南京信息工程大学2018年博士研究生入学考试考试大纲(数字信号处理)
来源:南京信息工程大学 阅读:1180 次 日期:2017-09-26 10:53:02
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考试科目代码:3011

考试科目名称:数字信号处理

第一部分 课程目标与基本要求

一、课程目标

数字信号处理是信息与通信工程、电子与信息技术等专业硕士研究生必须掌握的专业基础理论。该课程的评价标准是优秀的硕士毕业生能达到的水平,以保证被录取者具有良好的现代数字信号处理理论基础,在攻读博士阶段具备相应的科研能力。

二、基本要求

要求考生有扎实的数学理论基础,具备“信号与系统”分析的基础知识。了解并熟悉电子信息等相关领域的专业内容,理解工程数学与积分变换的基本内容,全面系统掌握数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法过程及实现,能够将理论与实际应用相结合,具备分析和解决实际问题的能力。

第二部分 课程内容与考核目标

第一章 基础知识

1、了解连续时间信号分析和处理的基础理论知识、连续时间信号的时域分析、频域分析,信号傅里叶的正、反变换及其性质和物理意义,典型信号的傅里叶变换;

2、掌握离散时间信号系统的线性、移变性、因果性和稳定性;系统的差分方程和系统函数;离散时间信号的傅立叶变换和Z变换的计算、性质及其应用。

3、掌握离散傅立叶变换定义和性质;

4、了解利用循环卷积计算线性卷积;

5、理解时间抽选和频率抽选的FFT算法推导和应用;

6、掌握数字滤波器的结构与设计。

第二章 现代数字信号处理

1、掌握维纳滤波和卡尔曼滤波中的维纳滤波均方误差、标量卡尔曼滤波器计算;

2、理解自适应滤波原理;

3、掌握自适应最小均方算法(LMS)、最小二乘自适应滤波器;

4、掌握自适应线性组合器、均方误差二次性能曲面;

5、掌握谱估计的参数模型方法、谱估计的参数模型方法;

6、了解AR模型的Yule-Walker方程、Levinson-Durbin算法;

7、了解格型滤波器;

8、了解特征分解频率估计与信号、噪声子空间频率估计。

第三章 现代信号处理理论与方法

1、掌握高阶谱分析中,三阶相关和双谱的定义和性质;

2、掌握累积量和多谱的定义及性质;

3、了解高阶谱的相位估计;

4、了解时-频联合分布在现代信号处理中的应用;

5、掌握小波分析的基本原理与分析方法;

6、理解常见时-频联合分布中的短时傅里叶变换(STFT),维格拉-威利分布(WVD)、 分数阶傅里叶变换(FrFT)等线性与非线性变换的基本原理以及各类分布、变换在处理信号时的优势与存在的局限性;

7、掌握典型信号的时-频分布的计算和分析。

第三部分 有关说明与实施要求

1. 考试目标的能力层次的表述

本课程对各考核点的能力要求一般分为三个层次用相关词语描述:

较低要求——了解;

一般要求——理解、熟悉、会;

较高要求——掌握、应用。

一般来说,对概念、原理、理论知识等,可用“了解”、“理解”、“掌握”等词表述;对计算方法、应用方面,可用“会”、“应用”、“掌握”等词。

2、命题考试的若干规定

(1)本课程的命题考试是根据本大纲规定的考试内容来确定的,根据本大纲规定的各种比例(每种比例规定可有3分以内的浮动幅度,来组配试卷,适当掌握试题的内容、覆盖面、能力层次和难易度)。

(2)各章考题所占分数大致如下:

第一章 20%

第二章 40%

第三章 40%

(3)其难易度分为易、较易、较难、难四级,每份试卷中四种难易度,试题分数比例一般为2:3:3:2。

(4)试卷中对不同能力层次要求的试题所占的比例大致是:“了解”占10%,“理解”占30%,“掌握”占60%。

(5)试题主要题型为填空题、解答题和计算题等多种题型。

(6)考试方式为闭卷笔试。考试时间为180分钟,试题主要测验考生对本学科的基础理论、基本知识和基本技能掌握的程度,以及运用所学理论分析、解决问题的能力。试题要有一定的区分度,难易程度要适当。一般应使本学科、专业本科毕业的优秀考生能取得及格以上成绩。

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