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【摘 要】数字信号处理课程具有公式多、概念抽象、掌握难度大等特点。从了解课程结构、知识点归纳比对、问题引导、兴趣推动等几个方面进行教学探索。教学经验表明，该方法对提高课堂教学效果，提升学生学习兴趣有积极的作用。
【关键词】数字信号处理；课程结构；问题引导；归纳比较；教学
【中图分类号】G423 【文献标识码】A
【文章编号】2095-3089（2019）08-0020-01
引言
“数字信号处理”这门课程在高校众多专业中开设，是通信信息类课中一门非常重要的专业基础课程。另一方面，师生们普遍反映这门课难学，难教。究其原因，主要表现在两个方面，其一是公式多。从课程体系来看，数字信号处理的先修课程包括信号与系统等数学要求相对较高的课程，在此基础上再搭建数字信号处理的知识，因此，对数学基础不扎实的学生来说，掌握课程中的公式是一个难点。其二是知识点抽象，要用一些手段才能将其感受出来，如信息需通过声、光、热、磁等来传递，同时要用一些抽象的变换进行分析、提取等。这种抽象对于知识点的理解是个难点。因此，教师们对这门课的教学一直在探索，提出微课教学、基于问题引导、案例教学等切实可行的方法[1-4]。
一、了解课程结构
所谓“知己知彼，百战不殆”，了解课程结构，对课程有个概貌认知，有助于学生了解课程任务和内容，以便了解当前课程进度，不会在公式中迷失。经验发现，这有助于学生消除对课程的“害怕”情绪。教学中，利用角色代入手法，让学生把自己当成即将对某信号进行处理（如对带噪音语音进行滤波）的工程师，由此引出系列问题，如：信号如何表示？系统如何表示？频谱分布情况如何？采用什么滤波器？滤波器如何设计？设计出来后如何实现？问完这些问题，数字信号处理课程的主要结构也就出来了。
二、归纳比对
利用公式和图形比对的方法帮助理解课程中较难学的知识点。DTFT、DFS和DFT是数字信号处理中的几种变换，它们之间的关系往往是学生不易掌握的难点之一。此时，把这几种变换公式列在一起进行比对，比较其中各符号含义和对信号的要求。如DTFT对输入序列长度没要求；DFS用于分析周期序列；DFT用于分析有限长序列。假如某一时域有限长序列x（n）的Z变换收敛域包含单位圆，则借助Z变换复平面，可以把x（n）的DTFT和DFT以及其周期延拓序列x（（n））N的DFS之间的关系用图形描述出来。x（n）的Z变换在单位圆上的变换就是其DTFT，而在该单位圆上等间隔采样一圈得该序列N点DFTN；若循环采样不停歇，则得到x（（n））N的DFS。
归纳比对方法在圆周卷积的学习和应用也很有帮助。线性时不变系统中，输入序列和输出序列之间的关系是线性卷积，而在实际应用中，往往采用圆周卷积计算。经验表明，把两种卷积的过程用图形的方式列出，比较其计算结果长度有利于学生轻松理解和掌握该知识点。
三、问题引导
问题引导在数字信号处理课程中尤其重要。由于课程的抽象性，学生很难把知识点和实际应用联系起来，这时候就需要合适的问题来引导，为什么要学这个知识点。比如滤波器结构这个知识点。IIR滤波器设计的结果是获得其系统函数，而此时仅仅是理论设计的结果，具体软件或者硬件实现过程中就会遇到一些问题，如参数存储、计算过程中结果保存等受到有限字长限制时系统性能会有什么影响？滤波器系统函数各种变形对系统频率响应调整、运行速率、噪声功率等性能有什么影响？顺着这些问题，可以把有限字长限制，各种滤波器结构及其特点等知识点引出。经验表明，带着问题学习知识点能使学生注意力更集中。
四、兴趣推动
公式繁杂、概念抽象等特点，使数字信号处理课程学习过程枯燥无趣，很难引起学生兴趣。因此，应利用学生对多媒体的兴趣设计些有趣的应用，激发其兴趣，推动知识点学习。如滤波器这个知识点，利用多媒体设备，请学生录简短的語音文件，课程中利用Matlab演示该段语音的频谱，在不同频率区域上添加噪音，利用audioplayer函数播放添加前后的音频，在时域和频域比较其差别，就噪声在频谱中的位置展开讨论，目的是将其去除。在这个应用中，学生可自然地理解滤波器的作用、经典滤波器和现代滤波器的概念及其差别以及经典滤波器的分类和用途。图1是应用中使用演示图。
五、结束语
本文利用多年一线教学心得，从课程结构出发，利用相关知识点归纳比较避免知识点混淆、设置实用问题引出重要知识点、利用多媒体设计应用示例激发兴趣等方法，对课程的教学做了探索，使学生能够更好学习这门课程。
参考文献
[1]张晓光，汤文豪，王艳芬，等.数字信号处理案例教学法研究与实践[J].实验技术与管理，2018（5）：214-217.
[2]杨智明，彭喜元，俞洋.数字信号处理课程实践型教学方法研究[J].实验室研究与探索，2014，33（9）：180-183.
[3]赵素文.基于微课的数字信号处理课程翻转课堂教学设计[J].西部素质教育，2018（6）：94.
[4]陈海燕，何继爱，蔺莹.基于问题引导的“数字信号处理”课程教学方法研究与实践[J].教育教学论坛，2018（4）：173-174.
基金项目：南京工程学院高等教育研究课题，2018YB19。
【关键词】数字信号处理；课程结构；问题引导；归纳比较；教学
【中图分类号】G423 【文献标识码】A
【文章编号】2095-3089（2019）08-0020-01
引言
“数字信号处理”这门课程在高校众多专业中开设，是通信信息类课中一门非常重要的专业基础课程。另一方面，师生们普遍反映这门课难学，难教。究其原因，主要表现在两个方面，其一是公式多。从课程体系来看，数字信号处理的先修课程包括信号与系统等数学要求相对较高的课程，在此基础上再搭建数字信号处理的知识，因此，对数学基础不扎实的学生来说，掌握课程中的公式是一个难点。其二是知识点抽象，要用一些手段才能将其感受出来，如信息需通过声、光、热、磁等来传递，同时要用一些抽象的变换进行分析、提取等。这种抽象对于知识点的理解是个难点。因此，教师们对这门课的教学一直在探索，提出微课教学、基于问题引导、案例教学等切实可行的方法[1-4]。
一、了解课程结构
所谓“知己知彼，百战不殆”，了解课程结构，对课程有个概貌认知，有助于学生了解课程任务和内容，以便了解当前课程进度，不会在公式中迷失。经验发现，这有助于学生消除对课程的“害怕”情绪。教学中，利用角色代入手法，让学生把自己当成即将对某信号进行处理（如对带噪音语音进行滤波）的工程师，由此引出系列问题，如：信号如何表示？系统如何表示？频谱分布情况如何？采用什么滤波器？滤波器如何设计？设计出来后如何实现？问完这些问题，数字信号处理课程的主要结构也就出来了。
二、归纳比对
利用公式和图形比对的方法帮助理解课程中较难学的知识点。DTFT、DFS和DFT是数字信号处理中的几种变换，它们之间的关系往往是学生不易掌握的难点之一。此时，把这几种变换公式列在一起进行比对，比较其中各符号含义和对信号的要求。如DTFT对输入序列长度没要求；DFS用于分析周期序列；DFT用于分析有限长序列。假如某一时域有限长序列x（n）的Z变换收敛域包含单位圆，则借助Z变换复平面，可以把x（n）的DTFT和DFT以及其周期延拓序列x（（n））N的DFS之间的关系用图形描述出来。x（n）的Z变换在单位圆上的变换就是其DTFT，而在该单位圆上等间隔采样一圈得该序列N点DFTN；若循环采样不停歇，则得到x（（n））N的DFS。
归纳比对方法在圆周卷积的学习和应用也很有帮助。线性时不变系统中，输入序列和输出序列之间的关系是线性卷积，而在实际应用中，往往采用圆周卷积计算。经验表明，把两种卷积的过程用图形的方式列出，比较其计算结果长度有利于学生轻松理解和掌握该知识点。
三、问题引导
问题引导在数字信号处理课程中尤其重要。由于课程的抽象性，学生很难把知识点和实际应用联系起来，这时候就需要合适的问题来引导，为什么要学这个知识点。比如滤波器结构这个知识点。IIR滤波器设计的结果是获得其系统函数，而此时仅仅是理论设计的结果，具体软件或者硬件实现过程中就会遇到一些问题，如参数存储、计算过程中结果保存等受到有限字长限制时系统性能会有什么影响？滤波器系统函数各种变形对系统频率响应调整、运行速率、噪声功率等性能有什么影响？顺着这些问题，可以把有限字长限制，各种滤波器结构及其特点等知识点引出。经验表明，带着问题学习知识点能使学生注意力更集中。
四、兴趣推动
公式繁杂、概念抽象等特点，使数字信号处理课程学习过程枯燥无趣，很难引起学生兴趣。因此，应利用学生对多媒体的兴趣设计些有趣的应用，激发其兴趣，推动知识点学习。如滤波器这个知识点，利用多媒体设备，请学生录简短的語音文件，课程中利用Matlab演示该段语音的频谱，在不同频率区域上添加噪音，利用audioplayer函数播放添加前后的音频，在时域和频域比较其差别，就噪声在频谱中的位置展开讨论，目的是将其去除。在这个应用中，学生可自然地理解滤波器的作用、经典滤波器和现代滤波器的概念及其差别以及经典滤波器的分类和用途。图1是应用中使用演示图。
五、结束语
本文利用多年一线教学心得，从课程结构出发，利用相关知识点归纳比较避免知识点混淆、设置实用问题引出重要知识点、利用多媒体设计应用示例激发兴趣等方法，对课程的教学做了探索，使学生能够更好学习这门课程。
参考文献
[1]张晓光，汤文豪，王艳芬，等.数字信号处理案例教学法研究与实践[J].实验技术与管理，2018（5）：214-217.
[2]杨智明，彭喜元，俞洋.数字信号处理课程实践型教学方法研究[J].实验室研究与探索，2014，33（9）：180-183.
[3]赵素文.基于微课的数字信号处理课程翻转课堂教学设计[J].西部素质教育，2018（6）：94.
[4]陈海燕，何继爱，蔺莹.基于问题引导的“数字信号处理”课程教学方法研究与实践[J].教育教学论坛，2018（4）：173-174.
基金项目：南京工程学院高等教育研究课题，2018YB19。