主题：
信号与系统课程导论
概要：
本学期信号处理课程合并了连续与离散时间内容，强调系统化理论与工程应用，涵盖信号分析、系统设计及多领域应用，并将通过QQ群发布课件与通知。
1.本课程是信号处理与数字信号处理两门课的合并，旨在系统化地讲授连续时间与离散时间信号及系统的分析方法，为后续专业课程如图像处理等打下基础。课程强调理论与工程实践结合，面向智能化测控等应用领域。
2.课程目标分为知识、能力和素质三个层次：掌握信号与系统的基本理论、具备解决实际问题的能力、理解课程背后的哲学思想即"分解复杂问题为简单问题"的还原论思想。通过实验培养创新精神和工匠精神。
3.教学内容共11章，前四章为时域信号与系统分析，第五至六章涉及傅里叶变换和拉普拉斯变换，后续章节聚焦数字信号处理及相关应用。课程包含48学时理论讲授和16学时实验，实验时间另行通知。
4.教材暂用清华大学出版的《信号与系统》和《数字信号处理》，未来将采用由蒋若飞、陈志文老师编写的自编教材。建议学生多进行编程仿真练习，推荐使用MATLAB工具辅助学习。
5.考核方式由期末考试（60%）、平时成绩（30%，含作业与课堂测试）和大作业（10%）组成，实验部分单独设课并独立考核。严禁作业抄袭，大作业拟以小组形式完成文献调研与问题解决并汇报。
6.信号是承载信息的物理量，可为声音、电压或图像等，课程中将其抽象为数学函数进行一般性分析而不关注具体物理意义。系统则是对信号进行处理的实体，可以是电路、算法或程序等。
7.信号分类包括连续时间与离散时间信号、模拟信号与数字信号：连续时间信号在时间区间内每点有定义；离散时间信号仅在采样点有值；模拟信号幅度连续；数字信号幅度离散且有限。
8.课程核心思想之一是"分解"：将复杂信号分解为基本信号（如脉冲、正弦、复指数）的叠加，在不同域（时域、频域、复频域）中分析信号与系统特性。掌握基本信号响应即可推导任意输入下的系统输出。
9.同一信号可在不同域中分析，时域观察波形变化，频域揭示频率成分，复频域（拉普拉斯变换）用于分析系统稳定性与动态响应。不同域适合解决不同类型问题，如滤波在频域更易实现。
10.信号处理发展始于18世纪数学家奠定的理论基础，香农采样定理开启现代信号处理时代，1965年库利-图基提出快速傅里叶变换算法推动数字信号处理兴起。数字技术带来存储、传输与用户体验的根本变革。
11.信号处理广泛应用于通信、音频、图像、生物医学、雷达与控制系统等领域：通信中用于调制解调与微弱信号提取；音频处理实现降噪与语音识别；图像处理支持美颜、压缩与自动驾驶视觉识别。
12.教师联系方式：办公地点为绿豆校区民主楼223，邮箱与电话将在课后公布于QQ群。课程资料、通知将通过班长或学委建立的QQ群发布，学生可通过手机号添加教师微信。
主题：
数字信号处理与社会影响
概要：
技术进步带来信号处理发展，但需关注隐私、信息安全及社会影响，数字与模拟信号相辅相成，合理应用技术至关重要。
1.技术进步在带来便利的同时也引发隐私泄露、信息安全、算法推荐导致的信息茧房等社会问题，需通过前瞻性防御和公共教育加以应对。
2.数字信号相比模拟信号具有更强的抗干扰能力、易于存储与加密、可中继再生等优势，因此在现代通信和计算中广泛应用。
3.尽管数字信号处理占主导地位，但物理世界本质上是模拟的，因此模拟信号理论仍不可或缺，二者需结合使用。
4.信号是信息的载体，可表现为随时间、空间等变量变化的函数，数学上抽象为函数便于跨领域分析与处理。
5.信号按确定性可分为确定信号和随机信号，本课程主要研究确定性信号，随机信号将在后续学习中涉及。
6.信号按时间取值连续性分为连续时间信号和离散时间信号，模拟信号是连续时间信号的特例，数字信号则是离散且量化的。
7.模拟信号通过采样和量化可转换为数字信号，而数字信号可通过保持器还原为模拟信号，实现数模与模数转换。
8.周期信号是在固定时间间隔内重复的信号，其最小正周期称为基本周期，在频域分析中具有基础作用。
9.信号的能量定义为信号幅度平方在时间区间上的积分，功率则为单位时间内的平均能量，用于区分能量信号与功率信号。
10.课程内容涵盖信号与系统的共性理论，强调从数学推导到工程含义的理解，并要求通过编程仿真加深掌握。