7月6日至7月9日，交通与物流工程学院暑期卓越学堂课程《功能感知与信号处理》顺利开展。本课程由北京谛声科技有限公司的鲍明教授主讲，围绕物理信息功能感知、声学基础、信号处理与智能算法等内容展开集中授课。

课程面向卓越工程师培养需求，聚焦智能技术背景下的物理感知问题，引导学生理解从物理信号获取、声学换能、信号采样到智能处理的完整技术链条。课程内容涵盖物理信息功能感知与声信号处理框架、声波方程建模、傅里叶分析、信号采样、神经网络、深度学习基础以及物理信息引导的生成式智能等模块。课程总学时为16学时，重点在于帮助学生掌握物理信息功能感知的基本概念、基础物理量纲与换能模式、采样机制以及阵列数据处理方法。

在第一天课程中，鲍教授从信号的基本概念、数字信号处理任务、物理信息功能感知来源和声学基础出发，结合声压、媒质质点振动、声波传播等基本概念，帮助学生建立“物理信息—信号表达—工程感知”的基础认知框架。第二天课程围绕傅里叶分析、信号采样和神经网络发展脉络展开，通过频谱分解、傅里叶级数、傅里叶变换和采样理论等内容，讲解信号从时域到频域的分析方法，并进一步介绍神经网络、深度学习及人工智能技术的发展历程，使学生理解现代智能算法在信号处理与工程感知中的作用。第三、四天课程重点讲授深度学习基础及其在科学与工程问题中的应用。课程从机器学习、神经网络训练流程、激活函数、梯度下降、反向传播、正则化方法等基础内容入手，逐步引入卷积神经网络、生成模型和物理信息引导的智能方法，强调科学机器学习在小数据、含噪数据和复杂物理约束场景下的应用价值。

本次课程将声学基础、信号处理理论与人工智能方法相结合，通过理论讲授、案例解析和课堂讨论，帮助学生理解复杂工程环境下物理信息获取、信号分析与智能感知的基本思路，拓展了学生对跨学科工程问题的认识，也为后续开展智能感知、声学检测和物理信息处理相关研究奠定了基础。

图 《功能感知与信号处理》课程授课现场

图文：徐沪萍 审核：祝锋