编者按：为贯彻落实全国研究生教育会议精神和《西北工业大学一流研究生人才培养行动计划》，持续深入树典型、立标杆、推经验，总结凝练推广我校“研究生培养质量提升工程”支持建设项目的好经验、好做法，发挥优秀项目示范引领和辐射带动作用，研究生院特推出“研究生培养质量提升”系列文章，以期交流借鉴，共促提升，实现我校研究生教育高水平高质量发展。

《M07G21001随机信号分析》是一门具有较宽学科受众的理论和实践类研究生公共实验课程。主要讲授经典信号处理方法，包括相关分析、谱分析等基本理论及其应用。近年来，一方面传统工程应用领域由于科研、试验、运行数据量的急剧增加，迫切需要发展和应用新的信号处理技术；另一方面，人工智能、深度学习、大数据等研究方向的持续深入和广泛应用，也拓展和丰富了随机信号分析的理论和应用领域。本课程面向科技发展需求，探讨通过校企联合模式、丰富授课和实践内容、扩大研究生视野、提升教学质量，取得了阶段性成果。

一、构建课程教学体系

课程构建了理论教学和实验教学相结合，经典理论与研究前沿相结合的教学体系。既讲授随机信号分析的基本概念、相关分析和谱分析等经典理论，也探讨小波变换、压缩感知、人工智能等随机信号理论的发展和前沿研究。既通过线上和线下课堂教学讲授理论知识，也开展上机实验和仪器实物实验。目的是使研究生在掌握坚实的理论基础上，探索前沿研究热点、培养实践能力，切实提高实验动手水平。

二、促进校企联合培养

1.积极调研企业需求

从动力与能源学院的专业背景和研究生就业去向出发，通过走访座谈等方式，调研了中国航发动研所、涡轮院、控制所、贵阳所等兄弟单位，进一步掌握航空发动机主要研究所在随机信号分析技术的应用现状和需求，以及学生就业后从事的主要技术工作内容、对学生理论知识和实验能力的要求等。按照从实践中来再到实践中去的理念，提炼企业工程实践中的工程技术和科学问题，进一步丰富随机信号分析授课理论背景，充实教学案例，既增强同学们分析工程技术问题的理论深度，也寻求理论应用服务于实践的结合点和落脚点。

2.邀请企业专家授课

与企业专家面对面交流是直面工程实践问题的良好方式。一方面，邀请航空发动机行业专家讲授试验测试数据处理技术及面临的挑战，另一方面，邀请大数据行业头部企业讲授人工智能、大数据应用的场景及前景，以及工业大数据面临的机遇与挑战。在技术讲座和交流活动中，同学们扩大了视野，对随机信号分析应用背景和需求有了更深入的了解，学习和探究的兴趣更加浓厚。

三、开展小组探究实验

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。 《M07G21001随机信号分析》是研究生实验课，实验也一直是这门课的核心内容。

1.计算机上机实验

充分发挥上机实验的优势，在每节理论课后安排一定数量的上机实验题目。这些题目一部分来自工程实践，如压气机气动失稳信号分析、发动机试车故障诊断等；一部分是难以开展实物实验而在计算机中可以灵活地模拟的，如声音传播路径识别、相关分析在管道泄露点检测中的应用等。通过上机实验，在巩固理论知识的同时，也提高了学生的编程能力，为后续课程和科研工作打下坚实基础。

2.仪器实物实验

除计算机上机实验外，还增强仪器实验部分。仪器实验内容有典型随机信号的自相关分析、典型随机信号的谱分析、相关分析在测试和诊断中的应用、频响函数测定、悬臂梁模态分析、计算机测量系统等。为了保障同学们得到充足的动手实践机会，实验坚持3-6人小组，鼓励自主设计探究实验。

总之，《M07G21001随机信号分析》课程面向学科发展，通过校企联合使同学们了解随机信号分析领域重要学术进展，工业企业特别是航空发动机研究院所的信号分析应用现状和未来场景等，在巩固基础知识、增强动手能力的同时，拓宽学生视野，增强学生从事相关研究的热情和信念，培养理论联系实践、产学研相结合的优秀研究生。