數字信號處理學習方法
數字信號處理估計是學習信息類課程最難的一門了，很多人都感覺這門課程學習起來很吃力，或者不知道學了以后如何用，更多的，是當時學習的時候感覺還行，應付應付考試是沒有問題的，但是一個禮拜不看，就忘的干干凈凈。下面一起看看數字信號處理學習方法吧~
我本科學習最認真的一門課就是這個了，當時每次上課都做在第一排，課前課后都仔細的預習復習，當時我們選用的是華中科技大學的那本教材！實事求是的講，那本教程是比較簡單的，而且由于它有配套的習題答案，所以當時我學的還是不錯的。當時老師講授的方法也很特別，就是在課堂上和大家一起推到公式，如何想到FFT，如何設計濾波器，如何看待量化誤差，真的收益匪淺！
但是到考研時，我在看北理王世一老師出的教程，卻是傻了眼，這本書與其他教程比起來確實有難度，但是這本書卻是很多學校指定的參考書，比如北京這邊很多高校，中科院系統，這說明了這本書很有水平。但是對入門級的學子來說，不啻算是噩夢！幸而當時考研教程雖然難，但是考研試題確是有章可循，自己最后勉強過關。
后來在實驗室接觸具體的工程，我才感覺以前學到的那些東西，簡直就是小兒科，看起來自己學到很多，實際上自己根本不理解，這也算一個老問題了。大家都會說，只有吧學到的東西付諸于實際，自己才能更加深刻的了解這門學問。而數字信號處理，或者稱為離散信號處理，恰恰就是只用你用了，你才會理解，如果你不用，光是拘泥于連續狀態下公式的推導和理論的理解，那么變到數字域時，很容易被這里的坑坑洼洼絆倒，最后搞的自己糊里糊涂的
首先必須搞明白的就是符號問題，信號與系統中的符號有些和數字信號處理中用到的符號所表達的意思剛好相反，這個我自己估計也就是老師的習慣問題，但是對于學生可是苦大了，這點要注意，最重要的就是角頻率和模擬頻率，數字頻率這三個符號
其次是圓周卷積和線性卷積，什么是線性卷積？有沒有深刻的想過這個問題，我理解的就是線性卷積就是系統的零狀態響應，但是為啥信號進入系統后，出來的信號長度確變長了呢？從物理上解釋：實際上的系統總是有儲能的，存在遲滯效應，雖然信號完全通過了，但是系統仍然會有輸出。如果是全通系統（實際上就是一個沖激函數），則卷積后不會存在長度拉長的現象。從系統角度來理解，信號通過任何實際上的系統都等于被濾波了，因為系統長度是有限的啊，既然濾波了，那么有一部分頻率分量就丟失了，頻率上變窄，不就是時域上變寬嘛，所以卷積后信號拉長！
線性卷積是實際系統中需要得到的結果，那么為啥提出來圓周卷積呢？還是從實際上來理解，送入系統的信號總是時限，離散的，也就是長度有限，可以理解為非周期的，那么非周期離散的信號頻域上就是連續的，周期的！那么計算機處理周期的還好，但是能不能處理連續的呢？顯然不可以。所以我們需要輸入輸出信號都是離散的，周期的（這樣只需要取它一段周期就行了），那么我們就得把輸入信號看成是一個周期的信號，這一點很好理解。雖然不是，但是我們把它假設是這樣的。然后利于在計算機上實現！
線性卷積在信號比較長的時候，難于運算，這個時候出現了FFT快速算法，所以我們提出周期卷積，為了是利用FFT算法來快速運算。周期卷積在實際上是沒有什么意義的'，就是一個算法的工具問題。FFT也就是一個算法，不是傅立葉變換的一種，這個要注意了！
第三是FFT，FFT真的很經典，大家一點要自己推導一下，我保證，每個學校的期末考試題，都會出現這道題的。
我們可以在matlab中認真體會FFT的優勢和，如果能利用c語言編譯FFT程序，那么你就能理解什么是原位運算了。
說明：FFT輸入輸出點數是一樣的，有時你自己做仿真會感覺在matlab中好像可以不用滿足這個要求，但是一點要搞明白為什么！
第四是濾波器設計，這塊確實比較難，但是希望大家不要把他搞的太過于復雜，因為我們實際用到時，是不可能讓我們一步步設計具體的濾波器的，在matlab中，一條語句就出來了！所以做仿真很重要，需要搞明白的是，各種濾波器各自的優缺點。注意，實際上用的多的是FIR，想想為什么？FIR的最大缺點運算量大，現在是不是一個需要著重考慮的問題呢？
濾波器這塊完成，基本上數字信號處理這塊基本上本科階段需要的就完成了，至于譜估計和量化誤差之類的，本科階段是不需要的。大家也不必深究去
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