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南京信息工程大学2017年博士招生数字信号处理考试大纲

2016-09-07 16:56:12来源：网络

南京信息工程大学2017年博士招生数字信号处理考试大纲

　　研究生院发布的考博大纲是考生们参考复习的权威资料，考试大纲包括了考试内容范围、考试题型和分值分配，有时其中还会包括参考书目。请考生们认真阅读。

　　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。

　　(7)参考书籍：《现代数字信号处理》(姚天任，孙洪编，华中科技大学出版社);《数字信号处理教程》(程佩青，清华大学出版社，第4版)。


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本文关键字: 南京信息工程大学 博士 考试大纲

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