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课程目录
1.1 信号和数字信号
1.2.1 数字信号处理与应用（1）
1.2.2 数字信号处理与应用（2）
1.2.3 数字信号处理与应用（3）
1.3 从一个例子了解课程概貌
2.1 离散时间信号的时域表示
2.2 序列运算
2.3 有限长序列运算
2.4 序列的分类
2.5 典型序列
3.1 连续时间傅里叶变换复习
3.2 离散时间傅里叶变换（DTFT）
3.3 离散时间傅里叶变换定理
4.1 采样的时域分析
4.2 采样的频域分析以及采样定理
4.3 模拟信号的恢复
5.1 z变换概述
5.2 z变换的收敛域
5.3 有理z变换和收敛域
5.4 z变换的常用性质
5.5 逆z变换
6.1 离散时间系统举例
6.2 离散时间系统的分类
6.3 LTI离散时间系统的时域表示
6.4 稳定性和因果性的时域表示
7.1 LTI离散时间系统的Z域表示
7.2 稳定性和因果性的Z域表示
7.3 LTI离散时间系统的频域表示
7.4 频率响应计算的几何解释及几何作图法
7.5 LTI离散时间系统中的滤波概念
8.1 离散傅里叶级数（DFS）及性质
8.2 离散傅里叶变换（DFT）定义及其性质
8.3 z变换和拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
8.4 用DFT进行连续信号的频谱分析
8.5 圆周移位和圆周卷积
8.6 线性卷积、周期卷积和圆周（循环）卷积之间的关系
9.1 FFT应用和算法简介
9.2.1 时间抽取基二FFT（DIT）算法（1）
9.2.2 时间抽取基二FFT（DIT）算法（2）
9.2.3 时间抽取基二FFT（DIT）算法（3）
9.3.1 频率抽取基二FFT（DIF）算法（1）
9.3.2 频率抽取基二FFT（DIF）算法（2）
9.4 利用FFT计算IDFT
9.5 线性卷积的FFT实现
9.6 FFT计算相关函数
10.1 IIR数字滤波器的设计目标和指标
10.2 冲激响应不变法
10.3 双线性变换法
10.4 模拟滤波器的设计
10.5 由模拟低通滤波器出发设计数字低通、高通滤波器
10.6 由模拟低通滤波器出发设计数字带通、带阻滤波器
10.7 数字谱变换
10.8 基于MATLAB的滤波器设计
11.1 线性相位FIR数字滤波器（1）
11.2 线性相位FIR数字滤波器（2）
11.3 线性相位FIR数字滤波器（3）
12.1.1 窗口法设计线性相位的FIR数字滤波器（1）
12.1.2 窗口法设计线性相位的FIR数字滤波器（2）
12.2.1 频率采样法设计FIR数字滤波器（1）
12.2.2 频率采样法设计FIR数字滤波器（2）
13.1 数字滤波器的经典表示
13.2 FIR数字滤波器的基本结构
13.3 IIR数字滤波器的基本结构
13.4 基本结构的MATLAB实现
13.5.1 量化效应（1）
13.5.2 量化效应（2）
1.2.1 数字信号处理与应用（1）
1.2.2 数字信号处理与应用（2）
1.2.3 数字信号处理与应用（3）
1.3 从一个例子了解课程概貌
2.1 离散时间信号的时域表示
2.2 序列运算
2.3 有限长序列运算
2.4 序列的分类
2.5 典型序列
3.1 连续时间傅里叶变换复习
3.2 离散时间傅里叶变换（DTFT）
3.3 离散时间傅里叶变换定理
4.1 采样的时域分析
4.2 采样的频域分析以及采样定理
4.3 模拟信号的恢复
5.1 z变换概述
5.2 z变换的收敛域
5.3 有理z变换和收敛域
5.4 z变换的常用性质
5.5 逆z变换
6.1 离散时间系统举例
6.2 离散时间系统的分类
6.3 LTI离散时间系统的时域表示
6.4 稳定性和因果性的时域表示
7.1 LTI离散时间系统的Z域表示
7.2 稳定性和因果性的Z域表示
7.3 LTI离散时间系统的频域表示
7.4 频率响应计算的几何解释及几何作图法
7.5 LTI离散时间系统中的滤波概念
8.1 离散傅里叶级数（DFS）及性质
8.2 离散傅里叶变换（DFT）定义及其性质
8.3 z变换和拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
8.4 用DFT进行连续信号的频谱分析
8.5 圆周移位和圆周卷积
8.6 线性卷积、周期卷积和圆周（循环）卷积之间的关系
9.1 FFT应用和算法简介
9.2.1 时间抽取基二FFT（DIT）算法（1）
9.2.2 时间抽取基二FFT（DIT）算法（2）
9.2.3 时间抽取基二FFT（DIT）算法（3）
9.3.1 频率抽取基二FFT（DIF）算法（1）
9.3.2 频率抽取基二FFT（DIF）算法（2）
9.4 利用FFT计算IDFT
9.5 线性卷积的FFT实现
9.6 FFT计算相关函数
10.1 IIR数字滤波器的设计目标和指标
10.2 冲激响应不变法
10.3 双线性变换法
10.4 模拟滤波器的设计
10.5 由模拟低通滤波器出发设计数字低通、高通滤波器
10.6 由模拟低通滤波器出发设计数字带通、带阻滤波器
10.7 数字谱变换
10.8 基于MATLAB的滤波器设计
11.1 线性相位FIR数字滤波器（1）
11.2 线性相位FIR数字滤波器（2）
11.3 线性相位FIR数字滤波器（3）
12.1.1 窗口法设计线性相位的FIR数字滤波器（1）
12.1.2 窗口法设计线性相位的FIR数字滤波器（2）
12.2.1 频率采样法设计FIR数字滤波器（1）
12.2.2 频率采样法设计FIR数字滤波器（2）
13.1 数字滤波器的经典表示
13.2 FIR数字滤波器的基本结构
13.3 IIR数字滤波器的基本结构
13.4 基本结构的MATLAB实现
13.5.1 量化效应（1）
13.5.2 量化效应（2）
课程详情
通过学习本课程，学习者能够正确理解和掌握数字信号处理中的基本概念、重要原理和方法，学会用MATLAB软件实现信号处理算法，为学习相关后续课程和从事通信、信号与信息处理领域的研究与应用提供必要的理论基础。（南京邮电大学）
通过学习本课程，学习者能够正确理解和掌握数字信号处理中的基本概念、重要原理和方法，学会用MATLAB软件实现信号处理算法，为学习相关后续课程和从事通信、信号与信息处理领域的研究与应用提供必要的理论基础。（南京邮电大学）
通过学习本课程，学习者能够正确理解和掌握数字信号处理中的基本概念、重要原理和方法，学会用MATLAB软件实现信号处理算法，为学习相关后续课程和从事通信、信号与信息处理领域的研究与应用提供必要的理论基础。（南京邮电大学）
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