副本-数字信号处理实验讲义_2013(1)

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数字信号处理讲义

数字信号处理讲义

在数值上它等于信号的采样值,即
x(n)=xa(nT),
自动化系
-∞<n<∞ (1.2.2)
信号随n的变化规律表示
自动化系
1.2.1 常用的典型序列
1. 单位采样序列δ(n)
1, n 0 ( n) (1.2.3) 0, n 0 单位采样序列也可以称为单位脉冲序列,特点是 仅在n=0时取值为1,其它均为零。它类似于模拟信号 和系统中的单位冲激函数δ(t),但不同的是δ(t)在t=0时, 取值无穷大,t≠0时取值为零,对时间t的积分为1。单 位采样序列和单位冲激信号如图1.2.1所示。
fs
(1.2.11)
自动化系
6. 复指数序列
x(n) e ( j0 ) n
式中ω0为数字域频率,设σ=0,用极坐标和实部虚 部表示如下式:
x ( n ) e j 0 n
x(n)=cos(ω0n)+jsin(ω0n)
由于n取整数,下面等式成立: e j(ω0+2πM)n= e jω0n, M=0,±1,±2…
自动化系
1.3.2 时不变系统
如果系统对输入信号的运算关系T[·]在整个运 算过程中不随时间变化,或者说系统对于输入信号的 响应与信号加于系统的时间无关,则这种系统称为时 不变系统,用公式表示如下: y(n) = T[x(n)] y(n-n0) = T[x(n-n0)] (1.3.5)
自动化系
例1.3.2
值要保证N是最小的正整数,满足这些条件,正弦序列 才是以N为周期的周期序列。具体正弦序列有以下三种
情况:
(1) 当2π/ω0为整数时,k=1,正弦序列是以2π/ ω0 为周期的周期序列。例如sin(π/8)n, ω0 =π/8,2π/ ω0 =16,该正弦序列周期为16。

《数字信号处理》实验讲义(信息计算)

《数字信号处理》实验讲义(信息计算)

《数字信号处理》实验指导书实验一 常见离散信号的产生一、实验目的1. 加深对离散信号的理解。

2. 掌握典型离散信号的Matlab 产生和显示。

二、实验原理及方法在MATLAB 中,序列是用矩阵向量表示,但它没有包含采样信息,即序列位置信息,为此,要表示一个序列需要建立两个向量;一是时间序列n,或称位置序列,另一个为取值序列x ,表示如下: n=[…,-3,-2,-1,0,1,2,3,…]x=[…,6,3,5,2,1,7,9,…]一般程序都从0 位置起始,则x= [x(0), x(1), x(2),…]对于多维信号需要建立矩阵来表示,矩阵的每个列向量代表一维信号。

数字信号处理中常用的信号有指数信号、正弦信号、余弦信号、方波信号、锯齿波信号等,在MATLAB 语言中分别由exp, sin, cos, square, sawtooth 等函数来实现。

三、实验内容1. 用MATLAB 编制程序,分别产生长度为N(由输入确定)的序列:①单位冲击响应序列:()n δ可用MATLAB 中zeros 函数来实现; ②单位阶跃序列:u(n)可用MATLAB 中ones 函数来实现; ③正弦序列:()sin()x n n ω=; ④指数序列:(),nx n a n =-∞<<+∞⑤复指数序列:用exp 函数实现()0()a jb n x n K e += ,并给出该复指数序列的实部、虚部、幅值和相位的图形。

(其中00.2,0.5,4,40a b K N =-===.)参考流程图:四、实验报告要求1. 写出实验程序,绘出单位阶跃序列、单位阶跃序列、正弦序列、指数序列的图形以及绘 出复指数序列的实部、虚部、幅值和相位的图形。

2. 序列信号的实现方法。

3. 在计算机上实现正弦序列0()sin(2)x n A fn πϕ=+。

实验二 离散信号的运算一、实验目的1. 掌握离散信号的时域特性。

2. 用MATLAB 实现离散信号的各种运算。

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告引言数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是一门研究数字信号的获取、分析、处理和控制的学科。

在现代科技发展中,数字信号处理在通信、图像处理、音频处理等领域起着重要的作用。

本次实验旨在通过实际操作,深入了解数字信号处理的基本原理和实践技巧。

实验一:离散时间信号的生成与显示在实验开始之前,我们首先需要了解信号的生成与显示方法。

通过数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)可以轻松生成和显示各种类型的离散时间信号。

实验设置如下:1. 设置采样频率为8kHz。

2. 生成一个正弦信号:频率为1kHz,振幅为1。

3. 生成一个方波信号:频率为1kHz,振幅为1。

4. 将生成的信号通过DAC(Digital-to-Analog Converter)输出到示波器上进行显示。

实验结果如下图所示:(插入示波器显示的正弦信号和方波信号的图片)实验分析:通过示波器的显示结果可以看出,正弦信号在时域上呈现周期性的波形,而方波信号则具有稳定的上下跳变。

这体现了正弦信号和方波信号在时域上的不同特征。

实验二:信号的采样和重构在数字信号处理中,信号的采样是将连续时间信号转化为离散时间信号的过程,信号的重构则是将离散时间信号还原为连续时间信号的过程。

在实际应用中,信号的采样和重构对信号处理的准确性至关重要。

实验设置如下:1. 生成一个正弦信号:频率为1kHz,振幅为1。

2. 设置采样频率为8kHz。

3. 对正弦信号进行采样,得到离散时间信号。

4. 对离散时间信号进行重构,得到连续时间信号。

5. 将重构的信号通过DAC输出到示波器上进行显示。

实验结果如下图所示:(插入示波器显示的连续时间信号和重构信号的图片)实验分析:通过示波器的显示结果可以看出,重构的信号与原信号非常接近,并且能够还原出原信号的形状和特征。

这说明信号的采样和重构方法对于信号处理的准确性有着重要影响。

数字信号处理讲义线性时不变系统的变换分析

数字信号处理讲义线性时不变系统的变换分析

数字信号处理讲义线性时不变系统的变换分析1. 数字信号处理概述数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一种利用计算机对数字信号进行采集、处理和传输的技术。

它在许多领域都有广泛的应用,如通信、音频处理、图像处理、雷达、声纳等。

数字信号处理的核心任务是对离散时间信号进行采样、量化、编码和解码等操作,以实现信号的高效处理和传输。

采样:从连续时间信号中抽取一系列有限长度的样本点。

采样频率是指单位时间内抽取的样本点数,通常用赫兹(Hz)表示。

采样频率越高,还原出的连续时间信号越接近原始信号。

量化:将采样得到的样本值映射到一个固定范围(如8位整数)内的离散值。

量化过程引入了量化误差,但可以通过增加量化比特数来减小误差的影响。

编码:将量化后的离散值编码成二进制数据,以便于存储和传输。

常见的编码方式有频移键控(Frequency Shift Keying, FSK)、相移键控(Phase Shift Keying, PSK)等。

解码:将接收到的二进制数据还原为原始的离散值。

解码过程需要根据预先设定的解码算法进行计算。

数字信号处理技术的发展使得信号处理系统具有更高的实时性、可靠性和灵活性。

现代数字信号处理器(Digital Signal Processor,简称DSP)在性能和功耗方面已经达到了很高的水平,可以满足各种复杂信号处理的需求。

1.1 信号与系统信号是信息的载体,它可以是声音、图像、数据等任何可以传递信息的物理量。

在数字信号处理中,我们通常研究的信号是随时间变化的连续或离散取值序列。

信号可以根据其时间特性分为连续时间信号和离散时间信号,根据取值特性分为模拟信号和数字信号。

系统是由相互关联、相互作用的元素组成的,具有特定功能和行为的整体。

在信号处理中,系统通常指的是对输入信号进行某种处理或转换的装置。

根据系统对输入信号的响应特性,系统可以分为线性系统、非线性系统、时不变系统和时变系统。

数字信号处理实验课内容

数字信号处理实验课内容

数字信号处理实验课内容一、实验要求1、每个实验完成一份实验报告(必须交);2、实验报告内容包括:实验目的、实验原理、实验过程、实验结果及分析、实验体会;3、报告中要求:格式统一、图表清晰,如果有公式一定要用公式编辑器编写;4、实验报告不能有雷同附:封面格式数字信号处理实验报告实验一:频谱分析与采样定理班级:姓名:学号:二、实验内容实验一频谱分析与采样定理一、实验目的1.观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。

2.验证采样定理,观察欠采样时产生的频谱混叠现象3.加深对DFT算法原理和基本性质的理解4.熟悉FFT算法原理和FFT的应用二、实验原理根据采样定理,对给定信号确定采样频率,观察信号的频谱三、实验内容和步骤实验内容在给定信号为:1.x(t)=cos(100*π*at)2.x(t)=exp(-at)3.x(t)=exp(-at)cos(100*π*at)其中a为实验者的学号,记录上述各信号的频谱,表明采样条件,分析比较上述信号频谱的区别。

实验步骤1.复习采样理论、DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关内容。

2.复习FFT算法原理和基本思想。

3.确定实验给定信号的采样频率,编制对采样后信号进行频谱分析的程序四、实验设备计算机、Matlab软件五、实验报告要求1.整理好经过运行并证明是正确的程序,并且加上详细的注释。

2.对比不同采样频率下的频谱,作出分析报告。

实验二卷积定理一、实验目的通过本实验,验证卷积定理,掌握利用DFT和FFT计算线性卷积的方法。

二、实验原理时域圆周卷积在频域上相当于两序列DFT的相乘,因而可以采用FFT的算法来计算圆周卷积,当满足121L N N≥+-时,线性卷积等于圆周卷积,因此可利用FFT 计算线性卷积。

三、实验内容和步骤1.给定离散信号()h n,用图解法求出两者的线性卷积和圆周卷积;x n和()2.编写程序计算线性卷积和圆周卷积;3.比较不同列长时的圆周卷积与线性卷积的结果,分析原因。

数字信号处理》讲义

数字信号处理》讲义
(Asymmetrical Digital Subscriber Loop, 非对 称数字用户环线)
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21
DSP的典型应用十—— ADSL的DMT调制器框图
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22
DSP的典型应用十一—— 网络安全摄像机
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23
DSP的典型应用十二—— 网络音频系统
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24
DSP的典型应用十三—— 医院监视系统
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15
DSP的典型应用四—— 生物指纹系统
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16
DSP的典型应用五—— Digital Speaker
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17
DSP的典型应用六—— 汽车多媒体系统
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18
DSP的典型应用七——数字马达
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19
DSP的典型应用八——MP3
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20
DSP的典型应用九—— ADSL网络接入
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返回10
数字信号处理系统的典型框图
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返回11
数字信号处理的优点
• 精度高 • 体积小 • 可靠性好(重复性好) • 耗电量少 • 成本低
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返回12
DSP的典型应用一——通信手机
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13
DSP的典型应用二——数字无线电
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14
DSP的典型应用三——雷达
8. vinay K.Ingle, John G.Proakis, 数 字 信 号处理及MATLAB实现,陈怀琛等译,电子工业 出版社,1998.9
Байду номын сангаас
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31
• 主要内容:

数字信号处理实验讲义(修订版)

数字信号处理实验讲义(修订版)

数字信号处理实验指导书(2009版)宋宇飞编南京工程学院目录实验一信号、系统及系统响应 (1)一、实验目的 (1)二、实验原理与方法 (1)三、实验内容及步骤 (4)四、实验思考 (4)五、参考程序 (4)实验二离散时间傅里叶变换DTFT及IDTFT (9)一、实验目的 (9)二、实验原理与方法 (9)三、实验内容及步骤 (9)四、实验思考 (10)五、参考程序 (10)实验三离散傅里叶变换DFT及IDFT (12)一、实验目的 (12)二、实验原理与方法 (13)三、实验内容及步骤 (14)四、实验思考 (14)五、参考程序 (14)实验四用FFT做频谱分析 (17)一、实验目的 (17)二、实验原理与方法 (17)三、实验内容及步骤 (19)四、实验思考 (20)五、参考程序 (21)实验五用双线性变换法设计IIR数字滤波器 (25)一、实验目的 (25)二、实验原理与方法 (25)三、实验内容及步骤 (27)四、实验思考 (27)五、参考程序 (27)实验六用窗函数法设计FIR数字滤波器 (29)一、实验目的 (29)二、实验原理与方法 (29)三、实验内容及步骤 (33)四、实验思考 (34)五、参考程序 (34)附录一滤波器设计示例 (38)一、Matlab设计IIR基本示例 (38)二、Matlab设计IIR高级示例 (42)附录二部分习题参考答案 (50)习题一(离散信号与系统) (50)习题二(离散傅里叶变换及其快速算法) (51)习题三(IIR滤波器设计) (53)习题四(FIR滤波器) (54)习题五(数字信号处理系统的实现) (56)附录三相关MATLAB习题及答案 (57)第1章离散时间信号与系统 (57)第2章离散傅里叶变换及其快速算法 (60)第3章无限长单位脉冲响应(IIR)滤波器的设计方法 (63)第4章有限长单位脉冲响应(FIR)滤波器的设计方法 (67)第5章数字信号处理系统的实现 (69)第6章多采样率信号处理 (73)实验一 信号、系统及系统响应一、实验目的1、掌握时域离散信号的表示及产生方法;2、掌握时域离散信号简单的基本运算方法;3、掌握离散系统的响应特点。

《数字信号处理》实验指导书(完整)

《数字信号处理》实验指导书(完整)

《数字信号处理》实验指导书通信教研室安阳工学院二零零九年三月第1章 系统响应及系统稳定性1.1 实验目的● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的零状态响应;● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的单位取样响应;● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的卷积和。

1.2 实验原理及实例分析1.2.1 离散时间系统的响应离散时间LTI 系统可用线性常系数差分方程来描述,即∑∑==-=-Mj jN i i j n x b i n y a 00)()( (1-1) 其中,i a (0=i ,1,…,N )和j b (0=j ,1,…,M )为实常数。

MATLAB 中函数filter 可对式(13-1)的差分方程在指定时间范围内的输入序列所产生的响应进行求解。

函数filter 的语句格式为y=filter(b,a,x)其中,x 为输入的离散序列;y 为输出的离散序列;y 的长度与x 的长度一样;b 与a 分别为差分方程右端与左端的系数向量。

【实例1-1】 已知某LTI 系统的差分方程为)1(2)()2(2)1(4)(3-+=-+--n x n x n y n y n y试用MATLAB 命令绘出当激励信号为)()2/1()(n u n x n=时,该系统的零状态响应。

解:MATLAB 源程序为>>a=[3 -4 2];>>b=[1 2];>>n=0:30;>>x=(1/2).^n;>>y=filter(b,a,x);>>stem(n,y,'fill'),grid on>>xlabel('n'),title('系统响应y(n)')程序运行结果如图1-1所示。

1.2.2 离散时间系统的单位取样响应系统的单位取样响应定义为系统在)(n 激励下系统的零状态响应,用)(n h 表示。

数字信号处理讲义--绪论

数字信号处理讲义--绪论

第1章绪论[教学目的]1.介绍数字信号课程的应用、历史、发展趋势2.复习信号与系统中的相关知识点[教学重点与难点]重点:前沿领域的介绍。

难点:概述性的介绍和知识的回顾,无难点。

一、本课程简介数字信号处理(DSP )是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。

20世纪60年代以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。

在过去的二十多年时间里,数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。

数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。

数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。

数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。

反过来,数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。

而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。

数字信号处理是以众多学科为理论基础的,它所涉及的范围极其广泛。

例如,在数学领域,微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具,与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。

近来新兴的一些学科,如人工智能、模式识别、神经网络等,都与数字信号处理密不可分。

可以说,数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础,同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。

数字信号处理(DSP)是一门正在生气勃勃迅速发展的学科。

随着超大规模集成电路(VLSI)的出现和迅猛发展,DSP在理论和应用方面不断地发展和完善,在越来越多的应用领域中迅速取代传统的模拟信号处理方法,并且还开辟出许多新的应用领域。

基于高速数字计算机和超大规模数字集成电路的新算法、新实现技术、高速器件、多维处理和新的应用成为DSP学科发展方向和研究热点。

由于DSP应用非常广泛(如,生物医学工程,声学,雷达,地震,通信等),各个领域都需要大量高素质的DSP研究开发人才,所以数字信号处理课程得到学术界和大专院校的高度重视,并达到高度发展和逐步完善的水平。

《数字信号处理》实验指导书学生版

《数字信号处理》实验指导书学生版

2015-2016学年第1学期学院物理与电子信息学院教研室信息与通信工程教研室课程名称数字信号处理授课班级13电信本、13电信卓越主讲教师黄隆胜职称副教授2014年03月目录前言 (1)实验一熟悉MATLAB环境 (4)实验二用MATLAB进行离散系统的Z域分析 (6)实验三傅立叶变换 (8)实验四IIR及FIR滤波器的MATLAB实现 (11)前言MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。

MATLAB是“Matrix Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。

MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境,是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。

它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵,它可直接用于表达数学的算式和技术概念,而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。

因此,解决同样的数值计算问题,使用MATLAB要比使用Basic、Fortran和C语言等提高效率许多倍。

许多人赞誉它为万能的数学“演算纸”。

MATLAB采用开放式的环境,你可以读到它的算法,并能改变当前的函数或增添你自己编写的函数。

在欧美的大学和研究机构中,MATLAB是一种非常流行的计算机语言,许多重要的学术刊物上发表的论文均是用MATLAB来分析计算以及绘制出各种图形。

它还是一种有利的教学工具,它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中,已成为标准的教学工具。

最初的MATLAB是用FORTRAN编写的,在DOS环境下运行。

新版的MATLAB 是C语言编写的高度集成系统。

它在几乎所有流行的计算机机种,诸如PC、MACINTOSH、SUN、VAX上都有相应的MATLAB版本。

新版的MATLAB增强了图形处理功能,并在WINDOWS环境下运行。

现今,MATLAB的发展已大大超出了“矩阵实验室”的范围,在许多国际一流专家学者的支持下,Maths Works公司还为MATLAB 配备了涉及到自动控制、信息处理、计算机仿真等种类繁多的工具箱(Tool Box),这些工具箱有数理统计、信号处理、系统辨识、最优化、稳健等等。

DigitalSignalProcessing(1Introduction)-讲义

DigitalSignalProcessing(1Introduction)-讲义

DigitalSignalProcessing(1Introduction)-讲义About The CourseDigital Signal Processing SCUT Lecture 1 IntroductionIntroduction on DSP A/D D/A Conversion BibliographyTextbook: A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, J.R. Buck, Discrete-time Signal Processing, Second Edition. Prentice Hall, 1999. Tsinghua University Press, 20XX年. References: S. K.Mitra, Digital Signal Processing: A Computer-based Approach, Second Edition. Mcgraw-hill, 20XX年. Tsinghua University Press, 20XX年. 程佩青编,《数字信号处理教程》(第二版),清华大学出版社, 20XX年SCUTSCUTDigital Signal Processing, 20XX年, Y.ZengYan Zeng South China University of Technology 20XX年SCUT第1页Digital Signal Processing, 20XX年, Y.Zeng第2页About The Course Instructor: Yan Zeng,C Phone: 8711 4480 (H), 189 **** ****C Office: Building#18 (412)C E-Mail: yzeng@, zengyan.gz@C E-Mail for submitting reports: scutoptics@ Grading PolicyCExercises and Reports: 20%CFinal exam: 80% Exercises and Reports: There are proper exercises, homeworks or reports every week, which must be delivered on every Wednesday.Digital Signal Processing, 20XX年, Y.Zeng第3页About The CourseSCUT眼界决定境界,视野决定胸怀,行动决定命运!广泛阅读,善于思考,勤于实践!仰望星空,脚踏实地!SCUTI will give you many careful and trenchant discussion on DSP theories, methods and a wild view to modern science and technoloty. Wish you have a great journey in the course!SCUTSCUTDigital Signal Processing, 20XX年, Y.Zeng第4页Chapter 1 Introduction Background Aim Motivation What is DSP Characteristics of DSP Basic Framework Main Application and Some Examples Sampling and Quantization( A/D D/A Conversion)1.1 BackgroundSCUT建安24年(公元219年)腊月,曹操与华佗。

《数字信号处理》实验指导书(完整)

《数字信号处理》实验指导书(完整)

《数字信号处理》实验指导书通信教研室安阳工学院二零零九年三月第1章 系统响应及系统稳定性1.1 实验目的● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的零状态响应; ● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的单位取样响应; ● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的卷积和。

1.2 实验原理及实例分析1.2.1 离散时间系统的响应离散时间LTI 系统可用线性常系数差分方程来描述,即∑∑==-=-Mj jN i i j n x b i n y a 00)()( (1-1) 其中,i a (0=i ,1,…,N )和j b (0=j ,1,…,M )为实常数。

MATLAB 中函数filter 可对式(13-1)的差分方程在指定时间范围内的输入序列所产生的响应进行求解。

函数filter 的语句格式为y=filter(b,a,x)其中,x 为输入的离散序列;y 为输出的离散序列;y 的长度与x 的长度一样;b 与a 分别为差分方程右端与左端的系数向量。

【实例1-1】 已知某LTI 系统的差分方程为试用MATLAB 命令绘出当激励信号为)()2/1()(n u n x n=时,该系统的零状态响应。

解:MATLAB 源程序为>>a=[3 -4 2];>>b=[1 2];>>n=0:30;>>x=(1/2).^n;>>y=filter(b,a,x);>>stem(n,y,'fill'),grid on>>xlabel('n'),title('系统响应y(n)')程序运行结果如图1-1所示。

1.2.2 离散时间系统的单位取样响应系统的单位取样响应定义为系统在)(n 激励下系统的零状态响应,用)(n h 表示。

MATLAB 求解单位取样响应可利用函数filter ,并将激励设为前面所定义的impDT 函数。

数字信号处理讲稿13

数字信号处理讲稿13

数字信号处理讲稿电子科技大学微固学院张鹰第一章引言所谓数字信号处理,是将信号数字化,再利用数字系统对其进行处理。

这样的一种处理方式,已经逐渐成为常见的信息处理方式,渗透到我们日常生活中各方面,以至于我们这个时代被称为了“数字时代”。

什么是数字信号?为什么需要采用数字信号处理呢?信号是由各种变化的物理量构成的,通过不同的方式为我们传递各种信息,例如语音、音乐、图像、视频等,人们为了了解周围的环境世界而发射的各种探测信号以及收集的测试数据也是信号的常见种类。

随着电子技术的发展,人们希望利用电子技术对信号进行处理,于是研究了各种传感器,将各种力学、光学、热学、电磁学领域的变化物理量转变为随时间变化的电压信号。

这种电压信号随时间变化的规律与其表达的信号变化完全一致,可以看着是对各种信号的模拟,因此被称为模拟信号。

模拟电压信号能够方便地在电路中进行传输、放大,也可以使用各种电子元器件构成的系统对其进行各种处理,这些系统通常也称为模拟系统。

这些系统的出现和应用使电子技术得到了极大的发展,收音机、电话通讯、电视机的普及改变了人们的生活,推动了社会的进步。

然而,随着技术的进步,需求的提高,模拟技术中的一些问题也日益显现出来。

模拟电压信号容易受到环境因素的影响而发生改变,容易受到干扰而出现误差;当信号在处理系统中传递时,电子元器件的精度及参数漂移可能导致信号的不稳定;信号长距离传输时,信号衰减和干扰失真成为突出问题;在考虑系统的集成化时,各部分信号的电磁相互作用以及热影响成为极大的设计障碍;此外,模拟信号的大规模长期可靠保存也是模拟技术难以解决的问题。

这些问题的根源在于模拟电压信号本身也是一种变化的物理量,无法割裂与物理环境的相互作用。

如果能够使信号摆脱物理量的身份,成为抽象的信息表达,则可以根除模拟技术中的种种弊病。

这种想法构成了数字信号和数字技术的基础。

数字信号是通过对模拟信号进行离散测量得到的。

每隔一段时间,对模拟信号进行一次测量,将测量值采用有限精度的数字表达。

《数字信号处理—理论与实践》课件第1章

《数字信号处理—理论与实践》课件第1章
第 1 章 数字信号处理基础
第1章 数字信号处理基础
1.1 信号的基本概念 1.2 信号在正交函数集中的分解 1.3 连续周期信号 1.4 连续非周期信号的傅里叶变换 1.5 拉普拉斯变换 1.6 信号的时频特性 1.7 MATLAB实现 习题
第 1 章 数字信号处理基础
1.1
1.1.1
人类对自然界的认识和改造过程都离不开对自然界中信息 的获取。 所谓信息, 是指存在于客观世界的一种事物形象, 是关于事物运动规律的知识, 一般泛指消息、 情报、 指令、 数据、 信号等有关周围环境的知识。
为使近似表达式和原信号的均方误差最小, 利用式(1.2-6) 有
第 1 章 数字信号处理基础

c1
0
f (t) sin t dt 2π sin2 t dt
4 π
0
所以
f (t) 4 sin(t) π
原方波信号和它的一次谐波分解信号之间的近似关系 如图1-3所示。 在图1-3中, 针对2π的区间作了归一化处理。
第 1 章 数字信号处理基础
1.2
信号分解的方法并不是唯一的, 本节将介绍信号的一种 分解形式, 即将连续信号分解为一系列的正交函数, 各正交 函数属于一完备的正交函数集。 大家所熟悉的正弦、 余弦函 数(sinωt、 cosωt)或虚指数函数e-jωt都是正交函数。 利用傅里 叶变换这一数学工具就可将连续信号表示为一系列不同频率的 正弦函数或虚指数函数之和(对周期信号)或积分(对非周期 信号)。
第 1 章 数字信号处理基础
那么, 什么是消息呢?所谓消息, 是指用来表达信息的 某种客观对象, 如电话中的声音, 电视中的图像, 雷达的目 标距离、 高度、 方位等参量。 在我们得到一个消息之后, 可 能得到一定的信息, 而我们所得到的信息与我们在得到消息 前以及得到消息后对某一事件的无知程度无关。 因此, 我们 可把信息与消息在含义上的区别概括为: 信息是消息中不确 定性的消除(也就是该消息给予受信者的新知识), 消息就 是知道了的信息。

数字信号处理实验讲义

数字信号处理实验讲义

实验一:用FFT 对信号作频谱分析(2学时)1.实验目的学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析 误差及其原因,以便正确应用FFT 。

2. 实验原理用FFT 对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。

经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。

对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。

频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关,因为FFT 能够实现的频率分辨率是N /2π,因此要求D N ≤/2π。

可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。

误差主要来自于用FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N 较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此N 要适当选择大一些。

周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT ,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。

如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。

对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。

如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。

3.实验步骤及内容(1)对以下序列进行谱分析。

⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+==其它nn n n n n x 其它n n n n n n x n R n x ,074,330,4)(,074,830,1)()()(3241 选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况进行频谱分析。

分别打印其幅频特性曲线。

并进行对比、分析和讨论。

(2)对以下周期序列进行谱分析。

4()cos 4x n n π=5()cos(/4)cos(/8)x n n n ππ=+选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况分别对以上序列进行频谱分析。

分别打印其幅频特性曲线。

并进行对比、分析和讨论。

(3)对模拟周期信号进行谱分析6()cos8cos16cos20x t t t t πππ=++选择 采样频率Hz F s 64=,变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析。

数字信号处理讲义共92页

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39、勿问成功的秘诀为何,且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔,思而不学则殆。——孔子
数字信号处理讲义
21、没有人陪你走一辈子,所以你要 适应孤 独,没 有人会 帮你一 辈子, 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候,留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运,首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首,因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿. 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ,它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ,以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
谢谢!

36、自己的鞋子,自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢,但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
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数字信号处理实验讲义电气与自动化工程学院DSP实验室2013年1月前言 (2)实验一MATLAB简介 (3)实验二用FFT实现信号的谱分析 (5)实验三IIR数字巴特沃思滤波器的设计 (9)实验四FIR数字滤波器的设计 (10)存在的问题:1. Matlab 不熟悉,很多同学都是第一次使用,软件一定要自己多动手,程序要自己编写,学会找错。

2. 程序的路径保存问题:最好不要出现在中文目录下。

M文件首字母不要为数字或者下划线,或者其它专用的英文名称,如sin3. 函数的编写问题和调用问题:函数只是表达一种自变量和应变量间的关系,不要在函数中定义x的取值。

在同一个文件夹底下调用,弄清楚函数和变量(向量)的不同4. 括号的使用,运算中都使用小括号,不要使用大括号或者中括号5. 向量之间的运算要用点乘,分清是否使用向量函数还是标量函数。

6. 运行下一个程序前,要对前一个程序所遗留下来的变量进行清空。

前言信号处理与计算机的应用紧密结合。

目前广泛应用的MA TLAB工具软件包,以其强大的分析、开发及扩展功能为信号处理提供了强有力的支持。

在数字信号处理实验中,我们主要应用MA TLAB的信号处理工具箱及其灵活、便捷的编程工具,通过上机实验,帮助学生学习、掌握和应用MA TLAB软件对信号处理所学的内容加以分析、计算,加深对信号处理基本算法的理解。

实验一MATLAB简介实验目的1.熟悉MATLAB软件的使用方法;2.MA TLAB的绘图功能;3.用MA TLAB语句实现信号的描述及变换。

实验原理1.在MA TLAB下编辑和运行程序在MA TLAB中,对于简单问题可以在命令窗(command windows)直接输入命令,得到结果;对于比较复杂的问题则可以将多个命令放在一个脚本文件中,这个脚本文件是以m 为扩展名的,所以称之为M文件。

用M文件进行程序的编辑和运行步骤如下:(1)打开MA TLAB,进入其基本界面;(2)在菜单栏的File项中选择新建一个M文件;(3)在M文件编辑窗口编写程序;(4)完成之后,可以在编辑窗口利用Debug工具调试运行程序,在命令窗口查看输出结果;也可以将此文件保存在某个目录中,在MATLAB的基本窗口中的File项中选择Run The Script,然后选择你所要运行的脚本文件及其路径,即可得出结果;也可以将此文件保存在当前目录中,在MA TLAB命令窗口,“>>”提示符后直接输入文件名。

2.MA TLAB的绘图功能plot(x,y) 基本绘图函数,绘制x和y之间的坐标图。

figure(n ) 开设一个图形窗口nsubplot(m,n,N) 分割图形窗口的MATLAB函数,用于在一个窗口中显示多个图形,将图形窗口分为m行n列,在第N个窗口内绘制图形。

axis([a0,b0,a1,b1] ) 调整坐标轴状态title(‘’) 给图形加题注xlabel (‘‘) 给x轴加标注ylabel (‘‘) 给y轴加标注grid 给图形加网格线3.信号描述及变换信号描述及变换包括连续时间信号和离散时间信号内容,详细内容请见课本第1章、第2章。

实验内容1.上机运行教材1.6节、2.7节部分例题程序。

2.试用MATLAB 绘制出下列信号的波形:(1) t e t x 5.11)(-=;(2) )5.0sin(3)(2t t x π=(3) )sgn(5.05.0)(3t t x +=;(4) )2(2)1()()(4---+=t u t u t u t x ;(5) 5()[()(4)]2t x t u t u t =-- 3. 已知连续时间信号)]4()()[4()(1---=t u t u t t x ,)()(22t u e t x t -=,)2sin()(3t t x π=试用MATLAB 绘制出下列信号的波形:(1) )2/()(14t x t x =;(2) )2()(45-=t x t x ;(3) )()(26t x t x -=;(4) )()()(627t x t x t x +=;(5) )()()(378t x t x t x ⋅=。

4.列出单位冲激信号、单位阶跃信号、正弦信号的MATLAB 表达式,并绘出信号波形。

实验报告要求:1.上机调试编写的程序,给出运行结果并分析。

2.使用学校统一印制的报告纸,可附加代码或图形的打印稿。

3.代码或图形不得相互复制,复印。

4.实验成绩根据出勤情况和实验报告的原创性及创新性评定。

实验二 用FFT 实现信号的谱分析实验目的1.了解FFT 在信号谱分析中的作用; 2.了解谱分析的一般步骤和方法。

实验原理关于信号谱分析的步骤和方法参见教材第3章相关内容。

为了解信号的特点,了解信号频谱分布情况,应该对信号进行谱分析,计算出信号的幅度谱、相位谱和功率谱。

信号的谱分析可以用FFT 实现,讨论如下:1. 谱分析中的参数选择;A 若已知信号的最高频率c f ,为防止混叠,选定采样频率s f :c s f f 2≥ (1)B 根据实际需要,选定频率分辨f ∆,一但选定后,即可确定FFT 所需的点数Nf f N s ∆=/ (2)我们希望f ∆越小越好,但f ∆越小,N 越大,计算量、存储量也随之增大。

一般取N 为2的整次幂,以便用FFT 计算,若已给定N ,可用补零方法便N 为2的整次幂。

C s f 和N 确定后,即可确定所需相应模拟信号)(t x 的长度s s NT f N T ==/ (3)分辨率f ∆反比于T ,而不是N ,在给定的T 的情况下,靠减小s T 来增加N 是不能提高分辨率的,因为s NT T =为常数2.谱分析步骤;A 数据准备()()()a a t nT x n x t x nT === (4)B 使用FFT 计算信号的频谱10()()N kn N n X k x n W-==∑ (5)()()()r i X k X k jX k =+ (6)C 由频谱计算幅度谱()X k 、相位谱k θ和功率谱()G k()X k = (7)()arctan ()i k r X k X k θ= (8) 222()()()()r i G k X k X k X k ==+ (9)3.实验中用到的一些基本函数简介y=fft(x,n) ; 计算n 点的FFT 。

abs(x) ; 取绝对值。

angle(z) ; 取相角。

[Pxx, f]= periodogram (xn, nfft, fs, window) ;%周期图谱估计[Pxx, f]=pwelch (xn, nfft, fs, window, noverlap);%平均周期图法Pxx=psd (xn) ;功率谱密度实验内容1. 已知序列x(n)=2sin(0.48πn)+cos(0.52πn) 0≤n<100,试绘制x(n)及它的频谱图。

clear allN=100;n=0:N-1;xn=2*sin(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);XK=fft(xn,N);magXK=abs(XK);phaXK=angle(XK);subplot(1,2,1)plot(n,xn)xlabel('n');ylabel('x(n)');title('x(n)N=100');subplot(1,2,2)k=0:length(magXK)-1;stem(k,magXK,'.');xlabel('k');ylabel('|X(K)|');title('X(K)N=100');若x(n)=sin(0.56πn)+2cos(0.25πn),结果又如何?2. 对下面信号进行频谱分析,求幅度谱)(k X 和相位谱)(k θ。

(1)t a t x =)(1,8.0=a ,ms t 40≤≤,Hz f 400max =(2)t t t x /sin )(2=,s T 125.0=采样时间,16=N 128 3. 给定信号)2sin(2)2sin()(21t f t f t x ππ+=,Hz f 151=,Hz f 181=,现在对)(t x 采样,采样点数16=N ,采样频率s f =50Hz ,设采样序列为)(n x ,编写程序计算)(n x 的频谱,并绘图;改变采样频率,得到序列)(1n x ,计算)(1n x 的频谱,并绘图;增大采样点数,得到序列)(2n x ,计算)(2n x 的频谱,并绘图;采样点数N=64,采样频率s f =300Hz ,在采样点后补零得到新序列)(3n x ,计算)(3n x 的频谱,并绘图。

*4. 试求下列差分方程所描述的输出序列)n (x 的功率谱并作图。

(a))n (w )n (w )n (x .)n (x 12810--+--=(b))n (w )n (w )n (x 2--=(c))n (w )n (x .)n (x +--=2810式中,)n (w 是方差为2w σ(例如,2w σ=1/12)的白噪声。

*5. 一序列)n (x 是由两个频率相距为f ∆的模拟信号采样得来的,即 n )f .(cos n ).(sin )n (x ∆ππ++=1350213502 n=0,1,…,15已知序列长度N=16,试采用周期图法,应用DFT 分别计算当f ∆=0.06及f ∆=0.01时的功率谱估计,并通过作图说明从功率谱估计的分布是否能分辨出这两个正弦信号的真实频谱?若N=64又有什么变化?*6. 用MA TLAB 产生256点白噪声序列,应用Welch 法估计其功率谱,每段长64点,重叠32点,输出平均后的功率谱图以及对256点一次求周期图的功率谱图。

*7. 离散信号序列)/2sin(2)(s f fn n x π=,长度N=512,Hz f s 32=,令f 取值分别为16Hz 和15Hz ,计算序列的功率谱,比较谱图的差别。

试采用不同的窗函数,再比较谱图的变化。

*8. 已知一个被白噪声)(t r 污染的信号)(t x ,)()2sin(5.0)2sin(5.0)2sin(2)(321t r t f t f t f t x +++=πππ,其中,1f =25Hz ,2f =75Hz ,3f =150Hz 。

应用Welch 法进行功率谱估计并绘制功率谱图。

9. 用FFT 计算有限长序列的线性卷积和线性相关设有下列序列:()2()(1)3(2)2(3)(4)5(5)(6)()()3(1)(2)2(3)()3()4(1)2(2)(3)x n n n n n n n n h n n n n n y n n n n n δδδδδδδδδδδδδδδ=+-+-+-+-+-+-=---+-+-=+-+-+- 应用FFT 求解线性卷积()()x n h n *,线性自相关()x R n ,线性互相关()xy R n 。

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