数字信号处理期末论文

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数字信号处理技术论文

数字信号处理技术论文数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。

下面是店铺整理的数字信号处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字信号处理技术论文篇一语音数字信号处理技术【摘要】数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。

DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。

它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。

本文利用这些方法结合起来，同时利用MATLAB工具对语音信号进行了分析，解决实际工程技术问题的能力。

【关键词】数字信号处理;音频信号;信号分析;滤波处理中图分类号：TN911.72 文献标志码：A 文章编号：1673-8500(2013)12-0034-01处在一个高速发展，日新月异的社会中，科学技术无疑扮演着重要的角色。

众所周知，语音信号的处理分析已变得非常流行，基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场，充满人们的生活。

一、语音信号分析对语音信号分析可以从时域分析和频谱分析两个方面来进行。

语音的时域分析包括：短时能量、短时过零率、语音端点检测以及时域方法求基音等。

语音的时域分析还包括语谱图、共振峰等。

短时能量分析作为语音信号时域中最基本的方法，应用相当广泛，特别是在语音信号端点检测方面。

由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的，在端点检测的时候很容易漏掉的重要信息，短时能量是对语音信号强度的度量参数。

对语音信号进行fourier变换后，我们可以得到对应信号的频谱进而画出其频谱图，于是我们就可以很方便地在频域上对语音信号进行分析，对语音信号进行反fourier变换后，我们又可以得到相应的语音信号，于是通过对频谱的改变，在进行反fourier变换，我们就能知道频域对时域的影响。

二、语音信号的频谱分析当我们知道人的声音频谱范围大致在[300，3500]左右后，我们就能马上说明为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率了。

由乃奎斯特采样定理我们知道采样频率，即只需使采样频率大于7KHz 即可，所以电话对语音信号的采样频率采用8KHz是完全合理的。

数字信号处理应用论文

摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。

关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。

因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。

两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。

DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。

DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。

1 DSP的特点1．1 修正的哈佛结构DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。

同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。

如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。

1．2 专用的乘法器一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。

DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。

如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。

1．3 特殊的指令设置DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高引。

数字信号处理论文

数字信号处理论文摘要数字信号处理是现代通信、音频处理、图像处理等领域中的重要技术。

本文将探讨数字信号处理的基本概念、原理以及在各个领域中的应用。

同时还将介绍数字信号处理在实际项目中的应用案例和未来的发展方向。

引言随着数字技术的发展，数字信号处理在通信、音频、图像等领域中的应用越来越广泛。

数字信号处理技术通过对信号进行数字化处理，可以实现信号的压缩、滤波、噪声消除等功能，为现代社会的信息传输和处理提供了重要支持。

数字信号处理原理数字信号处理的基本原理是将连续时间信号转换为离散时间信号，并通过算法来处理这些离散时间信号。

常见的数字信号处理算法包括傅立叶变换、滤波器设计、数字滤波器等。

这些算法能够有效地处理信号，提高信号的质量和准确性。

数字信号处理的应用数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。

在通信领域，数字信号处理可以实现信号的编解码、信道估计、自适应调制等功能；在音频处理领域，数字信号处理可以实现音频的压缩、降噪、均衡等功能；在图像处理领域，数字信号处理可以实现图像的增强、去噪、压缩等功能。

数字信号处理的发展趋势随着科技的不断发展，数字信号处理技术也在不断演进。

未来，数字信号处理技术将更加智能化、自适应化，能够更好地适应各种复杂环境下的信号处理需求。

同时，数字信号处理技术在人工智能、物联网等领域中的应用也将得到进一步拓展和深化。

结论数字信号处理作为一种重要的信号处理技术，在现代社会中有着广泛的应用。

本文介绍了数字信号处理的基本原理、应用领域和发展趋势，希望能够为读者对数字信号处理技术有更深入的理解，并为数字信号处理技术的发展做出贡献。

以上便是关于数字信号处理的论文，希望对您有所帮助。

数字信号处理课程论文

数字信号处理课程论文题目：Rouche定理在MP滤波器设计中的应用姓名： XXXXXXXX学号： 082211044任课老师：陶少华教授学院：物理科学与技术学院完成日期：2009-5-21Rouche 定理在MP 滤波器设计中的应用( 中南大学物理科学与技术学院, 湖南长沙 410083 )摘要：本文提出了基于Rouche 定理的最小相位有限冲激响应（FIR ）滤波器的设计方法，并对Rouche 定理进行了详细的分析。

滤波器从一种给定的形式直接进行设计，该方法使用余弦滤波器和锐化技术，从而在该滤波器中并不需要使用乘法器。

关键词：Rouche 定理最小相位滤波器直接设计余弦滤波器锐化多项式1 引言在许多应用场合中，由于使用线性相位FIR 滤波器而导致了比较大的延时，而这样大的延时在一些应用中不允许的，比如数据通信系统。

如果在应用中不需要线性相位，我们可以通过设计最小相位滤波器（MP ）来减小延时，同时也获得期望的幅频响应。

最小相位的要求限制设计的滤波器的所有零点全在单位圆上或者单位圆内部。

目前已提出了许多从线性相位滤波器设计最小相位滤波器的设计方法，或者基于复倒谱的滤波器设计方法。

这些方法可以从相关文献中找到。

并不像许多已知的滤波器设计，本文提出了一种无需使用乘法器的最小相位滤波器的设计方法。

除最小相位滤波器是从给定的形式直接设计外，该方法采用了余弦滤波器级联扩展技术和锐化技术。

本文组织如下：下一节阐述级联扩展余弦滤波器原理，然后简要介绍锐化技术，在第四节提出基于Rouche 定理的最小相位滤波器的设计，并用一个实例加以说明。

2 基于余弦的线性相位滤波器最简单的低通有限冲激响应滤波器是一个M 点移动平均滤波器，众所周知的如梳状滤波器。

它的冲击响应为101,()0comb for n M Mh n otherwise⎧≤≤-⎪=⎨⎪⎩，（1）相应的系统函数如下所示11(1)11111()(1)1MM M kcomb k z H z z z zM MM z -------=-=++==-∑ 。

数字信号处理设计论文

数字信号处理设计论文课程设计论文――基于matlab的低通数字滤波器的设计课程名称：数字信号处理完成日期：2021年12月4日题目：基于matlab的T3700S数字滤波器的设计摘要：本文分析了国内外低通数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了低通滤波器的基本结构及常见的几种低通滤波器的设计比较，比如低通butterworth型滤波器，i型chebyshev滤波器，ii型chebyshev滤波器，elliptic（cauer)滤波器，等等。

在分别讨论了iir与fir数字滤波器的设计方法的基础上，指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足，提出了一种基于matlab软件的数字滤波器设计方法。

文中深入分析了该滤波器系统设计的功能特点、实现原理以及技术关键，阐述了使用matlab进行低通滤波器设计及仿真的具体方法。

给出了使用matlab语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的fdtool工具进行界面设计的简单步骤。

利用matlab设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。

本文还介绍了如何利用matlab环境下的仿真软件simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。

关键词：高通数字滤波器matlabfdatoolsimulinkabstract:thispaperanalyzesthesituationofapplicationanddevelopmentofusethetoolsimulinkinmatlabenvironmenttoprocesstheanalogsimulink.keywords:digitallowpassfiltermatlabfdatoolsimulink1.introduction在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。

数字信号处理论文

数字信号处理论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用数字技术对连续时间信号进行采样、量化和处理的一种信号处理方法。

随着计算机技术的发展，数字信号处理在多个领域得到了广泛应用，包括音频和视频处理、通信系统、雷达和成像等。

本文旨在通过介绍数字信号处理的基本概念、原理和应用，为读者提供一个全面了解数字信号处理的框架。

数字信号处理的基本概念1. 数字信号与模拟信号数字信号是以离散值表示的信号，而模拟信号是以连续值表示的信号。

数字信号可以通过采样和量化从模拟信号中获得。

2. 采样和量化采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，采样定理指出采样频率要大于信号最高频率的2倍，以避免采样失真。

量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程，通过将信号幅度划分成有限个级别来实现。

3. 信号的时域和频域表示信号的时域表示了信号在时间上的变化情况，可以通过时域图像展示。

频域表示了信号在频率上的变化情况，可以通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域表示。

数字信号处理的原理1. 傅里叶变换和逆变换傅里叶变换是将信号从时域转换为频域的一种数学工具。

通过傅里叶变换，我们可以将信号的频域特性分析出来，以便进行后续的处理。

逆变换则是将频域信号重新转换回时域信号。

2. 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的一种工具，用于增强或抑制信号的特定频率成分。

滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。

滤波器设计的目标是使得滤波器在频域上满足一定的要求，通常使用巴特沃斯、切比雪夫等方法来实现。

3. 时域和频域处理算法数字信号处理中有许多常见的时域和频域处理算法，如加法、减法、乘法、卷积、相关等。

这些算法可以对信号进行的处理包括增加、减少、平滑、增强等各种操作。

数字信号处理的应用1. 音频和视频处理数字信号处理在音频和视频处理中有着广泛的应用。

例如，音频信号处理可以用于音频的音质改进、语音识别、音频压缩等。

数字信号处理系统—课程论文

本科生课程设计论文题目：数字信号处理学生姓名：学号：专业：通信工程班级：指导教师：2013年12 月27日内蒙古科技大学课程设计答辩书1.1.(5) x (t)=sin(t)/t -10<t<10x (t )tSa 函数曲线x=linspace(-10,10); y=sinc(x); plot(x,y); ylabel('x(t)'); xlabel('t');title('Sa 函数曲线');1.2.(3) 已知LTI 离散系统，x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n) x=[1,1,1,]; h=[0,1,2,3,]; y=conv(x,h);subplot(2,2,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x(n)');xlabel('Time index n'); subplot(2,2,2);stem([0:length(h)-1],h); ylabel('h(n)');xlabel('Time index n') subplot(2,2,3);stem([0:length(y)-1],y);ylabel('y(n)=x(n)*h(n)');xlabel('Time index n');x (n )Time index nh (n )Time index ny (n )=x (n )*h (n )Time index n2.1.2．用DFT 计算下列信号的频谱：（1） )48cos(5)(ππ+=t t xN=30; %数据的长度 L=1024; %DFT 的点数 f=1/16;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=5*cos(2*pi*f*t+pi/4); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱2.1.(3) )8sin()3sin(2)(t t t x ππ+-=N=30; L=1024;f1=0.5;f2=4;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=2*sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱第三章5．采用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯数字低通滤波器，满足下列指标：通带边缘频率：0.4π，通带衰减：0.5dB ;阻带边缘频率：06π，阻带衰减：50dBWp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=1;wp=Wp*Fs;ws=Ws*Fs;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));-3Wp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=0.5;wp=0.7265;ws=1.3764;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1)))); fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));第四章3．已知一含有平稳高斯白噪声的序列x[k]= sin (0.8πk) + s [k]，试分别用L －D 算法和Burg 算法实现该序列的功率谱估计，并估计其AR 模型参数。

数字信号处理算法研究毕业论文

数字信号处理算法研究毕业论文毕业论文论文题目（中文）数字信号处理算法研究--基于人体脉搏信号论文题目（外文）Research on Digital Signal Processing Algorithm-- based on human pulse signal数字信号处理算法研究--基于人体脉搏信号中文摘要脉搏信号是一种较为常见的生物医学信号,是人体重要的动力学信号之一,脉搏信号在相当程度上可以反映人体心血管的生理状态信息,它能反映人体心脏器官以及血液循环系统的生理情况变更,在临床健康观察和疾病诊断中位置非常的重要。

因此脉搏信号的处理和分析在医学界受到了广泛的关注和重视。

随着电子技术与计算机技术的快速发展,将人体脉搏信号转化为电信号进行处理与分析,实现智能化的脉搏检测与分析技术,已是生物医学工程范畴的发展目标。

具体研究工作为：（1）通过采用一款pulsesensor基于光电反射式模拟传感器用于测量脉搏、心率来检测人体模拟脉搏信号。

（2）再通过Arduino等单片机将模拟脉搏信号转换为数字信号通过USB 上传到电脑上。

（3）最后通过matlab对其进行滤波处理消除噪声干扰，得到正确脉搏信号。

（4）处理后发现了脉搏信号可以反映人体的生理特性。

关键词：人体脉搏信号数字信号处理滤波器Research on Digital Signal Processing Algorithm-- based on human pulse signalAbstractPulse signal is a common biomedical signal, is one of the important dynamic signals of the human body, the pulse signal to a certain extent, reflects the human cardiovascular physiological status information, it can reflect the human heart organs and blood circulation system physiological changes, It is very important in clinical health observation and disease diagnosis. Pulse signal processing and analysis in the medical world has been widely concerned and attention. With the development of electronic technology and computer technology, the human pulse signal into electrical signals for detection and analysis, to achieve intelligent pulse detection and analysis technology, biomedical engineering is the direction of development.Specific research work:(1)to detect the pulse signal of human body by measuring the pulse and heartrate by using a pulsesensor based analog sensor.(2)and then through the Arduino microcontroller analog pulse signal into digital signal through the USB upload to the computer.(3)Finally, through matlab to filter it to eliminate noise interference, get thecorrect pulse signal.(4) after treatment found that the pulse signal can reflect the physiological characteristics of the human body.Keywords: human pulse signal, digital signal processing, filter目录中文摘要 (3)ABSTRACT (4)第一章本文研究目的 (6)第二章滤波器的设计 (7)2.1噪声类型 (7)2.1.1基线漂移、人体呼吸等低频干扰，频率小于1Hz； (8)2.1.2工频干扰，是固定频率的干扰，频率为50Hz（可选）； (8)2.1.3其他一些干扰信号，主要是高频干扰。

数字信号处理技术的运用与发展论文.doc

数字信号处理技术的运用与开展论文数字信号处理技术在人们的生活中随处可见，它主要是将人们可以听到看到的信息通过一系列的处理转换为数字信号。

随着各个行业之间不断的朝着现代化开展，数字信号处理技术已经被广泛的应用到了多个领域之中，为了能够促进其今后的开展，对于数字信号处理技术今后的开展方向进行研究非常有必要。

数字信号处理技术目前在我们的生活中随处可见，简单的来说就是我们在说生活中经常见到的将图片或者视频转换为数字信息，这就叫做数字信号处理技术。

数字信号处理技术可以不受到外界的干扰，并且能够在干扰中准确的提取分析出人们需要的信息，并利用技术将信息进行转换，最后转换为能够被识别的信息。

从上面可以看出，数字信号处理技术就是一个提取信息，然后转换信息处理信息的一个过程。

在数字信号处理技术中DPS非常的重要。

DPS是整个数字信号处理技术的核心，它是提取信息的处理器，也成为芯片。

DPS可以将提取的信息进行处理，然后在通过模拟的形式来讲信息传输出去。

传统的信号处理技术，在处理信息的过程是采用模拟的方式，不能够对于参数进行优化，因此很容易出现问题。

数字信号处理技术那么是融合了各种高新技术组成的，对于信号能够有效的提取和转换处理。

此外，数字信号处理技术非常的灵活，它可以通过对于信息中的符号和数字进行灵活的重组，然后分析处理。

数字信号处理技术在实际的应用之中，具有很强的实用性和处理性能。

2.1数字信号处理技术在短波。

通信中的应用数字信号处理技术在短波通信中主要应用在信道扫描、信道探测上。

数字信号处理技术可以有效的几首其前端射频的信号，然后经过数字信号模块，对于其信号进行处理，然后在对其转换为音频信号，并输出，同时能够保证AGC控制信号以及基带信号实现数字量化。

控制信号会将收入到的信号进行反响出来，并以波形的形式来继续进行分析。

2.2数字信号处理技术在测量仪器中的应用。

数字信号处理技术由于其性能，在多个领域之中被广泛的使用。

数字信号处理论文范例

数字信号处理论文范例数字信号处理论文范例关键词：范例,数字信号处理,论文数字信号处理论文范例介绍：近年来，随着多媒体业务、P2P网络和IP 流媒体业务（特别是IPTV）快速发展，对宽带通信的需求剧增，超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。

传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。

具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关数字信号处理论文范例详情： [论文：.lwlwlw.] 近年来，随着多媒体业务、P2P网络和IP流媒体业务（特别是IPTV）快速发展，对宽带通信的需求剧增，超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。

传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。

具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关注。

下面我们来看一篇数字信号处理论文，学习一下该方面的知识。

题目：数字信号处理对电子测量与仪器的影响研究摘要：数字信号处理作 .016823./为科技研究中出现的一种新的技术，其目前已经在控制类、机电类以及计算机领域中被广泛的运用。

而这种技术和电子测量以及其仪器之间有着很紧密的联系。

本文对这三个主体的相关概念进行阐述，在此基础上对数字信号处理对电子测量以及其仪器的相关影响进行了详细的阐述。

关键词：数字信号处理；电子测量；电子仪器在对信号进行处理的时候，数字信号处理是其中关键的内容，其也是信息处理进行实现的关键途径。

而在这其中，电子测量是对信息进行收集的主要方式，电子测量仪器是对信息进行收集的仪器，所以电子测量以及仪器是为数字信号处理进行服务的。

把数字信号处理中的相关技术与理念运用到电子测量和仪器中，能够更好的促使电子测量以及其仪器的发展。

以下是我们的数字信号处理论文，供你借鉴参考。

一、电子测量以及相关仪器的概念（一）电子测量相关的概念测量即是指人类对客观世界进行分析以及获取相关数据的过程。

数字信号处理结课论文

济南大学考查课课程报告题目数字信号处理系统学院自动化与电气工程学院专业电气传动1002 姓名李晓东学号 20100321116济南大学2012年12月数字信号处理-快速傅立叶变换林雪蕊(济南大学自动化与电气工程学院，山东济南 250022）摘要：数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数字的数值计算方法处理（例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等），以达到提取有用信息便于应用的目的。

数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。

在进行数字信号处理之前需要通过模数转换器将信号从模拟域转换到数字域，而数字信号处理的输出经常也要通过数模转换器将信号从数字域变换到模拟域。

数字信号处理的核心算法是快速傅里叶变换(FFT)。

快速傅立叶变换即是本论文所要研究的核心问题。

关键词：数字信号处理；信号；快速傅里叶变换Digital Signal Processing – Fast Fourier TransformLIN Xuerui(School of Automation and Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan250022，China)Abstract: Digital signal processing deal the signal sequences that are shown in digital or symbols. Through the computer or general (special) signal processing equipment, the sequences can be dealt in digital numerical calculation method processing (such as filtering, transformation, compression, enhancement, estimate, identification, etc.), in order to extract useful information for the purpose of application. The purpose of the digital signal processing is measuring or filtering the continuous analog signal in the real world. Before the digital signal processing the signals need through the AD converter convertered from simulation domain into digital domain, and digital signal processing output often will through the DA converter need convertered from digital domain transformation to simulation domain. The core of the digital signal processing algorithm is Fast Fourier Transform (FFT). Fast Fourier Transform is the core question which is researched deeply in the thesis.Keywords: Digital Signal Processing; signal; Fast Fourier Transform引言:数字信号处理— 快速傅立叶变换的论文。

数字信号处理结课论文

基于MATLAB的数字滤波器设计摘要数字滤波器的实现是数字信号处理中的重要组成部分，设计过程较为复杂，牵涉到模型逼近、指标选择、计算机仿真、性能分析及可行性分析等一系列的工作，本文从设计原理以及数学软件matlab出发阐述数字滤波器的设计原理与方法。

关键词：MATLAB，数字信号处理，数字滤波器1绪论数字滤波器是数字信号处理的重要应用，21世纪数字滤波器及其相关技术广泛的应用于通信、电子、自动控制等领域，是一种有效的抑制噪音、提取有用信号的方法。

它本身可以用硬件实现，也可以通过软件来实现，还可以通过专用的DSP处理器配合相应的软件，即软硬结合的方式来实现。

数字滤波器可以分为有限冲击响应（FIR）和无限冲激响应(IIR)两种。

通过MATLAB程序，实现输入相应技术指标及滤波器模型，输出相应数字滤波器的参数的功能。

2 无限长单位脉冲响应滤波器（IIR）的设计根据模拟滤波器设计数字滤波器，就是通过已知的模拟滤波器系统的系统函数H(s)来设计数字滤波器的系统函数H(z)，主要是通过脉冲响应不变法，或双线性变换法完成S平面到Z平面的转换。

通过典型的模拟滤波器(诸如：巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等)可以实现一定参数要求的数字滤波器。

根据已有的数字滤波器设计不同参数或者不同频带通断类型的数字滤波器。

例如已知数字低通滤波器的模型，通过变量代换得到不同截止频率的数字低通滤波器，或通过已知低通滤波器的模型设计高通、高阻、带通、带阻滤波器，这里主要是通过来完成相应的变量代换来实现滤波器类型的变换和参数的变换。

3 有限长单位脉冲响应滤波器(FIR)的设计IIR滤波器可用于较少的阶数达到所要求的幅度特性，且实现时所需的运算次数及存储单元都很少，十分适合于对于相位特性没有严格要求的场合，如果对相位特性有要求，这时选用FIR滤波器较好。

3.1 窗函数法从时域出发，把理想的窗口函数h d(n)截取成有限长的，以此h(n)来逼近理想的窗口函数h d(n)，从而频率响应H(jw)也近似于理想的频率响应H d(jw)。

数字信号处理期末论文

题目：基于DSP的FFT程序设计的研究作者届别系别专业指导老师职称完成时间2013.06内容摘要快速傅里叶变 (Fas Fourier Tranformation，FFT)是将一个大点数N的DFT分解为若干小点的D F T的组合。

将用运算工作量明显降低，从而大大提高离散傅里叶变换(D F T) 的计算速度。

因各个科学技术领域广泛的使用了FFT 技术它大大推动了信号处理技术的进步，现已成为数字信号处理强有力的工具，本论文将比较全面的叙述各种快速傅里叶变换算法原理、特点，并完成了基于MATLAB的实现。

关键词：频谱分析；数字信号处理；MATLAB；DSP281x引言：1965年，库利（J.W.Cooley）和图基（J.W.Tukey）在《计算数学》杂志上发表了“机器计算傅立叶级数的一种算法”的文章，这是一篇关于计算DFT的一种快速有效的计算方法的文章。

它的思路建立在对DFT运算内在规律的认识之上。

这篇文章的发表使DFT的计算量大大减少，并导致了许多计算方法的发现。

这些算法统称为快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform），简称FFT，1984年，法国的杜哈梅尔（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollmann）提出的分裂基快速算法，使运算效率进一步提高。

FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。

随着科学的进步，FFT算法的重要意义已经远远超过傅里叶分析本身的应用。

FFT算法之所以快速，其根本原因在于原始变化矩阵的多余行，此特性也适用于傅里叶变换外的其他一些正交变换，例如，快速沃尔什变换、数论变换等等。

在FFT的影响下，人们对于广义的快速正交变换进行了深入研究，使各种快速变换在数字信号处理中占据了重要地位。

武汉理工大学信息工程学院现代数字信号处理课程论文

现代数字信号处理题目：BP神经网络算法改进学院（系）：信息工程学院专业班级：电子与通信112班学生姓名：王俊指导教师：刘泉2011年 12月 1日摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。

神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。

目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。

前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。

但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。

于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。

关键词：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network.Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network，improving methods目录摘要 (2)Abstract (2)1 神经网络概述 (4)1.1 生物神经元模型 (4)1.2 人工神经元模型 (4)2 BP神经网络 (7)2.1 BP神经网络特点 (7)2.2 BP神经网络介绍 (8)3 BP神经网络算法改进 (10)3.1 BP网络训练过程介绍 (10)3.2 动态调节学习率的改进方法 (10)3.3 BP神经网络收敛速度的改进方法 (12)3.4局部极小问题的几种改进方案 (13)4 总结 (15)5 参考文献 (16)1 神经网络概述1.1 生物神经元模型人脑是由大量的神经细胞组合而成的，它们之间相互连接。

现代数字信号处理论文

现代数字信号处理论文《现代数字信号处理》课程论文姓名：学号：目录摘要.............................................................................................. 错误!未定义书签。

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第1章绪论 .. (1)1.1引言 (1)1.2本文研究的目的及意义 (1)1.3数字水印技术的国内外研究现状 (2)第2章数字水印理论基础 (3)2.1 数字水印的基本概念 (3)2.2 数字水印的基本特征 (3)2.3 数字水印的基本原理 (4)第3章小波分析理论基础 (6)3.1小波函数与小波变换 (6)3.2离散小波变换 (8)第4章基于小波变换的数字水印算法 (10)4.1算法描述 (10)4.2实验结果及分析 (13)第5章总结与展望 (22)5.1全文工作总结 (22)5.2未来工作展望 (23)参考文献 (23)第1章绪论1.1引言随着信息技术和计算机网络的飞速发展，数字多媒体信息包括图像、文本音视频、三维模型的存储、复制与传播变得非常方便。

我们在通过互联网方便快捷的获取多媒体信息的同时，还可得到与原始数据完全相同的复制品，这就带来了对数字媒体原创者的版权和经济利益如何保护以及数字媒体信息是否安全可信等诸多问题。

由此引发的信息安全问题、盗版问题和版权纷争问题已成为日益严重的社会问题。

因此，对多媒体内容的版权保护与内容鉴别成为我们所处的这个信息时代所急待解决的问题[1]。

数字水印技术是近几年来国际学术界兴起的一个前沿研究领域，是信息隐藏技术研究领域的重要分支，如今已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。

信号处理结课论文与作业

数字信号处理技术在电力系统中的发展现状和趋势摘要：为了适应现代电力系统的要求，先进的数字信号处理技术被应用到电力系统中，充分发挥了其快速强大的运算和处理能力以及并行运行的能力，满足了电力系统监控的实时性和处理算法的复杂性等更高的要求。

本文首先简要介绍了电力系统和数字信号处理技术；然后详细阐述了数字信号处理技术在电力系统中的应用，包括傅里叶变换、小波变换、现代谱分析、相关分析、数学形态学，并介绍了数字信号处理技术在电力系统应用中的现状和趋势。

关键词：数字信号处理，电力系统Abstract: In order to meet the requirements of modern electric power system, theadvanced digital signal processing technology is applied to the electric power system.this technology has gave full play to its fast computation and processing capacity andthe ability to run in parallel, and it satisfies some higher requirements, such as the realtime monitoring of electric power system and the complexity of handle algorithm.This article first briefly introduced the electric power system and digital signalprocessing technology; And then expounds the application of digital signal processingtechnology in power system, including Fourier transform, wavelet transform, themodern spectrum analysis, correlation analysis and mathematical morphology, anddigital signal processing technology is introduced in the present situation and trend ofpower system applications.Keywords: digital signal processing, electric power system1、引言现代电力系统通过联网已经发展成供电区域辽阔和容量巨大的系统，作为国民经济发展的源动力，我国的电力系统正以空前的规模和速度扩大。

数字信号处理论文-V1

数字信号处理论文-V1数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是对信号进行数字化处理的一种技术，它在许多领域中有广泛的应用，如音频处理、图像处理、通信等。

本文将从以下几点进行论述：1. 数字信号处理的基本原理数字信号处理是将信号转换为数字形式，以便使用数字计算机进行处理。

该过程包含两个基本步骤：抽样和量化。

抽样是指将信号在时间上进行离散化，即从连续时间中取出一系列瞬时值。

量化是指将抽样后的信号值转换为一系列离散的数值，即将连续的信号值转换为分段线性的数值。

2. 数字信号处理的应用2.1 音频处理数字信号处理在音频处理中有广泛的应用，如音频采集、音频编码和音频合成等。

例如，我们可以使用数字信号处理技术对录制的音频进行噪声和混响的去除，使音质更好。

2.2 图像处理数字信号处理在图像处理中也有广泛的应用，如图像压缩、图像增强和图像识别等。

通过数字信号处理技术，我们可以将高分辨率的图像压缩成低分辨率的图像，从而减少存储空间的占用。

2.3 通信数字信号处理在通信中也有广泛的应用，如数字调制、信道编码和解码等。

例如，我们可以使用数字信号处理技术对数字信号进行调制，使其适应不同的信道环境，从而提高通信质量。

3. 数字信号处理的未来发展方向未来，数字信号处理技术将继续向高精度、高速度和高效率的方向发展。

同时，数字信号处理将与多个技术领域相结合，如人工智能、机器学习和大数据等，共同推动数字信号处理技术的发展。

总之，数字信号处理是一种重要的技术，它在各个领域都有着广泛的应用。

随着人们对精度、速度和效率的不断追求，数字信号处理技术也将不断地发展和完善。

数字信号处理论文

数字信号处理论文在当今社会，数字信号处理技术被广泛应用于各种领域，如通信、图像处理、音频处理等。

数字信号处理是将连续信号转换为离散信号，并通过数字处理技术对其进行分析、处理和传输的过程。

本文将从数字信号处理的基本概念、应用领域、常用算法等方面进行探讨。

数字信号处理的基本概念数字信号处理是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，其核心是模拟信号的采样和量化。

在数字信号处理中，采样率和量化精度是至关重要的参数。

采样率决定了信号在时间轴上的表示精度，而量化精度则决定了信号在幅度上的表示精度。

数字信号处理的基本步骤包括信号采集、预处理、特征提取、信号分析和重构等。

在数字信号处理中，常用的数学工具包括傅里叶变换、小波变换、滤波器设计等。

数字信号处理的应用领域数字信号处理技术在通信领域扮演着重要角色。

通过数字信号处理技术，可以实现信号的编码、解码、调制、解调等过程，有效提高了通信系统的性能和可靠性。

此外，数字信号处理技术还被广泛应用于音频处理、图像处理、视频处理等领域。

音频处理是数字信号处理的一个重要应用领域，包括音频压缩、音频增强、音频特征提取等。

图像处理是另一个重要的应用领域，包括图像压缩、图像增强、目标检测等。

常用数字信号处理算法在数字信号处理领域，有许多经典的算法被广泛应用。

其中，傅里叶变换是一种将信号分解成各个频率分量的重要算法。

傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，从而方便进行频谱分析、滤波等操作。

另一个重要的算法是小波变换，它可以在时域和频域之间实现局部分析，对信号的时频特性进行更精细的描述。

小波变换在音频压缩、图像压缩等领域有重要应用。

除此之外，数字滤波器设计也是数字信号处理中的重要内容。

数字滤波器可以对信号进行去噪、滤波、频率分析等操作，常用的数字滤波器包括均衡器、低通滤波器、高通滤波器等。

结语数字信号处理技术在现代社会中扮演着重要角色，其广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。

本文从数字信号处理的基本概念、应用领域、常用算法等方面进行了简要介绍，希望能够对读者对数字信号处理有所了解。