数字信号处理Doc7
数字信号处理方法及技巧总结
数字信号处理方法及技巧总结数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指对离散信号进行一系列算法和技术处理的过程。
本文总结了数字信号处理的一些常见方法和技巧，供参考使用。
傅里叶变换傅里叶变换是一种广泛应用于数字信号处理中的重要方法。
它可以将时域信号转换为频域信号，从而揭示信号的频率特征。
常见的傅里叶变换包括离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。
在信号的频谱分析、滤波和相关性分析中，傅里叶变换是一种不可或缺的工具。
滤波技术滤波是数字信号处理中常用的技术之一。
它可以去除信号中的噪声或不需要的频率成分，以提取感兴趣的信号信息。
常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。
根据信号的特点和需求，选择适当的滤波技术可以有效改善信号质量。
采样与重构数字信号的采样与重构是数字信号处理中一个重要的环节。
采样是将连续时间域信号转换为离散形式的过程，而重构则是根据离散信号重新生成连续信号。
采样定理（Nyquist定理）指出，为了完全还原原始信号，采样频率需满足一定条件。
在实际应用中，合理选择采样频率可以平衡信号质量与计算复杂度。
时域与频域分析时域分析和频域分析是数字信号处理中常用的分析方法。
时域分析关注信号在时间上的变化，常见的时域分析方法有自相关函数和互相关函数等。
而频域分析则关注信号在频率上的特性。
通过频域分析，我们可以得到信号的频谱信息，来研究信号的频率分布和频率成分之间的关系。
数字滤波器设计数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分。
根据滤波器的结构和响应特性，可以将其分为滤波器与无限脉冲响应（FIR）滤波器等。
设计数字滤波器的关键是确定滤波器的参数，如截止频率、通带和阻带的波动范围等。
选择合适的滤波器类型和参数可以实现对信号的有效滤波和增强。
运算速度与算法优化在数字信号处理中，运算速度和算法优化是需要考虑的重要问题。
调音台的数字信号处理与效果操作指南
调音台的数字信号处理与效果操作指南调音台是音频工程中非常重要的设备，用于控制和调整声音的各种参数和效果。
其中，数字信号处理和效果操作是调音台中的关键功能之一。
本文将为您介绍调音台数字信号处理和效果操作的指南，帮助您更好地了解和应用调音台。
一、数字信号处理数字信号处理是指通过数字算法对音频信号进行处理和调整。
调音台上的数字信号处理模块能够对音频信号进行各种滤波、均衡和动态控制等操作，以实现对声音的精确调整和优化。
1. EQ（均衡器）EQ是调音台上最常用的数字信号处理功能之一。
通过EQ可以调整音频信号在不同频段上的音量，以实现对声音频率特性的调整。
常见的EQ包括低音、中音和高音等频段的调节。
在调音台上设置EQ参数时，应根据音频信号的实际情况进行调整。
例如，对于需要增加低音的演唱会现场声音，可以适当提高低音频段的音量；而对于需要增加细节和清晰度的录音制作，可以适当提高中音频段的音量。
2. 动态处理动态处理是指对音频信号的动态范围进行优化和调整的处理方式。
调音台上的动态处理模块通常包括压缩器和限制器等功能。
压缩器可以对信号的动态范围进行压缩，使得声音更加平稳和稳定。
通过设置压缩器的阈值、比例和释放时间等参数，可以实现对音频信号的动态范围的精确控制。
限制器是一种更为严格的动态处理方式，其主要作用是限制音频信号的最大振幅，以避免信号过载。
在调音台中使用限制器可以保护扬声器和音频设备的安全，同时提供更稳定和可靠的音频输出。
二、效果操作除了数字信号处理，调音台还提供了丰富的音频效果操作功能，以实现对音频信号的创意处理和增强。
1. 混响混响是模拟房间各种声音反射的效果，通过调整调音台上的混响参数，可以为音频信号增加自然和立体感。
在调音台中设置混响参数时，应根据实际场景和需求进行调整。
例如，在演唱会现场，可以选择较大的混响时间和混响密度，以模拟大型场馆的音效；而在录音制作中，可以选择较小的混响时间和混响密度，以保持音频信号的清晰度和透明度。
数字信号处理实验(1-7)原始实验内容文档(含代码)
实验要求1.每个实验进行之前须充分预习准备，实验完成后一周内提交实验报告；2.填写实验报告时，分为实验题目、实验目的、实验内容、实验结果、实验小结五项；3.实验报告要求：实验题目、实验目的、实验内容、实验结果四项都可打印；但每次实验的实验内容中的重要代码（或关键函数）后面要用手工解释其作用。
实验小结必须手写！（针对以前同学书写实验报告时候抄写代码太费时间的现象，本期实验报告进行以上改革）。
实验一信号、系统及系统响应实验目的：1. 掌握使用MATLAB进行函数、子程序、文件编辑等基本操作；2. 编写一些数字信号处理中常用序列的3. 掌握函数调用的方法。
实验内容：1.在数字信号处理的基本理论和MATLAB信号处理工具箱函数的基础上，可以自己编写一些子程序以便调用。
（1）单位抽样序列δ(n-n0)的生成函数impseq.m（2）单位阶跃序列u(n-n0)的生成函数stepseq.m（3）两个信号相加的生成函数sigadd.m（4）两个信号相乘的生成函数sigmult.m（5）序列移位y(n)=x(n-n0)的生成函数sigshift.m（6）序列翻褶y(n)=x(-n)生成函数sigfold.m（7）奇偶综合函数evenodd.m（8）求卷积和2.产生系列序列，并绘出离散图。
（1） x1(n)=3δ(n-2)-δ(n+4) -5≤n≤5（2） x3(n)=cos(0.04πn)+0.2w(n) 0≤n≤50其中：w(n)是均值为0，方差为1 的白噪声序列。
3.设线性移不变系统的抽样响应h(n)=(0.9)^n*u(n),输入序列x(n)=u(n)-u(n-10),求系统的输出y(n).实验二 系统响应及系统稳定性1.实验目的（1）掌握 求系统响应的方法。
（2）掌握时域离散系统的时域特性。
（3）分析、观察及检验系统的稳定性。
2.实验原理与方法在时域中，描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，在频域可以用系统函数描述系统特性。
数字信号处理
数字信号处理随着科技和通信技术的发展，我们的生活被数字信号处理所影响和改变。
数字信号处理是一项重要的技术，它可以将模拟信号转换为数字信号，并通过数字信号处理器（DSP）对信号进行处理。
这项技术已经被广泛应用于音频和视频处理、通信和医疗设备等领域。
数字信号处理的基础数字信号处理的基础是数字信号，数字信号是离散的，而不是连续的。
在数字信号处理中，将模拟信号采样后，将其转换为数字形式。
这样可以在数字编码过程中减少信号的噪声和失真。
数字信号处理的主要技术数字信号处理的主要技术包括数字滤波、数字变换和数字信号分析。
数字滤波是一种技术，它可以去除信号中的噪声和杂波，使信号更加清晰。
数字变换是将信号从一个域（例如时间域）转换到另一个域（例如频率域）的过程。
数字信号分析则是对信号进行解析、分类和诊断。
数字信号处理在音频领域的应用数字信号处理在音频领域的应用非常广泛。
现代音乐制作和音频工程中的大部分过程都使用数字信号处理技术。
数字信号处理可以去除音频信号中的噪声和失真，使音乐更加清晰、透明。
同时，数字信号处理也可以对声音进行特殊效果处理，比如重低音、回声和变声等。
数字信号处理在通信领域的应用数字信号处理也被广泛应用于通信领域。
数字信号处理技术可以帮助提高通信质量，减少信号传输中的失真和噪声。
数字信号处理还可以用于编码和解码数字信号，使数字信号更加可靠和稳定。
数字信号处理在医疗领域的应用数字信号处理技术在医疗领域的应用也越来越广泛。
数字信号处理可以用于医学成像和生理信号分析。
数字信号处理技术可以帮助医生在诊断和治疗过程中更加准确地分析数据。
结论数字信号处理是一项非常重要的技术。
它已经被广泛应用于音频和视频处理、通信和医疗设备等领域。
随着科技的不断发展，数字信号处理的应用范围将会更加广泛。
《数字信号处理》上机实验指导书
《数字信号处理》上机实验指导书实验1 离散时间信号的产生1．实验目的数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在，所以对离散时间信号的研究是数字信号处理的基本所在。
而要研究离散时间信号，首先需要产生出各种离散时间信号。
MATLAB 是一套功能强大的工程计算及数据处理软件，广泛应用于工业，电子，医疗和建筑等众多领域。
使用MATLAB软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大的绘图功能，便于用户直观地输出处理结果。
通过本实验，学生将学习如何用MATLAB产生一些常见的离散时间信号，并通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用离散信号的理解。
2．实验要求本实验要求学生运用MATLAB编程产生一些基本的离散时间信号，并通过MATLAB的几种绘图指令画出这些图形，以加深对相关教学内容的理解，同时也通过这些简单的函数练习了MATLAB的使用。
3．实验原理（1）常见的离散时间信号1）单位抽样序列，或称为离散时间冲激，单位冲激：?(n)???1?0n?0 n?0如果?(n)在时间轴上延迟了k个单位，得到?(n?k)即：?1n?k ?(n?k)??0n?0?2）单位阶跃序列n?0?1 u(n)?n?0?0在MATLAB中可以利用ones( )函数实现。
x?ones(1,N);3）正弦序列x(n)?Acos(?0n??)这里，A,?0,和?都是实数，它们分别称为本正弦信号x(n)的振幅，角频率和初始相位。
f0??02?为频率。
x(n)?ej?n4）复正弦序列5）实指数序列x(n)?A?n（2）MATLAB编程介绍MATLAB是一套功能强大，但使用方便的工程计算及数据处理软件。
其编程风格很简洁，没有太多的语法限制，所以使用起来非常方便，尤其对初学者来说，可以避免去阅读大量的指令系统，以便很快上手编程。
值得注意得就是，MATLAB中把所有参与处理的数据都视为矩阵，并且其函数众多，希望同学注意查看帮助，经过一段时间的训练就会慢慢熟练使用本软件了。
数字信号处理技术简介
数字信号处理技术简介引言：- 数字信号处理技术是以数字计算机为基础的一种信号处理方法，用于对连续时间的模拟信号进行数字化处理。
- 数字信号处理在音频、视频、图像、通信等领域有广泛的应用，提高了信号处理的精度和效率。
一、什么是数字信号处理技术- 数字信号处理技术通过对模拟信号进行采样、量化和编码，将其转化为数字信号。
- 数字信号可以存储、传输和处理，具有较好的稳定性和灵活性。
二、数字信号处理的基本步骤1. 信号采样：- 采样是指以一定的时间间隔对模拟信号进行取样。
- 采样率决定了采样频率，一般要满足奈奎斯特采样定理。
2. 信号量化：- 量化是指将连续的模拟信号变为离散的数字信号。
- 通过将信号的幅度分成若干个离散的级别，将每个采样点映射到最近的一个量化级别上。
3. 信号编码：- 编码是指将量化后的信号转化为二进制，以便数字系统进行处理。
- 常用的编码方式有脉冲编码调制（PCM）、ΔΣ调制等。
4. 数字信号处理算法：- 数字信号处理算法是对数字信号进行处理和分析的数学方法和步骤。
- 常用的算法包括傅里叶变换、滤波、时域分析、频域分析等。
5. 数字信号重构：- 数字信号重构是将处理后的数字信号转化为模拟信号，以供输出和显示。
- 重构过程中需要进行数模转换和滤波处理。
三、数字信号处理技术的应用领域1. 通信领域：- 数字信号处理技术在调制解调、信道编码、信号恢复、自适应滤波等方面有广泛应用。
- 提高了通信系统的抗干扰能力和通信质量。
2. 音频与视频处理：- 数字信号处理技术在音频压缩、回声消除、音频增强、视频编解码等方面发挥重要作用。
- 提高了音频视频设备的音质和图像质量。
3. 图像处理与识别：- 数字信号处理技术在图像压缩、图像特征提取、目标检测与识别中有广泛应用。
- 提高了图像处理的速度和准确度。
4. 生物医学信号处理：- 数字信号处理技术在心电信号分析、脑电信号处理、医学影像处理等方面具有重要意义。
数字信号处理(Digital Signal Processing)智慧树知到课后章节答案2023年
数字信号处理（Digital Signal Processing）智慧树知到课后章节答案2023年下聊城大学聊城大学绪论单元测试1.声音、图像信号都是（）。
A:二维信号 B:一维信号 C:确定信号 D:随机信号答案:随机信号第一章测试1.序列的周期为（）。
A:7 B:7 C:14 D:14答案:142.序列的周期为（）。
A:10 B:10 C:8 D:8答案:103.对于一个系统而言，如果对于任意时刻n0，系统在该时刻的响应仅取决于此时刻及此时刻以前时刻的输入系统，则称该系统为____系统。
（）A:线性 B:因果 C:稳定 D:非线性答案:因果4.线性移不变系统是因果系统的充分必要条件是______。
（）A:n<0,h(n)=0 B:n>0,h(n)=0 C:n>0,h(n)>0 D:n<0,h(n)>0答案:n<0,h(n)=05.要想抽样后能够不失真的还原出原信号，则抽样频率必须，这就是奈奎斯特抽样定理。
（）A:等于2倍fm B:小于等于2倍fm C:大于2倍fm D:大于等于2倍fm答案:大于等于2倍fm6.已知x(n)=δ(n),其N点的DFT[x(n)]=X(k),则X(N-1)= 1。
（）A:对 B:错答案:对7.相同的Z变换表达式一定对应相同的时间序列。
（）A:对 B:错答案:错8.滤波器设计本质上是用一个关于z的有理函数在单位圆上的特性来逼近所有要求的系统频率特性。
（）A:错 B:对答案:对9.下面描述中最适合离散傅立叶变换DFT的是（）A:时域为离散周期序列，频域也为离散周期序列 B:时域为离散有限长序列，频域也为离散有限长序列 C:时域为离散序列，频域也为离散序列 D:时域为离散无限长序列，频域为连续周期信号答案:时域为离散有限长序列，频域也为离散有限长序列10.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。
（）A:错 B:对答案:错第二章测试1.N＝1024点的DFT，需要复数相乘次数约（）。
数字信号处理器
数字信号处理器概述数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）是一种专用的微处理器，主要用于数字信号处理和算法执行。
它采用专门的硬件和软件设计，能够高效地执行各种数字信号处理任务，如滤波、编解码、音频处理和图像处理等。
数字信号处理器在很多领域被广泛应用，包括通信、音频、视频、雷达、电力、医疗等。
架构和特点数字信号处理器具有独特的架构和特点，以满足对高性能、低功耗、高可编程性和低成本的需求。
1. 单指令多数据（SIMD）架构：数字信号处理器采用SIMD架构，具有多个数据通路和一个控制单元。
这样可以并行处理多个数据，提高处理速度和效率。
2. 数据内存和指令内存分离：数字信号处理器有独立的数据内存和指令内存，这使得其能够在执行指令的同时读写数据。
这样可以减少数据传输的延迟，提高处理速度。
3. 浮点数运算支持：数字信号处理器支持浮点数运算，可以进行高精度的计算。
这对于信号处理和算法执行非常重要。
4. 高速时钟和并行运算单元：数字信号处理器的时钟频率通常很高，可以达到几百兆赫兹甚至更高。
同时，它通常具有多个并行运算单元，可以同时执行多条指令，提高处理能力。
5. 低功耗设计：数字信号处理器通常被应用于移动设备和嵌入式系统，因此功耗是一个非常重要的考虑因素。
数字信号处理器采用了低功耗的设计，通过减少供电电压和优化电路结构来降低功耗。
应用领域数字信号处理器在许多领域都有广泛的应用。
1. 通信：数字信号处理器在通信系统中起着重要的作用。
它可以处理和调制数字信号，实现信号的传输和接收。
同样，数字信号处理器也可以进行解调和解码，还可以执行音频和视频编码。
2. 音频：数字信号处理器广泛应用于音频处理领域。
它可以实现音频信号的滤波、降噪、混响等处理，提高音质和音乐效果。
3. 视频：数字信号处理器可以用于视频编码和解码，实现视频的压缩和解压缩。
此外，它也可以进行图像处理，如图像滤波、边缘检测等。
数字信号处理的原理和应用
数字信号处理的原理和应用1. 引言数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，然后采用一系列的数学运算和算法对数字信号进行处理的技术。
数字信号处理在现代通信、音频视频处理、雷达系统、医学图像处理等领域广泛应用。
本文将介绍数字信号处理的原理和应用。
2. 数字信号处理的原理2.1. 采样和量化•采样：将连续的模拟信号在时间上进行离散化，得到一系列离散的采样点。
•量化：对采样后的信号进行幅度上的离散化，将采样点的幅度限制在一定范围内。
2.2. 傅里叶变换•傅里叶变换：将时域的信号转换为频域的信号，可以将信号在频域上进行分析和处理。
•快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的傅里叶变换算法，能够快速计算离散信号的频谱。
2.3. 滤波•低通滤波器：可以通过滤除高频部分来实现信号的平滑处理。
•高通滤波器：可以通过滤除低频部分来强调信号的高频特性。
•带通滤波器：可以滤除特定频段之外的部分，保留感兴趣的频率范围。
2.4. 时域和频域处理•时域处理：对信号在时间上进行处理，例如加权平均、积分等操作。
•频域处理：对信号在频域上进行处理，例如傅里叶变换、滤波等操作。
3. 数字信号处理的应用3.1. 通信系统中的应用•信号编码：将模拟信号转换为数字信号进行传输，如数字音频、数字视频等。
•信号解码：将接收到的数字信号转换为模拟信号进行恢复和处理。
•信号调制：将数字信号调制到载波上进行传输，如调频、调幅等。
3.2. 音频和视频处理•音频处理：音频的压缩、降噪、均衡等操作常常使用数字信号处理技术。
•视频处理：视频的编码、解码、去噪、增强等操作离不开数字信号处理算法。
3.3. 医学图像处理•医学图像重建：通过数字信号处理技术可以对医学图像进行重建，如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等。
•医学图像分析：采用数字信号处理算法对医学图像进行分析和提取特征，辅助医学诊断。
数字信号处理讲义第7章滤波器的设计方法
第７章滤波器的设计方法教学目的1．掌握由连续时间滤波器设计离散时间IIR滤波器的方法，包括冲激响应不变法，双线性变换法等；2．了解常用的窗函数，掌握低通IIR滤波器的频率变换法、用窗函数法设计FIR滤波器的方法；3．掌握FIR滤波器的逼近原理与设计方法。
教学重点与难点重点：本章是本课程的重中之重，滤波器的设计是核心内容之一。
1．连续时间滤波器设计离散时间IIR滤波器的方法，包括冲激响应不变法，双线性变换法等；2．常用的窗函数，掌握低通IIR滤波器的频率变换法、用窗函数法设计FIR滤波器的方法；3．掌握FIR滤波器的逼近原理与设计方法。
难点：1.冲激响应不变法，双线性变换法2.用窗函数法设计FIR滤波器FIR滤波器的逼近原理与设计方法基本概念7.0.1 选频滤波器的分类数字滤波器是数字信号处理的重要基础。
在对信号的过滤、检测与参数的估计等处理中, 数字滤波器是使用最广泛的线性系统。
数字滤波器是对数字信号实现滤波的线性时不变系统。
它将输入的数字序列通过特定运算转变为输出的数字序列。
因此，数字滤波器本质上是一台完成特定运算的数字计算机。
我们已经知道，一个输入序列x(n)，通过一个单位脉冲响应为h(n)的线性时不变系统后，其输出响应y(n)为∑∞-)(y))()()(n(nn=m*=xmhnhx将上式两边经过傅里叶变换，可得式中，Y (e j ω)、X (e j ω)分别为输出序列和输入序列的频谱函数， H (ejω)是系统的频率响应函数。
可以看出，输入序列的频谱X (e j ω)经过滤波后，变为X (e j ω)H (e j ω)。
如果|H (e j ω)|的值在某些频率上是比较小的，则输入信号中的这些频率分量在输出信号中将被抑制掉。
因此，只要按照输入信号频谱的特点和处理信号的目的，适当选择H (ej ω)，使得滤波后的X (e j ω)H (e j ω)符合人们的要求，这就是数字滤波器的滤波原理。
和模拟滤波器一样，线性数字滤波器按照频率响应的通带特性可划分为低通、高通、带通和带阻几种形式。
数字信号处理知识点总结
数字信号处理知识点总结数字信号处理（DSP）是一门涉及数字信号的获取、处理和分析的学科，它在通信、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将对数字信号处理的一些重要知识点进行总结，希望能够帮助读者更好地理解和掌握这一领域的知识。
首先，我们来谈谈数字信号的基本概念。
数字信号是一种离散的信号，它是通过对连续信号进行采样和量化得到的。
采样是指在时间上对连续信号进行间隔采集，而量化则是将采样得到的信号幅度近似地表示为有限个离散值。
这样得到的数字信号可以方便地进行存储、传输和处理，但也会带来采样定理和量化误差等问题。
接下来，我们需要了解数字滤波器的相关知识。
数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，它可以对数字信号进行滤波和去噪。
数字滤波器可以分为FIR滤波器和IIR滤波器两种类型，它们分别具有不同的特点和适用范围。
此外，数字滤波器的设计方法也有很多种，比如窗函数法、频率抽样法等，选择合适的设计方法对于滤波器性能至关重要。
除了滤波器，数字信号处理中还有一些重要的变换和算法，比如快速傅里叶变换（FFT）和数字信号处理中的相关算法。
FFT是一种高效的算法，它可以将时域信号转换为频域信号，广泛应用于信号频谱分析、滤波器设计等领域。
相关算法则可以用于信号的相关性分析和特征提取，对于信号处理和模式识别有着重要的作用。
最后，我们需要了解数字信号处理在实际应用中的一些问题和挑战。
比如在通信系统中，由于信道的噪声和失真，数字信号处理需要考虑信道估计、均衡和编码等问题。
在音频和图像处理中，数字信号处理也需要考虑信号压缩、编码和解码等技术。
此外，数字信号处理还需要考虑实时性和计算复杂度等方面的问题，这对于硬件和软件的设计都提出了挑战。
总之，数字信号处理是一门重要的学科，它涉及到信号的获取、处理和分析等多个方面。
通过对数字信号的采样、量化、滤波和变换等操作，我们可以更好地理解和利用信号的信息。
希望本文所总结的知识点能够帮助读者更好地理解数字信号处理的基本原理和应用技术，为相关领域的学习和研究提供帮助。
数字信号处理在控制系统中的应用
数字信号处理在控制系统中的应用数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种数字化信号分析和处理的技术，通过对信号进行数字化采样、变换和滤波等操作，实现对信号的分析和处理。
在控制系统中，数字信号处理技术广泛应用于信号采集、滤波、控制算法实现等方面，为控制系统的性能和可靠性提供了有效的支持。
一、数字信号处理在控制系统中的数据采集与滤波在控制系统中，准确获取被测量对象的信号是保证控制系统稳定性和控制效果的基础。
数字信号处理技术可以应用于数据采集模块中，通过模数转换器将模拟信号转换成数字信号，然后进行滤波、放大等操作，以提高信号的可靠性和精确度。
数字滤波是数字信号处理中的重要环节，它可以消除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
滤波器可以根据信号的频率特性进行设计，可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等功能。
在控制系统中，数字滤波器常被用于去除传感器信号中的高频噪声，提高控制系统的稳定性和精度。
二、数字信号处理在控制算法实现中的应用控制系统中的控制算法是实现控制目标的核心。
数字信号处理技术为控制算法的实现提供了强大的支持。
常见的控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法、自适应控制算法等。
在数字信号处理中，PID控制算法是应用最广泛的一种控制算法。
PID控制算法通过对被控对象的误差进行测量和计算，通过调整控制器的输出来实现对被控对象的控制。
数字信号处理技术可以快速、准确地对被控对象进行采样和计算，使PID控制算法能够更加稳定和精确，提高控制系统的性能。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，通过模糊化输入和输出变量，建立模糊规则集，通过对输入变量和模糊规则进行模糊推理，得到控制输出。
数字信号处理技术可以帮助实现模糊化和模糊推理过程中的数据处理和计算，提高模糊控制算法的效果和性能。
自适应控制算法是一种具有自学习能力的控制算法，它可以根据被控对象的实时状态和环境变化自动调整控制参数。
数字信号处理的主要步骤
数字信号处理的主要步骤
数字信号处理的主要步骤通常包括以下几个方面：
1. 信号采样：将连续时间域中的模拟信号转换为离散的时间序列，即将信号在时间上进行划分，按照一定的间隔对信号进行取样。
2. 信号量化：将采样得到的每个离散时间点上的信号幅度值用有限数量的离散级别来表示，即将信号幅度进行离散化量化处理。
3. 信号编码：将量化后的信号进行编码，以便于储存、传输或处理。
编码可以使得信号占用更少的存储空间或传输带宽，同时保持足够低的失真。
4. 信号处理算法：对编码后的信号进行数字信号处理算法的处理，包括滤波、变换、降噪、增强等操作。
常用的算法有傅里叶变换、滤波器设计、数字滤波器设计等。
5. 信号重构：将处理后的信号重新转换为连续时间域中的模拟信号，以便于后续的分析、检测或人类感知。
在数字信号处理中，上述步骤可以根据具体应用和要求进行适度调整和优化，并且可能会涉及到其他更复杂的步骤，如信号预处理、特征提取、数据压缩等。
数字信号处理的基础原理
数字信号处理的基础原理数字信号处理是一种将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的技术，通过对数字信号进行处理，可以实现信号的增强、滤波、压缩、编解码等操作，广泛应用于通信、音视频处理、生物医学等领域。
数字信号处理的基础原理主要包括采样、量化和编码三个方面。
首先，采样是指将连续的模拟信号在时间轴方向上进行等间隔的取样。
采样的频率称为采样率，通常以赫兹（Hz）为单位。
根据奈奎斯特采样定理，要保证没有失真地恢复原始信号，采样频率必须大于信号的最高频率的两倍。
低于这个频率会导致混叠现象出现，使信号无法准确还原。
因此，采样是数字信号处理的第一步，决定了后续处理的有效性。
其次，量化是将连续的模拟信号的幅度值转换为一系列离散的数字值的过程。
量化的主要目的是将模拟信号的无限连续值表示为有限个离散级别，常用的量化方式有线性量化和非线性量化。
线性量化是根据一定的分辨率将模拟信号幅度值映射到最接近的数字值，分辨率越高，量化误差越小，但需要更多的存储空间。
非线性量化则是根据幅度值进行非线性映射，通常会伴随着失真现象，但在某些应用中却能提高信号的动态范围。
最后，编码是将量化后的数字信号通过编码方式转换为二进制数字序列的过程。
编码可以是无损的，也可以是有损的。
无损编码能够准确还原原始信号，但需要更多的存储空间；而有损编码能够通过牺牲一定的信息质量来减小数据量，提高传输效率。
常见的编码方式有脉冲编码调制（PCM）、差分编码调制（DM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。
在数字信号处理中，以上三个基础原理密不可分，采样决定了离散信号的时间域特性，量化影响了信号的幅度精度，编码则决定了信号的压缩效率和传输质量。
通过理解和熟练掌握数字信号处理的基础原理，可以更好地应用于实际工程中，实现对信号的高效处理和利用。
数字信号处理技术的不断发展和完善将为各行各业带来更多的应用可能性，带来更多的技术突破和创新。
数字信号处理的应用和原理
数字信号处理的应用和原理1. 概述在现代通信、音频处理、图像处理、雷达测量等领域，数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）已经成为一种重要的技术。
数字信号处理基于数学和信号处理原理，通过对数字信号进行采样、编码和处理，实现对信号的分析、合成和改变。
2. 数字信号处理的基本原理数字信号处理的基本原理包括采样、量化和编码、运算和滤波等。
2.1 采样采样是指将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。
采样将连续时间信号在一定的时间间隔内进行离散化，通过取样时间和采样率的选择，可以在较低的数据要求下对信号进行还原。
2.2 量化和编码量化是指将采样得到的连续振幅信号离散化为一组离散幅度水平的过程。
编码则是将量化后的信号转化为二进制码，使其能够被数字系统处理。
2.3 运算在数字信号处理中，常用的运算包括加法、减法、乘法和除法等。
这些运算可以用于信号的合成、分析和改变。
2.4 滤波滤波是数字信号处理中的重要技术，它可以通过选择不同的滤波器对信号的频率特性进行调整。
滤波可以实现对信号的去噪、增强以及频率域的分析。
3. 数字信号处理的应用数字信号处理在各个领域都有广泛的应用。
3.1 通信领域在通信领域，数字信号处理被用于信道编码、调制解调、信号复用等过程。
数字信号处理可以提高信号传输的可靠性和抗干扰性，为高速、高效的通信系统提供支持。
3.2 音频处理在音频处理中，数字信号处理可以实现音频信号的录制、编码、压缩、处理和播放等。
通过数字信号处理，音频信号可以被处理成不同的音效，同时降低噪声和失真。
3.3 图像处理数字信号处理在图像处理中也有重要应用。
通过数字信号处理，图像可以进行去噪、增强、压缩和分析等处理。
这些技术在图像压缩、图像识别、图像增强等领域有广泛应用。
3.4 雷达测量在雷达测量中，数字信号处理可以实现雷达信号的处理、目标检测与跟踪、距离测量等。
数字信号处理可以提高雷达系统的性能，提供更精确的测量结果。
什么是电子电路中的数字信号处理
什么是电子电路中的数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种通过电子电路，在数字域中对信号进行处理和分析的技术。
在电子电路中，数字信号处理是一个重要的概念和技术，它在实现音频、视频、通信等领域的数字化和智能化方面起到了关键作用。
数字信号处理的基本概念是将连续时间的模拟信号转化为离散时间的数字信号，然后对数字信号进行数学运算和算法处理，最后再将数字信号转换为连续时间的模拟信号输出。
通过数字信号处理技术，可以实现信号滤波、信号增强、频谱分析、数据压缩等功能。
在电子电路中，数字信号处理主要包括以下几个方面的内容：1. 数字滤波：数字滤波是指通过数字算法对信号进行滤波处理。
在电子电路中，常见的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，用于对信号进行去噪、降噪、频率选择等处理。
2. 信号增强：信号增强是指通过数字信号处理算法，对信号进行增益、放大、增强等操作，以提高信号的质量和清晰度。
在电子电路中，常见的信号增强技术有数字放大器、自适应增益控制等。
3. 频谱分析：频谱分析是指将信号从时域转换为频域进行分析的过程。
通过数字信号处理技术，可以对信号的频谱进行分析，获得信号的频率分量、频谱特性等信息。
在电子电路中，频谱分析常用于音频信号处理、通信信号分析等领域。
4. 数字调制解调：数字调制解调是指通过数字信号处理技术，将模拟信号进行数字调制和解调的过程。
数字调制解调可以实现信号的数字化和传输，广泛应用于通信系统中。
5. 数据压缩：数据压缩是指通过数字信号处理算法，对信号进行编码和解码，以减少信号的存储空间和传输带宽。
数据压缩在音频、视频等领域应用广泛，能够有效地提高存储和传输效率。
通过以上几个方面的数字信号处理技术，可以实现对信号的精确处理和分析，提高信号的质量和可靠性。
在电子电路中，数字信号处理已成为不可或缺的一部分，为现代电子设备的功能和性能提供了有力支持。
数字信号处理
主要知识点1、数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行处理，这里“处理”的实质是“运算”， 处理对象则包括模拟信号和数字信号。
1、数字信号处理的主要对象是数字信号，且是采用数字运算的方法达到处理目的的。
2、数字信号处理的实现方法基本上可以分成两种即软件实现方法和硬件实现方法。
3、梳状滤波器适用于分离两路频谱等间隔交错分布的信号，例如，彩色电视接收机中用于进行亮度分离和色度分离等。
4、时间和幅值均离散化的信号称为数字信号。
5、时域离散信号和数字信号之间的差别，仅在于数字信号存在量化误差。
5、时域离散信号有三种表示方法：用集合符号表示序列、用公式表示序列和 用图形表示序列。
6、时域离散信号是一个有序的数字的集合，因此时域离散信号也可以称为序列。
7、关于）（、、n R n u n N )()(δ三种序列之间的关系8、由模拟信号采样得到的序列，模拟角频率Ω与序列的数字域频率ω成线性关系。
9、判断序列的周期性例如序列)4()(πj en x =的周期为810、序列的简单运算有加法、乘法、移位、翻转及尺度变换。
10、序列的简单运算有加法、乘法、移位、翻转及 。
尺度变换 11、序列之间的加法和乘法是指它的同序号的序列值逐项对应相加和相乘 11、序列之间的加法和乘法是指它的不同序号的序列值逐项对应相加和相乘。
错 11、序列)(n x ，其移位序列)(0n n x -，当00>n 时，称为)(n x 的延时序列。
12、实指数序列定义为)()(n u a n x n =，当1<a 时序列收敛。
13、实指数序列定义为)()(n u a n x n =，当1>a 时序列发散。
14、已知一序列为{}89531)(、、、、=n x ，则该序列的能量为180。
14、已知一序列为{}82119751)(、、、、、=n x ，则该序列的能量为1061。
15、在时域离散系统中，最重要和最常用的是线性时不变系统。
数字信号处理
数字信号处理绪论1.模拟信号，离散信号，数字信号的定义；模拟信号：信号随时间（空间）连续变化，并且幅度值取自连续数据域。
自然界中大部分信号时模拟信号。
离散信号: 信号随时间（空间）以一定规律离散变化，幅度值取自连续数据域。
自然界中这样的信号很少，一般通过对模拟信号的采样形成，数字信号：信号随时间（空间）以一定规律离散变化，并且幅度值取自以二进制编码的离散数据域，一般通过对离散信号进行量化得到。
2.数字信号处理的组成；数字信号处理系统并不是孤立的数字系统，一般以数字处理系统为核心，结合A/D和D/A（数字-模拟）转换器、滤波器和放大器等子系统组成，前置低通滤波器将信号中大于1/2采样频率的高频分量过滤掉，防止采样是出现频谱混叠现象，A/D转换包含采样和量化，采样得倒离散信号，量化后每个离散信号将被数字编码形成数字信号，经过D/A转化后形成跳变的模拟信号必须通过拼花滤波器将信号变成平滑的连续信号。
3.数字信号处理的优点；1.软件可实现：纯粹的模拟信号必须完全通过硬件实现，而数字化处理则不仅可以通过微处理器、专用数字器件实现，而且可以通过程序的方式实现。
软件可实现特性带来的出处之一就是处理系统能进行大规模的复杂处理，而且暂用空间极小2.灵活性强：模拟信号处理系统调试和修改不便，而数字处理系统的系统参数一般保存在寄存器或存储器中，修改这些参数对系统进行调试非常简单，软件实现尤其如此。
由于数字器件以及软件的特点，数字信号处理系统的复制也非常容易，便于大规模生产。
3.可靠性高：模拟器件容易受电磁波、环境温度等因素影响，模拟信号连续变化，稍有干扰立即反映。
而数字器件是逻辑器件，一定范围的干扰不会引起数字值得变化，因此数字信号处理系统抗干扰性能强，可靠性高，数据也能永久保存。
4.精度高：模拟器件的数据表示精度低。
第一章．离散时间信号与系统1.奈奎斯特定理定义若要从采样后的信号频谱中不失真的恢复信号，则采样频率Ωs必须大于等于两倍的原信号频谱的最好截止频率Ωc，即Ωs≥2Ωc或f s≥2f c。
什么是计算机数字信号处理
什么是计算机数字信号处理计算机数字信号处理（Computer Digital Signal Processing）是一种处理数字信号的技术和方法。
在计算机领域，数字信号指的是离散的数值信号，通过将连续的模拟信号转换为数字信号，可以实现高质量的信号处理和分析。
计算机数字信号处理主要包括以下几个方面：数字信号的采样、量化和编码、数字滤波、快速傅里叶变换和信号重建。
首先，数字信号的采样是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样频率决定了数字信号的最高频率范围，通过选择适当的采样频率，可以有效地避免采样失真和混叠现象。
其次，量化和编码是将采样得到的连续数值信号转换为离散的数字信号。
量化是将连续信号的幅度按照一定精度进行离散化，而编码则将离散化后的幅度值映射为二进制码。
量化和编码的准确性决定了数字信号的精度和动态范围。
数字滤波是对数字信号进行滤波处理，以去除噪声和不需要的频率成分，同时保留感兴趣的信号成分。
滤波可以通过滤波器实现，其中最常用的是数字滤波器，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
数字滤波器可以更灵活地调整滤波特性，以适应不同的信号处理需求。
快速傅里叶变换（FFT）是一种基于傅里叶变换的高效算法，用于对数字信号进行频域分析。
通过FFT算法，可以将时域信号转换为频域信号，并得到信号的频谱信息。
在信号处理中，FFT被广泛应用于频谱分析、滤波器设计和信号压缩等领域。
最后，信号重建是将经过数字信号处理的信号重新转换回模拟信号。
信号重建的目的是恢复信号的连续性和平滑性，以便进一步进行模拟信号处理或输出到模拟设备中。
常用的信号重建方法包括插值和数模转换。
综上所述，计算机数字信号处理是一种通过采样、量化、编码、滤波、傅里叶变换和信号重建等技术和方法，对数字信号进行处理和分析的过程。
它在音频、视频、通信、图像处理等领域都有广泛的应用，为我们提供了高质量和高效率的信号处理手段。
随着计算机技术的不断发展和进步，数字信号处理将在更多的领域展现出其强大的能力和潜力。
数字信号处理及其应用
数字信号处理及其应用第一章：引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指利用数字信号处理技术来处理信号的方法，主要就是针对时间上的连续变化的模拟信号进行数字化处理，在数字领域进行算法求解和数字信号输出。
数字信号处理技术主要应用于通信、音频、图像、视频等多种领域。
第二章：数字信号的基本原理数字信号是由一系列离散点所组成的信号，离散点的值可以用数字形式呈现。
数字信号来源于模拟信号，其数字化过程主要包括：采样、量化和编码。
其中，采样是指用固定的时间间隔对模拟信号进行取样，得到离散的信号点；量化是指将采样得到的连续信号点映射成有限个数值，称为量化值，该过程可以理解为数字信号的离散化过程，通常按照等间距离断线方式实现。
量化过程中引入的误差称为量化误差；编码是指将采样和量化得到的数字信号用二进制的形式表示，以便于存储和传输。
第三章：数字信号的处理方法数字信号处理包括时域处理和频域处理两种方法。
1. 时域处理：时域处理是指对信号的时间变化进行处理，如差分、滤波、卷积、变换等。
时域处理方法主要应用于时域相关信号，如音频信号、生物信号等。
2. 频域处理：频域处理是指对信号的频率成分进行处理，如傅里叶变换、小波变换等。
频域处理的主要应用场景是图像处理、视频处理等。
第四章：数字信号处理的应用数字信号处理应用于多个领域，包括通过数字信号处理进行音频信号处理、图像处理等。
1. 音频信号处理：数字信号处理技术可以应用于音频编码、语音识别、语音合成、数字音频播放等多个方面，包括对声音进行去噪、降噪、声音增强等。
2. 图像处理：数字信号处理技术可以应用于图像处理、视频处理等多个方面，包括对图像进行分析、重构、压缩等。
第五章：数字信号处理的未来发展趋势数字信号处理技术的未来发展可以从多个方面展开。
一方面，随着通信技术的发展，数字信号处理技术将更加深入地应用于通信领域，例如通过数字信号处理实现高速网络、信息安全等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
(1)Ws1=0.2*pi;Wp1=0.5*pi;A1s=60;R1s=1;Ws2=0.8*pi;Wp2=0.6*pi;A2s=80;R2s=0.8;Wc1=(Ws1+Wp1)/2;Wc2=(Ws2+Wp2)/2;deltaW=min((Wp1-Ws1),(Ws2-Wp2)); %---取两个过渡带中的小者N0=ceil(2*3.1*pi/deltaW); %---查表7-3（P342）汉宁窗N=N0+mod(N0+1,2); %---确保N为奇数hdWindow=ideallp(Wc2,N)-ideallp(Wc1,N);%---ideallp（）函数（非系统自有函数）在系统安装目录的WORK子目录中，ideallp.m wdWindow1=boxcar(N);%---矩形窗wdWindow2=bartlett(N);wdWindow3=hanning(N);wdWindow4=hamming(N);wdWindow5=blackman(N);wdWindow6=kaiser(N,7.865);hr1=wdWindow1.*hdWindow';%---点乘hr2=wdWindow2.*hdWindow';hr3=wdWindow3.*hdWindow';hr4=wdWindow4.*hdWindow';hr5=wdWindow5.*hdWindow';hr6=wdWindow6.*hdWindow';n=0:N-1;subplot(4,3,1),stem(n,wdWindow1);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('矩形窗');subplot(4,3,4),stem(n,hr1);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('矩形窗冲激响应');subplot(4,3,2),stem(n,wdWindow2);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('巴特列特窗');subplot(4,3,5),stem(n,hr2);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('巴特列特窗冲激响应');subplot(4,3,3),stem(n,wdWindow3);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('汉宁窗');subplot(4,3,6),stem(n,hr3);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('汉宁窗冲激响应');subplot(4,3,7),stem(n,wdWindow4);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('海明窗');subplot(4,3,10),stem(n,hr4);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('海明窗冲激响应');subplot(4,3,8),stem(n,wdWindow5);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('布拉克曼窗');subplot(4,3,11),stem(n,hr5);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('布拉克曼窗冲激响应');subplot(4,3,9),stem(n,wdWindow6);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('凯泽窗');subplot(4,3,12),stem(n,hr6);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('凯泽窗冲激响应');(2)Ws1=0.2*pi;Wp1=0.5*pi;A1s=60;R1s=1;Ws2=0.8*pi;Wp2=0.6*pi;A2s=80;R2s=0.8;Wc1=(Ws1+Wp1)/2;Wc2=(Ws2+Wp2)/2;deltaW=min((Wp1-Ws1),(Ws2-Wp2)); %---取两个过渡带中的小者N0=ceil(2*3.1*pi/deltaW); %---查表7-3（P342）汉宁窗N=N0+mod(N0+1,2); %---确保N为奇数hdWindow=ideallp(Wc2,N)-ideallp(Wc1,N);%---ideallp（）函数（非系统自有函数）在系统安装目录的WORK子目录中，ideallp.m wdWindow1=boxcar(N);%---矩形窗wdWindow2=bartlett(N);wdWindow3=hanning(N);wdWindow4=hamming(N);wdWindow5=blackman(N);wdWindow6=kaiser(N,7.865);hr1=wdWindow1.*hdWindow';%---点乘hr2=wdWindow2.*hdWindow';hr3=wdWindow3.*hdWindow';hr4=wdWindow4.*hdWindow';hr5=wdWindow5.*hdWindow';hr6=wdWindow6.*hdWindow';[H1,W]=freqz(hr1,1);[H2,W]=freqz(hr2,1);[H3,W]=freqz(hr3,1);[H4,W]=freqz(hr4,1);[H5,W]=freqz(hr5,1);[H6,W]=freqz(hr6,1);subplot(1,2,1),plot(W/pi,abs(H1),W/pi,abs(H2),':',W/pi,abs(H3),'-.',W/pi,abs(H4),W/pi,abs(H5),W /pi,abs(H6),'-.');xlabel('\omega/\pi');ylabel('绝对振幅');title('带通滤波器幅频特性（1）');legend('矩形窗','巴特列特窗','汉宁窗','海明窗','布拉克曼窗','凯泽窗');subplot(1,2,2),plot(W/pi,20*log10(abs(H1)),W/pi,20*log10(abs(H2)),':',W/pi,20*log10(abs(H3)),' -.',W/pi,20*log10(abs(H4)),W/pi,20*log10(abs(H5)),W/pi,20*log10(abs(H6)),'-.');xlabel('\omega/\pi');ylabel('相对振幅');title('带通滤波器幅频特性（2）');legend('矩形窗','巴特列特窗','汉宁窗','海明窗','布拉克曼窗','凯泽窗');for step=1:1:512%---六个窗设计方法得到的通带及阻带衰减或损耗分贝验证，也可在图形中使用%---data Cursor大致验证end%---x = sym(-5/2)%---[fix(x) floor(x) round(x) ceil(x) frac(x)]%---= [ -2, -3, -3, -2, -1/2](3)Ws1=0.2*pi;Wp1=0.5*pi;A1s=60;R1s=1;Ws2=0.8*pi;Wp2=0.6*pi;A2s=80;R2s=0.8;Wc1=(Ws1+Wp1)/2;Wc2=(Ws2+Wp2)/2;deltaW=min((Wp1-Ws1),(Ws2-Wp2)); %---取两个过渡带中的小者N0=ceil(2*3.1*pi/deltaW); %---查表7-3（P342）汉宁窗N=N0+mod(N0+1,2); %---确保N为奇数hdWindow5=ideallp(Wc2,N)-ideallp(Wc1,N);hdWindow6=ideallp(Wc2,N+18)-ideallp(Wc1,N+18);%---ideallp（）函数（非系统自有函数）在系统安装目录的WORK子目录中，ideallp.mwdWindow5=kaiser(N,7.865);wdWindow6=kaiser(N+18,7.865);hr5=wdWindow5.*hdWindow5';hr6=wdWindow6.*hdWindow6';[H5,W]=freqz(hr5,1);[H6,W]=freqz(hr6,1);subplot(1,2,1),plot(W/pi,abs(H5),W/pi,abs(H6),':');xlabel('\omega/\pi');ylabel('绝对振幅');title('带通滤波器幅频特性（1）');legend('N','N+18');subplot(1,2,2),plot(W/pi,20*log10(abs(H5)),W/pi,20*log10(abs(H6)),':');xlabel('\omega/\pi');ylabel('相对振幅');title('带通滤波器幅频特性（2）');legend('N','N+18');%---x = sym(-5/2)%---[fix(x) floor(x) round(x) ceil(x) frac(x)]%---= [ -2, -3, -3, -2, -1/2]Ws1=0.2*pi;Wp1=0.5*pi;A1s=60;R1s=1;Ws2=0.8*pi;Wp2=0.6*pi;A2s=80;R2s=0.8;Wc1=(Ws1+Wp1)/2;Wc2=(Ws2+Wp2)/2;deltaW=min((Wp1-Ws1),(Ws2-Wp2)); %---取两个过渡带中的小者N0=ceil(2*3.1*pi/deltaW); %---查表7-3（P342）汉宁窗N=N0+mod(N0+1,2); %---确保N为奇数hdWindow=ideallp(Wc2,N)-ideallp(Wc1,N);%---ideallp（）函数（非系统自有函数）在系统安装目录的WORK子目录中，ideallp.mwdWindow5=kaiser(N,5.658);wdWindow6=kaiser(N,8.960);hr5=wdWindow5.*hdWindow';hr6=wdWindow6.*hdWindow';[H5,W]=freqz(hr5,1);[H6,W]=freqz(hr6,1);subplot(1,2,1),plot(W/pi,abs(H5),W/pi,abs(H6),':');xlabel('\omega/\pi');ylabel('绝对振幅');title('带通滤波器幅频特性（1）');legend('β=5.658','β=8.960');subplot(1,2,2),plot(W/pi,20*log10(abs(H5)),W/pi,20*log10(abs(H6)),':'); xlabel('\omega/\pi');ylabel('相对振幅');title('带通滤波器幅频特性（2）');legend('β=5.658','β=8.960');%---x = sym(-5/2)%---[fix(x) floor(x) round(x) ceil(x) frac(x)]%---= [ -2, -3, -3, -2, -1/2]。