数字信号处理辅导班有哪些?
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曼彻斯特大学EEE专业的数字信号处理(EEEN30201)课程旨在使学生全面、完整地了解现代数字信号处理,并明确该学科的理论基础与实际应用之间的联系。下面我们将针对数字信号处理期末考试的重点难点进行归纳总结,希望能帮助你更好地复习备考。
一、数字信号处理考点归纳
1、卷积和相关:使用脉冲函数表示离散信号;使用线性叠加描述卷积;卷积的傅里叶解释;使用卷积进行简单滤波;自相关和交叉相关;交叉相关、匹配滤波器和信噪比增强;时序涂抹和伪随机比特序列。
2、傅立叶分析:周期信号的连续三角傅里叶级数;数据表示和绘图;非周期信号的连续三角傅里叶级数;对连续傅里叶级数的观察;傅里叶级数的指数表示;连续傅里叶变换;离散傅里叶分析;快速傅里叶变换。
3、离散傅里叶特性和处理:窗函数;频谱泄漏;频谱数据的表示;相位的考虑;离散傅里叶变换的主要性质;离散傅里叶变换信号处理。
4、拉普拉斯变换:拉普拉斯变换在微分方程中的应用;s平面;电路分析;模拟滤波器设计。
5、z变换和数字滤波器设计:定义和特性;数字滤波器、图表和z传递函数;使用极点-零点位置设计滤波器;FIR和IIR滤波器。
6、信号采样:采样过程;信号数字化;模数转换和数模转换原理;系统中的ADC和DAC。
7、FIR滤波器的设计:窗口法;相位线性;频率采样法;FIR设计软件;反滤波和信号重建。
8、IIR滤波器的设计:双线性Z变换;BZT和二阶无源系统;数字Butterworth和Chebyshev IIR滤波器;极点置零重温;双曲算法设计策略;IIR响应的FIR表达式。
9、自适应滤波器:自适应FIR滤波器的简要理论;最小均方(LMS)自适应FIR算法;在系统建模中使用自适应滤波器;用于消除噪声的延迟(单)输入自适应LMS滤波器;真正的(双输入)自适应LMS滤波器。
10、实时DSp:DSp563xx设计。系统结构;汇编代码编程;实时系统设计;外设接口;实时FIR、IIR和自适应滤波器。
11、音频应用中的DSp:混响、均衡和弦乐合成。
二、数字信号处理复习目标
1、展示对DSp基本原理的掌握和详细知识,了解各种基本方程的运行和构造。
2、认识数字信号处理中的各类问题,并决定解决这些问题的适当方法。
3、使用个人电脑和专用DSp硬件对离线和实时DSp算法进行编码和测试。
4、能从系统层面设计用于实时使用的完整DSp工程解决方案(硬件和软件规范)。
5、使用基于Eclipse的开发和调试框架。
总的来说,曼彻斯特大学EEE专业的考试复习需要制定合理的计划,注重课堂笔记的整理,以及相关题目的练习。此外,你还可以利用在线学习资源,了解考试形式和要求,并保持积极的心态。若你在曼彻斯特大学考试复习的过程中遇到难题或者不明确的地方,直接联系我们即可,我们会为你提供更加有针对性的曼彻斯特大学考试辅导。
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