第8章信号分析与处理
电子技术基础与技能第八章 数字信号
3.集成逻辑门电路的选用 以上讨论了 TTL和CMOS两种集成逻辑门电路 ，在具体的应用中可以根据要求来选用相关的器件 。器件的主要技术参数有传输延迟时间、功耗、噪 声容限、带负载能力等。若要求功耗低、抗干扰能 力强，则应选用CMOS 电路。其中 CMOS4000 系 列一般用于工作频率在1 MHz 以下、驱动能力要 求不高的场合；HCMOS 常用于工作频率在20 MHz 以下、要求较强驱动能力的场合。 若对功耗 和抗干扰能力没有特殊要求，可选用TTL 电路。
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第三节 逻辑门电路 逻辑门电路是数字电路中最基本的逻辑元件。 所谓门就是一种开关，它能按照一定的条件去控制 信号的通过或不通过。逻辑即是门电路的输入和输 出之间存在一定的因果关系。电路的输入输出端只 有两种状态：一是高电平，用“１”表示；二是低 电平，用“０”表示。为了便于理解，这里用简单 的开关控制灯的电路来说明基本逻辑门电路的真值 表、电路符号和逻辑功能。
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二、脉冲波形 1.脉冲波形的主要参数图8-1脉冲波形的主要 参数在数字电路中，加工和处理的都是脉冲波形， 而应用最多的是矩形脉冲。下面以图8-1所示的实 际矩形脉冲来描述脉冲波形的主要参数。
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（１）脉冲幅度Ｕｍ：脉冲电压波形变化的最大 值。
（２）脉冲上升时间ｔｒ：脉冲波形从０．１Ｕ ｍ 到０．９Ｕｍ 所需要的时间。 （３）脉冲下降时间ｔｆ：脉冲波形从０．９Ｕ ｍ 到０．１Ｕｍ 所需要的时间。 （４）脉冲宽度ｔｗ：脉冲上升沿０．５Ｕｍ 到下降沿０．５Ｕｍ 所需要的时间，单位与ｔｒ、 ｔｆ相同。 （５）脉冲周期Ｔ：在周期性脉冲中，相邻两个 脉冲波形重复出现所需要的时间，单位和ｔｒ、ｔｆ 相同。 7
（６）脉冲频率ｆ：每秒时间内，脉冲出现的 次数，单位为赫兹（Ｈｚ）、千赫兹（ｋＨｚ）、 兆赫兹（ＭＨｚ）。
模态分析与综合技术第8章 测量信号后处理
第8章 信号处理
8.5 小波变换
1 小波
Haar小波是一种构造形式极为简单的小波， 是Haar于1910年提出来的。
Haar小波函数定义为：
1
1 0 t 1/ 2
(t) 1 1/ 2 t 1
0 其它
0 1/2 1
-1
第8章 信号处理
8.5 小波变换
1 小波 这里给出另一个著名的小波──墨西哥帽状 小波(Mexican Hat Wavelet)，其时域表达式为：
由于矩形窗的作用，使截断后信号的频谱出 现所谓的“皱波现象”。
第8章 信号处理
8.3 泄露和窗函数
由上述分析可知，泄漏是由于对无限长信 号的突然截断造成的。因此，自然想到，如果 能改变这种突然截断方式，泄漏会得到改善。 改善方案：
对于周期信号采用整周期采样（矩形 窗）；
选择异于矩形窗的适当窗函数，对所取 样本函数进行不等权处理，便是一种有效的措 施。
8.4 小波变换概述
小波分析在理论与应用上得到不断补充 与拓展，现在已经和正在被广泛应用于众多 的科学技术领域：
信号分析与处理方面的信号的分解与重 构、去噪、滤波等；*****
图像分析与处理方面的图像压缩、去污 染、CT成像、彩色复印等；****
机械状态监测与故障诊断;音乐、语音识 别与合成；雷达、电子对抗；量子场论与量 子力学；地震勘探数据处理；边缘检测；机 器视觉、纹理识别；数字电ห้องสมุดไป่ตู้；流体湍流； 天体识别。
第8章 信号处理
8.2 信号离散化
fs
1 t
称为采样频率或采样速率。
s
2fs
2
t
称为采样圆频率。
离散后的数字信号如图所示：
信号分析与处理实验报告
信号分析与处理实验报告一、实验目的1.了解信号分析与处理的基本概念和方法；2.掌握信号分析与处理的基本实验操作；3.熟悉使用MATLAB进行信号分析与处理。
二、实验原理信号分析与处理是指利用数学和计算机技术对信号进行分析和处理的过程。
信号分析的目的是了解信号的特性和规律，通过对信号的频域、时域和幅频特性等进行分析，获取信号的频率、幅度、相位等信息。
信号处理的目的是对信号进行数据处理，提取信号的有效信息，优化信号的质量。
信号分析和处理的基本方法包括时域分析、频域分析和滤波处理。
时域分析主要是对信号的时变过程进行分析，常用的方法有波形分析和自相关分析。
频域分析是将信号转换到频率域进行分析，常用的方法有傅里叶级数和离散傅里叶变换。
滤波处理是根据信号的特性选择适当的滤波器对信号进行滤波，常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
三、实验内容1.信号的时域分析将给定的信号进行波形分析，绘制信号的时域波形图；进行自相关分析，计算信号的自相关函数。
2.信号的频域分析使用傅里叶级数将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱；使用离散傅里叶变换将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱。
3.滤波处理选择合适的滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波前后的信号波形和频谱。
四、实验步骤与数据1.时域分析选择一个信号进行时域分析，记录信号的波形和自相关函数。
2.频域分析选择一个信号进行傅里叶级数分析，记录信号的频谱；选择一个信号进行离散傅里叶变换分析，记录信号的频谱。
3.滤波处理选择一个信号，设计适当的滤波器对信号进行滤波处理，记录滤波前后的信号波形和频谱。
五、实验结果分析根据实验数据绘制的图像进行分析，对比不同信号在时域和频域上的特点。
观察滤波前后信号波形和频谱的变化，分析滤波效果的好坏。
分析不同滤波器对信号的影响，总结滤波处理的原理和方法。
六、实验总结通过本次实验，我们了解了信号分析与处理的基本概念和方法，掌握了信号分析与处理的基本实验操作，熟悉了使用MATLAB进行信号分析与处理。
信号分析与处理范文
信号分析与处理范文信号分析与处理是一门研究信号的特性、处理方法和应用的学科。
信号处理是数字信号处理的一个重要分支，通过对信号的采集、传输、变换和处理，可以提取信号中的有用信息，改善信号的品质，实现对信号的理解和应用。
在现代科学技术的各个领域中，信号分析与处理都发挥着重要的作用，如通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等。
在信号采集阶段，需要使用各种传感器或测量设备将信号从模拟形式转换为数字形式。
通常，采样定理规定了采样频率需要满足一定条件，以避免信号失真和信息丢失。
在信号预处理阶段，可以对信号进行滤波、降噪和增强等操作，以去除噪声、滤除不需要的频率成分，并增强有用信号的可辨识性和可用性。
在信号变换阶段，可以使用傅里叶变换、小波变换、时频分析等技术，将信号从时域转换为频域或其他表示形式。
这样可以更好地理解信号的特性和结构，进一步提取有用信息。
在信号恢复阶段，可以使用插值、滤波、反变换等方法对信号进行重构和恢复，以补偿采样和处理过程中的误差和失真。
在信号编码和解码阶段，可以使用压缩编码技术对信号进行编码，并使用解码算法将其解码回原始形式。
这样可以减小信号的存储和传输开销，提高效率。
信号分析与处理的应用非常广泛。
在通信领域，可以对信号进行调制、解调、编码和解码等处理，以实现可靠的传输和接收。
在图像处理领域，可以对图像信号进行降噪、增强、压缩等操作，以提高图像的质量和效率。
在音频处理领域，可以对音频信号进行降噪、音质改进、音频识别等处理，以提高音频的可听性和可理解性。
在生物医学工程领域，可以对生物信号进行抗干扰、特征提取、病理诊断等处理，以实现生物信息的分析和应用。
总的来说，信号分析与处理是一门重要的学科，对于理解和应用信号具有重要意义。
通过对信号的采集、处理和分析，可以提取有用的信息，改善信号的品质，实现对信号的控制和应用，推动科学技术的发展和创新。
数字信号处理算法逻辑 第八章
第八章 可综合的VerilogHDL设计实例---简化的RISC CPU设计简介---前言：在前面七章里我们已经学习了VerilogHDL的基本语法、简单组合逻辑和简单时序逻辑模块的编写、Top-Down设计方法、还学习了可综合风格的有限状态机的设计，其中EEPROM读写器的设计实质上是一个较复杂的嵌套的有限状态机的设计，它是根据我们完成的实际工程项目设计为教学目的改写而来的,可以说已是真实的设计。
在这一章里, 我们将通过一个经过简化的用于教学目的的 RISC_CPU 的设计过程,来说明这种新设计方法的潜力。
这个模型实质上是第四章的RISC_CPU模型的改进。
第四章中的RISC_CPU模型是一个仿真模型，它关心的只是总体设计的合理性，它的模块中有许多是不可综合的，只可以进行仿真。
而本章中构成RISC_CPU的每一个模块不仅是可仿真的也都是可综合的，因为他们符合可综合风格的要求。
为了能在这个虚拟的CPU 上运行较为复杂的程序并进行仿真, 因而把寻址空间扩大到8K（即15位地址线）。
下面让我们一步一步地来设计这样一个CPU，并进行仿真和综合，从中我们可以体会到这种设计方法的魅力。
本章中的VerilogHDL程序都是我们自己为教学目的而编写的，全部程序在CADENCE公司的LWB (Logic Work Bench)环境下和 Mentor 公司的ModelSim 环境下用Verilog语言进行了仿真, 通过了运行测试，并分别用Synergy和Synplify综合器针对不同的FPGA进行了综合。
分别用Xilinx和Altera公司的的布局布线工具在Xilinx3098上和Altera Flex10K10实现了布线。
顺利通过综合前仿真、门级结构仿真以及布线后的门级仿真。
这个 CPU 模型只是一个教学模型, 设计也不一定合理, 只是从原理上说明了一个简单的RISC _CPU的构成。
我们在这里介绍它的目的是想说明：Verilog HDL仿真和综合工具的潜力和本文介绍的设计方法对软硬件联合设计是有重要意义的。
信号分析与处理第3版赵光宙课后
信号分析与处理第3版赵光宙课后引言《信号分析与处理》是作者赵光宙创作的一本经典教材，已经有3个版本了。
本文档将对《信号分析与处理》第三版的课后习题进行分析和讨论，并对其中一些重要的概念和方法进行介绍和解释。
读者可以通过这些习题的分析，深入理解信号分析与处理的关键概念，为进一步研究和实践打下坚实的基础。
第一章信号与系统本章主要介绍了信号与系统的基本概念和性质。
其中，信号是指随着时间或空间变化而变化的物理量。
系统是信号的输入与输出之间的关系。
课后习题主要涉及信号的分类、线性系统和非线性系统的特性等方面的内容。
习题1：请分类描述以下信号的类型：1.电压信号2.温度信号3.音频信号4.光信号解答：1.电压信号属于连续时间信号，因为时间是连续的。
2.温度信号既可以是连续时间信号，也可以是离散时间信号，取决于温度的采样方式。
3.音频信号属于连续时间信号，因为声音是连续变化的。
4.光信号既可以是连续时间信号，也可以是离散时间信号，取决于光的采样方式。
习题2：判断以下系统是线性系统还是非线性系统：1.y(t) = x(t) + sin(x(t))2.y(t) = 3x(t) - 23.y(t) = x(t)^2解答：1.这个系统是非线性系统，因为它包含了非线性运算sin(x(t))。
2.这个系统是线性系统，因为它只是对输入信号进行了比例增益和平移操作。
3.这个系统是非线性系统，因为它包含了非线性运算x(t)^2。
第二章离散时间信号与系统本章主要介绍了离散时间信号与系统的基本概念和性质。
离散时间信号是在离散时间点上取值的信号，而离散时间系统是对离散时间信号进行处理的系统。
课后习题主要涉及离散时间信号的表示和性质、离散时间系统的差分方程表示等方面的内容。
习题1：请给出以下离散时间信号的表示方式：1.x[n] = {1, 2, 3, 4, 5}2.x[n] = (-1)^n3.x[n] = sin(πn/4)解答：1.x[n] = {1, 2, 3, 4, 5}，表示在离散时间点上的取值分别为1, 2, 3, 4, 5。
数字信号处理教程课后习题及答案
解：(1 )
n
y(n) = ∑ x(m ) m = −∞
n
y1 (n ) = T [x1 (n )] = ∑ x1 (m ) m = −∞
y2 (n ) = T [x2 (n )] =
n
∑ x2 (m )
m = −∞
n
ay1(n)+ by2 (n) = ∑[ax1(m) + bx2 (n)] m = −∞
β α
n +1
β α β =
n +1− N −n0
N−
N
α −β
y(n) = Nα n−n0 ,
(α = β )
, (α ≠ β )
如此题所示，因而要分段求解。
2 .已知线性移不变系统的输入为 x( n ) ,系统的单位抽样响应
为 h( n ) ,试求系统的输出 y( n ) ,并画图。
(1)x(n) = δ (n)
=
x(n)sin⎜⎝⎛
2π 9
+
π 7
⎟⎠⎞
ay1(n)+ by2 (n)
=
ax1(n
)
sin(
2π 9
+
π 7
)
+
bx2
(n)
sin(
2π 9
+
π 7
)
7. 试判断以下每一系统是否是(1)线性,(2)移不变的？
( ) T[x(n
−
m )] =
x(n
−
m)sin
2π 9
+
π 7
( ) y(n
− m)=
4
第一章 离散时间信号与系统
1 .直接计算下面两个序列的卷积和 y( n ) = x( n )* h( n )
信号分析与处理基础
信号分析与处理基础信号分析与处理是电子信息技术领域中的重要内容之一，它涉及到信号的分析、处理与应用等多个方面。
在现代科学技术的发展中，信号分析与处理技术的应用越来越广泛，对于提高各种仪器设备的性能和精度，改进各类信号传输的质量和速率，优化各类信号的传输和处理方式，具有重要的意义。
信号是指随时间变化的物理量，它可以用来表示各种信息，比如声音、图像、视频、数据等。
信号可以是连续的，也可以是离散的，可以是时域的，也可以是频域的。
为了更好地理解信号的特性和进行有效的处理，需要进行信号的分析。
信号的分析是指对信号的特性进行分析，包括时域和频域的分析。
时域分析主要关注信号随时间的变化规律，通过研究信号的幅值、频率、相位等参数，可以得出信号的时域特性。
频域分析则是将信号从时域转换为频域，研究信号的频谱特性，包括信号的频率成分、频谱的能量分布等。
信号处理是对信号进行处理、转换、增强或提取等操作的过程，它可以分为模拟信号处理和数字信号处理两种。
模拟信号处理是指对模拟信号进行滤波、放大、调节等操作，它主要应用于模拟电路、通信系统等领域。
数字信号处理是指对离散信号进行数字化、滤波、谱分析等处理，它主要应用于数字通信、图像处理、音频处理等领域。
信号处理技术可以提高信号的质量和可靠性，除了基本的滤波、放大、调节等操作之外，还包括噪声抑制、压缩编码、特征提取等高级处理方法。
信号处理技术在很多领域和行业有着广泛的应用。
在通信领域，信号处理技术可以用于调制解调、多路复用、编码解码等操作，提高通信系统的容量和效率。
在图像和视频处理领域，信号处理技术可以用于图像压缩、图像增强、图像识别等操作，提高图像和视频的质量和清晰度。
在音频处理领域，信号处理技术可以用于音频编码、音频增强、语音识别等操作，提高音频的保真度和辨识度。
在控制系统领域，信号处理技术可以用于控制系统的测量、滤波、校准等操作，提高控制系统的精度和稳定性。
总之，信号分析与处理是电子信息技术领域中非常重要的一部分，它能够提高仪器设备的性能和精度，改进信号传输的质量和速率，优化信号的传输和处理方式。
《信号分析与处理》7
《信号分析与处理》7《信号分析与处理》7信号分析与处理的内容主要包括信号采集、信号处理、信号转换和信号识别等方面。
在信号采集过程中，通过传感器对待测量的信号进行采集，然后对采集到的信号进行预处理，包括滤波、放大、转换等。
信号处理是对采集到的信号进行分析和处理，提取其中的特征和信息。
信号转换是将信号从一个形式转换为另一种形式，例如模数转换和数模转换等。
信号识别则是利用已有的模型和算法来对信号进行分类和识别，通常使用模式识别和机器学习等方法。
在信号分析与处理的学习过程中，学生首先学习信号的基本概念和性质，包括时域和频域分析、线性和非线性信号、随机和非随机信号等。
然后学习信号采集的方法和技术，其中包括模拟信号采集和数字信号采集等。
接着学习信号预处理的方法和技术，主要包括滤波、放大、采样等。
信号处理部分重点学习信号的变换和特征提取方法，如傅里叶变换、小波变换、短时傅里叶变换等。
然后学习信号转换的方法和技术，例如模数转换和数模转换等。
最后学习信号识别的方法和技术，包括模式识别、机器学习等。
在实际应用中，信号分析与处理广泛应用于通信、图像处理、生物医学、雷达、声音处理等领域。
在通信领域中，信号分析与处理用于信号的编码、调制和解调等。
在图像处理领域中，信号分析与处理用于图像的增强、去噪、分割和识别等。
在生物医学领域中，信号分析与处理用于生理信号的处理和分析，如心电图、脑电图等。
在雷达领域中，信号分析与处理用于雷达信号的处理和目标识别等。
在声音处理领域中，信号分析与处理用于语音的识别和语音合成等。
总的来说，《信号分析与处理》是一门涉及信号的理论和应用技术的学科，通过对信号的分析和处理，可以获取信号的特征和信息，并在不同的领域中进行应用。
在学习过程中，学生将学习信号的基本概念和性质、信号采集的方法和技术、信号预处理的方法和技术、信号处理的方法和技术、信号转换的方法和技术以及信号识别的方法和技术。
在实际应用中，信号分析与处理广泛应用于通信、图像处理、生物医学、雷达、声音处理等领域。
信号分析与处理
信号分析与处理第一章绪论：测试信号分析与处理(de)主要内容、应用；信号(de)分类,信号分析与信号处理、测试信号(de)描述,信号与系统.测试技术(de)目(de)是信息获取、处理和利用.测试过程是针对被测对象(de)特点,利用相应传感器,将被测物理量转变为电信号,然后,按一定(de)目(de)对信号进行分析和处理,从而探明被测对象内在规律(de)过程.信号分析与处理是测试技术(de)重要研究内容.信号分析与处理技术可以分成模拟信号分析与处理和数字信号分析与处理技术.一切物体运动和状态(de)变化,都是一种信号,传递不同(de)信息.信号常常表示为时间(de)函数,函数表示和图形表示信号.信号是信息(de)载体,但信号不是信息,只有对信号进行分析和处理后,才能从信号中提取信息.信号可以分为确定信号与随机信号；周期信号与非周期信号；连续时间信号与离散时间信号；能量信号与功率信号；奇异信号；周期信号无穷(de)含义,连续信号、模拟信号、量化信号,抽样信号、数字信号在频域里进行信号(de)频谱分析是信号分析中一种最基本(de)方法：将频率作为信号(de)自变量,在频域里进行信号(de)频谱分析；信号分析是研究信号本身(de)特征,信号处理是对信号进行某种运算.信号处理包括时域处理和频域处理.时域处理中最典型(de)是波形分析,滤波是信号分析中(de)重要研究内容；测试信号是指被测对象(de)运动或状态信息,表示测试信号可以用数学表达式、图形、图表等进行描述.常用基本信号（函数）复指数信号、抽样函数、单位阶跃函数单位、冲激函数（抽样特性和偶函数）离散序列用图形、数列表示,常见序列单位抽样序列、单位阶跃序列、斜变序列、正弦序列、复指数序列.系统是指由一些相互联系、相互制约(de)事物组成(de)具有某种功能(de)整体.被测系统和测试系统统称为系统.输入信号和输出信号统称为测试信号.系统分为连续时间系统和离散时间系统.系统(de)主要性质包括线性和非线性,记忆性和无记忆性,因果系统和非因果系统,时不变系统和时变系统,稳定系统和非稳定系统.第二章连续时间信号分析：周期信号分析（傅立叶级数展开）非周期信号(de)傅立叶变换、周期信号(de)傅立叶变换、采样信号分析（从连续开始引入到离散）.信号分析研究信号如何表示为各分量(de)叠加,并从信号分量(de)组成情况去观察信号(de)特性.信号(de)分解可以看作为函数(de)分解；完备正交实变函数集信号(de)分解,只要满足狄里赫利条件,任何周期信号可以分解为直流分量和许多余弦或正弦分量,这些余弦和正弦分量(de)角频率是基频(de)整数倍.基频分量、弦波分量；周期信号(de)幅度谱和相位谱,谱线、包络线、是离散频谱.谱线间隔与周期长短(de)关系.复数幅度频谱和复数相位频谱,偶函数和奇函数周期信号(de)平均功率等于直流、基波和各次谐波分量有效值(de)平方和.周期信号(de)功率谱表示信号各次谐波分量(de)功率分布规律.线性非时变系统(de)(de)冲激响应与输入信号(de)卷积积分就是该系统(de)零状态响应.非周期信号(de)幅频谱和相位谱是连续谱.一个非周期信号也可以表示成无穷多个以F(w)(de)相应值加权(de)指数函数组合而成.⎰∞∞-=ωωπωd e F t f t j )(21)(非周期信号分解为许多不同频率(de)分量,分量频率包含从零到无穷大之间(de)一切频率成分,频率分量(de)振幅无穷小,振幅密度给出,振幅频谱和相位频谱.傅立叶变换(de)线性性质说明信号加权和(de)频谱等于各信号频谱(de)加权和.冲激信号中所有频率分量(de)强度均相等,其频带为无限宽.信号在时域中产生一个延迟时间,该信号各频率分量(de)幅值大小不变,但各频谱分量(de)相位缺附加了一个与频率分量线性关系(de)相移.从信号(de)频移特性可以理解调制与解调P29信号在时域中(de)时间函数压缩了α倍,则它在频域中(de)频谱函数就要扩展α倍.信号(de)微分特性可以直接应用在微分方程转频域分析两个函数在时域中进行卷积积分(de)频谱函数等于这两个函数(de)频谱直接相乘.两个函数时域相乘(de)频谱函数等于这两个函数(de)频谱函数进行卷积.周期信号(de)傅立叶变换可以利用周期信号傅立叶级数系数或者信号一个周期所对应非周期信号(de)傅立叶变换(de)结果计算得到.∑∞-∞=-=n n T n F t f F )(2)}({1ωωδπ1|)(101ωωωn n F T F == 理想采样信号(de)频谱,是原连续时间信号频谱(de)周期延拓.香农采样定理说明采样频率必须等于或大于信号所具有最高频率(de)两倍.实际可以选择4-10倍.常用两种近似(de)内插方法来恢复原来(de)连续时间信号,他们是零阶保持法和一阶保持法.第三章：离散时间序列及其Z 变换：离散时间系统、离散系统(de)分类、离散时间信号序列、序列(de)基本运算、Z 正变换与逆变换、常用序列Z 变换、Z 变换性质、离散信号(de)Z 变换,离散系统函数与单位冲激响应、Z 变换与差分方程、零极点分布与系统稳定性.由离散线性系统引出了卷积和；时不变是指输入在时间上有一个平移,引起(de)输出也产生同样(de)时间上(de)平移.仅当系统(de)单位冲激响应满足∞<∑∞-∞=n n h |)(|离散时间系统是稳定(de)系统当单位冲激响应满足0,0)(<=n n h线性时不变系统才是因果系统任意时间序列可以∑-=kk n k x n x )()()(δZ 变换分为双边Z 变换和单边Z 变换,Z 变换(de)收敛域：左内右外双边环,有限序列有限平面.单位圆上(de)Z 变换就是离散序列(de)傅立叶变换实现Z 反变换(de)方法有三种：留数法、幂级数法和部分分式法.离散系统(de)零状态响应可以通过卷积和求得：)(*)()(n h n x n y =也可以通过Z 逆变换来求得：)]()([)]([)(11z H z X Z z Y Z n y --==离散时间系统(de)离散函数用H(z)表示,它是单位冲激响应(de)Z 变换；在离散系统中,Z 变换建立了时间函数与Z 域函数(de)之间(de)转换关系.将差分方程进行Z 变换,转换为Z 域中分析 离散系统(de)极点会影响单位冲激响应(de)最终表现形式.如果一个系统,对某些激励输入不能产生一个稳定(de)输出响应,那么这个系统是不能应用(de).稳定(de)因果离散系统(de)收敛域为1||≥z ,离散系统(de)系统函数极点全部限制在单位圆内,系统稳定.第四章：离散傅立叶变换及其快速算法：序列(de)傅立叶变换、离散傅立叶级数、离散傅立叶变换、快速傅立叶变换、频率域采样定理.序列(de)傅立叶变换定义为单位圆上(de)z 变换.序列傅立叶变换存在(de)条件是序列必须绝对可和.序列傅立叶变换(de)特点在于它是数字角频率(de)连续(de)周期函数,周期为π2,即序列频谱是连续(de)周期谱. 序列频谱(de)表达式是序列频谱傅立叶级数(de)展开式,序列是这一级数(de)各项系数.输出傅立叶变换等于输入傅立叶变换与系统频率响应(de)乘积.傅立叶变换在不同域上关于周期性和离散性(de)对称规律是：一个域中是连续(de),在另外一个域中是非周期(de).一个域中是离散(de),另外一个域中是周期(de).一个域中是周期(de),在另外一个域中是离散(de),在一个域中是非周期(de),在另外一域中连续(de).一个非周期序列可以在频域上分解为一系列连续(de)不同频率(de)复指数序列(de)叠加积分.一个周期为N(de)周期序列可以分解为N 个不同频率(de)复指数系列分量(de)叠加和.分量(de)系数就是周期序列(de)频谱. 离散傅立叶变换是对有限长序列进行傅立叶变换(de)表示.有限长序列(de)离散傅立叶变换是这一序列频谱(de)抽样值,也是序列Z 变换以N /21π=Ω为间隔(de)抽样值.长度为N1和N2(de)两个序列,通过补零(de)方式加长到N>=N1+N2-1,做N 点圆卷积,则圆卷积(de)结果与线卷积(de)结果相同.序列(de)长度为M,只有当频域采样点数大于M 时,才可以用X(k)恢复原序列.第五章：离散傅立叶变换(de)应用：用DFT逼近连续时间信号(de)频谱、线性卷积与圆周卷积用有限长抽样序列(de)DFT来近似无限长连续信号(de)频谱,产生(de)主要误差有栅栏效应、混叠效应和频谱泄露.频谱分辨率是将信号中两个靠得很近(de)谱保持分开(de)能力.频谱泄露是由于时域信号(de)截断引起(de),减少泄露(de)方法有：增加截断长度、改变窗口形状.不管采用那种窗函数,频谱泄露只能减弱,不能消除,抑制旁瓣和减少主瓣宽度不可能同时兼顾,应根据实际情况进行综合考虑.第六章：滤波器原理与结构：滤波器原理及分类,模拟滤波器(de)设计、IIR数字滤波器(de)基本网络结构.滤波器是具有一定传输特性(de)、对信号进行加工处理(de)装置,滤波技术上从复杂信号中提取所需(de)信号,抑制不需要(de)信号.滤波器也可以理解为具有选频特性(de)一类系统.设计不同(de)频率响应函数,可以得到不同(de)滤波效果.滤波器可以分为模拟滤波器和数字滤波器,低通、高通、带通和带阻滤波器.数字滤波器可以分成无限脉冲响应滤波器和有限脉冲响应滤波器.常用模拟滤波器有巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器,巴特沃斯低通滤波器模平方函数(de)表示N c a j H 22)(11|)(|ωωω+= 低通巴特沃斯滤波器(de)设计步骤为：根据设计指标计算滤波器(de)阶数；利用阶次查表求归一化(de)传递函数；利用计算(de)截止频率进行去归一化处理.切比雪夫滤波器与巴特沃斯滤波器相比具有较窄(de)过渡特性.数字滤波器中(de)三种基本运算单元是延迟、乘法和加法运算.IIR 滤波器(de)基本网络结构有直接型、级联型和并联型.FIR 滤波器(de)基本网络结构有直接型、级联型、线性相位型和频率采样结构.第七章：数字滤波器设计：IIR 滤波器(de)设计设计一个数字滤波器,实质上是寻找一组系数,使其满足预定(de)技术要求,然后再设计一个网络结构去实现它.数字滤波器(de)设计步骤：1 根据需要,确定数字滤波器应达到(de)性能指标；2 确定数字滤波器(de)系统函数,使其频率特性满足技术指标要求；3 用一个有限精度(de)运算去实现系统函数或者单位冲激响应；4 确定工程实现方法.IIR低通滤波器(de)设计过程是：按照技术要求设计一个模拟低通滤波器,再按一定(de)转换关系转换成数字低通滤波器(de)系统函数,常用(de)转换方法有冲激响应不变法和双线性变换法.冲激响应不变法设计数字滤波器,不适合高通和带阻滤波器(de)设计双线性变换法适合于片段常数滤波器(de)设计FIR数字滤波器(de)优点是恒稳定和线性相位特性,FIR滤波器设计任务是选择有限长度h(n),是频率特性满足要求.题目类型：填空题 10分选择题 20分简答题 20分计算题 40分实验题 10分1.若要让抽样后(de)信号不产生频谱混叠,在抽样过程中应该满足什么条件答：抽样频率满足奈奎斯特采样定理,信号频谱(de)最高频率小于折叠频率.2.在处理有限长非周期序列时,采用FFT算法可以有效减少运算量,请简要说明你对FFT算法(de)理解以及FFT算法减少运算量(de)原因W对称性、周期性和可约性,不断地将长序列答：快速离散傅里叶变换（FFT）并不是一种新变换形式,但它应用了系数kn N(de)DFT分解成几个短序列(de)DFT,以此达到减少运算(de)次数.3. 若按数学表示法来分,可将日常生活中(de)信号分为确定性信号和随机信号,请谈谈你对这两类信号(de)理解.答：确定性信号时变量（时间）(de)确定函数,对应于变量(de)每一个值,信号值都可唯一地用数学关系式或图表确定.随机信号可用数学式或图表描述,但与变量（时间）没有确定(de)对应关系,准确(de)说,这类信号只能在统计意义上进行研究.4.在FIR数字滤波器设计中,我们知道了FIR滤波器有一个显着特点是线性相位,请谈谈你对这个线性相位(de)理解.答：线性相位指(de)是在信号(de)各个频率分量(de)延时都是相同(de),在时域分析里有利于信号波形(de)保持.5 数字滤波器(de)设计步骤：1 根据需要,确定数字滤波器应达到(de)性能指标；2 确定数字滤波器(de)系统函数,使其频率特性满足技术指标要求；3 用一个有限精度(de)运算去实现系统函数或者单位冲激响应；4 确定工程实现方法.6 IIR低通滤波器(de)设计过程是：按照技术要求设计一个模拟低通滤波器,再按一定(de)转换关系转换成数字低通滤波器(de)系统函数,常用(de)转换方法有冲激响应不变法和双线性变换法.7 低通巴特沃斯滤波器(de)设计步骤为：根据设计指标计算滤波器(de)阶数；利用阶次查表求归一化(de)传递函数；利用计算(de)截止频率进行去归一化处理.8.连续信号经过等间隔采样后,其频谱将发生怎样变化从采样信号无失真(de)恢复出原始信号又应该具备哪些条件答：频谱产生周期延拓,频谱(de)幅度是Xa(jΩ)(de)1/T 倍（2 分,每小点1 分）,条件：连续信号必须带限于fc,且采样频率s c f ≥ 2 f 2分和z变换之间(de)关系是什么和序列(de)傅里叶变换之间(de)关系又是什么答：X(k)是序列傅里叶变换X (e jω )在区间[0,2π]上(de)等间隔采样值,采样间隔为ω=2π/N,X(k)是序列z 变换X (z)在单位圆上(de)等距离采样10.在离散傅里叶变换中引起频谱混叠和泄漏(de)原因是什么,怎样减小这种效应频谱混叠是因为不等式s c f ≥ 2 f 没有得到满足,可令s c f ≥ 2 f ；漏泄是因截断而起,可选用其它形式(de)窗函数.（4 分,各1 分）11请写出框图中各个部分(de)作用12简述频率采样法设计线性相位FIR滤波器(de)一般步骤.13设计一个数字高通IIR滤波器(de)主要步骤及主要公式14 从信号分析与处理(de)知识去理解采样定理、调制与解调.计算题：信号周期判别系统特性分析卷记积分和卷积和计算线性卷积和循环卷积系统微分方程(de)频域复频域（S和Z域）求解、DFT去逼近连续信号频谱(de)参数选择 Z变换(de)零极点分布及求反变换连续和离散信号(de)表示。
信号分析与处理【精品-PPT】_图文_图文
与模拟处理系统相比数字处理系统具有以下优点： （1）数字处理系统可以完成许多模拟处理系统感 到困难甚至难以完成的复杂的信号处理任务。 以信号的谱分析为例，模拟处理系统通常要采用
大量的窄带滤波器来构成，不仅处理功能有限，而且分 辨力低，分析时间长。而现代数字谱分析采用快速傅里 叶变换算法（FFT），对于 1024点序列作谱分析只需 十几ms甚至几ms，实时处理能力很强，而且频谱分辨 能力也很强，在超低频段（1Hz）可达1mHz量级，在 高频段（100kHz)，可达250kHz，而且运算及输出功 能极其丰富。
又如在自动控制工程中需要过滤数赫或十数赫的信
号，采用模拟滤波，其电容电感数值可能大得惊人而不 易实现，但采用数字滤波方法却显得轻而易举。
又如图像信号处理正是利用数字计算机具有庞大的 存储单元及复杂的运算功能才得已实现。
2. 灵活性 对模拟系统而言，它的性能取决于构成它的一些
元件的参数，如欲改变其性能就必须改变这些硬件参数 ，重新构成新系统。对数字系统而言，系统的性能主要 取决于系统的设置及其运算规则或程序，因此只要改变 输入系统存储器的数据或改变运算程序，即能得到具有 不同性能的系统，丝毫不会带来困难，具有高度的灵活 性。
3. 精度高 模拟系统的精度主要取决于元器件的精度，一般 模拟器件的精度达到10-3已很不易。而数字系统的精度 主要取决于字长，16位字长可达10-4以上。
4. 稳定性好
模拟系统中各种器件参数易受环境条件的影响，如 产生温度漂移、电磁感应、杂散效应等。而数字系统只 有表示0、1两个电平，受这些因素的影响要小得多。
一般来说，把对信号进行分析和处理的系统归 纳为信号处理系统。
信号处理系统可分为：模拟处理系统和离散处 理系统两类。
模态分析与综合技术第8章测量信号后处理
模态分析与综合技术第8章测量信号后处理测量信号后处理是指在测量系统中对采集到的原始信号进行处理和分析的过程，以提取出需要的信息，去除噪声和干扰等干扰因素，从而得到准确可靠的测量结果。
模态分析与综合技术第8章主要介绍了测量信号后处理的概念和方法。
测量信号后处理的主要任务包括滤波、采样和重建、谱分析、特征提取和信息融合等。
首先，滤波是对信号进行去除干扰和噪声的处理。
常见的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
低通滤波用于去除高频噪声，高通滤波用于去除低频噪声，带通滤波用于保留信号中特定频率范围的信息。
其次，采样和重建是将连续信号转化为离散信号，并恢复出原始信号。
采样定理要求采样频率至少为信号最高频率的两倍，以避免出现混叠现象。
重建信号可以用插值算法进行恢复，常见的插值算法有线性插值、最近邻插值和样条插值等。
谱分析是对信号的频率特性进行分析。
常见的谱分析方法有傅里叶变换、波谱估计和自相关分析等。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，波谱估计用于估计信号的功率谱密度，自相关分析可以分析信号的自相关性和周期性等特性。
特征提取是从信号中提取出代表信号状态、性质或特点的特征。
常见的特征提取方法有时域特征提取和频域特征提取。
时域特征提取包括信号的均值、方差、峰值、波形指标等；频域特征提取包括信号的频率、功率谱峰值、频率谱形状等。
信息融合是将多个传感器采集到的信号进行综合分析，在保证测量结果准确性的同时，提高信号的可靠性和可用性。
信息融合常用的方法有加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。
在测量信号后处理中，还需要考虑信噪比和动态范围的问题。
信噪比是指信号与噪声的波形差异，是评估信号质量好坏的重要指标。
动态范围是指信号的最大和最小幅值的比值，是评估信号有效范围的指标。
综上所述，测量信号后处理是测量系统中不可或缺的重要环节，通过滤波、采样和重建、谱分析、特征提取和信息融合等方法，可以对采集到的原始信号进行处理和分析，从而得到准确可靠的测量结果。
信号分析与处理 ppt课件
T 2
T 2
f (t)2dt
能量信号: 0W
f(t)eat
(t0)
功率信号: W ，但 0G f(t)cos2t
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
3．确定信号与随机信号
•确定性信号：可以用确定的时间函数来表示
t0 f (t0) 确定
•随机性信号：无法用确定的时间函数来表示，只知其统计特性
t0 f (t0) 不确定
2．Matlab在课程中的应用
Digital Signal Processing Toolbox
数值计算、算法仿真
西安工业大学
第1章 连续时间信号分析
1.0 引言 1.1 连续时间信号的时域分析 1.2 周期信号的频域分析 1.3 非周期信号的频域分析 1.4 连续时间信号与系统的复频域分析
1，2，3值
3
2
O
t
O 12
n1
O 12345678
t
数字信号：自变量和函数值都离散，离散时间信号的特例
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
2．能量信号与功率信号
信号能量 信号功率
W f(t)2dt
周期信号
G 1
T
T 2
T 2
f (t) 2dt
非周期信号
Glim1 TT
自变量连续与否
f (t)
连续时间信号：在信号存在的时间范围内，任意时刻都有 定义（都可给出确定的函数值）。
f(t)
f(t)
f(t)
1
1
O
t
t0
t
O
-1
t
模拟信号：自变量和函数值都连续，连续时间信号的特例
西安工业大学
信号分析与处理基础PPT共80页
信号分析与处理基础
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！80Fra bibliotek10
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
《信号分析与处理》课件
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
常见信号处理技术
本节将介绍一些常见的信号处理技术，如滤波、降噪和信号增强。了解这些 技术将帮助我们改善信号质量和提取有用信息。
应用案例分析和总结
在本节中，我们将通过实际案例分析，了解信号分析与处理在不同领域的应用。同时，对课程内容进行 总结和回顾，巩固学生的知识和理解。
信号的采样与量化
在本章中，我们将学习信号采样和量化的概念和方法。了解如何将连续信号 转换为离散信号，以及如何对信号进行量化，是信号处理的重要步骤。
时域信号分析方法
本节将介绍时域信号分析的常用方法，如时域图、自相关函数和功率谱密度。 通过分析信号的时域特征，我们可以获得关于信号的重要信息。
频域信号分析方法
《信号分析与处理》PPT 课件
本课程将介绍信号分析与处理的基本原理和方法，以及应用领域。通过丰富 的案例，帮助学生深入理解信号处理技术的重要性和实际应用。
课程介绍
本节将简要介绍《信号分析与处理》课程的内容和目标。了解课程将涉及的关键概念和学习重点，为后 续章节打下基础。
信号的定义与分类
我们将探讨不同类型的信号，包括模拟信号和数字信号。了解信号的基本特征和分类将有助于我们更好 地理解信号处理的原理和方法。
数字信号处理学习指导与课后答案第8章
Xˆ a ( j ) xa (nT )e j nT n
第8章 上机实验
上式中， 在数值上xa(nT)＝x(n)， 再将ω=ΩT代入， 得到
Xˆ a ( j ) x(n)e j n n
上式的右边就是序列的傅里叶变换X(ejω)， 即
Xˆ a ( j ) X (e j ) T
x(n)=sin(0.014n)+sin(0.4n) 求出系统的输出响应y4． 思考题 (1) 如果输入信号为无限长序列， 系统的单位脉冲响 应是有限长序列， 可否用线性卷积法求系统的响应? 如何求 （2） 如果信号经过低通滤波器， 信号的高频分量被 滤掉， 时域信号会有何变化? 用前面第一个实验的结果进 行分析说明。 5． （1） 简述在时域求系统响应的方法。 （2） 简述通过实验判断系统稳定性的方法。 分析上面 第三个实验的稳定输出的波形。 （3） 对各实验所得结果进行简单分析和解释。 （4） 简要回答思考题。 （5） 打印程序清单和要求的各信号波形。
第8章 上机实验
8.1.2
实验1程序： exp1.m %实验1： close all； clear all %==================================== %内容1： 调用filter解差分方程， 由系统对u(n)的响应判
A=［1， -0.9］； B=［0.05， 0.05］； %系统差分方程系数向量B和A
第8章 上机实验
8.1 实验一：
8.1.1
1. （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。
第8章 上机实验
2. 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。 已知输入 信号可以由差分方程、 单位脉冲响应或系统函数求出系统对 于该输入信号的响应。 本实验仅在时域求解。 在计算机上 适合用递推法求差分方程的解， 最简单的方法是采用 MATLAB语言的工具箱函数filter函数。 也可以用MATLAB 语言的工具箱函数conv函数计算输入信号和系统的单位脉冲 响应的线性卷积， 求出系统的响应。
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8.5 线性拟合
• 参考第8章例6。 • 产生随机信号，利用最小二乘法进行拟合。
思考题
• 参考第8章例6。假设不采用线性拟合程序
• ，直接利用最小二乘方法求系数，应该
如何编程？ • 查看思考题2，观察程序运行结果，与第8章 例6 进行比较。应该如何修改思考题2，使其 运行结果与第8章例6 相同？
第8章 信号分析与处理
因为数字信号具有高保真、低噪声和便 于信号处理的优点，得到了广泛的应用，例 如太空中的卫星将测得数据以数字信号的形 式发送到地面接收站。对遥远星球和外部空 间拍摄的照片也是采用数字方法处理，去除 干扰，获得有用的信息。广播、电视和高保 真音响系统也都在逐渐数字化。 计算机处理的对象均为数字信号。
duty cycle (%)：占空比，对方波信号 是反映一个周期内高低电平所占的比 例，缺省值为50%。 signal out：信号输出端。 phase out ：波形的相位，单位：度。
参考第8章例2
8.2 频域分析
• 参考第8章例3。计算正弦波的频率和两个 正弦波的相位差。 • 思路：将正弦波作FFT，得到的频域信号中 求其峰值，峰值对应的频率为真实的频率 值。 求峰值频率处的相位，二个正弦波的相位 相减即为其相位差。
8.3 数字滤波
• 参考第8章例4。 • 带白噪声的正弦波，频率为100，利用3阶 巴特沃思滤波器滤波。 分别比较滤波前后的时域波形和其频域分 布。
8.4 时域分析
• 参考第8章例5-时域测量.vi。 • 测量方波的周期，频率，脉冲宽度（可以 选择是高电平还是低电平），占空比。 • 计算依据是中间些常用的分析工具放在功 能模板的首页，方便大家调用，有些为快速 VI（Express VI）。
建议大家在初期使用时，尽量调用 Express VI，方便快捷。对底层的信号处理 VI往往需要较高的技巧，但可获得更多的灵 活性。
函数的位置：Functions模板Analysis
8.1 信号产生
参考第8章例1，利用快速VI产生信号。
其 他 产 生 信 号 的 函 数 在 Functions 模 板
Analysis >> Waveform>>Waveform
Generation
offset：波形的直流偏 移量，缺省值为0.0。 数据类型DBL。 reset signal：将波形 相位重置为相位控制值 且将时间标志置为0。 缺省值为FALSE。 signal type：产生的波形的类型，缺省值为正弦波。 frequency ：波形频率（单位 Hz），缺省值为10。 amplitude ：波形幅值，缺省值为1.0。 phase ：波形的初始相位（单位 度）缺省值为0.0. sampling info ：一个包括采样信息的簇。共有Fs和 #s 两个参数。 Fs ：采样率，单位是样本数/秒，缺省值为1000。 #s ：波形的样本数，缺省值为1000。