信号的采集与处理概要
信号的相位调制与解调概要
MATLAB仿真信号的相位调制与解调专业：通信与信息系统姓名：赵*学号:*********指导老师：****教授摘要Psk调制是通信系统中最为重要的环节之一，Psk调制技术的改进也是通信系统性能提高的重要途径。
本文首先分析了数字调制系统的基本调制解调方法，然后，运用Matlab及附带的图形仿真工具——Simulink设计了这几种数字调制方法的仿真模型。
通过仿真，观察了调制解调过程中各环节时域和频域的波形，并结合这几种调制方法的调制原理，跟踪分析了各个环节对调制性能的影响及仿真模型的可靠性。
最后，在仿真的基础上分析比较了各种调制方法的性能，并通过比较仿真模型与理论计算的性能，证明了仿真模型的可行性。
另外，本文还利用Matlab的图形用户界面（GUI）功能为仿真系统设计了一个便于操作的人机交互界面，使仿真系统更加完整，操作更加方便。
关键词：数字调制；分析与仿真；Matlab；Simulink；PSK；QPSK；1.数字调制技术 (2)2.PSK调制系统 (3)2.1 QPSK调制部分，原理框图如图七所示 (6)2.2 QPSK解调部分，原理框图如图八所示： (8)3.用Simulink实现PSK调制 (9)3.1 2PSK仿真 (9)3.1.1调制 (9)3.1.2 解调仿真 (12)3.2 QPSK仿真 (13)3.2.1 QPSK调制框图 (13)参考文献 (18)1.数字调制技术通信按照传统的理解就是信息的传输与交换。
在当今信息社会，通信则与遥感，计算技术紧密结合，成为整个社会的高级“神经中枢”。
没有通信，人类社会是不可想象的。
一般来说，社会生产力水平要求社会通信水平与之相适应。
若通信水平跟不上，社会成员之间的合作程度就受到限制。
可见，通信是十分重要的。
通信传输的消息是多种多样的，可以是符号的，文字的，数据和图像的等等。
各种不同的消息可以分为两类：一类称为离散消息；另一类称为连续消息。
离散消息的状态是可数的或离散的，比如符号，文字或数据等。
数字IO信号处理方法概要
第一章
介绍
数字I/O信号处理方法概要
I/O性能极限
输入/输出（I/O）在计算机和工业应用中一直扮演着关键角色。但是，随着信号处理越来越复杂， I/O通信会变得不可靠。在早期的并行I/O总线中，接口的数据对齐问题影响着与外部设备的有效 通信。并且，随着更高的传输速度在数字设计中日渐普及，对信号延迟的管理也变得困难重重。
4 • XILINX
图1-5：差分信号方法
介绍 随着IC通信速度的提高，系统和IC设计者开始寻找可以处理更高速度的信令方法（图1-6）。差 分信令就是这样的方法。与单端信令相比，差分信令有几点优势。例如，它受噪声的影响很小， 这有助于保持恒定的IC驱动电流。另外，其信号并不同给定电压值或参考电压进行比较，而是 在2个信号之间互相进行比较。这样，如果作为正参考电压的信号电压比作为负参考电压的信号 电压高，则信号为高，或为“1”。如果作为负参考电压的信号电压较高，则信号为低，或为“0”。 如下图所示，正、负引脚受精确互补信号驱动。
图1-15：时钟/数据恢复波形
锁相环：锁相环是这样一种电路，它能根据参考时钟和输入信号来产生锁定于输入信号的新
并时行钟。传输
XILINX • 9
轻松实现高速串行 I/O • 在并行数据传输中，经常使用额外的控制信号线为数据赋予不同的意义。例如数据使能信号， 以及在同一总线上对数据和控制信号的多路选择。
图1-16：并行传输示例 串行域中，标志或标记用于将数据与非数据（通常指空闲数据）区分开来。标志还可用来表示 不同的信息类型，如数据信息和控制信息。
图1-17：串行域传输示例
I/O技术的不断改进
对带宽和速度的行业需求要求不断地改进I/O设计。并行和串行I/O在争夺芯片和器件通信领域主 导权的同时，均受益于大幅提高速度的设计方法。采用数字设计方法（如差分和同步信号处理 以及并行传输），可以保证家用和工业用I/O性能的不断改进。
数字信号处理基础实验报告一概要
Laboratory Exercise 1 (2 class hours) DISCRETE-TIME SIGNALS: TIME-DOMAIN REPRESENTATION Project 1.1 Unit impulse and unit step sequencesA copy of Program P1_1 is given below.% Program P1_1% Generation of a Unit impulse Sequenceclf;% Generate a vector from -10 to 20n = -10:20;% Generate the unit impulse sequencedelta = [zeros(1,10) 1 zeros(1,20)];% Plot the unit impulse sequencestem(n,delta);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');title('Unit Impulse Sequence');axis([-10 20 0 1.2]);Answers:Q1.1The unit impulse sequence δ[n] generated by running Program P1_1 is shown below:Q1.2The modified Program P1_1 to generate a delayed unit sample sequence δd[n]with a delay of 11 samples is given below along with the sequence generated by running this program.% Program Q1.2% Generation of a Unit impulse Sequence with a delay of 11 samplesclf;n = -10:20;delta = [zeros(1,21) 1 zeros(1,9)];stem(n,delta);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');title('Unit Impulse Sequence with a delay of 11 samples');axis([-10 20 0 1.2]);Q1.3The modified Program P1_1 to generate a unit step sequence u[n]is given below along with the sequence generated by running this program.% Program Q1.3% Generation of a unit step sequenceclf;n = -10:20;delta = [zeros(1,10),ones(1,21)];stem(n,delta);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');title('Unit Step Sequence');axis([-10 20 0 1.2]);Q1.4The modified Program P1_1 to generate a unit step sequence ud[n] with an advance of 7 samples is given below along with the sequence generated by running this program.% Program Q1.4% Generation of a unit step sequence with an advance of 7 samplesclf;n = -10:20;delta = [zeros(1,17),ones(1,14)];stem(n,delta);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');title('Unit Step Sequence with an advance of 7 samples');axis([-10 20 0 1.2]);Project 1.2 Exponential signalsA copy of Programs P1_2 and P1_3 are given below.% Program P1_2% Generation of a complex exponential sequence clf;c = -(1/12)+(pi/6)*i;K = 2;n = 0:40;x = K*exp(c*n);subplot(2,1,1);stem(n,real(x));xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude'); title('Real part');subplot(2,1,2);stem(n,imag(x));xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude'); title('Imaginary part');% Program P1_3% Generation of a real exponential sequenceclf;n = 0:35; a = 1.2; K = 0.2;x = K*a.^n;stem(n,x);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');Answers:Q1.5The complex-valued exponential sequence generated by running Program P1_2 is shown below:Q1.6The purpose of the operator real is: Complex real part.确定一个复数或矩阵的实部；The purpose of the operator imag is: Complex image part. 确定一个复数或矩阵的虚部.Q1.7The purpose of the command subplot is:Create axes in tiled positions.（将图形窗口分成多个矩形窗格来显示多个图形）Q1.8The real-valued exponential sequence generated by running Program P1_3 is shown below:Q1.9The difference between the arithmetic operators ^ and .^ is : ^数值乘方，而.^矩阵乘方。
信号与系统-第五章概要
1
(a)
2
1 4
f (k)
y(k 2)
D
y(k 1)
D
y(k)
1
(b)
2
1 4
(a) y(k) f (k) 1 y(k 1) 1 y(k 2)
2
4
y(k) 1 y(k 1) 1 y(k 2) f (k)
2
4
为二阶差分方程 (后向差分 )
(b) y(k 2) f (k) 1 y(k 1) 1 y(k)
N=5
N=6
(5) 复指数序列
f (k) e jk cos k j sin k
同正弦序列一样，若复指数序列是一个周期序列，则 2
应为整数或有理数，否则不是周期序列。
二. 序列的基本运算与波形变换 (1) 相加
f (k) f1(k) f2 (k)
f1 (k )
1
-3 -2 -1 0 1 2 3 k
或：y(k 1) (1－T ) y(k) Tf (k)
y(k 1) (1－T ) y(k ) Tf (k )
利用计算机来求解 微分方程就是根据 这一原理来实现的
y(0) (1T ) y(1) Tf (1) y(1) (1T ) y(0) Tf (0) y(2) (1T ) y(1) Tf (1)
一个周期的正弦信号，经抽样后得到的正弦序列是否
也是周期信号呢？ 周期序列的定义：
f (k N) f (k) N为序列的周期，只能为整数。
Asin[(k N ) ] Asin[k N ]
在什么情况下等于 Asin[k＋]? N 2 即N 2 / ，对于周期序列 N必须为整数
■ 当正弦序列的2 / 为整数时，该序列为周期序列，周期为N。
数字信号处理主要知识点整理复习总结
故不是线性系统。
[例2] 判断系统 y(n) ax(n) b 是否是移不变系统。
其中a和b均为常数
解： T[x(n)] ax(n) b y(n) T[x(n m)] ax(n m) b y(n m)
① y(n)的长度——Lx＋Lh－1
② 两个序列中只要有一个是无限长序列，则卷 积之后是无限长序列
③ 卷积是线性运算，长序列可以分成短序列再 进行卷积，但必须看清起点在哪里
4、系统的稳定性与因果性 系统 时域充要条件
Z域充要条件
因果 h(n)≡0 (n<0)
ROC: R1 <┃Z┃≤∞
稳定
∞ Σ ┃h(n)┃<∞ n=-∞
共轭对 称序列
共轭反对 称序列
xe(n) 1 [x(n) x * (n)] 2
xo(n) 1 [x(n) x * (n)] 2
一般实序列
x(n) xe(n) xo(n)
偶序列
奇序列
1 xe(n) [x(n) x(n)]
2 xo(n) 1 [x(n) x(n)]
2
Xe(e j ) 1 [ X (e j ) X * (e j )] 2
7、系统的分类 IIR和FIR 递归和非递归
例1. 判断下列系统是否为线性系统。
(a) y(n) nx(n); (b) y(n) x(n2 ); (c) y(n) x2 (n); (d) y(n) 3x(n) 5
解：(a) y(n) nx(n) y1(n) nx1(n) T[x1(n)], y2 (n） nx2 (n) T[x2 (n)]
故为移不变系统。
振动信号测试仪采集方案设计与实现
ｌ
号
。。 — 。 。。 。 —
图 １系 统信 号采 集 实 现 框 图
Ｒ 一２ 的通 信功能 、实时报 警功 能 、Ｆ ７ Ｓ４ ２ Ｆ 变换 及频 谱分析 和 比较 功能 等 。归纳 如下 ： １ ）测 量 、记录 和存 储各 个 测量点 的振 动加 速 度 原始 信 号 ，通 过 开关 进 行 控制 和 选 择 是否 进 行
洪耀球 ’ 香泉 ’ 云华 ，李 ，唐
ＨＯＮＧ Ｙａｏ ｑｉ ａｎｇ ｑｕ Ｔ — ｕ ，ＬＩ Ｘｉ — ａｎ ， ＡＮＧ Ｙｕｎ ｈｕ — ａ
（． １ 景德镇高等专科学校 数学与信息工程系，景德镇 ３ ３ ０ ：２ 中航工业直升机设计研究所，景德镇 ３ ３ ０ ） ３ ００ ． ３ ０ １
相关工作 。
２ 系统硬 件 电路设计
２ １ 电源 电路 ．
外 部输 入 采 用 ２ Ｖ的 机 载 电 源 ， 选 用 了一 款 ８
航 空 机 载 电源 模 块 ：输 入 范 围为 ２ Ｖ－ ０ ４ ３ Ｖ，输 出 为５ Ｖ，输 出功 率 为９８ 。 由 于 系统 需要 ３３ ．Ｗ ．Ｖ、 ２５ ．Ｖ、１８ ．Ｖ工 作 电压 ，电流 要求 低 于 １ Ａ，所 以采 用 工业级 以上 的芯片ＡＳ １ ｌ—．、ＡＳ １一． Ｍ ７３３ ｌ Ｍ１ ７ １ ｌ ８
根 据 某 直升 机 型 号对 振 动 信 号 采 集及 监 测 的 性 能 需 要 ，测 试仪 需 要 实 时监 测 ｌ 路 信号 ，其 中 ８ １ 路 振动 信 号 ，２ 道 的方 位 角信 号 ，以及具 有 ６ 通
器 动 路 集 ｛ 电
口
建处核 ｆＩ构微理 ＦＡ
０ 引言
根 据 直 升 机 上 旋 转 部 件 较 多 ， 振 动 环 境 复 杂 ，振 动水 平 过 高 可能 导 致 驾驶 员的 判读 困难 和 身 体 疲 劳 ， 以及 相 关 结 构 出现 疲 劳 裂 纹 甚 至 断
信号处理中的若干典型算法概要
一、信号的抽取
x(n) x( Mn) x(n) (n Mi)
i
1 j X (e ) M
M 1 k 0
j ( 2k ) / M X ( e )
二、信号的插值
信号的插值虽然是靠插入L-1个零来实现的， 但将v(n)再通过低通滤波器后，这些零值点将不 再是零，从而得到插值后的信号y(n)。
因此，要求解混求出的Y的各分量必须是相互独立的。
9.7 同态滤波及复倒谱简介
x(n) s(n) u (n)
Y (e ) [S (e ) U (e )]H (e )
j j j j
x(n) s(n)u (n) x ( n ) s ( n) u ( n )
X ( e ) S ( e ) U (e ) X (e ) S (e )U (e )
若用更多的滤波器，如H0（z）、H1（z），…，HM-1（z）来 对X (n)作等频带间隔分解，对得到的 x0(n),x1(n),…,xM-1(n)再作M 倍抽取，使所得的v 0(n),v1(n),…,vM-1(n)的抽样频率降为fs/M， 然后再依据它们的“重要性”给以不同的字长，该过程即为信 号的子带分解。
9.4 逆系统、反卷积及系统辨识
由系统的输出反求系统输入的过程为系统分析的逆问题，亦称 反卷积。
由系统的输入、输出求解系统的抽样响应或转移函数的过程为 系统辨识。
逆系统：
若两个级联系统有：
h1 (n) h2 (n) (n) H1 ( z ) H 2 ( z ) 1
则称两系统互为逆系统。
多通道信号：X=[x1,x2,…xN]T, 信源信号： S=[s1,s2,…sM]T， 混合系统A（N×M变换矩阵）；X=AS。 解混系统B。
fft计算mat信号的频率 概述及解释说明
fft计算mat信号的频率概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文主要讨论了FFT（Fast Fourier Transform）算法在计算MAT信号的频率上的应用。
MAT信号是一个包含时间和振幅信息的数据集，它可以代表各种实际场景中的信号，如声音、图像、电力等。
通过使用FFT算法，我们能够有效地将MAT信号从时域转换到频域，在频域中分析与解释其频率特征。
1.2 文章结构文章分为五个部分进行论述。
首先，本文将针对FFT基础知识进行介绍，包括频率和频谱的概念以及FFT算法的概要说明。
接着，我们会探讨MAT信号的特点并分析其对FFT计算的影响。
然后，本文将详细描述FFT计算MAT信号的步骤，包括数据预处理、快速傅里叶变换过程以及频谱分析和结果解释等内容。
紧接着，在第四部分，我们将通过示例MAT信号数据集来展示如何应用FFT算法进行计算，并对结果进行详细分析和解释。
最后，在结论部分，我们将总结本文所介绍的FFT计算MAT信号频率的概述及说明，并对未来研究方向提出展望与建议。
1.3 目的本文的目的在于向读者介绍FFT算法在计算MAT信号频率方面的重要性和实用性。
通过阐述MAT信号和FFT算法的基础知识，以及详细描述FFT计算MAT 信号的步骤和解释频谱分析结果，读者将能够理解如何应用FFT算法来获取MAT信号中的频率特征，并且能够应用到各种实际场景中。
同时，本文也为未来研究方向提供了一些建议与展望。
2. FFT基础知识：2.1 频率和频谱：频率是指一个周期性信号中重复出现的次数。
在时域上，频率表示信号在单位时间内发生变化的速度。
频谱是频率分析的结果，可以将一个信号分解成一组具有不同幅值和相位的正弦波成分。
2.2 FFT算法概述：FFT全称为快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）。
它是一种高效的计算离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform）的算法。
通过使用FFT算法，我们可以将时域信号转换为频域信号，并得到信号在不同频率下的能量贡献。
基于单片机的4通道模拟信号采集与显示系统设计
EOC CLK OE
3.4 显示部分
• 本设计的显示部分
由液晶显示器 LCD1602取代数码 管来完成。开始时 显示器将一直处于 初始状态。系统进 入工作后显示欢迎 界面，按键按下后 显示通道电压。
LCD1
LM016L
VSS VDD VEE RS RW E D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7
U1
D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7
7 8 9 10 11 12 13 14
22pF
D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7
R2 10k R3 R4 R5
KEY0
P2.7
RV5
51%
1k
KEY1
10k P2.6
20uF
C3
29 30 31 PSEN ALE EA
KEY2
10k P2.5
VSS VDD VEE
RS RW E 4 5 6 RS RW E
RP1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
C1
1 2 3
X1
CRYSTAL
19
XTAL1
C2
22pF 18
R1
10k 9
XTAL2
RST
P0.0/AD0 P0.1/AD1 P0.2/AD2 P0.3/AD3 P0.4/AD4 P0.5/AD5 P0.6/AD6 P0.7/AD7 P2.0/A8 P2.1/A9 P2.2/A10 P2.3/A11 P2.4/A12 P2.5/A13 P2.6/A14 P2.7/A15 P3.0/RXD P3.1/TXD P3.2/INT0 P3.3/INT1 P3.4/T0 P3.5/T1 P3.6/WR P3.7/RD
智能检测与信号处理技术的发展与应用概要【范本模板】
智能检测与信号处理技术的发展与应用摘要：实现检测系统的智能化,是获得高稳定性、高可靠性、高精度以及提高分辨率和适应性的必然趋势。
本文介绍了智能检测系统的形成、特点和一般结构，阐述了智能传感器技术的发展趋势.同时,讨论了信号处理的目的和方法。
最后,以加速度传感器在车辆载荷检测中的应用为例,介绍了智能检测与信号处理在工程中的具体应用。
关键词:智能检测；信号处理；加速度传感器The Development and Application of Intelligent Measuringand Signal Processing TechnologyAbstract: the realization of Intellectualized detection is not only the way to gain higher stability reliability， and precision, but all so the trend to improve resolution and adaptability 。
In this paper ,the shaping, the Characteristics and general structure of Intelligent detection system are introduced。
The development of intelligent sensor are expounded. At the same time， the aim and method of Information processing are discussion。
At last， application of acceleration sensor in vehicles load measurement based on capacitances is took as the example to describe the application of intelligent detection system in the engineering.Key words: Intelligent detection; signal diagnose; acceleration sensor0 引言随着计算机和信息技术的发展，传感器技术的进步,检测技术水平得到了不断提高.传感器技术作为一种与现代科学密切相关的新兴学科正得到迅速的发展，并且在许多领域被越来越广泛的利用. 它融合了人工智能原理及技术，人工神经网络技术、专家系统、模糊控制理论等等,使检测系统不但能自校正、自补偿，自诊断，还具有了特征提取、自动识别、冲突消解和决断等能力［1]。
信号处理原理
信号处理原理信号处理原理是一门研究信号转换、分析和处理的学科，主要应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
在信号处理中，信号是指随时间变化的物理量或非物理量，可以是连续时间信号或离散时间信号。
处理信号的目的是从输入信号中提取或改变有用的信息。
信号处理的基本原理包括采样、量化、编码、滤波、谱分析等过程。
首先，采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，通过等间隔地测量信号的幅度值来获取样本。
其次，量化是将连续的幅度值量化为离散的数值，通常使用固定的量化级别来表示幅度值。
然后，编码是将离散的量化值转换为二进制码，以便计算机进行处理和存储。
接下来，滤波是对信号进行频域或时域的处理，通过改变信号的频谱特性来实现信号的增强或降噪。
最后，谱分析是对信号进行频谱分析，以了解信号的频率成分和能量分布。
除了基本原理外，信号处理还涉及到一些常用的算法和方法。
常见的算法包括傅里叶变换、时频分析、滤波器设计等，这些算法能够将信号在时域和频域之间进行转换。
常用的方法包括数字滤波、时域平均、频域滤波等，这些方法可以对信号进行去噪、增强和特征提取等操作。
信号处理原理在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在通信领域，通过信号处理可以提高通信系统的性能和可靠性，实现高速数据传输和语音视频传输。
在图像处理领域，信号处理可以用于图像增强、目标检测和图像识别等应用。
在音频处理领域，信号处理可以用于音频噪声去除、音频压缩和音频特征提取等任务。
总之，信号处理原理是一门基础而重要的学科，对于现代科技和工程领域具有重要的意义。
通过理解信号处理原理，可以更好地理解信号的特性和处理方法，为相关领域的应用和研究提供基础支持。
基于MATLAB的心音信号处理概要
基于MATLAB的心音信号处理概要心音信号是人体心脏收缩和舒张过程中产生的声音信号。
通过对心音信号的处理和分析，可以匡助医生了解患者的心脏健康状况，诊断心脏疾病，并进行治疗和监测。
本文将介绍基于MATLAB的心音信号处理的概要，包括信号采集、预处理、特征提取和分类识别等方面。
一、信号采集心音信号的采集通常使用心电图(ECG)或者听诊器等设备。
ECG是通过电极贴在患者身上，记录心脏电活动产生的电信号。
而听诊器则是将听诊头放在患者胸部，通过麦克风采集心音信号。
在MATLAB中，可以使用相应的工具箱或者第三方设备接口进行信号采集。
二、预处理心音信号采集后，通常需要进行预处理，以去除噪声和干扰，提高信号质量。
预处理的步骤包括滤波、去噪和增益调整等。
滤波可以采用低通滤波器或者带通滤波器，去除高频噪声和低频干扰。
去噪可以使用小波去噪算法或者自适应滤波算法，去除信号中的噪声。
增益调整可以根据信号的幅度范围进行放大或者缩小，以便更好地观察和分析信号。
三、特征提取心音信号的特征提取是为了从信号中提取出实用的信息，用于后续的分类和识别。
常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征包括心音周期、心音强度和心音时长等。
频域特征包括心音频率和心音能量等。
时频域特征则是将时域和频域特征结合起来，如短时傅里叶变换(STFT)和小波变换等。
在MATLAB 中，可以使用相应的函数和工具箱进行特征提取。
四、分类识别特征提取后，可以使用分类算法对心音信号进行分类和识别。
常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和决策树等。
这些算法可以根据特征向量的属性，将心音信号分为正常和异常两类，或者进一步细分为不同的心脏疾病类型。
在MATLAB中，可以使用相应的函数和工具箱进行分类和识别。
总结：基于MATLAB的心音信号处理主要包括信号采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。
通过对心音信号的处理和分析，可以匡助医生了解患者的心脏健康状况，诊断心脏疾病，并进行治疗和监测。
信号与系统实验报告
信号与系统实验报告目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的 (4)1.3 研究意义 (4)2. 实验原理 (5)2.1 信号与系统基本概念 (7)2.2 信号的分类与表示 (8)2.3 系统的分类与表示 (9)2.4 信号与系统的运算法则 (11)3. 实验内容及步骤 (12)3.1 实验一 (13)3.1.1 实验目的 (14)3.1.2 实验仪器和设备 (15)3.1.4 实验数据记录与分析 (16)3.2 实验二 (16)3.2.1 实验目的 (17)3.2.2 实验仪器和设备 (18)3.2.3 实验步骤 (19)3.2.4 实验数据记录与分析 (19)3.3 实验三 (20)3.3.1 实验目的 (21)3.3.2 实验仪器和设备 (22)3.3.3 实验步骤 (23)3.3.4 实验数据记录与分析 (24)3.4 实验四 (26)3.4.1 实验目的 (27)3.4.2 实验仪器和设备 (27)3.4.4 实验数据记录与分析 (29)4. 结果与讨论 (29)4.1 实验结果汇总 (31)4.2 结果分析与讨论 (32)4.3 结果与理论知识的对比与验证 (33)1. 内容概要本实验报告旨在总结和回顾在信号与系统课程中所进行的实验内容，通过实践操作加深对理论知识的理解和应用能力。
实验涵盖了信号分析、信号处理方法以及系统响应等多个方面。
实验一：信号的基本特性与运算。
学生掌握了信号的表示方法，包括连续时间信号和离散时间信号，以及信号的基本运算规则，如加法、减法、乘法和除法。
实验二：信号的时间域分析。
在本实验中，学生学习了信号的波形变换、信号的卷积以及信号的频谱分析等基本概念和方法，利用MATLAB工具进行了实际的信号处理。
实验三：系统的时域分析。
学生了解了线性时不变系统的动态响应特性，包括零状态响应、阶跃响应以及脉冲响应，并学会了利用MATLAB进行系统响应的计算和分析。
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。
西电数字信号处理大作业-浅谈奈奎斯特频率采样和压缩感知概要
浅谈奈奎斯特频率采样和压缩感知信息技术的飞速发展使得人们对信息的需求量剧增。
现实世界的模拟化和信号处理工具的数字化决定了信号采样是从模拟信源获取数字信息的必经之路。
在信号和图像处理领域，凡是涉及到计算机作为处理工具的场合，所面临的首要问题就是模拟信号的数字化问题，然后再对得到的离散的样本进行各种处理。
连续信号转化为离散的数字化信号的过程称为采样。
对模拟信号采样所得的离散数字信号能否代表并恢复成原来的连续模拟信号呢？如能恢复应具备什么样的条件呢？这个问题直接关系到是否可以用数字处理工具和数字化的方法处理模拟信号。
一奈奎斯特频率采样奈奎斯特采样定理给我们提供了如何采样的重要理论基础。
它指出，如果信号是带限的，采样速率必须达到信号带宽的两倍以上才能精确重构信号。
事实上，在音频和可视电子设备、医学图像设备、无线接收设备等设备中的所有信号采样协议都隐含了这样的限制。
奈奎斯特采样定理至出现以来一直是数字信号和图像处理领域的重要理论基础，它支撑着几乎所有的信号和图像处理过程，包括信号和图像的获取、存储、处理、传输等。
采样定理，又称香农采样定理，奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论.E.T.Whittaker (1915年发表的统计理论),克劳德·香农与Harry Nyquist都对它作出了重要贡献。
另外,V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要贡献。
采样是将一个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成一个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。
采样定理指出，如果信号是带限的，并且采样频率高于信号带宽的一倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。
带限信号变换的快慢受到它的最高频率分量的限制，也就是说它的离散时刻采样表现信号细节的能力是有限的。
采样定理是指，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率的二分之一），那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。
第四章信号检测与估计理论(2)概要
2. 随机矢量情况
如果被估计矢量 是M维随机矢量，下面分析其性质。 a. 无偏性 对于随机矢量，其估计量为 满足下式，则为无偏估计量
(4.5.17)
则称 为的无偏估计量。
估计量的误差矢量为
1 1 ~ θ θ θ 2 2 M M
矩阵J通常称为费希尔信息矩阵，它表示 从观测数据中获得的信息。 对所有的x和，当且仅当下式成立时， (4.5.14)式取等号成立，
(4.5.16)
(4.5.14)
如果对于M维非随机矢量的任意无偏估计矢量 ˆ ,(4.5.14)式中的等号均成立， 中的每个参量
i
则这种估计称为联合有效估计。 ˆ的均方误差的下界，即克拉美－罗界。 是
5.7.7 (4.7.7)
联立解这两个方程,求得a1和B1
将a1和B1代入(4.7.7)式,得
4.7.3 线性最小均方误差估计量的性质
性质1 性质2
θ lmse 是 x 的线性函数(又是最佳估计)。 θ lmse 是无偏估计量，即
E θ lmse μθ E θ
写成矩阵形式的观测方程为 x Hθ n
假定n是均值矢量为0，协方差矩阵为Cn的 高斯随机矢量，其概率密度函数为
(4.6.3)
协方差矩阵为Cn E (n j nk ), 它是N N维 的对称矩阵，其元素为 cn j nk E (n j nk )
4.6.2 高斯噪声中非随机矢量的最大似然估计
若被估计矢量 θ 为非随机矢量,则其最大似然估计量
θ ml , 是使似然函数 p x | θ 为最大的 θ 作为估计量。因
第二章音频信号及其处理
第二章
4．采样精度、采样位数、声道数
音频信号及其处理
采样数据位数（Sampling Data）也称量化精度，是指每个采样点 在A/D转换后所表示的数据范围。常用的采样数据位数有：8bit， 14bit，16bit。位数越少，声音的质量越低，需要的存储空间越少。 采样精度的另一种表示方法是信号噪声比，简称为信噪比 (signal-to-noise ratio,SNR)，并用下式计算： SNR＝ 10 log [(Vsignal)2 / (Vnoise)2]＝20 log (Vsignal / Vnoise) 其中，Vsignal表示信号电压，Vnoise表示噪声电压；SNR的单位为分贝 (dB)。 例1：假设Vnoise＝1，采样精度为1位表示Vsignal＝21，它的信噪比 SNR＝6分贝。 例2：假设Vnoise＝1，采样精度为16位表示Vsignal＝216，它的信噪 比SNR＝96分贝。
第二章
2．FM合成
音频信号及其处理
第二章
3．乐音样本合成
音频信号及其处理
第二章
音频信号及其处理
FM合成法：各种不同乐音的产生是通过组合各种波形和各种 波形参数并采用各种不同的方法实现的。用什么样的波形作为 数字载波波形、用什么样的波形作为调制波形、用什么样的波 形参数去组合才能产生所希望的乐音，这就是FM合成器的算法。 使用FM合成法来产生各种逼真的乐音是相当困难的，有些乐 音几乎不能产生，因此很自然地就转向乐音样本合成法。这种 方法就是把真实乐器发出的声音以数字的形式记录下来，播放 时改变播放速度，从而改变音调周期，生成各种音阶的音符。 乐音样本合成器所需要的输入控制参数比较少，可控的数字 音效也不多，大多数采用这种合成方法的声音设备都可以控制 声音包络的ADSR参数，产生的声音质量比FM合成方法产生的声 音质量要高。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
主讲人：王坚
引 言
随着数字信号处理理论和计算机的不断发展，现代工业和科学技术 研究全都需要借助数字处理方法，而进行数字处理方法的先决条件是将 所有的研究对象进行数字化，也就是所谓的数据采集与处理。 数据采集技术是以前段的模拟信号处理、数字化、数字信号处理和 计算机等高科技为技术形成的一门综合技术。它现在被广泛应用于图像 处理、振动测试、语音信号分析和瞬态信号分析等多个领域。所以它也 成为研究领域中必不可少的一门技术。
fs＞2fmax
或者
Tmax＞2Ts
需要注意的是，在对信号进行采样时，满足了采样定理，只能保 证不发生频率混叠，只能保证对信号的频谱作逆傅立叶变换时， 可以完全变换为原时域采样信号 xs(t) ，而不能保证此时的采样 信号能真实地反映原信号 x(t)。工程实际中采样频率通常大于信 号中最高频率成分的3到5倍。
0-5V 0-10V, ±5V, 020V, ±10V 0-10V, ±5V
12Байду номын сангаас位
• • • • • • • • •
信号电压的输入范围是0-5V： ADC0809、AD574A、AD 679均可 信号频率为20KHz，周期为50s： 根据采样定理AD574A、AD 679均可 最小分辨电压 ADC0809：5/28=19.5mV AD574A：10/212=2.44mV AD 679：10/214=0.61mV 应该选AD 679
6
调理通道
1.放大电路
微弱信号都要进行放大以提高分辨率和降低噪声，也就是使调理后信号的最大电 压值和ADC1的最大输入值相等，这样可以提高精度。同时，高分辨率可以降低高放 大倍数要求并可以提高较宽的动态范围。仪器信号调理的前端系统有几种放大模式， 靠近传感器的微弱信号经过放大增益，最后只把大信号送给计算机，以使噪声影响减 到最小。 时间域 直流放大器 交流放大器 电荷放大器
电 信 号
AD 转 换 器
数 字 信 号
单 片 机
电 平 转 换 电 路
计 算 机
数据采集系统的构成
• 传感器：将非电量转换成电信号输出。 • 调理通道：完成模拟信号的衰减、放大、隔离、滤波 、传感器激励和线性化等功能。 • 采样保持器：保证A/D转换过程中信号的稳定。 • A/D转换器：将模拟量转换成数子量。 • 单片机：进行数据采集。 • 电平转换电路：将TTL电平1转换成RS232C 2电平。 • 计算机：接收数据并进行处理。
4.激励
信号调理也能够为某些传感器提供工作电流。RTDS(温度／电阻)需要电流 将电阻变化反映出来，而应变片需要一个完备的桥式电路及电源。很多设备都 提供电流源以便使用这些传感器。
5.线性化
多传感器对被测量的量都有非线性响应，因而需要对输出信号进行线性化 。
备注: 1:数据采集
采样保持器
A/D转换器完成一次转换需要一定的时间，而在转换期间希望A/D转换器输 入端的模拟信号电压保持不变，才能保证正确的转换。当输入信号的频率较高时 ，就会产生较大的误差，为了防止这种误差的产生，必须在A/D转换器开始转换 之前将信号的电平保持，转换之后又能跟踪输入信号的变化，保证较高的转换精 度。为此，需要利用采样保持器来实现。
信 号
模拟信号
模拟信号是指信息参数在给定范围内表现为连续的信号。 或在一段连续的 时间间隔内，其代表信息的特征量可以在任意瞬间呈现为任意数值的信号。模 拟信号分布于自然界的各个角落，如每天温度的变化。电学上的模拟信号主要 是指幅度和相位都连续的电信号，此信号可以被模拟电路进行各种运算，如放 大，相加，相乘等。
备注: 1:晶体管-晶体管逻辑电平；2：一种串行物理接口标准
传感器
传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息， 按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、 处理、存储、显示、记录和控制等要求。它是实现自动检测和自动控制的首要 环节。
传感器的主要功能是接受物理信号然后转变为电信号。
14 位
单片机
单片机（Single chip microcomputer）微型计算机简称单 片机，是典型的嵌入式微控制器（ Microcontroller Unit），单片机芯片 常用英文字母的缩写MCU表示单片 机，单片机又称单片微控制器，它不 是完成某一个逻辑功能的芯片，而是 把一个计算机系统集成到一个芯片上 。单片机由运算器、控制器、存储器 、输入输出设备构成，相当于一个微 型的计算机（最小系统），和计算机 相比，单片机缺少了外围设备等。概 括的讲：一块芯片就成了一台计算机 。它的体积小、质量轻、价格便宜、 为学习、应用和开发提供了便利条件 。同时，学习使用单片机是了解计算 机原理与结构的最佳选择。它最早是 被用在工业控制领域。
单片机
单片机
1.模数转换器与单片机的接口
单片机
2.模数转换器与单片机的接口的编程
查询方式：
单片机
2.模数转换器与单片机的接口的编程
RF Av 1 R1
R1一般取几十千欧。耦合电容C1、C3可根据交流放大器的下限频率fL来 确定。
C1 C3 (3 ~ 10) /(2RL f L )
调理通道
2.滤波电路
滤波可以消除噪声和不必要的干扰，噪声滤波器通常用于输入的信号是直流信号 。许多仪器信号调理模块都有合适的低通滤波器。交流信号通常需要抗失真的低通滤 波器，因为这样的滤波器有一个陡峭的截止频率，因而几乎能够完全消除高频干扰信 号。
采样保持器
2.采样定理
2.1 采样信号的频谱 采样过程是将采样 脉冲序列p(t)与信号x(t) 相乘来．
采样脉冲序列p(t)与信号x(t)图谱
采样保持器
2.采样定理
2.2 频混现象
频域解释
时域解释
采样保持器
2.采样定理
2.3 采样定理 为保证采样后信号能真实地保留原始模拟信号信息，信号采样频率 必须至少为原信号中最高频率成分的2倍。这是采样的基本法则，称为采样 定理。
两者区别
①模拟信号是用模拟量的电压或电流来表示的信号，时间上是连续的，幅度变 化也是连续的。 ②数字信号是通过0和1的数字串所构成的数字流来传输的，幅度变化是跳变的 。
数据采集系统的构成
一个典型的数据采集系统的处理步骤如下：
对 象
物 理 信 号
传 感 器
调 电 理 信 通 号 道
采 电 样 信 保 号 持 器
1.采样保持
采样保持是利用切断电容器的输入 后，电容器能保持其原有电压值的原理 实现的(图3—33)。 采样保持动作由两种模式构成；一 种是采样模式，即采样保持的输出跟踪 输入值；另一种是保持模式，即保持输 出值。
采样保持器
1.采样保持
在采样模式中，从保持模式移到采样模式的瞬间，输入值和输出值不一样， 需经过一段时间，两值才能达到一致，这就是滞后现象，如图3—34所示，图中Ts 表示开关滞后，TA表示稳定时间。进入跟踪状态后，一转换到保持模式、这时的输 入值便被保持，这种场合伴有各种误差。
采样保持器
3.采样方式
实时采样
数字化采样方式
顺序采样
等效采样
随机采样
A/D转换器
什么是A/D转换？
• A/D转换是外部世界模拟信号和计算机之间联系的接口。它将连续 变化的模拟信号转换为数字信号，以便计算机和数字系统进行处理 、存储、控制和显示。
A/D转换的实现方式？
• A/D转换器件的种类非常多，其实现方式主要有逐次逼近式，双积 分式，计数式、并行式等。比较常用的有双积分和逐次逼近式两种 。
A/D转换器
2. A/D转换器的主要参数
例1：S3C2410中的A/D转换器 • • 8路10位，并支持触摸屏功能。 精度位1.5位，量程为0~3.3V，最 大转换速率为500K。
例1
例2： 8位模数(A/D) 转换器 ADC0809
例2
A/D转换器
3.模数(A/D) 转换器选用举例
• 采集一个频率为20KHz的信号，要求要分辨到2mV电压，信号电压的输入范 围是0-5V，试根据下表确定A/D转换器的型号 芯片 型号 AD C08 09 AD5 74A AD 679 分 辨 率 8 位 转 换 时 间 100 s 25 s 10 s 模拟输入范 围
A/D转换器
1. A/D转换器类型
1.1逐次逼近式A/D转换器 • 包括比较器、控制电路、逐次逼近寄 存器、D/A转换器构成。其基本原理是 逐次逼近寄存器各位首先清”0”，然 后设置最高位为”1”形成第一个试探 值。该试探值通过D/A转换器后与待测 量电压进行比较。如果待测量电压高 于试探电压，则保持最高位不变；反 之，则将最高位设置为”0”。然后将 逼近寄存器的次高位设置为”1”，继 续上述试探过程。通过从高位到低位 地不断试探逼近寄存器各位值，最后 得到转换结果。
Vi Vo + 比较器 控制电路 转换结束 转换启动信号
8位D/A 转换器
逐次逼近 寄存器
•
逐次逼近式A/D转换器的特点是转换速 度比较快，分辨率也较高，但是抗干 扰能力比较差。
缓冲寄存器 结果输出
逐次逼近A/D转换原理图
A/D转换器
1. A/D转换器类型
1.2双积分式A/D转换器
•
转换过程包括两步：1）对输入电压进行固定时间的积分，获得一个输出电压V0 ；2）对V0通过参考电压进行反积分，使其降低为0V，并统计反积分时间。
3) RC带通滤波器
可以看作为低通滤波器和高通滤波器的串联
调理通道
3.隔离（屏蔽 ） 隔离也是信号调理中的一种。从安全的角度把传感器信号同计算机隔离开
，因为被监测系统可能产生瞬时高电压。另一个原因是隔离可使从数据采集板 出来的数据不受地电位和输入模式的响。当输入DAQ1板的信号与得到的信号不 共地时，可能产生较大误差甚至损坏系统，而用隔离办法就能保证信号的准确 。