仿真实验让学生感受到算法及抽象理论的作用和性能，提高他们的兴趣和求知欲，以便切实参与到教学中。例如，奈奎斯特定理比较抽象，如果一开始直接讲解其推导过程，学生理解起来比较困难，教学效果差。相反，先用MATLAB软件演示信号的采样与重建，并且通过设定不同的采样频率。观察抽样后信号的频谱图，可以很明显地看到采样频率小于信号最大频率的两倍时，产生的频谱混叠现象。这时，有目的地提出奈奎斯特定理，并且利用黑板板书的形式进行推导，就能有力地抓住学生的思维，取得良好的教学效果。

3.理论与实践并重

加强实验环节教学实验教学是工科大学教学中一个重要环节，它是学生巩固所学理论知识、培养学生创新能力的重要途径。数字信号处理是一门理论与实践密切相关的课程，仅通过课堂的理论教学和少量的课外辅导，学生还是完全停留在对理论知识的表面认识上。为此。加强实验教学环节，让实验教学与理论教学同步进行，以便及时有效地加深学生对理论知识的巩固和理解，并且能够将理论应用于实践。

该课程共设置了三个实验和一个综合性实验，其中前三个实验为基础性实验，例如：利用序列的傅立叶变换，对离散信号及系统响应进行频域分析、滤波分析，最后的大型实验为综合性实验，要求学生用双线性变换法设计IIR数字滤波器、用窗函数法设计FIR数字滤波器，然后用频谱分析滤波器设计的正确性。

通过自己动手编写程序，既巩固了理论知识，又锻炼了分析问题、解决问题的能力。

四、结语

数字信号处理是电子信息工程专业的基础专业课程，也是其他专业如机械测试、振动与信号处理、医学图像处理、生物医学信号处理的前导课程，理论性和实践性很强，必须在教学内容、教学手段和实验教学方面不断地进行探索和尝试。今后，我们将继续进行教学研究，不断完善理论教学和实验教学过程，力争让学生更好地理解和掌握理论知识，并且能够将其运用于实践。

参考文献：

数字信号处理论文篇（4）

“数字信号处理”课程是工科信息类专业的一门专业基础课，我院电子信息科学技术专业和电子信息工程专业以及特色试验班开设了这门专业基础课．我们选用的是丁玉美主编的《数字信号处理》教材．由于这门课程，理论内容比较多，概念比较抽象［1，2］，因此对于学生来说理解和掌握起来比较困难，此课程是在“信号与系统”课程的基础上进行的，数学概念多，如果学生在“信号与系统”课程中掌握和理解的知识不牢靠，对本课程的学习将会更加吃力，需要我们积极的探索更加有利于学生的科学教学方法和实践方法．本文结合我院电子信息专业特色实验班的“数字信号处理”课程教学和教改工作，分析了本课程存在的一些问题，探索更加有益于教学的教学方法，并通过对比采用本文的教学方法前后特色试验班学生的成绩，实践表明采用本文提出的教学方法，可以提高特色试验班“数字信号处理”课程的教学质量，取得了比较好的效果，为其他专业课程的教学研究提供了有意义的研究方向．

1“数字信号处理”课程教学存在的问题

随着信息化技术的发展，数字信号处理的发展也日新月异，理论和技术方面不断创新，成为多学科相互连接的桥梁和纽带［3－5］．要使“数字信号处理”课程的知识内容跟上时代的发展，必须克服在当前的教学教改中存在的一些问题．根据当前教学实际，我校特色试验班主要存在以下一些基本的问题，急需探索新方法进行解决．（1）数学知识的基础不牢靠影响学生对本课程的学习和运用，需要学生对数学的基础知识熟练掌握．由于本课程的许多内容和实际的工程应用直接相关，充分运用好信号处理的知识，需要使用数学工具对实际工程中的一些采集的数据进行分析和处理．（2）特色试验班学生许多是从其他的非电子类专业中招收的学生，甚至是招收其他学院的学生，因此特色实验班中的学生对电子信息方面的基础专业课程的基础知识掌握参差不齐，比如“信号与系统”，这门课程是“数字信号处理”的前置课程，使“数字信号处理”课程的教学难度加大．（3）“数字信号处理”课程的部分内容和其他课程的内容有一定的重复，比如“信号与系统”课程等，存在重复浪费教学资源以及教师之间缺乏沟通等问题，需要对特色实验班的课程进行整合优化，提高不同专业背景的特色实验班学生的学习效率．（4）“数字信号处理”课程的概念抽象，难于理解，需要探索比较形象化的教学方法来提高教学质量．（5）“数字信号处理”的教学内容比较多，但是特色实验班安排的课时有限，需要探索合理的进行主要教学内容的教学方法．

2“数字信号处理”课程教学方法研究

针对我校特色试验班学生存在的一些基本问题，本文探索了一些教学方法，并在特色试验班中进行了相关的教学，主要体现在以下几个方面：（1）加强数学基础知识的引导，采用形象化的教学方法．针对特色试验班学生的数学基础参差不齐的问题，我们在教学的过程中，进行相关基础知识的引导，补充了相关的知识点，给学生提醒一些参考内容，使这部分学生能够课前学习相关的数学基础，不至于使学生因本课程涉及的数学基础知识不足而不能掌握本课程的内容．同时，我们针对课程中的数学公式多而且概念抽象的特征，提出了采用形象化的教学方法，将复杂的数学公式形象化，将抽象的概念形象化，我们通常考虑运用波形图或者框图的方法来实现形象化．例如在涉及到数学公式：f1（t）＝a0＋∑∞n＝1（ancosw1t＋bnsinw1t）的讲解过程中，就采用框图标定其中的分量的方法来加强理解，如图1所示．又比如我们在“数字信号处理”课程教学过程中由于FFT变换的理解比较困难，可运用相关软件，演示将一正弦信号进行FFT变换前后的波形图进行对比，让学生更加清晰的理解FFT变换的内涵和物理意义．（2）整合优化两课程的教学内容，避免重复教学，优化教学资源．对于特色实验班学生的这两门课程可考虑合并为一门课程，安排好教学内容，提高教学质量．由于两课程之间存在一定的重复，不仅理论教学方面存在重复，而且实践教学也存在相关问题，本文提出了优化两课程的整合方案，节约了大量的教学时间．优化整合两课程后的教学内容如表1所示．（3）注重理论联系实践，结合科研，注重电信专业的专业需求．“数字信号处理”课程的内容学习，要充分考虑特色试验班学生专业的知识结构特点，重点讲授在电子信息领域实用性强的内容．着重培养特色试验班学生理论联系实践的动手能力和创新能力．我们在针对特色试验班的教学过程中加入了适当的实践环节，主要运用Matlab软件以及origin软件进行相关信号的处理与分析．比如我们在实验环节加入了横向项目：中石化武汉分公司水力除焦监测系统研究的内容，对采集信号进行分析处理，可以用MAT－LAB编写相关程序进行FFT变换，提取信号的特征，分析信号的频谱特性，如图2所示，通过运用MATLAB得到的采集的声信号频谱图．通过实际项目，让学生深刻体会本课程的工程应用，加深对理论知识的理解，也可培养学生的学习热情，从而提高教学质量．（4）加强对“数字信号处理”课程虚拟网络实验室的建设，充分利用网络资源．为提高特色试验班学生的数字信号处理课程的教学质量，充分利用网络资源，建立了数字信号处理网络虚拟实验室．了数字信号处理课程虚拟实验室主要由身份验证、网络课堂、网络测试以及实验方案几个模块构成，提供登陆管理、作业管理、作业提交、远程实验、实验范例、实验论坛等栏目和功能，供学生网络学习使用．（5）加强我校特色试验班“数字信号处理”课程的双语教学，提高学生综合竞争力．

3结语

我校特色试验班的“数字信号处理”课程虽然存在一些问题，但是运用本文探索和研究的教学方法，极大提高了学生学习的积极性和主动性，提高了学生实践分析能力，培养了创新能力，使“数字信号处理”课程的教学质量明显得到提高．

作者:钟东 陈春 单位:湖北科技学院电子与信息工程学院 湖北科技学院体育学院

参考文献：

［1］OppenheimAV，SchaferRW，BuckJR．Discrete－TimeSignalProcessing［M］．SecondEdition．Prentice－Hall，Inc，1999．

［2］SanjitKMitra．DigitalSignalProcessing－AComputer－BasedApproach［M］．ThirdEdition．TheMcGraw－HillCompanies，Inc，2005．

数字信号处理论文篇（5）

中图分类号：G71 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）12（a）-0180-01

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又应用领域非常广泛的新兴学科。随着计算机技术和数字信号处理器件的飞速发展，数字信号处理的理论和方法得到了广泛的应用，如在音频处理、图像处理、雷达声纳信号处理等领域都有大量的使用。因此，越来越多的高等院校开设《数字信号处理》课程作为通信与电子信息类专业学生的一门重要专业基础课。然而，由于这门课理论性强，公式推导复杂，学生常常觉得枯燥难学，直接影响了他们的学习兴趣，从而很大程度上降低了课程的教学效果。因此，为提高学生的学习积极性，改善该课程的教学效果，我们对本课程从理论教学与实践教学两个方面进行了有针对性的改革探讨。

1 理论教学改革

1.1 淡化数学推导，注重概念物理含义的阐述

《数字信号处理》这门课涉及到的公式繁多，概念抽象。由于大量结论由数学推导方式得到，学生往往过于注重结论的数学推导过程，而没有理解各种数学公式所包含的物理含义。针对这种情况，在概念与公式的讲授中，要避免通篇繁琐的数学推导，需要特别强调基本概念、基本原理等方面的物理含义阐述和定性分析。

1.2 采用多媒体与板书相结合的教学方法

由于《数字信号处理》这门课理论性强、概念抽象，对于学生来讲比较枯燥难学。因此，考虑利用现代多媒体的教学手段，将抽象的概念通过动画、声音、图像等方式展现出来，使学生能够很容易理解概念的内涵。另外，采用多媒体的教学方式，还需要与板书这种教学形式相结合。《数字信号处理》这门课数学公式推导较多，如果省去板书推导，直接给出结论，学生接受起来将会很困难。因此，为了帮助学生对结论的理解和接受，有必要适当加入板书推导。

1.3 构建知识网络，建立各知识点之间的联系

《数字信号处理》这门课，知识点多而复杂，学生往往对各个知识点之间的联系搞不清楚。实际上，数字信号处理课程系统性很强，各个知识点是紧密联系的，可以通过构建知识网络的方式加强知识点之间的联系。比如：对于离散时间信号分析中介绍的DFS、DTFT、DFT等变换，通过图1构建的知识网络，可以使学生理解这几种变换之间的逻辑关系，便于学生对知识的理解与掌握。

1.4 通过建设网络教学资源，使教学资源共享化

将课程的教学大纲、教案、习题、课件、参考文献等教学资料在Internet上开放，实现教学资源共享。通过开设网络辅导、网上课程研讨、网上交付作业与实验报告和优秀作业展示，建立例题解答范例库和自测试题库等方式，可以方便学生自学和开展远程教学，使书本内容与教辅网站的参考资料相结合。教学资源的共享化可以使教学内容的广度和深度得到明显提高，为学生自主学习提供广阔平台。

2 实践教学改革

2.1 Matlab软件在《数字信号处理》教学中的应用

Matlab（矩阵实验室）是目前高等院校与科研院所广泛使用的优秀应用软件。为配合数字信号处理课程教学，在Matlab软件环境上可以进行数字信号处理实验教学平台的开发，将抽象的理论和概念用易于理解的可视化图形演示给学生看，通过这种方式，学生对数字信号处理课程基本概念、基本原理的理解会进一步加深。

2.2 将LabVIEW软件应用于《数字信号处理》教学中

LabVIEW是美国国家仪器公司（National Instru-ments，NI）推出的一种用图标代替文本行创建应用程序的图形化编程软件。在数字信号处理教学中，利用LabVIEW软件自带的信号处理套件，学生只需要拖放图形控件，便可轻松快捷地开发出人机界面友好、操作方便的应用程序，将书本上理论性较强的知识转换成直观的图形，从而加深学生对理论知识的理解，提高他们的学习兴趣。

2.3 CCS软件在《数字信号处理》实践教学中的应用

CCS是美国得州TI公司推出的DSP系统的一种开发软件，是目前使用最为广泛的DSP开发软件之一。在实践教学中，基于DSP技术在CCS开发环境下可以实现数字信号处理的理论与算法，观察其动态仿真过程，并可以将调试好的算法代码下载到DSP芯片中运行。采用CCS软件开发DSP实验，既可以加强学生对数字信号处理基础的掌握，又可以锻炼学生的工程实践能力，达到理论与实践的有机结合。

3 结语

《数字信号处理》作为电子信息类专业的重要基础课，普遍被学生认为是难点课程。为获得较好的教学效果，结合学校实际情况，对该课程在理论教学和实践教学两个方面进行了改革的探索与尝试。在理论教学中，通过现代多媒体的教学手段，使学生透彻理解各个知识点及其物理内涵，并通过构建知识网络的方式建立各个知识点之间的联系，便于学生对知识点的理解与掌握。另外，通过建设网络教学资源，使教学资源共享化，以方便学生进行自主学习。在实践教学中，采用matlab、labview等仿真软件对教学过程进行优化，可以加深学生对理论知识的理解。另外，采用CCS软件开发DSP实验，可以锻炼学生的工程实践能力，达到理论知识向实践能力的转化。通过理论与实践两个方面教学改革的探索，学生的学习兴趣得到了普遍的提高，该课程的教学效果也得到了很大程度的改善。

参考文献

数字信号处理论文篇（6）

作者简介：李磊（1981-），男，河南南阳人，郑州大学物理工程学院，讲师；杨洁（1983-），女，河南商丘人，郑州大学物理工程学院，讲师。（河南 郑州 450001）

基金项目：本文系2012年度教育部大学生创新创业训练计划课题（项目编号：1210459084）的研究成果。

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）23-0056-02

“数字信号处理”课程是电子信息、通信工程、自动化工程及相近专业必修的专业课，在电气工程、测控技术、计算机技术等领域得到了广泛应用。[1]当前国家越来越重视大学生的创新意识和实践能力的培养。通过实施教育部大学生创新创业训练计划和卓越工程师计划，促进高等学校转变教育思想观念，改革人才培养模式，强化创新创业能力训练，增强高校学生的创新能力和在创新基础上的工程实践能力，培养适应创新型国家建设需要的高水平创新人才。为了提高学生的创新意识和应用知识解决实际问题的工程实践能力，需要调整“数字信号处理”课程的教学内容，引入新的教学手段和教学方法来提高学生学习的积极性，这是专业基础课教师所面临的重要课题。笔者介绍了一种针对本科生教学的分层教学模式，突破单一的理论灌输的教学弊端，显著提高学生们学以致用的能力，并运用实例介绍了这种分层教学模式。

一、“数字信号处理”课程教学现状

数字信号处理是一门理论性很强的课程，内容抽象，公式繁多，课程内容涉及很多数学推导与计算。目前，传统的教学模式主要存在以下问题：[2，3]

1.教学内容过度重视理论推导，不注重理论和实践相结合

国内大学的很多任课老师往往注重讲授公式性质、定理的由来，注重理论的严谨与正确性，这势必大大占据有限的授课时间。这种教学思路使课程陷于数学推导和计算，而使学生感到枯燥乏味，抓不住重点，教学效果大打折扣。

2.课程实验内容单一，与工程实践还有距离

课程实验内容一般都以MATLAB软件作为仿真平台，对课程中的时域离散信号、系统的时频域理论和数字滤波器设计理论进行仿真实验。诚然，MATLAB仿真软件作为信号处理的实验手段，具有信息量大、形象直观的特点，在很大程度上补充了单一的理论教学模式。但是仿真手段毕竟是理论的数学编程，还是脱离了工程应用的实际背景。仿真不能完全取代本课程的实验和实践内容。算法仿真内容过于形式化、过于简单，只能作为工程实践的前期阶段设计内容。

二、分层教学法原则与内容

传统的数字信号处理课程大多只讨论算法的理论及其推导，较少涉及工程实现方法及相应的软硬件技术。大学的教学应是理论教学、实践教学和科学研究为一体的，实践教学作为理论和科学研究的桥梁，是现有理论的源头，也是未来科研开拓的基础。理论课程应实现教学形式的多样化，包括多种实验、课程设计、科技竞赛和创新活动等。数字信号处理课程可以分为理论学习，算法仿真，数字信号处理工程应用平台实验，课题为导向的数字信号处理课程工程实践拓展训练四个层次。[4]

1.第1层：理论学习

广义来说，数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。目前本科生只是学习经典的数字信号处理理论，主要包括有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。因为教学时间有限，现代信号处理或者数字图像处理的内容只能根据项目需求有针对性进行学习和研究。教师可以鼓励学生去搜索相关文献，查找资料，激发他们的自学热情和能力。

2.第2层：算法仿真

算法仿真往往是电子信息工程实施以前必经的重要阶段。MATLAB语言具有强大的科学计算和可视化功能。它作为数字信号处理的有力助手，成为教学的重要部分。其以矩阵运算为基础，具有丰富的数值计算功能，强大的绘图功能，更重要的是具有完备的数字信号处理函数工具箱。比如FIR滤波器的设计，包含三种方法：程序设计法、FDATool设计法和SPTool设计法。其中FDATool（Filter Design & Analysis Tool）是MATLAB信号处理工具箱专用的滤波器设计分析工具，操作简单、灵活，可以采用多种方法设计FIR和IIR滤波器。在MATLAB命令窗口输入FDATool后回车就会弹出FDATool界面。SPTool是MATLAB信号处理工具箱中自带的交互式图形用户界面工具，它包含了信号处理工具箱中的大部分函数，可以方便快捷地对信号、滤波器及频谱进行分析、设计和浏览。学生可以采用MATLAB进行电子工程中算法的前期仿真，然后将MATLAB程序转换成C语言移植到硬件平台上。

3.第3层：数字信号处理工程应用平台实验

数字信号处理算法需要借助特有的硬件平台实现工程应用，采用的编程语言一般是C语言。目前数字信号处理系统的硬件实现方式一般有三种：（1）利用通用可编程DSP芯片进行开发的方式。由于是采用基于C语言进行编程，算法实现过程简单，但资源受到限制，并行度差。（2）采用专用集成电路ASIC方式进行开发。虽然效率高，但开发流程长，成本高，开发出来的系统不能更改。（3）采用FPGA芯片进行开发。可以提供高效率和高质量的数字系统。在实际硬件平台选型中，使学生能够对单片机、ARM、DSP、FPGA的应用领域加以区分，从而更加深刻认识到DSP和FPGA实现数字信号处理的巨大优势。

4.第4层：课题为导向的“数字信号处理”课程工程实践拓展训练

课题为导向的教学模式是提高学生实践能力的新型教学模式。它以大学生创新实验项目为平台，以基于案例为教学模式，以科学研究的方式组织和引导学生获取和运用知识，培养学生创新性思维和分析解决问题的能力。这种方式克服了教学和实验中单纯模仿的弊端，发挥学生的主观能动性，拓展学生的眼界，引导学生解决开放性问题，促使学生不断提出新问题、发现新问题和解决新问题。

以上这四个层次并不是单一的顺序递进关系，而是不断交互的关系。比如工程实际问题的解决过程往往促使学生回归理论学习层次去深入研究，反过来能够更好地去解决工程实践中遇到的技术难题。算法仿真采用的MATLAB语言需要转换成数字信号处理工程应用平台实验使用的C语言进行移植，这也需要第二层和第三层内容的不断交互。

三、教学实例

为了实现对学生实践能力的综合培养、潜力开发和工程创新精神的激励，学校积极为学生们搭建工程实验平台，为学生参加“全国电子设计竞赛”、全国挑战杯、大学生创新实验计划项目等活动奠定基础。下面基于教育部大学生创新实验课题“基于麦克风阵列声源定位的动态视频跟踪系统”来例证“数字信号处理”课程的分层教学模式。[5]

首先，学生们经过调研确定项目需求，选取合适的算法模型进行研究。基于课题驱动的教学模式促使学生从需求这个工程项目源头进行考虑。经过广泛的调研，学生们发现在日常生活中，常规的摄像头监控系统的摄像头安装是固定的，监控方位是静态的，只能监控有限的方位区间。这样的监控系统监控方位区间狭窄，难免存在很大的监控盲区，无法很好地实现监控功能。由人类的耳朵和眼睛协调工作的仿生原理得到启发，人类的耳朵相当于一个二元声音传感器阵列，捕捉到声源信息，通过大脑判断，得到声源的方位信息。然后驱动我们的脖子扭转到声源方向，我们的眼睛就可以实时看到声源目标，做出视觉的判断。为此，学生们用微型麦克风阵列来代替人耳，用一个步进电机来代替脖子，用摄像头代替眼睛，用DSP处理器来代替人脑实现信号的运算处理和控制功能，从而实现一个基于麦克风阵列声源定位的动态视频跟踪系统，如图1所示。这样，该视频监控系统通过麦克风阵列进行多传感器联合信号处理，可以首先根据声源的声音有无来判断是否启动监控，再通过声源的方位可以驱动步进电机，自动转动摄像头跟踪实时运动的目标，实现无盲区、全角度实时自动监控。

算法模型的确定促使学生广泛阅读文献，最终找到了阵列信号处理理论作为麦克风阵列数学建模的理论基础。通过MATLAB仿真分别分析了仿真的宽带音频信号和实验采集的音频信号，验证理论模型和实验结果能够很好地匹配。该本科生研发团队把宽频声音信号的特点和传统的远场声源方位估计算法相结合，依据到达时间差的声源定位原理，提出了一种频域波束形成算法，系统框图如图2所示。系统上电后，多路麦克风分别接收音频信号，并进行采样缓存，送入DSP处理器中进行端点检测，如当前信号为噪声或无用信号，则丢掉已采集的信号帧数据；如检测到有用信号，则对其进行频域波束形成和进一步处理，最后采用基于能量值的谱搜索算法计算出声源的方位，从而控制步进电机驱动摄像头转向声源所在方位，使声源出现在摄像头视野范围内。该课题针对当前智能视频监控存在的监控盲区的问题，提出并实现了一种基于麦克风阵列的宽频声源定位系统。通过采用频域波束形成和基于能量值的谱搜索算法，实现了二维空间声源的快速准确定位。经验证该系统在室内及室外对各种声源的实时响应表现良好，在现代视频监控中具有一定的工程实用意义。通过该课题学生们申请了实用新型专利和发明专利各一项，学术期刊论文2篇，了解了电子信息工程设计的步骤和培养了科学研究的基本素养。

四、结语

按照上述的分层次递进教学模式，使学生按照基础理论实验、仿真实验和DSP工程实现理论和实践的交互学习。这一体系从简单到复杂，从理论到实践，循序渐进，逐步提高。经过工程实践的训练，激发了学生们学习“数字信号处理”课程的热情，巩固了课本上的知识，拓展了工程实践的视野。同时，大大提高了学生们独立解决问题的能力和工程实践创新能力。学生在专利申请和论文撰写的训练中，实践了科学研究的方法，为将来的科学研究奠定基础。通过上述的教学实践，取得了良好的教学效果，得到了广大师生的认可。

参考文献：

[1]程佩青.数字信号处理教程[M].北京：清华大学出版社，2007.

[2]王典.数字信号处理课程分类和分层教学模式探索[J].实验技术与管理，2013，（2）：31-32.

数字信号处理论文篇（7）

前言

数字信号处理的简称是DSP，是一种通过数字信号芯片，将图片、声音、视频等模拟信息转化为数字信息的一个过程。在这一过程中，采用数字方式对模拟信号进行压缩、变化、过滤、识别，最终转化为实实在在的数字信号。21世纪是一个数字化的时代，数字信号处理技术得到广泛应用，为人类生活提供了方便快捷，同时为提高国家综合国力奠定了基础。

1、数字信号处理

数字信号处理的原理其实就是利用数字芯片对信号进行分析和处理。数字信号处理技术被广泛应用的原因不仅是其具备处理速度快和运行灵活的优点，而且具备极强的抗干扰能力，不受乱码影响。因此，人们要开始重视起数字信号处理技术的发展，利用数字信号处理技术来达到方便生活的目的。

相比一般信号处理技术，数字信号处理技术无论在设备还是技术方面，都具有高效率传播、造价成本低廉、运行方式精确灵活、抗干扰能力强等特点。对于一些模拟信号来说，数字信号的这些特点是无法超越的。数字信号处理技术得以快速发展的前提是具有一套完整的数字处理理论，在某种程度上具有提高和促进数字信号处理技术发展的作用。如果把数字信号处理技术比作一棵树，那么数字理论就是肥沃的土壤，数字信号处理实践就是新鲜的空气。树木离开了土壤和氧气都不能存活。只有将数字信号处理的理论与实践结合起来，才能从根本上提高数字信号处理的可靠性和稳定性。另外，数字信号处理技术能将各种参数存储起来，并且通过微机控制和数字设定对参数进行调整。这样一来不仅减少了调节量、调节点和调节电位器，而且能够长时间使得参数保持不变，大大提升了系统稳定性。综合数字信号处理的各种优点，人们要对其给予足够重视，造福人类生活。

2、数字信号处理在生活中的应用

在各种高新技术发展的今天，数字信号处理在生活中得到了广泛应用。数字信号处理得到不断发展的原因主要有两个：市场需求的发展和集成电路的发展。下文就针对数字信号处理在生活中的各种应用做了具体分析。

2.1在音响设备上的应用

在以前，人们主要是利用磁片和唱带等方法进行音乐娱乐活动。唱片的主要原理是对声音进行模拟震动，以此来在唱片上刻出槽纹路径来记录声音。录音机磁带的工作原理是利用磁头在磁带上震动对声音进行模拟信号记录，最终记录下声音。自从数字信号处理技术的问世，人们对音乐的追求不再仅仅局限在磁带和唱片上，开始向数字化信号处理技术发展。第一张CD硬盘的出现就是数字信号处理技术发展的起源，不再依靠对声音模拟刻录，而是利用数字技术对声音进行了重现，极大丰富了人们业余生活。

2.2数字化摄像的出现

在1991年的时候，柯达公司推出了世界上第一部照相机，标志着数字信号处理技术正式应用于数码摄像中。早在数字信号处理技术发展前，美国就利用这项技术实现了卫星对太空照片进行传递，后来被普通人民应用。随着数字技术的不断创新，后来数字照相机问世了，打破了原有利用胶带进行照相的模式，开创了一个全新局面。数字照相机相比于传统的光学照相机，能够利用光敏半导体对图像进行数字处理和信号转换，从而以很小的容量存储在照相机内。另外，数字照相机对于图片的处理也比较方便，可以在打印机上打印图片，在电脑上将一些不需要的照片删除。目前，数字信号处理技术逐渐成为了相机制造的核心技术，受到了广大消费者的青睐。

2.3在电视机和接收机上的应用

数字信号处理技术作为数字化信息技术的重要产物，在发展过程中不断成熟，向为客户提供更高质量、功能更强大、操作方式更简便的数字电视服务发展。因此，在这一背景下，数字电视机和接收机被研发出来了。数字电视机的工作原理其实是通过在家中安装电视机顶盒来接受电视台发出的视频信号，从而对视频信号进行调码、解码、编码，最终在用户数字电视机上呈现出视频。对比原有的模拟信号传输，这种数字信号处理技术与传输方法，不仅使客户在家中就能享受到更加安全、便捷的电视机服务，而且又保证了数字电视机画面的清晰度和声音洪亮度，备受数字电视机用户喜爱。另外，数字化电视机的抗干扰能力更强，不易受到天气问题而影响视频信号的接收。

2.4在汽车电子方面的应用

随着城市化的不断发展，汽车已成为了人们日常生活中代步的主要工具。汽车电子应用也逐步发展起来，然而这些发展都离不开数字信号处理技术的帮助。汽车电子系统中的红外线、雷达、监控设备等都需要数字信号处理技术对数据进行分析，才能达到维护汽车电子系统的目的。近几年来，人们对汽车的安全问题给予了高度重视。为此，汽车电子研究将汽车防冲撞功能和与安全行驶相关的内容列为重点研究对象。数字信号处理技术就能为汽车电子研究解决好这一难题。图像进过相机拍摄后，利用数字信号处理技术对图像进行过滤和处理，就能在汽车驾驶电子系统中清晰显示出来，以此为人们安全出行提供可靠保障。

3、对数字信号处理未来前景的展望

为了迎合更多人的消费需求，数字信号处理技术不断发展，向低能耗和个性化发展趋势靠拢。首先，相关数字化处理技术人员可以将几个数字信号处理芯片、电路单元、专用处理单元集中到一个芯片上，最终形成一个数字信号处理系统集成电路。这样一来不仅缩小了体积。而且便于携带。美国作为一个在全球应用数字信号处理技术最广泛的国家，已经将这项技术应用于企业生产、家庭生活和交通行业等方面。

随着各种数字化产品的应用：数码相机、智能手机、平板电脑，大大刺激了市场对数字信号处理技术的需求。从目前发展情况来看，数字信号处理技术主要向这几方面发展：与单片微型计算机相结合，构成双核平台，大大提高数字化产品质量；改进数字信号处理系统内核整体结构；提升数字信号处理运算速率和降低功能损耗。

结束语

通过以上分析可得知：数字信号处理技术对人类生产和生活都具有重要作用，为人们生活带来了极大方便。随着全球化发展进程的加快，数字信号处理技术取得了突飞猛进的进步，实现了多方面领域的目标，为构建富强、民主、文明、和谐的社会主义国家贡献了一份力。但是，数字信号处理技术在发展过程中也存在着不足，需要科研人员不断研究和创新，期待我国的数字信号处理技术在世界的舞台上发光发彩。

参考文献

[1]彭红.数字信号处理的发展与应用[J].改革与开放，2010，12：109.

数字信号处理论文篇（8）

数字信号处理简单来说就是将图片、音频以及视频等多种的模拟信息通过一定的处理转化为数字信息的一种科学技术，可以简称为DSP。具体来说是执行图评展示、音频以及视频播放等功能的数字处理器。在特殊情况下，数字处理技术也可以被用作信息处理之后再将其重新转变为新型的模拟信息实现输出。从广义上来说，数字信号处理技术在很大程度上是作为一种对数字信息进行处理的应用型理论技术存在。

1数字信号处理的发展历程概述

数字信号处理技术是通过数字计算方式以及相应的数字信号芯片在信号中对有用性信息进行一定的提取，数字信号处理需要研究的对象包含了数字方式对具体信号的变化、压缩以及识别等，数字信号处理的因为简称具有两层含义，第一是数字信号处理，第二是数字信号处理器。在现阶段中基本上不区分这两种意思，主要是因为二者之间具有高度的密切性，数字信号处理器主要就是为了能够实现数字信号处理的数字运算。到目前为止，数字信号处理芯片的生产厂家包含了美洲、西欧等一些国家的半导体制造公司，其中主要以美国为最大的生产厂家，对产品的快速规模的生产，占据了世界市场的大半。

2数字信号处理的具体应用分析

2.1网络数字化信息产品的发展

信息产品包含了网络数字化产品领域，网络数字化产品是信息产品在信息化时代环境中衍生的一种新型发展形式。除此之外数字化信息产品是独立存在的，能够与信息载体相脱离，主要是通过数字信号的形式利用电磁波实现传播，对不同的个体之间能够全面的实现信息共享[3]。产品范围十分宽广，本文主要是对一些家庭化的信息产后进行介绍，例如电脑电视就是数字信号处理技术的产物，该电视的主要配置还是电脑，具有普通电视的播放功能同时还能够通过鼠标进行操控，将电视与电脑自身的优点实现有效的融合。

2.2仪器儀表的产生与进一步发展

数字信号处理技术的全面深入与发展，在仪器仪表领域得到了有效的应用，一般传统的测量仅器以及测试仪器使用的高档的单片机，但很快就被数字信号处理技术所取代。数字信号处理技术对于测量仪器以及测试仪器的开发过程来说，极大的提升了产品的质量与档次。数字信号处理技术自身具有丰富的资源，由于这个特征使得数字信号处理技术在测量测试仪器中的应用能够较好的简化其中的相应硬件电路。因为对测量测试仪器的工作速度与精度进行全面的判断，是整个仪器工作水平中一项关键的指标。因此积极的应用数字信号处理技术开发新产品，能够实现对新产品各项工作指标的提高。

3数字信号处理的未来发展趋势论述

3.1数字信号处理的未来发展总体发展趋势分析

目前在全球范围内数字信号处理技术都拥有着十分广阔的市场需求，美国是数字信号处理技术应用的最关键客户，在工厂生产、汽车制造领域以及家庭生活方面美国都应用了数字信号处理技术，我国也是数字信号处理技术应用的主要国家，在我国经济市场中数字信号处理技术也有十分巨大的发展空间。新时期人们对智能手机、数码数字产品、汽车等增加了巨大的购买量，极大的刺激了经济市场对数字信号处理技术应用的需求，就目前情况来说，数字信号处理技术的市场已经逐渐成熟，但是不是说就没有继续发展得到空间。相反的，未来发展过程中数字信号处理技术仍然具有极大的潜能。未来的数字信号处理技术发展趋势主要表现在三个主要方面：

（1）结合MCU技术，全面创造双核运行平台；

（2）全面有效的对数字信号处理技术内核中的结构进行完善与改进；

（3）积极提高运行速率，降低功能消耗。3.2SFMD技术在数字信号处理技术中的应用

从目前我国数字信号处理技术的具体时间发展上得出，数字信号处理技术的发展趋于高性能及耗能低，整个发展领域也更加宽广。除此之外，数字信号处理技术自身拥有的独特特征驱使它在很多的电子产品中都得到了广泛应用，逐渐发展成为电子产品研发与生产的关键技术。由于该领域的研究还存在一些不足与缺陷，数字信号处理技术还有很大的发展与进步空间。在数字信号处理技术完善与不断更新的前提下，涉及了更加广泛的领域，在现存的数字信号处理技术应用实际上来看，运算速度得到了很大提升，并且逐渐实现低能耗与尺寸小的应用。目前我国数字信号处理技术还没有得到全面的开发，研发中产生的具体问题应当引起研究人员的高度关注与重视。在数字信号处理技术的应用上，该技术会成为应用领域中的主导性技术，并且在该技术中SFMD技术得到了广泛应用，在这个过程中代码兼容性展现了自身的积极作用。在我国进入到新时期之后，互补性金属氧化物半导体技术与第二代的数字信号处理技术实现了有效合理的融合发展，在很大程度上提升了数字信号处理的准确度与速率。

4结语

综上所述，在我国科学技术与经济快速发展的大环境下，社会对数字信号处理技术有了越来越大的需求。本文围绕着数字信号处理的发展历程、数字信号处理的具体应用以及数字信号处理的未来发展趋势三个重要的方面展开了论述，希望能够加强数字信号处理实现进一步的发展与广泛应用，推动人们生活水平的全面提高与经济社会的良好运行与发展。

参考文献 

[1]张炜，魏永旺，郝婧.浅谈数字信号处理的发展及其在图像处理中的应用[J]，科技信息，2008 （29）： 417+434. 

[2]张乔.关于数字信号处理技术在测控系统中的发展与应用的探究[J].中国新通信，2016（07）：42. 

[3]曹洪，王作英.数字信号处理单片机的发展及其在数字信号处理中的应用[J]，信号处理，1988（03）：148-156+173. 

数字信号处理论文篇（9）

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）11-0159-02

“数字信号处理”是电子信息及其通信工程专业的一门重要专业必修课程。数字信号处理的处理对象是数字信号，处理方式是数值运算，信号处理相比较具有许多优点，诸如：灵活性高；高精度和高稳定性；便于大规模集成；对数字信号可以存储、运算，系统可以获得高性能指标等。自1965年以来，这门学科基本形成了一套完整的理论体系，在语音、雷达、声纳、地震、图像、通信、生物医学、遥感遥测、地质勘探、航空航天、故障检测、自动化仪表等领域已取得了广泛的应用。该门课程作为普通高等本科生的专业基础课，主要学习其基本理论和基本分析方法。[1]该门课程是一门理论和实践、原理和应用紧密结合的课程。针对数字信号处理的这些特点，同时为帮助学生理解和掌握数字信号处理的基本概念、基本原理及其分析方法，锻炼学生应用所学知识解决实际问题的能力，培养工程实践创新能力。为此，课程组对“数字信号处理”课程教学方法，不断探索研究，经过不懈努力，笔者对该课程及其先修课程进行了优化整合，探索课堂教方法，重视实践环节，提高该门课程的教学效果。

一、“数字信号处理”及其与先修课程的整合

“高等数学”、“工程数学”、“信号与系统”是学习“数字信号处理”的先修课程。其中“高等数学”和“工程数学”属于基础课程，而“信号与系统”和“数字信号处理”是两门核心专业课程，为今后学习“现代数字信号处理”和“DSP技术”等起着基础铺垫作用。对“信号与系统”和“数字信号处理”进行优化整合大体思路如下：

第一，“信号与系统”这门课程主要内容包括两大系统和三个变换，分别为连续系统和离散系统、傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换。这些是学习“数字信号处理”的基础，“数字信号处理”的主要内容包括：时域离散信号与时域离散系统；时域离散信号与系统的频域分析；离散傅立叶变换（DFT）；快速傅立叶变换（FFT）；时域离散系统的基本网络结构和分析法；IIR滤波器的设计；FIR滤波器的设计。这些又都是“信号与系统”在离散系统中的进一步扩展和延伸。第二，在“数字信号处理”学习过程中，对于离散信号与离散系统、Z变换等内容由于已经在“信号与系统”课程中进行了相应的分析学习，故而可以考虑把课堂让给学生，告诉学生重点、难点，以及要求突出数字信号处理和系统的分析。让学生在课下查阅文献及参考资料，并抽同学在下次课上对该部分内容进行讲授，这样可以充分调动学生的积极性以及学习热情。第三，能正确区分傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换和离散傅里叶变换这四大变换的数学概念、物理概念和工程概念。[2]在学习完“数字信号处理”中的DTFT和DFT之后，上面提到的四种变换将全部学完，笔者到时候要引导学生对这几种变换进行归类总结。

通过对“信号与系统”和“数字信号处理”两门课程内容的剖析和梳理，对其相关内容进行优化整合，使其各自在保持相对独立和完整的前提下，能够进行深入的融会贯通，形成有机统一的专业课程体系。另外，在教学方式和方法、实践教学手段以及师资队伍建设等各个环节有待进行深入研究。

二、教学方法探索

1.传统教学与多媒体授课相结合

“数字信号处理”是建立在数学基础上的一门学科，它承袭了数学的基本特点，课程中概念定理偏多、公式繁多，课堂上若仅仅凭借PPT课件，难以让学生对概念有深入的理解和系统的认识，尤其在公式推导过程中，多媒体软件所表现出的不足就会更加明显。[3]传统教学中的板书授课速度相对较慢，利于学生思考，在板书的过程中可以边写边进行讲解，诱导深入，由浅入深，循序渐进，把知识的衔接点在黑板上通过推导展现给同学们。再者长期的多媒体教学形式过于单一，学生在思想上也容易产生厌倦情绪，适时加入板书可以起到提高学生注意力的效果，这样才可以使学生从根本上接受新知识，并对其理解、掌握和应用。

板书教学在数学讲授中具有较好的效果，可是在“数字信号处理”这门课的课堂全部用板书授课就会使课堂变成数学理论课，给学生一种繁琐、枯燥的感觉。再者板书过于单调，难以满足授课中遇到的抽样、卷子、频谱分析、信号滤波等比较抽象难懂的知识点。而多媒体软件，诸如Flasf和PPT等，具有形象生动的特点，把多媒体软件授课引入课堂辅助传统授课方式，就可以将抽象问题形象化，复杂问题简单化，创造出宽松的授课环境，激发学生学习激情，提升学习效率。

Matlab软件由于其较好的仿真效果，可以把抽象化的概念理论直观化，通过软件仿真把一系列的理论概念以图片或声音的形式呈现给人们，正是Matlab仿真软件的这些特点使其在数字信号处理方面具有很广的应用范围。把Matlab软件引入课堂，可以使理论和工程实践结合更加紧密，使复杂抽象的理论概念得以直观的演示，并使学生能对其所学的理论知识在实际应用中有一个初步的认识。

图1为一个长度为16点的有限序列x[k]=cos（2πrk/N），N=16，r=4，利用Matlab计算16点序列x[k]的512点DFT。从图1可知对x[k]序列进行512点的DFT，可以得到频谱函数X（ejΩ）更为全面的细节，由于序列N点的离散Fourier变换XN[m]就是序列DTFT X（ejΩ）一个周期内的N个等间隔抽样。[4]序列x[k]进行16点的DFTX[m]可以完全恢复原始序列x[k]。

传统教学与媒体授课相结合，图形并茂，声音和动画相辅助，充分利用课堂资源，调动学生积极性，在有限的时间内，给学生提供更多的信息量，彰显素质教育的主旨，将理论和实践有机结合，使学生学会多角度、多层次地思考解决问题。

2.课堂和课下相结合

当今社会电子信息、Intel网技术高速发展，人们每天接收的信息日益增大，学生们对不懂的知识习惯求助于网络，这也为学生们自主学习创造了条件。“数字信号处理”这门课程理论性较强，数学公式偏多，不少学生在不知道其学习意义的前提下，往往容易被数学公式所累，失去学习兴趣。为了提高课堂效果，可以在课堂上留出十分钟左右的时间介绍下次课所要讲授的重点，并给出相应的专业论坛，让学生通过网络资源去自己了解相应课程内容的重点、难点以及在生活中的应用。在下次课开始时老师可以根据学生的自学情况让其自由发言，讲述本次课自身的认识、应注意的环节和在工程实践中的应用价值。

“数字信号处理”这门课程需要掌握的细节性知识较多，全部把希望寄托于课堂，所能达到的效果只能是差强人意，这就要求学生们在每节课之后要多做总结和复习。为了使复习更具有目的性，可以把《数字信号处理多媒体CAI教程》推荐给同学们，由于多媒体CAI课件是经过教学目标确定、教学内容和任务分析、教学活动结构和界面设计而成，重点难点突出，具有友好的人机交互性能，让多媒体CAI课件来辅助学生课后复习和预习可以起到事半功倍的效果。例如，在讲解过奈奎斯特定理之后，为了更进一步理解奈奎斯特定理以及在不同抽样频率情况下，对信号频谱的影响，图2所示即为在自然抽样方式下小于二倍信号最高频的信号时频域的显示图。从图2可以清晰得出奈奎斯特抽样定理的基本特征，可见借助多媒体CAI课件来复习这些知识点会起到强化加深的效果。

三、重视实践环节

实践环节是做到理论联系实际的根本，把课堂上所学的理论知识加以灵活应用，更好地为生产生活服务，这是实践环节的出发点。

1.Matlab仿真软件

Matlab语言在学术界和工程界被广泛应用，已经成为科研工作人员进行数值计算、系统仿真、数字信号处理与交流的事实标准平台。Matlab软件语法简单，语句和数学描述近似，能够将复杂的信号处理及仿真算法用简洁的代码表达，便于学习、交流和仿真验证，[5]并且具有完备的电子信息专业专用的函数库和工具箱，可以大幅度提高研发和设计的效率。

数字信号处理中涉及到的离散Fourier变换、离散Fourier变换快速算法、IIR和FIR数字滤波器的设计以及功率谱估计等都可以让学生在实验课上借助于Matlab仿真软件进行仿真实现和验证。学生通过实时编程仿真对所学理论知识进行形象化和直观化的实现，切实加强学生对相关理论的认识和把握，提高学生积极主动学习的能力，增进其探索精神，为将来步入工作岗位打下较强的工程实践基础。

2.DSP实验平台

数字信号处理课程设计是实践环节的延伸，学生通过为期一周的课程设计初步了解DSP实验设备的基本使用方法，能进行熟练的编程和调试操作，熟悉DSP编程环境和基本工作原理，掌握CCS软件使用方法。围绕相应的培养目标给学生下达任务书，让学生亲自动手操作DSP开发试验装置，真切感受到理论知识在实际中的应用。笔者试验室所提供的DSP芯片是TMS320C64X系列，通过该试验开发平台引导学生用C语言在CCS上进行编程调试实现FFT算法、卷积算法、FIR和IIR算法，对程度较好的同学可以尝试做一些类似于交通灯控制、数码管显示、实时滤波和信号发生等试验。通过对DSP试验平台的操作训练，加深了解DSP芯片的相关功能，培养学生的动手能力，使学生学会如何利用工具手册来解决未知问题，为培养应用型人才做好充分的准备。

四、结束语

“数字信号处理”是一门必修专业课程，并且难度相对较大，为了使学生学好本门课程，更好地为今后学习和工作服务，多年来课程组老师在教学内容、方式方法、实际环节探索等方面都做了探索性的尝试和改革。通过多年的实践及其学生反馈，证明教学改革取得的效果良好，为广大师生一致认可。

通信技术、计算机技术和电子信息技术日新月异，数字信号处理技术和手段飞速发展，诸如：HHT、盲源分离和压缩感知等新型理论和算法不断涌现，作为一名专职教师，有责任和义务把新知识、新技术和新理论引入到课堂中，在不断学习、变革中把握专业发展动态，丰富和深化课堂内容，更好地为学生服务，为社会发展培育出合格的专业技术型人才。

参考文献：

[1]丁玉美，高西全.数字信号处理[M].第2版.西安：西安电子科技大学出版社，2011.

[2]蔡成林，吴海燕，杨玲.“数字信号处理”教学改革的研究与探索[J].湖南人文科技学院学报，2011，（2）：137-139.

数字信号处理论文篇（10）

中图分类号：G43文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)16-3902-04

Application of Matlab and LabVIEW in Digital Signal Processing Course

GUAN Cheng-bin, XING Fu-cheng, FANG Wei, CONG Yu

(Department of Electronic and Information Engineering, NAAU, Yantai 264001, China）

Abstract: To resolve the problem that digital signal processing course is nonobjective, full of theory, and it is difficult for students to ac cept, the methods of programming the demos of digital signal processing with Matlab and LabVIEW are studied. The methods are intro duced with examples. The characters of the two languages are compared and analyzed. The practices show that by teaching with the dem os, the goals are made sure, the perceptual knowledge is improved, the theory study effect is consolidated. It is significative to train the stu dents’practice consciousness and ability.

Key words: digital signal processing; Matlab; LabVIEW

数字信号处理利用数学的方法和数学模型对信号进行处理，在计算机技术以及数字信号处理器件高速发展的今天，数字信号处理技术的应用越来越广泛，如音频处理、图像处理、雷达声纳信号处理等都大量使用了数字信号处理技术。因此，越来越多的高等院校的相关专业开设了数字信号处理这门专业基础课。[1]

数字信号处理本身的特点决定了其是理论性很强的课程，内容抽象、公式繁多[2]，如果在授课过程中为讲理论而讲理论，往往使学生感到枯燥乏味，抓不住重点，教学效果很不理想。根据作者多年的教学经验，在教学过程中引入实例教学，安排了大量的课堂演示，往往会取得事半功倍的效果。首先可使学生明确理论学习的意义、作用；其次，增强了学生的感性认识，对理解概念，促进理论学习具有重要作用。进行数字信号处理的实例演示需要编写数字信号处理程序，以往常用的编程软件，如C语言、VB语言等，没有现成的数字信号处理函数及工具，开发周期长，且代码复杂，不利于学员通过代码理解原理。而Matlab和LabVIEW这两种更高级的编程语言具有上手快、编程简单、具有专门的数字信号处理工具箱等优势，故我们采用了这两种语言进行演示程序的开发。

1 Matlab和LabVIEW语言简介

1.1 Matlab语言简介

Matlab语言以矩阵运算为基础，具有可靠的数值计算功能、强大的绘图功能，最重要的是具有丰富的数字信号处理函数工具箱。和传统的C语言、VB语言等编程语言相比，其语言体系简单易学。将Matlab语言应用于数字信号处理演示教学中,具有以下几个突出优点：

1）Matlab语言具有很强的数值和符号计算功能，支持向量和矩阵运算，它的编程语言几乎就如同我们平时书写公式，非常易于学习和使用，程序代码很容易被学生接受和理解，因此学生可以通过代码和现象的对比分析掌握所学处理方法[3,4]。

2）Matlab语言可方便快捷的输出二维或三维图形、图像、声音、动画等结果，给学生以感性的认识[3,4]。如对实际的声音信号进行数字信号处理的方法进行处理，并通过声卡对处理前后的声音分别播放，使学员通过听觉辨别处理前后信号的不同。

3）Matlab具有丰富的数字信号处理函数库[5]，涵盖了经典信号处理理论的大部分内容。数字信号处理课程中涉及的算法都有对应的函数，如快速傅里叶变换函数fft、基于窗函数的FIR滤波器设计函数fir1、多采样率信号处理的信号抽取函数downsample等，有了这些库函数就可以通过简单的代码实现复杂的运算，大大方便了演示程序的设计。