牟海维 韩建 刘超 吕秀丽

摘 要：现代数字信号处理课程是信号处理理论重要知识体系，是研究随机信号的分析和信号处理算法的基础，具有较强的实践性和应用性。为适应信息类研究生对课程内容学习需要，通过引入深度学习来深入掌握现代数字信号处理知识点，以维纳滤波为例，通过引入深度学习框架，解决数字图像处理过程方法，提升学生在深度学习在数字信号处理中的实践能力，在课程教学中取得了较好效果。

关键词：深度学习;数字信号处理;维纳滤波

目前随着电子信息技术、微电子技术、互联网+、大数据与深度学习的快速发展，现代数字信号处理技术得到了快速提升，并广泛应用于石油勘探、生物医学、消费电子、国防军事、航空航天、现代工业等其他领域，已成为现代经济与社会发展的最重要应用技术之一。由于该课程的理论性和实践性都很强，且其基本原理和方法已广泛应用于各领域，因此有必要对本课程进行教学内容及方法改革，优化课程体系结构，加强利用python软件实现实践性教学环节。

一、课程结构体系优化

《现代数字信号处理课程》具有数学理论推导较多、内容广泛、概念抽象等特点，同时，如果教学方法不当，一方面课程的持续时间也会受到限制，学生在学习过程中经常感到枯燥，難以理解和掌握;另一方面，容易造成学生对学习的恐惧，失去学习的兴趣。涉及教学过程如图1所示。

现代数字信号处理是一种以算法信号处理为核心，是一门理论和实际应用相结合的实用课程。……