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数字信号处理相关——保研复习资料。

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简介:
本文档旨在作为数字信号处理(DSP)的复习资料,主要参考了高西全老师主编的《数字信号处理——原理、实现及应用》第二版。内容总计涵盖三十三页,详细阐述了以下几个方面:首先,介绍了数字信号处理的基本概念和发展;其次,深入探讨了时域离散信号以及与之相关的系统理论;紧接着,对时域离散信号和系统的频域分析进行了系统性的剖析;随后,详细讲解了离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT)的原理和应用;此外,还涵盖了模拟信号的数字处理方法;再者,对数字滤波器进行了全面的论述,包括IIR数字滤波器(IIRDF)的设计方法;最后,对FIR数字滤波器(FIRDF)的设计进行了探讨,并收录了一些经典面试题(保研)供复习参考。

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客服
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  • .pdf
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    《数字信号处理复习资料》涵盖了该课程的核心知识点和重要概念,包括离散时间系统、Z变换、频谱分析等内容,适用于学生复习与巩固学习成果。 本段落件主要总结了数字信号处理的基本知识点,涵盖了较为基础的内容,例如Z变换、FFT和DFT等相关考试知识的概要。
  • ——备考.pdf
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    本PDF为保研备考资料,专注于数字信号处理领域,包含重要概念、公式和例题解析,有助于学生深入理解课程内容并提高解题能力。 本段落档是关于数字信号处理(DSP)的复习资料,参考书籍为高西全老师主编的《数字信号处理——原理、实现及应用》第二版,全文共33页,涵盖了以下内容:一、绪论;二、时域离散信号与系统;三、时域离散信号和系统的频域分析;四、离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT);五、模拟信号数字处理;六、数字滤波器;七、无限脉冲响应数字滤波器(IIRDF)设计;八、有限脉冲响应数字滤波器(FIRDF)设计;九、少量经典面试题。
  • 与通
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    本资料为保研准备所用,涵盖数字信号处理及通信原理两大核心内容,包含课件、习题和实验指导等资源,适用于电子信息类专业学生深入学习。 此文件适合通信保研的同学参考使用,在面试准备过程中,数字信号处理和通信原理部分的内容可以参照文档中的资料(这些内容对我来说已经足够充分),本人已于24年成功保送至厦门大学。当初寻找相关资源时花费了大量时间,现在将这份免费完整版分享给大家,希望能帮助大家节省一些查找资料的时间,并祝大家保研顺利!
  • .rar
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    本资料为《数字信号处理》课程复习用,包含关键概念、公式和例题解析,适用于期末考试及研究生入学考试备考。 这门课程需要结合PPT历年试卷、课堂习题及课后答案来进行学习,并且要参考数字信号处理实验的相关内容。同时,理解《信号与系统》中的基本概念对于更好地掌握本课程的内容会有所帮助。为了应对考试,建议重点记忆一些做题技巧,因为每年的题目类型变化不大。
  • 要点
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    《数字信号处理复习要点》是一份针对课程学习和考试准备的重要资料,涵盖核心概念、算法及应用实例,帮助学生系统掌握知识体系。 数字信号处理中的傅立叶变换是重要的工具和技术,在此过程中被多次提到:数字信号处理 傅立叶变换 数字信号处理 傅立叶变换 数字信号处理 傅立叶变换 数字信号处理 傅立叶变换。
  • 实验.zip
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    本资料包《数字信号处理实验资料》包含了丰富的教学与实践内容,适用于学习和研究数字信号处理的相关课程。包含多个经典实验项目及指导书,帮助学生深入理解理论知识并掌握实际操作技能。 使用MATLAB实现FFT、FIR和IIR的数学建模,并设计滤波器参数指标。
  • 考试要点
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    《数字信号处理考试复习要点》是一份针对学生备考的指南,涵盖了关键概念、公式和实例分析,旨在帮助学生有效掌握课程核心内容。 数字信号处理课程的期末复习知识总结要点包括: 1. **离散时间系统**:掌握线性时不变系统的性质、差分方程表示法以及单位脉冲响应。 2. **Z变换与逆Z变换**:理解Z变换的基本概念和常用公式,学会如何通过部分分式展开进行逆Z变换。 3. **傅里叶变换及频谱分析**:熟悉离散时间信号的DTFT(离散时间傅里叶变换)及其性质,并能应用这些知识对系统频率响应进行分析。 4. **数字滤波器设计**:了解IIR和FIR滤波器的基本原理,掌握常用的设计方法如窗函数法、脉冲响应不变法等。 5. **快速傅里叶变换(FFT)**:理解FFT算法的实现过程及其在信号处理中的应用。 以上是复习时需要重点关注的知识点。
  • 要点笔记
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    本笔记涵盖了数字信号处理课程的关键概念和公式,包括离散时间系统、傅里叶变换、Z变换等内容,旨在帮助学生高效复习。 中科院冀老师的数学信号处理复习笔记是由他自己总结的。
  • 现代指南
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    《现代数字信号处理复习指南》是一本全面解析数字信号处理关键概念与技术的辅导书籍,旨在帮助读者深入理解课程核心内容,并掌握有效的解题技巧。适合学生和工程师参考学习。 现代数字信号处理复习提纲涵盖了该领域的核心知识点,包括基础的数字信号处理、谱估计(经典与现代)、自适应信号处理、多速率信号处理及小波分析以及神经网络在信号处理中的应用。 一、数字信号处理基础 这部分内容构成了现代数字信号处理的基础,涵盖离散时间系统和随机过程理论。具体来说,它包括采样原理、转换技术和因果稳定性的概念;对随机变量的统计特征进行了深入探讨,并介绍了平稳性、遍历性和功率谱密度等关键属性;此外还讨论了高斯过程与白噪声以及谐波分析方法。 二、现代谱估计 该部分聚焦于经典和先进的频谱估算技术。除了传统的自相关函数及功率谱计算之外,还包括最大熵法、AR模型及其预测误差滤波器的应用。同时介绍了Burg算法、Levinson递推关系式等用于提高性能的技术,并讨论了MUSIC算法在高分辨率估计中的应用。 三、自适应信号处理 这部分内容探讨了如何通过调整参数来优化系统响应,涉及维纳滤波和卡尔曼滤波的基本原理以及LMS(最小均方)及RLS(递归最小二乘)等迭代学习方法。此外还分析了各种算法的性能特点。 四、多速率信号处理与小波 本部分介绍了抽取/内插技术及其组合应用,探讨了基于多相位分解和子带滤波器的设计策略,并引入短时傅里叶变换(STFT)、子频段转换以及Mallat理论中的小波分析方法。这些技巧有助于实现高效的信号压缩与传输。 五、人工神经网络 最后,该提纲还覆盖了利用人工智能技术解决复杂问题的方法,特别是介绍了几种常见的ANN架构如MLFN(多层前馈网络),SOFM(自组织映射)及Hopfield模型,并讨论它们在各类实际应用场景中的优势。