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摘要：为达到使学生理解与掌握“数字信号处理”课程中的基本概念和基本原理的目的，该文针对该课程教学的特点，结合Matlab软件可视化编程和数值计算的优势，将Matlab软件应用于该课程教学。教学实践表明，引入Matlab软件既丰富了教师的教学手段，又帮助学生巩固了所学的理论知识，有利于提高学生的学习效率与积极性，获得满意的教学效果。
关键词：数字信号处理 教学改革 Matlab
中图分类号：TN911.72 文献标识码 A 文章编号：1007-9416（2015）01-0000-00
随着计算机信息技术的飞跃式发展，数字信号处理技术业已逐渐地发展成为一门独立的学科，并成为信息科学领域中的一个重要组成部分。“数字信号处理”课程所涉及的理论知识与分析方法都比较成熟和经典，且也都已相对稳定，但是由于其理论性强，概念抽象，难以理解，因此教学难度偏大。因此在课堂教学中引入Matlab仿真软件，将基本概念和基本原理以形象直观的图形展示出来，使学生在掌握理论知识的同时，激发学习的兴趣。
1 数字信号处理课程教学现状
“数字信号处理”课程介绍了数字信号处理领域的基本概念、基本原理和基本分析方法，该课程的具体特点如下[1]。
（1）涉及高等数学知识多，数学公式推导难。
（2）教学内容多，掌握重点难。该课程涉及内容广泛、教学量大。
（3）基本概念多，物理含义理解难
该课程是一门理论性课程，概念多且抽象，难以理解与掌握。学生对该课程中所涉及的诸多变换如离散傅里叶变换、Z变换、快速傅里叶变换等概念理解不清，容易混淆，特别是对各种变换的物理含义及其两者之间的关系理解不透彻。
2 Matlab软件简介
Matlab（Matrix Laboratory，矩阵实验室）是由MathWorks公司推出的一款数值计算和可视化软件，它可以适用于各种工程应用领域的分析、设计和复杂计算，现已成为国际公认的信号处理领域中的标准软件和仿真开发平台，其主要特点可表述如下[2]。
（1）编程语言简单易学，编程界面简洁直观友好，并且还具有便捷的绘图功能和先进的可视化工具。
（2）强大的数值运算功能，使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来。
（3）同时具备较强的开放性和可扩展性，拥有众多面向各种工程应用领域的工具箱。
3 课程教学引入Matlab软件的必要性与可行性
“数字信号处理”课程作为高等学校电子信息类专业一门重要的专业基础课程，是进行后续专业课程学习的基石，其重要性是不容置疑的。现阶段，由于学生学习模式的弹性化和高校课堂教学形式的多样化以及多媒体计算机技术的普及化为该课程的教学改革提供了难得的良好契机。因此，面临这样的新形势，在有限授课学时内，如何使学生获得最好的学习效果，如何使学生稳固扎实地掌握课程内容，如何最大限度地激发学生的学习兴趣，培养学生的创新能力与动手实践能力，已成为一个值得进一步进行深入研究的关键性问题。该文结合自身的教学实践，认为要提高学生对“数字信号处理”课程的认识，在该课程的教学中引入Matlab软件进行相应理论知识的仿真演示是完全必要的，也是完全可行的。
必要性表现：一方面，该课程理论性强、公式推导繁多，要求学生有较好的数学基础，而大量的公式算法适于在计算机上实现，因此学生在学习该课程时，普遍感到概念抽象，难以理解透彻。另一方面，学生难以将课程中的理论与实践相结合，不易做到学以致用，对如何去解决一些实际问题感到无所适从，从而无法提高对该课程的学习兴趣。
因此，本文提出将Matlab软件引入“数字信号处理”课程教学中，不仅可以有效地解决在学习过程中学生所投入精力与教学目标相偏离的矛盾，而且也使学生能从复杂的手工数学运算中解脱出来，将其学习的重点聚焦在对课程的基本概念、基本理论和基本分析方法的理解和运用上，进而有利于提高学生的学习效率和兴趣，以切实达到提升课程教学质量的目的。
4 Matlab软件在课程教学改革中的具体应用
结合自身在“数字信号处理”课程教学过程中的经验和体会，本文列举实例对Matlab软件在“数字信号处理”课程教学改革中的具体应用加以说明。
用DFT进行频谱分析是“数字信号处理”课程中的一个重要知识点，也是学习中的难点。为了减少理论公式推导给学生带来的疑惑和困扰，使学生直观清晰地理解与掌握用DFT进行频谱分析的相关理论知识，该文用DFT对下列连续时间信号进行频谱分析，并观察选取不同 和 值对其信号频谱特性的影响[3]。
该连续时间信号是由频率非常接近的三个正弦信号组成，为了将原信号中的各频率成分区别开来，该文在满足奈奎斯特抽样定理条件的情况下，分别选取三组数据来确定采样周期，它们是 、 和 ；再确定 值，分别选择 和 ，其Matlab程序如下：
T0=[0.5，0.25，0.125，0.125]； %输入不同的 值
N0=[256，256，256，2048]； %输入不同的 值
for r=1：4；
Ts=T0（r）；N=N0（r）；
n=0：N-1；
D=2*pi/（Ts*N）；
xa=exp（-0.01*n*Ts）.*（sin（2*n*Ts）+sin（2.1*n*Ts）+sin（2.2*n*Ts））； %计算模 拟频率分辨率
k=floor（-（N-1）/2：（N-1）/2）；
Xa=Ts*fftshift（fft（xa，N））； %输出Xa的数值
subplot（2，2，r）；plot（k*D，abs（Xa），"k"）；
axis（[1，3，1.1*min（abs（Xa）），1.1*max（abs（Xa））]）；
end
不同的 和 值的组合对频谱的影响如图1所示。
图1 不同的 和 值的组合对频谱的影响
由图1可得到如下结论：
（1） 取相同值256，当 越大时，即意味着时域信号的保留长度 越长，则此时频谱的分辨率越高，频谱特性的误差越小；反之，当 越小时，则此时频谱的分辨率越低，频谱特性的误差越大，甚至有可能丢失某些有用的信号分量。
（2） 取相同值0.125，当 越大时，即意味着在 范围内得到的等间隔抽样点数越多，同时也意味着时域信号的保留长度 越长，则此时频谱的分辨率越高，频谱特性的误差越小；反之，当 越小时，则此时频谱的分辨率越低，频谱特性的误差越大，甚至有可能丢失某些有用的信号分量。
教学实践表明，该方法显著减少了课程教学中的公式推导环节，在节约时间的同时，一方面能让教师轻松突破难点，另一方面也能让学生清清楚楚、方便快捷地理解与掌握相应的理论知识，极大地提升了课程教学效果。
5 结语
由上述仿真实例可以看出，将Matlab软件引入到“数字信号处理”课程的课堂教学中，不仅起到了丰富教学手段、提高教学效率的作用，还可以让学生更加直观透彻地领会课程中抽象的理论知识，进一步提高了学生学习的积极性和兴趣，也为后续专业课程的学习和灵活应用数字信号处理知识打下坚实的基础。
参考文献
[1]张刚，贺利芳，何方白.基于Matlab的“数字信号处理”课程教学探索[J].高等教育研究，2007，24（2）： 45-46.
[2]伍小芹，王旭，王萍.多媒体课件《数字信号处理》系统开发[J].海南大学学报自然科学版，2007，25（3）：290-293.
[3]陈怀琛.数字信号处理教程—MATLAB释义与实现[M].北京：电子工业出版社，2004.
收稿日期：2015-01-23
基金项目：菏泽学院科学研究基金（XY14B003）。
作者简介：张明华（1985—），男，山东菏泽人，助教，硕士，研究方向：智能检测与控制仪表，现场总线技术。
