在学习《数字信号处理》这门课程时，课后习题是巩固知识的重要环节。为了帮助大家更好地理解和掌握数字信号处理的核心概念和方法，本文提供了全章节的课后习题解答。

首先，我们来回顾一下数字信号处理的基本概念。数字信号处理（DSP）是一门研究如何利用计算机或专用信号处理设备对离散时间信号进行分析、变换和滤波的技术学科。它广泛应用于通信、语音处理、图像处理以及控制系统等领域。

在第一章中，主要介绍了信号与系统的初步知识，包括连续时间和离散时间信号的基本定义及其性质。对于这一部分的习题，重点在于理解信号的不同分类方式，如周期性与非周期性信号、能量信号与功率信号等，并能熟练运用这些基本概念解决实际问题。

进入第二章后，课程转向了Z变换的应用。Z变换是分析离散时间系统的重要工具之一。通过求解给定信号的Z变换，可以方便地确定系统的稳定性及频率响应特性。因此，在这一章节里，学生需要学会如何计算常见函数的Z变换，并且能够反变换回时域信号。

第三章则深入探讨了傅里叶变换的相关理论。傅里叶变换为将信号从时域转换到频域提供了一种强有力的方法。通过对本章习题的回答，我们可以加深对快速傅里叶变换(FFT)算法的理解，同时也能了解到如何利用FFT来进行高效的数据处理。

第四章聚焦于数字滤波器的设计与实现。这里涉及到了IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）两种类型的滤波器设计原理及其优缺点比较。此外，还介绍了几种常用的滤波器设计技术，例如窗函数法、频率采样法以及最小均方误差准则等。

第五章进一步扩展了前面章节的内容，讨论了多速率信号处理技术。这类技术主要用于改变信号的采样率，以适应不同应用场合的需求。通过练习相关习题，读者将能够掌握插值与抽取操作的具体步骤，并了解它们在音频压缩编码中的具体应用实例。

最后，在第六章中，我们将目光投向了现代数字信号处理领域的前沿课题——自适应滤波器。这种类型的滤波器可以根据输入信号的变化动态调整自身参数，从而达到最佳性能表现。这部分内容不仅涵盖了LMS（最小均方误差）算法的基本原理，还介绍了其扩展形式如RLS（递归最小二乘）算法的特点。

总之，《数字信号处理课后习题答案全章》旨在通过详尽的答案解析帮助学生全面掌握该课程的关键知识点。希望每位同学都能从中受益匪浅，在未来的学习工作中灵活运用所学技能解决问题。