研究生精品课建设进展情况及下一步实施方案.docx
浙江大学研究生课程教学大纲一、基本情况课程编号2423010开课（院）系航空航天学院开课学期冬学期中文课程名称现代信号处理导论授课语言中文英文课程名称Introduction to Modern Signal Processing任课教师1郁发新职称副教授工作证号0005268E-mail：fxyu联系电话13388428484任课教师2职称工作证号E-mail：联系电话任课教师3职称工作证号E-mail：联系电话课内总学时数 及其分配（1学 分16学时）32学时自学4学时讲课24学时讨论4学时实验其他学分数2考核方式提交课程设计报告二、课程内容 中文简介（不 少于300字）本课程包括以下2方面内容：一、现代信号处理导论1 .介绍现代信号处理在现代通信和信息处理中的重要地位和作用；2 .介绍现代信号处理研究的领域：识别和建模。二、现代信号处理关键算法和应用主要包括：1 .噪声和失真介绍；2 .概率建模和平稳信号处理理论；3 .贝叶斯估计和识别；4 .非平稳信号的隐式马尔科夫建模；5 .维纳滤波；6 .自适应卡尔曼滤波；7 .线性预测和子带线性预测建模；8 .频率分析和功率谱估计；9 .未知样本序列插值；10 .脉冲干扰建模、检测和剔除；11 .自适应回声对消；12 .盲卷积和通道均衡.三、课程内容 外文简介This course aims to introduce the modern signal processing technologies to enable graduate students with abilities to engage in multidisciplinary signal processing. The main contents include:1. Signal processing theory plays an increasingly central role in the development of modem telecommunication and information processing systems, and has a wide range of applications in multimedia technology, audio-visual signal processing, cellular mobile communication, adaptive network management, radar systems, pattern analysis, medical signal processing, financial data forecasting, decision making systems, etc. The theory and application of signal processing is concerned with the identification, modeling and utilization of patterns and structures in signal process.2. The class provides an introduction to noise and distortion, probability models and stochastic signal processing, Bayesian estimation and classification, hidden Markov models, Wiener filter, adaptive KaIman filter, linear prediction and sub-band linear prediction models, frequency analysis and power spectrum estimation, interpolation of a sequence of unknown samples, the modeling, detection and remove of impulsive noise, echo cancellation and blind deconvolution and channel equalization.四、预备知识 或先修课程 要求应具备信号与系统等方面的预备知识五、教学目的 与要求（不少 于200字）本课程从系统、技术、应用三方面阐述现代信号处理，旨在引导学生利用现代信 号处理技术开展多学科工程设计。课程内容将涉及：贝叶斯估计和识别、非平稳信号 的隐式马尔科夫建模、维纳滤波、自适应卡尔曼滤波、线性预测和子带线性预测建模、 频率分析和功率谱估计、未知样本序列插值、脉冲干扰建模、检测和剔除、自适应回 声对消、盲卷积和通道均衡，提高学生在科学研究与工程设计中的应用现代信号处理 的能力。通过本课程的学习，期望学生能了解国内外最新的现代信号处理技术，为开展基 于现代信号处理的科学研究与工程设计提供基础。本课程不同于己经开设的以基础理 论为主的“数字信号处理”课程。六、教材或讲 义自组织讲义，参考“七”所列的参考书七、参考书目主要参考书：1. Barkat.M. Signal Detection and Estimation, Artech House, Norwood, MA, 1991.2. 奥本海姆，数字信号处理.3. Robert.M.G, Lee.D.D, An Introduction to Statistical Signal Processing.4. Saeed.V.V, Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction. John Wiley & Sons Ltd. 2000.八、教学日历（授课内容详细至二级标题，实验课、讨论课写出题目或主题）周次教学内容（包括课堂讲授、实验、讨论、考试等）备注1现代信号处理导论2贝叶斯估计和识别3非平稳信号的隐式马尔科夫建模、维纳滤波、4自适应卡尔曼滤波5线性预测和子带线性预测建模、频率分析和功率谱估计6未知样本序列插值、脉冲干扰建模、检测和剔除7自适应回声对消8盲卷积和通道均衡九、备注
