◆理解按频率抽选的基-2FFT算法的算法原理、运算流图、所需计算量和算法特点 ◆理解IFFT算法 ◆了解混合基、分裂基和基-4FFT算法 ◆了解CZT算法 ◆理解线性卷积的FFT算法及分段卷积方法

第3章离散傅里叶变换(DFT) 3.1离散傅里叶变换的定义 3.2离散傅里叶变换的基本性质 3.3频率域采样 3.4DFT的应用举例

第4章快速傅里叶变换(FFT) 4.1引言 4.2基2FFT算法 4.3进一步减少运算量的措施 4.4分裂基FFT算法 4.5离散哈特莱变换(DHT)

◆理解傅里叶变换的几种形式 ◆了解周期序列的傅里叶级数及性质,掌握周期卷积过程 ◆理解离散傅里叶变换及性质,掌握圆周移位、共轭对称性,掌握圆周卷积、线性卷积及两者之间的关系 ◆了解频域抽样理论 ◆理解频谱分析过程 ◆了解序列的抽取与插值过程

3.1 Discrete-Time Fourier Transform Definition- The discrete-time Fourier transform (DTFT) X(eio) of a sequence x[n] is given by jae In general,() is a complex function of the real variable and can be written as X(eio) Xre(eio) +j Xim(eio)

◆掌握z变换及其收敛域,掌握因果序列的概念及判断方法 ◆会运用任意方法求z反变换 ◆理解z变换的主要性质 ◆理解z变换 Laplace与/Fourier变换的关系 ◆掌握序列的 Fourier变换并理解其对称性质 ◆掌握离散系统的系统函数和频率响应,系统函数与差分方程的互求,因果/稳定系统的收敛域

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）

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

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

一、多总线结构,三组16-bit数据总线和一组程序总线 二、40-bit算术逻辑单元(ALU),包括一个40-bit的桶形 三、移位器和两个独立的40-bit加器 四、17x17-bit并行乘法器,连接一个40-bit的专用加法器