宁波大学信号范文

2022-05-30

第一篇：宁波大学信号范文

中国科技大学数字信号处理2复习总结

<<数字信号处理II>>复习提纲(LX整理)

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.

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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

,,,,

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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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 算法原理：头都大了，看书吧!!!!考试出了，直接缴械投降„„ (结束)

第二篇：武汉大学936信号与系统考研经验分享

我不敢保证我将会获得很高的分数，但是我能保证我已经付出了很多的努力。除了考研报名那天，没有假期，没有休息，我从8月份开始每天复习8个小时，为了保证高效的学习，以及健康的身体，我每天下午坚持跑6公里，风雨无阻。每天投入的时间不算多，但是能够坚持4个月就很多了。最后终于取得了胜利。

说说我的初试，初试专业课我选的是信号与系统(后来复试的时候听讲初试信号与系统是最难的, 悲哀)，因为看了之前几年的试卷，觉得很简单，于是专业课没有放太多的时间，我是10月份才买在珞珈武大考研网上买的《2013武汉大学936信号与系统考研复习精编》，因为当时没把精力放在专业课上，我也就匆匆把书本和课后习题过了一遍，然后就全身心的放在真题上面，4年的真题做了3遍，主要研究题型为主，然后就上考场了。说实话，12年的真题要比前几年难度稍大一点，题量也稍微多些，但主要类型的题目变化还是不大。出了考场感觉自己没有考好，有一个大题，貌似是傅里叶级数方面的，就彻底没搞出来，当时真是心灰意冷，成绩出来也还不错，130多些，比我自己预想的要好点。对于14年的考生，我还是希望并建议大家能以多研究真题为主吧。

再来说说复试，复试包括笔试和面试了(听力可以忽略，挺难的，应该基本没有区分度)。笔试我考的是通信原理，卷子难度其实不大，但是如果按照复试大纲的要求去复习，可能会考不好。(不巧，我就是这么做的，结果考的不是很好，通过最后的复试成绩看应该75分左右)，复试指定的是本老教材，知识点很多，也颇有难度，而且课后习题找不到答案。出了考场，我有个深刻的感受就是，如果只拿樊昌信的书复习两遍再配合一些题目，应该可以上80的。说说面试，面试是按照初试成绩顺序开始的，我的初试成绩还是不错的，我是靠前进去的，刚开始是英语自我介绍了(也就是背了，事先要准备一下)，然后是老师看你的成绩单随便问，这个我是最惨的，除了前两个问题答得还马马虎虎，后面的基本上都不会了，问我的主要是电路，高频，模电，网络，信息论这几个方面的知识。貌似(当时很紧张)是没有问我生活方面的问题，听后面的同学讲，后面有问到。面试时候印象特别深刻的是主考官陈光老师，感觉他挺有亲和力的，是个好老师。言而总之，考研不是一蹴而就的事情，也是需要认真的准备和时间的投入，也需要统筹整个考研的计划，以及总结你每天的学习和收获，从8月下旬一直到考前我差不多每天都保证8个小时的时间来复习，当然这些还一些真正“勇士”每天十多小时的投入差不少，但我也自以为竭尽全力问心无愧了，在最后三个月的时间，我用掉了大概30根笔芯，差不多是三天一支的速度，演X本整整用完了8本，这些也是我自己努力的见证吧。

第三篇：2014年上海交通大学819信号系统与信号处理考研资料2013年真题答案笔记

全套考研资料由上交大现在读的高分考研学生搜集整理精心编制成套，该资料的编写是为帮助众多立志报考上交大的考生进行全面系统的复习，它结合了近几年的常考知识点及教学风格出题思路，以考试复习指定教材为基础，对专业课基础不扎实、院系内部信息了解甚少的同学非常适合。此套资料目前为市场上最新最全面的复习资料，具有市场唯一性!

上海交通大学信号与系统全套专业课复习资料：

1.1992-2012上海交通大学信号系统与信号处理真题试卷，真题的作用不言而喻，是必备的第一手资料,从08年开始学校官方不再公布真题，独家拿到考友整理版2010-2012年真题。免费送给购买我们资料的考友们!

2.上海交通大学1998年到2008，2010年真题详细解答完整版

这份答案字迹清晰，准确率高，是很难得的一份真题详细解答，每题都作了详细的解答 3.2008版上交大信号与系统考研辅导班笔记

校内研究生举办的国庆辅导班最新笔记，包含信号与系统和离散时间信号处理,笔记很清晰 4.2008上交大离散时间信号处理考研辅导班笔记

校内研究生举办的国庆辅导班最新笔记，包含信号与系统和离散时间信号处理,笔记很清晰 5.2007版信号与系统考研辅导班笔记

国庆班的笔记，详细写出了信号与系统的重点和不需要把握的知识点，让你复习中能够有的放矢

6.2007版数字信号处理考研辅导班笔记

DSP每年的题量逐渐加大，而信号的题量逐年缩减

7《信号与系统》冲刺班4套自测题+答案

8.《信号与系统》复习考研例题详解(张明友)

9.上海交大06年信号与系统考研辅导班笔记与数字信号处理辅导班笔记(pdf格式)

10.上海交大05年胡光锐老师信号与系统和DSP辅导班笔记(pdf格式)

11.上海交大07年胡光锐(求进辅导机构)冲刺班笔记(pdf格式，43页)

12.2004信号与系统徐昌庆辅导班笔记清晰版

2004年是交大最后一次的校内辅导，此笔记一直是每界考生必备的第一手资料，其经典程度不言而喻!并且这份笔记不同与其他人销售的模糊版本，字迹相当清晰

13.2004年数字信号处理宫新保辅导班笔记清晰版

这份笔记同上面一样，是不可多得的资料!

14上海交大07年恩波国庆辅导班笔记 (PDF格式，42页)

15.上海交大数字信号处理教学大纲和教学进度表

16.1995级-2000级上海交大本科生数字信号处理期末试卷与部分答案

17.上海交通大学老师数字信号处理课程教学视频录像(陈文，李力利，刘兴钊，王军锋老师)

18.上海交大考研指定教材《离散时间数字信号处理》第二版勘误表

19.上海交大刘兴钊数字信号处理课件 20.上海交大李立利dsp数字信号处理课件 21.上海交通大学DSP课件(英文授课)

22.上海交通大学电气系DSP教学课件和课堂练习，补充题解答 23.清华大学电子系陆健华《信号与系统》电子课件

24.奥本海姆《信号与系统》第二版习题解答(指定考研教材的完整习题解答)

25.奥本海姆《离散时间数字信号处理》第二版习题解答(指定考研教材的完整习题解答) 26.奥本海姆第二版DSP部分习题解答

27.奥本海姆《数字信号处理》(第一版)习题解答

28.参考书系列:《信号与系统》(上海交大本科生上课教材，前交大命题组长胡光锐主编) 29.奥本海姆《信号与系统》中文第二版(PDF，考研指定教材) 30.奥本海姆《离散时间数字信号处理》中文第二版(考研指定教材) 31.奥本海姆《数字信号处理》(第一版)中文版 32.【全美经典】数字信号处理 33.全美经典】信号与系统

34.《信号与系统复习考研例题详解》 35.《信号与系统学习与考研指导》

36.《数字信号处理教程分析与解答》程佩青第二版(pdf 格式,可作为参考,省去你花很多钱买参考书)

37.1998-2011年浙江大学信号与系统考研真题， 38.2003-2007年浙江大学信号与系统真题解析答案 39.2005-2007年清华大学信号与系统考研真题 40.1999-2006年东南大学信号与系统考研真题

41.2003-2004年中国科学技术大学信号与系统真题与详细解答 42.819考研大纲与信号公式大全整理 43.白皮书《信号与系统解题指南》错误更正

44.白皮书《信号与系统解题指南》PDF(前考研命题老师编写，考研必备参考书) 45.2005，2006，2007，2008年上海交通大学电子系高频与通信原理复试题目 46.819考研复习经验(过来人的经验很重要) 47.上海交大复试英语口语(多篇成功的自我介绍PS)与听力系列(2002-2004年考研听力mp3音频与原文文档) -含08年最新交大复试英语听力音频(考场上录的) 48.上海交大复试口语练习资料 49.复试口试范文

50.外教修改过的万能英语口试简历 51.上海交大复试经历

52.上海交大复试经验与常见问题系列(详细的陈述了在面试过程中所有可能遇到的问题和应对技巧，以及个人在复试过程中的心得体会)

53.2003-2009年上海交大电院复试分数线，复试政策和各专业报考人数和录取人数统计 54.电子系导师简介、联系方式 55.模拟电子技术自测题与解答 56.模拟电子技术作业与解答

57.《电子技术基础：模拟部分》康华光主编 58.模拟电子技术基础(第四版)课件康华光主编 59.《模拟电子技术基础》(童诗白_第三版,高等教育出版社) 60.《模拟电子技术基础》(童诗白_第三版)习题答案 61.《模拟电子技术解题题典》

62.《电子技术基础数字部分》 (第四版)

63.《数字电子技术基础》(阎石，高等教育出版社)答案(完全版) 64.数字电子技术PPT课件 65.数字电子习题集与解答

66.《数字电子技术常见题型解析及模拟题》考研新干线

67.《研究生入学考试要点、真题解析与模拟试卷(模拟电路与数字电路)》辅导书PDF 68.上海交大电子技术(模拟电路和数字电路)考研1997，1999,2000,2002年真题： 69.【全美经典】工程电磁场基础 70.电磁场与电磁波课件(刘岚) 71.《电磁场与电磁波》人民教育传版社

72.《电磁场与电磁波习题解答》(配套哈工大版) 73.上海交通大学周希朗老师电磁场课程教学视频录像 74.《通信原理》樊昌信-第五版[教材电子版] 75.《通信原理》电子教案樊昌信第五版 76.《通信原理》樊昌信第五版课后答案 77.上海大学通信原理习题集

78.北京邮电大学2001-2007年通信原理考研试题与解答

79.《通信原理辅导》张辉编，西安电子科技大学出版社 [电子版教材] 超星格式 80.《通信原理考研指导》郝建军编，北京邮电大学出版社 [电子版教材] 81.高频电路课件2份

82.高频电路模拟试卷2套与详细解答

83信号与系统(重点、必考点)分析笔记，详细分析了考点，包含连续信号部分和离散信号部分 84《信号与系统》考研常用公式手册 85号与系统》知识点总结亲爱的同学：

经过不断的努力和发展，我们已成功帮助上万人顺利考进了目标院校，这个数字还在增加，2014年我们总结出了一套完整的科学辅导方法，我们已整理出最新最全最优质的考研专业课复习资料，爱他教育辅导班大部分通过淘宝支付宝报名，100%诚信可靠，100%安全放心，让您报的放心，学得安心，考的顺心，爱他教育拥有全国最大的考研资料库，拥有了全国最强大的师资团队，开设了考研专业课、公共课考研辅导(政治，英语，数学)，专业涉及金融学，管理学，经济学，会计，贸易，保险与精算，物理，生物，化学与化工，数学专业，机械，电子，电气工程，材料，土木/建筑，自动化，地学，药学，艺术，体育，新闻传播学，文学，法学，政治学与行政学，环境与市政，英语专业，小语种，社会学，哲学，开设了公共课考研辅导，公共课辅导涉及政治，英语，数学等科目;形成了针对不同学习基础的全程班，一对一，保录计划等综合性科学辅导体系，辅导技术日臻完善，辅导效果立竿见影。期待2014年能和同学们一起共创佳绩，同创辉煌。

第四篇：贵州大学通信与信息系统专业考研初试信号与系统专业课复习总结

复习内容：

1.参考书目：邓君里《信号与系统》与王宝祥《信号与系统》

2.题型：12个简单计算题(5分/题)、五个大题(10-15分/题)

(大题简单说明：若为10-12分/题的一般是2问;若是13-15分/题的一般是3问。)

3..内容重点：三种变换(正反)(简答题(12个题、每题5分));信号流图(一个大题10-15之间);连续系统的时域分析(一个大题10-12分)、连续系统的频域分析(一个大题10-12分)、连续系统的S域分析(一个大题10-12分)、离散系统的z域分析(一个大题10-12分)、系统函数(一个大题10-15分梅森公式，信号流图、系统框图运用是重点)

4.应对方法：

1、对于12个简单计算题，完成课后相对应习题即可(用到公式自己会推导并能灵活运用)。

2、对于五个大题：对于王宝祥《信号与系统》全部要求，对于邓君里《信号与系统》中关于电路的部分习题只关心思路，不管过程。

总之：专心完成好两本书后面的习题就即可。

最后要强调几点：首先，这只能是按2013年的考试重点了，具体今年怎样，我可不清楚，希望能帮助各位报考贵大的同学。其次，按照考试分数的权重分配自己的时间(如果你的专业课相对较好，可以考虑把时间分配到其他科目上)。再次，一定强调数学一后期不能只关心真题，应该按照复习全书同样对待。最后，在此给大家最真挚的祝福：黎明前的黑暗，光明即将来临，祝福大家考研成功!