课程详细信息

课程代码 :
E032516
课程名称 :
信号处理与识别
课程英文名称 :
Signal Processing & Recognition
课程简称:
类型 :
院系
开课学期:
春季
学科/院系:
(032)电子信息与电气工程学院(自动化系)
课程学分:
2
是否跨学期 :
否
总学时:
36
实验课学时 :
讨论学时 :
周学时 :
课程性质 :
专业课
课程层次 :
专业学位课程
课程分类 :
课程类型 :
专业学位非学位课
考试方式:
上课方式:
课程教材语种类型:
授课语言类型:
成绩等级 :
通过不通过
是否绩点统计 :
否
开课状态 :
开课
任课老师:
课程简介 :
本课程从数字信号处理的基本原理回顾入手，系统地梳理数字信号处理中的概念、理论和方法，并结合实践中的具体问题深入讲解运用这些理论和方法解决问题的途径。第二部分是通过引入“自适应”的概念，全面讲述自适应信号处理的理论方法和研究思路，对若干常见的自适应系统进行深入的分析；第三部分概要讲述语音信号处理中的基本方法，着重讲述隐马尔科夫模型的概念、原理和方法，以及在语音识别中的应用；第四部分讲述分形于混沌的基本概念、典型分形信号处理的方法，以及分形理论在信号和图像压缩中的应用；第五部分讲述独立主元分析的理论方法和基本原理；第六部分结合生物信息学，讲述信号识别的基本方法和在生物信息处理技术中的应用。
课程英文简介:
In this lesson, the principals of digital signal processing are first reviewed, followed by discussing the basic concepts,theory and methodologies of digital signal processing in a systematic way and developing their solutions into real-world problems. In the seond part, the concept of adaptiveness is introduced and extended with a comprshensive discussion of the methodologies and research insights of adaptive signal processing and several canonical adapative systems. The third part briefly reviews some basical methods for signal processing, and focused on the concepts, principals and methodologies of Markov model as well as its application in the speech recognition. While the basic concepts of fractal and chaos, classical fractal signal processing methods and the application of the fractal in the signal and image compression are described in the fourth part, the fifth part presents the theory and principals of principal component analysis. Finally, the methodologies and applications relating to signal recognition in the bioinfomatics realm are discussed in the sixth part.
教学大纲:
1.数字信号处理概述与总结 （6 课时） 2.自适应信号处理 （6 课时） 3.分形信号处理与分形压缩 （6 课时） 4.语音处理，HMM与HMT建模原理 （6 课时） 5.盲信号处理简介 （6 课时） 6.生物信息学中的信息处理技术（6 课时）
教学进度:
1-3周. 数字信号处理概述与总结; 查阅相关参考书,了解概况与相关方法综述。 4-6周. 自适应信号处理; 要求掌握概念、公式推到、算法实现。 7-9周. 分形信号处理与分形压缩；要求掌握基本概念、相关算法实现。 10-12周. 语音处理，HMM与HMT建模原理；要求掌握基本概念、相关算法实现。 13-15周. 盲信号处理简介；要求掌握基本概念、相关算法实现。 16-18周. 生物信息学中的信息处理技术；要求掌握基本概念、相关算法实现。
考试大纲:
1. 课堂问题回答 占总成绩的 10% 2. 小作业 占总成绩的 30% 3. 大作业 占总成绩的 60%