信号处理专业方向的学习总结报告

信号处理专业方向的学习总结报告
信号处理专业方向的学习总结报告

信号处理专业方向的学习总结报告

李大龙

(河北工业大学信息工程学院)

摘要:本文主要对信号处理专业在人类生产、生活中的重要地位、发展现状和应用领域从宏观上做了一个大致的介绍,使读者能比较全面的认识信号处理专业,并总结了该专业的若干代表性研究领域、相关基本问题、基本结构与基本方法,让读者对该技术的前沿有一定的认识。

关键字:信息技术,信号处理,模拟信号,数字信号,DSP技术。

引言:信息与人类认识物质世界和自身成长的历史息息相关。

人类社会之所以如此丰富多彩,都是因为信息和信息技术一直持续进步的必然结果!

信息技术是研究信息的获取、传输和处理的技术,由计算机技术、通信技术、微电子技术,传感技术结合而成,有时也叫做“现代信息技术”。也就是说,信息技术是利用计算机进行信息处理,利用现代电子通信技术从事信息采集、存储、加工、利用以及相关产品制造、技术开发、信息服务的新学科,本文概括讲述信息技术中的信号处理专业的若干基本问题,希望对读者有所启发。

正文:

1.人类生产、生活中的重要地位

所谓"信号处理",就是要把记录在某种媒体上的信号进行处理,以便抽取出有用信息的过程,它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称分模拟信号处理和数字信号处理。随着信息化在全球的快速进展,世界对信息的需求快速增长,信息产品和信息服务对于各个国家、地区、企业、单位、家庭、个人都不可缺少。信息技术已成为支撑当今经济活动和社会生活的基石。在这种情况下,信息产业成为世界各国,特别是发达国家竞相投资、重点发展的战略性产业部门。而这一切都离不开信号处理技术。

2.发展现状

人们最早处理的信号局限于模拟信号,所使用的处理方法也是模拟信号处理方法。在用模拟加工方法进行处理时,对"信号处理"技术没有太深刻的认识。这是因为在过去,信号处理和信息抽取是一个整体,所以从物理制约角度看,满足信息抽取的模拟处理受到了很大的限制。

随着数字计算机的飞速发展,信号处理的理论和方法也得以发展。在我们的面前出现了不受物理制约的纯数学的加工,即算法,并确立了信号处理的领域。现在,对于信号的处理,人们通常是先把模拟信号变成数字信号,然后利用高效的数字信号处理器(DSP: Digital Signal Processor)或计算机对其进行数字信号处理。

信号的分析与处理是测试技术的重要研究内容

(1)、模拟信号分析与处理技术

模拟信号处理是传统的信号处理手段,它采用模拟设备对信号经行处理。

特点:具有实时性和简易性,由于模拟系统的局限性,不能进行复杂的信号处理任务。

(2)、数字信号分析与处理技术

数字信号处理利用专用或通用数字系统(包括计算机)以二进制计算的方式对数字信号进行处理。

特点:精度高,灵活性高,抗干扰能力强,体积小,造价低,功能强,速度快,应用范围广。

随着电子技术、计算机技术的飞速发展,数字信号处理的硬件和软件在计算速度上也可以满足实时性的要求。尤其是近年来,随着大规模集成电路(芯片)技术的技术的发展和快速算法的出现,数字信号处理进入了广泛的应用和使用阶段,主要表现在数字信号处理的实时性和经济性方面有了较大改进,特别是著名的傅里叶变换FFT的发明,从此数字信号处理进入了一个崭新的发展阶段。

3.主要研究领域

该专业的研究主要领域有:信息管理与集成、实时信号处理与应用、DSP应用、图像传输与处理、光纤传感与微弱信号检测、电力系统中特殊信号处理等。还开展了FPGA的应用、公共信息管理与安全、电力设备红外热像测温等领域的研究,形成了本学科的研究特色,力争在某些学科方向达到国内领先水平。除上述主要领域外,还开展了基于场景的语音信号处理,指纹识别技术以及图像识别等多方面的研究工作,目前也取得了一定的成果。

4.主要研究方向

信号处理的研究方向主要有:(1)实时信号与信息处理主要研究内容:嵌入式操作系统的分析、DSP 的开发和设计、信号控制技术。信号的采集、压缩编码、传输、交互和控制技术,流媒体技术以及多人协同工作方式研究,从而实现在DSP和互联网上的视音频、文字等多种信息的实时交互和协同工作。

(2)语音与图像处理该研究方向主要负责研究和探索数字语音和图像处理领域的前沿技术及其应用。研究内容包括:语音的时频分析和算法、声场分析和目标跟踪、动态范围(HDR)图像处理技术和算法、图像加速硬件(GPU)的应用等。

(3)现代传感与测量技术该研究方向理论研究与应用研究并重:在理论上主要开展基础研究,以发现新现象,开发传感器的新材料和新工艺;在应用上主要结合电力系统的应用需求,开发各种传感与检测系统。

(4)信息系统与信息安全现代信息系统中的信息安全其核心问题是密码理论及其应用,其基础是可信信息系统的构作与评估。该方向主要研究与通信和信息系统中的信息安全有关的科学理论和关键技术,主要包括密码理论与技术、安全协议理论与技术、安全体系结构理论与技术、信息隐藏理论与技术、信息对抗理论与技术、网络与信息系统安全研究。

(5)智能信息处理主要侧重于研究将现代智能信息处理的理论、技术和方法应用于现实的各类计算机信息处理系统设计与实现中。为企业培养掌握现代智能信息处理的理论、技术和方法,研究与开发各类智能信息处理系统的技术人才。其主要研究内容有:数字图象处理、视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建以及模式识别与协同信息处理;视觉计算与机器视觉、智能语音处理与理解、智能文本分类与信息检索、智能信息隐藏与识别。

(6)信息电力为信息科学与电力系统两学科的边缘新学科(筹),研究内容包括:数字电力系统,电力通信技术与规程,计算机软件与网络,电力生产和运营管理,信息技术及其在电力工业中的应用。

(7)现代电子系统现代电子系统研究方向主要研究使用当今最流行的电子系统设计工具,如嵌入式系统,可编程逻辑器件,DSP系统等实现诸如信息家电、通信、计算机等相关领域的硬件设计软件设计的设计方法。

(8)嵌入式系统与智能控制研究单片机、可编程序控制器(PLC)、DSP、ARM等在智能测量仪表、交通管理、信息家电、家庭智能管理系统、通信和信息处理等方面的应用。

(9)模式识别与人工智能该方向主要研究模式识别与人工智能的新理论与新方法,着重研究这些理论和技术在实际系统、尤其是在电力系统中的应用,解决应用中的关键技术问题,包括智能化信号处理、图像型非图像型目标识别,人工种经元网络、模糊信息处理、统计信号处理、多传感器信息融合以及信号的超高速多通道采集与实时处理技术等。

5.相关的基本问题基本结构基本方法

由于数字信号处理的优越性和广泛性,再次只介绍数字信号处理系统。

数字信号处理主要涉及了五大类基本问题:

(1)离散傅里叶变换

(2)快速傅里叶变换

(3)数字滤波器设计

(4)离散时间信号和离散时间系统

(5)高速数字信号处理器DSP

其处理方法主要涉及了一些基本算法,设计方法,这些对于刚接触这些专业知识的学生来说确实很晦涩,因此想通过下文DSP在语音处理技术中的一些介绍来感性认识一下信息处理中的一些问题和方法。

6. DSP在语音信号处理技术的一些介绍

目前,由于具有运算速度快、片上资源丰富和能够实现复杂的线性和非线性算法等特性,DSP已成为通信、计算机和消费电子产品等领域的基础器件,其中在语音信号处理技术方面显得尤为突出以语音信号处理技术为例,由于包括DSP本身在内的所有电子器件都是干扰源,而且系统所处的工作环境中还有很多外来干扰源,再加上语音识别技术对信号噪声非常敏感,所以在系统设计中必须考虑系统的抗干扰问题。否则,至少会影响系统的处理结果,甚至造成更为严重的后果,基于DSP的语音信号处理系统中的抗干扰技术就显得尤为重要。

(1.)系统的干扰源和干扰途径

基于DSP的语音信号处理系统中的干扰源主要有雷电放电造成的大气噪声源、太阳黑子运动等造成的天电噪声源、电阻等电子元器件工作时发热造成的热噪声源、50 Hz工频电网造成的电网干扰源、家用电器造成的干扰源、电机造成的电刷干扰源、汽车点火装置造成的点火系统干扰源、无线通信系统造成的射频干扰源以及一些人为恶意造成的干扰源等,所有干扰源中高频脉冲噪声对数字信号处理系统的危害最大(这里不研究语音引起的音频干扰)。

以上提到的干扰源都属于电磁干扰(EMI)。电磁学原理:只要有电流存在就会产生磁场,只要有电压存在就会产生电场。磁场、电场随时间变化量的多少,就是产生电磁干扰的根本原因。电磁干扰的概念如图1所示。

基于DSP的语音信号处理系统的干扰途径主要有电源线、输入/输出线、接地线、电磁感应、静电感应、电路的公共阻抗、电源异常等。各种干扰途径在系统中所占比例如表1所示。

(2.)抗干扰措施

根据对系统自身、干扰源和干扰途径的分析,抗干扰措施主要方案是:

①提高系统自身的电磁兼容性;

②隔离干扰源;

③切断干扰途径。

基于这3种方案,本文提出了一些适用于本系统的硬件抗干扰技术和软件抗干扰技术。(3). 电磁兼容

电磁兼容性是指电力、电子、通讯设备或其系统在其设置的场所处于工作状态时,不对其周围产生影响,也不被其四周的电磁环境所影响,不产生误动作和性能降低,按设计获得其工作能力。也就是说,设备或系统不对外界产生电磁干扰,而且不受所处环境中电磁干扰影响其正常工作能力。

(4)硬件抗干扰技术

由于高频脉冲噪声对本系统危害最大,为了提高系统的抗干扰性能,在系统中可采取以下措施:增加总线的抗干扰能力。采用三态门形式的总线结构,并给总线接上拉电阻,使总线在瞬间处于稳定的高电平而避免总线出现悬空状态。总线须加缓冲器。

提高系统控制信号抗干扰能力。在系统中通常有RESET、STB等控制线,当CPU与其控制器件的传输距离较远且控制线阻抗较高时,就容易受到脉冲噪声干扰。可在被控制器件的输入端并联一只20 pF的电

容,并且在RESET等控制信号线并联一只0.0l μF电容。控制线加一级缓冲器,使控制线的阻抗变低,也有助于抑制干扰。

抑制数字信号的串模干扰。这种串模干扰是相邻信号线在传输信号过程中引起的干扰,大多发生在印制板平行导线上。串模干扰的强弱与相邻两信号线之间的耦合阻抗和信号本身的阻抗有关。因此,在本系统中应当尽量缩短信号线的长度;传输多种电平信号时,尽量把前、后沿时间相近的电平信号划为一组传输;在双面印制板的背面布置较大面积的地线区域,从而对部件产生的高频脉冲噪声起到吸收和屏蔽的作用。

利用电磁干扰滤波器(EMI Filter)消除电源干扰。随着电子设备、计算机和家用电器的大量涌现与广泛普及,电网干扰正日益严重并形成一种公害。特别是瞬态电磁干扰,其电压幅度高(几百伏至上千伏)、上升速率块、持续时间短、随机性强,容易使数字电路产生严重干扰,甚至损害设备。电磁干扰滤波器亦称电源噪声滤波器(PNF),它能有效地抑制电网噪声,提高设备的抗干扰能力及系统的可靠性。电磁干扰滤波器在系统中的应用如图2所示。

利用硬件看门狗功能提高系统的抗干扰能力。由专用器件MAX692构成的看门狗电路如图3所示,系统所用外围元件少。MAX692是微系统监控电路,具有后备电池切换、掉电判别、看门狗监控等功能。其中WDI是看门狗检测输入端,接到DSP的一个专用I/O口或一个总线口上。RESET是复位信号输出端,接DSP的复位端RST。MAX692的WDI定时周期为1.6 s,复位脉冲宽度是200 ms。如果WDI保持高或低超过“看门狗”定时周期(1.6 s),RESET端将产生宽200 ms(最小140 ms)的负脉冲使DSP复位。

(5)软件抗干扰技术

利用软件也可以提高DSP语音处理系统的抗干扰能力。主要有:

①利用数字滤波器来滤除干扰;

②采用软件看门狗、多次采样技术、定时刷新输出口等技术来抑制干扰。

数字滤波器的软件设计方法有:程序判断滤波法(限幅滤波法)、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法、防脉冲干扰平均滤波法、一阶之后滤波法等6种方法。

以上抗干扰方法在基于DSP的语音信号处理系统中能够充分抑制来自系统外的干扰,有效地提高系统的抗干扰能力和可靠性。

结论:现在信号处理在机械振动信号处理与故障分析,医学中的诊断成像,音信号的检测、分析与语音识别,军事领域测试信号的处理和分析,地震信号的获取与分析,数据压缩以及实时处理,信号多路传输,工业过程控制中各种传感信号的分析与处理,图像处理等方面都有重要的应用,可以说没有他现代社会将瘫痪,信号处理技术的发展尤其是以DSP芯片为核心构造的数字信号处理技术发展将对人类科技的进步产生巨大的推动作用。

参考文献

丁玉美,数字信号处理,西安电子科技大学出版社1999

粟思科,DSP原理及控制系统设计,清华大学大学出版社2010

赵健,李勇,数字信号处理,清华大学出版社2006

蒋青等,信号处理原理及应用,北京邮电大学出版社2010

数字信号处理实验一

一、实验目的 1. 通过本次实验回忆并熟悉MATLAB这个软件。 2. 通过本次实验学会如何利用MATLAB进行序列的简单运算。 3. 通过本次实验深刻理解理论课上的数字信号处理的一个常见方法——对时刻n的样本附近的一些样本求平均,产生所需的输出信号。 3. 通过振幅调制信号的产生来理解载波信号与调制信号之间的关系。 二、实验内容 1. 编写程序在MATLAB中实现从被加性噪声污染的信号中移除噪声的算法,本次试验采用三点滑动平均算法,可直接输入程序P1.5。 2. 通过运行程序得出的结果回答习题Q1.31-Q1.33的问题,加深对算法思想的理解。 3. 编写程序在MATLAB中实现振幅调制信号产生的算法,可直接输入程序P1.6。 4. 通过运行程序得出的结果回答习题Q1.34-Q1.35的问题,加深对算法思想的理解。 三、主要算法与程序 1. 三点滑动平均算法的核心程序: %程序P1.5 %通过平均的信号平滑 clf; R=51; d=0.8*(rand(R,1)-0.5);%产生随噪声 m=0:R-1; s=2*m.*(0.9.^m);%产生为污染的信号 x=s+d';%产生被噪音污染的信号 subplot(2,1,1); plot(m,d','r-',m,s,'g--',m,x,'b-.');

xlabel('时间序号n');ylabel('振幅'); legend('d[n]','s[n]','x[n]'); x1=[0 0 x];x2=[0 x 0];x3=[x 0 0]; y=(x1+x2+x3)/3; subplot(2,1,2); plot(m,y(2:R+1),'r-',m,s,'g--'); legend('y[n]','s[n]'); xlabel('时间序号n');ylabel('振幅'); 2. 振幅调制信号的产生核心程序:(由于要几个结果,因此利用subplot函数画图) %程序P1.6 %振幅调制信号的产生 n=0:100; m=0.1;fH=0.1;fL=0.01; m1=0.3;fH1=0.3;fL1=0.03; xH=sin(2*pi*fH*n); xL=sin(2*pi*fL*n); y=(1+m*xL).*xH; xH1=sin(2*pi*fH1*n); xL1=sin(2*pi*fL1*n); y1=(1+m1*xL).*xH; y2=(1+m*xL).*xH1; y3=(1+m*xL1).*xH; subplot(2,2,1); stem(n,y); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.1;fH=0.1;fL=0.01;'); subplot(2,2,2); stem(n,y1); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.3;fH=0.1;fL=0.01;'); subplot(2,2,3); stem(n,y2); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.3;fH=0.3;fL=0.01;'); subplot(2,2,4); stem(n,y3); grid;

数字信号处理复习总结-最终版

绪论:本章介绍数字信号处理课程的基本概念。 0.1信号、系统与信号处理 1.信号及其分类 信号是信息的载体,以某种函数的形式传递信息。这个函数可以是时间域、频率域或其它域,但最基础的域是时域。 分类: 周期信号/非周期信号 确定信号/随机信号 能量信号/功率信号 连续时间信号/离散时间信号/数字信号 按自变量与函数值的取值形式不同分类: 2.系统 系统定义为处理(或变换)信号的物理设备,或者说,凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备都称为系统。 3.信号处理 信号处理即是用系统对信号进行某种加工。包括:滤波、分析、变换、综合、压缩、估计、识别等等。所谓“数字信号处理”,就是用数值计算的方法,完成对信号的处理。 0.2 数字信号处理系统的基本组成 数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行变换和处理。不仅应用于数字化信号的处理,而且

也可应用于模拟信号的处理。以下讨论模拟信号数字化处理系统框图。 (1)前置滤波器 将输入信号x a(t)中高于某一频率(称折叠频率,等于抽样频率的一半)的分量加以滤除。 (2)A/D变换器 在A/D变换器中每隔T秒(抽样周期)取出一次x a(t)的幅度,抽样后的信号称为离散信号。在A/D 变换器中的保持电路中进一步变换为若干位码。 (3)数字信号处理器(DSP) (4)D/A变换器 按照预定要求,在处理器中将信号序列x(n)进行加工处理得到输出信号y(n)。由一个二进制码流产生一个阶梯波形,是形成模拟信号的第一步。 (5)模拟滤波器 把阶梯波形平滑成预期的模拟信号;以滤除掉不需要的高频分量,生成所需的模拟信号y a(t)。 0.3 数字信号处理的特点 (1)灵活性。(2)高精度和高稳定性。(3)便于大规模集成。(4)对数字信号可以存储、运算、系统可以获得高性能指标。 0.4 数字信号处理基本学科分支 数字信号处理(DSP)一般有两层含义,一层是广义的理解,为数字信号处理技术——DigitalSignalProcessing,另一层是狭义的理解,为数字信号处理器——DigitalSignalProcessor。 0.5 课程内容 该课程在本科阶段主要介绍以傅里叶变换为基础的“经典”处理方法,包括:(1)离散傅里叶变换及其快速算法。(2)滤波理论(线性时不变离散时间系统,用于分离相加性组合的信号,要求信号频谱占据不同的频段)。 在研究生阶段相应课程为“现代信号处理”(AdvancedSignalProcessing)。信号对象主要是随机信号,主要内容是自适应滤波(用于分离相加性组合的信号,但频谱占据同一频段)和现代谱估计。 简答题: 1.按自变量与函数值的取值形式是否连续信号可以分成哪四种类型? 2.相对模拟信号处理,数字信号处理主要有哪些优点? 3.数字信号处理系统的基本组成有哪些?

数字信号处理试卷及答案

A 一、 选择题(每题3分,共5题) 1、)6 3()(π-=n j e n x ,该序列是 。 A.非周期序列 B.周期6 π = N C.周期π6=N D. 周期π2=N 2、序列)1()(---=n u a n x n ,则)(Z X 的收敛域为 。 A.a Z < B.a Z ≤ C.a Z > D.a Z ≥ 3、对)70()(≤≤n n x 和)190()(≤≤n n y 分别作 20 点 DFT ,得)(k X 和)(k Y , 19,1,0),()()( =?=k k Y k X k F ,19,1,0)],([)( ==n k F IDFT n f , n 在 围时,)(n f 是)(n x 和)(n y 的线性卷积。 A.70≤≤n B.197≤≤n C.1912≤≤n D.190≤≤n 4、)()(101n R n x =,)()(72n R n x =,用DFT 计算二者的线性卷积,为使计算量尽可能的少,应使DFT 的长度N 满足 。 A.16>N B.16=N C.16

数字信号处理实验报告

一、实验名称:基本信号的产生 二、实验目的:I 利用MATLAB 产生连续信号并作图 II 利用MATLAB 产生离散序列并作图 III 利用MATLAB 进行噪声处理 三、 实验内容: I 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图 ①X(t)=-2u(t-1),-1=0); plot(t,x); 图形如右: ② X(t)=-(e^-0.1t)*sin(2/3*t),0

-1.5-1 -0.5 0.5 1 1.5 2 II 利用MATLAB 产生下列离散序列并作图 ① X(t)=1,-5<=t<=5 else 0,-15<=t<=15 MATLAB 程序如下: k= -15: 15; x=[zeros(1,10),ones(1,11),zeros(1,10)]; stem(k,x) 图形如下: ② X(t)=0.9^k*(cos(0.25*pi*k)+sin(0.25*pi*p),-20

数字信号处理实验报告一

武汉工程大学 数字信号处理实验报告 姓名:周权 学号:1204140228 班级:通信工程02

一、实验设备 计算机,MATLAB语言环境。 二、实验基础理论 1.序列的相关概念 2.常见序列 3.序列的基本运算 4.离散傅里叶变换的相关概念 5.Z变换的相关概念 三、实验内容与步骤 1.离散时间信号(序列)的产生 利用MATLAB语言编程产生和绘制单位样值信号、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列及随机离散信号的波形表示。 四实验目的 认识常用的各种信号,理解其数字表达式和波形表示,掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法,掌握序列的简单运算及计算机实现与作用,理解离散时间傅里叶变换,Z变换及它们的性质和信号的频域分

实验一离散时间信号(序列)的产生 代码一 单位样值 x=2; y=1; stem(x,y); title('单位样值 ') 单位阶跃序列 n0=0; n1=-10; n2=10; n=[n1:n2]; x=[(n-n0)>=0]; stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('单位阶跃序列');

实指数序列 n=[0:10]; x=(0.5).^n; stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('实指数序列');

正弦序列 n=[-100:100]; x=2*sin(0.05*pi*n); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('正弦序列');

随机序列 n=[1:10]; x=rand(1,10); subplot(221); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('随机序列');

常见的信号处理滤波方法

低通滤波:又叫一阶惯性滤波,或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC 低通滤波器的功能。 适用范围:单个信号,有高频干扰信号。 一阶低通滤波的算法公式为: Y(n)X(n)(1)Y(n 1)αα=+-- 式中: α是滤波系数;X(n)是本次采样值;Y(n 1)-是上次滤波输出值;Y(n)是本次滤波输出值。 滤波效果1: 红色线是滤波前数据(matlab 中生成的正弦波加高斯白噪声信号) 黄色线是滤波后结果。 滤波效果2:

matlab中函数,相当于一阶滤波,蓝色是原始数据(GPS采集到的x(北)方向数据,单位m),红色是滤波结果。 一阶滤波算法的不足: 一阶滤波无法完美地兼顾灵敏度和平稳度。有时,我们只能寻找一个平衡,在可接受的灵敏度范围内取得尽可能好的平稳度。

互补滤波:适用于两种传感器进行融合的场合。必须是一种传感器高频特性好(动态响应好但有累积误差,比如陀螺仪。),另一传感器低频特性好(动态响应差但是没有累积误差,比如加速度计)。他们在频域上互补,所以进行互补滤波融合可以提高测量精度和系统动态性能。 应用:陀螺仪数据和加速度计数据的融合。 互补滤波的算法公式为: 1122Y(n)X (n)(X (n)Y(n 1))αα+=+-- 式中:1α和2α是滤波系数;1X (n)和2X (n)是本次采样值;Y(n 1)-是上次滤 波输出值;Y(n)是本次滤波输出值。 滤波效果 (测试数据): 蓝色是陀螺仪 信号,红色是加 速度计信号,黄 色是滤波后的 角度。

. 互补滤波实际效果: .

卡尔曼滤波:卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm (最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,它是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测。 首先,用于测量的系统必须是线性的。 (k)(k 1)(k)(k)X AX BU w =-++ (k)(k)(k)Z HX v =+ (k)X 是系统k 时刻的状态,(k)U 是系统k 时刻的控制量。(k)Z 是系统k 时 刻的测量值。A 和B 为系统参数,(k)w 和(k)v 分别表示过程和测量的噪声,H 是测量系统参数。 在进行卡尔曼滤波时: 首先进行先验预测: (k 1|k)(k |k)(k)(k)X AX BU w +=++ 计算先验预测方差: '(k 1|k)(k |k)(k)P AP A Q +=+ 计算增益矩阵: (k 1)(k 1|k)'/((k 1|k)'(k 1))Kg P H HP H R +=++++ 后验估计值: (k 1|k 1)(k 1|k)(k 1)(Z(k 1)(k 1|k))X X Kg HX ++=++++-+ 后验预测方差: (k 1|k 1)(1(k 1))(k 1|k)P Kg H P ++=-++ 其中,(k)Q 是系统过程激励噪声协方差,(k)R 是测量噪声协方差。 举例说明: (下文中加粗的是专有名词,需要理解) 预测小车的位置和速度的例子(博客+自己理解):

数字信号处理期末试卷(含答案)

数字信号处理期末试卷(含答案) 填空题(每题2分,共10题) 1、 1、 对模拟信号(一维信号,是时间的函数)进行采样后,就是 信号,再 进行幅度量化后就是 信号。 2、 2、 )()]([ωj e X n x FT =,用)(n x 求出)](Re[ωj e X 对应的序列 为 。 3、序列)(n x 的N 点DFT 是)(n x 的Z 变换在 的N 点等间隔采样。 4、)()(5241n R x n R x ==,只有当循环卷积长度L 时,二者的循环卷积等于线性卷积。 5、用来计算N =16点DFT ,直接计算需要_________ 次复乘法,采用基2FFT 算法,需要________ 次复乘法,运算效率为__ _ 。 6、FFT 利用 来减少运算量。 7、数字信号处理的三种基本运算是: 。 8、FIR 滤波器的单位取样响应)(n h 是圆周偶对称的,N=6, 3)3()2(2 )4()1(5 .1)5()0(======h h h h h h ,其幅 度特性有什么特性? ,相位有何特性? 。 9、数字滤波网络系统函数为 ∑=--= N K k k z a z H 111)(,该网络中共有 条反馈支路。 10、用脉冲响应不变法将)(s H a 转换为)(Z H ,若)(s H a 只有单极点k s ,则系统)(Z H 稳定的条件是 (取s T 1.0=)。 一、 选择题(每题3分,共6题) 1、 1、 )6 3()(π-=n j e n x ,该序列是 。 A.非周期序列 B.周期 6π = N C.周期π6=N D. 周期π2=N 2、 2、 序列)1()(---=n u a n x n ,则)(Z X 的收敛域为 。 A.a Z < B.a Z ≤ C.a Z > D.a Z ≥ 3、 3、 对)70() (≤≤n n x 和)190()(≤≤n n y 分别作20点DFT ,得)(k X 和)(k Y , 19,1,0),()()( =?=k k Y k X k F ,19,1,0)],([)( ==n k F IDFT n f , n 在 范围内时,)(n f 是)(n x 和)(n y 的线性卷积。 A.70≤≤n B.197≤≤n C.1912≤≤n D.190≤≤n 4、 4、 )()(101n R n x =,)()(72n R n x =,用DFT 计算二者的线性卷积,为使计算量尽可 能的少,应使DFT 的长度N 满足 。 A.16>N B.16=N C.16

信号处理实验报告、

第一题 如何用计算机模拟一个随机事件,并估计随机事件发生的概率以计算圆周率π。 解: (一)蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率:让计算机每次随机生成两个0到1之间的数,看以这两个实数为横纵坐标的点是否在单位圆内。生成一系列随机点,统计单位圆内的点数与总点数,(圆面积和外切正方形面积之比为π:4),当随机点取得越多时,其结果越接近于圆周率。 代码: N=100000000; x=rand(N,1); y=rand(N,1); count=0; for i=1:N if (x(i)^2+y(i)^2<=1) count=count+1; end end PI=vpa(4*count/N,10) PI = 3.1420384

蒙特卡洛法实验结果与试验次数相关,试验次数增加,结果更接近理论值 (二)18世纪,法国数学家布丰和勒可莱尔提出的“投针问题”,记载于布丰1777年出版的著作中:“在平面上画有一组间距为d的平行线,将一根长度为l (l

信号处理知识点总结

第一章信号 1.信息是消息的内容,消息是信息的表现形式,信号是信息的载体 2.信号的特性:时间特性,频率特性 3.若信号可以用确定性图形、曲线或数学表达式来准确描述,则该信号为确定性信号 若信号不遵循确定性规律,具有某种不确定性,则该信号为随机信号 4.信号分类:能量信号,一个信号如果能量有限;功率信号,如果一个信号功率是有限的 5.周期信号、阶跃信号、随机信号、直流信号等是功率信号,它们的能量为无限 6.信号的频谱有两类:幅度谱,相位谱 7.信号分析的基本方法:把频率作为信号的自变量,在频域里进行信号的频谱分析 第二章连续信号的频域分析 1.周期信号频谱分析的常用工具:傅里叶三角级数;傅里叶复指数 2.利用傅里叶三角级数可以把周期信号分解成无穷多个正、余弦信号的加权和3频谱反映信号的频率结构,幅频特性表示谐波的幅值,相频特性反映谐波的相位 4.周期信号频谱的特点:离散性,谐波性,收敛性 5.周期信号由无穷多个余弦分量组成 周期信号幅频谱线的大小表示谐波分量的幅值 相频谱线大小表示谐波分量的相位 6.周期信号的功率谱等于幅值谱平方和的一半,功率谱反映周期信号各次谐波的功率分配关系,周期信号在时域的平均功率等于其各次谐波功率之和 7.非周期信号可看成周期趋于无穷大的周期信号 8.周期T0增大对频谱的影响:谱线变密集,谱线的幅度减少 9.非周期信号频谱的特点:非周期信号也可以进行正交变换; 非周期信号完备正交函数集是一个无限密集的连续函数集; 非周期信号的频谱是连续的; 非周期信号可以用其自身的积分表示 10.常见奇异信号:单位冲激信号,单位直流信号,符号函数信号,单位阶跃信号 11.周期信号的傅里叶变换:周期信号:一个周期绝对可积à傅里叶级数à离散谱 非周期信号:无限区间绝对可积à傅里叶变换à连续谱 12.周期信号的傅立叶变换是无穷多个冲激函数的线性组合 脉冲函数的位置:ω=nω0 , n=0,±1,±2, ….. 脉冲函数的强度:傅里叶复指数系数的2π倍 周期信号的傅立叶变换也是离散的; 谱线间隔与傅里叶级数谱线间隔相同 13.信号的持续时间与信号占有频带成反比 14.信号在时域的翻转,对应信号在频域的翻转 15.频域频移,时域只有相移,幅频不变;时域相移,只导致频域频移,相位不变

(完整版)数字信号处理试卷及答案

江 苏 大 学 试 题 课程名称 数字信号处理 开课学院 使用班级 考试日期

江苏大学试题第2A页

江苏大学试题第3A 页

江苏大学试题第页

一、填空题:(每空1分,共18分) 8、 数字频率ω是模拟频率Ω对采样频率s f 的归一化,其值是 连续 (连续还是离散?)。 9、 双边序列z 变换的收敛域形状为 圆环或空集 。 10、 某序列的DFT 表达式为∑-== 10 )()(N n kn M W n x k X ,由此可以看出,该序列时域的长度为 N , 变换后数字频域上相邻两个频率样点之间的间隔是 M π 2 。 11、 线性时不变系统离散时间因果系统的系统函数为2 52) 1(8)(22++--=z z z z z H ,则系统的极点为 2,2 1 21-=-=z z ;系统的稳定性为 不稳定 。系统单位冲激响应)(n h 的初值4)0(=h ; 终值)(∞h 不存在 。 12、 如果序列)(n x 是一长度为64点的有限长序列)630(≤≤n ,序列)(n h 是一长度为128点的有限长 序列)1270(≤≤n ,记)()()(n h n x n y *=(线性卷积),则)(n y 为 64+128-1=191点 点的序列,如果采用基FFT 2算法以快速卷积的方式实现线性卷积,则FFT 的点数至少为 256 点。 13、 用冲激响应不变法将一模拟滤波器映射为数字滤波器时,模拟频率Ω与数字频率ω之间的映射变换 关系为T ω = Ω。用双线性变换法将一模拟滤波器映射为数字滤波器时,模拟频率Ω与数字频率ω之 间的映射变换关系为)2tan(2ωT = Ω或)2 arctan(2T Ω=ω。 当线性相位FIR 数字滤波器满足偶对称条件时,其单位冲激响应)(n h 满足的条件为)1()(n N h n h --= ,

哈尔滨工程大学 语音信号处理实验报告

实 验 报 告 实验课程名称: 语音信号处理实验 姓名: 班级: 20120811 学号: 指导教师 张磊 实验教室 21B#293 实验时间 2015年4月12日 实验成绩 实验序号 实验名称 实验过程 实验结果 实验成绩 实验一 语音信号的端点检测 实验二 语音信号的特征提取 实验三 语音信号的基频提取

实验一 语音信号的端点检测 一、实验目的 1、掌握短时能量的求解方法 2、掌握短时平均过零率的求解方法 3、掌握利用短时平均过零率和短时能量等特征,对输入的语音信号进行端点检测。 二、实验设备 HP 计算机、Matlab 软件 三、实验原理 1、短时能量 语音信号的短时能量分析给出了反应这些幅度变化的一个合适的描述方法。对于信号)}({n x ,短时能量的定义如下: ∑ ∑∞ -∞ =∞ -∞ =*=-= -= m m n n h n x m n h m x m n w m x E )()()()()]()([222 2、短时平均过零率 短时平均过零率是指每帧内信号通过零值的次数。对于连续语音信号,可以 考察其时域波形通过时间轴的情况。对于离散信号,实质上就是信号采样点符号变化的次数。过零率在一定程度上可以反映出频率的信息。短时平均过零率的公式为: ∑∑-+=∞ -∞=--= ---=1)] 1(sgn[)](sgn[2 1 ) ()]1(sgn[)](sgn[21N n n m w w m n m x m x m n w m x m x Z 其中,sgn[.]是符号函数,即 ? ? ?<-≥=0)(10)(1 )](sgn[n x n x n x

工程信号处理实验报告

( 2011-2012 学年 第二学期) 重庆理工大学研究生课程论文 课程论文题目: 《工程信号处理实验报告》 课程名称 工程信号处理实验 课程类别 □学位课 非学位课 任课教师 谢明 所在学院 汽车学院 学科专业 机械设计及理念 姓名 李文中 学 号 50110802313 提交日期 2012年4月12日

工程信号处理实验报告 姓名:李文中学号:50110802313 实验报告一 实验名称:数据信号采集及采样参数选定 1实验目的 1.1了解信号采集系统的组成,初步掌握信号采集系统的使用。 1.2加深对采样定理的理解,掌握采样参数的选择方法 1.3了解信号采集在工程信号处理中的实际应用,及注意事项。 2 实验原理 2.1 模数转换及其控制 对模拟信号进行采集,就是将模拟信号转换为数字信号,即模/数(A/D)转换,然后送入计算机或专用设备进行处理。模数转换包括三个步骤:(1)采样,(2)量化,(3)编码。采样,是对已知的模拟信号按一定的间隔抽出一个样本数据。若间隔为一定时间 T,则称这种采样为等时间间隔采样。除特别注明外,一般都采用等时间间隔采样;量化,是一种用有限字长的数字量逼近模拟量的过程。编码,是将已经量化的数字量变为二进制数码,因为数字处理器只能接受有限长的二进制数。模拟信号经过这三步转换后,变成了时间上离散、幅值上量化的数字信号。A/D转换器是完成这三个步骤的主要器件。 在信号采集系统中,A/D 转换器与计算机联合使用完成模数转换。用计算机的时钟或用软件产生等间隔采样脉冲控制 A/D 转换器采样。A/D 转换器通过内部电路进行量化与编码,输出有限长的二进制代码。信号采集系统中,通常由以 A/D转换器为核心的接口电路及控制软件,进行信号采集控制。 *注这部分是由本实验所用的信号采集器自动完成的,以上也是实验器材-信号采集器的部分工作原理。以后实验中就不再赘述。 2.2 信号采集的参数选择

数字信号处理试卷大全..

北京信息科技大学 2010 ~2011 学年第一学期 《数字信号处理》课程期末考试试卷(A) 一、填空题(本题满分30分,共含4道小题,每空2分) 1.两个有限长序列x1(n),0≤n≤33和x2(n),0≤n≤36,做线性卷积 后结果的长度是,若对这两个序列做64点圆周卷积,则圆周卷积结果中n= 至为线性卷积结果。 W的、和三个固有特性来实现2.DFT是利用nk N FFT快速运算的。 3.IIR数字滤波器设计指标一般由、、和等 四项组成。 4.FIR数字滤波器有和两种设计方法,其结构 有、和等多种结构。 二、判断题(本题满分16分,共含8道小题,每小题2分,正 确打√,错误打×) 1.相同的Z变换表达式一定对应相同的时间序列。() 2.Chirp-Z变换的频率采样点数M可以不等于时域采样点数N。() 3.按频率抽取基2 FFT首先将序列x(n)分成奇数序列和偶数序列。() 4.冲激响应不变法不适于设计数字带阻滤波器。() 5.双线性变换法的模拟角频率Ω与数字角频率ω成线性关系。() 6.巴特沃思滤波器的幅度特性必在一个频带中(通带或阻带)具有等

波纹特性。( ) 7. 只有FIR 滤波器才能做到线性相位,对于IIR 滤波器做不到线性相 位。( ) 8. 在只要求相同的幅频特性时,用IIR 滤波器实现其阶数一定低于 FIR 阶数。( ) 三、 综合题(本题满分18分,每小问6分) 若x (n)= {3,2,1,2,1,2 },0≤n≤5, 1) 求序列x(n)的6点DFT ,X (k)=? 2) 若)()]([)(26k X W n g DFT k G k ==,试确定6点序列g(n)=? 3) 若y(n) =x(n)⑨x(n),求y(n)=? 四、 IIR 滤波器设计(本题满分20分,每小问5分) 设计一个数字低通滤波器,要求3dB 的截止频率f c =1/π Hz ,抽样频率f s =2 Hz 。 1. 导出归一化的二阶巴特沃思低通滤波器的系统函数H an (s)。 2. 试用上述指标设计一个二阶巴特沃思模拟低通滤波器,求其系 统函数H a (s),并画出其零极点图。 3. 用双线性变换法将H a (s)转换为数字系统的系统函数H(z)。 4. 画出此数字滤波器的典范型结构流图。 五、 FIR 滤波器设计(本题满分16分,每小问4分)

武汉工程大学数字信号处理实验二时域离散系统及系统响应

实验二时域离散系统及系统响应 一、实验目的 1、掌握求解离散时间系统冲激响应和阶跃响应的方法; 2、进一步理解卷积定理,掌握应用线性卷积求解离散时间系统响应的基本方法; 3、掌握离散系统的响应特点。 二、实验内容 1、请分别用impz 和dstep函数求解下面离散时间系统的冲激响应和阶跃响应。(1)系统的差分方程为:) y n n n y - = (n - + y+ x )2 .0 866 ) ( ( 8.0 64 ( )1 .0 a=[1,-0.8,0.64]; b=[0.866,0,0]; n=20; hn=impz(b,a,n); %冲激响应 gn=dstep(b,a,n); %阶跃响应 subplot(2,1,1),stem(hn,'filled'); %显示冲激响应曲线 title('系统的单位冲激响应'); ylabel('h(n)');xlabel('n'); axis([0,n,1.1*min(hn),1.1*max(hn)]); subplot(2,1,2),stem(gn,'filled'); %显示阶跃响应曲线

title('系统的单位阶跃响应'); ylabel('g(n)');xlabel('n'); axis([0,n,1.1*min(gn),1.1*max(gn)]); 2 4 6 8 10121416 18 20 -0.4 -0.200.20.40.6 0.8系统的单位冲激响应 h (n )n 2 4 6 8 1012 14 16 18 20 11.21.4 1.6系统的单位阶跃响应 g (n ) n (2)系统的系统函数为:2 11 15.01)(---+--=z z z z H a=[1,-1,1]; b=[1,-0.5,0]; n=20; hn=impz(b,a,n); %冲激响应 gn=dstep(b,a,n); %阶跃响应

数字信号处理期末试卷及答案

A 一、选择题(每题3分,共5题) 1、 )6 3()(π-=n j e n x ,该序列是 。 A.非周期序列 B.周期6 π = N C.周期π6=N D. 周期π2=N 2、 序列)1()(---=n u a n x n ,则)(Z X 的收敛域为 。 A.a Z < B.a Z ≤ C.a Z > D.a Z ≥ 3、 对)70() (≤≤n n x 和)190()(≤≤n n y 分别作20 点 DFT ,得 )(k X 和)(k Y , 19,1,0),()()( =?=k k Y k X k F ,19,1,0)],([)( ==n k F IDFT n f , n 在 范围内时,)(n f 是)(n x 和)(n y 的线性卷积。 A.70≤≤n B.197≤≤n C.1912≤≤n D.190≤≤n 4、 )()(101n R n x =,)()(72n R n x =,用DFT 计算二者的线性卷积,为使计算量尽可能的少,应使DFT 的长度N 满足 。 A.16>N B.16=N C.16

信号处理实验报告

数字信号处理 第四次实验报告 一、 实验目的 1.了解离散系统的零极点与系统因果性能和稳定性的关系 2.观察离散系统零极点对系统冲激响应的影响 3.熟悉MATLAB 中进行离散系统零极点分析的常用子函数 4.加深对离散系统的频率响应特性基本概念的理解 5.了解离散系统的零极点与频响特性之间的关系 6.熟悉MATLAB 中进行离散系统分析频响特性的常用子函数,掌握离散系统幅频响应和相频响应的求解方法。 二、实验过程 9.2已知离散时间系统函数分别为 ) 7.05.0)(7.05.0(3 .0)(1j z j z z z H ++-+-= )1)(1(3 .0)() 8.06.0)(8.06.0(3 .0)(32j z j z z z H j z j z z z H ++-+-= ++-+-= 求这些系统的零极点分布图以及系统的冲击响应,并判断系统因果稳定性。 %---------第一式-----------------------------------------------------------------------------% z1=[0.3,0]';p1=[-0.5+0.7j,-0.5-0.7j]';k=1; %z1零点向量矩阵,p1极点向量矩阵,k 系统增益系数---------------------------% [bl,al]=zp2tf(z1,p1,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,1),zplane(bl,al); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆内'); subplot(3,2,2),impz(bl,al,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第二式-----------------------------------------------------------------------------% z2=[0,3,0]';p2=[-0.6+0.8j,-0.6-0.8j]'; %z2零点向量矩阵,p2极点向量矩阵---------------------------------------------------% [b2,a2]=zp2tf(z2,p2,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,3),zplane(b2,a2); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆上'); subplot(3,2,4),impz(b2,a2,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第三式-----------------------------------------------------------------------------%

工程信号处理MATLAB实验指导书v1p0_2008完全版

工程信号处理——MATLAB实验指导书—— 伍星机电工程学院KUST-HMI联合实验室 2008.02

目录 1信号分析基础 (3) 1.1实验1典型时间信号的波形图 (3) 1.2实验2信号数据文件的读取与显示 (4) 2确定信号的频谱分析 (4) 2.1实验3周期信号的傅立叶级数三角函数展开式 (4) 2.2实验4非周期信号的傅立叶变换 (4) 2.3实验5时域有限信号的周期延拓 (5) 3时域分析 (5) 3.1实验6自相关和互相关分析 (5) 4随机信号分析 (5) 4.1实验7随机信号的数字特征 (5) 4.2实验8随机信号的功率谱分析 (6) 5系统分析概述 (6) 5.1实验9线性系统的主要性质 (6) 5.2实验10测定系统特性参数的方法 (7) 6模拟信号的离散化 (7) 6.1实验11时域采样定理 (7) 6.2实验12时域截断与泄露 (7) 7离散傅立叶变换 (7) 7.1实验13离散傅立叶变换 (7) 7.2实验14用X K计算信号的频谱 (8) 8快速傅立叶变换及其工程应用 (8) 8.1实验15快速傅立叶变换 (8) 8.2实验16快速傅立叶变换的应用 (9)

【预备知识】 机械工程测试技术、机械控制工程、MATLAB、虚拟仪器技术等。 【资料检索方法】 1.校图书馆相关书籍。 2.校图书馆数据库:维普中文科技期刊全文数据库,万方会议论文全文库, 万方硕博论文全文库,Elsevier外文期刊数据库,国外免费学位论文全文 数据库,超星电子图书系统。 3.互联网搜索引擎:https://www.360docs.net/doc/c215731856.html,,https://www.360docs.net/doc/c215731856.html,,https://www.360docs.net/doc/c215731856.html,。1信号分析基础 1.1实验1典型时间信号的波形图 【实验目的】 (1)熟悉MATLAB环境,掌握与信号处理相关的常用MATLAB语句和命令; (2)熟悉MATLAB生成典型信号的方法; (3)掌握MATLAB绘制信号波形图的方法; (4)掌握M脚本文件和函数文件的编制方法。 【实验内容】 (1)熟悉各种典型信号生成的关键参数,对于大多数的连续时间信号,两个 关键要素是信号的起止时间、信号的幅值、频率等; (2)编制确定信号和随机信号的M自定义函数文件,包括的典型信号如下: z确定信号 周期信号:正弦信号(MySin),三角波信号(MyTri),方波信号(MySquare)。 非周期信号:准周期信号(MyStdPeriod),矩形脉冲信号(MyImpulse),指数衰减正弦信号(MyExpSin)。 z随机信号:白噪声信号(MyWhiteNoise) (3)使用上述M函数产生如下信号: z幅值为5,频率为10Hz的正弦信号; z幅值为1,频率为8Hz的三角波信号; z幅值为2.5,频率为20Hz,占空比为50%的方波信号; z使用两个幅值为1的正弦信号构成一个准周期信号; z幅值为10,脉宽为1,时间范围0~6s的矩形脉冲信号; z幅值为5,频率为20Hz,衰减系数为-10的指数衰减正弦信号; z幅值范围为-3~3的白噪声信号。

c、数字信号处理试卷及答案

一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中,选出一个正确答案,并将正确答案的序号填在括号内。 1.若一模拟信号为带限,且对其抽样满足奈奎斯特采样定理,则只要将抽样信号通过( )即可完全不失真恢复原信号。 A.理想低通滤波器 B.理想高通滤波器 C.理想带通滤波器 D.理想带阻滤波器 2.下列系统(其中y(n)为输出序列,x(n)为输入序列)中哪个属于线性系统?( ) A.y(n)=x 3(n) B.y(n)=x(n)x(n+2) C.y(n)=x(n)+2 D.y(n)=x(n 2) 3..设两有限长序列的长度分别是M 与N ,欲用圆周卷积计算两者的线性卷积,则圆周卷积的长度至少应取( )。 A .M+N B.M+N-1 C.M+N+1 D.2(M+N) 4.若序列的长度为M ,要能够由频域抽样信号X(k)恢复原序列,而不发生时域混叠现象,则频域抽样点数N 需满足的条件是( )。 A.N ≥M B.N ≤M C.N ≤2M D.N ≥2M 5.直接计算N 点DFT 所需的复数乘法次数与( )成正比。 A.N B.N 2 C.N 3 D.Nlog 2N 6.下列各种滤波器的结构中哪种不是FIR 滤波器的基本结构( )。 A.直接型 B.级联型 C.并联型 D.频率抽样型 7.第二种类型线性FIR 滤波器的幅度响应H(w)特点( ): A 关于0=w 、π、π2偶对称 B 关于0=w 、π、π2奇对称 C 关于0=w 、π2偶对称 关于=w π奇对称 D 关于0=w 、π2奇对称 关于=w π偶对称 8.适合带阻滤波器设计的是: ( )

A )n =1N为偶数 - - N (h )n(h- B )n =1N为奇数 - - N (h )n(h- C )n =1N为偶数 - (h N )n(h- D )n =1N为奇数 - N )n(h- (h 9.以下对双线性变换的描述中不正确的是( )。 A.双线性变换是一种非线性变换 B.双线性变换可以用来进行数字频率与模拟频率间的变换 C.双线性变换把s平面的左半平面单值映射到z平面的单位圆内 D.以上说法都不对 10.关于窗函数设计法中错误的是: A窗函数的截取长度增加,则主瓣宽度减小; B窗函数的旁瓣相对幅度取决于窗函数的形状,与窗函数的截取长度无关; C为减小旁瓣相对幅度而改变窗函数的形状,通常主瓣的宽度会增加; D窗函数法不能用于设计高通滤波器; 二、填空题(每空2分,共20分) 1. 用DFT近似分析连续信号频谱时, _________效应是指DFT只能计算一些离散点上的频谱。 2.有限长序列X(z)与X(k)的关系 X(k)与) X jw的关系 e( 3.下图所示信号流图的系统函数为:

数字信号处理实验报告(同名22433)

《数字信号处理》 实验报告 课程名称:《数字信号处理》 学院:信息科学与工程学院 专业班级:通信1502班 学生姓名:侯子强 学号:0905140322 指导教师:李宏 2017年5月28日

实验一 离散时间信号和系统响应 一. 实验目的 1. 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系,加深对时域采样定理的理解 2. 掌握时域离散系统的时域特性 3. 利用卷积方法观察分析系统的时域特性 4. 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对离散信号及系统响应进行频域分析 二、实验原理 1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性的变化以及信号信息不丢失的条件,而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。 对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样,形成采样信号: ?()()()a a x t x t p t = 式中()p t 为周期冲激脉冲,$()a x t 为()a x t 的理想采样。 ()a x t 的傅里叶变换为μ ()a X j Ω: 上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的,周期为Ωs=2π/T 。也即采样信 号的频谱μ()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期,周期延拓而成 的。因此,若对连续信号()a x t 进行采样,要保证采样频率fs ≥2fm ,fm 为信号的最高频率,才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号 计算机实现时,利用计算机计算上式并不方便,因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现,即 ()() n P t t nT δ∞ =-∞ = -∑μ1()()*() 21 ()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞ =-∞ Ω=ΩΩ= Ω-Ω∑μ()()|j a T X j X e ωω=ΩΩ=

相关文档
最新文档