仿真软件在《数字信号处理》教学中的应用探讨性论文

时间:2021-06-15 11:10:26 论文 我要投稿

仿真软件在《数字信号处理》教学中的应用探讨性论文

  摘要:数字信号处理课程概念抽象,理论性很强,算法的推导和证明比较繁琐,在教与学方面都有很大的难度。本文提出了将Matlab与Labview仿真软件应用于数字信号处理课堂教学之中,介绍了Matlab与Labview仿真软件的特点,给出了Matlab与Labview在数字信号处理教学中的应用实例,阐述了提高教学质量的改进方法。实践表明,将仿真软件用在数字信号处理教学改革中,提高了学生的学习兴趣和能力,取得了较好的效果。

仿真软件在《数字信号处理》教学中的应用探讨性论文

  关键词:数字信号处理 Matlab Labview 教学改革

  数字信号处理是电子、通信专业一门重要的专业基础课。这门课程概念抽象、理论性很强,教师在课堂上讲授抽象的理论知识很难给学生留下深刻的印象,更谈不上学以致用的能力。因此,对于现在培养应用型、技术技能型人才来说,迫切需要改变传统的教学模式。本文提出一种基Matlab和Labview的辅助教学方法,课堂上采用PowerPoint和仿真软件相互结合的多媒体教学方法,将抽象的理论知识用生动有趣的图形界面来验证和演示,加深学生对理论问题的理解;在教学内容上试着采用模块化教学方法,将枯燥的理论逐渐渗入到日常实际应用中,从而提高学生的学习兴趣和学习效率[1]。

  1 提高教学质量的改进方法

  本课程是一门理论性和技术性都很强的课程。数字信号处理本质上是利用数学的方法和数字系统来实现对信号的处理,它主要研究两个方面的问题:一是研究信号处理的各种算法,即建立数学模型;二是算法的实现,包括采用计算机软件实现,和采用专用的电子系统实现[2]。因此,从教学的角度来说,必须既强调理论教学,使学生掌握基本的概念和分析方法,也要加强实验教学,强调理论联系,使学生具有一定动手能力、编程能力和解决一些简单问题的实际能力。针对该课程的特点,借助仿真软件进行课堂教学是十分必要的。

  在应用型人才的培养过程中,应以学生为中心,在课程教学过程中,对于重点知识设置项目教学环节。比如,采样定理的验证、傅里叶变换、FFT的应用、数字滤波器的设计及应用等设置具体项目,然后学生以4~6人组成一个学习小组,利用课余时间去查阅资料和仿真,对完成的结果制作成PPT进行汇报,汇报完后进行交流总结,并对项目内容和结果进行点评,项目讨论部分列入期末考核成绩。这样可以培养学生的团队协作精神和创新能力,提高学生的综合素质,有效的来提高教学质量。

  1.1 Matlab仿真软件的应用

  学生普遍反映难是因为数字信号处理涉及较深的数学功底,其内容以傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换、复变函数的环路积分为数学基础,这些内容对数学基础比较薄弱的人来说掌握起来有一定的困难。为了使学生既能掌握足够的数字信号处理技能,又不致陷入繁琐的数学推导之中,以大量的数字信号处理实例训练他们数字信号处理的技能是一种可行的思路。而Matlab是一种面向科学和工程计算的高级语言,它具有强大的计算功能、计算结果和编程可视化一体及较高的效率,已经成为科学研究和工程计算不可缺少的工具软件,因此Matlab软件的引入使得通过实践掌握数字信号处理技术的学习方式变得非常容易,比如离散卷积的计算、FFT的应用和滤波器的设计等,都可以借助Matlab仿真来实现。

  1.2 Labview软件

  Labview软件是一种基于“图形”化方式的`虚拟仪器开发环境,具有丰富的函数、数值分析、信号处理和设备驱动等优点,利用它可以方便的建立自己的虚拟仪器,其图形化的界面使得编程及使用过程都生动有趣[3]。目前,利用计算机仿真技术模拟一些实验现象的虚拟技术已成为一种趋势,图形化的用户界面,点击鼠标,输入数据即能完成,使学生能直观地领会和理解信号处理课程的分析方法和处理结果。例如模拟信号的采样、滤波器的滤波技术等。这些重要的理论如果在讲解的时候加以逼真的演示,会给同学们留下深刻的印象,加深对知识点的理解。

  2 仿真软件的具体应用

  信号可以从时域和频域两个方面来描述,有的信号时域波形杂乱无章,但是转换到频域会变得很简单,比如说不同频率的正弦信号叠加在一起,时域表现的很复杂,转换到频域却是简单的几根谱线。因此,信号的频谱分析在数字信号处理中具有很重要的作用。而离散傅里叶变换是分析数字频谱的重要工具,意义在于人们能够从频域中观察信号的特征。对连续信号进行谱分析时,采用离散傅里叶变换。离散傅里叶变换的公式如下:

  可以看出,该公式比较抽象,学生很难理解频域形式。而此时,可以借助Matlab使公式更形象化,便于理解。设序列x(n)=[0 1 2 3],则傅里叶变换公式写为 计算可得根据该例的解法,可以将傅里叶变换写成下面的程序: function[XK]=dfs(xn,N)

  n=[0:1:N-1];

  k=[0:1:N-1];

  WN=exp(-j*2*pi/N);

  nk=n’*k;

  WNnk=WN.^nk;

  XK=xn*WNnk;

  这里巧妙的利用Matlab中矩阵相乘的概念可以使程序简化,式中

  也是一个4*4的矩阵。利用矩阵xn=[0 1 2 3]与矩阵WNnk相乘中的相加,即相加的运算蕴含在矩阵相乘的运算中。

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