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《数字信号处理》课程教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲课程编码:课程名称:数字信号处理英文名称: Digital signal processing适用专业:物联网工程先修课程:复变函数、线性代数、信号与系统学分:2总学时:48实验(上机)学时:0授课学时:48网络学时:16一、课程简介《数字信号处理》是物联网工程专业基础必修课。

主要研究如何分析和处理离散时间信号的基本理论和方法,主要培养学生在面对复杂工程问题时的分析、综合与优化能力,是一门既有系统理论又有较强实践性的专业基础课。

课程的目的在于使学生能正确理解和掌握本课程所涉及的信号处理的基本概念、基本理论和基本分析方法,来解决物联网系统中的信号分析问题。

培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。

助力学生树立正确的价值观,培养思辨能力、工程思维和科学精神。

培养学生精益求精的大国工匠精神,激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。

它既是学习相关专业课程设计及毕业设计必不可少的基础,同时也是毕业后做技术工作的基础。

二、课程目标和任务1.课程目标课程目标1(CT1):运用时间离散系统的基本原理、离散时间傅里叶变换、Z变换、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、时域采样定理和频域采样定理等工程基础知识,分析物联网领域的复杂工程问题。

培养探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感[课程思政点1]。

助力学生树立正确的价值观,培养思辨能力、工程思维和科学精神[课程思政点2]。

课程目标2 (CT2):说明利用DFT对模拟信号进行谱分析的过程和误差分析、区分各类网络的结构特点;借助文献研究运用窗函数法设计具有线性相位的FIR数字滤波器,分析物联网领域复杂工程问题解决过程中的影响因素,从而获得有效结论的能力。

培养学生精益求精的大国工匠精神,激发学生科技报国的家国情怀和使命担当[课程思政点3]。

2.课程目标与毕业要求的对应关系三、课程教学内容第一章时域离散信号与系统(1)时域离散信号表示;(2)时域离散系统;(3)时域离散系统的输入输出描述法;*(4)模拟信号数字处理方法;教学重点:数字信号处理中的基本运算方法,时域离散系统的线性、时不变性及系统的因果性和稳定性。

(完整word版)《数字信号处理》课程教学大纲

(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。

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计
一、概述
本次信号处理课程设计主要对常见的数字信号处理算法进行实现。

主要内容包括数字信号滤波器、傅立叶变换和数字信号检测算法。

通过实验,学生将学习主要处理手段;同时了解数字信号处理的基本原理和应用。

二、主要内容
(1)数字信号滤波器:实现简单的数字滤波器,同时计算滤波器的频率响应;
(2)傅立叶变换:实现常用的傅立叶变换,并利用变换后的信号图像进行频率分析;
(3)数字信号检测算法:实现基本的一阶和二阶差分算法,并利用此算法进行实时信号检测;
三、实验步骤
(1)准备实验材料:将数字信号的原始信号数据以文件的形式存储,使用MATLAB等软件进行处理;
(2)实现数字滤波器:实现一阶以及多阶低通、高通和带通滤波器,
并计算响应的频谱;
(3)实现傅立叶变换:实现Fourier变换后的信号图像处理,如二维DFT等;
(4)实现数字信号检测算法:实现一阶和二阶差分算法,并利用此算法进行实时信号检测;
(5)数字信号处理综合应用实验:针对实际的数字信号,分析信号的特征,并基于实验结果进行信号处理算法的比较。

四、实验结果
完成本次实验后,可以实现对不同数字信号的处理,掌握其中滤波器、傅立叶变换等数字信号处理理论,并掌握常规的算法,学会运用算法实现实际信号处理工程。

(完整word版)数字信号处理课程设计

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目录第1章需求分析----------------------------------------------------- 3 1.1设计题目------------------------------------------------------------------ 3 1.2设计要求------------------------------------------------------------------ 3 1.3系统功能分析-------------------------------------------------------------- 3第2章原理分析和设计-------------------------------------------- 4 2.1理论分析和计算------------------------------------------------------------ 4第3章详细设计----------------------------------------------------- 5 3.1算法设计思路-------------------------------------------------------------- 5 3.2对应的详细程序清单及程序注释说明------------------------------------------ 6第4章调试分析过程描述---------------------------------------- 10 4.1测试数据、测试输出结果--------------------------------------------------- 10 4.2程序调试过程中存在的问题以及对问题的思考--------------------------------- 13第5章总结-------------------------------------------------------- 15第1章需求分析1.1设计题目在Matlab 环境中,利用编程方法对FDMA通信模型进行仿真研究1.2设计要求1.2.1 Matlab支持麦克风,可直接进行声音的录制,要求至少获取3路语音信号。

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计一、课程设计任务1.1 设计背景数字信号处理是关于数字信号的获取、处理和应用的学科,广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。

随着现代通信技术的发展,数字信号处理的应用越来越广泛,因此数字信号处理技术的研究和应用已经成为了当前的热点和难点问题。

本次数字信号处理课程设计旨在通过实践,使学生深入了解数字信号处理技术,并且掌握数字信号处理的基本原理与方法。

同时,通过此课程设计的实践环节,学生将运用所学的数字信号处理知识,针对某一具体问题进行深入分析,设计相应的算法,并进行实验验证,培养学生的实践能力。

1.2 设计任务本次数字信号处理课程设计任务为:通过 MATLAB 对音频信号进行数字信号处理,实现音频信号数字化、本地化、校准、滤波、平滑等操作,并设计出相应的算法。

具体任务包括:1.对输入的音频信号进行数字化:将模拟信号输入到 A/D 转换器中,将其转换为数字信号。

2.实现音频信号的本地化:通过本地化处理,实现对音频信号的空间定位。

3.针对音频信号的校准问题,设计相应的校准算法。

4.实现音频信号的滤波和平滑处理:通过低通滤波、高通滤波等方法,实现对音频信号的滤波和平滑处理。

二、实验流程2.1 实验器材本实验采用的主要器材为:1.电脑2.MATLAB 软件3.音频设备2.2 实验流程本实验的主要流程如下所示:1.设置音频输入输出设备,并初始化参数% 设置音频输入输出设备audioInput = audioDeviceReader(44100, 16, 1); audioOutput = audioDeviceWriter(44100, 16, 1);% 初始化参数blockSize = 1024;overlap = 512;sampleRate = 44100;2.进行音频信号采集与播放while true% 采集音频数据audioData = audioInput();% 对音频数据进行数字信号处理processedData = processAudioData(audioData, blockSize, overlap, sampleRate);% 播放处理后的音频数据audioOutput(processedData);end3.设计音频数据处理算法function processedData = processAudioData(audioData, blockSize, overlap, sampleRate)% 数字化处理audioData = double(audioData);% 本地化处理processedData = doLocalization(audioData);% 校准算法processedData = doCalibration(processedData);% 滤波和平滑处理processedData = doFiltering(processedData, sampleRate);% 返回处理后的音频数据processedData = single(processedData);end4.对音频数据进行本地化处理function localizationData = doLocalization(audioData) % 实现音频信号的本地化localizationData = audioData;end5.设计校准算法,使音频数据满足一定标准function calibrationData = doCalibration(processedDat a)% 校准算法calibrationData = processedData;end6.设计滤波和平滑处理算法function filteredData = doFiltering(processedData, sa mpleRate)% 低通滤波lowPassFilter = designfilt('lowpassfir', 'FilterOrder', 70, 'CutoffFrequency', 5000, 'SampleRate', sampleRate); filteredData = filtfilt(lowPassFilter, processedData);% 高通滤波highPassFilter = designfilt('highpassfir', 'FilterOrde r', 70, 'CutoffFrequency', 500, 'SampleRate', sampleRat e);filteredData = filtfilt(highPassFilter, filteredData);% 平滑处理smoothedData = smoothdata(filteredData, 'movmean', 50);% 返回处理后的数据filteredData = smoothedData;end三、实验结果及分析3.1 实验结果通过对 MATLAB 下进行数字信号处理的实验,得到了如下所示的实验结果:1.输入音频信号Input AudioInput Audio2.经过数字化、本地化、校准、滤波、平滑等处理后的音频信号Processed AudioProcessed Audio3.2 结果分析通过实验结果可以看出,经过数字信号处理后的音频信号具有了更好的音质和更好的稳定性。

数字信号处理课设

数字信号处理课设

数字信号处理及应用课程设计一、设计目的1、掌握数字滤波器的设计过程;2、了解IIR的原理和特性;3、熟悉设计IIR数字滤波器的原理和方法;4、学习II R滤波器的DSP实现原理;5、通过CCS的图形显示工具观察输入/输出信号波形以及频谱的变化。

二、设计内容用DSP汇编语言编程,实现IIR运算,对产生的合成信号,滤除信号中高频成分,观察滤波前后的波形变化。

三、设计原理(1)IIR滤波器的基本结构IIR滤波器广泛应用于数字信号处理中。

IIR滤波器差分方程的一般表达式为:式中x(n)为输入序列;y(n)为输出序列;和为滤波器系数.若所有系数等于0,则为FIR 滤波器.IIR滤波器具有无限长的单位脉冲响应,在结构上存在反馈回路,具有递归性,即IIR滤波器的输出不仅与输入有关,而且与过去的输出有关.将上式展开得出y(n)表达式为:在零初始条件下,对上式进行z变换,得到:设N=M,则传递函数为:上式可写成:该传输函数既有极点又有零点。

输出既依赖于输入又依赖于过去输出。

IIR所需计算比FIR少。

但是IIR具有稳定性问题。

对滤波系数的量化特别敏感。

上式具有N个零点和N个极点.若有极点位于单位圆外将导致系统不稳定.由于FIR滤波器所有的系数均为0,不存在极点,不会造成系数的不稳定.对于IIR滤波器,系统稳定的条件如下: 若|pi|<1,当n→时,h(n)→0,系统稳定;若|pi|>1,当n→时,h(n)→,系统不稳定.IIR滤波器具有多种形式,主要有:直接型(也称直接I型)、标准型(也称直接II型)、变换型、级联型和并联型.二阶IIR滤波器,又称为二阶基本节,分为直接型、标准型和变换型.对于一个二阶IIR滤波器,其输出可以写成:直接型(直接I型)根据上式可以得到直接二型IIR滤波器的结构图.如图1所示.共使用了4个延迟单元().图1 直接I型二阶IIR滤波器直接型二阶IIR滤波器还可以用图2的结构实现.图2 直接I型二阶IIR滤波器此时,延时变量变成了w(n).可以证明上图的结构仍满足二阶IIR滤波器输出方程.前向通道:反馈通道:将1.2式代入1.1式可得:标准型(直接II型)从图2可以看出,左右两组延迟单元可以重叠,从而得到标准二阶IIR滤波器的结构图,如图3所示.由于这种结构所使用的延迟单元最少(只有2个),得到了广泛地应用,因此称之为标准型IIR滤波器.图3 标准型二阶IIR滤波器(2)二阶IIR滤波器的DSP实现标准型二阶IIR滤波器的实现在二阶IIR滤波器结构中,标准型结构是最常见的滤波器结构,其结构如图4所示:图4 标准型二阶IIR滤波器由结构图可以写出反馈通道和前向通道的差分方程:反馈通道:前向通道:由以上两式对二阶IIR滤波器进行编程,其中乘法-累加运算可采用单操作数指令或双操作数指令,数据和系数可存放在DARAM中,如图5所示:直接型二阶IIR滤波器的实现二阶IIR滤波器可以用直接型结构来实现.在迭代运算中,先衰减后增益,系统的动态范围和鲁棒性要好些.直接型二阶IIR滤波器的结构如图6所示:图6 直接型二阶IIR滤波器直接型二阶IIR滤波器的脉冲传递函数为:差分方程为:为了实现直接型滤波,可在DARAM中开辟4个循环缓冲区,用来存放变量和系数,并采用循环缓冲区方式寻址.这4个循环缓冲区的结构如图7所示:四、源程序1、链接命令文件(.cmd文件):-stack 0x0500-sysstack 0x0500-heap 0x1000-c-u _Reset-l rts55.libMEMORY{PAGE 0:RAM(RWIX): origin=0x000100, length=0x01ff00ROM(RIX): origin=0x020100, length=0x01ff00VECS(RIX): origin=0xffff00, length=0x000200PAGE 2:IOPORT(RWI):origin=0x000000, length=0x020000}SECTIONS{.text >ROM PAGE 0.data >ROM PAGE 0.bss>RAM PAGE 0.const>RAM PAGE 0.sysmem>RAM PAGE 0.stack >RAM PAGE 0.cio>RAM PAGE 0.sysstack>RAM PAGE 0.switch >RAM PAGE 0.cinit>RAM PAGE 0.pinit>RAM PAGE 0.vectors >VECS PAGE 0.ioport>IOPORT PAGE 2}2、C程序#include "math.h"#define signal_1_f 500#define signal_2_f 10000#define signal_sample_f 25000#define pi 3.1415926#define IIRNUMBER_L 2#define bufer_L 256int N_L=IIRNUMBER_L;intdata_in[bufer_L];int out[bufer_L] ;int x[IIRNUMBER_L+1];int y[IIRNUMBER_L+1];int k=0;intbufer=bufer_L;intfBn[IIRNUMBER_L]={0,0x634a};intfAn[IIRNUMBER_L]={0xe5c,0xe5c};externintiir(int *x,int *y,int *fAn,int *fBn,int N_L);externintinit(int *,int *,int);externintoutdata(int *,int,int);voidinputwave();void main(){intiirout;inputwave();init(x,y,N_L);while(1){x[0]=data_in[k];iirout=iir(x,y,fAn,fBn,N_L);outdata(out,iirout,bufer);k++;if(k>=bufer_L){k=0;}voidinputwave(){float wt1;float wt2;inti;for(i=0;i<=bufer_L;i++){wt1=2*pi*i*signal_1_f;wt1=wt1/signal_sample_f;wt2=2*pi*i*signal_2_f;wt2=wt2/signal_sample_f;data_in[i]=(cos(wt1)+cos(wt2))/2*32768;}}在CCS内编写以上程序通过加载运行等操作得到输入,输出的时域与频域波形图。

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计
② 几种常用的典型窗函数的通带最大衰减和阻带最小衰减固定,且差别较 大,又不能分别控制。所以设计的滤波器的通带最大衰减和阻带最小衰减通 常都存在较大富裕。 ③ 用等波纹最佳逼近法设计的滤波器,其通带和阻带均为等波纹特性,且 通带最大衰减和阻带最小衰减可以分别控制,所以其指标均匀分布,没有资 源浪费,所以期阶数低得多。
-40 -60 -80 -100 -120 -140
0
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0.2
0.3
0.4
0.5
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0.9
1
等波纹滤波器法设计FIR数字滤波器
Matlab应用的函数
[M,fo,ao,w]=remezord(f,a,dev) 与remez 配合使用,用于算出适合要求的滤波器阶次M ,fo和ao为有 2B个元素的向量,fo是频率轴分点,ao是在这些频率分点上理想的幅 频响应,w是有B个元素的向量,表示各频带的加权值。由于 remezord给出的阶次M有可能偏低,这时需要适当增加M。 f是具有2B个元素的向量,由通带边缘频率和阻带边缘频率构成,dev 若是两个值则为高通或低通,三个值为带通或带阻,由通带和阻带上 的偏差决定 Remez 设计出等波纹滤波器 freqz(B,A,N):离散系统频响特性 B和A分别为离散系统的系统函数分 子、分母多项式的系数向量,N为正整数 (频率等分点的值 )
60
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小结
(1)在时域求系统响应的方法有两种,第一种是通过解差分 方程求得系统输出;第二种是已知系统的单位脉冲响应,通 过求输入信号和系统单位脉冲响应的线性卷积求得系统输 出。 (2)检验系统的稳定性,其方法是在输入端加入单位阶跃 序列, 观察输出波形,如果波形稳定在一个常数值上,系 统稳定,否则不稳定。

数字信号处理课设

数字信号处理课设

数字信号处理课设
数字信号处理是一门非常棘手的课程,它涉及到许多高级的课程内容,比如系统的分析、设计以及数字信号的处理技术等等。

本课程的课程设计主要是让学生掌握对数字信号处理的基本知识、原理以及实现的方法,比如有离散时间的信号处理,有离散频率的信号处理,以及脉冲编码技术等等。

课程设计的目标是让学生学会应用系统分析方法来设计一个数字信号处理系统。

首先要了解数字信号处理系统的构成和运作原理,其次要掌握系统设计所需的相关知识。

课程设计可以分为三个主要部分:设计、实验和论述。

首先,学生要设计一个数字信号处理系统,其次,学生要进行实验来检验系统的功能和性能,最后,要写一篇有关系统设计的报告,把实验结果和设计理论结合起来。

课程设计也可以涉及到其他工程问题,比如多媒体图像处理、非线性信号处理、嵌入式分析系统以及语音处理等等,需要学生根据实际任务的需求来进行数字信号的处理。

数字信号处理的课程设计要求学生深入系统的学习,主要是要掌握数字信号处理的基本概念和基本原理,以及深入的设计和实验分析等等,才能给学生提供一个有效的数字信号处理培训课程。

(完整版)《数字信号处理》课程教学大纲

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《数字信号处理》课程教学大纲课程编号: 11322617,11222617,11522617课程名称:数字信号处理英文名称:Digital Signal Processing课程类型: 专业核心课程总学时:56 讲课学时:48 实验学时:8学分:3适用对象: 通信工程专业、电子信息科学与技术专业先修课程:信号与系统、Matlab语言及应用、复变函数与积分变换执笔人:王树华审定人:孙长勇一、课程性质、目的和任务《数字信号处理》是通信工程、电子信息科学与技术专业以及电子信息工程专业的必修课之一,它是在学生学完了信号与系统的课程后,进一步学习其它专业选修课的专业平台课程。

本课程将通过讲课、练习、实验使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。

为以后进一步学习和研究奠定良好的基础。

二、课程教学和教改基本要求数字信号处理是用数字或符号的序列来表示信号,通过数字计算机去处理这些序列,提取其中的有用信息。

例如,对信号的滤波,增强信号的有用分量,削弱无用分量;或是估计信号的某些特征参数等。

总之,凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、增强、压缩、估计和识别等都是数字信号处理的研究对象。

本课程介绍了数字信号处理的基本概念、基本分析方法和处理技术。

主要讨论离散时间信号和系统的基础理论、离散傅立叶变换DFT理论及其快速算法FFT、IIR和FIR数字滤波器的设计以及有限字长效应。

通过本课程的学习使学生掌握利用DFT理论进行信号谱分析,以及数字滤波器的设计原理和实现方法,为学生进一步学习有关信息、通信等方面的课程打下良好的理论基础。

本课程将通过讲课、练习、实验使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。

为以后进一步学习和研究奠定良好的基础,应当达到以下目标:1、使学生建立数字信号处理系统的基本概念,了解数字信号处理的基本手段以及数字信号处理所能够解决的问题。

2、掌握数字信号处理的基本原理,基本概念,具有初步的算法分析和运用MATLAB编程的能力。

dsp课程设计图文

dsp课程设计图文

dsp课程设计图文一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握DSP(数字信号处理器)的基本原理、应用和编程方法。

通过本课程的学习,学生将能够:1.理解DSP的基本概念、结构和分类;2.掌握DSP的基本算法和编程技巧;3.熟悉DSP的开发工具和仿真环境;4.能够运用DSP解决实际信号处理问题。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.DSP的基本原理:DSP的概念、发展历程、分类和应用领域;2.DSP的结构与工作原理:哈佛结构、冯·诺依曼结构、DSP的内部组成和信号流程;3.DSP的基本算法:数字滤波器、快速傅里叶变换、自适应滤波器等;4.DSP的编程方法:C语言编程、汇编语言编程、算法实现和代码优化;5.DSP的开发工具和仿真环境:CCS、MATLAB等工具的使用。

三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法:1.讲授法:讲解DSP的基本原理、结构和算法;2.讨论法:学生讨论DSP的应用案例和编程技巧;3.案例分析法:分析实际信号处理问题,引导学生运用DSP解决问题;4.实验法:让学生动手实践,熟悉DSP的开发工具和仿真环境。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,本课程将准备以下教学资源:1.教材:选用权威、实用的DSP教材,为学生提供系统的理论知识;2.参考书:提供相关的DSP参考书籍,方便学生深入研究;3.多媒体资料:制作课件、视频等多媒体资料,丰富学生的学习体验;4.实验设备:准备DSP开发板和仿真器,让学生进行实践操作。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等,以全面反映学生的学习成果。

具体评估方式如下:1.平时表现:包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等,占总分的30%;2.作业:布置适量的作业,巩固所学知识,占总分的20%;3.考试:包括期中考试和期末考试,期中考试占总分的20%,期末考试占总分的30%。

六、教学安排本课程的教学安排如下:1.教学进度:按照教材的章节顺序进行教学,确保学生系统地掌握DSP知识;2.教学时间:每周安排2课时,共16周,确保在有限的时间内完成教学任务;3.教学地点:教室和实验室,以便进行理论讲解和实践操作。

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解数字信号处理的基本概念、原理和方法,掌握其数学表达和物理意义;2. 掌握数字信号处理中的关键算法,如傅里叶变换、快速傅里叶变换、滤波器设计等;3. 了解数字信号处理技术在通信、语音、图像等领域的应用。

技能目标:1. 能够运用所学知识分析数字信号处理问题,提出合理的解决方案;2. 能够运用编程工具(如MATLAB)实现基本的数字信号处理算法,解决实际问题;3. 能够对数字信号处理系统的性能进行分析和优化。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对数字信号处理学科的兴趣,激发其探索精神和创新意识;2. 培养学生严谨的科学态度和良好的团队协作精神,提高沟通与表达能力;3. 增强学生对我国在数字信号处理领域取得成就的自豪感,树立为国家和民族发展贡献力量的信心。

课程性质:本课程为专业选修课,旨在使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法,培养其解决实际问题的能力。

学生特点:学生具备一定的数学基础和编程能力,对数字信号处理有一定了解,但缺乏系统学习和实践经验。

教学要求:结合学生特点和课程性质,注重理论与实践相结合,采用案例教学、互动讨论等教学方法,提高学生的参与度和实践能力。

通过本课程的学习,使学生能够达到上述课程目标,为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 数字信号处理基础:包括数字信号、离散时间信号与系统、信号的采样与恢复等基本概念,使学生建立数字信号处理的基本理论框架。

教材章节:第一章 数字信号处理概述2. 傅里叶变换及其应用:介绍傅里叶变换的原理、性质和应用,以及快速傅里叶变换算法。

教材章节:第二章 傅里叶变换及其应用3. 数字滤波器设计:讲解数字滤波器的基本原理、设计方法和性能评价,包括IIR和FIR滤波器。

教材章节:第三章 数字滤波器设计4. 数字信号处理应用案例分析:通过通信、语音、图像等领域的实际案例,使学生了解数字信号处理技术的应用。

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计(综合实验)班级:电子信息工程1202X姓名:X X学号:1207050227指导教师:XXX设计时间:2014.12.22—2015.1。

4成绩:评实验一时域采样与频域采样定理的验证实验一、设计目的1。

时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论.要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;2. 要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。

二、程序运行结果1。

时域采样定理验证结果:2。

频域采样定理验证结果:三、参数与结果分析1。

时域采样参数与结果分析:对模拟信号()ax t以T进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱会以采样角频率Ωs(Ωs=2π/T)为周期进行周期延拓。

采样频率Ωs必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上,才能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。

() ax t的最高截止频率为500HZ,而因为采样频率不同,得到的x1(n)、x2(n)、x3(n)的长度不同。

频谱分布也就不同。

x1(n)、x2(n)、x3(n)分别为采样频率为1000HZ、300HZ、200HZ 时候的采样序列,而进行64点DFT之后通过DFT分析频谱后得实验图中的图,可见在采样频率大于等于1000时采样后的频谱无混叠,采样频率小于1000时频谱出现混叠且在Fs/2处最为严重。

2.频域采样参数与结果分析:对信号x(n)的频谱函数进行N点等间隔采样,进行N 点IDFT[()NXk]得到的序列就是原序列x(n)以N为周期进行周期延拓后的主值区序列。

对于给定的x(n)三角波序列其长度为27点则由频率域采样定理可知当进行32点采样后进应该无混叠而16点采样后进行IFFT得到的x(n)有混叠,由实验的图形可知频域采样定理的正确性.四、思考题如果序列x(n)的长度为M,希望得到其频谱在[0, 2π]上的N点等间隔采样,当N<M 时,如何用一次最少点数的DFT得到该频谱采样?答:通过实验结果可知,可以先对原序列x(n)以N为周期进行周期延拓后取主值区序列,再计算N点DFT则得到N点频域采样。

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计

4实训程序
2.
01
n=0:40;
02
a=2;b=-3;
03
x1=cos(2*pi*0.12*n);
04
x2=cos(2*pi*0.45*n);
05
x=a*x1+b*x2;
06
num=[1 1 1]/3;
07
den=1;
08
ic=[0 1];
09
clf;
10
4实训程序
y1=filter(num,den,x1,ic);
4实训程序
num=[1 1 1]/3;
ic=[0 0];
y1=filter(num,den,x1,ic);
y2=filter(num,den,x2,ic);
yt=[0 0 y1];
d=y2-yt;
n=[n 41 42];
subplot(3,1,1)
stem(n,y2,"filled");
den=1;
9
4实训程序
subplot(3,1,2)
stem(n,yt,"filled");
ylabel('Amplitude');
title('输出的线性组合:a*y_{1}(n)+b*y_{2}(n)');
subplot(3,1,3)
stem(n,d,"filled");
xlabel('Time index n');
stem(n1,x1,"filled")
axis([-3 4 -1 13])
n2=[0 1 2];
(1)
x2=0.5.^n2;

数字信号处理教程课程设计

数字信号处理教程课程设计

数字信号处理教程课程设计一、引言数字信号处理(Digital Signal Processing, DSP)是通过数值计算来获取、处理和分析信号的一种技术。

随着现代电子通信技术和嵌入式系统的发展,数字信号处理已经成为了一个重要的研究领域。

本课程设计旨在通过模拟与实验相结合的方式,为学生提供数字信号处理基础知识和实践经验。

这将有助于学生更好地理解和应用数字信号处理技术。

二、课程设计目标本课程设计旨在达到以下目标:1.帮助学生理解数字信号处理的基础知识和概念;2.通过实际操作,让学生掌握数字信号处理技术;3.通过课程设计,提高学生创新思维和解决问题的能力。

三、课程设计内容1. 数字信号处理基础知识•数字信号处理概述•采样定理及其证明•信号离散化•数字滤波器设计•快速傅里叶变换(FFT)及其应用•数字信号处理的应用领域2. 数字信号处理实践本课程的实践环节包括以下内容:•采样定理的验证•信号离散化实验•数字滤波器设计与仿真•FFT算法的实现•数字信号处理应用实例3. 课程设计要求本课程设计要求学生独立完成以下任务:•撰写数字信号处理课程论文•完成数字信号处理相关程序设计•课堂展示数字信号处理应用实例四、课程设计步骤本课程设计分为以下步骤:1. 阶段性目标确定在本课程设计之初,老师会与学生一起确定阶段性目标,以帮助学生理解和掌握数字信号处理基础知识。

2. 数字信号处理理论教学老师将通过讲授数字信号处理基础理论知识,来帮助学生更好地理解数字信号处理技术的基础知识。

3. 实验设计老师将制定实验计划,设计合适的实验,以帮助学生巩固理论,并且将数字信号处理的抽象概念转化为实际的运算过程。

4. 编程与实践操作学生将通过编程和实践操作,来掌握数字信号处理技术,完成实验后还需要撰写数字信号处理课程论文。

五、期望帮助与输出本课程设计采用 Matlab 软件作为编程工具,老师将为学生提供实验数据和相应的代码。

同时,教师将提供必要的帮助和引导,帮助学生顺利完成数字信号处理课程设计任务。

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数字信号处理课程设计姓名:刘倩学号:201014407专业:信息与计算科学实验一:常见离散信号产生和实现一、实验目的:1、加深对常用离散信号的理解;2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。

二、实验原理:1.单位抽样序列在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。

如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位,得到)(k n -δ即:2.单位阶越序列在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。

3.正弦序列在MATLAB 中4.复指数序列在MATLAB 中5.指数序列在MATLAB 中实验内容:由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。

实验代码:n=0:30;y=sin(0.2*pi*n+pi/2);y1=sin(0.1*pi*n+pi/2);subplot(121)stem(n,y);xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)');subplot(122)stem(n,y1);xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)');实验结果:实验二:离散系统的时域分析实验目的:加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。

实验原理:离散系统其输入、输出关系可用以下差分方程描述:输入信号分解为冲激信号,记系统单位冲激响应则系统响应为如下的卷积计算式:当N k d k ,...2,1,0==时,h[n]是有限长度的(n :[0,M]),称系统为FIR 系统;反之,称系统为IIR 系统。

在MATLAB 中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积,用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。

实验内容:用MATLAB 计算全解当n>=0时,求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。

实验代码:n=0:7;>> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]);>> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2;>> subplot(121)>> stem(n,y);>> title('由fliter 函数计算结果');>> subplot(122)>> stem(n,y1);>> title('准确结果');实验结果:结果分析:有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。

实验三FFT 算法的应用实验代码:实验目的:加深对离散信号的DFT的理解及其FFT算法的运用。

实验原理:N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下:利用旋转因子具有周期性,可以得到快速算法(FFT)。

在MATLAB中,可以用函数X=fft(x,N)和x=ifft(X,N)计算N点序列的DFT正、反变换。

N=12;n=0:11;x1=cos(2*n*pi/6);subplot(3,2,1);stem(n,x1);X1=fft(x1);X1=abs(X1); subplot(3,2,2);stem(n,X1);n1=0:15;x2=[x1 zeros(1,4)]; subplot(3,2,3);stem(n1,x2);X2=fft(x2);X2=abs(X2); subplot(3,2,4);stem(n1,X2);n2=0:23;x3=cos(2*n2*pi/12); subplot(3,2,5);stem(n2,x3);X3=fft(x3);X3=abs(X3); subplot(3,2,6);stem(n2,X3);实验结果:理论分析:(1)由图可以看出,离散余弦函数的12点DFT是一个冲击响应,在n=1,n=10时有对,其2N点的DFT变换为:当时,=0当时,即因此X[k]在k=2,k=10时有值,其他值为零。

(2)第二幅图是在离散时间序列的一边补四个零,使得离散点数位2的4次幂,然后对其做fft,由图可以看出图像的分辨率并没有提高,只是让图显得光滑了,这是因为,补的值是零值而不是抽到的余弦函数本身的值(3)在第三幅图中是保持离散余弦函数的波形不变,增加抽样点,可以看到得到的DFT仍是冲激函数,并且在k=2,n=22时有值,其他值为零。

实验四:离散系统的变换域分析实验内容:使用程序6-5,求习题M6.3中求得的有理z变换的前30个样本。

证明这些样本与通过准确求逆z变换而得到的样本一致。

(a)(b)(c)(d)实验目的:加深对离散系统的频率响应分析和零、极点分布的概念理解。

实验原理:离散系统的时域方程为其变换域分析方法如下:频域系统的频率响应为Z域系统的转移函数为分解因式,其中和称为零、极点。

在MATLAB中,可以用函数[z,p,K]=tf2zp(num,den)求得有理分式形式的系统转移函数的零、极点,用函数zplane(z,p)绘出零、极点分布图;也可以用函数zplane(num,den)直接绘出有理分式形式的系统转移函数的零、极点分布图。

使h=freqz(num,den,w)函数可求系统的频率响应,w是频率的计算点,如w=0:pi/255:pi, h是复数,abs(h)为幅度响应,angle(h)为相位响应。

另外,在MATLAB中,可以用函数 [r,p,k]=residuez(num,den)完成部分分式展开计算;可以用函数sos=zp2sos (z,p,K)完成将高阶系统分解为2阶系统的串联。

实验代码:%第一小题r = [3 -5];p = [-0.5 0.4];k =2;[num, den] = residuez(r,p,k);[y1,t] = impz(num,den,30);y1=y1';n=0:29;y=3*(-0.5).^(n)-5*0.4.^(n);y(1)=y(1)+2;ss=y1-y;figure(1)subplot(311)stem(n,y1)title('impz函数求解');subplot(312)stem(n,y)title('手动求解');subplot(313)stem(n,ss)title('误差');%第2小题a1=[1,-0.48];b1=[1 0 0.36];[r1,p1,k1]=residuez(a1,b1);r = [-2 r1'];p = [-0.4 p1'];k =[4 k1'];[num, den] = residuez(r,p,k);[y1,t] = impz(num,den,30);y1=y1';y1n=0:29;y=-2*(-0.4).^(n)+(0.5+0.4*j)*(0.6*j).^(n)+(0.5-0.4*j)*(-0.6*j). ^(n);y(1)=y(1)+4;yss=y1-y;figure(3)subplot(311)stem(n,y1)title('impz函数求解');subplot(312)stem(n,y)title('手动求解');subplot(313)stem(n,ss)title('误差');%第3小题r = [1.5 2 2 -1/6];p = [-0.5 -0.5j 0.5j -0.5];k =0;[num, den] = residuez(r,p,k);[y1,t] = impz(num,den,30);y1=y1';n=0:29;y=-(n+1).*(-0.5).^n./6+1.5.*(-0.5).^n+2*(-0.5j).^n+2.*(0.5j).^n ;ss=y1-y;figure(3)subplot(311)stem(n,y1)title('impz函数求解');subplot(312)stem(n,y)title('手动求解');subplot(313)stem(n,ss)title('误差');%第四小题r = [1 0.3131j -0.3131j];p = [-1/3 -0.25-0.2661j -0.25+0.2661j];k =-4;[num, den] = residuez(r,p,k);[y1,t] = impz(num,den,30);y1=y1'n=0:29;y=(-1/3).^(n)+0.3131*j*(0.25-0.2661*j).^(n)-0.3131*j*(-0.25+0.2 661*j).^(n);y(1)=y(1)-4;yss=y1-y;figure(3)subplot(311)stem(n,y1)title('impz 函数求解');subplot(312)stem(n,y)title('手动求解');subplot(313)stem(n,ss)title('误差');实验结果:(a)的结果(b )的结果(c )的结果(d )的结果结果分析:由图中可以看出,准确求逆z 变换与实用程序得到的基本一致,误差很小。

实验五:有限冲击响应数字滤波器设计实验目的:加深对数字滤波器的常用指标和设计过程的理解。

实验原理:低通滤波器的常用指标:通带边缘频率P Ω,阻带边缘频率S Ω ,通带起伏P δ,通带峰值起伏])[1(log 2010dB p p δα--=,阻带起伏s δ,最小阻带衰减])[(log 2010dB s S δα-=。

数字滤波器有IIR 和FIR 两种类型,它们的特点和设计方法不同。

在MATLAB中,可以用b=fir1(N,Wn,’ftype’,taper) 等函数辅助设计FIR数字滤波器。

N代表滤波器阶数;Wn代表滤波器的截止频率(归一化频率),当设计带通和带阻滤波器时,Wn为双元素相量;ftype代表滤波器类型,如’high’高通,’stop’带阻等;taper为窗函数类型,默认为海明窗,窗系数需要实现用窗函数blackman, hamming,hanning chebwin, kaiser产生。

实验内容:用多尔夫-切比雪夫窗设计一个具有如下指标的线性相位FIR 低通滤波器:通带边界是0.3π,阻带边界为0.4π,最小阻带衰减为42dB,给出冲击响应系数并画出设计的滤波器的增益响应。

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