近年来，由于大规模集成技术的日臻成熟，各种计算机的广泛普及和各种快速傅里叶变换算法的涌现，人们对离散时间信号与系统的研究兴趣与日俱增，过去一些被认为是不切实际的设想，今天已成为现实，一些模拟电路无法涉及的领域，今天已找到了用数字电路实现的方法，离散时间信号与系统正是在这种情况下得到了突飞猛进的发展。 3.1 离散时间信号 3.2 常用序列 3.3 序列运算和序列的分解 3.4 序列的相关函数 3.5 差分方程及其解结构 3.6 离散时间系统

实验一 离散时间信号与系统分析 实验二 离散时间信号与系统的 Z 变换分析 实验三 IIR 滤波器的设计与信号滤波 实验四 用窗函数法设计 FIR 数字滤波器 实验五 用 FFT 作谱分析 实验六 综合实验 附录： 各实验参考程序

6.1 线性相位FIR滤波器的特点 6.2 用窗函数法设计FIR滤波器 6.3 用频率采样法设计FIR滤波器 6.4 等波纹线性相位滤波器 6.5 FIR滤波器和IIR滤波器的比较 6.6 数字滤波器的应用

8.1 引言 8.3 A/D变换的量化效应 8.5 极限环振荡 8.4 乘积误差对数字滤波器有限字长运算的影响 8.6 系数量化对系数滤波器的影响

第一章 离散时间信号 第二章 z变换 第三章 离散付里叶变换 第四章 无限长单位冲激响应(IIR)滤波器的设计 第五章 有限长单位冲激响应(FIR)滤波器的设计 第六章 数字滤波器的基本结构

一、理解信号变换的基本概念 二、理解离散傅立叶变换的基本概念 三、掌握快速傅立叶变换的应用方法 四、掌握离散余弦变换的应用方法 五、掌握Z变换的应用方法 六、了解Chirp z变换的基本概念 七、掌握Hilbert变换的初步应用 八、了解倒谱变换的基本概念

本书紧密结合信号分析和处理的基本知识,详细介绍了 MATLAB语言的应用和编 程技术。主要内容有:信号与系统基础;信号的傅里叶变换和z变换;模拟滤波器和数字滤 波器设计;滤波器的实现及分析随机信号相关分析和功率谱估计及其应用MATLAB 信号处理交互式图形用户界面等

6.1 数字信号处理基础 6.2 数字信号的基本变换 6.3 随机信号处理的基本概念与方法 6.3 自适应滤波 6.4 信号平均与信号压缩技术

《多源信息融合技术》课程教学大纲.1 《非线性控制理论》课程教学大纲.5 《高动态导航技术》课程教学大纲.10 《机器人动力学与仿生控制》课程教学大纲.14 《机器视觉》课程教学大纲.18 《机器学习与数据挖掘》课程教学大纲.23 《模式识别》课程教学大纲.27 《强化学习与博弈》课程教学大纲.31 《神经网络与深度学习》课程教学大纲.35 《数字图像处理》课程教学大纲.39 《先进驱动控制技术》课程教学大纲.43 《现代传感技术及应用》课程教学大纲.47 《现代电力电子学》课程教学大纲.51 《现代信号处理》课程教学大纲.55 《线性系统理论》课程教学大纲.59 《云控制技术》课程教学大纲.64 《运动体制导与控制》课程教学大纲.69 《智能计算课》程教学大纲.73 《智能控制》课程教学大纲.77 《智能滤波方法及其应用》课程教学大纲.83 《智能硬件与并行计算》课程教学大纲.86 《智能自主系统》课程教学大纲.93 《专业英语》课程教学大纲.97 《最优化与鲁棒控制》课程教学大纲.101

快速傅里叶变换（FFT)的出现推动了傅里叶分析的发展和应用。事实上，FFT不是一种新的变换，而是DFT的快速算法。线性卷和及离散傅里叶变换（DFT）是信号处理涉及最多的运算，DFT在相关、滤波及谱估计等方面已得到了广泛的应用。本章重点讨论FFT的基2算法、分裂基算法和使频域细化的线性调频Z变换(CZT)算法，同时，也讨论了卷和的快速算法。 7.1 概述 7.2 直接计算DFT存在的问题及改进的途径 7.3 Goertzel算法 7.4 按时间抽取(DIT)的基2 FFT算法 7.5 按频率抽取(DIF)的基2 FFT算法 7.6 进一步减少运算量的措施 7.7 按频率抽取(DIF)的基4 FFT算法 7.8 分裂基算法 7.9 线性卷和与线性相关的FFT算法 7.10 线性调频Z变换（CZT）