数字信号处理
数字信号处理
3《Digital Signal Processing》A.V.Oppenheim 4…….
4
第一章 数字信号处理概述
1.1 数字信号处理技术 1.2 数字信号与连续时间信号的关系 1.3 数字信号处理的分析方法 1.4 A/D、D/A原理 1.5 模拟信号的数字滤波
12
1.4 A/D、D/A原理
1.4.1 A/D原理与抽样定理
模拟信号的抽样 抽样信号的频谱 无失真抽样条件 前置预滤波器的作用 A/D变换的指标
.4.2 D/A原理和重构定理
重构定理 一种D/A变换器原理
13
1.4.1 A/D原理与抽样定理
A/D 将模拟信号转变为数字信号
s
Ya (
j)
FT
ya (t) X a ( j)G(
ya (t) xa (t)
j)
Xa(
j) (*)
X a ( j)
19
讨论
1、（*）式成立的条件：
s 2m
s
1
T
k
Xa(
j
jks )
Xˆ a ( j) s
当m s / 2
Xˆ a ( j)
18
m s / 2
时信号的提取
xˆa (t)
G( j)
Xˆ a ( j)
ya (t)
G(
j)
T , 0,
1 2
s
1 2
s
数字信号处理
第一部分：数字滤波器的设计
6
第5章 IIR滤波器的设计 一、滤波器的基本概念
1.什么是滤波器、数字滤波器？ 滤波器，是指能够使输入信号中某些频率分量充分地衰 减，同时保留那些需要的频率分量的一类系统。 数字滤波器——把输入序列通过一定的运算变换成所要 求的输出序列，实质上就是一个离散时间系统。 2.分类 （1）经典滤波器和现代滤波器 （2）IIR和FIR滤波器 （3）低通、高通、带通、带阻滤波器
数字信号处理 Digital Signal Processing
1
绪论：
xa (t) 预滤 A/DC 数字信号处理 D/AC 平滑滤波 ya (t)
图0-2 模拟信号的数字ห้องสมุดไป่ตู้号处理系统框图
前置滤波器：滤除模拟信号的杂散分量，避免采样信号的混叠失真
A/DC： 模数转换（采样、保持、量化、编码） 数字信号处理：核心，对x(n)进行变换，得到想要的y(n)信号； 处理的实质是运算 D/AC：数模转换
4型
Hk=HN-k
频率采样法设计比较简单，所得的系统频率响应在每个 频率采样点上严格与理想特性一致，各采样点之间的频响则 是由各采样点的内插函数延伸叠加而成。
26
3.改善频率响应的措施 为了提高逼近质量，在理想特性不连续点处人为加入过 渡采样点（1～3个），虽然加宽了过渡带，但缓和了边缘上 两采样点之间的突变，将有效的减少起伏振荡，提高阻带衰 减。 H ( ) , H
六、其他要求
如何根据Ha(s)、H(z)判断其为何种类型的滤波器？
17
第6章 FIR数字滤波器的设计 一、基本概念
1.FIR DF具有线性相位的条件
H (e j ) h( n)e jn | H (e j ) | e j ( ) H ( )e j ( )
数字信号处理综述
数字信号处理综述数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行采样、量化和运算等处理的技术领域。
它在现代通信、图像、音频、视频等领域中起着重要的作用。
本文将对数字信号处理的基本原理、应用领域和未来发展进行综述。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理基于离散时间信号，通过数学运算对信号进行处理。
其基本原理包括采样、量化和离散化等步骤。
1. 采样：将连续时间信号转换为离散时间信号，通过对连续时间信号进行等间隔采样，得到一系列的采样值。
2. 量化：将连续幅度信号转换为离散幅度信号。
量化是对连续幅度信号进行近似处理，将其离散化为一系列的离散值。
3. 离散化：将连续时间信号的采样值和离散幅度信号的量化值进行结合，形成离散时间、离散幅度的数字信号。
通过采样、量化和离散化等步骤，数字信号处理能够对原始信号进行数字化表示和处理。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理广泛应用于各个领域，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 通信领域：数字信号处理在通信中起着重要作用。
它能够提高信号的抗干扰性能、降低信号传输误码率，并且能够实现信号压缩和编解码等功能。
2. 音频与视频处理：数字信号处理在音频与视频处理中具有重要应用。
它可以实现音频的降噪、音频编码和解码、语音识别等功能。
在视频处理中，数字信号处理可以实现视频压缩、图像增强和视频流分析等功能。
3. 生物医学工程：数字信号处理在生物医学工程中的应用越来越广泛。
它可以实现医学图像的增强和分析、生物信号的滤波和特征提取等功能，为医学诊断和治疗提供支持。
4. 雷达与成像技术：数字信号处理在雷达与成像技术中有重要的应用。
通过数字信号处理，可以实现雷达信号的滤波和目标检测、图像的恢复和重建等功能。
5. 控制系统：数字信号处理在控制系统中起着重要作用。
它可以实现控制信号的滤波、系统的辨识和控制算法的优化等功能。
三、数字信号处理的未来发展随着科技的进步和应用需求的不断增加，数字信号处理在未来有着广阔的发展空间。
数字信号处理
数字信号处理前后需要一些辅助电路，它们和数字信号处理器构成一个系统。图1是典型的数字信号处理系统， 它由7个单元组成。
图1数字信号处理系统 初始信号代表某种事物的运动变换，它经信号转换单元可变为电信号。例如声波， 它经过麦克风后就变为电信号。又如压力，它经压力传感器后变为电信号。电信号可视为许多频率的正弦波的组 合。
为了勘探地下深处所储藏的石油和天然气以及其他矿藏，通常采用地震勘探方法来探测地层结构和岩性。这 种方法的基本原理是在一选定的地点施加人为的激震，如用爆炸方法产生一振动波向地下传播,遇到地层分界面即 产生反射波,在距离振源一定远的地方放置一列感受器，接收到达地面的反射波。从反射波的延迟时间和强度来判 断地层的深度和结构。感受器所接收到的地震记录是比较复杂的，需要处理才能进行地质解释。处理的方法很多， 有反褶积法，同态滤波法等，这是一个尚在努力研究的问题。
处理器
DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器，其主要应用是实时 快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点：
（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法； （2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据； （3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问； （4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持； （5）快速的中断处理和硬件I/O支持； （6）具有在单周期内操作的多个硬件产生器； （7）可以并行执行多个操作； （8）支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。 当然，与通用微处理器相比，DSP芯片的其他通用功能相对较弱些
什么是数字信号如何处理数字信号
什么是数字信号如何处理数字信号数字信号是一种在计算机科学和通信领域中广泛使用的信号类型。
它是通过离散的数字值来表示信息或数据的信号。
与模拟信号相比，数字信号具有许多优势，如抗干扰能力强、传输距离远、易于处理和复制等。
数字信号的处理是指对数字信号进行各种操作和算法，以获取所需的信息或实现特定的功能。
以下是数字信号处理的几个关键步骤：1. 采样（Sampling）：数字信号处理的第一步是对模拟信号进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样过程中需要确定采样频率，以充分保留原始信号的频率信息。
2. 量化（Quantization）：量化是将连续的采样值映射到有限数量的离散级别的过程。
通过量化，将连续的采样值转换为离散的数字值，以表示信号在某个时刻的幅值。
3. 编码（Encoding）：编码是将量化后的数字信号转换为二进制形式，以便于存储和传输。
常用的编码方式包括脉冲编码调制（PCM）和压缩编码等。
4. 解码（Decoding）：解码是将接收到的二进制信号转换回原始的数字信号。
解码过程与编码过程相反，将二进制信号转换为量化的数字值。
5. 滤波（Filtering）：滤波是指通过滤波器对数字信号进行滤波，以去除噪声或不需要的频率成分。
滤波可以通过低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等方式进行。
6. 压缩（Compression）：压缩是指对数字信号进行压缩编码，以减少存储或传输所需的数据量。
压缩可以通过无损压缩和有损压缩两种方式实现。
7. 解压缩（Decompression）：解压缩是将压缩后的数字信号恢复为原始的数字信号。
解压缩过程与压缩过程相反，通过解码和滤波等操作还原信号的原始形态。
数字信号处理在各个领域都有广泛的应用，例如音频处理、图像处理、语音识别、通信系统等。
它不仅可以改善信号的质量和可靠性，还可以提供更多的功能和性能。
总结起来，数字信号是通过离散的数字值来表示信息或数据的信号，处理数字信号涉及采样、量化、编码、解码、滤波、压缩和解压缩等步骤。
数字信号处理
数字信号处理随着科技和通信技术的发展，我们的生活被数字信号处理所影响和改变。
数字信号处理是一项重要的技术，它可以将模拟信号转换为数字信号，并通过数字信号处理器（DSP）对信号进行处理。
这项技术已经被广泛应用于音频和视频处理、通信和医疗设备等领域。
数字信号处理的基础数字信号处理的基础是数字信号，数字信号是离散的，而不是连续的。
在数字信号处理中，将模拟信号采样后，将其转换为数字形式。
这样可以在数字编码过程中减少信号的噪声和失真。
数字信号处理的主要技术数字信号处理的主要技术包括数字滤波、数字变换和数字信号分析。
数字滤波是一种技术，它可以去除信号中的噪声和杂波，使信号更加清晰。
数字变换是将信号从一个域（例如时间域）转换到另一个域（例如频率域）的过程。
数字信号分析则是对信号进行解析、分类和诊断。
数字信号处理在音频领域的应用数字信号处理在音频领域的应用非常广泛。
现代音乐制作和音频工程中的大部分过程都使用数字信号处理技术。
数字信号处理可以去除音频信号中的噪声和失真，使音乐更加清晰、透明。
同时，数字信号处理也可以对声音进行特殊效果处理，比如重低音、回声和变声等。
数字信号处理在通信领域的应用数字信号处理也被广泛应用于通信领域。
数字信号处理技术可以帮助提高通信质量，减少信号传输中的失真和噪声。
数字信号处理还可以用于编码和解码数字信号，使数字信号更加可靠和稳定。
数字信号处理在医疗领域的应用数字信号处理技术在医疗领域的应用也越来越广泛。
数字信号处理可以用于医学成像和生理信号分析。
数字信号处理技术可以帮助医生在诊断和治疗过程中更加准确地分析数据。
结论数字信号处理是一项非常重要的技术。
它已经被广泛应用于音频和视频处理、通信和医疗设备等领域。
随着科技的不断发展，数字信号处理的应用范围将会更加广泛。
数字信号处理
数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing）数字信号处理是指将连续时间的信号转换为离散时间信号，并对这些离散时间信号进行处理和分析的过程。
随着计算机技术的飞速发展，数字信号处理在各个领域得到了广泛应用，如通信、医学影像、声音处理等。
本文将介绍数字信号处理的基本概念和原理，以及其在不同领域的应用。
一、数字信号处理的基本概念数字信号处理是建立在模拟信号处理基础之上的一种新型信号处理技术。
在数字信号处理中，信号是用数字形式来表示和处理的，因此需要进行模数转换和数模转换。
数字信号处理的基本原理包括采样、量化和编码这三个步骤。
1. 采样：采样是将连续时间信号在时间上进行离散化的过程，通过一定的时间间隔对信号进行取样。
采样的频率称为采样频率，一般以赫兹（Hz）为单位表示。
采样频率越高，采样率越高，可以更准确地表示原始信号。
2. 量化：量化是指将连续的幅度值转换为离散的数字值的过程。
在量化过程中，需要确定一个量化间隔，将信号分成若干个离散的级别。
量化的级别越多，表示信号的精度越高。
3. 编码：编码是将量化后的数字信号转换为二进制形式的过程。
在数字信号处理中，常用的编码方式有PCM（脉冲编码调制）和DPCM （差分脉冲编码调制）等。
二、数字信号处理的应用1. 通信领域：数字信号处理在通信领域中具有重要的应用价值。
在数字通信系统中，信号需要经过调制、解调、滤波等处理，数字信号处理技术可以提高信号传输的质量和稳定性。
2. 医学影像：医学影像是数字信号处理的典型应用之一。
医学影像技术如CT、MRI等需要对采集到的信号进行处理和重建，以获取患者的影像信息，帮助医生进行诊断和治疗。
3. 声音处理：数字信号处理在音频处理和语音识别领域也有广泛的应用。
通过数字滤波、噪声消除、语音识别等技术，可以对声音信号进行有效处理和分析。
总结：数字信号处理作为一种新兴的信号处理技术，已经深入到各个领域中，并取得了显著的进展。
数字信号处理技术简介
数字信号处理技术简介引言：- 数字信号处理技术是以数字计算机为基础的一种信号处理方法，用于对连续时间的模拟信号进行数字化处理。
- 数字信号处理在音频、视频、图像、通信等领域有广泛的应用，提高了信号处理的精度和效率。
一、什么是数字信号处理技术- 数字信号处理技术通过对模拟信号进行采样、量化和编码，将其转化为数字信号。
- 数字信号可以存储、传输和处理，具有较好的稳定性和灵活性。
二、数字信号处理的基本步骤1. 信号采样：- 采样是指以一定的时间间隔对模拟信号进行取样。
- 采样率决定了采样频率，一般要满足奈奎斯特采样定理。
2. 信号量化：- 量化是指将连续的模拟信号变为离散的数字信号。
- 通过将信号的幅度分成若干个离散的级别，将每个采样点映射到最近的一个量化级别上。
3. 信号编码：- 编码是指将量化后的信号转化为二进制，以便数字系统进行处理。
- 常用的编码方式有脉冲编码调制（PCM）、ΔΣ调制等。
4. 数字信号处理算法：- 数字信号处理算法是对数字信号进行处理和分析的数学方法和步骤。
- 常用的算法包括傅里叶变换、滤波、时域分析、频域分析等。
5. 数字信号重构：- 数字信号重构是将处理后的数字信号转化为模拟信号，以供输出和显示。
- 重构过程中需要进行数模转换和滤波处理。
三、数字信号处理技术的应用领域1. 通信领域：- 数字信号处理技术在调制解调、信道编码、信号恢复、自适应滤波等方面有广泛应用。
- 提高了通信系统的抗干扰能力和通信质量。
2. 音频与视频处理：- 数字信号处理技术在音频压缩、回声消除、音频增强、视频编解码等方面发挥重要作用。
- 提高了音频视频设备的音质和图像质量。
3. 图像处理与识别：- 数字信号处理技术在图像压缩、图像特征提取、目标检测与识别中有广泛应用。
- 提高了图像处理的速度和准确度。
4. 生物医学信号处理：- 数字信号处理技术在心电信号分析、脑电信号处理、医学影像处理等方面具有重要意义。
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Matlab上机实验
报告
；
学院：理学院
专业：10 电信
姓名：贺茂海
学号：2010142110
完成日期：2012.10.20
matlab上机实验
实验内容：1）阅读例子程序，观察输出波形，理解每条语句的含义。
（2）已知有限长序列x(n)=[7,6,5,4,3,2],求DFT和IDFT，要求：画出序列傅立叶变换对应的幅度谱和相位谱；画出原信号与傅立叶逆变换IDFT[X(k)]的图形进行比较。
（3）已知周期序列的主值x(n)=[7,6,5,4,3,2],求x(n)周期重复次数为3次时的DFS和IDFS。
要求：画出原信号序列的主值和周期序列的图形；画出离散傅立叶变换对应的幅度谱和相位谱。
（4）求x(n)=[7,6,5,4,3,2], 0=<n<=5的DTFT，将（-2*pi，2*pi）区间分成500份。
要求：画出原信号；画出离散傅立叶变换对应的幅度谱和相位谱；求有限长序列x(n)=[7,6,5,4,3,2]在N=100时的DFT，并与DTFT进行对比。
实验过程;
1.略。
2.已知有限长序列x(n)=[7,6,5,4,3,2],求DFT和IDFT，要求：画出序列傅立叶变换对应
的幅度谱和相位谱；画出原信号与傅立叶逆变换IDFT[X(k)]的图形进行比较
程序
xn=[7,6,5,4,3,2];
N=length(xn);
n=0:N-1;k=0:N-1;
Xk=xn*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);
x=(Xk*exp(j*2*pi/N).^(n'*k))/N;
subplot(2,2,1),stem(n,xn,'b');
title('x(n)');
axis([-1,N,1.1*min(xn),1.1*max(xn)]);
subplot(2,2,2),stem(n,abs(x),'b');
title('IDFT|X(k)|');
axis([-1,N,1.1*min(x),1.1*max(x)]);
subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk),'b');
title('|X(k)|');
axis([-1,N,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))]);
subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk),'b');
title('arg|X(k)|');
axis([-1,N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))]);
实验结果：如下图
3.已知周期序列的主值x(n)=[7,6,5,4,3,2],求x(n)周期重复次数为3次时的DFS和IDFS。
要求：画出原信号序列的主值和周期序列的图形；画出离散傅立叶变换对应的幅度谱和相位谱。
程序
clear all;
clc;
xn=[7,6,5,4,3,2];
N=length(xn);
n=0:3*N-1;k=0:3*N-1;
figure(1)
xn1=xn(mod(n,N)+1);
Xk=xn1*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);
subplot(2,2,1),stem(xn,'k');
title('Ô-Ö÷ÖµÐźÅx(n)');
subplot(2,2,2),stem(n,xn1,'k');
title('ÖÜÆÚÐòÁÐÐźÅ');
axis([-1,3*N,1.1*min(xn1),1.1*max(xn1)]);
subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk),'k');
title('·ù¶ÈÆ×|X(k)|');
axis([-1,3*N,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))]);
subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk),'k');
title('ÏàλÆ×arg|X(k)|');
axis([-1,3*N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))]);
figure(2)
x=(Xk*exp(j*2*pi/N).^(n'*k))/N;
subplot(3,1,1),stem(n,abs(x),'b');
title('IDFS|X(k)|');
axis([-1,N,1.1*min(x),1.1*max(x)]);
subplot(3,1,2),stem(k,abs(Xk),'b');
title('·ù¶ÈÆ×|X(k)|');
axis([-1,N,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))]);
subplot(3,1,3),stem(k,angle(Xk),'b');
title('ÏàλÆ×arg|X(k)|');
axis([-1,N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))]); 实验结果如下图：
4.求x(n)=[7,6,5,4,3,2], 0=<n<=5的DTFT，将（-2*pi，2*pi）区间分成500份。
要求：画出原信号；画出离散傅立叶变换对应的幅度谱和相位谱；求有限长序列x(n)=[7,6,5,4,3,2]在
N=100时的DFT，并与DTFT进行对比。
程序
clear all;clc;
xn=[7,6,5,4,3,2];
N=length(xn);
n=0:N-1;
figure(1)
w=linspace(-2*pi,2*pi,500);
X=xn*exp(-j*n'*w);
subplot(3,1,1),stem(n,xn,'k');
axis([-1,N,1.1*min(xn),1.1*max(xn)]);
ylabel('Ô-ʼÐòÁÐx(n)');
subplot(3,1,2),plot(w,abs(X),'k');
axis([-2*pi,2*pi,1.1*min(abs(X)),1.1*max(abs(X))]);
ylabel('·ù¶ÈÆ×');
subplot(3,1,3),plot(w,angle(X),'k');
axis([-2*pi,2*pi,1.1*min(angle(X)),1.1*max(angle(X))]);
ylabel('ÏàλÆ×');
figure(2)
Xk1=DFT(n,xn,100);
subplot(2,1,1),plot(w,abs(X),'b');
axis([-2*pi,2*pi,1.1*min(abs(X)),1.1*max(abs(X))]);
ylabel('DTFTÆ×Ïß');
subplot(2,1,2),plot(1:100,abs(Xk1),'b');
axis([0,100,1.1*min(abs(Xk1)),1.1*max(abs(Xk1))]);
ylabel('DFTÆ×Ïß');
实验结果：如下图所示。