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数字信号处理复习笔记：满绩学姐笔记（吐血整理）陈后金版
数字信号处理复习笔记：满绩学姐笔记（吐血整理）陈后金版 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）的复习，这部分我在学期里下了苦心，希望能帮到大家。这次笔记主要围绕信号的离散、卷积、傅里叶变换这几个核心概念展开。 首先，信号的离散是DSP的基础。我们需要理解采样定理，即采样频率必须大于或等于奈奎斯特频率（信号最高频率的两倍）才能保证信号的完整重建。采样率的选择直接影响到信号的质量，过低的采样率会导致信息丢失，过高的采样率则会带来更高的存储和计算成本。另外，需要掌握抽样定理及其应用。 其次，卷积是DSP中非常重要的运算。卷积运算描述了两个信号之间的线性时不变关系，也是很多DSP算法的基础。理解卷积的性质，例如线性性、可加性、时间或空间平移的性质，有助于更好地理解和应用卷积算法，例如滤波器设计。 最后，傅里叶变换是DSP的核心工具。它可以将时域信号分解成不同频率的正弦波叠加，从而方便我们分析和处理信号。理解傅里叶变换及其逆变换，掌握频域与时域之间的转换，对于信号滤波、频谱分析等应用至关重要。此外，还需要熟悉离散傅里叶变换（DFT）及其快速傅里叶变换（FFT）算法，FFT算法是DFT的快速计算方法，效率极高。 总而言之，数字信号处理涉及的知识点繁多，需要扎实基础，多做练习。希望这篇笔记能帮助大家更好地理解和掌握DSP的知识。祝大家学习顺利！
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数字信号处理
2025-04-06
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