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1、数字信号处理学习方法 数字信号处理估计是学习信息类课程最难的一门了很多人都感觉这门课程学习起来很吃力或者不知道学了以后如何用更多的是当时学习的时候感觉还行应付应付考试是没有问题的但是一个礼拜不看就忘的干干净净下面一起看看数字信号处理学习方法吧 我本科学习最认真的一门课就是这个了当时每次上课都做在第一排课前课后都仔细的预习复习当时我们选用的是华中科技大学的那本教材！实事求是的讲那本教程是比较简单的而且由于它有配套的习题答案所以当时我学的还是不错的当时老师讲授的方法也很特别就是在课堂上和大家一起推到公式如何想到FFT如何设计滤波器如何看待量化误差真的收益匪浅！ 但是到考研时我在看北理王世一老师出的
2、教程却是傻了眼这本书与其他教程比起来确实有难度但是这本书却是很多学校指定的参考书比如北京这边很多高校中科院系统这说明了这本书很有水平但是对入门级的学子来说不啻算是噩梦！幸而当时考研教程虽然难但是考研试题确是有章可循自己最后勉强过关 后来在实验室接触具体的工程我才感觉以前学到的那些东西简直就是小儿科看起来自己学到很多实际上自己根本不理解这也算一个老问题了大家都会说只有吧学到的东西付诸于实际自己才能更加深刻的了解这门学问而数字信号处理或者称为离散信号处理恰恰就是只用你用了你才会理解如果你不用光是拘泥于连续状态下公式的推导和理论的理解那么变到数字域时很容易被这里的坑坑洼洼绊倒最后搞的自己糊里糊涂的
3、首先必须搞明白的就是符号问题信号与系统中的符号有些和数字信号处理中用到的符号所表达的意思刚好相反这个我自己估计也就是老师的习惯问题但是对于学生可是苦大了这点要注意最重要的就是角频率和模拟频率数字频率这三个符号 其次是圆周卷积和线性卷积什么是线性卷积有没有深刻的想过这个问题我理解的就是线性卷积就是系统的零状态响应但是为啥信号进入系统后出来的信号长度确变长了呢从物理上解释：实际上的系统总是有储能的存在迟滞效应虽然信号完全通过了但是系统仍然会有输出如果是全通系统（实际上就是一个冲激函数）则卷积后不会存在长度拉长的现象从系统角度来理解信号通过任何实际上的系统都等于被滤波了因为系统长度是有限的啊既然滤波
4、了那么有一部分频率分量就丢失了频率上变窄不就是时域上变宽嘛所以卷积后信号拉长！ 线性卷积是实际系统中需要得到的结果那么为啥提出来圆周卷积呢还是从实际上来理解送入系统的信号总是时限离散的也就是长度有限可以理解为非周期的那么非周期离散的信号频域上就是连续的周期的！那么计算机处理周期的还好但是能不能处理连续的呢显然不可以所以我们需要输入输出信号都是离散的周期的（这样只需要取它一段周期就行了）那么我们就得把输入信号看成是一个周期的信号这一点很好理解虽然不是但是我们把它假设是这样的然后利于在计算机上实现！ 线性卷积在信号比较长的时候难于运算这个时候出现了FFT快速算法所以我们提出周期卷积为了是利用FFT
5、算法来快速运算周期卷积在实际上是没有什么意义的就是一个算法的工具问题FFT也就是一个算法不是傅立叶变换的一种这个要注意了！ 第三是FFTFFT真的很经典大家一点要自己推导一下我保证每个学校的期末考试题都会出现这道题的 我们可以在matlab中认真体会FFT的优势和如果能利用c语言编译FFT程序那么你就能理解什么是原位运算了 说明：FFT输入输出点数是一样的有时你自己做仿真会感觉在matlab中好像可以不用满足这个要求但是一点要搞明白为什么！ 第四是滤波器设计这块确实比较难但是希望大家不要把他搞的太过于复杂因为我们实际用到时是不可能让我们一步步设计具体的滤波器的在matlab中一条语句就出来了！所以做仿真很重要需要搞明白的是各种滤波器各自的优缺点注意实际上用的多的是FIR想想为什么FIR的最大缺点运算量大现在是不是一个需要着重考虑的问题呢 滤波器这块完成基本上数字信号处理这块基本上本科阶段需要的就完成了至于谱估计和量化误差之类的本科阶段是不需要的大家也不必深究去
