数字信号处理第9章数字信号处理的实现

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(完整word版)《数字信号处理》课程教学大纲

课程编号15102308《数字信号处理》教学大纲Digital Signal Processing一、课程基本信息二、本课程的性质、目的和任务《数字信号处理》课程是信息工程本科专业必修课，它是在学生学完了高等数学、概率论、线性代数、复变函数、信号与系统等课程后，进一步为学习专业知识打基础的课程。

本课程将通过讲课、练习使学生建立“数字信号处理”的基本概念，掌握数字信号处理基本分析方法和分析工具，为从事通信、信息或信号处理等方面的研究工作打下基础。

三、教学基本要求1、通过对本课程的教学，使学生系统地掌握数字信号处理的基本原理和基本分析方法，能建立基本的数字信号处理模型。

2、要求学生学会运用数字信号处理的两个主要工具：快速傅立叶变换（FFT）与数字滤波器，为后续数字技术方面课程的学习打下理论基础。

3、学生应具有初步的算法分析和运用MA TLAB编程的能力。

四、本课程与其他课程的联系与分工本课程的基础课程为《高等数学》、《概率论》、《线性代数》、《复变函数》、《信号与系统》等课程，同时又为《图像处理与模式识别》等课程的学习打下基础。

五、教学方法与手段教师讲授和学生自学相结合，讲练结合，采用多媒体教学手段为主，重点难点辅以板书。

六、考核方式与成绩评定办法本课程采用平时作业、期末考试综合评定的方法。

其中平时作业成绩占40%，期末考试成绩占60%。

七、使用教材及参考书目【使用教材】吴镇扬编，《数字信号处理》，高等教育出版社，2004年9月第一版。

【参考书目】1、姚天任,江太辉编，《数字信号处理》（第二版），华中科技大学出版社，2000年版。

2、程佩青著，《数字信号处理教程》（第二版），清华大学出版社出版，2001年版。

3、丁玉美,高西全编著，《数字信号处理》，西安电子科技大学出版社，2001年版。

4、胡广书编，《数字信号处理——理论、算法与实现》，清华大学出版社，2004年版。

5、Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer，《Digital Signal Processing》，Prentice-Hall Inc, 1975.八、课程结构和学时分配九、教学内容绪论（1学时）【教学目标】1. 了解：什么是数字信号处理，与传统的模拟技术相比存在哪些特点。

《数字信号处理》教案

《数字信号处理》教案第一章：绪论1.1 课程介绍理解数字信号处理的基本概念了解数字信号处理的发展历程明确数字信号处理的应用领域1.2 信号的概念与分类定义信号、模拟信号和数字信号掌握信号的分类和特点理解信号的采样与量化过程1.3 数字信号处理的基本算法掌握离散傅里叶变换（DFT）了解快速傅里叶变换（FFT）学习Z变换及其应用第二章：离散时间信号与系统2.1 离散时间信号理解离散时间信号的定义熟悉离散时间信号的表示方法掌握离散时间信号的运算2.2 离散时间系统定义离散时间系统及其特性学习线性时不变（LTI）系统的性质了解离散时间系统的响应2.3 离散时间系统的性质掌握系统的稳定性、因果性和线性学习时域和频域特性分析方法第三章：离散傅里叶变换3.1 离散傅里叶变换（DFT）推导DFT的数学表达式理解DFT的性质和特点熟悉DFT的应用领域3.2 快速傅里叶变换（FFT）介绍FFT的基本概念掌握FFT的计算步骤学习FFT的应用实例3.3 离散傅里叶变换的局限性探讨DFT在处理非周期信号时的局限性了解基于DFT的信号处理方法第四章：数字滤波器设计4.1 滤波器的基本概念理解滤波器的定义和分类熟悉滤波器的特性指标学习滤波器的设计方法4.2 数字滤波器的设计方法掌握常见数字滤波器的设计算法学习IIR和FIR滤波器的区别与联系了解自适应滤波器的设计方法4.3 数字滤波器的应用探讨数字滤波器在信号处理领域的应用学习滤波器在通信、语音处理等领域的应用实例第五章：数字信号处理实现5.1 数字信号处理器（DSP）概述了解DSP的定义和发展历程熟悉DSP的特点和应用领域5.2 常用DSP芯片介绍学习TMS320系列DSP芯片的结构和性能了解其他常用DSP芯片的特点和应用5.3 DSP编程与实现掌握DSP编程的基本方法学习DSP算法实现和优化技巧探讨DSP在实际应用中的问题与解决方案第六章：数字信号处理的应用领域6.1 通信系统中的应用理解数字信号处理在通信系统中的重要性学习调制解调、信道编码和解码等通信技术探讨数字信号处理在无线通信和光通信中的应用6.2 音频信号处理熟悉音频信号处理的基本概念和算法学习音频压缩、回声消除和噪声抑制等技术了解数字信号处理在音乐合成和音频效果处理中的应用6.3 图像处理与视频压缩掌握数字图像处理的基本原理和方法学习图像滤波、边缘检测和图像压缩等技术探讨数字信号处理在视频处理和多媒体通信中的应用第七章：数字信号处理工具与软件7.1 MATLAB在数字信号处理中的应用学习MATLAB的基本操作和编程方法熟悉MATLAB中的信号处理工具箱和函数掌握利用MATLAB进行数字信号处理实验和分析的方法7.2 其他数字信号处理工具和软件了解常用的数字信号处理工具和软件，如Python、Octave等学习这些工具和软件的特点和应用实例探讨数字信号处理工具和软件的选择与使用第八章：数字信号处理实验与实践8.1 数字信号处理实验概述明确实验目的和要求学习实验原理和方法掌握实验数据的采集和处理8.2 常用数字信号处理实验完成离散信号与系统、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等实验8.3 数字信号处理实验设备与工具熟悉实验设备的结构和操作方法学习实验工具的使用技巧和安全注意事项第九章：数字信号处理的发展趋势9.1 与数字信号处理探讨技术在数字信号处理中的应用学习深度学习、神经网络等算法在信号处理领域的应用实例9.2 物联网与数字信号处理理解物联网技术与数字信号处理的关系学习数字信号处理在物联网中的应用，如传感器信号处理、无线通信等9.3 边缘计算与数字信号处理了解边缘计算的概念和应用场景探讨数字信号处理在边缘计算中的作用和挑战10.1 课程回顾梳理本门课程的主要内容和知识点10.2 数字信号处理在未来的发展展望数字信号处理技术在各个领域的应用前景探讨数字信号处理技术的发展趋势和挑战10.3 课程考核与评价明确课程考核方式和评价标准鼓励学生积极参与课堂讨论和实践活动，提高综合素质重点和难点解析重点一：信号的概念与分类信号的定义和分类是理解数字信号处理的基础，需要重点关注。

数字信号处理第9章抽取与插值20151103

x1 ( n ) x ( n ) p ( n )
1 p(n ) M
M 1 k 0 kn W M
WM e
j 2 / M
x ( n)
p (n)
x1 ( n)
由于：
1 p(n ) M
M 1 k 0
W
kn M
W M e j 2 / M
周期序列展为傅里叶级数
X ( zW )
k M
所以： X ( z ) 1 1 M 又因为：
M 1 k 0
k X ( zW M)
X 1 ( z ), X ( z )
的关系
Y ( z) X1( z
1 Y ( z) M
M 1 k 0
1 M
)
1 M
最后：
X (z
j
W )
k
ze
1 j Y (e ) M
k
h(k ) x(n k )

(n)
k
h(k ) x(n k )
n

V ( e j ) H ( e j ) X ( e j )
Y ( z)
n
y ( n) z
M 1 k 0

n j 2 k M
v(Mn) z
y (n)
k
x(k )h( Mn Lk )

的又一种表示形式：
Mn Lk 0

M k n L
Mn k m L
Mn Mn y (n) x m h Mn L mL L m L
j
0 | | min( , ) L M 其它

数字信号处理()1---复制

第一章绪论就绪论部分，为整本书的一个概括，也是一个阐明。

具体可以分为三个部分：（1）数字信号处理的基本概念（2）数字信号处理的实现方法（3）数字信号处理的特点（4）数字信号处理涉及的理论、实现技术与应用。

而在上课的介绍中，主要分为两个方面进行了介绍，首先叙述了数字信号系统的研究对象，其次着重的阐述了数字信号处理的一般过程，尤其以处理过程流程图为重要。

1.数字信号研究的对象研究数字信号或符号的序列来表示信号并用数字的方法处理这些序列，从而得到需要的信号形式。

（处理信号以为着对信号的运算）2.数字信号处理的一般过程DSP--DSP：数字信号输入预滤：限制带宽（低通滤波器）1.采样：信号在时间上离散化A/D：模拟/数字转换 2.量化：信号在幅度上离散化完成信号数字化表示3.编码：将幅度值表示成二进制代码数字信号处理：对于信号的某一种运算D/A：数字/模拟转换，一般采样保持电路实现台阶状连续的信号（在采样时刻幅度发生跳变）平滑滤波：滤除信号中高频成分（低通滤波）是信号变得平滑然后简略的描述了数字信号的基本概念，有四类信号： 1.连续信号（模拟信号）2.时域离散信号，其幅度取连续变量，时间取离散值3.幅度离散信号，其时间变量取连续值，幅度取离散值4.数字信号，幅度和时间都去离散值其后了解了数字信号的特点： 1．）灵活性2．）高精度和高稳定性 3．）便于大规模集成4．）可以实现模拟系统无法实现的诸多功能发展：理论——应用快速傅里叶变化第一章时域离散信号和时域离散系统（一）离散时间信号（1）离散时间系统的表示形式： 1．用集合符号表示(){,,2,1,0,1,2,}n x n x n ==⋅⋅⋅--⋅⋅⋅2.用公式表示例如：()nx n a = 3.用图形表示例如时域离散信号()sin(/5),5,4,3,2,1,x n n n π==-----（2）常见的典型序列： 1．单位采样序列 10n n δ=⎧=⎨≠⎩ 2. 单位阶跃序列 10()0n u n n ≥⎧=⎨<⎩()n δ与()u n 之间的关系如下：0()()(1)()()k n u n u n u n n k δδ∞==--=-∑令n k m -= 则2式为()()nm u n m δ=-∞=∑3. 矩形序列 101()0N n N R n ≤≤-⎧=⎨⎩其他n同样矩形序列可用单位阶跃序列表示：()()()N R n u n u n N =-- 4. 实指数序列 ()()n x n a u n a =为实数如果1a <，()x n 的幅度随n 的增大而减小，称为收敛序列；如果1a >，称为发散序列 5. 正弦序列 ()sin()x n n ω= 式中，ω称为正弦序列的数字域频率，单位是弧度（rad ）如果正弦序列是由模拟信号)(t x a 采样得到的，那么)sin()sin()()()sin()()(n nT t x n x t t x nt t a a ω=Ω==Ω==因此数字频率ω与模拟角频率之间的关系：T ω=Ω 由于采样频率Fs 和采样周期T 互为倒数，因而有FsωΩ=，上式表示数字域频率是模拟频率对采样频率的归一化频率 6. 副指数序列 0()()j nx n eσω+=7.周期序列（周期T 的求解） ()(),x n x n N n =+-∞<<∞周期0(2/)N k πω= ，k 与N 均取整数，且k 的取值是N 的最小正整数。

简述数字信号处理的过程及作用

简述数字信号处理的过程及作用
数字信号处理是将连续时间的信号转换为离散时间的信号，并对其进行处理和分析的过程。

它包括信号采样、量化、编码和数字滤波等步骤。

首先是信号采样，即将连续时间的信号在一定的时间间隔内进行采样，转换为离散时间的信号。

这一步是为了将连续信号转换为计算机可以处理的数字形式。

接下来是量化，通过量化过程将每个采样值映射到最接近的离散级别上，以便将连续的幅度范围转换为有限的离散级别，从而使信号能够用有限的比特数来表示。

然后是编码，将量化后的信号用数字方式表示，通常使用二进制编码。

这一步是为了将量化后的离散信号转换为计算机可以处理的数字形式。

最后是数字滤波，对数字信号进行滤波处理，以去除噪声、增强信号等。

数字滤波可以通过各种算法和技术来实现，如FIR滤波器、IIR滤波器等。

数字信号处理的作用包括但不限于：
1. 信号的压缩和存储，数字信号处理可以将信号压缩为更小的
数据量，便于存储和传输。

2. 信号的分析和提取特征，通过数字信号处理可以对信号进行
频谱分析、时域分析等，提取信号的特征信息。

3. 信号的滤波和增强，可以对信号进行滤波处理，去除噪声、
增强感兴趣的信号成分。

4. 信号的模拟和合成，可以通过数字信号处理技术对信号进行
模拟和合成，生成新的信号。

5. 实时处理，数字信号处理可以在实时系统中对信号进行快速
处理和响应。

总的来说，数字信号处理可以帮助我们更好地理解信号的特性，提取有用的信息，并对信号进行处理和分析，从而在各种应用领域
中发挥重要作用。

DSP原理及应用-(修订版)--课后习题答案

第一章：1、数字信号处理的实现方法一般有哪几种？答：数字信号处理的实现是用硬件软件或软硬结合的方法来实现各种算法。

(1) 在通用的计算机上用软件实现；(2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现；(3) 用通用的单片机实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制；(4)用通用的可编程 DSP 芯片实现。

与单片机相比，DSP 芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法；(5) 用专用的 DSP 芯片实现。

在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用 DSP 芯片很难实现（ 6）用基于通用 dsp 核的asic 芯片实现。

2、简单的叙述一下 dsp 芯片的发展概况？答：第一阶段， DSP 的雏形阶段（ 1980 年前后）。

代表产品： S2811。

主要用途：军事或航空航天部门。

第二阶段， DSP 的成熟阶段（ 1990 年前后）。

代表产品： TI 公司的 TMS320C20主要用途：通信、计算机领域。

第三阶段， DSP 的完善阶段（ 2000 年以后）。

代表产品：TI 公司的 TMS320C54 主要用途：各个行业领域。

3、可编程 dsp 芯片有哪些特点？答： 1、采用哈佛结构（ 1）冯。

诺依曼结构，（ 2）哈佛结构（ 3）改进型哈佛结构2、采用多总线结构 3.采用流水线技术4、配有专用的硬件乘法-累加器5、具有特殊的 dsp 指令6、快速的指令周期7、硬件配置强8、支持多处理器结构9、省电管理和低功耗4、什么是哈佛结构和冯。

诺依曼结构？它们有什么区别？答：哈佛结构：该结构采用双存储空间，程序存储器和数据存储器分开，有各自独立的程序总线和数据总线，可独立编址和独立访问，可对程序和数据进行独立传输，使取指令操作、指令执行操作、数据吞吐并行完成，大大地提高了数据处理能力和指令的执行速度，非常适合于实时的数字信号处理。

冯。

诺依曼结构：该结构采用单存储空间，即程序指令和数据共用一个存储空间，使用单一的地址和数据总线，取指令和取操作数都是通过一条总线分时进行。

数字信号处理课后习题答案(全)1-7章

x(n)=－δ(n+2)+δ(n－1)+2δ(n－3)
h(n)=2δ(n)+δ(n－1)+ δ(n－2)
由于
x(n)*δ(n)=x(n)
1
x(n)*Aδ(n－k)=Ax(n－k)
2
故
第 1 章时域离散信号和时域离散系统
y(n)=x(n)*h(n)
=x(n)*［2δ(n)+δ(n－1)+ δ(n－2) 1 2
（5）系统是因果系统，因为系统的输出不取决于x(n)的未来值。如果
|x(n)|≤M, 则|y(n)|=|ex(n)|≤e|x(n)|≤eM，
7．设线性时不变系统的单位脉冲响应h(n)和输入序列x(n)如题7图所示，
要求画出y(n)输出的波形。
解：解法（一）采用列表法。
y(n)=x(n)*h(n)=
0≤m≤3
－4≤m≤n
非零区间如下:
第 1 章时域离散信号和时域离散系统
根据非零区间，将n分成四种情况求解： ① n<0时， y(n)=0
② 0≤n≤3时， y(n)= ③ 4≤n≤7时， y(n)= ④ n>7时， y(n)=0
1=n+1
n
1=8－m n0
3
mn4
第 1 章时域离散信号和时域离散系统
第 1 章时域离散信号和时域离散系统
(3) 这是一个延时器，延时器是线性非时变系统，下面证明。令输入为
输出为
x(n－n1)
y′(n)=x(n－n1－n0) y(n－n1)=x(n－n1－n0)=y′(n) 故延时器是非时变系统。由于
T［ax1(n)+bx2(n)］=ax1(n－n0)+bx2(n－n0) =aT［x1(n)］+bT［x2(n)］

精品课件-数字信号处理(第三版) 刘顺兰-第9章

第9章 MATLAB程序设计语言在信号处理中的应用
例9-1 在工作空间产生一个3×3矩阵A可用MATLAB语言描述如下：
A=［1 2 3; 4 5 6; 7 8 9］
或
A=［1 2 3
456
7 8 9］
A= 123
456 789
第9章 MATLAB程序设计语言在信号处理中的应用
2）对于特殊的矩阵可直接调用MATLAB的函数生成。用函数zeros生成全0矩阵：格式 B=zeros(m,n)生成m×n 的全0阵。用函数ones生成全1矩阵：格式 B=ones(m,n)生成m×n的全1阵。用函数eye生成单位阵：格式 B=eye(m,n)生成m×n矩阵，其中对角线元素全为1，其他元素为0。
第9章 MATLAB程序设计语言在信号处理中的应用
9.2.2 1．变量命名规则 MATLAB中对变量的命名应遵循以下规则：
（1）变量名可以由字母、数字和下划线混合组成，但必须以字母开头。
（2）字符长度不能大于31。（3）变量命名区分大小写。
第9章 MATLAB程序设计语言在信号处理中的应用
运行结果：
a=
1.0000 0.2000
0.5000
0.3333
0.5000 0.1667
0.3333
0.2500
0.3333 0.1429
0.2500
0.2000
0.2500 0.1250
0.2000
0.1667
0.2000 0.1111
0.1667
0.1429
0.2500 0.2000 0.1667 0.1429 0.1250
第9章 MATLAB程序设计语言在信号处理中的应用

数字信号处理与DSP实现技术课后习题与参考答案

21世纪高等院校电子信息类规划教材安徽省高等学校“十二五”省级规划教材数字信号处理与DSP实现技术课后习题与参考答案主编：陈帅副主编：沈晓波淮南师范学院2015.11第1章绪论思考题1．什么是数字信号？2．什么是数字信号处理？3．数字信号处理系统的实现方法有哪些？4．数字信号处理有哪些应用？5．数字信号处理包含哪些内容？6．数字信号处理的特点是什么？第1章绪论参考答案1．时间和幅度都离散的信号称为数字信号，即信号的时间取离散的值，幅度也取离散的值。

2．数字信号处理是指在数字领域进行数字信号的加工（变换、运算等），即输入是数字信号，采用数字信号处理方法进行处理，输出仍然是数字信号。

3．数字信号处理系统的实现方法有①通用软件方法实现系统；②专用加速处理机方法；③软硬件结合的嵌入式处理方法；④硬件方法。

4．数字信号处理在通信、计算机网络、雷达、自动控制、地球物理、声学、天文、生物医学、消费电子产品等各个领域均有应用，是信息产业的核心技术之一。

比如信源编码、信道编码、多路复用、数据压缩，数字语音、汽车多媒体、MP3/MP4/MP5、数字扫面仪、数字电视机顶盒、医院监视系统、生物指纹系统等。

5．数字信号处理主要包含以下几个方面的内容①离散线性时不变系统理论。

包括时域、频域、各种变换域。

②频谱分析。

FFT谱分析方法及统计分析方法，也包括有限字长效应谱分析。

③数字滤波器设计及滤波过程的实现（包括有限字长效应）。

④时频-信号分析（短时傅氏变换），小波变换，时-频能量分布。

⑤多维信号处理（压缩与编码及其在多煤体中的应用）。

⑥非线性信号处理。

⑦随机信号处理。

⑧模式识别人工神经网络。

⑨信号处理单片机(DSP)及各种专用芯片(ASIC)，信号处理系统实现。

6．数字信号处理主要具有4个方面优点：①数字信号精度高；②数字信号处理灵活性强；③数字信号处理可实现模拟信号难以实现的特性；④数字信号处理可以实现多维信号处理。

数字信号处理主要存在3个方面缺点：①需要模拟接口等增加了系统复杂性；②由于取样定理的约束其应用的频率受到限制；③功耗大。

数字信号处理(第四版)(高西全)章 (9)

第9章数字信号处理的实现
如果信号x(n)值量化后用Q［x(n)］表示，量化误差用 e(n)表示，
e(n)=Q［x(n)］－x(n) 一般x(n)是随机信号，那么e(n)也是随机的，经常将e(n)称为量化噪声。为便于分析，一般假设e(n)是与x(n)不相关的平稳随机序列，且是具有均匀分布特性的白噪声。设采用定点补码制，截尾法和舍入法的量化噪声概率密度曲线分别如图9.1.1(a)和(b)所示。这样截尾法量化误差的统计平均值为－q/2，方差为q2/12；舍入法的统计平均值为0，方差也为 q2/12，这里q=2－b。很明显，字长b+1愈长，量化噪声方差愈
A/D变换器采用定点舍入法，e(n)的统计平均值me=0，方差
2 e
1 q2 12
1 22b 12
将
2 e
代入（9.1.3a）式，得到：
S N
6.02b
10.79
10
lg
2 x
（9.1.3b）
此式表明，A/D变换器的位数b愈多，信噪比愈高；每增加一位，
输出信噪比增加约6 dB。当然，输出信噪比也和输入信号功率
第9章数字信号处理的实现
这样，随着计算字长的大大增加，量化误差大大减少了，因此，对于处理精度要求不高、计算字长较长的一般数字信号处理技术的实现，可以不考虑这些量化效应。但是对于要求成本低，用硬件实现时，或者要求高精度的硬件实现时，
如果信号值用b+1位二进制数表示（量化），其中一位表示符号，b位表示小数部分，能表示的最小单位称为量化阶（或量化步长），用q表示，q=2－b。对于超过b位的部分进行尾数处理。尾数处理有两种方法：一种是舍入法，即将尾数第b+1位按逢1进位，逢0不进位，b+1位以后的数略去的原则处理；另一种是截尾法，即将尾数第b+1位以及以后的数码略

配套课件数字信号处理(第四版)--高西全

如果信号的自变量和函数值都取连续值，则称这种信号为模拟信号或者称为时域连续信号，例如语言信号、温度信号等；如果自变量取离散值，而函数值取连续值，则称这种信号称为时域离散信号，这种信号通常来源于对模拟信号的采样; 如果信号的自变量和函数值均取离散值，则称为数字信号。我们知道，计算机或者专用数字信号处理芯片的位数是有限的，用它们分析与处理信号，信号的函数值必须用有限位的二进制编码表示，这样信号本身的取值不再是连续的，而是离散值。这种用有限位二进制编码表示的时域离散信号就是数字信号，因此，数字信号是幅度量化了的时域离散信号。
本章作为全书的基础，主要学习时域离散信号的表示方法和典型信号、时域离散线性时不变系统的时域分析方法，最后介绍模拟信号数字处理方法。
1.2 时域离散信号
实际中遇到的信号一般是模拟信号，对它进行等间隔采样便可以得到时域离散信号。
假设模拟信号为xa (t)，以采样间隔T对它进行等间隔采样，得到：
x(n) xa (t) tnT＝xa (nT ) - n （1.2.1）
4．数字信号处理涉及的理论、实现技术与应用
正是由于以上的优点，数字信号处理的理论和技术一出现就受到人们的极大关注，发展非常迅速。国际上一般把1965年作为数字信号处理这一门新学科的开端，40多年以来，这门学科基本上形成了自己一套完整的理论体系，其中也包括各种快速的和优良的算法。而且随着各种电子技术及计算机技术的飞速发展，数字信号处理的理论和技术还在不断丰富和完善，新的理论和新技术层出不穷。可以说，数字信号处理是发展最快、应用最广泛、成效最显著的新学科之一，目前已广泛地应用在语音、雷达、声纳、地震、图像、通信、控制、生物医学、遥感遥测、地质勘探、航空航天、故障检测、自动化仪表等领域。

数字信号处理第9章答案

(
)
（4）令x(n)=a|n|
则X(z)的收敛域为
0<|a|<1, －∞≤n≤∞
X(z)=ZT［x(n)］ a<|z|<a－1 （）
第 9 章
自
测
题
（5）令x(n)=a|n| 则
0<|a|<1, －∞≤n≤∞ X(ejω)=FT{x(n)］ ( )

π
π
X (e j )d 2πx(n)
第 9 章
自
测
题
2. 假设f(n)=x(n)+jy(n)， x(n)和y(n)均为有限长实序列，已知f(n)的DFT如下式:
F (k )
π j k 1 e 2
j(2 e jπk )
k 0,1,2,3
(1) 由F(k)分别求出x(n)和y(n)的离散傅里叶变换X(k)和 Y(k)。
试写出y(n)与x(n)之间的关系式，并画出y(n)的波形图。（该题14分）
第 9 章
自
测
题
5. 已知x(n)是实序列，其8点DFT的前5点值为： {0.25， 0.125－j0.3， 0， 0.125－j0.06， 0.5}，（1）写出x(n)8点DFT的后3点值；（2）如果x1(n)=x((n+2))8R8(n)，求出x1(n)的8点DFT值。（该题14分，每小题7分）
k=0, 1, 2, 3, …, 7
（
）
第 9 章
自
测
题
（2）用窗函数法设计FIR数字滤波器时，加大窗函数的
长度可以同时加大阻带衰减和减少过渡带的宽度。
（3）如果系统函数用下式表示:
H ( z) 1 (1 0.5 z 1 )(1 0.5z )

《数字信号处理》课件

05
数字信号处理中的窗函数
窗函数概述
窗函数定义
窗函数是一种在一定时间范围内取值的函数，其取值范围通常在0到1之间。
窗函数作用
在数字信号处理中，窗函数常被用于截取信号的某一部分，以便于分析信号的局部特性。
窗函数特点
窗函数具有紧支撑性，即其取值范围有限，且在时间轴上覆盖整个分析区间。
离散信号与系统
离散信号的定义与表示
离散信号是时间或空间上取值离散的信号，通常用序列表示。
离散系统的定义与分类
离散系统是指系统中的状态变量或输出变量在离散时间点上变化的系统，分类包括线性时不变系统和线性时变系统等。
离散系统的描述方法
离散系统可以用差分方程、状态方程、传递函数等数学模型进行描述。
Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）
1 2 3
Z变换的定义与性质
Z变换是离散信号的一种数学处理方法，通过对序列进行数学变换，可以分析信号的频域特性。
DTFT的定义与性质
DTFT是离散时间信号的频域表示，通过DTFT可以分析信号的频域特性，了解信号在不同频率下的表现。
Z变换与DTFT的关系
Z变换和DTFT在某些情况下可以相互转换，它们在分析离散信号的频域特性方面具有重要作用。
窗函数的类型与性质
矩形窗
矩形窗在时间轴上均匀取值，频域表现为 sinc函数。
汉宁窗
汉宁窗在时间轴上呈锯齿波形状，频域表现为双曲线函数。
高斯窗
高斯窗在时间轴上呈高斯分布，频域表现为高斯函数。
海明窗
海明窗在时间轴上呈三角波形状，频域表现为三角函数。
窗函数在数字信号处理中的应用
信号截断
通过使用窗函数对信号进行截断，可以分析信号的局部特性

《数字信号处理》教学大纲(配丁玉美书)

《数字信号处理》教学大纲课程名称：数字信号处理学分：4学时：68+12课程性质：必修一、课程的地位、作用和任务本课程是电子信息工程、通信工程、信息工程、电子信息科学与技术等专业的必修课。

几乎所有的工程技术领域都会涉及到信号处理问题。

数字信号处理是对信号进行分析、变换、综合、估值与识别等，由于它具有精度高、高稳定性、灵活性强、便于集成以及可以对数字信号进行存储、运算等优点，目前已广泛应用于语音、雷达、声纳、地震、图像、通信、控制、生物医学等领域。

数字信号处理的理论和技术是目前高新理论和技术的有力支撑。

是电气信息类专业的专业基础课。

本课程的主要任务是：（1）加深学习信号处理的基础，使学生了解连续信号与离散信号相互转换的关系，掌握数字信号处理的基本思想、基本原理；（2）掌握数字信号处理实现的基本方法及各自的优缺点；（3）了解数字信号处理的应用场合及发展趋势。

为有关后继课程的学习和今后工作实践打下良好基础。

几乎所有的工程技术领域都会涉及到信号处理问题，信号处理有模拟信号处理和数字信号处理两种类型，数字信号处理的处理对象是数字信号，数字信号是幅度和时间都离散的离散信号。

数字信号处理是一门理论和实践密切结合的课程，它是采用数值分析计算的方法实现信号的处理，其实现方法有软件实现和硬件实现两种，软件实现方法指的是用户按照数字信号处理的原理和算法编写程序在通用计算机上实现，硬件实现是根据数字信号处理的原理和算法设计硬件结构图，用乘法器、加法器、延时器、存储器以及接口实现。

本课程的目的要求是：通过学习掌握是数字信号处理的基础理论，有离散信号和系统的描述方法、差分方程、时域分析、频域分析、Z域分析等，熟练掌握是数字滤波器的基本理论和设计方法，熟练掌握IIR数字滤波器、FIR滤波器的基本理论和设计方法，初步掌握是数字信号处理的技术实现，有软、硬件实现方法。

培养学生能够从数学方法、物理概念及工程概念去分析问题和解决问题。

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。

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。