还剩3页未读,继续阅读
文本内容:
《自适应信号处理》教学大纲
一、课程信息课程名称自适应信号处理课程类别素质选修课/专业基础课课程性质选修/必修计划学时64计划学分4先修课程无选用教材《自适应信号处理》,王立国、肖瑛、赵春晖、张朝柱主编,2023年,电子工业出版社教材适用专业本课程可作为高等院校的通信、电子信息工程及其他相关专业的高年级本科生和研究生的课程,也可作为从事信号与信息处理领域研究的工程技术人员的参考课程课程负责人
二、课程简介该课程系统地介绍时域自适应信号处理的基本理论、基本算法和典型应用从最优准则上看,主要涉及最小均方误差准则和最小二乘准则从滤波器结构上看,主要介绍横向滤波器和格型滤波器在应用方面,重点介绍自适应模拟、自适应逆模拟、自适应干扰对消和自适应预测等
三、课程教学要求课程教学要求序号专业毕业要求关联程度共章,主要包括:绪论、维纳滤波、最小均方自适应算11法、改进型最小均方自适应算法、最小均方误差线性预测及自适应格型算法、线性最小二乘滤波、最小二乘横向滤1工程知识L波自适应算法、最小二乘格型自适应算法、非线性滤波及其自适应算法、自适应信号处理的应用、盲自适应信号处理理论及应用自适应信号处理是现代信号与信息处理学科的一个重要分支,自适应滤波理论与技术是统计信号处理和非平稳信2问题分析H号处理的重要组成部分,在通信、雷达、控制、声呐、遥感、生物医学等工程领域具有广泛的应用除了理论知识讲解以外,还附有矩阵和向量的基础知识、3设计/开发解决方案H相关矩阵及时间平均自相关矩阵的主要性质4研究L5使用现代工具L学生能够意识到自适应信号处理的重要性,不仅要有良好的思想道德素质、科学文化素质、专业技能和健康的身体,6工程与社会L而且要有良好的心理素质,勇于承担责任,能够承受失败与挫折等7环境和可持续发展L8职业规范L
1.学会个人发展和团队合作,提高个人和团队的综合素质9个人和团队H
2.学会与他人合作和沟通,建立良好的人际关系和团队合作氛围
1.学会进行有效的沟通和表达,与客户、同事和上级保持良好的沟通和协作10沟通M
2.学会进行跨文化沟通和合作,提高国际化视野和跨文化交流能力11项目管理L
1.学会进行自我学习和自我提升,不断提高自身的专业水平和创新能力12终身学习H
2.学会进行终身学习和职业发展规划,不断拓展职业领域和发展空间注“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述“关联程度”栏中字母表示二者关联程度关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”或“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关、课程教学内容犯章节名称主要内容重难点关键词学时类型自适应滤波的基本概念自适应信号处理的发展了解自适应滤波的基本概念;过程掌握自适应信号处理的发展理论+实1绪论3自适应信号处理的应用过程和自适应信号处理的应操用问题的提出离散形式维纳滤波器的了解并掌握在输入信号和期解望响应都是平稳随机信号的理论+实2维纳滤波4离散形式维纳滤波器的情况下的线性最小均方最优操性质估计问题横向滤波器的维纳解了解并掌握最陡下降算法和牛顿算法这两种搜索性能曲最陡下降算法牛顿算法最小均方自适应面的著名方法;理论+实3LMS算法7算法掌握一种被广泛使用的自适操LMS牛顿算法应算法最小均方LMS算法了解并掌握几种用于提高收改进型最小均方归一化LMS算法块LMS理论+实4敛速度、缩短收敛过程的改进3自适应算法算法快速块LMS算法操型LMS算法掌握最小均方误差意义下的最小均方误差线性预测最小均方误差线最优线性预测问题;掌握格型Levinson-Durbin算法理论+实5性预测及自适应滤波器结构;6格型滤波器操格型算掌握最小均方误差意义下的最小均方误差自适应格自适应格型滤波器算法型算法问题的提出线性最小二乘滤波的正则方程了解并掌握最小二乘准则下线性最小二乘滤理论+实6线性最小二乘滤波的性的最佳线性滤波器及其向量6波操能空间分析法线性最小二乘滤波的向量空间法分析递归最小二乘算法RLS算法的收敛性了解并掌握基于最小二乘准最小二乘横向滤RLS算法与LMS算法的理论+实7则下的横向滤波器介绍两种7波自适应算法比较操典型的自适应算法最小二乘快速横向滤波算法了解并掌握由最小二乘准则下的前向和后向预测误差滤最小二乘格型滤波器最小二乘格型自理论+实波器引出最小二乘格型滤波82适应算法LSL算法操器结构;掌握LSL算法以及LSL算法的性能非线性滤波概述Volterra级数滤波器LMS Volterra级数滤波了解并掌握Volterra级数滤器波器、LMS和RLS Volterra级非线性滤波及其理论+实9RLS Volterra级数滤数滤波器、形态滤波器理论及9自适应算法操自适应算法、层叠滤波器理论波器及自适应算法形态滤波器结构元优化设计的自适应算法自适应加权组合广义形态滤波器层叠滤波器的自适应优化算法自适应模拟与系统辨识了解自适应信号处理的应自适应逆模拟自适应干用;自适应信号处理理论+实10扰对消自适应预测掌握自适应模拟与系统辨识、8的应用操自适应逆模拟、自适应干扰对消、自适应预测了解对盲自适应信号处理的盲自适应均衡典型应用;盲自适应信号处理论+实盲源分离11掌握盲自适应均衡、盲源分9理理论及应用操盲系统辨识算法离、盲系统辨识算法等
五、考核要求及成绩评定序号成绩类别考核方式考核要求权重(%)备注150百分制,60分为及格期末成绩期末考试考试2课后作业11次40优、良、中、及格、不及格平时成绩平时表现出勤情况两次未参加课程则无法获得学分31注此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息
六、学生学习建议
(一)学习方法建议
1.通过开展课堂讨论、实践活动,增强的团队交流能力,学会如何与他人合作、沟通、协调等等
2.通过思考,加深自己的兴趣,巩固知识点
3.进行练习和实践,提高自己的技能和应用能力,加深对知识的理解和记忆
(二)学生课外阅读参考资料《自适应信号处理》,王立国、肖瑛、赵春晖、张朝柱主编,2023年,电子工业出版社教材
七、课程改革与建设本课程旨在介绍自适应信号处理的基本理论、基本算法和典型应用另外,还附有矩阵和向量的基础知识、相关矩阵及时间平均自相关矩阵的主要性质平时对学生的考核内容包括出勤情况、学生的课后作业、课堂讨论等方面,占期末总评的50%期末考试成绩占期末总评的50%制订人签教研室主院部负责人字任签字签字修订时年月日间。