曼彻斯特大学EEE专业的数字信号处理(EEEN30201)课程旨在使学生全面、完整地了解现代数字信号处理，并明确该学科的理论基础与实际应用之间的联系。下面我们将针对数字信号处理期末考试的重点难点进行归纳总结，希望能帮助你更好地复习备考。

一、数字信号处理考点归纳

1、卷积和相关：使用脉冲函数表示离散信号；使用线性叠加描述卷积；卷积的傅里叶解释；使用卷积进行简单滤波；自相关和交叉相关；交叉相关、匹配滤波器和信噪比增强；时序涂抹和伪随机比特序列。

2、傅立叶分析：周期信号的连续三角傅里叶级数；数据表示和绘图；非周期信号的连续三角傅里叶级数；对连续傅里叶级数的观察；傅里叶级数的指数表示；连续傅里叶变换；离散傅里叶分析；快速傅里叶变换。

3、离散傅里叶特性和处理：窗函数；频谱泄漏；频谱数据的表示；相位的考虑；离散傅里叶变换的主要性质；离散傅里叶变换信号处理。

4、拉普拉斯变换：拉普拉斯变换在微分方程中的应用；s平面；电路分析；模拟滤波器设计。

5、z变换和数字滤波器设计：定义和特性；数字滤波器、图表和z传递函数；使用极点-零点位置设计滤波器；FIR和IIR滤波器。

6、信号采样：采样过程；信号数字化；模数转换和数模转换原理；系统中的ADC和DAC。

7、FIR滤波器的设计：窗口法；相位线性；频率采样法；FIR设计软件；反滤波和信号重建。

8、IIR滤波器的设计：双线性Z变换；BZT和二阶无源系统；数字Butterworth和Chebyshev IIR滤波器；极点置零重温；双曲算法设计策略；IIR响应的FIR表达式。

9、自适应滤波器：自适应FIR滤波器的简要理论；最小均方（LMS）自适应FIR算法；在系统建模中使用自适应滤波器；用于消除噪声的延迟（单）输入自适应LMS滤波器；真正的（双输入）自适应LMS滤波器。

10、实时DSp：DSp563xx设计。系统结构；汇编代码编程；实时系统设计；外设接口；实时FIR、IIR和自适应滤波器。

11、音频应用中的DSp：混响、均衡和弦乐合成。

二、数字信号处理复习目标

1、展示对DSp基本原理的掌握和详细知识，了解各种基本方程的运行和构造。

2、认识数字信号处理中的各类问题，并决定解决这些问题的适当方法。

3、使用个人电脑和专用DSp硬件对离线和实时DSp算法进行编码和测试。

4、能从系统层面设计用于实时使用的完整DSp工程解决方案（硬件和软件规范）。

5、使用基于Eclipse的开发和调试框架。

总的来说，曼彻斯特大学EEE专业的考试复习需要制定合理的计划，注重课堂笔记的整理，以及相关题目的练习。此外，你还可以利用在线学习资源，了解考试形式和要求，并保持积极的心态。若你在曼彻斯特大学考试复习的过程中遇到难题或者不明确的地方，直接联系我们即可，我们会为你提供更加有针对性的曼彻斯特大学考试辅导。