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广工信息工程信号与系统考试卷

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简介:
该文档为广东工业大学信息工程专业《信号与系统》课程考试试卷,涵盖课程核心知识点及应用能力考察,旨在评估学生对信号处理理论的理解和实践技能。 《广工信工信号与系统》是一门涵盖通信工程、电子技术、自动化等多个领域的核心课程,主要探讨信号的分析、处理及系统的设计。本考试试卷旨在检验学生对这门课程的理解和掌握程度,涉及的知识点广泛且深入,包括但不限于以下几个方面: 1. **信号的基本概念**:了解连续时间信号与离散时间信号的区别;周期信号与非周期信号的不同特征;以及实信号与复信号的差异。同时,需要理解时域表示、频域表示及复频域表示等不同方式。 2. **系统理论**:学习线性时不变(LTI)系统的特性,包括因果性、稳定性和能观性的概念,并掌握卷积在响应分析中的应用以及微分方程描述的模型构建方法。 3. **傅里叶变换**:熟悉傅里叶级数和傅里叶变换的基本计算技巧及其信号分析的应用。了解共轭对称性、尺度变化及位移定理等重要性质。 4. **拉普拉斯变换**:掌握拉普拉斯变换的定义,学会逆变方法,并理解其在线性常微分方程求解中的应用;初步接触Z变换的相关知识。 5. **滤波器设计**:了解低通、高通、带通和带阻等不同类型滤波器的特点,以及它们的频率响应曲线。掌握理想滤波器特性并能进行基本数字滤波器的设计工作。 6. **系统辨识与信号估计**:熟悉最小均方误差(MSE)准则及最大似然估计(MLE)方法,并学习如何通过观测数据来识别系统的参数值。 7. **随机过程分析**:掌握平稳和宽平稳随机进程的概念,理解功率谱密度与其自相关函数之间的关系。了解高斯分布特性和白噪声的基本属性。 8. **数字信号处理技术**:理解采样定理的原理及其重要性;学习离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)的应用技巧,熟悉IIR滤波器与FIR滤波器的设计方法。 9. **系统状态空间模型**:掌握状态变量的选择原则、状态方程建立的方法以及线性二次型最优控制及卡尔曼滤波的基础知识。 通过本套《广工信工信号与系统》考试试卷,学生能够全面评估自己在信号分析、系统理论构建、各种类型滤波器设计能力、随机过程理解水平和数字信号处理技术掌握情况。解决这些问题不仅需要深厚的理论基础,还需要具备优秀的实践操作技能及问题解决技巧。希望考生能借此次机会进一步巩固所学知识,并提升专业素养。

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    该文档为广东工业大学信息工程专业《信号与系统》课程考试试卷,涵盖课程核心知识点及应用能力考察,旨在评估学生对信号处理理论的理解和实践技能。 《广工信工信号与系统》是一门涵盖通信工程、电子技术、自动化等多个领域的核心课程,主要探讨信号的分析、处理及系统的设计。本考试试卷旨在检验学生对这门课程的理解和掌握程度,涉及的知识点广泛且深入,包括但不限于以下几个方面: 1. **信号的基本概念**:了解连续时间信号与离散时间信号的区别;周期信号与非周期信号的不同特征;以及实信号与复信号的差异。同时,需要理解时域表示、频域表示及复频域表示等不同方式。 2. **系统理论**:学习线性时不变(LTI)系统的特性,包括因果性、稳定性和能观性的概念,并掌握卷积在响应分析中的应用以及微分方程描述的模型构建方法。 3. **傅里叶变换**:熟悉傅里叶级数和傅里叶变换的基本计算技巧及其信号分析的应用。了解共轭对称性、尺度变化及位移定理等重要性质。 4. **拉普拉斯变换**:掌握拉普拉斯变换的定义,学会逆变方法,并理解其在线性常微分方程求解中的应用;初步接触Z变换的相关知识。 5. **滤波器设计**:了解低通、高通、带通和带阻等不同类型滤波器的特点,以及它们的频率响应曲线。掌握理想滤波器特性并能进行基本数字滤波器的设计工作。 6. **系统辨识与信号估计**:熟悉最小均方误差(MSE)准则及最大似然估计(MLE)方法,并学习如何通过观测数据来识别系统的参数值。 7. **随机过程分析**:掌握平稳和宽平稳随机进程的概念,理解功率谱密度与其自相关函数之间的关系。了解高斯分布特性和白噪声的基本属性。 8. **数字信号处理技术**:理解采样定理的原理及其重要性;学习离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)的应用技巧,熟悉IIR滤波器与FIR滤波器的设计方法。 9. **系统状态空间模型**:掌握状态变量的选择原则、状态方程建立的方法以及线性二次型最优控制及卡尔曼滤波的基础知识。 通过本套《广工信工信号与系统》考试试卷,学生能够全面评估自己在信号分析、系统理论构建、各种类型滤波器设计能力、随机过程理解水平和数字信号处理技术掌握情况。解决这些问题不仅需要深厚的理论基础,还需要具备优秀的实践操作技能及问题解决技巧。希望考生能借此次机会进一步巩固所学知识,并提升专业素养。
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