课程内容特点概括序言二、课程的主要内容随机信号分析线性预测和最佳滤波随机信号的功率谱估计技术随机信号的时频分析方法（小波分析、HHT分析）语音信号处理振动信号分析三、教材及参考书目一、信号的概念及分类二、系统的定义及分类三、数字信号处理系统组成四、时域离散信号1、单位取样序列3、矩形序列4、正、余弦序列2、正、余弦序列的角频率（3）数字角频率的高低五、离散时间系统线性时不变系统序列1、直接利用卷积公式求解第一步：根据序列得到其反转序列[例]x(k)最终计算结果：3、编程计算卷积x=[1,1,1];N1=0;M1=2;nx=N1:M1;h=[2,2,2];N2=0;M2=2;nh=N2:M2;ny=N1+N2:M1+M2;nx1=0:M1-N1;nh1=0:M2-N2;forn=0:M1+M2-N1-N2y(n+1)=0;fork=0:M1-N1m=n-k;if(m>=0&m<=M2-N2)y(n+1)=y(n+1)+x(k+1)*h(m+1);endendendstem(ny,y,'.');xlabel('n');ylabel('y(n)')1、系统的稳定性2、系统的因果性在信号与信息处理中，有时需要比较信号序列之间的相似性或相关程度，并根据这种相似性所提供的信息进行信号的检测和测量，序列的相关运算为此提供了有用的工具。1、序列的互相关运算2、序列的自相关运算3、序列的相关运算与卷积运算相关运算的应用相关运算的应用