UniMate AI

ELEC3104

数字信号处理

6 学分难度

ELEC3104 是电子工程领域最核心的课程之一。课程涵盖了离散时间信号与系统、Z 变换、离散傅里叶变换 (DFT)、快速傅里叶变换 (FFT) 以及数字滤波器(FIR 和 IIR)的设计。学生将学习如何从频率域分析信号,处理多媒体数据,并在嵌入式处理器上实现实时滤波算法。它是 AI 语音识别、图像压缩和通信物理层的核心技术。

Syllabus

每周大纲

  1. 1

    离散时间信号与系统

    采样定理,线性时不变 (LTI) 系统性质

  2. 2

    Z 变换及其应用

    收敛域,逆变换,系统函数

  3. 3

    离散时间频率分析

    DTFT 原理,频率响应,相延迟

  4. 4

    离散傅里叶变换 (DFT)

    频谱采样,DFT 性质,圆形卷积

  5. 5

    快速傅里叶变换 (FFT)

    蝶形运算,基-2 算法复杂度优化

  6. 6

    灵活性周 (Flex Week)

    无新内容

  7. 7

    IIR 滤波器设计

    双线性变换法,常用模拟原型(巴特沃斯、切比雪夫)

  8. 8

    FIR 滤波器设计

    窗函数法,频率采样法,线性相位特性

  9. 9

    多率信号处理

    插值与抽取,多相分解初步

  10. 10

    DSP 应用与复习

    量化误差分析,定点运算挑战

Assessment

考核结构

Lab Quizzes

针对信号处理实验的知识点测验

20%

Week 10

DSP Project

使用 Matlab 或嵌入式平台实现的信号处理应用

30%

Week 9

Final ExamHurdle

综合算法与推导笔试

需达到 40% 分数

50%

Week 11

Assignments

作业详情

Implementation Project

设计并实现一个能够实时滤除语音中特定频率噪声的系统,并分析其计算开销

要求:需提供清晰的频谱对比图和性能指标

⏱ 预计 35 小时

From Seniors

学长留下的

基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。

学姐说

比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。

这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。

往年考点 / 踩坑

这门课暂无往年考点记录。

毕业生去向(整体)

下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。

统计自 313 份脱敏校友证言

Deloitte

6 位校友

岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer

Zerologix

4 位校友

岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer

Servian

4 位校友

岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant

关于这块数据,我们说实话

雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。

我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。