数字信号处理 第三章

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精品课件-数字信号处理—理论与实践-第3章

精品课件-数字信号处理—理论与实践-第3章
矩形序列RN(n)与单位阶跃序列u(n)、 单位脉冲序列δ(n) 的关系如下
N 1
RN (n) u(n) u(n N ) n k k 0
(3.2-7)
第 3 章 离散时间信号与系统
图3-4 矩形序列
第 3 章 离散时间信号与系统
4. 实指数序列
实指数序列定义为
x(n)=anu(n)
第 3 章 离散时间信号与系统
x={x(n)}, -∞<n<+∞ (3.1-2)
常常直接用x(n)表示离散时间信号——序列。 离散时 间信号也可以用图形来描述, 如图3-1所示。 图中纵向线段的 长短表示各序列值的大小, 横轴代表离散时间点。 注意, 横 轴虽然为连续直线, 但x(n)仅在n取整数的时间点上才有定义; 而n取非整数时, x(n)没有定义。
第 3 章 离散时间信号与系统
第3章 离散时间信号与系统
3.1 3.2 常用的典型序列 3.3 3.4 线性时不变离散系统 3.5 线性常系数差分方程 3.6 序列的傅里叶变换 3.7 MATLAB实现 习题
第 3 章 离散时间信号与系统
3.1
离散时间信号可由对模拟信号x(t)的采样获得。 对模拟信
(3.2-5)
பைடு நூலகம்
式(3.2-3)表明, 单位脉冲序列是单位阶跃序列的一阶后向差 分; 式(3.2-5)表明, 单位阶跃序列是对单位脉冲序列的累 加。
3. 矩形序列RN(n) 矩形序列定义为
第 3 章 离散时间信号与系统
1 0 n N 1 RN (n) 0 其他
(3.2-6)
式(3.2-6)中, N称为矩形序列RN(n)的长度。 RN(n)的波形如图 3.4所示, 它与连续时间信号中的矩形脉冲类似。

数字信号处理 第三章 图像信号分析基础讲解

数字信号处理 第三章  图像信号分析基础讲解
灰度直方图是灰度级的函数,也就是图像中具有 某个灰度级的像素点的个数,其函数图像的横坐 标是灰度级,纵坐标为该灰度级出现的频率。
对于连续图像,定义阈值面积函数A(F)为具有灰 度级F的所有轮廓线所包围的面积。对于数字图 像,任一灰度级F的面积函数A(F)即大于或等于 灰度值F的像素点的个数。
曝光过强(过弱)会导致大片白色(黑色),丢失 明暗、对比度、纹理等细节信息,即使采用插值 算法,也难以准确恢复。此时将在直方图的一端 或两端产生尖峰。
3.1.5 灰度直方图
直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数(或 频数)的统计结果,它只反映该图像中不同灰度 值出现的次数(或频数),而未反映某一灰度值 像素所在位置。也就是说,它只包含了该图像中 某一灰度值的像素出现的概率,而丢失了其所在
的卷积。 水印、验证码
三、减法运算
将多幅图像的对应点相减得到新图像。 可去除图像中不需要的加性图案。 可用于运动检测。 可以用来计算物体边界位置的梯度。 新图像的灰度直方图为两个原始图像灰度
直方图的卷积。
四、乘除法运算
乘法运算可以用来去除原始图像中的一部 分:首先构造一副掩膜图像,在需要保留 区域,图像灰度值为1,而在被去除区域, 图像灰度值为0;然后将掩膜图像乘原始 图像。
显然, 若a 1,b 0,图象像素不发生变化; 若a 1,b 0,图象所有灰度值上移或下移; 若a 1,输出图象对比度增强; 若0 a 1,输出图象对比度减小; 若a 0,暗区域变亮,亮区域变暗,图象求补。
三、非线性点运算
s
s
s
O
r
O
r
O
r
s
s
s
O
r
O

数字信号处理(第三版)(高西全)第3章

数字信号处理(第三版)(高西全)第3章

。后面要讨论的频域采样理论将会
加深对这一关系的理解。我们知道,周期延拓序列频谱
完全由其离散傅里叶级数系数 X ( k ) 确定,因此,X(k) 实质上是x(n)的周期延拓序列x((n)) N的频谱特性,这就
是N点DFT的第二种物理解释(物理意义)。
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
现在解释DFT[R4(n)]4=4δ(k)。根据DFT第二种物 理解释可知,DFT[R4(n)]4表示R4(n)以4为周期的周期
i 为整数 i 为整数
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
所以,在变换区间上满足下式:
IDFT[X(k)]N=x(n) 0≤n≤N-1 由此可见,(3.1.2)式定义的离散傅里叶逆变换是唯一的。 【例3.1.1】 x(n)=R4(n), 求x(n)的4点和8点DFT。 解 设变换区间N=4,则
3 3 j 2π 4
X (k )
x ( n )W
n0
kn 4

e
n0
kn

1 e 1 e
j2 π k 2π 4
j
k
4 0
k 0 k 1, 2, 3
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
设变换区间N=8,则
X (k )

7
x ( n )W 8 sin ( sin (
式中,a、b为常数,取N=max[N1, N2], 则y(n)的N点
DFT为 Y(k)=DFT[y(n)]N=aX1(k)+bX2(k) 0≤k≤N-1
X (k ) X ( z )
ze
j 2π N k
k 0,1, , N 1
(3.1.3)

第3章 离散傅里叶变换(DFT)

数字信号处理第三版第3章.ppt

数字信号处理第三版第3章.ppt
x1(n) x2 (n)
x2 (n) N•DFT X 2 (k )
y(n) x1(n) x2 (n) Y (k) DFT[ y(n)]
1 N 1
N l0
X1(l) X 2 ((n L))N RN (n)
1 N1 N l0
X 2 (l) X1((n L))N RN (n)
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
• DFT与Z变换和DTFT关系图解说明
z e WNk
j 2 k
e N

j
2 k
N
2 k
N
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
• DFT与Z变换和DTFT关系举例说明
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
• DFT的隐含周期性
N 1
1768年3月21日傅里叶生于法国荣纳省欧塞尔。其父亲 是裁缝,且很早就父母双亡,小时候在天主教受的教育。 毕业后在军队中教授数学。
1795年他到巴黎高等师范教书。 1798年随拿破仑东征,任下埃及的总督。 1801年,远征军失败后回到法国,任伊泽尔省长官。 1822年当选为科学院秘书,发表《热的分析理论》一文。在文中首次提出 并证明了将周期函数展开为正弦级数的原理,从而奠定了傅里叶级数(FS)与傅 里叶变换(FT)的理论基础。二者后被统称为傅里叶分析(FA)。 为了使FA应用于工程实际,人们又提出了离散傅里叶变换(DFT),但因计 算量太大而在较长时间内并未得到广泛应用,直到1965年美国Coo1y和Tukey两 人提出快速傅里叶变换(FFT)之后,FA才真正从理论走向实践,成为大家爱不 释手的一种数学工具。 1830年5月16日病逝于巴黎。
,求它的N点DFT。
第3章 离散傅里叶变换(DFT)

数字信号处理 第三章

数字信号处理 第三章
j
:相位函数(phase function)或相位谱(phase spectrum)
3/29
与连续时间傅立叶变换的关系
X (W) = xa ( t ) =
ò
+¥ -¥
x (t )e - jWt dt
k =-¥
å x(k )d (t - k )
X ( W) =

ò
+¥ -¥
X * (e j )
1 X cs (e j ) { X (e j ) X * (e j )} 2 1 X ca (e j ) { X (e j ) X * (e j )} 2
xcs [n] xca [n]
X re (e j ) jX im (e j )
16/29
K
lim
X e X e d 0

j K j 2
例:理想低通滤波器 1 0 c H LP e 0 c j c n j c n 1 c jn 1 e e sin c n hLP n e d 2 c 2 jn n jn
10/29
3.1.2 收敛条件(convergence)
如果x[n]的DTFT在种意义上收敛,则称x[n]的傅立叶变换存在
1、一致收敛(uniform convergence) 令X K e j
xne ,一致收敛的定义为 lim X e X e 0
Table 3.4 实序列的离散时间傅立叶变换的对称关系 序列 离散时间傅立叶变换
x[n]
xev [n]
X (e j ) X re (e j ) jX im (e j )

数字信号处理第三章

数字信号处理第三章

FS:~x (t)
X (k0 )e jk0t
k
(周期为T0
,Ω0
2
T0

对上式进行抽样,得:
(抽样间隔为T,s
2π ) T
~x(nT )
X~(k0 )e jk0nT
n
反 : x(nT ) 1 s / 2 X (e jT )e jnT d
s s / 2
---
时域抽样间隔为T ,
频域的周期为 s
2
T
注:DTFT反变换原式为 x(n) 1 X (e j )e jnd
2
根据关系
T 将变量换为
,并利用s
2
T
即得
x(nT ) 1 s / 2 X (e jT )e jnT d
jnk0T
s k0
又 0T
2
T0
T
0
2
s
2
N
这里 T Ω0 1 ,因此 T0 Ωs N
j 2 k
N 1
j 2 nk
X (e N ) x(nT)e N
n0
1 N 1
j 2 k
j 2 nk
x(nT)
X (e N )e N
N k0
x(nT ) 视作 n 的函数, x(nT ) x(n)
0 -0.5
-1 0
500
1000
1500
2000
2500
500
1000
1500
2000
2500
500
1000
1500
2000
2500
500
1000
1500
2000
2500
§ 3-3 周期序列的离散傅里叶级数 Discrete Fourier Series (DFS)

《数字信号处理教程》(第三版)第三章

《数字信号处理教程》(第三版)第三章

N 1 N 1
~ km ~ kn x1 (m ) WN X 2 (k ) WN n 0 m 0
1 N
N 1
N 1 m 0
~ ~ (m ) X (k ) W ( m n)k x1 2 N
n 0
N 1
~ ~ x1 ( m ) x2 ( n m )
域是连续周期的;若此时我们对频域的连续信号抽样,
人为的使其离散化,这样,频域的离散又导致时域的周 期化。于是有:
时域离散、周期
频域周期、离散
3.3 周期序列的离散傅立叶级数(DFS)
~ 设x (n)是周期为N的一个周期序列 ~ ~ x ( n) x (n rN ) ,r为任意整数
注:不论是离散的,还是连续的周期序列,均可用傅立叶级数 表示。离散的周期序列用离散傅立叶级数表示。(任一个周
第三章

离散傅立叶变换
理解傅里叶变换的几种形式

了解周期序列的傅里叶级数及性质,掌握周期卷 积过程
理解离散傅里叶变换及性质,掌握圆周移位、共 轭对称性,掌握圆周卷积、线性卷积及两者之间 的关系



了解频域抽样理论
理解频谱分析过程
了解序列的抽取与插值过程
3.2Leabharlann 傅立叶变换的几种可能形式傅立叶变换
~ x (n) x(n模N ) x(( n)) N
其中,(n模N)或((n))N数学上表示“n对N取余数或取模值”。
~ ~ 和 ~ 所对应的x(n)。 例: ( n)的周期为N=9,求 x ( 25) x ( 5) x
~ x (25) x(25模9) x(( 25))9 x(7) ~ x (5) x(5模9) x(( 5)) x(4)

数字信号处理教学课件第三章

数字信号处理教学课件第三章
X ( e j )
j n x ( n ) e
n
X (e j )是的连续周期函数。
1 x ( n) 2



X (e j )e jnd
时域 FT 连续,非周期
频域 非周期,连续
FS DTFT
连续,周期 离散,非周期
非周期,离散 周期,连续
10
四、离散傅里叶级数(DFS→DFT)
时域抽样
时域截断
时域周期延拓
周期延拓中的搬移通过与 ( t nTs ) 的卷积来实现 周期延拓后的周期函数具有离散谱
经过抽样、截断和延拓后,信号时域和频域都是离散、周期的。
3
学 习 方 法
从工程需要出发,理解信号频谱分析的实际问题。即

在实践中领悟处理原理的意义
从解决问题出发,理解各种信号处理方法的目的。即
上面讨论的三种傅里叶变换对,都不适用在计 算机上运算。我们感兴趣的是时域及频域都是离散 的情况,这就是离散傅里叶级数(变换)。
根据以上讨论: 时域:离散 频谱:周期 频域:离散 时域:周期 因此,DFS必是一种时域、频谱均为离散和周 期的一种傅里叶变换。
11
总之,一个域的离散必然造成另一个 |X ( j)| x (t) 1 域的周期延拓。
23
n n1 mN
0 n1 N 1 m为整数
~ ( n)是周期为N=8的序列,求n=19和n=-2两 例如,x 数对N的余数。 因为
n 19 3 2 8
((19 ))8 3
n 2 6 (1) 8
因此
~ x (19) ((19)) 8 x(3)
第3章 离散傅里叶变换
jIm(z)

数字信号处理第三章总结

数字信号处理第三章总结

3.4系列的Z 变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系序列的Z 变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系拉普拉斯变换拉普拉斯逆变换傅里叶变换傅里叶逆变换序列x(n)的Z 变换逆Z 变换抽样信号的拉普拉斯变换[]⎰∞∞--==dt e t x t x LT s X st a )()()([]⎰∞+∞--==j j st a dte t x s X LT t x σσ)()()(1Ω+=j s σ[]⎰∞∞-Ω-==Ωdte t x t x FT j X t j )()()([]⎰∞∞-Ω-ΩΩ=Ω=d e j X j X FT t x tj )()()(1Ω=j s ()()nn X z x n z ∞-=-∞=∑,2,1,0,)(21)(1±±==⎰-n dz z z X jn x cn π()()()()()∑∑⎰⎰∑⎰∞-∞=-∞-∞=∞∞--∞∞--∞-∞=∞∞--∧∧∧=-=-==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=n nsTan st a stn ast a a a enT x dte nT t nT x dt e nT t nT x dt e t x t x LT s X δδ)()()(抽样序列的z 变换为3.4.1拉氏变换与Z 变换变换的关系就是复变量s 平面到复变量z 平面的映射:令 s=σ+j Ω, z=re j ω 得到: re j ω =e (σ+j Ω)T =e σT e j ΩT , 因而 r=e σT , ω=ΩT3.4.2 ω= ΩTΩ=0 、π/T 、3π/T 、 Ω0与ω的对应关系 Ω变化时与ω的对应关系s 平面到z 平面的映射是多值映射。

(傅里叶变换是拉普拉斯变换在虚轴的特例,即s =j Ω,因而映射到z 平面上为单位圆,代入 抽样序列的z 变换sTez=()[]()∑∞-∞=-==n nzn x n x ZT z X )(()eˆ()(e )(2.89)sTsT az X z X X s ===得取样序列在单位圆上的Z变换,等于其理想取样信号的傅里叶变换 。

数字信号处理第三章

数字信号处理第三章

数字信号处理第三章数字信号处理第三章实验程序3.1计算离散时间傅里叶变换% Program P3_1% Evaluation of the DTFTclf;% Compute the frequency samples of the DTFT w = -4*pi:8*pi/511:4*pi;num = [2 1];den = [1 -0.6];h = freqz(num, den, w);% Plot the DTFTsubplot(2,1,1)plot(w/pi,real(h));gridtitle('Real part of H(e^{j\omega})')xlabel('\omega /\pi');ylabel('Amplitude');subplot(2,1,2)plot(w/pi,imag(h));gridtitle('Imaginary part of H(e^{j\omega})') xlabel('\omega /\pi');ylabel('Amplitude');pausesubplot(2,1,1)plot(w/pi,abs(h));gridtitle('Magnitude Spectrum |H(e^{j\omega})|') xlabel('\omega /\pi');ylabel('Amplitude');subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(h));gridtitle('Phase Spectrum arg[H(e^{j\omega})]') xlabel('\omega /\pi');ylabel('Phase in radians');Q3.1离散时间傅里叶变换的原始序列是H(e^jw)=(2+z^-1)/(1-0.6z^-1)。

数字信号处理第三章chhy

数字信号处理第三章chhy
kn (1) 旋转因子 WN 的周期性(周期为N)
( K,m,N均为整数 WNk WNk mN ) , k , m, N
X ( k mN (2) X(k)隐含的周期性 (周期为N) )

n 0
N 1
( x ( n )WN k mN ) n
X ( k mN ) x ( n )W
kn x(n )W X ( k ) DFT [ x ( n )] x ( n )WN
X ( k ) DFT [ x ( n )]
M-1 N 1
N 1
kn N
0 k N-1
X (k ) X ( z )
2 j k z e N
, ,
0 X( k ) ((kX X ((zzj)) )22 ,, k N-1 X k)(3.1.3) j X ) ( z j X e
3.1 离散傅立叶变换的定义及物理意义 3.1.2 DFT与傅里叶变换和Z变换的关系
设序列x(n)的长度为M, 其Z变换和N点DFT分别为:
X ( z ) ZT [[x (( n )] xxnnz n n X ( z ) ZT x n )] ( () )z
N 1 n 0
X (k )e
k 0
N 1 ~
j
2 nk N
一个域的离散造成另一个域的周期 延拓,因此离散傅里叶变换的时 域和频域都是离散的和周期的
引入
例1:连续时间、连续频率—傅里叶变换
例2:连续时间、离散频率—傅里叶级数
引入
例3:离散时间、连续频率—序列的傅里叶变换
例4: 离散时间、离散频率—序列的傅里叶级数
j
2π N
,将时域序列x(n)变换为频域序列X(k);

数字信号处理第三章[1]

数字信号处理第三章[1]

n= -∞
且X(z)的收敛域包括单位圆, 如果对X(z)在 单位圆上的N个均分点采样,则得到
X(k) = X(z)
z=e
j
2π k N
=
x(n)e n=-∞

-j
2π kn N
,0 ≤ k ≤ N -1
x N (n) = IDFT[X(k)],0 ≤ n ≤ N -1
问题在于这样采样以后是否能恢复出原序列x(n)
A A0e
,W W0e
k j ( 0 k 0 )
则 所以
zk A0W0 e
j 0
z0 A0e
, z1 A0W e
( M 1)
1
j ( 0 0 )
,
34
z M 1 A0W
e
j ( 0 ( M 1) 0 )
CZT的算法原理
jIm[z]
CZT的算法原理
时间函数周期(数据长度)
26
x(nT )
T
1 Tp F
t
)
X (e
jk0T
F
fs
f
27
f c 与 F之间的矛盾关系 f c增加
F T减少 增加
fs
增加 N一定
N一定
F增加
减少 T p
当给定
T增加
f c 减少
fc
和 F 时,N必须满足下列条件:
f s (≥ 2f c ) N= ≥ 2f c / F F
-jωN
X(k)f k (e k =0
)
1 sin(ωN / 2) = e N sin[(ω - 2πk / N) / 2]
-j(
N-1 kπ ω+ ) 2 N

第三章--Z变换(数字信号处理)

第三章--Z变换(数字信号处理)
R
综合以上二步可得 x(n) anu(n)
例 3.7已知 换x(n)。
第三章 序列的Z变换
X (z)
1 a2 (1 az)(1 az1) ,
a
1,
求其反变
解: 该例题没有给定收敛域, 为求出唯一旳原序 列x(n), 必须先拟定收敛域。 分析X(z), 得到其极点 分布如图3.5所示。 图中有二个极点z=a和z=a-1, 这么 收敛域有三种选法, 它们是
n n1
设x(n)为有界序列, 因为是有限项求和, 除0与∞
两点是否收敛与n1、 n2取值情况有关外, 整个z平面均 收敛。 假如n1<0, 则收敛域不涉及∞点; 如n2>0, 则 收敛域不涉及z=0点; 假如是因果序列, 收敛域涉及
z=∞点。 详细有限长序列旳收敛域表达如下:
第三章 序列的Z变换
第三章 序列的Z变换
n 0, x(n) Re s[F (z), a] Re s[F (z), a1]
a(
(1 a2 z a)(
)zn z
a
1
)
(
z
a
)
za
(1 a2 )zn a(z a)(z a1) (z
a1)
z a 1
an (an ) an an
最终将x(n)表达成
nn1
nn1
n0
第一项为有限长序列, 设n1≤-1, 其收敛域为0≤|z|< ∞。 第二项为因果序列, 其收敛域为Rx-<|z|≤∞, Rx是第二项最小旳收敛半径。 将两收敛域相与, 其收 敛域为Rx- <|z|<∞。 假如x(n)是因果序列, 收敛域定为Rx- <|z|≤∞。 推论:如序列x(n)旳Z变换旳收敛域包括∞点,则x(n) 是因果序列

本科数字信号处理第3章

本科数字信号处理第3章

x(n) x(n) N
(3.1.7)
图 3.1.2 有限长序列及其周期延拓
式 中 x((n))N 表 示 x(n) 以 N 为 周 期 的 周 期 延 拓 序 列, ((n))N表示n对N求余, 即如果
n=MN+n1, 0≤n1≤N-1,

M为整数,
((n))N=n1
~
例如, N 5, x ( n ) x ( n )5 ,
x(n+mN)=x(n)
实际上, 任何周期为N的周期序列 则是
x 都可以看
~
作长度为N的有限长序列x(n)的周期延拓序列, 而x(n)
x
~
~
的一个周期, 即
x(n)
m


x ( n mN )
(3.1.5) (3.1.6)
x ( n ) x ( n ) RN ( n )
~
~
为了以后叙述方便, 将(3.1.5)式用如下形式表示:
即循环卷积亦满足交换律。
作为习题请读者证明频域循环卷积定理: 如果 则
x(n)=x1(n)x2(n)
X ( k ) DFT [ x ( n )] 1 X 1 (k ) X 2 (k ) N
(3.2.6)
1 N 1 X 1 (l ) X 2 (( k l )) N RN ( k ) N l 0 1 X (k ) X 2 (k ) X 1 (k ) N 1 N 1 X 2 (l ) X 1 (( k l )) N RN ( k ) N l 0
(3.2.4)
3.2.3 循环卷积定理
有限长序列 x1(n) 和 x2(n) , 长度分别为 N1 和 N2 ,
N=max[ N1, N2 ]。 x1(n)和x2(n)的N点DFT分别为: X1(k)=DFT[x1(n)] X2(k)=DFT[x2(b)]

中国石油大学《数字信号处理》第三章 假频现象、折叠频率

中国石油大学《数字信号处理》第三章 假频现象、折叠频率
此性质表示两个并联系统h1(n)和h2(n)。
第三节 离散信号的褶积 ax1 (k ) x2 (k )
其中,a为常数。
5、任一序列x(k)与单位冲激序列δ (t)的褶积和等 于序列本身x(k),即
x( k ) ( k ) x( k )
z (k ) x(k ) y (k ) x0 x 1 x2 xn 0 m个 0 0 x0 x1 xn 0 0 0 x0 0 0 0 0 0 0 0 x0 x m 1 0 0 y0 z0 0 0 y1 z 1 0 0 y2 z2 0 0 ym zn 0 0 0 z n 1 n个 x1 x0 0 z mn

y (n) T [ x(n)] T [

m
x(m) (n m)]
m
m
x(m)T [ (n m)] x(m)h(n m)
x ( n) h( n)
上式为x(n)与h(n)的线性褶积,它说明线性时不变系统 的响应等于输入序列与单位脉冲响应序列的褶积。
第三节 离散信号的褶积 三、离散褶积的运算 y(n) x(n) h(n)
褶积的计算过程包括以下四个步骤:
m
x(m)h(n m)

反褶、移位、相乘、求和
1) 反褶 :先将x(n)和h(n)的变量 n 换成 m,变成x(m) 和h(m),再将h(m)以 m=0为轴反褶成h(-m)。 2) 移位:将h(-m)移位n,变成 h(n-m);当n为正数, 右移n位,n为负数,左移n位。 3) 相乘:将 h(n-m)与x(m)在相同的对应点相乘。 4) 求和:将所有对应点乘积累加起来,就得到n时刻 的褶积值,对所有的n重复以上步骤,就可得到所 有的褶积值y(n)。

数字信号处理第三版第三章

数字信号处理第三版第三章

第三章.离散傅里叶变换(DFT )一 离散傅里叶变换的定义及物理意义1 DFT 定义设x(n)是一个长度为M 的有限长序列10()[()]()0,1,,1N kn N n X k D FT x n x n Wk N -====-∑ 逆变换:101()[()]()N kn N k x n ID FT X k X k W N --===∑2 DFT 与傅里叶变换和z 变换的关系2()()j kN z e X k X z π== 3 DET 的隐含周期性在进行DFT 时,有限长序列都是作为周期序列的一个周期来考虑的。

因此,凡是涉及DFT 关系,都隐含有周期性意义二:离散傅里叶变换的基本性质1. 线性性质1212[()()]()()D FT ax n bx n aX k bX k +=+ a ,b 为常数2. 循环移位性质2,1序列的循环移位长度为N 的有限长序列x (n )的圆周移位定义为N N y(n )x ((n m ))R (n )=+2.2 时域循环移位定理设x (n )是长度为N 的有限长序列,y (n )为x (n )圆周移位则圆周移位后的DFT 为()[()][(())()]()m k N N N Y k D FT y n D FT x n m R n W X k -==+=2.3频域循环移位定理频域有限长序列X (k ),也可看成是分布在一个N 等分的圆周上由于频域与时域的对偶关系,有如下性质若 ()[()]X k DFT x n =则 2[(())()]()()j nl nl N N N N IDFT X k l R k W x n ex n π-+==3 循环卷积定理3.1定义:设x 1(n )和x 2(n )都是点数为N 的有限长序列(0≤n ≤N -1),且有:1122[()]()[()]()DFT x n X k DFT x n X k ==若12()()()Y k X k X k =则11201210()[()]()(())()()(())()N N N m N N N m y n ID FT Y k x m x n m R n xm x n m R n -=-===-=-∑∑上式所表示的运算称为x 1(n )和x 2(n )的N 点圆周卷积3.2 循环卷积定理若12()()()y n x n x n = x 1(n ),x 2(n )皆为N 点有限长序列则 1120121012()[()]1()(())()1()(())()1()()N N N l N N N l Y k D FT y n X l X k l R k NX l X k l R k NX k X k N -=-===-=-=∑∑ 3.3 复共轭序列的DFT设x *(n )为x (n )的共轭复序列,已知X (k )= DFT[x (n )]则DFT [x *(n )]=X *(N-k ) 0≤k ≤N -1且 X (N )=X (0)3.4 共轭对称性三 频域采样1频域采样定理如果序列x (n )长度为M ,则只有当频域采样点数N>M 时,才有()()()()()()N N N N r x n x n R n x n rN R n x n ∞=-∞==+=∑即由频域采样X (k )恢复原序列x (n ),否则产生时域混叠现象。

数字信号处理_第三章

数字信号处理_第三章
x(1) h(0) h(1) x(2) x(3) h(2) x(0) h( L 1)
x( L 1) x( L 2) y (0)c x(0) y (1) x(1) x(0) x( L 1) c y (2)c = x(2) x(1) x(0) x( L 1) x( L 2) x( L 3) y ( L 1)c
DFTx2 (n) X 2 (k )
二、循环移位性质
1、序列的循环移位(圆周移位)定义: 一个有限长序列 x(n) 的圆周移位定义为
y(n) xn mN RN n

(1) 先将x(n)作 周 期 ~ x延 (n) 拓 xnN
~ n mN (2) 延 拓 后 再 进 x (n 行 m移 ) x位
1 e
e
k j 38
sin(k / 2) sin(k / 8)
15 j
0k 7
2kn 16
(2)N 16 时 X (k ) x(n) W
n 0 N 1 nk N
R4 (n)e
n 0
e
n 0
3
kn j2 16

1 e
4k j2 16 k j2 16

~ 周期序列 x (n) 是有限长序列x(n)的周期延拓。
x (n) 0 n N 1 ~ x(n) 其它 0

x(n) ~ x (n) RN (n)
x (n) 的主值序列。 有限长序列x(n)是周期序列 ~
二、DFT的隐含周期性
如:
0
x(n)
n N-1

数字信号处理第三章离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT)

数字信号处理第三章离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT)

周期
2
s、fs N
分辨率
2
N
fs N
返回
回到本节
DFT和DFS之间的关系:
周期延拓
取主值
有限长序列
周期序列
主值区序列
有限长序列 x(n) n 0,1, 2, M 1

周期序列 xN (n) x(n mN ) x((n))N m 0 n0 N 1 n mN n0 ((n))N n0
四种傅立叶变换
离散傅立叶变换(DFT)实现了信号首次在频域 表示的离散化,使得频域也能够用计算机进行处理。 并且这种DFT变换可以有多种实用的快速算法。使信 号处理在时、频域的处理和转换均可离散化和快速 化。因而具有重要的理论意义和应用价值,是本课程 学习的一大重点。
本节主要介绍
3.1.1 DFT定义 3.1.2 DFT与ZT、FT、DFS的关系 3.1.3 DFT的矩阵表示
• X(k)为x(n)的傅立叶变换 X (e j ) 在区间 [0, 2 ]上的N
点等间隔采样。这就是DFT的物理意义。
j ImZ
2பைடு நூலகம்3
4
5 6
1 2
N
k=0 ReZ
7 (N-1)
DFT与z变换
X(ejω)
X(k)
0
o

2
0
N 1 k
DFT与DTFT变换
回到本节
变量

、f k
之间的某种变换关系.
• 所以“时间”或“频率”取连续还是离 散值,就形成各种不同形式的傅里叶变换 对。
3.1 离散傅里叶变换的定义及物理意义
时间域
t:连续
模拟域

《数字信号处理》朱金秀第三章习题及参考答案

《数字信号处理》朱金秀第三章习题及参考答案

第三章习题答案 3.1 (1)非周期(2)N=1 (3)N=10 (4)N=4 (5)N=20 3.2 02s f f ωπ=,1s sf T = (1)0153,2f ωπ==;0.3s T =,05f π= (2)010,25f ωπ==;0.3s T =,0503f =(3)0,0.55f πω==;0.3s T =,013f =(4)03.5,8.75f ωπ==;0.3s T =,0356f =(5) ()()()(){}0.20.210.20.20.20.2(0.2)(0.2)1cos(0.2)()2130.6cos(0.2)() 1.8()0.6()211.80.6()0.6()2110.910.610.6j n j n n n j n j n n nj n j n j j n e e F n u n F e e u n F e u n F e u n ee ππππππωπωπππ-+-----+=+⎡⎤⎡⎤-=-•+-⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤=-•-+-⎣⎦⎣⎦⎛⎫=-+ ⎪++⎝⎭3.3 function [X]=myDTFT(x, n, w)% 计算DTFT% [X]=myDTFT(x, n, w) %X=输出的DTFT 数组 %x=输入的有限长序列 %n=样本位置行向量 %w=频率点位置行向量 X=x*exp(-j*n ’*w)3.4 (1) 7()10.3j j X e eωω-=- (2)20.51()(10.5)10.5j j j j e X e e e ωωωω---=---(3)2()0.80.1610.4j j j e X e e ωωω--=⨯⨯-(4)112210.920.9()(10.9)10.9(10.9)j j j j j j e e X e e e e ωωωωωω-----⨯-⨯=-=---3.5(1) 23456()642246j j j j j j j X e e e e e e e ωωωωωωω------=++++++(2)234567()642246j j j j j j j j X e e e e e e e e ωωωωωωωω-------=+++++++ (3)234567()642246j j j j j j j j X e e e e e e e e ωωωωωωωω-------=+++---- (4)235678()642246j j j j j j j j X e e e e e e e e ωωωωωωωω-------=+++----3.6 00()()11()211j j j A X e ae ae ωωωωω---+⎡⎤=+⎢⎥--⎣⎦3.7 N=5,()5611()11j j j j j j e ee X e e e ωωωωωω----=+--N=25,()252611()11j j j j j j e e eX e e e ωωωωωω----=+-- N=100,()10010111()11j j j j j j e ee X e e e ωωωωωω----=+-- N=5,》n = -5:5; x =ones(1,11); % x(n)k = -500:499; w = (pi/500)*k; % [-pi, pi] X =1/11* x*exp(-j*pi/500*n'*k); % DTFT magX = abs(X); angX = angle(X); realX = real(X); imagX = imag(X); subplot(2,2,1); plot(w/pi,magX); gridxlabel('以pi 为单位的频率'); title('幅度部分'); ylabel('幅值') subplot(2,2,2); plot(w/pi,angX); gridxlabel('以pi 为单位的频率'); title('相位部分'); ylabel('弧度')-1-0.500.5100.51以pi 为单位的频率幅度部分幅值-1-0.500.51-4-2024以pi 为单位的频率相位部分弧度N=25,>> n = -25:25; x =ones(1,51); % x(n)k = -500:499; w = (pi/500)*k; % [-pi, pi] X =1/51* x*exp(-j*pi/500*n'*k); % DTFT magX = abs(X); angX = angle(X); realX = real(X); imagX = imag(X); subplot(2,2,1); plot(w/pi,magX); gridxlabel('以pi 为单位的频率'); title('幅度部分'); ylabel('幅值') subplot(2,2,2); plot(w/pi,angX); gridxlabel('以pi 为单位的频率'); title('相位部分'); ylabel('弧度')-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81以pi 为单位的频率相位部分弧度-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81以pi 为单位的频率幅度部分幅值N=100,>> n = -100:100; x =ones(1,201); % x(n)k = -500:499; w = (pi/500)*k; % [-pi, pi] X =1/201* x*exp(-j*pi/500*n'*k); % DTFT magX = abs(X); angX = angle(X); realX = real(X); imagX = imag(X); subplot(2,2,1); plot(w/pi,magX); gridxlabel('以pi 为单位的频率'); title('幅度部分'); ylabel('幅值') subplot(2,2,2); plot(w/pi,angX); gridxlabel('以pi 为单位的频率'); title('相位部分'); ylabel('弧度')-1-0.500.5100.51以pi 为单位的频率幅度部分幅值-1-0.500.51-4-2024以pi 为单位的频率相位部分弧度随着N 的增大,DTFT 的幅度特性主瓣越尖锐,旁瓣越小,越接近于1)(=n x 的DTFT 特性。

数字信号处理第三章3.3

数字信号处理第三章3.3

~r1,2
n

N 1
x1
m0
mx2
mnN
R
N
n
R1,2
k


X
1
k

X
2
k

0 k N 1
~r2,1
n

N 1
x2
m0
mx1
mnN
R
N
n
R
2,1
k

X2kX 1k

0 k N 1
3.3.6 帕斯瓦尔定理 (Parseval Theory)
Yk XkHk
yn IDFT Y k N1xmh nmN RN n m0 N1hmx nmN RN n m0
证明:
IDFT Y k
1 N
N 1
X
k
H
k
W
nk N
k 0

同理可证
IDFT Y k N1hmxnmN RN n m0
3.3.4 对称特性
由于实际问题中遇到的序列绝大多数是实序列, 因此本节重点介绍实序列离散傅里叶变换的两条 对称特性。
1. 实序列的离散傅里叶变换为复数,其实部为偶 函数,虚部为奇函数。
X k
r1,2 n


x1
(m)x2
m

n
m



x1
n

l
x2

l

l nm
l



g
l
x1
n

l

gl x2 l
l
gn x1n
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第三章 数字滤波器设计
J.F.Kaiser把数字滤波器定义为:“一种 把一个采样信号或一系列数值作为输入 转换成另一系列数值的计算过程或算法 (例如低通、带通、插值、求导等)。” 数字滤波器以其线性、时变性、因果性、 稳定性来表征,以其频率响应的形式来 分类。
第一节 基本概念与分类
滤波是指改变信号中各个频率分量的相对大小, 或者抑制,甚至全部滤除某些频率分量的过程。 根据滤波器的效用可以分为两大类:一类是频 率选择性滤波器,即让一个或一组频率范围内 的信号尽可能无失真地通过并衰减或抑制其余 滤波范围的信号;另一类是频率成形滤波器, 例如信号锐化、平滑、频率补偿滤波器等,在 通信系统中又称为均衡器,利用频域均衡可以 有效地补偿传输信道色散引起的频率失真。
三、数字滤波器的设计方法 三个步骤: 1. 给出所需要的滤波器的技术指标; 2. 设计一个使其逼近所需要的技术指标; 3. 实现所设计的。 IIR滤波器的设计主要借助模拟滤波器z做转 换来进行;FIR的设计主要建立在对理想滤波 器频率特性作某种近似的基础上,有窗函数 法、频率抽样法等; 线性相位滤波器通常采用FIR型,其单位脉冲 响满足一定条件时,其相位特性是严格线性 的。
解: (1) 确定阶数 N:
2πfs 10 p −1 = 2.4 ksp = = 0.0242 λsp = 0.1 s α 2πf p 10 −1 lg0.0242 N =− = 4.25 取 = 5 N lg2.4
α 0.1
(2)极点 :
s0
3 j π =e 5
归一化传输函数:
1
s1
4 j π =e 5
设计出的LPF频率响应曲线
讨论求出的LPF频率响应特性 显然,由MATLAB直接设计出来的巴特沃斯LPF与 讨论计算结果一致的。
三、模拟高通、带通及带阻滤波器的设计 模拟高通、 模拟高通
1.从低通滤波器转换到模拟高通滤波器
G ( jλ )
G ( jλ )
0
λ p λs
λ
0
ηs ηp
η
设计步骤如下: ' Ω' α α (1)确定高通滤波器的技术指标:Ωp , s , p , s (2)转换成相应低通滤波其的设计指标: Ωp= Ω'p ; 1 ① 低通滤波器通带截止频率 Ω= Ω's; ② 低通滤波器阻带截止频率 s 1 ③ 通带最大衰减仍为α p ,阻带最小衰减仍 为αs 。 (3)设计归一化低通滤波器 G(p) 。 (4)求模拟高通的 H(s) : H(s) = G( p)
2 2 λs =ηs1 (ηs21 −η0 ) ,λs=(ηs21 −η0 ) ηs1 − λp= , 1
H(s) = G( p) p=s(Ωu −Ωl )
s2 +Ωl Ωu
4、模拟与数字滤波器的转换方法
<1> 脉冲响应不变法 设模拟滤波器的脉冲响应为 ha (t) ,当用信 号 xa (t)激励此滤波器时,输出为 ya (t) 。那么 时域逼近 :
λ η - ∞ - λ s - λp η0 ηs2 ηu 0 + ∞ 0 0 λp ηl λs ηs1 ∞ η0
λ= (η −η ) η
2 2 0
G(p) (2)确定归一化模拟低通技术要求:
一般取λs 和 −λs 当中绝对值较小的 λs ,这样保 证在较大的 λs 处能满足要求。 (3)设计归一化模拟低通 (4)直接将 G(p) 转换成带通滤波器 H(s)
(3)设计归一化模拟低通 G(p) (4)直接将 G(p) 转换成带通滤波器 H(s)
H(s) = G( p) p= s2 +ΩlΩu
s(Ωu −Ωl )
[例3.2.3] 设计一个四阶的模拟低通椭圆滤波器, 例 通带内最大的衰减为3dB,阻带内的最小衰减为 40dB,截止频率为8π rad/s,再将其转换成通带 频率为30π-50π rad/s的模拟带通滤波器。
第二节 IIR型滤波器的设计 型滤波器的设计
1. 2. 3.
4.
设计步骤如下: 按一定规则把给定的数字滤波器技术指标转 换为模拟低通滤波器的技术指标; 根据转换后的技术指标设计模拟低通滤波器 系统函数 H(s) ; 再按一定规则将 H(s)转换成 H(z) ;若所设计 的数字滤波器是低通的,那么完成整个设计 工作; 将高通,带通或带阻数字滤波器的技术指标 转化为低通模拟滤波器的技术指标,然后从 第(2)步开始设计低通滤波器 H(s) ,再将转换 为所需的 H(z) 。
%模拟低通——模拟带通演示。f35.m Ap=3;As=40;[z,p,k]=ellipap(4,Ap,As); [A,B,C,D]=zp2ss(z,p,k);%状态转换
[At,Bt,Ct,Dt]=lp2lp(A,B,C,D,8*pi);%低通截止频率转换 [b,a]=ss2tf(At,Bt,Ct,Dt);%状态转换 figure(1); freqs(b,a); [At1,Bt1,Ct1,Dt1]=lp2bp(A,B,C,D,sqrt(30*pi*50*pi),20*p i); [b1,a1]=ss2tf(At1,Bt1,Ct1,Dt1); figure(2); freqs(b1,a1);
λsp = Ωs Ωp
l ksp g N=- l λ g sp
ksp =
p 10 −1 α 100.1 s −1
01 . α
2.
求归一化传输函数Ha (p)
Ha ( p) = 1
∏( p − p )
k k=0
4
pk = e
1 2k+1 jπ ( + ) 2 2N
k = 0, ,⋅⋅⋅, (N−1) 1
一、模拟低通滤波器
d0 + d1s +⋅⋅⋅ + dN−1sN−1 + dN sN H( ) s = c0 +c1 +⋅⋅⋅ +cN−1sN−1 +cN sN
Ha (s)必须是稳定的,所以极点必须落在s
平面的左平面,相应的的极点落在右半 平面。 H( jΩ)
1 0.707
0
Ωp Ωc
Ωs

二、巴特沃斯低通滤波器设计 巴特沃斯低通滤波器设计 按以下三个步骤来进行: 1. 确定阶数
)
δ2
0
ωp ωc
ωs
ω
低通滤波器的技术要求(图示)
通带频率范围 : 0≤ ω≤ ωp 阻带频带范围 : ωs ≤ ω π ≤ ω 过渡带 : ωs 、 p 之间的频带
ωp :通带截止频率
ωs :阻带截止频率
通带中要求 (1−δ1) < H(e jω) ≤1,但不一定水 平,允许通带内起伏; 阻带中要求 H(e jω ) ≤ δ2 ,但不一定衰减 到零 ; 通带内和阻带内允许的衰减一般用dB数 表示,通带内允许的最大衰减用 α p 表示, αs 阻带内允许的最小衰减用 表示; 2 当幅度下降到 2 时, ω ωc ,α p = = 3dB,称 ωc为3dB通带截止频率,它是 滤波器设计的重要参数之一。
2 2 率 Ω0 = l Ωu ,通带宽度 B= u Ωl,=η2 −η0 ) η Ω- λ ( Ω
(2)确定归一化模拟低通技术要求:
2 2 2 λp= ,s = (ηs2 −η0 ) ηs2 ,λs=ηs1 −η0 ) ηs1 1 λ − ( 2
一般取 λs和 −λs 当中绝对值较小的 λs ,这样保 证在较大的 λs 处能满足要求。
(3)3dB截止频率 Ωc
Ωc = Ωp (10
0.1 p α

Ωs = Ωc (100.1αs −1 )
1 2N
= 2π ⋅10.2525 krad / s
由于 Ωs <12 krad / s ,过渡带小于要求,所 以说阻带指标有富裕量。
3.
求 Ωc,得到实际的滤波器传输函数 Ha (s)
Ωc = Ωp (100.1αP −1)
1 − 2N
Ωs = Ωc (100.1αS −1 )
1 − 2N
将p=s/Ωc 带入 Ha ( p)中得到 Ha (s)。 [例3.2.1] 已知通带截止频率f p = 5kHz,通带 例 最大衰减 αp 2 dB,阻带截止频率 f s =12kHz, 阻 = 阻带截止频率 带最小衰减αs=30 dB 按照以上指标设计 , 巴特沃斯低通滤波器。 巴特沃斯低通滤波器。
p=Ωc s
2.模拟带通滤波器的设计
( H jη)
G( jλ)
λp =1
0
ηs1 ηl
Ωs1 Ωl
η0
Ω0
ηu
Ωu Ωs2
ηs2
η

−λs −λp
0
λp
λs
λ
(1)确定模拟带通滤波器的技术指标:通带中心频
λ η - ∞ 0 - λs ηs1 - λp ηl 0 η0 λp ηu λs ηs2 ∞ ∞
二、滤波器的技术指标 数字滤波器的传输函数表示为:
H(e jω ) = H(e jω ) e jQ(ω)
称为幅频特性,它表示信号通过该 滤波器后各频率成分的衰减情况; Q(ω) 称为相频特性,它反映各频率成分 通过滤波器后在时间上的延时情况。
H(e jω )
H e jω 1−δ1
0.707 1
(
设计出的带通频率响应曲线
理论计算出的带通频响曲线
3.模拟带阻滤波器的设计
H( jη)
G( jλ)
λp =1
0
ηl
Ωl
ηs1
Ωs1
η0
Ω0
ηs2 ηu
η

Ωs2 Ωu
−λs −λp
0
λp
λs
λ
(1)确定模拟带阻滤波器的技术指标:通带 2 Ω- 中心频率 Ω0 = l Ωu Ω ,通带宽度 B= u Ωl
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