数字信号处理课件--数字信号处理10资料教程

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《数字信号处理教程》课件

《数字信号处理教程》课件
数字信号处理教程
欢迎来到《数字信号处理教程》PPT课件!本教程将介绍数字信号处理的基本 概念、采样与量化、时域和频域的分析方法等内容,让您全面了解这一重要 领域。
信号处理的基本概念
了解什么是信号和信号处理,掌握信号的基本性质和特点,以及信号处理的 应用领域。
采样与量化
学习信号的。
时域和频域的分析方法
探索时域和频域的不同分析方法,如时域图像和频谱图的应用。
傅里叶级数和傅里叶变换
了解傅里叶级数和傅里叶变换的原理和应用,掌握频域分析的关键技术。
连续时间系统和离散时间系统
掌握连续时间系统和离散时间系统的基本概念和区别,以及它们在信号处理 中的作用。
差分方程和传输函数
学习差分方程和传输函数的概念和计算方法,掌握数字滤波器的设计和分析。
离散时间傅里叶变换
了解离散时间傅里叶变换的原理和应用,掌握时频分析和滤波器设计方法。

数字信号处理基础-ppt课件信号分析与处理

数字信号处理基础-ppt课件信号分析与处理
3.a digital signal is said to lie in the time domain, its spectrum,which describes in frequency content,lies in the frequency domain.
4.filtering modified the spectrum of a signal by eliminating one or more frequency elements from it.
5.digital signal processing has many applications, including speech recognition,music and voice synthesis,image processing,cellular phones,modems,and audio and video compression.
2020/4/13
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第2章 模数转换和数模转换
2.1 简单的DSP系统(A Simple DSP System) 2.2 采样(Sampling) 2.3 量化(Quantization) 2.4 模数转换(Analog-to-Digital Conversion) 2.5 数模转换(Digital-to-Analog Conversion) 小结 (Chapter Summary)
2020/4/13
1.5 语音、音乐、图像及其他 1.5 SPEECH,MUSIC,IMAGES,AND MORE
DSP在许多领域都有惊人的应用,并且应用的数量与日俱增。
1)利用数字语音信号(speech signals)中的信息可以识别连续语 音中的大量词汇。
2)DSP在音乐和其他声音处理方面有着重要的作用。

数字信号处理ppt课件

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23
三.自相关函数与 自协方差函数的性质
24
性质1 :相关函数与协方差函数的关系
Cxx m rxx m mx 2
Cxy m rxy m m*xmy
当 mx 0
Cxx m rxx m Cxy m rxy m
25
性质2:均方值、方差与相关函数和协方差函数
rxx
0
E
xn
2
Cxx 0 rxx 0 mx 2
五、功率谱密度
44
维纳——辛钦定理
1. 复频域
rxx
(m)
1
2
j
c Sxx (z)zm1dz,
Sxx
(z)
m
rxx
(m)z
m
C (Rx , Rx )
45
2. 频域
{ rxx(m)
1
2
Pxx (e j )e jm d
2
Pxx (e j ) rxx (m)e jm
m
46
3.性质
实平稳随机信号 rxx m rxx m
rxx m E x x n1 n1m
x1x2 p x1 , x2 ; m dx1dx2
18
自协方差函数
Cxx (m) E (xn1 mx )*(xn2 mx ) E (xn1 mx )*(xn1m mx )
rxx m mx 2
19
对于均值为零的随机过程 rxx m Cxx m
①偶函数
Pxx e j Pxx e j
②实函数
Pxx e j Pxx e j
③极点互为倒数出现
Sxx
z
Sxx
1 z
47
④功率谱在单位圆上的积分等于平均功率
E
x2

《数字信号处理技术》PPT课件

《数字信号处理技术》PPT课件
为便于数学处理,对截断信号做周期延拓,得到虚拟的 无限长信号。
§14.4 信号的截断、能量泄露
周期延拓后的信号与真实信号是不同的,下面从数学的角 度来看这种处理带来的误差情况。
设有余弦信号x(t),用矩形窗函数w(t)与其相乘,得到截 断信号:y(t) =x(t)w(t)
将截断信号谱 XT(ω)与原始信号谱X(ω)相比较可知,它已 不是原来的两条谱线,而是两段振荡的连续谱. 原来集中在f0处
a) 多种多样的工业用计算机。
§14.1 数字信号处理概述
2) 计算机软硬件技术发展的有力推动
b) 灵活、方便的计算机虚拟仪器开发系统
§14.1 数字信号处理概述
案例:铁路机车FSK信号检测与分析
京广线计划提速到200公里/小时 合作任务:机车状态信号识别(频率解调)
§14.2 模数(A/D)和数模(D/A)
§14.3 采样定理
2 采样定理
A/D采样前的抗混迭滤波:
对象
物理信号
传 感 器
电信号
放 大 调 制
电信号
A/D 转换
数字信号
展开
放大
低通滤波 (0~Fs/2)
§14.3 采样定理
用计算机进行测试信号处理时,不可能对无限长的 信号进行测量和运算,而是取其有限的时间片段进行分析, 这个过程称信号截断。
1、数字信号处理的主要研究内容
数字信号处理主要研究用数字序列来表示测试信号,并 用数学公式和运算来对这些数字序列进行处理。内容包括数字 波形分析、幅值分析、频谱分析和数字滤波。
A
X(0)
X(1)
0
t
X(2)
E
1 N
X
i
X(3)
X(4)

数字信号处理器原理及应用PPT全套课件

数字信号处理器原理及应用PPT全套课件

(1) 对密集的乘法运算的支持
GPP不是设计来做密集乘法任务的,即使 是一些现代的GPP,也要求多个指令周期来做 一次乘法。而DSP处理器使用专门的硬件来实 现单周期乘法。DSP处理器还增加了累加器寄 存器来处理多个乘积的和。累加器寄存器通常 比其他寄存器宽,增加称为结果bits的额外 bits来避免溢出。 同时,为了充分体现专门的乘法-累加硬件 的好处,几乎所有的DSP的指令集都包含有显 式的MAC指令。
实时性
高频信号的处理
可以处理包括微波毫米波乃 按照奈准则的要求, 至光波信号 受S/H、A/D和处理速 度的限制
3、一个硬件系统适用于不同的软件
4、数字信号处理的实现
(1) 在通用的微机上用软件实现。 (2)用单片机来实现。
(3)利用专门用于信号处理的可编程DSP来实现。
(4)利用特殊用途的DSP芯片来实现。 (5)用FPGA开发ASIC芯片实现数字信号处理算法。
传统上,GPP使用冯.诺依曼存储器结构。这种结构中, 只有一个存储器空间通过一组总线(一个地址总线和一 个数据总线)连接到处理器核。通常,做一次乘法会发 生4次存储器访问,用掉至少四个指令周期。 大多数DSP采用了哈佛结构,将存储器空间划分成两个, 分别存储程序和数据。它们有两组总线连接到处理器核, 允许同时对它们进行访问。这种安排将处理器存贮器的 带宽加倍,更重要的是同时为处理器核提供数据与指令。 在这种布局下,DSP得以实现单周期的MAC指令。 还有一个问题,即现在典型的高性能GPP实际上已包含 两个片内高速缓存,一个是数据,一个是指令,它们直 接连接到处理器核,以加快运行时的访问速度。从物理 上说,这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结 构的一样了。然而从逻辑上说,两者还是有重要的区别。

数字信号处理课件第十章--利用离散傅里叶变换的信号傅里叶分析(ppt文档)

数字信号处理课件第十章--利用离散傅里叶变换的信号傅里叶分析(ppt文档)
亦即,相邻k之间的频率间隔为10Hz ------ 称 频率分辨率 ΔΩ,Δf
问DFT的样本数N为多少?即,v[n]的长度 = x[n]截取的长度 ΔΩ = Ωk – Ωk-1 = 2π/NT ≤ 2π(10)
有 N ≥ 500
取N = 512 ----- Δf = 9.77Hz
考虑:采样频率、数据长度、频率分辨率之间的关系 (在不产生混叠情况下)
分辨率 窗函数W(ejω)的主瓣宽度 窗的长度L 泄漏 窗函数W(ejω)的主瓣和旁瓣的相对幅度 窗的形状
矩形窗
Wr (e j )

L1
e jn
n0

e j( L1)/2
sin[L / 2] sin( / 2)
主瓣最窄,但旁瓣幅度最大
Kaiser窗
wk
[n]

如:语音信号的频率成分 ----- 发声的物理器官,声腔的谐振(识别 与建模)
机器设备振动信号的频率分析----- 产生各种振动的部件,转 子、轴承、齿轮、箱体的振动与谐振(故障诊断)
Doppler雷达系统的频率分析 ------ 频移表示目标的速度
(3)对信号,信号的分析和特征(提取) 例: 语音信号
2
2
A1 w[n]e j1e j1n A1 w[n]e j1e j1n
2
2
由频移特性,得加窗序列的傅立叶变换
V (e j ) A0 e W j0 (e j(0 ) ) A0 e W j0 (e j(0 ) )
2
2
A1 e W j1 (e j(1) ) A1 e W j1 (e j(1) )
第二个问题:
Ω与ω ------ ω = ΩT
------ 频率归一化

《数字信号处理原理》PPT课件

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•Digital signal and image filtering
•Cochlear implants
•Seismic analysis
•Antilock brakes
•Text recognition
•Signal and image compression
•Speech recognition
•Encryption
•Satellite image analysis
•Motor control
•Digital mapping
•Remote medical monitoring
•Cellular telephones
•Smart appliances
•Digital cameras
•Home security
Upper Saddle River, New Jersey 07458
All rights reserved.
FIGURE 1-4 Four frames from high-speed video sequence. “ Vision Research, Inc., Wayne, NJ., USA.
Joyce Van de Vegte Fundamentals of Digital Signal Processing
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Copyright ©2002 by Pearson Education, Inc.
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Joyce Van de Vegte Fundamentals of Digital Signal Processing

数字信号处理DigitalSignalProcessingppt课件

数字信号处理DigitalSignalProcessingppt课件
处理系统中集成了几十万甚至更多的晶体 管,而模拟信号处理系统中大量使用的是 电阻、电容、电感等无源器件,随着系统 的复杂性增加这一矛盾会更加突出。
17
5. 数字信号处理的应用领域
▪ 语音处理
▪ 语音信号分析 ▪ 语音合成 ▪ 语音识别 ▪ 语音增强 ▪ 语音编码
▪ 图像处理:恢复,增强,去噪,压缩 ▪ 通信:信源编码,信道编码 ,多路复用,数据压缩 ▪ 电视 :高清晰度电视,可视电话,视频会议 ▪ 雷达:对目标探测,定位,成像
统,其性能取决于运算程序和乘法器的各系数,这些均存 储在数字系统中,只要改变运算程序或系数,即可改变系 统的特性参数,比改变模拟系统方便得多。
15
▪ 可以实现模拟系统很难达到的指标或特性:例如:
有限长单位脉冲响应数字滤波器可以实现严格的线性相位; 在数字信号处理中可以将信号存储起来,用延迟的方法实 现非因果系统,从而提高了系统的性能指标;数据压缩方 法可以大大地减少信息传输中的信道容量。
▪ 由一维走向多维,像高分辨率彩色电视、雷达、
石油勘探等多维信号处理的应用领域已与数字信 号处理结下了不解之缘。
22
各种数字信号处理系统均几经更新换代:在
图像处理方面,图像数据压缩是多媒体通信、影 碟机(VCD或DVD)和高清晰度电视(HDTV)的关键 技术。国际上先后制定的标准H.261、JPEG、 MPEG—1和MPEG—2中均使用了离散余弦变换 (DCT)算法。近年来发展起来的小波(Wavelet)变 换也是一种具有高压缩比和快速运算特点的崭新 压缩技术,应用前景十分广阔,可望成为新一代 压缩技术的标准。
5
▪ 信息科学
▪ 信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利 用的一门科学。
▪ 信号

数字信号处理课件

数字信号处理课件

m
(t nT ) a
m


m
e
jm s t
s 2
am 1 T 1 T 1 T
T
2f s
T

2 T 2
M (t )e jm s t dt

2 nT )e jm t dt


xa ( ) ( nT ) g (t ) d n

n
x



xa ( ) g (t ) ( nT )d
n
a
(nT ) g (t nT )
这里,g(t-nT) 称为内插函数
对信号进行时间上的离散化,这是对信号作数 字化处理的第一个环节。 研究内容: 信号经采样后发生的变化(如频谱的变化) 信号内容是否丢失(采样序列能否代表原始 信号、如何不失真地还原信号) 由离散信号恢复连续信号的条件
1.采样过程
采样器
P(t)
T
2. 理想采样
开关闭合时间τ→0时,为理想采样。 特点:采样序列表示为冲激函数的序列,这些冲激 函数准确地出现在采样瞬间,其积分幅度准确地等 于输入信号在采样瞬间的幅度。
1 ˆ X a j X a j jm s T m
冲激抽样信号的频谱
因此有,
ˆ ( j) 1 Xa T
m
X

a
( j jm s )
所以,理想采样信号的频谱是连续信号频谱的周期 延拓,重复周期为s(采样频率)。
X ( j) a X a ( j) 0
n n
clear; n=0:40; x=(0.65+j*0.5).^n; subplot(221) stem(n,real(x),'.'); axis([0,40,-1,1]) subplot(222) stem(n,abs(x),'.'); axis([0,40,-1,1]) subplot(223) stem(n,imag(x),'.'); axis([0,40,-1,1]) subplot(224) stem(n,angle(x),'.');

中科院课件-现代数字信号处理

中科院课件-现代数字信号处理

非线性系统基本概念和性质
非线性系统定义
不满足叠加原理的系统,其输出与输入之间呈现非线性关系。
非线性系统性质
包括多值性、非均匀性、非叠加性、稳定性和自激振荡等。
非线性系统分析方法
相平面法、描述函数法、谐波平衡法等。
Volterra级数模型在非线性系统建模中应用
01
Volterra级数模型
一种描述非线性系统输入与输出 关系的数学模型,通过高阶卷积 核表示系统的非线性特性。
滤波器分类
根据选频作用的不同,滤波器可分为低通、高通、带通和带阻滤波器等。
IIR滤波器设计方法和性能评估
IIR滤波器设计方法
IIR滤波器设计的主要方法有模拟滤波器设计法和计算机辅助设计法。模拟滤波器 设计法包括巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器等设计方法。计算机辅助设计法则 是利用计算机优化技术来设计滤波器,如最小二乘法、梯度下降法等。
生物医学工程中数字信号处理技术应用
生物信号处理
应用数字信号处理技术对生物电信号(如心电、脑电等)进行处理 和分析,提取生物体生理状态和病理特征。
医学图像处理
通过数字信号处理技术对医学图像(如CT、MRI等)进行去噪、增 强、分割等处理,提高医学图像的清晰度和诊断准确率。
生物信息学
结合数字信号处理技术和生物信息学方法,对生物数据进行高效处理 和分析,挖掘生物数据中的有用信息。
信号调制与解调
通过数字信号处理技术,实现信 号在通信系统中的高效调制与解 调,提高通信质量和数据传输效
率。
信道均衡
利用数字信号处理技术对通信信道 进行均衡处理,消除信道失真和干 扰,提高信号传输的可靠性。
多址技术
应用数字信号处理技术实现多址通 信,如码分多址(CDMA)、时分 多址(TDMA)等,满足多用户同 时通信的需求。

数字信号处理课件 线性移不变系统 .

数字信号处理课件 线性移不变系统                                .

例:验证系统y(n)=nx(n)的移不变特性。
法一:用概念 T[x(n-k)]=nx(n-k) y(n-k)=(n-k)x(n-k)
因为y(n-k)与T[x(n-k)]不同, 故不是移不变系统。
法二:找反例 设:x1(n)=(n),则T[x1(n)]=n(n)=0 x2(n)=(n-1),则T[x2(n)] =n(n-1)= (n-1) 可以看出,当输入移位[(n)→(n-1)]时,输出并不是 也移位了,而是[0→(n-1)],故不是移不变系统。
m
nk
② y(n k) x(m)
m
因为y(n-k)与T[x(n-k)]相同,所以该系统是移不变系统。
说明:在该例题中可以清楚地看到,y(n-k)和T[x(n-k)]是 从两条不同的途径得到了相同的结果。
n
(2) y(n) x(m) m0
∵ m’=m-k,m从0~n ∴ m’应从-k~n-k
§1.2 线性移不变系统 Linear Shift Invariant System (LSI)
系统在数学上定义为将输入序列x(n)映射成输出 序列y(n)的唯一性变换或运算。这种映射是广义的,实
际上表示的是一种具体的处理,或是变换,或是滤波。 一个离散时间系统是将输入序列变换成输出序列的
一种运算。以T[•]表示这种运算,则一个离散时间系统 可用下图来表示
注意:当利用该性质验证一个系统为因果系统时,应首先 确定系统是LSI系统,并求出其单位冲激响应h(n)。
六、稳定系统
1、定义 稳定系统是指:有界输入产生有界输出的系统。 即: 如果|x(n)|≤M < ,则有: |y(n)|≤P < 。
2、一个LSI系统是稳定系统的充分必要条件是:单位抽样响应 绝对可和。

《数字信号处理》课件

《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digitalSP10

数字信号处理digitalSP10

13.3dB
-20.9dB
Hanning
8/(2M+1) 3.11/M
31.5dB
-43.9dB
Hamming 8/(2M+1) 3.32/M
42.7dB
-54.5dB
Blackman 12/(2M+1) 5.56/M
58.1dB
-75.3dB
3.11 / M M 3.11 52 0.05
截短后幅度特性=理想幅度特性 * 窗函数特性


通带与阻带 交界处 纹波最大
51点
等幅
201点
Gibbs现象特点
与间断点跳变幅度有关 最大纹波仅取决于窗的类型
矩形窗≈通带和阻带幅度ห้องสมุดไป่ตู้的11% 最大纹波与滤波器的长度无关
窗函数的选择是FIR滤波 器设计的核心
窗函数的主要频谱参数
主瓣
Ht (e j ) Hd (e j ) W (e j )
2M 1
时域
频域
布莱克曼窗(Blackman)
w[n] 0.42 0.5cos( 2 n ) 0.08cos( 4 n ), M n M
2M 1
2M 1
时域
频域
优于指标过多
矩形窗
优点:主瓣窄→过渡带窄 缺点:旁瓣高→波纹大
减少Gibbs现象的方法: 渐变窗函数(减少时域跳变) 加宽频域幅度特性过渡带
FIR数字滤波器设计
相位 幅度
线性相位√ 对称 理想幅度响应? 时反
非因果 无限长
非因果、 有限长?
延时→因果
由理想低通滤波器构造更复杂的滤波器
H
LP
(e
j
)
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结论:如果模拟滤波器是稳定系统,即系统函数 H a (s) 的极点 si 全部在左半平面, Re( si ) 0 。采用冲击响应不变法所得到的 数字滤波器系统函数 H (z) ,系统极点 zi esiT 将全部在单位圆
内。系统函数收敛域:
ROC : z zi esiT eRe(si )T 1 ,为包括单位圆的圆外区域。
以使用预畸方法来解决畸变。
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课件
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s c
| H(j)|
c
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低通滤波器
s
课件
| H(ej)|
CT
tg(
) 2
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| H(j)|
s
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c s
| H(ej)|
高通滤波器
CT
tg()
2
c
课件
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结论:
1、通过双线性变换式:
H
(z)
H
(s)
|
s
CT
1 1
H (z) h(n) • zn n
H a (s) ha (nT ) • esTn n
Z域表示
S域表示
因为 h(n) ha (nT ) , H a (s) H (z) |zesT
z esT
s
1 T
ln(
z)
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课件
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对于 S 平面任意点: s x jy ,代入映射关系得对应 Z 平面上的点为:
数字滤波器和模拟滤波器的频率特性关系为:
H (e j ) H a ( j jks ) k
s
2
T
特点: * 冲击响应不变法所得的数字滤波器特性为模拟原型滤波器特性的周期性平 移叠加。 * 根据采样定理,当模拟滤波器的频率特性(幅度)为有限带宽,并且带宽 小于采样频率的二分之一 时,数字滤波器可以在主周期保持模拟滤波器的特 性。否则会产生混叠误差。 * 所以冲击响应不变法只能用于设计低通、带通之类的幅度频率特性为有限 带宽的滤波器,并且总是会有混叠误差存在。所以,要求原型模拟滤波器的 幅度频率特性在主周期带宽内有比较大的阻带损耗。
有理分式,则变换所得的数字滤波器系统函数 H (z) 是 z1 的有理分式。它是
否是一个因果稳定的 LTI 系统,需要对映射关系进行分析。
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6.6.2 双线性变换的映射关系:
1、s平面与 z平面的映射关系:
设常数 T 2
CT
,双线性变换可转换为:
z
CT s CT s

对于 S 平面上的任意点: s x jy ,经变换得:
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6.5.2 冲击响应不变法的变换公式:
设原型模拟滤波器的传递函数为 Ha (s) ,部分分式展开:
Ha (s)
N i 1
s
Ai si
si 是系统极点。
N
模拟滤波器冲击响应为: ha (t) L1 (H (s)) Ai e sit u(t) i 1
N
数字滤波器冲击响应为: h(n) Tha (nT ) AiesinT u(nT ) i 1
率坐标变换关系:
CT
tg (
2
)
变换到模拟频率点(
c
,
s
, 1, 2
等)。根据 c , s , 1, 2 等特征频率点上的设计指标来设计模拟原型滤
波器
H (s) ,再由双线性变 换
s CT
1 z 1 1 z 1
得数字滤波器系统函数
H (z) 。这样两次变换畸变抵消,可以保证数字滤波器在指定的特征频率
所以,用冲击响应不变法所得到的数字滤波器也是因果稳定的。
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课件
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6.5.4 冲击响应不变法设计步骤
1、按照给定的数字滤波器的设计指标,利用模拟滤波器设计技术设
计原型模拟滤波器,得 H a (s) 。(如果是非低通滤波器则需进行变换)
2、把 H a (s) 分解成部分分式求和形式 H a (s)
频率 500Hz。 选择滤波器逼近函数为 Butterworth 二阶函数;
查表得:
H ( p)
1
11.414 ( p ) ( p )2
c c
c 2fc 100 red/sec,代入得:
H (s) 1 1.414(
1 s )(
s
)2
s2
9.87 104 444.3s 9.87104
100 100
压缩到 (2k 1) (2k 1) 数字滤波器特性。
由频率坐标变换关系:
CT
tg( )
2
。当
较小时: tg(
2
)
2

同时数字角频率与模拟角频率的关系为 ' T 。
'T CT 2
,为了使 较小时频率坐标一致,需要取: CT
2 T
取不同的比例常数可以改变频率坐标关系。但该比例常数不容易选定,可
H
(
z)
1
1.16
0.245 z 1 z 1 (0.411)
z
2
画出实现流程图。
x(n)
Z 1
1.16 0.245
y(n)
Z 1
0.411 0
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课件
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6.6 双线性变换法 6.6.1 变换关系式及其特征:
考察模拟滤波器传递函数 H a (s) ,一般通过设计可以得到满足设计
指标的一个逼近有理分式:
M
ak sk
Ha (s)
k 0 N
。它与数字滤波器
bi si
i0
的差分方程形式类似,以积分单元 s1 为基本构成。
对积分单元 H I (s) s1 , hI (t) L1(s1) u(t) 。
t
t
其输入、输出信号关系为: y(t)
0 x(t )hI ( )d
的周期化,所以在设计模拟滤波器时应该使得 s 2(s 为数字系
统的采样角频率)的幅度频率特性足够小,以满足混叠误差要求。
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课件
8
例:已知数字系统采样频率为 500Hz。要求所设计的低通数字滤波器的 3dB 截止 频率为 50Hz。求一个二阶数字低通滤波器的实现方案。
解:[1] 根据题义,数字滤波器设计指标为:截止频率 50Hz;阶数 k=2;采样
N
H (z) T h(n) zn T Ai (esiT z1)n u(n)
数字滤波器系统函数:
n0
i1 n0
T
N i 1
1
Ai e siT
z 1
ROC :| z || esiT |
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3
6.5.3 冲击不变方法的z↔s映射关系
比较冲击响应序列Z变换与S变换的关系:
模拟滤波器频率特性: H a ( j) H a (s) | s j 数字滤波器频率特性: H (e j ) H (z) | z e j
代入变换关系式: s CT
1 z 1 1 z 1
CT
z 1 z 1
e j 1
j C e j
1
jC • tg
2
,即
C tg 。
2
由正切函数的性质得:
数字信号处理
第六章
数字信号处理多媒体教学系统
版权所有:yuning
IIR数字滤波2003。器3 第2版的理论与设计
(第 3 部分)
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1
6.5 冲击响应不变法: 6.5.1 变换原理:
冲击响应不变法就是使数字滤波器的冲击响应序列 h(n) 等于原型
模拟滤波器的冲击响应 ha(t)的采样值。 即 h(n) T ha (nT ) 。
M
H (z)
T
N i 1
Ai 1 esiT z 1
ak z k
k0 N 1 bi z i

i 1
给出实现计算流图。
说明: *因为冲击响应不变法的模拟和数字频率坐标是线性变换的,所以数字 滤波器的设计指标可以直接用于模拟滤波器的设计。 *冲击响应不变法设计的数字滤波器频率特性是模拟滤波器的频率特性
z esT exT e jyT e j ,即 z exT , yT 。
所以对于 S 平面上左半平面的点 x 0 ,映射为 Z 平面上单位 圆内 1的点;右半平面的点 x 0 ,映射为 Z 平面上单位 圆外 1 的点。而 S 平面虚轴 x 0 ,映射为 Z 平面上单位 圆上 1 的点。
课件
12
定义变换式:
s
2 T
1 1
z 1 z 1
为双线性变换,
M
ak sk
对于一个模拟滤波器系统函数
H a (s)
k 0 N
,通过变换可得到相应的
bisi
i0
数字滤波器系统函数:
H (z)
Ha(s) |
s
2 T
1 1
z 1 z 1

说明:双线性变换是针对基本单元 s1 得出的,如果模拟滤波器的逼近函数是
而 S 平面虚轴 x 0 ,映射为 Z 平面上单位圆上 1 的点。
如果模拟原型滤波器因果稳定,系统函数 H a (s) 的所有极点
si
在 S 左半平面。则双线性变换后的数字滤波器极点 zi
CT CT
si si
在单位圆内,所以数字滤波系统也是因果稳定的。
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2、双线性变换的频率坐标关系:
z 1 z 1
把模拟滤波器特性(
)按
CT
tg (
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