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随机数字信号处理学习心得

第一篇：随机数字信号处理学习心得《随机数字信号处理》学习心得姓名：吴迪学号：2010522039专业：通信与信息系统随机数字信号处理是由多种学科知识交叉渗透形成的,在通信、雷达、语音处理、图象处理、声学、地震学、地质勘探、气象学、遥感、生物医学工程、核工程、航天工程等领域中都离不开随机数字信号处理。随着计算机技术的进步,随机数字信号处理技术得到飞速发展。本门课主要研究了随机数字信号处理的两个主要问题：滤波器设计和频谱分析。在数字信号处理中,滤波技术占有极其重要的地位。数字滤波是语音和图像处理、模式识别、频谱分析等应用中的一个基本处理算法。但在许多应用场合,常常要处理一些无法预知的信号、噪声或时变信号,如果采用具有固定滤波系数的数字滤波器则无法实现最优滤波。在这种情况下,必须设计自适应滤波器,以使得滤波器的动态特性随着信号和噪声的变化而变化,以达到最优的滤波效果。自适应滤波器(AdaptiveFilter)是近几十年来发展起来的关于信号处理方法和技术的滤波器,其设计方法对滤波器的性能影响很大。自适应滤波器是相对固定滤波器而言的,它是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器。自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一,其中，两种最基本的线性滤波算法为：最小均方误差(LMS)算法和最小二乘(RLS)算法,由于LMS算法具有初始收敛速度较慢、执行稳定性差等缺点,本门课着重介绍了RLS算法。RLS算法的初始收敛速度比LMS算法快一个数量级,执行稳定性好。谱分析是随机数字信号处理另一重要内容，它在频域中研究信号的某些特性如幅值、能量或功率等随频率的分布。对通常的非时限信号做频谱分析,只能通过对其截取所获得的有限长度的样本来做计算,其结果是对其真实谱的近似即谱估计。现代谱估计算法除模型参量法之外,人们还提出了其它一些方法,如Capon最大似然谱估计算法、Pisarenk谐波分解法、MUSIC算法、ESPRIT算法等利用矩阵的特征分解来实现的谱估计方法。在实际的谱估计过程中,无论是从样本数据出发(直接法),或是由样本的自协方差函数出发(间接法),窗函数的引入都是不可避免的,因为数据样本的简单截取本身就意味着通过了矩形窗。窗效应在谱分析或谱估计中的影响表现在降低谱的频率分辨力和产生能量的泄漏。本门课介绍了短时傅里叶变换以及由此引申出的一系列谱分析方法，并经验证得到了很好的效果。综上所述，为我对本门课的理解和认知。通过本门课的学习，使我对随机数字信号处理的技术和方法有了进一步的了解，加深了对基本理论和概念的领悟程度，课程所涉及到的很多算法和思想对我个人的研究方向有很大的启发，我将继续钻研相关理论和算法，争取尽早与科研实际相结合，实现学有所用。最后，感谢老师孜孜不倦的讲解，为我们引入新的思想，帮助我们更快的成长。第二篇：数字信号处理学习心得数字信号处理学习心得XXX(XXX学院XXX班)一、课程认识和内容理解《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利用的一门科学，信息要用一定形式的信号来表示，才能被传输、处理、存储、显示和利用，可以说，信号是信息的表现形式。这学期数字信号处理所含有的具体内容如下：第一单元的课程我们深刻理解到时域离散信号和时域离散系统性质和特点；时域离散信号和时域离散系统时域分析方法；模拟信号的数字处理方法。第二单元的课程我们理解了时域离散信号（序列）的傅立叶变换，时域离散信号Z变换，时域离散系统的频域分析。第三单元的课程我们学习了离散傅立叶变换定义和性质，离散傅立叶变换应用——快速卷积，频谱分析。第四单元的课程我们重点理解基2FFT算法——时域抽取法﹑频域抽取法，FFT的编程方法，分裂基FFT算法。第五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图，无限脉冲响应基本网络结构，有限脉冲响应基本网络结构，时域离散系统状态变量分析法。第六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念，模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计，脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器，双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器，数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。第七单元的课程我们学习了线性相位有限脉冲响应（FIR）数字滤波器，窗函数法设计有限脉冲响应（FIR）数二、专业认识和未来规划通信工程是一门工程学科，主要是在掌握通信基