浅谈“数字信号处理”与“现代数字信号处理”的衔接性

摘 要：本文针对电子信息类专业的两门重要专业课程——本科阶段的“数字信号处理”及研究生阶段的“现代数字信号处理”的衔接性问题进行深入探讨与分析，以期指导学生更好地掌握相关专业技能，与市场需求接轨。

关键词：电子信息；专业课程；数字信号处理

一、本科阶段“数字信号处理”基础课程的特点

“数字信号处理”课程是电子信息类本科专业必修课，它是在学生学完了高等数学、概率论、线性代数、复变函数、信号与系统等课程后，为学生进一步学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习使学生建立数字信号处理的基本概念，掌握数字信号处理基本分析方法和分析工具，为从事通信、信息或信号处理等方面的研究工作打下基础。

课程教学的目的在于让电子信息类本科专业的学生掌握常用典型序列、采样及内插，理解频谱混叠现象及其产生原因；掌握离散时间系统的线性、时不变性、因果性和稳定性；掌握快速傅里叶变换的基本算法，了解Chirp-Z变换的物理意义及算法实现，FFT在二维DFT的应用；掌握全通函数及滤波器的数字域变换方法等。通过这些内容的教学，培养本科阶段学生具备四种线性相位FIR滤波器的设计能力，利用模拟滤波器设计数字滤波器的能力，以及对离散时间信号进行傅里叶变换（DTFT）、z变换等的能力。

二、研究生阶段“现代数字信号处理”课程的特点

“现代数字信号处理”系统地阐述了现代数字信号处理的理论、方法及其应用。

该课程的主要内容包括平稳过程的线性模型、确定性最小二乘滤波器、统计性最小二乘滤波器、自适应滤波器、现代功率谱估计、离散希尔伯特变换等。短时傅里叶变换（stft）、小波变换（wt）和维格纳分布（wd）。

该课程讨论了语音信号相关的连续短时傅里叶变换和序列短时傅里叶变换的定义和性质，探讨了短时傅里叶分析和综合的原理和方法；对连续小波变换、二进小波变换和多分辨率分析的概念、性质及其物理意义进行了阐述，讨论了小波的构造，并给出了小波的例子等。

该课程内容还涉及多速率信号处理的基本概念、多速率信号处理的实现及其应用，讨论了二通道滤波器组、均匀m通道滤波器组、调制滤波器组、线性相位滤波器组的基本概念、设计方法及其实现。本课程旨在培养学生在实际数字信号处理系统中分析问题和解决问题的能力。

三、两门课程的衔接性及关联性

本科阶段的数字信号处理是用数字或符号的序列来表示信号，通过数字计算机去处理这些序列，提取其中的有用信息。例如，对信号的滤波，增强信号的有用分量，削弱无用分量；或是估计信号的某些特征参数等。总之，凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、增强、压缩、估计和识别等都是数字信号处理的研究对象。

本科阶段的数字信号处理主要解决确定性离散信号的频谱分析、滤波理论和应用等（如离散傅里叶/Z变换、FIR / IIR数字滤波），主要理论基础是信号与系统。但是常说的“现代数字信号处理”一般是解决离散随机信号的谱分析及滤波等（如现代滤波器、现代谱分析等），实际中处理的信号也大多是随机信号，它的理论基础是信号虽然是随机的，但的确服从一定的统计规律，可以利用其统计规律对信号进行处理，故需要应用统计学的方法进行分析，一般在研究生阶段开设，除了信号与系统相关基础外，还需要借助概率论、随机过程相关的数学工具。

总体说，“数字信号处理”主要解决确定性信号的相关问题，而“现代数字信号处理”主要分析和解决离散随机信号的相关问题。先学好确定性信号的相关理论，再进一步学习离散随机信号的相关理论知识，实际系统中处理的信号都是随机信号，确定性信号主要集中在基础研究阶段，实际的应用还需要用到随机过程分析的相关理论。

以数字滤波器为例，本科阶段的“数字信号处理”课程学习经典滤波器，即选频滤波，默认有用信号和噪声信号处于不同频段，按频段划分通带和阻带，阻带内的信号衰减为零。而实际应用中，有用信号和噪声信号应该是各个频段都有的。到研究生阶段，“现代数字信号处理”课程涉及数字滤波，结合实际情况，遵循统计学原理及随机过程分析的相关理论进行滤波处理。因此，可以说本科阶段的“数字信号处理”课程是研究生阶段“现代数字信号处理”课程的基础，而研究生阶段“现代数字信号处理”课程是本科阶段的“数字信号处理”课程的进一步实践应用。

参考文献：

[1][美]A.V奥本海姆，R.W.谢弗.离散时间信号处理[M].北京：科学出版社，2002.

[2]姚天任.数字信号处理（第三版）[M].武汉：华中科技大学出版社，2012.

[3]姚天任.现代数字信号处理（第三版）[M].武汉：华中科技大学出版社，2012.

作者简介：杨小玲（1982— ），女，湖北武汉人，博士，湖北工业大学讲师，研究方向：电子信息自动化。