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2026年通信技术（信号处理）考题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第 I 卷（选择题 共30分）
答题要求：请将每小题的正确答案填在括号内。(总共10题，每题3分)

1. 以下哪种信号处理技术常用于提高信号的分辨率？（ ）
A. 滤波 B. 采样 C. 傅里叶变换 D. 小波变换
2. 在数字信号处理中，量化误差主要影响信号的（ ）。
A. 幅度 B. 频率 C. 相位 D. 以上都有
3. 对于平稳随机信号，其功率谱密度反映了信号（ ）。
A. 幅度随时间的变化 B. 频率成分及分布
C. 相位随频率的变化 D. 以上都不对
4. 以下哪种滤波器可以有效抑制高频噪声？（ ）
A. 低通滤波器 B. 高通滤波器 C. 带通滤波器 D. 带阻滤波器
5. 离散傅里叶变换（DFT）的主要作用是（ ）。
A. 将时域信号转换为频域信号 B. 对信号进行滤波
C. 提高信号的幅度 D. 降低信号的噪声
6. 在信号处理中，卷积运算常用于（ ）。
A. 信号滤波 B. 信号增强 C. 系统响应计算 D. 以上都是
7. 下列哪种信号属于模拟信号？（ ）
A. 正弦波信号 B. 数字音频信号 C. 计算机中的二进制数据 D. 手机短信信号
8. 信号的带宽与信号中包含的（ ）有关。
A. 最高频率 B. 最低频率 C. 频率范围 D. 平均频率
9. 自适应滤波器的特点是（ ）。
A. 滤波器参数固定 B. 能根据输入信号自动调整参数
C. 只对特定频率信号有效 D. 以上都不对
10. 数字信号处理系统中，采样频率必须满足（ ）。
A. 高于信号最高频率 B. 低于信号最高频率
C. 等于信号最高频率 D. 与信号最高频率无关

第 II 卷（非选择题 共70分）
1. 填空题：（总共5题，每题4分）
信号处理的基本步骤包括信号的获取、______、分析和______。
- 常用的数字滤波器设计方法有______法和______法。
- 功率谱估计的方法主要有______估计法和______估计法。
- 信号的时域描述包括信号的______和______。
- 离散时间系统的稳定性取决于系统的______。
2. 简答题：（总共3题，每题10分）
- 简述傅里叶变换的物理意义及其在信号处理中的应用。
- 说明数字滤波器与模拟滤波器相比有哪些优点。
- 解释什么是信号的调制与解调，并举例说明其在通信中的作用。
3. 计算题：（总共2题，每题15分）
- 已知某连续时间信号\(x(t)=3\sin(2\pi\times100t)+2\cos(2\pi\times200t)\)，对其进行采样，采样频率\(f_s = 500Hz\)，求采样后的离散时间信号\(x(n)\)。
- 设计一个巴特沃斯低通滤波器，其截止频率\(f_c = 100Hz\)，采样频率\(f_s = 500Hz\)，求该滤波器的系统函数\(H(z)\)。
4. 材料分析题：（总共1题，20分）
材料：在通信系统中，信号传输过程中会受到各种噪声干扰。为了提高信号质量，常采用信号处理技术。例如，在某数字通信系统中，接收端接收到的信号\(yn)\)受到加性高斯白噪声\(w(n)\)的干扰，即\(y(n)=x(n)+w(n)\)，其中\(x(n)\)为发送端发送的原始信号。已知该系统采用了自适应滤波器对噪声进行抑制。自适应滤波器根据接收信号不断调整滤波器参数，以达到最佳的噪声抑制效果。
问题：
- 请分析自适应滤波器在该通信系统中是如何工作的？
- 说明采用自适应滤波器对提高通信系统性能的重要性。
5. 论述题：（总共1题，20分）
论述信号处理技术在未来通信领域的发展趋势及面临的挑战。

答案
1. 1. D 2. A 3. B 4. A 5. A 6. D 7. A 8. C 9 B 10. A
2. 1. 预处理、变换；窗函数、频率抽样；周期图、参数模型；幅度、相位；系统函数的极点位置
2. 傅里叶变换的物理意义是将时域信号分解为不同频率的正弦和余弦分量的叠加。在信号处理中，可用于频谱分析，了解信号的频率成分；进行滤波，通过改变频率成分来处理信号；还可用于信号的调制与解调等。
数字滤波器优点：精度高，可通过编程实现任意精度；稳定性好，参数易控制；灵活性强，可方便地改变滤波器特性；便于集成，可与其他数字系统集成。
信号的调制是把基带信号的频谱搬移到较高频率处，便于在信道中传输；解调则是从已调制信号中恢复出基带信号。例如在无线通信中，调制将语音等基带信号调制到射频频段发射，解调则在接收端恢复出原始语音信号，实现信息的无线传输。
3. 1. 采样间隔\(T = 1/f_s = 1/500s\)。
\(x(n)=3\sin(2\pi\times100\times nT)+2\cos(2\pi\times200\times nT)=3\sin(2\pi\times100\times n/500)+2\cos(2\pi\times200\times n/500)=3\sin(2\pi n/5)+2\cos(4\pi n/5)\)。
2. 归一化截止频率\(\omega_c = 2\pi f_c/f_s = 2\pi\times100/500 = 2\pi/5\)。
巴特沃斯低通滤波器的系统函数\(H(z)=\frac{1}{\prod_{k = 1}^{N}(1 - 2\cos(\frac{\omega_c}{2})z^{-1}+z^{-2})}\)，这里\(N\)根据滤波器阶数确定，对于一阶巴特沃斯低通滤波器，\(H(z)=\frac{1}{1 - 2\cos(\frac{\pi}{5})z^{-1}+z^{-2}}\)。
4. 1. 自适应滤波器在该通信系统中，首先根据接收信号\(y(n)\)构建误差信号\(e(n)\)，例如\(e(n)=d(n)-y(n)\)，其中\(d(n)\)可能是期望信号。然后通过自适应算法不断调整滤波器的系数，使得误差信号的功率最小。常用的自适应算法如最小均方误差（LMS）算法等，根据误差信号反馈来更新滤波器参数，以更好地逼近噪声的特性，从而实现对噪声的有效抑制。
2. 采用自适应滤波器对提高通信系统性能非常重要。它能自动适应信道和噪声的变化，实时调整滤波器参数，相比固定参数的滤波器，能更有效地抑制噪声干扰，提高信号的质量，增强通信的可靠性和有效性，使接收端能更准确地恢复原始信号，保证通信的正常进行。
5. 发展趋势：信号处理技术将朝着更高精度、更高效能、智能化方向发展。例如，在5G及未来通信中，对信号的处理要求更高，需要更精准地处理高频段信号，实现更高速的数据传输。智能化方面，自适应、自学习的信号处理算法将得到更广泛应用。
面临挑战：高频信号处理难度增大，需要更先进的算法和硬件支持；信号处理的能耗问题日益突出，如何在保证性能的同时降低能耗是关键；随着通信网络的日益复杂，信号处理要应对多种干扰和复杂环境，保证通信质量也是一大挑战。