碩士點(diǎn)培養(yǎng)方案_-_通信與信息系統(tǒng)_1_.doc

通信與信息系統(tǒng)Communication and Information Systems（081001） 培養(yǎng)方案（一） 培養(yǎng)目標(biāo)和要求1、努力學(xué)習(xí)馬列主義、毛澤東思想和鄧小平理論，堅持黨的基本路線，熱愛祖國，遵紀(jì)守法，品德良好，學(xué)風(fēng)嚴(yán)謹(jǐn)，具有較強(qiáng)的事業(yè)心和獻(xiàn)身精神，積極為社會主義現(xiàn)代化建設(shè)服務(wù)。2、掌握堅實(shí)寬廣的理論基礎(chǔ)和系統(tǒng)深入的專門知識，具有獨(dú)立從事科學(xué)研究工作的能力和社會管理方面的適應(yīng)性，在科學(xué)和管理上能做出創(chuàng)造性的研究成果。3、積極參加體育鍛煉，身體健康。4、碩士應(yīng)達(dá)到的要求：(1)掌握本學(xué)科的基礎(chǔ)理論和相關(guān)學(xué)科的基礎(chǔ)知識，有較強(qiáng)的自學(xué)能力，及時跟蹤學(xué)科發(fā)展動態(tài)。(2)具有項(xiàng)目組織綜合能力和團(tuán)隊工作精神，具有一定的公關(guān)能力及和諧的人際關(guān)系。(3)具有強(qiáng)烈的責(zé)任心和敬業(yè)精神。(4)廣泛獲取各類相關(guān)知識，對科技發(fā)展具有敏感性。(5)有扎實(shí)的英語基礎(chǔ)知識，能流利閱讀專業(yè)文獻(xiàn)，有較好的聽說寫譯綜合技能。5、本專業(yè)主要學(xué)習(xí)現(xiàn)代通信技術(shù)和信息科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)知識、通信新技術(shù)和信息處理新方法，注重培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際科研能力。使學(xué)生能在通信領(lǐng)域中從事各類電子設(shè)備和信息系統(tǒng)的研究、制造和運(yùn)營；在國民經(jīng)濟(jì)各部門和國防工業(yè)中擔(dān)任開發(fā)、應(yīng)用計算機(jī)通信技術(shù)與設(shè)備的高級工程技術(shù)人員和研究人員。也可從事高等院校通信與信息處理技術(shù)、計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的教學(xué)和研究。 （二）主要研究方向1、 自適應(yīng)信息處理與無線通信Adaptive Information Processing and wireless communication研究自適應(yīng)處理、統(tǒng)計信號處理、智能信息處理在無線通信系統(tǒng)傳輸特性、信道的時頻域建模中的應(yīng)用技術(shù); 編碼與調(diào)制技術(shù)、無線資源管理優(yōu)化在改善無線通信系統(tǒng)帶寬及容量方面的基礎(chǔ)理論。主要導(dǎo)師：李莉、張靜、董建萍、王沛、武向農(nóng)2、 圖像、語音處理與多媒體通信 Image, Speech processing and multimedia Communication研究視音頻信號壓縮和處理、圖像及視頻中的信息隱藏、網(wǎng)絡(luò)安全流媒體產(chǎn)權(quán)保護(hù)軟件技術(shù)、仿生語音信號的收集、處理和輸出的機(jī)器實(shí)現(xiàn)、聲音和圖像信息傳輸與組網(wǎng)技術(shù)、生物信息圖像處理等。主要導(dǎo)師：王沛、殷業(yè)、陳勝、應(yīng)駿、李莉3、 嵌入式技術(shù)與通信控制系統(tǒng) Embedded technology and communication control system結(jié)合嵌入式系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展，依托本學(xué)科的“數(shù)字社區(qū)與智能家居”聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，研究PC平臺、FPGA平臺、DSP平臺以及SIMD并行處理陣列多媒體處理優(yōu)化方法，開展平臺針對性的新算法研究、理論探索。主要導(dǎo)師：顧美康、應(yīng)駿、張自強(qiáng)、方祖華 （三）學(xué)制三年（特殊情況下可以適當(dāng)延長或縮短） （四）課程設(shè)置與學(xué)分要求課程分必修課、選修課兩種。必修課包括：學(xué)位公共課（研究生政治課、研究生外語課等）、學(xué)位基礎(chǔ)課（按一級學(xué)科）、學(xué)位專業(yè)課（按二級學(xué)科）。研究生實(shí)行學(xué)分制。碩士生總學(xué)分不低于28學(xué)分。1、必修課程： （1）學(xué)位公共課程： 科學(xué)社會主義理論與實(shí)踐Theory and Practice of Scientific Socialism （2學(xué)分） 科學(xué)技術(shù)哲學(xué) Philosophy of Science and Technology（2學(xué)分） 第一外國語 First Foreign Language（English） （2學(xué)分）（2）學(xué)位基礎(chǔ)課: 高等工程數(shù)學(xué) Advanced engineering mathematics（3學(xué)分） 現(xiàn)代信號處理 Advanced signal processing（3學(xué)分） 智能系統(tǒng)與信息融合Intelligent system and information amalgamation（3學(xué)分）數(shù)字通信Digital communications（3學(xué)分）【注】每個學(xué)生根據(jù)不同研究方向需選擇其中3門課程。（3）學(xué)位專業(yè)課 （除專業(yè)外語外，每門課程3學(xué)分）專業(yè)外語 Specialized Foreign Language （2學(xué)分）數(shù)字圖像處理Digital image processing（3學(xué)分）控錯編碼理論 Error control coding theory（3學(xué)分）模式識別Pattern recognition（3學(xué)分）現(xiàn)代聲學(xué)技術(shù)Modern acoustic technology（3學(xué)分）嵌入式系統(tǒng) Embedded systems（3學(xué)分）信息論Information theory（3學(xué)分）【注】專業(yè)外語為必選課程，由導(dǎo)師負(fù)責(zé)，不占學(xué)時；每個學(xué)生根據(jù)不同研究方向還需選擇其他3門或3門以上的課程。2、選修課程： （1）公共選修課英語口語（2學(xué)分）計算機(jī)基礎(chǔ)（2學(xué)分）（2）專業(yè)選修課 （每門課程2學(xué)分）通信信號處理新技術(shù) Signal processing advances in communications（2學(xué)分）多媒體數(shù)據(jù)壓縮 Multimedia data compression（2學(xué)分）視頻信息處理 Video information procession（2學(xué)分）信號檢測與估值 Signal detection and estimation（2學(xué)分）信息隱藏技術(shù) Information hiding technology（2學(xué)分）算法分析和設(shè)計 Algorithm analysis and design（2學(xué)分）FPGA系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)踐 FPGA system design and practise（2學(xué)分）無線電抗干擾通信 Wireless Anti-interference communications（2學(xué)分）【注】每個學(xué)生根據(jù)不同研究方向需選擇兩門或兩門以上的課程。（3）討論班與論文選讀 （是否開課由導(dǎo)師決定）論文選讀Selected Topics in information and communications（1學(xué)分）討論班 Discussion Session （0學(xué)分）3. 補(bǔ)修課程：以同等學(xué)力考入的碩士研究生，要補(bǔ)修3門有關(guān)的大學(xué)本科基礎(chǔ)課程； 信號與系統(tǒng) Signal and system 數(shù)字信號處理 Digital signal processing 通信原理 Communication principles 面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計 Object-Oriented Programming跨專業(yè)的碩士研究生生根據(jù)專業(yè)需要可適當(dāng)補(bǔ)修本學(xué)科的本科生課程（補(bǔ)修課程由導(dǎo)師確定，不計學(xué)分）?！咀ⅰ繉W(xué)生可根據(jù)導(dǎo)師安排選修其他相關(guān)學(xué)科的課程，并按專業(yè)選修課計算學(xué)分。 （五）培養(yǎng)方式與考核方式 碩士生培養(yǎng)方式：在導(dǎo)師負(fù)責(zé)的前提下充分發(fā)揮集體培養(yǎng)的作用。學(xué)位基礎(chǔ)課和學(xué)位專業(yè)課以教師講授為主，少數(shù)內(nèi)容可以在教師指導(dǎo)下由學(xué)生輪流報告。專業(yè)選修課采用教師講授與學(xué)生報告相結(jié)合的方法，以學(xué)生報告為主，逐步減少教師的講授內(nèi)容。從二年級開始，根據(jù)各研究方向，學(xué)生在導(dǎo)師指導(dǎo)下查閱和報告有關(guān)文獻(xiàn)，開展專題討論，在此基礎(chǔ)上形成畢業(yè)論文題目，并圍繞該題目進(jìn)行研究，最后完成畢業(yè)論文，進(jìn)一步提高學(xué)生科研能力和創(chuàng)新意識。1. 課程學(xué)習(xí)與考核方式課程考核分考試與考查兩種方式，可采用筆試/口試、閉卷/開卷、撰寫論文、完成項(xiàng)目等形式進(jìn)行。必修課程原則上都要進(jìn)行筆試。研究生課程的成績由平時成績和期末考試成績綜合評定?？荚嚦煽儾捎冒俜种朴涗洠部梢苑謨?yōu)（90分-100分）、良（80分-89分）、中（70分-79分）、及格（60分-69分）、不及格五等；考查成績以合格、不合格記。撰寫論文，以優(yōu)、良、中、及格、不及格五級計算成績。2實(shí)踐及其考核方式碩士生實(shí)踐活動（1學(xué)分）。包括社會實(shí)踐或教學(xué)實(shí)踐，任選一項(xiàng)。實(shí)踐活動的工作量應(yīng)不少于30日，可以分散使用，也可以集中使用。社會實(shí)踐或教學(xué)實(shí)踐安排在一年級暑期或第三學(xué)期為宜。為了拓寬學(xué)生的視野，促進(jìn)學(xué)生主動關(guān)心和了解學(xué)科的進(jìn)展，要求學(xué)生在學(xué)期間聽取三次以上的學(xué)術(shù)講座并寫出講座筆記或心得。本專業(yè)定期開展學(xué)術(shù)討論會，要求學(xué)生參加三次以上的學(xué)術(shù)討論會，并且在討論會上作一次以上的學(xué)術(shù)報告，寫出報告提綱和報告內(nèi)容。3中期考核及學(xué)位論文 （六）學(xué)位論文撰寫與答辯1、開題報告研究生在撰寫論文之前，必須經(jīng)過認(rèn)真的調(diào)查研究，閱讀大量的文獻(xiàn)資料，了解本人主攻方向的歷史和現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上醞釀學(xué)位論文選題。論文的選題和內(nèi)容應(yīng)具有一定理論價值和應(yīng)用價值，有一定的創(chuàng)意和前沿性。 碩士研究生的學(xué)位論文開題應(yīng)在第三學(xué)期結(jié)束前（最遲第四學(xué)期開學(xué)后一個月內(nèi)）完成，文獻(xiàn)閱讀量不少于20篇。在導(dǎo)師指導(dǎo)下確定選題，寫出開題報告，并經(jīng)學(xué)位點(diǎn)有關(guān)專家論證。開題報告需包含：論題；論文的基本構(gòu)思或大綱；論題的學(xué)術(shù)意義和現(xiàn)實(shí)意義；已閱讀過的和準(zhǔn)備閱讀的資料；疑點(diǎn)和難點(diǎn)等。2、撰寫論文碩士學(xué)位論文類型可以多樣化，強(qiáng)調(diào)“理論聯(lián)系實(shí)際”，既可以是基礎(chǔ)研究，也可以是應(yīng)用研究、開發(fā)研究等。學(xué)位論文格式規(guī)范見研究生處網(wǎng)頁上的“上海師范大學(xué)學(xué)位論文規(guī)范”文件。3、論文送審與答辯（1）論文送審，碩士學(xué)位論文至少校內(nèi)外各1位具有副教授及以上職稱專家評閱：如果參加盲檢，論文還需各聘請1名校內(nèi)與校外專家評閱；否則，只需請1名校內(nèi)專家評閱（由學(xué)位點(diǎn)安排）。第六學(xué)期中期（3月中旬-4月初）經(jīng)導(dǎo)師同意由研究生登陸指定網(wǎng)站查看自己是否參加盲審。（2）盲審結(jié)束后無異議則進(jìn)入答辯階段（每年的5月下旬進(jìn)行）。 （3）答辯委員會由3-5名與選題有關(guān)的教授（或研究員）、副教授（或副研究員）組成。答辯委員會推舉一名答辯主席，答辯人的導(dǎo)師和副導(dǎo)師不能擔(dān)任答辯主席。答辯后由答辯委員會投票表決，答辯主席在答辯決議書上簽字。 4、學(xué)位授予 論文在獲三分之二（或以上）答辯委員通過后，答辯委員會可建議授予答辯人所申請的學(xué)位。（七）教學(xué)大綱課程大綱具體到二級標(biāo)題：即章、節(jié) 高等工程數(shù)學(xué)（Advanced Engineering Mathematics ） （一）教學(xué)目的和要求 通過本課程的學(xué)習(xí)使研究生掌握矩陣分析和隨機(jī)過程的基本理論及其應(yīng)用。要求掌握矩陣分解的基本理論和方法，熟悉線性變換的矩陣表示，了解矩陣函數(shù)的性質(zhì)和應(yīng)用；掌握隨機(jī)過程的基本概念，熟悉幾種重要的隨機(jī)過程及其應(yīng)用，了解各態(tài)歷經(jīng)性與譜分解。 （二）基本教學(xué)內(nèi)容第一部分 矩陣分析第一章 線性空間與線性變換1.1 線性空間的概念1.2 基變換與坐標(biāo)變換1.3 子空間與維數(shù)定理1.4 線性空間的同構(gòu)1.5 線性變換的概念1.6 線性變換的矩陣表示1.7 不變子空間第二章 內(nèi)積空間2.1 內(nèi)積空間的概念2.2 正交基及子空間的正交關(guān)系2.3 內(nèi)積空間的同構(gòu)2.4 正交變換2.5 點(diǎn)到子空間的距離與最小二乘法2.6 復(fù)內(nèi)積空間2.7 正規(guī)矩陣2.8 二次型第三章 矩陣的標(biāo)準(zhǔn)形與若干分解形式3.1 矩陣的相似對角形3.2 矩陣的約當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)形3.3 哈密頓-開萊定理及矩陣的最小多項(xiàng)式3.4 多項(xiàng)式矩陣與史密斯標(biāo)準(zhǔn)形3.5 多項(xiàng)式矩陣的互質(zhì)性與既約性3.6 有理分式矩陣的標(biāo)準(zhǔn)形及其仿分式分解3.7 系統(tǒng)的傳遞函數(shù)矩陣3.8 舒爾定理及矩陣的分解3.9 矩陣的奇異值分解第四章 矩陣函數(shù)及其應(yīng)用4.1 向量范數(shù)4.2 矩陣范數(shù)4.3 向量和矩陣的極限4.4 矩陣冪級數(shù)4.5 矩陣函數(shù)4.6 矩陣的微分與積分4.7 常用矩陣函數(shù)的性質(zhì)4.8 矩陣函數(shù)在微分方程組中的應(yīng)用4.9 線性系統(tǒng)的能控性與能觀測性第五章 特征值的估計與廣義逆矩陣5.1 特征值的界的估計5.2 圓盤定理5.3 譜半徑的估計5.4 廣義逆矩陣與線性方程組的解5.5 廣義逆矩陣A+第六章 勒貝格積分簡介6.1 集合及其基數(shù)6.2 測度理論6.3 可測函數(shù)6.4 勒貝格積分第二部分 隨機(jī)過程第一章 概率論補(bǔ)充知識1.1 概率空間1.2 隨機(jī)變量1.3 特征函數(shù)1.4 多元正態(tài)分布1.5 隨機(jī)變量序列的收斂性1.6 隨機(jī)變量函數(shù)的分布1.7 條件數(shù)學(xué)期望第二章 隨機(jī)過程的基本概念2.1 隨機(jī)過程的定義2.2 隨機(jī)過程的分布及其數(shù)字特征2.3 復(fù)隨機(jī)過程2.3 幾種重要的隨機(jī)過程類型2.4 Wiener過程2.5 Poisson過程第三章 二階矩過程的均方微積分3.1 隨機(jī)變量序列的均方極限3.2 隨機(jī)過程的均方連續(xù)3.3 隨機(jī)過程的均方導(dǎo)數(shù)3.4 隨機(jī)過程的均方積分3.5 均方隨機(jī)微分過程3.6 正態(tài)過程的均方微積分第四章 平穩(wěn)過程4.1 平穩(wěn)過程的定義4.2 平穩(wěn)過程相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)4.3 平穩(wěn)過程的功率譜密度4.4 線性過程中的平穩(wěn)過程4.5 平穩(wěn)過程的譜分解4.6 平穩(wěn)過程的各態(tài)歷經(jīng)性第五章 馬爾可夫過程5.1 馬爾可夫過程的定義5.2 馬氏鏈的轉(zhuǎn)移概率5.3 馬氏鏈的狀態(tài)分類5.4 轉(zhuǎn)移概率的極限與平穩(wěn)分布5.5 連續(xù)時間馬氏過程的轉(zhuǎn)移概率5.6 馬氏過程的遍歷性和平穩(wěn)分布5.7 應(yīng)用舉例第六章 更新過程與馬爾可夫更新過程6.1 更新過程的定義6.2 更新方程與極限定理6.3 剩余壽命與現(xiàn)時壽命6.4 延遲與終止過程6.5 馬爾可夫更新過程的定義6.6 狀態(tài)分類與極限概率6.7 馬爾可夫更新方程6.8 再生過程與報酬過程6.9 廣義半馬氏過程簡介第七章 非平穩(wěn)隨機(jī)過程7.1 隨機(jī)過程的高階統(tǒng)計量的定義和性質(zhì)7.2 非平穩(wěn)過程的Wigner-Ville時頻譜分析7.3 循環(huán)平穩(wěn)過程7.4 二階循環(huán)平穩(wěn)過程的循環(huán)相關(guān)函數(shù)與循環(huán)譜7.5 高階循環(huán)平穩(wěn)過程的循環(huán)累積量與循環(huán)譜 （三）主要參考資料矩陣分析引論 羅家洪. 華南理工大學(xué)出版社，1992隨機(jī)過程 毛用才，胡奇英. 西安電子科技大學(xué)出版社，1998工程隨機(jī)過程 彭秀艷. 哈爾濱工程大學(xué)出版社，2000應(yīng)用隨機(jī)過程 錢敏平 龔光魯. 北京大學(xué)出版社，1998隨機(jī)信號分析朱華等. 北京理工大學(xué)出版社，1990Probability, Random Variables, and Stochastic Processes Papoulis A. 2 nd ed, New York: McGraw-Hill, 1984 （四）任課教師：遲洪欽 （五）總時數(shù)：72學(xué)時 （六）考核方式：開卷或閉卷 現(xiàn)代信號處理 （Advanced signal processing） （一）教學(xué)目的和要求 使研究生能系統(tǒng)地掌握現(xiàn)代信號處理的基本理論與方法。要求熟悉國際上近年來出現(xiàn)的先進(jìn)的信號處理新理論、新技術(shù)、新方法和新應(yīng)用。特別是對非因果、非最小相、非平穩(wěn)（即時變）信號的分析。 （二）基本教學(xué)內(nèi)容第一章 參數(shù)估計理論1.1 估計子的性能1.2 Fisher 信息與Cramer-Rao下限1.3 Bayes估計1.4 最大似然估計1.5 線性均方估計1. 6最小二乘估計第二章 現(xiàn)代譜分析2.1 離散隨機(jī)過程與非參數(shù)化譜估計2.2 平穩(wěn)ARMA過程2.3 相關(guān)矩陣2.4平穩(wěn)ARMA過程的功率譜密度2.5 功率譜密度的性質(zhì)2.6 線性預(yù)測（ARMA譜估計）2.7 ARMA模擬辨識2.8 Burg最大熵譜估計2.9 Pisarenko諧波分解2.10 多重信號分類（Music）第三章 自適應(yīng)濾波3.1匹配濾波器3.2 最優(yōu)濾波與離散Wiener濾波第四章 LMS類自適應(yīng)算法4.1 LMS算法的結(jié)構(gòu)和運(yùn)算4.2 LMS算法4.3 應(yīng)用第五章 RLS自適應(yīng)算法5.1 預(yù)備知識5.2 指數(shù)加權(quán)的RLS算法5.3 重整參數(shù)的選擇5.4 誤差平方的加權(quán)和疊代更新5.5 RLS自適應(yīng)除噪的例子5.6 RLS算法的統(tǒng)計性能第六章 Kalman濾波6.1 Kalman濾波問題6.2 新息過程6.3 利用新息過程估計狀態(tài)6.4 Kalman濾波6.5 初始條件6.6 Kalman濾波器作為RLS類濾波器的基礎(chǔ)6.7自適應(yīng)濾波器的應(yīng)用（譜線增強(qiáng)、陷波器）6.8 廣義旁瓣對消器6.9 盲自適應(yīng)多用戶檢測第七章 非高斯信號處理7.1 亞高斯和超高斯信號7.2 非高斯信號通過線性系統(tǒng)7.3 FIR系統(tǒng)辨識7.4因果ARMA模型的辨識7.5 有色噪聲中的諧波恢復(fù)第八章 信號的時頻分析線性變換8.1 信號的局部變換8.2 解析信號與瞬時物理量8.3 短時Fourier變換8.4 Gabor變換8.5 多分辨分析8.6 正交濾波器組第九章 信號的時頻分析非線性變換9.1 時頻分布的基礎(chǔ)理論9.2 Wigner-Ville分布9.3 模糊函數(shù)9.4 Cohen類時頻分布9.5 時頻分布的性能評價與改進(jìn)（三）主要參考資料統(tǒng)計信號處理基礎(chǔ)估計與檢測理論，S.M.Kay著，羅鵬飛等譯，電子工業(yè)出版社，北京，2006年7月。adaptive filter theory, 4th ed., Simon Haykin, Prentice Hall, 電子工業(yè)出版社，北京，2002年7月?，F(xiàn)代信號處理，2nd ed.，張賢達(dá)，清華大學(xué)出版社2002年10月. （四）任課教師：李莉、張靜 （五）總時數(shù)：72學(xué)時 （六）考核方式：開卷及論文 數(shù)字通信（Digital communications） （一）教學(xué)目的和要求 使研究生能從系統(tǒng)、功能的角度掌握現(xiàn)代通信的基本原理。要求熟悉現(xiàn)代通信的常用調(diào)制方式，多址方式及其特點(diǎn)。掌握部分響應(yīng)信號，自適應(yīng)均衡和系統(tǒng)優(yōu)化原理。了解通信系統(tǒng)的同步過程及實(shí)現(xiàn)。重點(diǎn)是掌握部分響應(yīng)信號，自適應(yīng)均衡和系統(tǒng)優(yōu)化原理。 （二）基本教學(xué)內(nèi)容第一章 Characterization Of Communication Signals And Systems1.1 Representation Of Band-Pass Signal And System,1.2 Signal Space Representations1.3 Digitally Modulated Signals Cpfsk, Cpm第二章 Optimum Receivers For Awgn Channel2.1 Optimum Receiver For Signals Corrupted By Awgn2.2 Performance Of The Optimum Receiver For Memoryless Modulation2.3 Optimum Receiver For Cpm Signals2.4 Optimum Receiver For Signals With Random Phase In Awgn Channel2.5 Performance Analysis For Wireline And Radio Signals第三章 Carrier And Symbol Synchronization3.1 Signal Parameter Estimation3.2 Carrier Phase Estimation3.3 Symbol Timing Estimation3.4 Joint Estimation Of Carrier Phase And Symbol Timing3.5 Performance Characteristics Of Ml Estimators第四章 Signal Design For Band-Limited Channels4.1 Characteristics Of Band-Limited Channels4.2 No Intersymbol Interference-The Nyquist Criterion,4.3 Controlled Isi-Partial Response Signals,4.4 Probability Of Error In Detection Of Pam4.5 Modulation Codes For Spectrum Shaping第五章system Optimization5.1 Optimum Receiver For Channels With Isi And Awgn5.2 Linear Equalization5.3 Decision-Feedback Equalization5.4 Reduced Complexity Ml Detectors第六章adaptive Equalization6.1 Adaptive Linear Equalizer6.2 Adaptive Decision-Feedback Equalization6.3 Recursive Least-Squares Algorithms For Adaptive Equalization6.4 Self-Recovering(Blind) Equalization第七章multichannel And Multicarrier Systems7.1 Multichannel Digital Communicatins In Awgn Channels7.2 Multicarrier Communicatins第八章spread Spectrum Signals For Digital Communications8.1 Model Of Spread Spectrum Digital Communication System8.2 DSSS Signals8.3 FH-SSs Signals8.4 Other Types Of Spread Spectrum Signals8.5 Synchronization Of Spread Spectrum Systems第九章digital Communications Through Fading Multipath Channels9.1 Characterization Of Fading Multipath Channels9.2 The Effect Of Signal Characteristics On The Choice Of A Channel Model9.3 Frequency-Nonselective, Slowly Fading Channel9.4 Diversity Techniques For Fading Multipath Channels9.5 Digital Signaling Over A Frequency-Selective, Slowly Fading Channel9.6 Coded Wave Forms For Fading Channels9.7 Multiple Antenna Systems第十章multiuser Communications 10.1 Introduction To Multiple Access Techniques10.2 Capacity Of Multiple Access Methods10.3 Cdma10.4 Random Access Methods （三）主要參考資料Digital Communications, 4th ed. (英文版)，John G. Proakis，電子工業(yè)出版社， 2001年10月移動通信原理，吳偉陵，牛凱，電子工業(yè)出版社，2005.1Mobile wireless communications, Mischa Schwartz, Cambridge university press, 2005. Wireless communications principles and practice, 2nd ed. (英文版)，Theodore S. Rappaport,電子工業(yè)出版社，2004.3移動通信工程理論和應(yīng)用（2nd ed.），William C.Y.Lee(李建業(yè)), 宋維模等譯，人民郵電出版社，2002.8,1st ed. （四）任課教師：李莉、王沛 （五）總時數(shù)：72學(xué)時 （六）考核方式：開卷或閉卷 數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing） （一）教學(xué)目的和要求本課程是電子類專業(yè)研究生關(guān)于信號處理，信號傳輸，系統(tǒng)分析方面的學(xué)位專業(yè)課。數(shù)字圖像處理是模式識別、計算機(jī)視覺、圖像通信、多媒體技術(shù)等學(xué)科的基礎(chǔ)，是一門涉及多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。通過對本課程的學(xué)習(xí)，要求較深入地理解數(shù)字圖像處理的基本概念、基礎(chǔ)理論以及解決問題的基本思想方法，掌握基本的處理技術(shù)，了解與各個處理技術(shù)相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域。 （二）基本教學(xué)內(nèi)容第一章 緒論 1.1 數(shù)字圖像處理的概念 1.2數(shù)字圖像處理的起源 1.3數(shù)字圖像處理的應(yīng)用實(shí)例 1.4數(shù)字圖像處理的基本步驟1.5 圖像處理系統(tǒng)的部件第二章 數(shù)字圖像基礎(chǔ) 2.1視覺感知要素 2.2 光和電磁波譜 2.3 圖像感知和獲取 2.4圖像取樣和量化 2.5像素間的一些基本關(guān)系2.6線性和非線性操作第三章 空間域圖像增強(qiáng) 3.1 某些基本灰度變換 3.2 直方圖處理 3.3 用算術(shù)/邏輯操作增強(qiáng) 3.4 空間濾波基礎(chǔ) 3.5 平滑空間濾波器 3.6銳化空間濾波器3.7混合空間濾波器第四章 頻率域圖像增強(qiáng) 4.1傅里葉變換和頻率域的介紹 4.2平滑的頻率域?yàn)V波器 4.3頻率域銳化濾波器 4.4同態(tài)濾波器4.5實(shí)現(xiàn)第五章 圖像復(fù)原 5.1 圖像退化、復(fù)原過程的模型 5.2 噪聲模型 5.3 噪聲存在下的唯一空間濾波復(fù)原 5.4 頻率濾波削減周期噪聲 5.5 線性、位置不變的退化 5.6估計退化函數(shù)5.7逆濾波5.8 最小均方誤差濾波 5.9 約束最小二乘方濾波器 5.10幾何均值濾波5.11幾何變換第六章 彩色圖像處理 6.1 彩色基礎(chǔ) 6.2 彩色模型 6.3 偽彩色處理 6.4 全彩色圖像處理基礎(chǔ) 6.5 彩色變換 6.6平滑和尖銳化6.7彩色分割6.8 彩色圖像的噪聲 6.9 彩色圖像壓縮第七章 圖像壓縮 7.1 基礎(chǔ) 7.2 圖像壓縮模型 7.3 無誤差壓縮 7.4 有損壓縮7.5 圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)第八章 形態(tài)學(xué)圖像處理 8.1 序論 8.2 膨脹與腐蝕 8.3 開操作和閉操作8.4 灰度級圖像擴(kuò)展第九章 圖像分割 9.1 間斷檢測 9.2 邊緣連接和邊界檢測9.3 門限處理 （三）主要參考資料數(shù)字圖像處理（第二版），美R.C.GONZALEZ等著，阮秋琦等譯，(1) 電子工業(yè)出版社，2003，（中文版）數(shù)字圖像處理（第二版），美R.C.GONZALEZ等著， (2) 電子工業(yè)出版社，2003，（英文版）數(shù)字圖像處理（MATLAB版），美R.C.GONZALEZ著，電子工業(yè)出版社，2005，（中、英文版）數(shù)字圖像處理，Kenntth.R.Castleman著，朱志剛 等譯，電子工業(yè)出版社，2002（新、舊版）Visual C+數(shù)字圖像獲取、處理及實(shí)踐應(yīng)用，楊枝靈、王開等編著，人民郵電出版社，2003Visual C+數(shù)字圖像處理，何斌等編著，人民郵電出版社，2003Visual C+數(shù)字圖像模式識別技術(shù)及工程實(shí)踐，求是科技等編著，人民郵電出版社，2003圖像處理和分析，章毓晉編 ，清華大學(xué)出版社， 1999年數(shù)字圖像處理學(xué), 阮秋琦編，電子工業(yè)出版社，2001應(yīng)用MATLAB語言處理數(shù)字信號與數(shù)字圖像，陳桂明等著，北京，科學(xué)出版社，2000數(shù)字圖像處理，何東健等著，西安電子科技大學(xué)出版社，2003 （四）任課教師：王沛 陳勝 （五）總時數(shù)：72學(xué)時 （六）考核方式：考試。課程成績由平時成績（實(shí)驗(yàn)報告、文獻(xiàn)閱讀、課堂討論、作業(yè)等）占30%和期末考試成績占70%綜合評定。考試成績采用百分制記錄；具體可采用筆試/口試、閉卷/開卷、撰寫論文、完成項(xiàng)目等形式進(jìn)行。模式識別（Pattern Recognition）（一）教學(xué)目的和要求課程是研究計算機(jī)模式識別的基本理論、方法和應(yīng)用。模式識別就是利用計算機(jī)對某些物理現(xiàn)象進(jìn)行分類，在錯誤概率最小的條件下，使識別的結(jié)果盡量與事物相符。模式識別的原理和方法在醫(yī)學(xué)、軍事等眾多領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛，是計算機(jī)及其相關(guān)專業(yè)進(jìn)行科學(xué)研究的基礎(chǔ)。這門課的教學(xué)目的是讓學(xué)生掌握統(tǒng)計模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別基本原理和方法。本課程的主要任務(wù)是，通過對模式識別的基本理論、方法和運(yùn)用實(shí)例的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握模式識別的基本理論與方法，培養(yǎng)學(xué)生利用模式識別方法、運(yùn)用技能解決本專業(yè)及相關(guān)領(lǐng)域?qū)嶋H問題的能力，為將來繼續(xù)深入學(xué)習(xí)或進(jìn)行科學(xué)研究打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。通過各教學(xué)環(huán)節(jié)，本課程應(yīng)達(dá)到下列要求：認(rèn)識模式識別的目的和意義，了解模式識別的過程；理解統(tǒng)計分類法的基本思想，掌握幾何分類法和概率分類法的幾種典型算法；理解聚類分析的的基本思想，掌握聚類分析的幾種典型算法。具體包括： 1.掌握模式識別的概念、發(fā)展和應(yīng)用，模式識別的研究方法；2.掌握統(tǒng)計模式識別中線性判別函數(shù)的基本理論及運(yùn)用；3.掌握統(tǒng)計模式識別中Bayes決策理論的基本原理及運(yùn)用；4.熟悉概率總體估計中的參數(shù)估計方法和非參數(shù)技術(shù)估計方法；5.掌握近鄰法則和集群；6.掌握模式特征的抽取和選擇；7.了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用。 本課程開設(shè)的目的是為了使學(xué)生能應(yīng)用模式識別處理計算機(jī)自動識別事物，機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析中有關(guān)的技術(shù)問題。由于本課程的目標(biāo)是側(cè)重在應(yīng)用模式識別技術(shù)，因此在學(xué)習(xí)內(nèi)容上側(cè)重基本概念的講解，輔以必要的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，使學(xué)生能掌握模式識別技術(shù)中最基本的概念，以及最基本的處理問題方法。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中還會用到一些概率論的最基本知識，線性代數(shù)中的部分知識，對學(xué)生在數(shù)學(xué)課中學(xué)到知識的進(jìn)一步理解與鞏固起到溫故而知新的作用。（二）基本教學(xué)內(nèi)容第一章 模式識別引論（4學(xué)時）1.1 掌握模式和模式識別的概念1.2了解模式識別的發(fā)展和應(yīng)用1.3熟悉模式識別的研究方法第二章Bayes決策理論（10學(xué)時）2.1 掌握最小錯誤概率的Bayes決策2.2 掌握最小風(fēng)險的Bayes決策2.3 掌握NewmanPearson決策2.4 掌握最小最大決策2.5 掌握Bayes分類器和判別函數(shù)2.6 握正態(tài)分布時的Bayes決策法則第三章 概率密度函數(shù)的估計（10學(xué)時）3.1 掌握參數(shù)估計的基本概念3.2 掌握正態(tài)分布的監(jiān)督參數(shù)估計和非監(jiān)督參數(shù)估計的方法3.3 了解非參數(shù)技術(shù)的基本方法3.4 熟悉分類器錯誤率的估計問題第四章 線性判別函數(shù)（10學(xué)時）4.1掌握線性判別函數(shù)的概念4.2掌握感知準(zhǔn)則函數(shù)和梯度下降法4.3握最小平方誤差準(zhǔn)則函數(shù)及其應(yīng)用4.4掌握Fisher線性判別函數(shù)及其應(yīng)用第五章 近鄰法（8學(xué)時）5.1掌握最近鄰法的決策規(guī)則5.2熟悉最近鄰法的錯誤率分析5.3掌握k -近鄰法的基本原理5.4了解減少近鄰法的計算量、存儲量的基本思路5.5掌握具有拒絕決策的近鄰法的基本思想第六章 特征的抽取和選擇（12學(xué)時）6.1了解特征提取與選擇要解決什么問題6.2熟悉方便使用的可分離性判據(jù)、及其意義6.3掌握按歐氏距離度量的特征提取方法的原理6.4掌握特征選擇最優(yōu)搜索算法的原理6.5掌握特征選擇順序前進(jìn)、順序后退算法原理，及其結(jié)合算法的思路6.6掌握遺傳算法用于特征選擇的算法思路第七章 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（10學(xué)時）7.1基于投影、兩維顯示的單峰子集分離法的基本思路；7.2近鄰函數(shù)準(zhǔn)則算法的基本思路；7.3分級聚類算法的基本思路；7.4非監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)當(dāng)注意什么問題第八章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用（8學(xué)時）8.1熟悉人工神經(jīng)元的基本知識8.2掌握基于三層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的基本思想；8.3掌握競爭學(xué)習(xí)和側(cè)抑制的基本思想；8.4掌握自組織特征影射的基本思路；8.5掌握Hopfield網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)； （三）主要參考資料模式識別（第2版），邊肇祺、張學(xué)工等，清華大學(xué)出版社，2002.3模式識別，李晶皎、朱志良、王愛俠 等，電子工業(yè)出版社，2004.8 模式識別，楊光正、吳岷、張曉莉，中國科技大學(xué)出版社，2001.1 （四）任課教師：陳勝，應(yīng)駿 （五）總時數(shù)：72學(xué)時 （六）考核方式：閉卷 控錯編碼理論（Error control coding theory） （一）教學(xué)目的和要求 要求學(xué)生認(rèn)識到?jīng)]有控錯及容錯機(jī)制的數(shù)字系統(tǒng)不可能成為一個可靠的系統(tǒng)，以及為提高數(shù)字系統(tǒng)可靠性所采取的措施和相應(yīng)的理論。 （二）基本教學(xué)內(nèi)容第一章 近代代數(shù)基本概念1.1 有限域結(jié)構(gòu)1.2有限域運(yùn)算1.3 多項(xiàng)式剩余類域第二章 信道與編碼2.1錯誤概率和譯碼規(guī)則2.2錯誤概率與編碼方法2.3有噪信道編碼定理2.4 最佳譯碼與最大似然譯碼第三章 線性分組碼3.1 G, H3.2 伴隨式與q元對稱信道譯碼3.3 漢明幾何與碼的性能3.4漢明碼3.5 最小碼距與重量譜、MacWiliams恒等式第四章 循環(huán)碼4.1 移位寄存器編碼器4.2 Meggit譯碼器4.3 糾突發(fā)錯誤4.5 糾突發(fā)錯誤的循環(huán)碼譯碼第五章 BCH碼、Reed-Solomon碼等；5.1 BCH碼5.2 BCH碼的譯碼關(guān)鍵方程5.3 BCH碼的譯碼算法5.4 Reed-Solomon碼5.5 存在刪除符號時的譯碼5.6 （23，12）戈萊碼第六章 卷積碼6.1 樹狀圖和網(wǎng)格圖6.2 路徑子與錯誤限6.3 卷積碼的距離特性6.4 Viterbi算法6.5刪余卷積碼第七章 網(wǎng)格編碼調(diào)制（TCM）7.1 TCM碼的理論依據(jù)7.2 4狀態(tài)8PSK TCM碼結(jié)構(gòu)7.3 TCM的構(gòu)成Ungerboeck分區(qū)算法7.4 二維TCM的最大似然譯碼7.5 旋轉(zhuǎn)不變的TCM碼第八章 級聯(lián)碼與turbo碼8.1 乘積碼與級聯(lián)碼8.2 Turbo碼編碼器8.3 Turbo碼譯碼器8.4 Turbo碼譯碼算法8.5 Turbo碼性能分析第九章 網(wǎng)絡(luò)信息論 9.1通信網(wǎng)信道分類 9.2多址接入信道 9.3相關(guān)信源與多址接入信道 9.4廣播信道 9.5中繼信道（三）主要參考資料信息論與編碼理論，英文版，Robert J. McEliece,電子工業(yè)出版社，北京，2003年1月。信息論基礎(chǔ)理論與應(yīng)用，傅祖蕓，電子工業(yè)出版社，北京，2001年8月。糾錯編碼原理和應(yīng)用，張宗橙，電子工業(yè)出版社，北京，2003年4月。信息處理與編碼（修訂本），吳偉陵，人民郵電出版社，北京，2003.7，2nd ed. （四）任課教師：李莉、王沛 （五）總時數(shù)：72學(xué)時 （六）考核方式：閉卷/開卷考試 智能系統(tǒng)與信息融合（Intelligent System and Information Fusion）（一） 教學(xué)目的和要求智能系統(tǒng)和信息融合是目前國際上一門發(fā)展迅速的前沿交叉學(xué)科，本課程主要講述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模擬進(jìn)化計算，和它們在信息融合、信號處理等方面的應(yīng)用。本課程為通信工程系的低年級研究生提供解決問題的智能處理方法和解決途徑，使學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、原理和方法，尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計概念與方法，學(xué)會設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型去解決實(shí)際問題，了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展動向和應(yīng)用前景，同時，本課程介紹模擬進(jìn)化計算的基本方法。本課程的主要內(nèi)容有：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述，人工神經(jīng)元的模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則；前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法等。 （二）基本教學(xué)內(nèi)容第一章 緒論 (1學(xué)時) 1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述 1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)簡史 1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征與功能1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域第二章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識 (5學(xué)時)2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)2.2人工神經(jīng)元的模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型 2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則，Hebbian學(xué)習(xí)規(guī)則，感知器學(xué)習(xí)規(guī)則，Delta學(xué)習(xí)規(guī)則，Widrow-Hoff學(xué)習(xí)規(guī)則，相關(guān)學(xué)習(xí)規(guī)則等第三章 前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (17學(xué)時) 3.1 單層感知器；多層感知器；自適應(yīng)線性單元（Adaline）的簡介 3.2誤差逆?zhèn)鳎˙P）算法，基于BP算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)模型，BP的學(xué)習(xí)算法 3.3多層前饋網(wǎng)絡(luò)的主要能力，誤差曲面與BP算法的局限性 3.4標(biāo)準(zhǔn)BP算法改進(jìn)。增加運(yùn)動項(xiàng)，自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率，引入陡度因子 3.5基于BP算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計基礎(chǔ)3.6基于BP算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用第四章 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (17學(xué)時)4.1競爭學(xué)習(xí)的概念與原理4.2自組織特征映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SOM網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)4.3 SOM網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與權(quán)值調(diào)整域，SOM網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理與學(xué)習(xí)算法4.4自組織特征映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與應(yīng)用4.5對偶傳播（CPN）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.6適應(yīng)共振理論模型（ART）第五章 反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (17學(xué)時)5.1離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DHNN）5.2 DHNN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作方式5.3 DHNN網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與吸引子5.4 DHNN網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值設(shè)計5.5 DHNN網(wǎng)絡(luò)的信息存儲容納5.6連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CHNN）5.7 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與應(yīng)用5.8雙向聯(lián)想記憶（BAM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第六章 遺傳算法 (15學(xué)時)6.1遺傳算法簡介6.2 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法及其理論分析6.3模式定理6.4遺傳算法的設(shè)計與實(shí)現(xiàn),編碼方法,適應(yīng)度函數(shù),遺傳算子,參數(shù)選擇6.5遺傳算法與組合最優(yōu)化問題, 巡回旅行商問題 （三）主要參考資料人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模擬進(jìn)化計算，閻平凡，張長水， 清華大學(xué)出版社，2005.9出版。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論，蔣宗禮，高等教育出版社，2001.8第一版人工智能原理與方法，王永慶，西安交通大學(xué)出版社，1998.5第一版遺傳算法-理論、應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn)，西安交通大學(xué)出版社，2002.1第一版 （四）任課教師：張靜，陳勝 （五）總時數(shù)：72學(xué)時（六）考核方式：平時成績30%，卷面成績70%多媒體數(shù)據(jù)壓縮（Data Compression） （一）教學(xué)目的和要求本課程是電子類專業(yè)研究生關(guān)于信號處理，信號傳輸，系統(tǒng)分析方面的專業(yè)選修課。數(shù)據(jù)壓縮是現(xiàn)代計算最重要的領(lǐng)域和工具之一。從獲取數(shù)據(jù)到CD-ROM，從編碼理論到圖像處理，現(xiàn)代計算的許多層面都依賴于數(shù)據(jù)壓縮。通過對本課程的學(xué)習(xí)，要求較深入地理解多媒體數(shù)據(jù)壓縮的基本概念、基礎(chǔ)理論以及解決問題的基本思想方法，