面向卓越计划的信号处理课程群的教学研究与实践

摘要：信号处理课程群是通信与信息处理类专业的基础课程，目前主要以理论教学为主，实践环节深度不够。根据“卓越计划”的要求，从实践教学和工程应用培养方面进行改革，建设信号处理课程群，突出工程应用。实践表明，该课程群能形成持续高效的培养体系，教学效果得到了学生的一致好评。

关键词：工程应用；课程群；信号处理；教学研究

作者简介：刘庆华（1974-），女，四川南江人，桂林电子科技大学信息与通信学院，副教授；欧阳宁（1972-），男，湖南宁远人，桂林电子科技大学信息与通信学院，教授。（广西　桂林　541004）

基金项目：本文系广西高等教育教学改革工程项目（2012JGZ11）、中国电子教育学会“十二·五”高等教育科学研究项目（ZDJ11209）的研究成果。

中图分类号：G642.0     文献标识码：A     文章编号：1007-0079（2012）31-0048-02

卓越工程师教育培养计划（简称为“卓越计划”）是教育部基于国务院《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》和《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》内容在2010年6月启动的，其目的是全面提高工程教育人才培养质量。[1-3]

信号与信息处理是信息与通信工程领域一个发展和更新最快的学科之一。特别伴随着微电子技术的突飞猛进，数字信号处理器（DSP）的更新步伐也越来越快，使得信号与信息处理理论与技术为通信、计算机应用提供了基础理论、基本方法、实用算法和实现方案，其应用扩展到军事、工业、通信等诸多领域，成为现代化技术的重要组成部分。信号处理课程群是相关专业卓越工程师必须掌握的核心技术。

目前，在“卓越计划”方面，各高校根据自己的条件和环境进行了一些试点，但处于探索和尝试阶段，还没有成熟、通用的成功经验能够借鉴。桂林电子科技大学（以下简称“我校”）信息与通信学院各专业的教学目标是培养通信与信息处理类高素质工程应用人才。通过承担广西区新世纪教学改革工程项目，已经基本建立了信号处理课程群的框架，初步理顺了各课程之间的关系。但该群各方面大多还是以理论教学为主，实践环节深度不够，学生并未能真正接触到信号处理的工程应用，对于信号处理与应用主要知识的切身体会还不够直接和深入，培养的学生不能够适应实际企业生产的需求，更不能体现“卓越计划”的培养目标。因此需要对实践教学和工程应用培养模式进行改革和建设，进行课程结构体系调整，突出工程应用。分别从课程群培养方案、理论教学和实践教学方面进行探讨和实践，通过多方位、各个环节的努力，建立一个培养高素质的应用型人才的持续、可靠、高效的培养体系。

一、信号处理课程群体系结构

通过梳理课程在人才培养方案中的地位和作用，分析课程的性质、相互关系以及课程间内容的衔接，构建“2+2”信号处理课程群结构，见图1。其中，第一个“2”是指专业基础必修课“信号与系统”和“数字信号处理”；第二个“2”是指专业限选课“DSP原理及应用”和专业必修实验课“信号分析处理实验”。

信号与系统分析课程为56学时，主要内容为连续时间系统的时域分析、周期信号的傅里叶级数、连续时间信号的傅里叶变换、拉普拉斯变换、系统的频域和复频率分析、离散时间系统的时域分析、z域分析等。

数字信号处理课程为48学时，主要内容为离散时间信号的傅里叶变换、离散傅里叶变换、FIR和IIR滤波器的设计等，采用的是外文教材。[4]

信号分析处理实验为24学时，主要以MATLAB仿真为主，内容涉及信号分析与处理、系统分析与设计、信号处理应用三部分，[5]包括的主要实验项目为基本信号的产生、序列的基本运算、抽样定理、连续系统分析、离散系统分析、利用DFT分析信号频谱、IIR数字滤波器设计、FIR数字滤波器设计、噪声消除等。

DSP原理及应用课程为32学时，主要内容涉及硬件系统的体系结构和指令系统、开发工具和环境CCS软件的使用。实验包括DSP系统定时器及其应用、信号的采样与回放、实时滤波、频谱动态分析、语音信号的增强、图像信号和视频的处理等。

该课程群结构中，通过前后衔接、左右结合，建立纵向传承、横向互补的课程体系；突出理论基础、工程应用、系统综合的课程主线。基础课程侧重于研究信号与信息的获取、基本分析方法等，为应用课程打下基础。应用课程侧重于信号与信息的处理实现技术及其在图像、声音、视频等方面的应用。基于MATLAB的信号分析处理实验则贯穿其他三门课程。

二、课程群培养方案的制订

制订培养方案，为学生提供信号处理应用的良好实践环境，并拓展学生就业途径。通过深入企业调研，了解市场需要：嵌入式软硬件开发工程师、销售工程师、技术支持和培训师等，能基于DSP及相关平台进行技术开发设计，实现图像、语音及视频信息处理、嵌入式软硬件件维护、调试以及产品技术说明书的编写；算法工程师、管理工程师等，能应用信号处理知识实现图像、语音、视频（机器视觉）信号与信息处理算法编写等。

将企业需求反馈到课程群培养方案、教学大纲、教学计划。该课程群精选了四门课程，构成了信号与信息处理技术的基石。在此基础上，开设了图像处理技术、数字视频技术、GPS导航等课程。这些课程考察信号处理技术实际应用和相关产品的研发，是课程群的延伸。

三、课程与教学资源的建设

课程与教学资源的建设上要体现基本理论和实际物理意义相结合，融入与理论相关的实验仿真和实际应用的例子。

1.课程内容的调整与重组

全面理顺各课程的关系，将“信号与系统分析”、“数字信号处理”的课程内容进行调整，提供给学生一个清楚明了的知识结构。以傅里叶变换为主线，从连续信号的傅里叶变换开始到快速离散傅里叶变换，涉及四个变换。相应的硬件设备从模拟频谱分析仪到计算机MATLAB仿真、DSP实时实现。

2.课程中心的建设

“课程中心”是成果展示、课程管理、课程建设和师生互动的中心，包括课程介绍、教学大纲、教学团队介绍、教学安排、教学内容、多媒体配套课件、学习资源、外文教材教学、习题测试、实践教学、软硬件参考资源库等、工程实践素材库等，并开展作业、讨论等网络互动教学。

3.课程工具软件的应用

MATLAB是一个高性能的数值计算和可视化工程数学软件，是被认作进行高效研究、开发的首选软件工具。将MATLAB融入课堂讲授、演示、习题解答、课程设计和仿真实验等所有教学环节中，增强以MATLAB为主要手段的例题、习题和仿真能力的培养，提高课程的生动性、形象性和趣味性。学生掌握了系统仿真的方法以后，不但加强了对所学课程的理解，同时还便于钻研一些感兴趣的问题，有利于学生进一步自学的要求。

四、研究性教学方法

课程群教学，在讲解理论的同时注重与理论相关的实际工程背景的讲解。不仅对相关基本理论知识进行细致的讲解，更要加强知识的物理含义和实际应用的讲解，使理论教学和实践教学有机结合。

采用研究性教学方法，以课程内容和知识积累为基础，引导学生运用知识和能力，自发地提出问题、研究问题和解决问题，在研讨中达到学习及培养能力为目的的教学形式。如“数字信号处理”课程中离散傅里叶变换（DFT）是一个要点，也是难点，其含义指周期为N的离散时间序列的频谱是周期也为N的离散谱。根据这一定义引导学生思考提问：为什么强调信号的时域和频域的幅度都是“离散化的”，离散化结果对于用数值计算方法分析信号有何帮助，如何用DFT分析实际信号的频谱。让学生带着问题来听讲，在讲解中并不直接将答案全盘给出，而是引导学生思考答案由来的原因、理解推导过程，这样会调动学生的参与意识，并留下深刻的影响。

五、工程项目和多层次实验课程体系

信号处理课程群的实践性非常强，收集、整理和研发与课程学习密切相关，贯穿整个课程群的工程项目。如基于DSP模块，设计一个系统模块，实现音频、图像或视频数据采集、编码、压缩，并通过有线或无线网络进行传输。本项目将考察和锻炼学生综合应用信号处理的离散化、压缩编码、微处理器实现等知识。

在实验教学体系上形成三级技能培训体系，即以MATLAB软件仿真为主线设计“信号分析处理实验”，并贯穿其他三门课程；以“DSP原理及应用”课程实验为代表的综合性应用硬件平台实验；以课程设计、生产实习、毕业设计等实践教学环节为代表的综合技能训练。对学生进行由低层次到高层次的循序渐进的实验教学，实验内容由易到难，包含从验证性到综合设计性多个实验层次，让学生循序渐进经历认知、实践、探索全过程。学生在完成基本实验基础上可选择难易不同的实验内容，还可自行设计方案，通过实验探索更多问题。依托与TI共建DSP实验室，建设集教学、培训和技术服务为一体的多功能实践中心——DSP应用实验实践中心。教学与培训的内容包括：DSP软件开发技术、硬件开发技术、应用系统设计等，并为DSP软硬件开发、各种应用方案（如DSP+FPGA系统、多DSP系统等）提供技术咨询和服务。同时组织、培训学生参加各类DSP大赛。

六、结论

以数字信号处理课程为核心，紧紧围绕“卓越计划”理论结合实践的特点，遵循工程集成与创新特征，以强化工程实践能力、工程设计能力与工程创新能力为核心，构建信号处理类课程体系，为电子信息类卓越工程师培养方面进行有益的尝试和研究工作。

参考文献：

[1]李江昊，常丹华，等.“卓越工程师计划”试点班课堂教学改革与实践——以数字电子技术基础为例[J].教学研究，2012，35（1）：46-49.

[2]张文生，宋克茹.“回归工程”教育理念下实施“卓越工程师教育培养计划”的思考[J].西北工业大学学报（社会科学版），2011，31（1）：77-79.

[3]张安富，刘兴凤.实施“卓越工程师教育培养计划”的思考[J].高等工程教育研究，2010，29（4）：56-59.

[4]Sanjit K.Mitra.数字信号处理：基于计算机的方法[M].第四版.阔永红，译.北京：电子工业出版社，2011.

[5]陈后金，郝晓莉，等.信号分析与处理实验[M].北京：高等教育出版社，2006.

（责任编辑：王祝萍）

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