《数字信号处理》是我们信息专业的一门重要的专业基础课程,主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法,通过建立数学模型和适当的数学的简体中文翻译

《数字信号处理》是我们信息专业的一门重要的专业基础课程,主要任务是研究

《数字信号处理》是我们信息专业的一门重要的专业基础课程,主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法,通过建立数学模型和适当的数学分析处理,来展示这些理论和方法的实际应用。数学分析以极限作为理论基础,研究函数的局部性质;而信号处理是以傅立叶分析(简称频谱分析)为理论基础,研究信号的变换、滤波、和特征的提取。这学期开设的数字信号处理课程只有个课时,我们所学的具体内容有连续信号的频谱和傅立叶变换、离散信号和抽样定理、滤波与褶积、变换、线性时不变滤波器与系统、有限离散傅立叶变换,短暂的学习不能让我们充分的理解一些知识点,为了深刻的理解课程的相关内容,我对连续信号卷积这个知识点做了深入的学习。包括连续信号卷积性质的证明和卷积图形的绘制。通过查阅资料,补充了在课堂上没有深入理解的理论知识,并利用软件对两个信号的卷积图像进行绘制,可以更加清楚的看到卷积理论的产生与作用。
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《数字信号处理》是我们信息专业的一门重要的专业基础课程,主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法,通过建立数学模型和适当的数学分析处理,来展示这些理论和方法的实际应用。 数学分析以极限作为理论基础,研究函数的局部性质;而信号处理是以傅立叶分析(简称频谱分析)为理论基础,研究信号的变换、滤波、和特征的提取。 这学期开设的数字信号处理课程只有个课时,我们所学的具体内容有连续信号的频谱和傅立叶变换、离散信号和抽样定理、滤波与褶积、变换、线性时不变滤波器与系统、有限离散傅立叶变换,短暂的学习不能让我们充分的理解一些知识点,为了深刻的理解课程的相关内容,我对连续信号卷积这个知识点做了深入的学习。 包括连续信号卷积性质的证明和卷积图形的绘制。 通过查阅资料,补充了在课堂上没有深入理解的理论知识,并利用软件对两个信号的卷积图像进行绘制,可以更加清楚的看到卷积理论的产生与作用。
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"Digital signal processing" is an important professional basic course for our information specialty. Its main task is to study the basic concepts and analysis methods of digital signal processing theory, and demonstrate the practical application of these theories and methods by establishing mathematical models and appropriate mathematical analysis and processing. Mathematical analysis takes the limit as the theoretical basis to study the local properties of functions, while signal processing is based on Fourier analysis (hereinafter referred to as spectrum analysis) to study signal transformation, filtering, and feature extraction. The course of digital signal processing offered in this semester has only one class hour. The specific contents we have learned include spectrum and Fourier transform of continuous signal, discrete signal and sampling theorem, filtering and convolution, transformation, linear time invariant filter and system, finite discrete Fourier transform. The short-term study can not let us fully understand some knowledge points, in order to deeply understand the course Related content, I have done in-depth study on this knowledge point of continuous signal convolution. It includes the proof of convolution property of continuous signal and the drawing of convolution graph. By looking up the data, the theoretical knowledge that is not deeply understood in class is supplemented. The convolution image of two signals is drawn by using software, which can clearly see the generation and effect of convolution theory.<br>
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