主題分析
背景與問題：
Matlab的不可持續性：因國際局勢惡化，部分大學面臨Matlab禁用風險，需尋找開源替代方案。
課程需求：訊號與系統是電子、通訊、控制等專業的核心課程，依賴模擬工具（如時頻域分析、濾波設計）。
研究目標：
驗證Python能否在功能、教學易用性上取代Matlab，專注於解決電路分析、訊號處理等教學場景的可行性。
推動國產化/開源工具在工科教學上的應用。
關鍵概念與框架
替代必要性：
Matlab的獨佔性（商業授權、依賴國外生態） vs Python的開源、免費、社群支援優勢。
大學教學對工具連續性和自主可控的迫切需求。
對比維度：
功能覆蓋性：Python科學計算庫（NumPy、SciPy）與Matlab的訊號處理工具箱比較。
教學適配性：
程式碼可讀性（Python更接近自然語言，適合教學）。
視覺化能力（Matplotlib vs Matlab繪圖）。
互動式教學（Jupyter Notebook vs Matlab Live Script）。
實證案例設計：
電路時頻域分析：以Python實現RLC電路頻響特性模擬（比較Bode圖繪製）。
訊號濾波：基於SciPy設計FIR/IIR濾波器，對比Matlab的fdatool。
訊號抽樣與恢復：Python重現奈奎斯特取樣定理的模擬實驗。
總結與建議
研究結論：
Python在基礎教學場景（如頻譜分析、濾波器設計）可完全取代Matlab，開源庫生態豐富。
局限性：
高度專業化場景（如Simulink模擬）需依賴其他工具（如Python的SimuPy）。
學生從Matlab語法遷移到Python需短期適應。
實施路徑：
教材與實驗手冊修訂：將Matlab案例轉換為Python實作（附程式碼比較）。
教師培訓：進行Python科學計算與訊號處理庫的專項培訓。
混合過渡：初期可並行使用Matlab與Python，逐步遷移。
補充方向（如需深化研究）
效能比較：針對大規模訊號處理任務，測試Python與Matlab的計算效率。
學生回饋：收集學生對兩種工具的學習曲線、使用體驗數據。
國產化延伸：結合華為MindSpore、百度PaddlePaddle等國產框架的兼容性探索。
標題優化備選
《從Matlab到Python：訊號與系統課程的開源工具遷移實作》
《基於Python的信號與系統教學改革：功能替代與教學實證》
此研究不僅回應了「卡脖子」軟體替代的迫切需求，也為工程課程的開源轉型提供了可重複使用的方法論。
