数字信号处理课程设计论文概论

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数字信号处理论文数字信号处理应用论文

数字信号处理论文数字信号处理应用论文

数字信号处理论文数字信号处理应用论文“数字信号处理”双语教学实践与探索摘要:为培养具有高素质双语兼通的复合型人才,实施双语教学是我国高等教育发展的必然趋势。

针对“数字信号处理”课程双语教学中存在的问题,确定“数字信号处理”双语教学的定位;详细分析在“数字信号处理”双语教学实践过程中的立体化教育资源、教师队伍、教学理念与现代教育技术以及双语教学方式四个方面的建设;探讨了双语教学中的制约因素。

关键词:数字信号处理;双语教学;互动式教学国家迫切需要大量高素质的双语兼通并具有丰富专业知识的复合型人才,作为培养人才的高等院校,采用经典的英文专业教材,开展双语教学成为一种共识和发展趋势。

2001年8 月,教育部在《关于加强高等学校本科教学工作提高教学质量的若干意见》中提出:“为适应经济全球化和科技革命的挑战,本科教育要创造条件使用英语等外语进行公共课和专业课教学。

”[1]教育部已将双语教学列为考核高校教学水平的一项内容,双语教学是当前我国教学改革的研究热点。

[2,3]双语教学是教育改革发展以及大学生素质教育的必然趋势,如何有效进行双语教学是一个值得研究的现实问题。

只有在实践中不断摸索,认真研究和总结经验,才能使双语教学获得成功。

笔者结合所在院校的具体情况,通过“数字信号处理”双语教学实践,探索专业课双语教学规律和方法,建立一套较完整的“数字信号处理”课程双语教学体系,包括其教学大纲、配套的教材、双语多媒体课件和教学团队,并形成相应的双语教学模式和教学方法,使学生除了了解和掌握本课程知识体系外,同时通过双语教学,提高学生阅读和理解英文专业文献的水平,有利于应用型人才的培养,满足社会对复合型人才的需求。

一、“数字信号处理”双语教学定位及存在的问题1.“数字信号处理”双语教学定位推行“数字信号处理”双语教学的目标:将英语学习和专业课学习融为一体,使学生能够用英文熟练地检索、阅读、理解有关的理论、方法以及各种数据手册,并能用英文娴熟地撰写比较好的学术论文、技术报告和文档,掌握最新的专业知识和国际先进科技,逐步实现教学内容与国际接轨,增强学生的社会竞争力。

数字信号处理课程设计毕业设计(论文)word格式

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《数字信号处理》课程设计作业院系:物理工程学院电子信息科学与技术班级:1学号:20092250103姓名:冯军美实验一:音乐信号音谱和频谱的观察1.实验方案读取音乐信号并将信号装换为单声道的,并输出信号的波形图和频谱图%2.源程序clear all; close all;clc[x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav');%读取音乐信号,其中x为截取的音乐信号size(x) %看音乐信号是单声道还是双声道sound(x,fs); %听原始音乐信号x=x(:,1); %获取单声道音乐信号N=length(x); %N为音乐信号的长度figureplot(x) %画音乐信号的连续波形grid on %产生虚线格title('音乐信号时域波型') %标注图注xlabel('Time') %x坐标ylabel('Magnitude') %y坐标F1=fft(x,N); %做音乐信号的N点快速傅里叶变换w=2/N*[0:N-1]; %w为连续频谱的数字角频率横坐标figureplot(w,abs(F1)) %连续频谱图grid ontitle('音乐信号频域波型')xlabel('Frequency/Hz')ylabel('Magnitude')%不同抽样频率下听取的音乐信号% sound(x,2*fs);sound(x,fs/2);3.输出波形0.511.522.5x 105-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81音乐信号时域波型TimeM a g n i t u d e00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.8250010001500200025003000音乐信号频域波型Frequency/HzM a g n i t u d e4.输出结果分析从音谱可看到音乐信号分布在整个时间轴上,幅值分布有规律;从频谱可看到音乐信号主要分布在低频段,高频成分较少,在0.4pi 以后几乎无音乐信号的频谱成分了5.回放声音信号特征的描述和解释当抽样率变为原来的2后,可听出音乐信号,但音乐明显比原来速度播放的快了,播放时间也比原来缩短了,而且音乐中听到的更多的是高频成分。

数字信号处理技术论文

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数字信号处理技术论文数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。

下面是店铺整理的数字信号处理技术论文,希望你能从中得到感悟!数字信号处理技术论文篇一语音数字信号处理技术【摘要】数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。

DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。

它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。

本文利用这些方法结合起来,同时利用MATLAB工具对语音信号进行了分析,解决实际工程技术问题的能力。

【关键词】数字信号处理;音频信号;信号分析;滤波处理中图分类号:TN911.72 文献标志码:A 文章编号:1673-8500(2013)12-0034-01处在一个高速发展,日新月异的社会中,科学技术无疑扮演着重要的角色。

众所周知,语音信号的处理分析已变得非常流行,基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场,充满人们的生活。

一、语音信号分析对语音信号分析可以从时域分析和频谱分析两个方面来进行。

语音的时域分析包括:短时能量、短时过零率、语音端点检测以及时域方法求基音等。

语音的时域分析还包括语谱图、共振峰等。

短时能量分析作为语音信号时域中最基本的方法,应用相当广泛,特别是在语音信号端点检测方面。

由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的,在端点检测的时候很容易漏掉的重要信息,短时能量是对语音信号强度的度量参数。

对语音信号进行fourier变换后,我们可以得到对应信号的频谱进而画出其频谱图,于是我们就可以很方便地在频域上对语音信号进行分析,对语音信号进行反fourier变换后,我们又可以得到相应的语音信号,于是通过对频谱的改变,在进行反fourier变换,我们就能知道频域对时域的影响。

二、语音信号的频谱分析当我们知道人的声音频谱范围大致在[300,3500]左右后,我们就能马上说明为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率了。

由乃奎斯特采样定理我们知道采样频率,即只需使采样频率大于7KHz 即可,所以电话对语音信号的采样频率采用8KHz是完全合理的。

数字信号处理论文

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数字信号处理论文摘要数字信号处理是现代通信、音频处理、图像处理等领域中的重要技术。

本文将探讨数字信号处理的基本概念、原理以及在各个领域中的应用。

同时还将介绍数字信号处理在实际项目中的应用案例和未来的发展方向。

引言随着数字技术的发展,数字信号处理在通信、音频、图像等领域中的应用越来越广泛。

数字信号处理技术通过对信号进行数字化处理,可以实现信号的压缩、滤波、噪声消除等功能,为现代社会的信息传输和处理提供了重要支持。

数字信号处理原理数字信号处理的基本原理是将连续时间信号转换为离散时间信号,并通过算法来处理这些离散时间信号。

常见的数字信号处理算法包括傅立叶变换、滤波器设计、数字滤波器等。

这些算法能够有效地处理信号,提高信号的质量和准确性。

数字信号处理的应用数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。

在通信领域,数字信号处理可以实现信号的编解码、信道估计、自适应调制等功能;在音频处理领域,数字信号处理可以实现音频的压缩、降噪、均衡等功能;在图像处理领域,数字信号处理可以实现图像的增强、去噪、压缩等功能。

数字信号处理的发展趋势随着科技的不断发展,数字信号处理技术也在不断演进。

未来,数字信号处理技术将更加智能化、自适应化,能够更好地适应各种复杂环境下的信号处理需求。

同时,数字信号处理技术在人工智能、物联网等领域中的应用也将得到进一步拓展和深化。

结论数字信号处理作为一种重要的信号处理技术,在现代社会中有着广泛的应用。

本文介绍了数字信号处理的基本原理、应用领域和发展趋势,希望能够为读者对数字信号处理技术有更深入的理解,并为数字信号处理技术的发展做出贡献。

以上便是关于数字信号处理的论文,希望对您有所帮助。

本科毕业设计论文--数字信号处理课程设计报告抽样定理的应用

本科毕业设计论文--数字信号处理课程设计报告抽样定理的应用

抽样定理的应用摘要抽样定理表示为若频带宽度有限的,要从抽样信号中无失真地恢复原信号,抽样频率应大于2倍信号最高频率。

抽样频率小于2倍频谱最高频率时,信号的频谱有混叠。

抽样频率大于2倍频谱最高频率时,信号的频谱无混叠。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。

Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。

这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境!本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样,通过傅里叶变换转换到频域,观察波形并进行分析。

关键词:抽样Matlab目录一、设计目的: (2)二、设计原理: (2)1、抽样定理 (2)2、MATLAB简介 (2)3、语音信号 (3)4、Stem函数绘图 (3)三、设计内容: (4)1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。

在同一张图上画出g1(t),g2(t),g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。

(4)2、选取三段不同的语音信号,并选取适合的同一抽样频率对其进行抽样,画出抽样前后的图形,并进行比较,播放抽样前后的语音。

(6)3、选取合适的点数,对抽样后的三段语音信号分别做DFT,画图并比较。

(10)四、总结 (12)五、参考文献 (13)绪论当今,随着信息时代和数字世界的到来,数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域,数字信号处理技术正飞速发展,它不但自成一门学科,更是以不同形式影响和渗透到其他学科;它与国民经济息息相关,与国防建设紧密相连;它影响或改变着我们的生产、生活方式,因此受到人们普遍的关注数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势,而数字化是智能化和网络化的基础,实际生活中遇到的信号多种多样,例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号等等。

数字信号处理课程论文

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数字信号处理课程论文题目:Rouche定理在MP滤波器设计中的应用姓名: XXXXXXXX学号: 082211044任课老师:陶少华教授学院:物理科学与技术学院完成日期:2009-5-21Rouche 定理在MP 滤波器设计中的应用( 中南大学物理科学与技术学院, 湖南 长沙 410083 )摘 要:本文提出了基于Rouche 定理的最小相位有限冲激响应(FIR )滤波器的设计方法,并对Rouche 定理进行了详细的分析。

滤波器从一种给定的形式直接进行设计,该方法使用余弦滤波器和锐化技术,从而在该滤波器中并不需要使用乘法器。

关键词:Rouche 定理 最小相位滤波器 直接设计 余弦滤波器 锐化多项式1 引言在许多应用场合中,由于使用线性相位FIR 滤波器而导致了比较大的延时,而这样大的延时在一些应用中不允许的,比如数据通信系统。

如果在应用中不需要线性相位,我们可以通过设计最小相位滤波器(MP )来减小延时,同时也获得期望的幅频响应。

最小相位的要求限制设计的滤波器的所有零点全在单位圆上或者单位圆内部。

目前已提出了许多从线性相位滤波器设计最小相位滤波器的设计方法,或者基于复倒谱的滤波器设计方法。

这些方法可以从相关文献中找到。

并不像许多已知的滤波器设计,本文提出了一种无需使用乘法器的最小相位滤波器的设计方法。

除最小相位滤波器是从给定的形式直接设计外,该方法采用了余弦滤波器级联扩展技术和锐化技术。

本文组织如下:下一节阐述级联扩展余弦滤波器原理,然后简要介绍锐化技术,在第四节提出基于Rouche 定理的最小相位滤波器的设计,并用一个实例加以说明。

2 基于余弦的线性相位滤波器最简单的低通有限冲激响应滤波器是一个M 点移动平均滤波器,众所周知的如梳状滤波器。

它的冲击响应为101,()0comb for n M Mh n otherwise⎧≤≤-⎪=⎨⎪⎩, (1)相应的系统函数如下所示11(1)11111()(1)1MM M kcomb k z H z z z zM MM z -------=-=++==-∑ 。

数字信号处理设计论文

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数字信号处理设计论文课程设计论文――基于matlab的低通数字滤波器的设计课程名称:数字信号处理完成日期:2021年12月4日题目:基于matlab的T3700S数字滤波器的设计摘要:本文分析了国内外低通数字滤波技术的应用现状与发展趋势,介绍了低通滤波器的基本结构及常见的几种低通滤波器的设计比较,比如低通butterworth型滤波器,i型chebyshev滤波器,ii型chebyshev滤波器,elliptic(cauer)滤波器,等等。

在分别讨论了iir与fir数字滤波器的设计方法的基础上,指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足,提出了一种基于matlab软件的数字滤波器设计方法。

文中深入分析了该滤波器系统设计的功能特点、实现原理以及技术关键,阐述了使用matlab进行低通滤波器设计及仿真的具体方法。

给出了使用matlab语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的fdtool工具进行界面设计的简单步骤。

利用matlab设计滤波器,可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数,直观简便,极大的减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。

本文还介绍了如何利用matlab环境下的仿真软件simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。

关键词:高通数字滤波器matlabfdatoolsimulinkabstract:thispaperanalyzesthesituationofapplicationanddevelopmentofusethetoolsimulinkinmatlabenvironmenttoprocesstheanalogsimulink.keywords:digitallowpassfiltermatlabfdatoolsimulink1.introduction在信号处理过程中,所处理的信号往往混有噪音,从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。

数字信号处理论文

数字信号处理论文

数字信号处理论文引言数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是利用数字技术对连续时间信号进行采样、量化和处理的一种信号处理方法。

随着计算机技术的发展,数字信号处理在多个领域得到了广泛应用,包括音频和视频处理、通信系统、雷达和成像等。

本文旨在通过介绍数字信号处理的基本概念、原理和应用,为读者提供一个全面了解数字信号处理的框架。

数字信号处理的基本概念1. 数字信号与模拟信号数字信号是以离散值表示的信号,而模拟信号是以连续值表示的信号。

数字信号可以通过采样和量化从模拟信号中获得。

2. 采样和量化采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程,采样定理指出采样频率要大于信号最高频率的2倍,以避免采样失真。

量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程,通过将信号幅度划分成有限个级别来实现。

3. 信号的时域和频域表示信号的时域表示了信号在时间上的变化情况,可以通过时域图像展示。

频域表示了信号在频率上的变化情况,可以通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域表示。

数字信号处理的原理1. 傅里叶变换和逆变换傅里叶变换是将信号从时域转换为频域的一种数学工具。

通过傅里叶变换,我们可以将信号的频域特性分析出来,以便进行后续的处理。

逆变换则是将频域信号重新转换回时域信号。

2. 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的一种工具,用于增强或抑制信号的特定频率成分。

滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。

滤波器设计的目标是使得滤波器在频域上满足一定的要求,通常使用巴特沃斯、切比雪夫等方法来实现。

3. 时域和频域处理算法数字信号处理中有许多常见的时域和频域处理算法,如加法、减法、乘法、卷积、相关等。

这些算法可以对信号进行的处理包括增加、减少、平滑、增强等各种操作。

数字信号处理的应用1. 音频和视频处理数字信号处理在音频和视频处理中有着广泛的应用。

例如,音频信号处理可以用于音频的音质改进、语音识别、音频压缩等。

数字信号处理系统—课程论文

数字信号处理系统—课程论文

本科生课程设计论文题目:数字信号处理学生姓名:学号:专业:通信工程班级:指导教师:2013年12 月27日内蒙古科技大学课程设计答辩书1.1.(5) x (t)=sin(t)/t -10<t<10x (t )tSa 函数曲线x=linspace(-10,10); y=sinc(x); plot(x,y); ylabel('x(t)'); xlabel('t');title('Sa 函数曲线');1.2.(3) 已知LTI 离散系统,x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n) x=[1,1,1,]; h=[0,1,2,3,]; y=conv(x,h);subplot(2,2,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x(n)');xlabel('Time index n'); subplot(2,2,2);stem([0:length(h)-1],h); ylabel('h(n)');xlabel('Time index n') subplot(2,2,3);stem([0:length(y)-1],y);ylabel('y(n)=x(n)*h(n)');xlabel('Time index n');x (n )Time index nh (n )Time index ny (n )=x (n )*h (n )Time index n2.1.2.用DFT 计算下列信号的频谱: (1) )48cos(5)(ππ+=t t xN=30; %数据的长度 L=1024; %DFT 的点数 f=1/16;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=5*cos(2*pi*f*t+pi/4); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱2.1.(3) )8sin()3sin(2)(t t t x ππ+-=N=30; L=1024;f1=0.5;f2=4;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=2*sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱第三章5.采用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯数字低通滤波器,满足下列指标:通带边缘频率:0.4π,通带衰减:0.5dB ;阻带边缘频率:06π,阻带衰减:50dBWp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=1;wp=Wp*Fs;ws=Ws*Fs;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));-3Wp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=0.5;wp=0.7265;ws=1.3764;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1)))); fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));第四章3.已知一含有平稳高斯白噪声的序列x[k]= sin (0.8πk) + s [k],试分别用L -D 算法和Burg 算法实现该序列的功率谱估计,并估计其AR 模型参数。

数字信号处理论文范例

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数字信号处理论文范例数字信号处理论文范例关键词:范例,数字信号处理,论文数字信号处理论文范例介绍:近年来,随着多媒体业务、P2P网络和IP 流媒体业务(特别是IPTV)快速发展,对宽带通信的需求剧增,超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。

传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。

具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关数字信号处理论文范例详情: [论文:.lwlwlw.] 近年来,随着多媒体业务、P2P网络和IP流媒体业务(特别是IPTV)快速发展,对宽带通信的需求剧增,超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。

传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。

具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关注。

下面我们来看一篇数字信号处理论文,学习一下该方面的知识。

题目:数字信号处理对电子测量与仪器的影响研究摘要:数字信号处理作 .016823./为科技研究中出现的一种新的技术,其目前已经在控制类、机电类以及计算机领域中被广泛的运用。

而这种技术和电子测量以及其仪器之间有着很紧密的联系。

本文对这三个主体的相关概念进行阐述,在此基础上对数字信号处理对电子测量以及其仪器的相关影响进行了详细的阐述。

关键词:数字信号处理;电子测量;电子仪器在对信号进行处理的时候,数字信号处理是其中关键的内容,其也是信息处理进行实现的关键途径。

而在这其中,电子测量是对信息进行收集的主要方式,电子测量仪器是对信息进行收集的仪器,所以电子测量以及仪器是为数字信号处理进行服务的。

把数字信号处理中的相关技术与理念运用到电子测量和仪器中,能够更好的促使电子测量以及其仪器的发展。

以下是我们的数字信号处理论文,供你借鉴参考。

一、电子测量以及相关仪器的概念(一)电子测量相关的概念测量即是指人类对客观世界进行分析以及获取相关数据的过程。

数字信号处理结课论文

数字信号处理结课论文

济南大学考查课课程报告题目数字信号处理系统学院自动化与电气工程学院专业电气传动1002 姓名李晓东学号 20100321116济南大学2012年12月数字信号处理-快速傅立叶变换林雪蕊(济南大学 自动化与电气工程学院,山东 济南 250022)摘 要:数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列,通过计算机或通用(专用)信号处理设备,用数字的数值计算方法处理(例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等),以达到提取有用信息便于应用的目的。

数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。

在进行数字信号处理之前需要通过模数转换器将信号从模拟域转换到数字域,而数字信号处理的输出经常也要通过数模转换器将信号从数字域变换到模拟域。

数字信号处理的核心算法是快速傅里叶变换(FFT)。

快速傅立叶变换即是本论文所要研究的核心问题。

关键词:数字信号处理;信号; 快速傅里叶变换Digital Signal Processing – Fast Fourier TransformLIN Xuerui(School of Automation and Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan250022,China)Abstract: Digital signal processing deal the signal sequences that are shown in digital or symbols. Through the computer or general (special) signal processing equipment, the sequences can be dealt in digital numerical calculation method processing (such as filtering, transformation, compression, enhancement, estimate, identification, etc.), in order to extract useful information for the purpose of application. The purpose of the digital signal processing is measuring or filtering the continuous analog signal in the real world. Before the digital signal processing the signals need through the AD converter convertered from simulation domain into digital domain, and digital signal processing output often will through the DA converter need convertered from digital domain transformation to simulation domain. The core of the digital signal processing algorithm is Fast Fourier Transform (FFT). Fast Fourier Transform is the core question which is researched deeply in the thesis.Keywords: Digital Signal Processing; signal; Fast Fourier Transform引言:数字信号处理— 快速傅立叶变换的论文。

数字信号处理论文 草稿

数字信号处理论文 草稿

3数字信号处理技术
3.1 数字信号处理的基本概念 信号可定义为一个承载信息的函数,通常表示为时间,的函数。对于幅度和时间都取 连续值的信号称为模拟信号或时域连续信号;对于幅度值取连续值,而时间耿离散值的信 号成为时域离散信号;而对于幅度和时问均为离散值的信号称为数字信号。我们所研究的 超声回波信号就属于幅度和时间均为离散值的信号,亦称为超声回波的数字信号。 数字信号处理是一个新的学科领域,它是把数字或符号表示的序列,通过计算机或专 用处理设备,用数字方式去处理这些序列,以达到更符合人们要求的信号形式。例如对信 号的滤波、 信号有用分量的提取和增强、 无用分量的削弱以及对信号某些特征参数的估计。 总之,凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、增强、压缩、估计、识别等都是数字信号 处理的研究对象。 时域信号到频域信号的转换是进行超声波频谱分析的基础。 频谱分析是对信号在频率 域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的相关物理量的谱线或曲线。 3.2 数字信号处理系统的基本组成 以模拟信号的数字化处理系统为例,此系统先把模拟信号变换为数字信号,然后用数 字技术进行处理,最后再还原成模拟信号。这一系统的方框图见图3-1所示。

2.1 超声检测原理 超声波是频率高于 20 千赫的机械波。 在超声探伤中常用的频率为 0.5 ~ 5 兆赫。
这种机械波在材料中能以一定的速度和方向传播,遇到声阻抗不同的异质界面(如 缺陷或被测物件的底面等) 就会产生反射。 这种反射现象可被用来进行超声波探伤, 最常用的是脉冲回波探伤法探伤时,脉冲振荡器发出的电压加在探头上(用压电陶 瓷或石英晶片制成的探测元件),探头发出的超声波脉冲通过声耦合介质(如机油 或水等)进入材料并在其中传播,遇到缺陷后,部分反射能量沿原途径返回探头, 探头又将其转变为电脉冲,经仪器放大而显示在示波管的荧光屏上。根据缺陷反射 波在荧光屏上的位置和幅度(与参考试块中人工缺陷的反射波幅度作比较),即可 测定缺陷的位置和大致尺寸。除回波法外,还有用另一探头在工件另一侧接受信号 的穿透法。 利用超声法检测材料的物理特性时, 还经常利用超声波在工件中的声速、 衰减和共振等特性。 2.2 超声波探伤的优势

武汉理工大学信息工程学院现代数字信号处理课程论文

武汉理工大学信息工程学院现代数字信号处理课程论文

现代数字信号处理题目:BP神经网络算法改进学院(系):信息工程学院专业班级:电子与通信112班学生姓名:王俊指导教师:刘泉2011年 12月 1日摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科,它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。

神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。

目前已经提出了多种训练算法和网络模型,其中应用最广泛的是前馈型神经网络。

前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。

但随着使用的广泛,人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。

于是我们就可以分析其产生问题的原因,从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。

关键词:神经网络,收敛速度,局部极小,BP网络,改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network.Keywords:neural network,convergence speed,local minimum,BP neural network,improving methods目录摘要 (2)Abstract (2)1 神经网络概述 (4)1.1 生物神经元模型 (4)1.2 人工神经元模型 (4)2 BP神经网络 (7)2.1 BP神经网络特点 (7)2.2 BP神经网络介绍 (8)3 BP神经网络算法改进 (10)3.1 BP网络训练过程介绍 (10)3.2 动态调节学习率的改进方法 (10)3.3 BP神经网络收敛速度的改进方法 (12)3.4局部极小问题的几种改进方案 (13)4 总结 (15)5 参考文献 (16)1 神经网络概述1.1 生物神经元模型人脑是由大量的神经细胞组合而成的,它们之间相互连接。

数字信号处理课程设计本科论文

数字信号处理课程设计本科论文

数字信号处理课程设计目录一、课程设计题目 (1)二、题目设计要求 (2)三、设计思想及步骤 (2)3.1Gaussian序列频域变换 (2)●3.1.1设计内容 (2)●3.2.2设计思想 (3)●3.2.3设计步骤 (3)●3.3.4设计结果 (3)3.2对周期方波信号进行滤波 (6)●3.2.1设计内容 (6)●3.2.2设计思想 (6)●3.2.3设计步骤 (7)●3.2.4设计结果 (7)3.3对语音信号实现回声处理 (11)●3.3.1设计内容 (11)●3.3.2设计思想 (11)●3.3.3设计步骤 (11)●3.3.4设计结果 (11)四、结果分析 (14)4.1.Gaussian序列频域变换分析 (14)4.2.对周期方波信号进行滤波 (14)4.3.对语音信号实现回声处理 (14)五、总结 (15)六、附录 (16)6.1参考书目 (16)6.2源程序 (17)一、课程设计题目课程设计选题一:1. 已知Gaussian 序列2(),015()0,n p q a e n x n --⎧⎪≤≤=⎨⎪⎩其它1)固定信号xa(n)中参数p=8,改变q 的值,使q 分别等于2,4,8,观察它们的时域和幅频特性,了解当q 取不同值时,对信号序列的时域、幅频特性的影响;固定q=8,改变p ,使p 分别等于8,12,14,观察参数p 变化对信号序列的时域及幅频特性的影响,观察p 等于多少时,会发生明显的泄漏现象,混叠是否也随之出现?记录实验中观察到的现象,绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。

2)设有序列 9()cos()cos(),049510b x n n n n ππ=+≤≤试实现 xa(n)(p =8,q =2)和 xb(n)的时域线性卷积3)用FFT 分别实现xa(n)(p =8,q =2)和 xb(n)的线性卷积和50点的圆周卷积。

2. 对周期方波信号进行滤波1)生成一个基频为10Hz 的周期方波信号。

数字信号处理论文-V1

数字信号处理论文-V1

数字信号处理论文-V1数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是对信号进行数字化处理的一种技术,它在许多领域中有广泛的应用,如音频处理、图像处理、通信等。

本文将从以下几点进行论述:1. 数字信号处理的基本原理数字信号处理是将信号转换为数字形式,以便使用数字计算机进行处理。

该过程包含两个基本步骤:抽样和量化。

抽样是指将信号在时间上进行离散化,即从连续时间中取出一系列瞬时值。

量化是指将抽样后的信号值转换为一系列离散的数值,即将连续的信号值转换为分段线性的数值。

2. 数字信号处理的应用2.1 音频处理数字信号处理在音频处理中有广泛的应用,如音频采集、音频编码和音频合成等。

例如,我们可以使用数字信号处理技术对录制的音频进行噪声和混响的去除,使音质更好。

2.2 图像处理数字信号处理在图像处理中也有广泛的应用,如图像压缩、图像增强和图像识别等。

通过数字信号处理技术,我们可以将高分辨率的图像压缩成低分辨率的图像,从而减少存储空间的占用。

2.3 通信数字信号处理在通信中也有广泛的应用,如数字调制、信道编码和解码等。

例如,我们可以使用数字信号处理技术对数字信号进行调制,使其适应不同的信道环境,从而提高通信质量。

3. 数字信号处理的未来发展方向未来,数字信号处理技术将继续向高精度、高速度和高效率的方向发展。

同时,数字信号处理将与多个技术领域相结合,如人工智能、机器学习和大数据等,共同推动数字信号处理技术的发展。

总之,数字信号处理是一种重要的技术,它在各个领域都有着广泛的应用。

随着人们对精度、速度和效率的不断追求,数字信号处理技术也将不断地发展和完善。

数字信号处理论文

数字信号处理论文

数字信号处理论文在当今社会,数字信号处理技术被广泛应用于各种领域,如通信、图像处理、音频处理等。

数字信号处理是将连续信号转换为离散信号,并通过数字处理技术对其进行分析、处理和传输的过程。

本文将从数字信号处理的基本概念、应用领域、常用算法等方面进行探讨。

数字信号处理的基本概念数字信号处理是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程,其核心是模拟信号的采样和量化。

在数字信号处理中,采样率和量化精度是至关重要的参数。

采样率决定了信号在时间轴上的表示精度,而量化精度则决定了信号在幅度上的表示精度。

数字信号处理的基本步骤包括信号采集、预处理、特征提取、信号分析和重构等。

在数字信号处理中,常用的数学工具包括傅里叶变换、小波变换、滤波器设计等。

数字信号处理的应用领域数字信号处理技术在通信领域扮演着重要角色。

通过数字信号处理技术,可以实现信号的编码、解码、调制、解调等过程,有效提高了通信系统的性能和可靠性。

此外,数字信号处理技术还被广泛应用于音频处理、图像处理、视频处理等领域。

音频处理是数字信号处理的一个重要应用领域,包括音频压缩、音频增强、音频特征提取等。

图像处理是另一个重要的应用领域,包括图像压缩、图像增强、目标检测等。

常用数字信号处理算法在数字信号处理领域,有许多经典的算法被广泛应用。

其中,傅里叶变换是一种将信号分解成各个频率分量的重要算法。

傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号,从而方便进行频谱分析、滤波等操作。

另一个重要的算法是小波变换,它可以在时域和频域之间实现局部分析,对信号的时频特性进行更精细的描述。

小波变换在音频压缩、图像压缩等领域有重要应用。

除此之外,数字滤波器设计也是数字信号处理中的重要内容。

数字滤波器可以对信号进行去噪、滤波、频率分析等操作,常用的数字滤波器包括均衡器、低通滤波器、高通滤波器等。

结语数字信号处理技术在现代社会中扮演着重要角色,其广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。

本文从数字信号处理的基本概念、应用领域、常用算法等方面进行了简要介绍,希望能够对读者对数字信号处理有所了解。

数字信号处理论文(1)

数字信号处理论文(1)

数字信号处理论文(1)数字信号处理是一门研究数字信号的获取、处理和传输的学科,其应用领域涉及通信、控制、音视频处理等诸多方面。

在数字信号处理研究的过程中,大量的论文被撰写出来,这些论文包含了数字信号处理领域的最新研究成果和研究方法,对于数字信号处理研究者具有重要的参考价值。

一、数字信号处理论文的研究内容1、数字信号采集与处理:论文中包含了采集数字信号的各种技术,如ADC采样技术、信号处理、滤波技术等,以及各种数字信号处理算法的研究,如噪声消除、降噪算法、时频分析等。

2、数字信号压缩:数字信号压缩是数字信号处理领域的重要研究方向,论文中包含了各种数字信号压缩算法的研究成果,如小波变换、离散余弦变换等。

3、信号识别与识别:数字信号识别与识别是数字信号处理领域的重要应用,很多数字信号处理论文是围绕着信号识别与识别展开的。

许多深度学习算法比如卷积神经网络、循环神经网络等也被广泛应用于信号识别与识别领域,大量的有关的数字信号处理论文在这一领域进行研究。

二、数字信号处理论文的写作特点1、严格的结构:数字信号处理领域的论文一般以“摘要、引言、研究背景、方法、实验结果、结论”等章节组织内容,结构紧凑有序,研究对象、目的、方法一览无遗,实验过程、数据分析、结论得到充分的呈现和展现。

2、严谨的表述:数字信号处理领域的论文需要对研究对象、数字信号处理方法、模型建立、实验过程、结果分析、结论等所有环节非常严谨,务求严密、精确和准确。

使用术语或符号时,必须符合统一的规范和定义,确保逻辑严密、严谨可靠。

3、准确的数据支撑:数字信号处理领域的论文一般需要通过实验或仿真验证或者数学证明来证实论文的研究成果,数据的准确性及可重复性对于论文的评价标准是非常严格的。

三、数字信号处理论文的创作要点1、选好研究方向:数字信号处理领域广泛而丰富,创作数字信号处理论文首先要确定研究方向。

在这个过程中要关注数字信号处理领域最新进展,选题时要有一定的新意和独特性,避免重复研究。

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论文班级:光电2班姓名:范宇飞学号:311308000713摘要 (2)一.设计内容 (3)设计要求 (3)设计内容 (3)二.设计原理 (4)三.设计过程 (5)1.程序源代码 (5)调试分析过程描述: (8)结果分析: (11)总结: (13)摘要在现代通信系统中,因为信号中经常混有各种复杂成分,因而很多信号分析都是基于滤波器而进行的。

而数字滤波器 [1] ,则是通过数值运算实现滤波,它具有处理精度高、灵活、稳定、不存在阻抗匹配问题的特点。

根据单位冲激响应函数的时域特性,数字滤波器可分为两种,即有限长冲激响应(FIR)数字滤波器和无限长冲激响应(IIR)数字滤波器。

IIR数字滤波器实现的阶次要求较低,所用的存储单元也较少,并且具有效率高,精度高的优点,除此还能够保留一些模拟滤波器的优良特性,所以应用领域广阔。

本文主要研究了IIR数字滤波器的常用设计方法,即冲激响应不变法和双线性变换法。

在分析IIR数字滤波器的原理基础上,从理论分析确定了所要设计的IIR数字滤波器的实现方法。

接着利用MATLAB函数语言编程,用Simulink工具仿真IIR数字滤波器,其中用信号处理图形界面FDATool来设计滤波器,并用FDATool模拟IIR数字滤波器处理信号。

在此基础上,使用MATLAB提供的GUI工具设计图形用户界面,实现方便用户使用的数字滤波器交互界面的开发。

此设计扩展性好,便于调节滤波器的性能,可以根据不同的要求在MATLAB上加以实现。

关键词:IIR数字滤波器;冲激响应不变法;双线性变换法;图形用户界面一.设计内容设计要求1.熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法;2.学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数(设计各种IIR数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。

3.掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。

4.通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。

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数字信号处理课程设计姓名:学号:专业:班级:指导老师:目录题目一:离散时间序列的时域分析 (2)1.1实现离散时间序列 (2)1.2序列的卷积 (2)题目二:利用DFT进行周期信号频谱分析 (4)2.1连续信号频谱分析比较 (5)2.2利用DFT进行运算 (7)题目三:离散系统的分析 (9)3.1求系统的响应 (9)3.2分析系统的频域特性 (10)题目四:数字滤波器的设计 (12)4.1高通滤波器的设计: (13)总结: (16)题目一:离散时间序列的时域分析对离散时间序列的时域分析,通过MATLAB进行离散时间序列的描述,对离散时间序列进行卷积运算,将不同形式的信号波形用不同的时间函数来描述,实现信号的卷积运算。

1.1实现离散时间序列(1)x0=2*sin(pi/3*n0+3*pi/4)(2)x1=2^n1(3)单位抽样序列(4)单位阶跃序列程序如下:A=2;N=20;phi=3*pi/4;w=pi/3;n0=-5:0.5:10;x0=A*sin(w*n0+phi);a=2;N=20;n1=0:0.3:6;x1=a.^n1;n2=-20:20;x2=[zeros(1,20),1,zeros(1,20)];n3=-20:20;x3=[zeros(1,20),1,ones(1,20)];subplot(2,2,1);plot(n0,x0);stem(n0,x0);title('正弦序列');ylabel('x(n)');xlabel('n');subplot(2,2,2);plot(n1,x1);stem(n1,x1);title('指数序列');xlabel('n');ylabel('x(n)');subplot(2,2,3);stem(n2,x2);title('单位抽样序列');xlabel('n');ylabel(') (n');subplot(2,2,4);stem(n3,x3);title('单位阶跃序列');xlabel('n');ylabel('u(n)');1.2序列的卷积程序如下:A=2;N=20;phi=3*pi/4;w=pi/3;n0=-5:0.5:10; x0=A*sin(w*n0+phi); a=2;N=20; n1=0:0.3:6; x1=a.^n1; y=conv(x0,x1);stem([0:length(x0-1),x1]);正弦序列x (n )n指数序列nx (n )nδ(n ))nu (n )10203040506070正弦序列与指数序列卷积题目二:利用DFT 进行周期信号频谱分析连续周期信号相对于离散周期信号,连续非周期信号相对于离散非周期信号,都可以通过时域抽样定理建立相互关系。

因此,在离散信号的DFT 分析方法基础上,增加时域抽样的步骤,就可以实现连续信号的DFT 分析。

应用离散傅里叶变换DFT ,分析连续周期信号x T (t)的频谱。

连续周期信号在满足一定条件下,可以通过傅立叶级数(CTFS )展开为一系列正弦信号的线性叠加,其频谱函数X (k Ω)是离散频率的复函数,因而周期信号的频谱结构具有离散性和谐波性。

⎰-Ω-=Ω2200)(1)(T T t jk dte t x T k X对x(t)以T 为间隔进行取样,长度为一个周期T 0 ,dt →T, ⎰∑→,)()(n x t x →,T 0=NT,得到Ten x T k X N n nTjk ∑-=Ω-=Ω1)(1)(=∑-=-120)(N n kn Nj en x T T π=)(1k X N连续周期信号的频谱求解步骤:(1) 根据取样定理,确定时域取样间隔T ; (2) 计算一个周期内的取样点数N 。

(3) 使用FFT 命令作N 点FFT 计算,求得X (k);(4) 最后求得连续周期信号的频谱为X (k Ω)= N 1X (k)2.1连续信号频谱分析比较例:利用DFT 近似分析连续信号x(t)=e^(-t)*u(t)的幅度频谱并与理论值比较,并分析二者产生误差的原因。

当Fs 分别为8Hz 、16Hz 和32Hz 时: Fs=8Hz 时,程序如下: Fs=8;T=1/Fs; ws=2*pi*Fs;N=60; %假设信号长度 L=512; %假设DFT 的点数detaf=N/(Fs*2);detafd=L/Fs; fprintf('分辨率为%f\n',detaf); fprintf('谱线间隔为%f\n',detafd); t=(0:N-1)*T;xk=exp(-1*t); X=fftshift(fft(xk,L)); w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X));grid on ;频谱图如下:0123456789当Fs=16Hz 时,程序如下:Fs=16;T=1/Fs; ws=2*pi*Fs; N=60; %假设信号长度L=512; %假设DFT 的点数detaf=N/(Fs*2);detafd=L/Fs;fprintf('分辨率为%f\n',detaf); fprintf('谱线间隔为%f\n',detafd); t=(0:N-1)*T;xk=exp(-1*t); X=fftshift(fft(xk,L)); w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X));grid on ;频谱图如下:024681012141618当Fs=16Hz 时,程序如下:Fs=64;T=1/Fs; ws=2*pi*Fs; N=60; %假设信号长度L=512; %假设DFT 的点数detaf=N/(Fs*2);detafd=L/Fs; fprintf('分辨率为%f\n',detaf); fprintf('谱线间隔为%f\n',detafd); t=(0:N-1)*T;xk=exp(-1*t); X=fftshift(fft(xk,L)); //fft 运算 w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X));grid on ;频谱图如下:0510152025303540分析:有限长序列的DFT 仍是有限长序列,故其特别适合数字系统——它不仅具有重要的理论意义,且DFT 存在快速算法,所以仍用DFT 分析连续信号的频谱。

在利用DFT 分析连续信号频谱时,会出现混叠现象,频率泄漏,栅栏现象导致误差。

2.2利用DFT 进行运算例:考虑)52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=1)取)100)((≤≤n n x 时,求)(n x 的DFT : X (k );2)将(1)中的)(n x 以补零方式使)(n x 加长到1000≤≤n ,求X (k ); 3)取)1000)((≤≤n n x ,求X (k )要求画出)(n x 和X (k ) 程序如下: N1=11;k1=0:N1-1; n=[0:10];xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n); subplot(3,2,1);stem(xn);title('xn'); y1=fft(xn,N1);subplot(3,2,2);stem(k1,abs(y1)); title('xn 11点DFT '); N2=101; k2=1:N2;n2=[0:100];xn2=[xn,zeros(1,N2-length(xn))]; subplot(3,2,3);stem(xn2);title('xn2'); y2=fft(xn,N2);subplot(3,2,4);stem(k2,abs(y2));title('补零方式Xk'); xn3=cos(0.48*pi*n2)+cos(0.52*pi*n2); subplot(3,2,5);stem(xn3);title('xn3'); y3=fft(xn3,N2);subplot(3,2,6);stem(k2,abs(y3));title('xn 101点DFT ');图形如下:-202xn0510xn 11点DFTxn2补零方式X kxn3xn 101点DFT离散傅里叶变换是有限长序列的傅里叶变换,它相当于把信号的傅里叶变换进行等频率间隔采样,并且有限长序列的离散傅里叶变换和周期序列的离散傅里叶级数本质是一样的。

我们采用DFT 来对连续时间信号的傅里叶变换进行逼近,进而分析连续时间信号的频谱。

快速傅里叶变换(FFT )并不是一种新的变换,它是离散傅里叶变换的一种快速算法。

题目三:离散系统的分析离散系统的时域方程为:∑∑==-=-Mk kNk kk n x pk n y d)()(其变换域分析方法如下:)()()(][][][][][ωωωjjjm e H e X e Y m n h m x n h n x n y =⇔-=*=∑∞-∞=频域系统的频率响应为 ωωωωωωωjN N j jM M j j j j e d e d d e p e p p e D e p e H ----++++++==......)()()(1010Z 域)()()(][][][][][z H z X z Y m n h m x n h n x n y m =⇔-=*=∑∞-∞=系统的转移函数为 NN MM z d z d d z p z p p z D z p z H ----++++++==......)()()(110110分解因式∏-∏-=∑∑==-=-=-=-Ni i Mi i Ni ik Mi ik z z Kzd z p z H 1111)1()1()(λξ ,其中i ξ和i λ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。

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。

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