数字信号处理概念总结（精选6篇）

数字信号处理概念总结 第1篇

数字信号处理课程总结

信息09-1班 陈启祥 金三山 赵大鹏 刘恒

进入大三，各种专业课程的学习陆续展开，我们也在本学期进行了数字信号处理这门课程的学习。

作为信心工程专业的核心课程之一，数字信号处理的重要性是显而易见的。在近九周的学习过程中，我们学习了离散时间信号与系统的时域及频域分析、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、IIR及FIR数字滤波器的设计及结构等相关知识，并且在实验课上通过MATLAB进行了相关的探究与实践。总体来说，通过这一系列的学习与实践，我们对数字信号处理的有关知识和基础理论已经有了初步的认知与了解，这对于我们今后进一步的学习深造或参加实际工作都是重要的基础。

具体到这门课程的学习，应当说是有一定的难度的。课本所介绍的相关知识理论性很强，并且与差分方程、离散傅里叶级数、傅里叶变换、Z变换等数学工具联系十分紧密，所以要真正理解课本上的相关理论，除了认真聆听老师的讲解，还必须要花费大量时间仔细研读课本，并认真、独立地完成课后习题。总之，理论性强、不好理解是许多同学对数字信号处理这门课程的学习感受。

另外，必须要说MATLAB实验课程的开设是十分必要的。首先，MATLAB直观、简洁的操作界面对于我们真正理解课堂上学来的理论知识帮助很大；其次，运用MATLAB进行实践探究，也使我们真正意识到，在信息化的今天，研究数字信号离不开计算机及相关专业软件的帮助，计算机及软件技术的发展，是今日推动信息技术发展的核心动力；最后，作为信息工程专业的学生，在许多学习与实践领域需要运用MATLAB这样一个强大工具，MATLAB实验课程的开设，锻炼了我们的实践能力，也为我们今后在其他领域运用MATLAB打下了基础。

课程的结束、考试的结束不代表学习的结束，数字信号处理作为我们专业的基础之一，是不应当被我们抛之脑后的。

最后感谢老师这几周来的教诲与指导，谢谢老师！

2012年5月7日

数字信号处理概念总结 第2篇

有关通知

考试时间：2015-12-30（星期三）下午3：00---5：00 地点：3B215教室

第零章 绪论

主要掌握有关的基本基本概念：数字信号，数字信号处理，现代数字信号处理的主要内容，DSP应用实例与面临的挑战。 数字信号：时间和幅度均离散  数字信号处理：以一定目的通过数字运算的方式将数字信号从一种形式转换为另一种形式

 数字信号处理（I）：数字滤波和数字谱分析理论和算法---（确定信号）

 现代数字信号处理：自适应数字滤波和功率谱估计理论和算法---（非确定信号） 应用实例：视听数字化（CD,MP3,数字VIDEO等），数字广播，多媒体技术等  挑战：信号压缩、自适应信号处理---非平稳时变信号的处理、分类和识别 第一章 自适应滤波引言 一

线性滤波概念

理解滤波器的概念及线性滤波、最优滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波的概念  滤波器：一个器件（硬件或软件），它对混有噪声的数据序列过滤或估计，达到提取有用信号的目的。

 滤波：使用小于等于t的数据 => t时刻有用信息（因果）

平滑：使用小于等于t和大于等于t的数据=>t时刻有用信号（非因果） 预测：使用小于等于t的数据=>t+(0)时刻有用信息（因果）

 线性滤波：滤波器的输入（被滤波，平滑，预测的输出量）是其输入数据的线性加权。 最优滤波：指在已知输入信号的某些统计特性的条件下，滤波的结果是有用信号（被估计量，需提取的量）按某一准则的最优估计

 维纳滤波：在信号平稳，已知统计特性的先验知识下，采用最小均方误差准则的线性最优滤波

 卡尔曼滤波：信号非平稳，已知状态和观察方程的先验知识下，采用最小均方误差准则的线性最优滤波  自适应滤波：当滤波器的系数或参数可随新的数据获取而按某一预定准则而变化时，称之为自适应滤波

二

维纳滤波(Weiner Filtering)掌握：维纳滤波问题, Weiner-Hopf方程,FIR维纳滤波计算及其最小均方误差计算方法,掌握正交原理，去相关滤波的概念, 了解最优滤波与一般线性滤波的比较。 维纳滤波问题

y(n)：期望输出（参考信号）；x(n)：输入信号；e(n)误差信号

已知条件：y(n),x(n)是均值为0的平稳离散时间信号，二阶矩（自相关，互相关）已知，滤波器是线性的（FIR,IIR）

采用准则：最小均方误差（MMSE, Minimum Mean-Squared Error）

(n)]2}min JE(e2(n)]E{[y(n)y设计滤波器[求h(n)]使在最小均方误差意义下是最优滤波

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 Weiner-Hopf方程

Je[n]2E[e[n]]2E[e(n)x(ni)]0,j,n hihiE[e(n)x(nj)]0,j,n

E[y(n)x(nj)hix(ni)x(nj)]0

i定义：

则Weiner-Hopf方程为：

rc(j)hir(ji),j

i 正交原理：

线性最优滤波（维纳滤波）的充要条件是滤波器的输出（参考信号即期望信号的估计）与误差（估计与参考信号的差）正交  去相关：

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由正交原理：e(n)是y(n)中与X（n）不相关的部分

(n)是y(n)中与X（n）相关的部分 但y结论：e(n)作为输出时的维纳滤波（最优线性滤波），则是从y（n）中移掉和输入X(n)(n)，输出y（n）中与X(n)不相关的部分 相关的部分y 维纳滤波与一般滤波的比较

滤波器与信号和噪声的比值有关

三 卡尔曼滤波(Kalman Filtering)（做题）

了解卡尔曼滤波和维纳滤波的关系与区别及标量卡尔曼滤波.四 自适应滤波(Adaptive Filtering)掌握自适应滤波定义,原理框图,分类,自适应滤波算法选用的考虑因素。 自适应滤波：当滤波器的系数或参数可随新的数据获取而按某一预定准则而变化时，称之为自适应滤波  原理框图

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 分类：采用不同的分类方式有不同的分类

 最优准则

1.Least Mean Square(LMS)，最小均方误差 2.Least Absolute Value（LAV），最小绝对值误差 3.Least Square（LS），最小二乘方（平方）误差  系数修正算法

1.梯度算法 2.符号算法 3.递推算法  可编程滤波器结构

1.IIR：直接性，级联型，并联型

2.FIR：直接性，级联型，Lattice结构  被处理信号类型

1.一维或多维 2.实信号或复信号

五 自适应滤波应用

了解自适应滤波应用的四种应用类别：系统辨识（估计一个不知的系统）, 自适应逆滤波系统（恢复原信号，消除码间串扰等）,自适用噪音抵消, 自适用谱线增强（窄带信号提取）。掌握并能理解其中的应用原理，在实用中参考信号的获取。

第二章 LMS自适应滤波 一 LMS算法

了解性能误差曲面,从梯度算法的角度掌握LMS算法的原理,LMS算法公式,直接实现结构。

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二 LMS算法稳定性分析

了解均值收敛分析和均方收敛条件的意义和过程,掌握均值收敛条件和均方收敛条件、均方收敛时的最小误差和超量误差。

 均值收敛：系数H(n)的均值收敛到维纳最优解Hopt

 条件：1k1,for all k即02/max  均方收敛：军方误差J(n)的均值收敛到一个最小值

 条件：02i0N1，平稳输入有Tr(R)ii0N1i2，条件变为：Nr(0)Nx02 2Nx 超量误差：J()Jmin/(12i)Jmin/(1i0N122Nx)， 误差：Jex()J()JminJminNx/(12222Nx)

三 LMS算法性能分析

掌握均值收敛和均方收敛下的时间常数计算方法, 均方收敛下的失调的计算方法,了解

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自适应步长、滤波器长度、和信号特性(相关阵的特征值)对LMS算法性能的影响。

J(n)Jmine[J(0)Jmin]

n

均值收敛：k111，均方收敛：k

ln(1k)ln(12k)2k6

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 失调：Madj J()J()12，均方收敛：Madj 1NxJminJmin1N22x2

采用小的值，自适应较慢，时间常数较大，相应收敛后的均方误差要小，需要较大量的数据来完成自适应过程

当较大时，自适应算法相对较快，代价是增加了收敛后的平均超量误差，需要较少量的数据来完成自适应过程

因此的倒数可以被看成是LMS算法的Memory长度  N 由于算法均方收敛条件0越小 

2，所以均方收敛特性与N有关，N越大收敛误差2Nxi

当输入的相关阵R的特征值比较分散时，LMS算法的超量均方误差主要由最大特征值决定。而权系数适量均值收敛到Hopt所需的时间受最小特征值的限制。在特征值很分散（输入相关阵是病态的）时，LMS算法的收敛较慢 四 LMS算法变形

掌握加洩放因子,符号算法归一化LMS算法的公式和原理, 各种变形针对解决的问题.了解跟踪误差的概念. 泄放因子

 解决问题：输入信号消失时，递推式中系数被锁死在那，这时最后让返回到0，以便下一次重新递归，从而有个稳定的行为

 公式：H(n1)(1)H(n)e(n1)X(n1),01  原理：。。H[R减小输出误差功率  符号算法

2 解决问题：信号非平稳，尚需估计x

IN]1ryx，对处理非平稳信号有用，适当选择泄放因子可 公式：H(n1)H(n)sign[e(n1)]sign[X(n1)] 近似：H(n1)H(n) 跟踪误差

非平稳信号，由于Hopt是时变的，未知的，故系数误差矢量：

1exe(n1)X(n1)

C(n)H(n)Hopt(n){H(n)E[H(n)]}{E[H(n)]Hopt(n)}

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其中：

C1(n)H(n)E[H(n)]是梯度失调引起，相对于权系数矢量噪声，即失调误差

C2(n)E[H(n)]Hopt(n)是跟踪误差，由于自适应过程的滞后引起，称为权系数矢量滞后误差

五 级联型FIR梯度自适应滤波器和IIR梯度自适应滤波器

掌握算法原理, 不要求计算.<<数字信号处理II>>复习提纲（LX整理）

即用Z变换求原值的积分求导，确定迭代方向

第三章 线性预测误差滤波

一 掌握线性预测误差滤波的定义和性质(与信号模型间的关系, 最小相位特性,可预测信号) 线性预测误差滤波定义：

给定一组过去的样本值：x(n1),x(n2),...m,x(nN)

ˆ(n)预测现在或将来值：x(n)x如果预测值是过去值的线性组合：

ˆ(n)aix(ni)xi1N 即为线性预测，ai为预测系数

ˆ(n)x(n)预测误差：e(n)x(n)xax(ni)，新息

ii1N

 性质

 与信号模型关系：最小均方误差特性=》

预测误差序列e(n)是一个白噪声（新息），白化处理

 最小相位特性

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线性预测误差滤波器A(z)是最小相位的；即其全部零极点在Z平面的单位圆内。 可预测信号

二 掌握正向和反向预测误差的概念, 正向和反向预测误差的关系 , 反向预测误差的性质. 定义

ˆ(n)x(n) 正向预测误差：ea(n)x(n)xax(ni)

ii1Nˆ(nN)x(nN) 反向预测误差：eb(n)x(nN)xbx(nNi)

ii1N物理意义

1.反向预测误差可看成是正向预测时最旧数据丢失所引起的损失 2.反向预测误差反应信号在反向时间上的相关性

 关系

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对于平稳的输入信号讲，正反向预测误差功率相同，系数也相同，但排列次序是相反的，因此从理论上讲，线性预测误差分析可以从正向来完成，也可以从反向来完成，但是涉及非平稳时，或在过渡区（RN1可能会不同），差别就会显现出来

当R阵被估计出来后，最后的性能是组合这两种方法  反向预测性质

 反向预测误差滤波器是最大相位的

 各阶反向预测误差提供一组不相关的信号，即不同阶反向预测误差构成一组正交序列，可作为信号空间的一组正交基

三 掌握阶次叠代关系----Livinson-Dubin算法.（做题）

四 掌握Lattice预测误差滤波器的结构, 反射系数的性质, Lattice法求解反射系数(Burg法). 反射系数的性质

 kj系数代表了归一化的正反向预测误差的互相关，常称作PARCOR（Partial Correlation），从波传播角度看，kj反映第j阶斜格网络处的反射，故也称作反射系数。

N1N1kNE[ea(n)eb(n1)]/EN1

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 kj1,1jp是线性预测误差滤波器为因果最小相位的充分必要条件

 FIR结构的{aj}和{kj}有一一对应的关系

 Burg法求反射系数：

五 掌握FIR梯度自适应预测器、Lattice梯度自适应预测误差滤波器的原理和计算方法, 了解IIR梯度自适应预测器的原理. FIR:

 Lattice梯度自适应预测误差滤波器：

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 IIR梯度自适应

第四章 短时付里叶分析

一

理解时频分析概念,了解付里叶变换的时频分析特性

 信号的时频分析：同时具有时间和频率分辨能力的信号信号分析方法  傅里叶变换

 优点：精确的频率分辨能力  缺点

用傅里叶变换提取信号的频谱需要利用信号的全部时域信息

傅里叶变换没有反应出信号的非平稳特性，事实上，非平稳信号的频率成分是随时间变化的，故傅里叶变换没有时间分辨能力

傅里叶变换的积分作用平滑了非平稳信号的突变成分

二

理解短时付里叶分析定义、两种解释、性质、时频分析特性  短时傅里叶分析STFT(Short time fourier transform)定义

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 两种解释：

1.n固定时，离散时间FT或DFT2.w或k固定时，为滤波

DTFT如下：  低通：（w(n)频谱没变，故为低通），求复数结果简单

 带通：（w(n)频谱平移了w，故为带通），求幅度简单

 性质：（FT角度利用FT性质即可，Filter角度，从系统来分析）

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注意：离散时间STFT反变换一定存在，形式不同（主要由于w(n)选取的任意性。离散STFT反变换不一定存在，当频率采样间隔：

2w(n)的带宽B时，将导致部分信号N频谱被w的频谱给滤掉了，信息丢失，所以一定要让w的频谱在采样过程中混叠。 时频分析特性

由于DtDw（Heisenberg测不准原理），窗口傅里叶变换对信号的时间定位和频率定位能力是矛盾的。

三

掌握离散短时付里叶分析反变换FBS 法、OLA法 1215

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 FBS（Filter Bank Summation）：滤波器组求和法

 离散时间STFT的反变换

1jwjwnx(n)X(e)edw n2w(0) 离散STFT的反变换

22jkjkn1N1Ny(n)Xn(e)eN，当 Nw(0)k0（跟OFDM挺像的）

 OLA法

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第五章 现代谱估计

一

掌握有关基本概念: 功率谱密度定义，功率谱估计中的问题及谱估计方法分类  定义（公式中上标错了，正无穷，自相关的离散时间傅里叶变换，偶函数）

 功率谱估计中的问题：

给定一个随机过程的一个实现中的有限长度数据

x(0),x(1),...,x(N1)来估计：Sx(ejw)

 谱估计方法

 参数性质

非参数法谱估计：周期图法、自相关法、平滑周期图法、最小方差法

参数法估计：时间序列模型，最大熵谱估计法  线性性质

线性谱分析法（经典谱估计）

非线性谱分析法（现代谱估计）

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二

了解传统功率谱估计(非参数谱估计)方法的原理和算法,主要存在的问题和原因  传统功率谱估计

 间接法（自相关法）：搞自相关，进行变换  直接法（周期图法）：单独变换，模平方 平均周期图法：分段直接法，求均值 平滑周期图法：加窗直接法  问题：

 经典谱估计方法的缺点

有偏估计：经典谱估计方法无法进一步提高分辨率，存在较严重的旁瓣“泄露”现象。

方差很大：估计的方差随着采样数目N的增大基本上不减小

经典谱估计得到的功率谱密度不是一致性估计

在采样数目N有限的条件下，经典谱估计方法无法较好地调和估计偏差和方差的矛盾。

 产生经典谱估计方法缺点的原因分析

数据长度有限时造成分辨率低和旁瓣“泄露”的根本原因

经典谱估计都仅是对数据的“简单”利用，没有像办法挖掘并利用数据间内在的规律性。

三

理解最大熵谱估计原理，最大熵自相关外推原理，最大熵谱估计的解

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小子！，做题吧！！

四

理解参数模型法谱估计的步骤,三种模型及其之间的关系；AR模型谱估计的解(Yule-Walker方程), AR模型谱估计的性质。了解MA和ARMA模型谱估计的解的方法和性质. 参数模型法谱估计的步骤

1)选择模型

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2)由有限个观察数据估计模型的参数

3)由估计得到的模型参数代入模型计算功率谱

 白噪声经过模型得到估计信号

 AR模型，全极点模型，自回归模型  MA模型，全零点模型，滑动平均模型  ARMA模型，自回归滑动平均模型  三种模型关系

 AR，MA模型是ARMA模型的特例  AR参数估计容易一些

 Kolomogorov定理：任何ARMA(p，q)过程或者MA(q)都能用无限阶的AR(p)[p=无穷大]过程表示

 任何一ARMA(p,q)过程，或者AR(p)过程也能用无限阶的MA(q)[q=无穷大]过程表示



 AR谱估计的性质

1)根据Yule-Walker方程，AR谱估计隐含了对自相关函数值进行外推 2)相当于对随机时间序列以最大熵准则外推后估计信号的功率谱

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3)AR功率谱估计和对随机事件序列以最佳线性预测外推后估计信号的功率谱密度等价

4)AR谱估计相当于最佳白化处理  MA模型和传统自相关法谱估计等价  ARMA模型

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五 白噪声中正弦波频率的估计 理解：白噪声中正弦波频率的估计问题和定义、白噪声中正弦波序列的性质、基于一般谱估计的方法的白噪声中正弦波频率的估计、基于最大似然法的白噪声中正弦波频率的估计；掌握基于特征分解（信号子空间，噪声子空间）的白噪声中正弦波频率的估计原理和方法。（做题解决）第六章 同态信号处理

一 理解同态概念,掌握广义叠加原理, 同态系统概念, 同态系统的规范形式

 同态：假设M，M′是两个乘集，也就是说M和M′是两个各具有一个闭合的结合法（一般写成乘法）的代数系，σ是M射到M′的映射，并且任意两个元的乘积的像是这两个元的像的乘积，即对于M中任意两个元a,b,满足σ（a·b）=σ（a）·σ（b）；也就是说，当a→σ（a），b→σ（b）时，a·b→σ（a·b），那么这映射σ就叫做M到M′上的同态。实际上这个概念就是把同构概念中的双射改成了一般的映射。如果σ是M射到M′内的映射，则称σ是M到M′内的同态；如果σ是M射到M′上的映射，则称σ是M到M′上的同态，此时又称M和M′同态  广义叠加原理：（可拆分，似线性）

 同态系统：满足广义叠加原理的系统，即为同态系统

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 同态系统规范形式：

二 了解乘法同态系统的规范形式实现原理和框图

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三 掌握卷积同态系统规范形式实现原理和框图

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四 掌握复倒谱的定义与性质和四种计算方法(按复倒谱定义计算;复对数求导数计算方法；最小相位序列的复倒谱的计算;递推计算方法) 定义：

 性质

1)若x(n)为实序列，x(n)也是实序列 2)若x(n)为最小相位序列，x(n)为因果序列 3)若x(n)为最大相位序列，x(n)为非因果序列

4)即使x(n)为有限长的时间序列，x(n)也总是无限长的时间序列 ，,，<<数字信号处理II>>复习提纲（LX整理）

5)复倒谱的衰减速度很快，至少是以1/n的速度衰减

6)间隔为Np的冲激序列的复倒谱仍然是一个间隔为Np的冲激序列（回音抵消时利用带阻滤波可以滤掉）

 计算方法

 按定义计算： 复对数求导法计算

 最小相位序列

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 递推算法

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第七章 最小二乘自适应滤波

一 掌握以下概念：线性LS估计问题，正交原理，正则方程

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二 理解标准RLS自适应滤波器算法原理，存在的问题（将x自相关展开）

三 理解:最小二乘滤波器的矢量空间分析、投影矩阵和正交投影矩阵,时间更新，角参量的物理意义。

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线性最优时，输入信号里面与参考信号有关的信息全部被提取了，参考信号与估计信号的差已经不在输入信号空间里面，没法消除了，即正交。 投影矩阵：

 正交投影矩阵：

 时间更新

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（新息与误差空间的夹角）四．了解:正向预测和后向预测误差滤波的矢量空间分析，LS准则下的预测误差滤波器的格形结构，最小二乘格形（LSL）自适应算法。 矢量空间分析：矩阵代替相关矩阵，投影之  结构：

 算法（做题）

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五．了解快速横向滤波（FTF）自适应算法的算法原理，横向滤波算子，增益滤波器的概念。 涉及4个横向滤波器

 最小二乘横向滤波器（参考投影得系统） 前向预测误差滤波器（输入投影得AR系统）

 后向预测误差滤波器（输入投影加变换得MA系统） 增益滤波器（新息在原信号空间投影） 算子：

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下表表示最后一行的起始和结束下标，如：

 增益滤波器：

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“数字发行权”概念辨析 第3篇

一、数字发行权概念的现实基础

就既有论述和基本语义而言, “数字发行权”概念直接建立在传统“发行权”的基础上, 或者说, 是发行权在数字领域的延伸, 因而, 它主要对应于传统发行模式的数字化转型, 反映出版物数字化复制、流通等过程中的利益关系与权利诉求, 也可描述发售软件等新型数字产品的权利。

虽然将“数字发行权”作为既定词语加以运用的情况还不是很多, 但从出版业实践与著作权法律体系的现状来看, 这一概念有其存在的合理性——实际上, 目前关于“数字环境下的发行权”或“网络出版中的发行权”等议题的探讨, 最终指向的都是这个概念。

一方面, 数字出版的繁荣与内容产品流通模式的变化, 使数字发行日渐成为一种独立的、不可忽视的社会现象。据统计, 全球娱乐和媒体产业的规模在2016年将达到2万亿美元, 其中“数字内容带来大部分的增长”[3]。在我国, 不仅电子书的阅读率逐年增长, 而且从更广阔的视野来看, 包括在线阅读、手机阅读、平板电脑阅读、光盘阅读等在内的数字化阅读的接触率已高达64.0%。[4]当前, 出版单位大多已卷入数字化传播的时代浪潮中, 数字出版物的制作与营销受到越来越多的关注。因而, 作为对内容产品数字化传播的一种概括, 数字发行的覆盖面和影响力已然呈现出一定的显著性。从知识产权保护的角度来说, 对于这一作品传播活动, 理应有相应的法律规定予以调节和保护。

另一方面, 我国现行《著作权法》的表述在适用于数字发行时, 似乎又缺乏针对性, 甚至还存在一定的模糊。首先, 《著作权法》在“发行权”的界定上并未排斥数字化的“作品的原件或者复制件”, 也未对“出售或者赠予”的具体形式 (实体性或数字化的) 做出明确描述。因此, 对于涵括数字内容产品复制、交易、流转的数字发行活动, 沿用发行权理念并无特殊障碍。其次, 当前的学术研究与司法实践更倾向于以“信息网络传播权”来对应数字内容传播[5], 但实际上, 信息网络传播权的界定又并非专指基于数字技术的现代互联网传播, 因为“有线或者无线方式”的表述还可以包括以模拟信号为媒介的传统电信网络。而且, 正如有研究者所指出的, 信息网络传播权不能很好地涵盖存在“所有权”转让的传播活动[6], 所以它可能无法有效调节某些特定类型的数字发行活动。那么, 究竟应以怎样的权利认识来应对不断发展的数字发行呢?某种程度上, “数字发行权”的提出就是解决这一问题的备选答案之一。

所以, “数字发行权”概念有其现实基础与特定意义。它既有针对性地确认了传统出版发行活动在数字化转型过程中的权利延伸, 也能一定程度地化解现行《著作权法》规定在作品数字化传播方面的一些含混与尴尬, 因而, 对于保护数字出版发行单位的利益、规范新媒体环境下的传播秩序是有一定价值的。

二、数字发行权与信息网络传播权的区别

无论是理论思辨还是现实倾向, 数字发行权都可以归入宽泛的“网络传播”范畴, 因而强调这一概念的合理性与存在意义, 关键在于明确它与“信息网络发行权”的分野。毕竟, 现实中“信息网络传播权”被更多地援用于作品的数字化传播。

(一) 数字发行权与信息网络传播权对应于不同类型的传播关系

在传播学理论中, 从内容的“存储控制”与“接触控制”两个维度出发, 传播关系被区分为四种, 如下表所示。[7]

传统出版业, 尤其是图书、报刊等的出版, 带有典型的“训示型”特征;而相应的发行活动在向数字化转型时, 也明显地继承了这种属性。例如, 报纸向订户的电子邮箱发送电子报, 出版商向特定的电子阅读器或存储介质出售内容文档、向付费用户发送E-book或其他内容产品时, 媒介一方居于中心地位, 它们不仅掌握内容资源, 而且也决定了受众获取内容的时间范畴、方式设定、主题选择等。这种传播关系之下, 在信息接触时间、接触方式等方面, 出版发行方有着较强的发言权和主导性。而基于现有法律界定和使用习惯, 数字发行权的概念更有针对性地反映了传统发行关系在数字领域和虚拟空间的再现, 因而也更切合这种训示型数字传播模式。

相比之下, 信息网络传播权更多地反映了“咨询型”的传播关系。《著作权法》界定信息网络传播权时, 明确提及“使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品”;所谓“个人选定”, 即强调接受者在作品接触过程中的主导地位。因而, 信息网络传播权所对应的传播关系中, 媒介一方仅提供内容及其存储空间, 并表达出传播意愿;至于在何时何地、以何种方式接触内容, 则由受众一方掌控主动权, 由此形成“存储—访问”的传播模式。

(二) 数字发行权与信息网络传播权对应于不同层面的“作品”

细究《著作权法》的规定可以发现, 发行权与信息网络传播权所指向的“传播物”是有区别的。前者强调提供“作品的原件或者复制件”, 突出了“件”这一因素;后者则始终表述为“作品”的提供与获取。从纯粹的作品到可以出售或赠予的“件”, 体现了作者的精神创造之外的劳动过程 (虽然在规模、复杂程度等方面可能有较大的区别) , 意味着某种生产工作的存在。因此, 发行权对应的主要是“产品”的传播, 而信息网络传播权则针对笼统的“作品”传播, 且更倾向于“内容”的传播。

诚然, 在数字技术条件下, 各类型出版物的实体性被消解, 但生产因素并未消失。如电子书虽然是数字内容, 但适应Kindle的mobi格式与适应i Pad的epub格式就需要借助技术加工来完成区分。尤为重要的是, 在数字出版中编辑工作依然存在, 并发挥着关键作用, 这意味着, 出版业提供的数字产品实际上是作者创作与编辑人、出版人劳动相结合的共同成果。所以, 即便是摆脱了物质外壳, 数字出版物的“产品性”特质也不会被彻底抹去。而且, 产品是与“所有权”相关联的, 发行作为一种所有权让渡的行为[8], 必然要针对产品层面。因为纯粹内容的归属是作者的精神权利, 在著作权法律体系下是无法转让的。

在这个意义上, 基于产品属性的、伴有产权让渡的数字内容传播活动, 更适宜以数字发行权来加以调节;如果笼统地援用信息网络传播权, 则针对性不强, 有可能混淆单纯的内容分享与带有转让性质的网络发行。

(三) 数字发行权与信息网络传播权对应于不同性质的数字化复制

复制是发行活动的基础, 也是提供内容的前提条件。在数字技术条件下, 复制行为变得异常便捷与普遍。就计算机工作原理而言, 无论是在线浏览还是本机读取, 每一次内容接触都要伴随着某种类型的复制操作。

基于上文结论, 数字发行权与信息网络传播权所指向的作品复制过程, 实际上是存在细微差异的——并非技术上的不同, 而是性质上的区别。在数字发行权所对应的传播关系和作品提供过程中, 数字化复制的性质表现为:第一, 复制以生产数字产品为目的, 服务于进一步传播的意图;第二, 传播主体 (即发行方) 主导复制行为;第三, 复制工作的主导者与内容的阅读者并非同一主体。而信息网络传播权对应的“存储—访问”模式下:第一, 复制行为以获取内容为主要目的, 服务于自身阅读;第二, 复制行为的实现取决于接收方的访问操作, 即在内容获取者的主导下实现;第三, 复制行为的主导者与内容的阅读者往往是统一的。

综上, 作品的数字化传播模式并非完全相同, 在传播关系、利益关系和法理关系等方面有进一步区分的空间与可能性。单纯以信息网络传播权来调节数字发行中的权利关系, 或许不能很好地适应实际情况, 因而, 有必要引入数字发行权加以补充。它适应了传统发行与纯粹的新型网络传播之间的过渡区间, 能够更有针对性地协调关系和解决问题。

三、辨析数字发行权概念的意义

辨析“数字发行权”的目的, 并非一定要确立新的名词或新的概念, 其意义更多在于探讨著作权法律体系与不断发展的数字化传播之间的适应程度, 完善知识产权保护制度;同时, 也有助于发现数字化传播宏观系统下的细部差异与具体特征, 从而开拓思路, 促进出版经营。

(一) 提升著作权保护的针对性, 维护数字发行的长远利益

如前文所述, 在现行《著作权法》及其实施体系中, 发行权与信息网络传播权都有可能被用来解决数字发行方面的问题;而就整体倾向而言, 由于《信息网络传播权保护条例》等法规的颁布以及权利界定上的“宏阔性”, 信息网络传播权得到越来越多的应用, 甚至有论者将数字版权完全等同于信息网络传播权。

目前状况下, 这种处理方式尚可发挥作用。但必须注意, 近年来要求在我国明确“权利用尽”原则, 以推动数字出版物二手交易、促进数字作品流转的呼声越来越高。而一旦权利用尽原则付诸实施, 单纯以信息网络传播权调节数字发行的做法将导致正规出版机构网络权益的全面崩溃。因为在不区分数字发行权与信息网络传播权的情况下, 即只承认信息网络传播权对数字化传播的效力时, 数字出版物的交易完成后, 出版者掌控交易标的物的权利“用尽”, 无法约束购买者的后续处置行为;而购买者完全可以将获得的数字出版物上传至网络平台, 实现公开传播。在权利用尽原则下, 只要购买者没有不当的复制行为 (使用的就是由出版者交付的数字产品) , 就能够合法地使作品通过网络以单点储存产品、公开访问内容的模式广泛传播, 为其他人所接触。这将导致出版者的发行利益面临重大损失。

若对数字发行权与信息网络传播权加以区分, 这种损失即可避免。因为权利用尽原则又称首次销售原则, 典型地针对发行活动;即便著作权法律体系明确支持该原则, 购买者所能支配的也仅是其所获取的单一数字产品的出售或赠予。信息网络传播权作为另一种版权权利, 不受该原则制约;若进一步强调信息网络传播权可适用于非产品层面的特点, 则这一权利更是不存在“用尽”的问题。所以, 数字产品的购买者不能在合理使用范畴之外无授权地进行内容的“点—面”式网络传播。此时, 出版者的权益自然得到了更多的保护。

当然, 就立法实践而言, 也应着眼于社会传播环境的发展变化, 在法律修订时进一步完善条文。我们认为:第一, 有必要同时保留发行权与信息网络传播权;第二, 在发行权中明确囊括数字化原件与复制件的出售或赠予;第三, 进一步细化信息网络传播权, 将其界定为发行活动以外的内容传播权利, 这既有利于版权保护, 又不至于妨碍正常的数字产品二手交易及合理的精神成果扩散。

(二) 提示出版机构充分利用数字版权, 实现多元化传播

在实践中, 由于不同类型出版物的网络利用方式与行业惯例存在差异, 出版机构利用数字版权时是各有侧重的。如图书出版往往重视产品整体层面的数字转化与销售, 如制作电子书进行发售等;而期刊出版则有解构整体、突出单篇的倾向, 更多依赖网络资源平台进行内容传播。

事实上, 无论是基于产品的网络发行, 还是解构产品的内容传播, 都可以被各类出版单位所利用。例如, 美国O’Reilly出版社与亚马逊书店、i Books书店等合作, 根据特定的格式要求制作并提供电子书产品;它又与培生集团共建Safari资源平台, 提供在线的内容阅读、课程教学、会议视频等服务, 包月用户可在自己选定的时间和地点随意访问。[9]其中, 前者是典型的数字产品发行, 体现了数字发行权的利用;而后者则是数字发行以外的内容传播, 更多反映了信息网络传播权的利用。这样的经验值得我们借鉴。如期刊的数字化传播可在继续依托资源平台的同时, 尝试制作整期刊物的电子文档, 借助电子书的发行渠道进行推广。这不仅是对传播渠道的拓展, 更有利于防范网络传播中期刊的“碎片化”, 进而确保和强化期刊整体的品牌认知。

从出版实践的角度讲, 辨析数字发行权及其与信息网络传播权的差异, 意在指出笼统的网络传播概念下存在着不同的传播模式。对于传统出版单位而言, 尤其有必要详加区分, 考虑到多种可能性, 充分利用知识产权保护法律体系所赋予的权利, 开发产品与内容的多种传播模式, 提升出版效益。

摘要：“数字发行权”并非既定的著作权概念, 但在研究中已为论者所提出。这一概念在当前的数字化传播中有其特定价值, 它既协调了数字发行领域“发行权”与“信息网络传播权”之间的某些矛盾, 又在完善知识产权保护体系、开拓出版经营思路方面具有一定的启发意义。

关键词：数字发行权,发行权,信息网络传播权,传播关系

参考文献

[1]汤潮.数字出版:从数字发行到媒体服务[J].出版参考, 2011 (24) .

[2]何炼红, 邓欣欣.数字作品转售行为的著作权法规制——兼论数字发行权有限用尽原则的确立[J].法商研究, 2014 (5) .

[3]梅园.2015全球电子书报告显示:市场份额持续增加, 增速明显放缓[N].中国出版传媒商报, 2015-05-12 (1) .

[4]杜羽, 刘彬.第十三次全国国民阅读调查结果公布[N].光明日报, 2016-04-19 (9) .

[5]李月红.数字版权法律问题研究[J].出版广角, 2016 (8) .

[6]何怀文.网络环境下的发行权[J].浙江大学学报 (人文社会科学版) , 2013 (5) .

[7]Bordewijk, L.J.and Kaan, B.“Towards a New Classification of Tele-Information Services”[J].Intermedia, 14 (1) , 1986.

[8]何怀文.二手数字出版物与发行权用尽——兼评美国“Redigi案”与欧盟“Used Soft案”[J].出版发行研究, 2013 (6) .

婚姻,一个数字概念 第4篇

婚姻的成功取决于两点:1.找一个好人。2.自己做一个好人。

这时台下嗡嗡作响,因为下面有许多学生是已婚人士。不一会儿,终于有一位30多岁的女子站了起来,说:“如果这两条没有做到呢?”

教授翻开挂图的第二张,说:“那就变成4条了。”

1.容忍,帮助。帮助不好仍然容忍。2.使容忍变成一种习惯。3.在习惯中养成傻瓜的品性。4.做傻瓜,并永远做下去。

教授还未把这4条念完,台下就喧哗起来,有的说不行,有的说这根本做不到。

等大家静下来,教授说:“如果这4条做不到,你又想有一个稳固的婚姻,那你就得做到以下16条。”接着教授翻开第三张挂图。

1.不同时发脾气。2.除有紧急事件,不要大声吼叫。3争执时,让对方赢。4当天的争执当天化解。5.争吵后回娘家或外出不要超过8小时。6.批评时的话要出于爱。7.随时准备认错道歉。8.谣言传来时,把它当成玩笑。9.每月给他或她一晚上自由的时间。10.不要带着气上床。11.他或她回家时,你一定要在家。12.对方不让你打扰时,坚持不去打扰。13.电话铃响的时候,让对方去接。14.口袋里有多少钱要随时报账。15.坚持消灭没有钱的日子。16.给你父母的钱一定要比给对方父母的钱少。

教授念完,有些人笑了,有些人则叹起气来。

教授停了一会儿,说:“如果大家对这16条感到失望的话,那你只有做好下面的256条了,总之,两人相处的理论是一个几何级数理论,它总是在前面那个数字的基础上进行二次方。”

接着教授翻开挂图的第四页,这一页已不再用毛笔书写,而是用钢笔,256条,密密麻麻。教授说:“婚姻到这一地步就已经很危险了。”这时台下响起更强烈的喧哗声。

不过在教授宣布下课的时候,有的人坐在那儿没有动,他们流下了泪。

数字图像处理考试总结 第5篇

（1）图像信息量大（2）图像处理技术综合性强（3）图像信息理论与通信理论密切相关

一副遥感图像占用3240x2340x4=30MB

1、数字图像处理的主要内容：（1）图像信息的获取（2）图像信息的储存（3）图像信息的传送（4）图像信息的输出和显示

2、数字图像处理：集几何处理、算数处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。

3、图像工程：图像处理、图像分析、图像理解。

4、第一代编码：以去除冗余为基础的编码方法。例如：变化编码中的DFT、DCT、walsh-Hadamard变换等方法，以及以此为基础的混合编码。

5、图像的输出与显示，图像输出有两种，硬拷贝和软考贝。硬拷贝方法有：照相、激光复印、彩色喷墨打印。

软考贝：CRT显示、液晶显示器、场致发光显示器。

第二章：图像、图像处理系统与视觉系统

1、发光强度：发光光源的功率。

单位：烛光功率lcp、新烛光lcd。

2、光通量：是每秒钟内光流量的度量。

单位：流明lm。

3、照度：入射到某表面的光通量密度。

4、熵：平均信息量。：

5、液晶显示器的优、缺点：（1）超精致的图像质量（2）真正的平面显示（3）体积小、重量轻（4）功耗低、节省能源（5）TFT LCD无辐射、无闪烁。

缺点：于CRT显示器相比，LCD显示器图像质量不够完善，液晶显示器响应时间不够短，视角偏小。

6、三色混合及色度表示原理。有三基色混配各种颜色的方法通常有：相加混色、相减混色。

著名的拉格斯曼定律反应了视觉对颜色的反应取决于红、绿、蓝 三输入量的代数和。

7、R：red、G： green、B: blue

8、HSI颜色模型、H: 色调(Hue)、S: 饱和度(Saturation)、I：强度I(Intensity)第四章：图像增强

1、图像增强：是按照特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

图像增强的目的？

使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。

2、图像增强技术主要包括：直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理、彩色处理。

3、图像增强技术可分两类：频域处理法、空域处理法。

4、频域处理法的基本原理：可以增强图像中的低频分量使图像得到平滑，也可以强调图像中的高频分量使图像的边缘得到增强。

5、什么是灰度级的直方图？

灰度级的直方图就是反应一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间关系的图形。

6、图像平滑处理方法有空域法和频域法两种，主要有邻域平均法、低通滤波法、多图像平均法。

7、图像处理中最常用的模型是：RGB、YIQ 和 HIS

8、直方图均衡化处理的主要步骤是什么？

9、什么是“简并”现象？如何克服简并现象？

（1）在直方图修正的过程中，总要出现灰度等级减少的情况，这种现象就是简并现象。

（2）增加像素的比特数、采用灰度间隔放大理论的直方图修正法也可减少简并现象。

10、多图像平均法为何能去噪声？它的主要难点是什么？

(1)如果一幅图像包含有加性噪声，这些噪声对每个坐标点是不相关的，并且其平均值为零，在这种情况下就可能采用多图像平均法来达到去噪声的目的。

多图像平均法是把一系列有噪声的图像叠加起来然后再取平均值以达到平滑的目的。

当作平均处理的噪声图像数目增加时，其统计平均值就越接近原始无噪声图像。

(2)难点在于把多幅图像配准起来，以方便使相应的像素能正确的对应排列。第五章 图像复原

1、试述编码效率和冗余度的概念及如何计算编码效率和冗余度？

2、编码的基本限制就是码字要有单义性和非续长性。

3、单义性码：是指任意一个有限长的码字序列只能被分割成一个一个的码字，而任何其他分割方法都会产生一些不属于码字集合中的码字。

4、非续长代码：是指任意一个码字都不是其他码字的续长。

5、非续长代码一定是单义的，但是，单义代码却不一定是非续长的。

6、最常用的变长编码方法是哈弗曼（Huffman）码和香农-费诺（Shannon-Fano）码

7、正交变换编码的性质：（1）正交变换具有熵保持性质（2）正交变换具有能量保持性质（3）能量从新分配与集中（4）去相关特性。

8、求T的步骤：

（1）给定一幅图像后，首先要统计其协方差矩阵Cx；

（2）由Cx求λ矩阵，即【λE—Cx】。并且由|λE—Cx |=0得其特征根，进而求得每一个特征根所对应的特征向量；

（3）由特征向量求出变换矩阵T；

（4）用求得的T对图像数据进行正交变换。

1、中值滤波与均值滤波的特点及差异？

中值滤波：是一种去噪声的非线性处理方法；它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。

其基本原理是：把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中

个点值的中值代替。

均值滤波：也称线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。

其基本原理是：用均值替代图像中的各像素值。

举例说明直方图均衡化的基本步骤

直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。根据公式可得：

s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取：

S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。

可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号：

S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。

数字信号处理概念总结 第6篇

第一题：如何引起学生对学习和研究算法的兴趣？ 答：

要想提高学生学习算法的兴趣，首先要让学生认识到学习算法的重要性和必要性，在心里能够接受算法、理解算法，使学生要学。在算法教学中，不是单纯地介绍算法的概念、步骤等知识，而是结合生活当中的例子、身边发生的事情来解释算法，从最简单的案例学起。充满生活气息的实例是学生的兴趣所在，通过引导学生在自主思考的基础上对算法进行改进，简化整个运算过程。学生由此产生了极强的好奇心，学习兴趣高涨，渴望马上就开始动手，立即就能掌握这些技能。在这种情境下进行教学，毫无疑问会取得事半功倍的教学效果。

另外，传统的算法课堂教学模式，一般都在教室黑板进行教学，老师讲、学生听，其教条性渐使学生不擅于主动思考，处于被动接受状态。学生是无条件地吸收教师讲授的知识，求异思维得不到发展，创新意识得不到培养。学生对讲过的算法和实例可能印象不是很深刻，甚至全无，如何让课堂活起来，学生动起来，也是教学中急待解决的问题。我们应当打破常规，不完全照搬照抄，不完全按教材内容逐章深入，力求探索新的教学思路，大胆放手，开放学生的思维空间，鼓励学生从不同角度思考算法，尊重学生的个性差异，提倡思维方法的多样化。学生会更深刻理解算法的思想，动手操作会也更有信心，兴趣也会更大。

第二题：如何使学生认识算法的工程实现的重要意义和作用？ 答：

DSP算法的工程实现是将先进的计算机技术、半导体技术、电子技术与各个行业的具体应用相结合后的产物，是一个技术密集、高度分散、不断创新的知识集成系统，被广泛应用于通信设备、信息家电、工业控制和交通等方面。作为“DSP算法的工程实现”的教学应是以应用为中心，结合实践与应用的教学，它是本科生在四年学习中进行创新性实践的有力保证。

因此，在以“应用型”人才培养为目标的理工科院校的数字信号处理实践教学中应特别重视学生DSP算法的工程实现能力的培养，加强实践教学环节，让学生充分认识到提高实践能力、职业技能与就业能力的重要性。在教学中，虽然 1 DSP芯片数量繁多，但是教学指导思想不是定位在简单地介绍一款徽处理器，而是通过介绍DSP芯片的结构，说明其最适合信号处理中的大数据量的乘加运算，并结合以《数字信号处理》理论，对比同一算法，用不同的手段实现，体现DSP的特点与应用。

为拓宽学生在DSP工程实践方面的知识，激发其学习兴趣。还应结合一些科研课题，以讲座形式介绍给学生。如软件处理上有图像、语音的应用实现等；在硬件开发上。有视频采集系统、DSP与PC接口的驱动设备等。并将科研成果展示给学生。同时还针对DSP算法实现中遇到的问题和解决方案贯穿课程的教学。为学生今后从事DSP开发工作的学生提供一些宝贵的经验。

第三题：如何合理安排本课程和“信号与系统”、“通信原理”等课程的传承和交叠？ 答：

“信号与系统”是“数字信号处理”的先修课程，“信号与系统”、“数字信号处理”是“通信原理”的先修课程。

在课程组织上，将“数字信号处理”与 “信号与系统”“通信原理”作为系列课程整体规划。在“数字信号处理”课程教学中，注重以数字信号分析为基础，以数字滤波为手段，以数字信号处理为目的。强调DFT、数字滤波的物理概念和工程概念，淡化其数学技巧和运算。同时，加大这门课程前后的课程(例如前面的信号与系统，后面的通信原理)之间的衔接，使其与其他课程融合为一个有机的整体，调整与另外两门课程的关系，避免内容上的重复。例如，“信号与系统”研究较多的是模拟信号，从模拟信号得到数字信号，模拟信号的傅里叶变换与离散时间信号的傅里叶变换的关系，先设计模拟滤波器经变换得到数字滤波器，等等，这样就将“数字信号处理”与 “信号与系统”衔接起来了；“数字信号处理”中采样定理是针对带限信号的，在“通信原理”只需讲解带通信号的采样定理即可。这样处理既将这些课程很好地衔接起来，又避免了重复。

第四题：如何处理“DSP技术”和其他嵌入式技术类课程的关系？ 答：

嵌入式系统设计是复合型的新兴技术。基于嵌入式系统设计的课程既与计算机、电子、通信、自动控制技术相关的专业课程有关，又与具体的应用背景有关。理工科各专业需结合专业特点和嵌入式系统在专业中的应用进行嵌入式系统设计的研究与教学，使学生具备创新能力和解决实际问题的能力。要从嵌入式系统设计动态发展出发，开设具有嵌入式系统设计体系的课程，开设有关含信息论、系统理论及控制理论等基本内容交叉融合的课程，拓宽学生在专业学习中视野与思维的深度和广度，这样才能培养出学生的创新能力。具体的要求可分为以下三个层次：

首先是培养学生具备能够针对某个具体嵌入式系统软、硬件平台进行二次开发的能力。在此方面以DSP技术、单片机芯片及其开发应用、和ARM微处理器及其开发应用等课程展开教学，并在实践环节要求学生动手制作自已所期望的单片机、DSP 和ARM 的应用系统。

其次是培养学生具备能够进行嵌入式系统平台设计与开发的能力。不仅要求学生掌握硬件系统的设计与开发技能，还应该掌握软件系统的设计与开发技能。在已有基础上进行嵌入式操作系统及应用软件开发的相关课程教学，并在实践环节要求学生动手制作自已所期望的具有图形界面操作、外设驱动和数据信息管理等功能的单片机、DSP 和ARM 应用系统。

最后是培养学生具备能够进行基于SOPC 嵌入式系统IP 内核设计和开发的能力。要求学生能够进行基于FPGA 的SOC 系统的设计与开发训练，并结合嵌入式系统的发展进行有关计算机体系结构等理论研究。促使学生结合EDA 设计、嵌入式系统优化、计算机体系结构理论、微电子等课程知识。实践环节要求学生参加嵌入式系统设计竞赛、科研创新、发明制作。

第五题：根据各学校的具体情况，是否进行双语教学？如果进行，会有哪些困难和问题？ 答：

双语教学要根据学校的实际情况来安排。像电子科技大学这样的一流高校，师资力量雄厚，学生人数多，在这种情况下开展双语教学应该是水到渠成的事情。而对于二本院校来说，一方面学生的英语水平普遍不高，另一方面大部分教师的英语水平也不足以支撑双语教学。所以，在二本院校开展双语专业课程教学存在 一定的难度。可能需要对老师进行专门的培训，并且对根据学生的英语水平进行分类教学，根据学校课程建设的具体情况逐步开展。

总的来说，双语教学对于学生来说是提高综合能力的一个有效途径。因为，对于经常和DSP打交道的技术人员来说，大量的datasheet都是英文的，如果能从本科阶段就打下一个比较好的专业基础，自然对学生以后的就业有很大的帮助。二本院校也要加强自身的实力，多从一流高校吸取经验。如可引进一些国外著名高校的教材作为参考，引导学生在网络上学习一些国外著名高校的公开课程。

第六题：“数字信号处理”是一门学术性和工程性都很强的课程，如何在课程设计和教学中给以保证？ 答：

数字信号处理这门课程是理论性很强的学科，概念比较抽象，其工程应用背景也十分明确。为使学生能够充分体会到本课程的特性，教师在上课可以从形式上建立理论教学与实践教学分开授课，但在内容上互相交叉和融合，分层次按需灵活设置的完整的理论和实践教学体系；比如可以把课程设计的要求及内容贯穿到平时的理论教学的各章节中去，加强理论联系实际，加大实践教学的力度。结合当前发展趋势，运用MATLAB或CCS仿真环境进行授课，淡化理论教学与实践教学的界限。同时可以根据不同专业学时不同、要求有差异等实际情况，比如说对通信及电子类专业，所设计的课设内容尽量反映新技术发展及应用，以工程实践作为主要内容的相关的DSP技术内容，以及其在工程应用中有限字长效应对硬件设计的影响，这样增加课程设计的工程性、设计性及综合性。

第七题：数字信号处理的算法发展很快，应用越来越广泛，DSP处理器及以DSP核为中心的SoC也在长足地进步。我们的课程如何应对这样的形势，保证学生能够适应技术的进步？ 答：

目前数字信号处理的算法发展很快，DSP处理器及以DSP核为中心的SoC都有长足的进步，主要表现在：处理器的主频越来越高；处理核的个数由单核向多核发展；外部的接口资源越来越丰富-尤其是以DSP核为中心的SoC。这些发展 趋势使用DSP处理器和SoC的处理能力越来越强，处理范围越来越广泛。学生面临这些眼花缭乱的新技术新产品，可能一时接受不了，这就要求我们老师在课堂上进行正确的教学引导，可以从以下三个方面做做工作：

1.要让学生知道，虽然现在外面有这样那样的新东西，但是基本的东西还是没有变；所以还是要认真学好《数字信号处理》这门课程，把一些经典的处理方法搞清楚。

2.要强调学生的动手能力的培养，哪怕不是最新的处理器，但是动手做过事情以后，对DSP处理器的理解会更加深刻的!要让学生知道我们学的这些东西是做什么的，有什么用。

3.老师还是要与实俱进，多读一些最新的文献，把DSP处理领域的一些新的研究成果和研究方向在课堂教学的过程中灌输给学生，让学生知道我们数字信号处理这个方向现在还有那些东西是没有做透的，需要进一步的研究。

结语：

在此次数字信号处理精品课程培训班讨论过程中，我们湖北省分中心各位学员结合自己的教学实践活动，积极参与，踊跃发言，一致认为：

通过这几天的培训学习，我们都领略到了名师的风采，彭教授及其教学团队的教授们渊博的学识、严谨的态度。这些名师是我们学习的榜样和努力的方向，其经验和心得对我们今后的教学工作很有指导意义，希望教育部网培中心今后能经常举行这样的精品课程培训班，让同行之间充分交流教学心得，取长补短，共同提高数字信号处理及实验的教学水平。最后，我代表我们湖北分中心全体学员向彭教授及其教学团队学习、致敬；向教育部网培中心辛勤工作的老师们表示衷心的感谢！