第2章实时数字信号处理概述
数字信号处理第2章

Z变换与拉氏变换的关系:
这一关系实际上是通过 到了Z平面。
若将Z平面用极坐标表示
标表示
,代入
将S平面的函数映射
,S平面用直角坐 ,得:
上述关系表明: z 的模 r 仅与 s 的实部 相对应, z 的幅角 则仅与 s 的虚部 对应。
映射关系:
Z变换与拉氏变换的关系
0 0,2 (S平面实轴映射到Z平面的正实轴)
解:
,求它的傅立叶变换。
其幅度谱和相位谱分别为:
典型例题
❖ 例2 已知序列的傅立叶变换如下,求它的反变换。
解:
显然序列 h(n)不是绝对可和的,而是平方可和 的 ,但其依然存在傅立叶变换。 Parseval定理
典型例题
❖ 例3 证明复指数序列 x(n) e j0n 的傅立叶变换为:
证:根据序列的傅立叶反变换定义,利用冲击函 数 的性质,有:
即序列绝对可和
某的有 立些序些叶既列序变不,列换满若虽依足引然然绝入不存对频满在可 域足。和的以见的冲上后条击条例件函件。也数,不但满满,足足其平平傅方方立可可叶和和变条,换件其傅
也存在。如
、某些周期序列,见后例。
序列傅立叶变换的定义
5.常用序列的傅立叶变换
序列
(n)
傅立叶变换
1
1
典型例题
❖ 例1 已知
A形k(式k=求0,X取1(…:z),N)B,(此z) A( z )
时
为了方bi 便z i通常利用
i0
N
1 ai z i
X(z)/z的
i 1
若序列为因果序列,且N≥M,当X(z)的N个极点都是单
极点时,可以展开成以下的部分分式的形式:
则其逆Z变换为:
数字信号处理 名词解释-概述说明以及解释

数字信号处理名词解释-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一种广泛应用于信号处理领域的技术,它利用数字化的方式对连续时间信号进行处理和分析。
数字信号处理可以实现信号的滤波、频谱分析、模拟与数字信号的转换、信息编码解码等功能,是现代通信、音视频处理、生物医学领域等各个领域中不可或缺的技术手段。
通过数字信号处理技术,我们可以更加精确和高效地处理各种类型的信号,包括声音、图像、视频等。
数字信号处理可以使信号的处理过程更加稳定可靠,同时也可以方便地与计算机等数字系统进行集成,实现更多复杂功能。
在本篇文章中,我们将深入探讨数字信号处理的定义、应用领域以及基本原理,以期让读者对这一重要领域有更加全面的认识和理解。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分,分别是引言、正文和结论。
在引言部分,我们将对数字信号处理进行简要的概述,并介绍文章的结构和目的。
正文部分将详细讨论数字信号处理的定义、应用领域和基本原理。
最后,在结论部分,我们将总结数字信号处理的重要性,探讨未来数字信号处理的发展趋势,并做出最终的结论。
通过这样的结构安排,读者能够清晰地了解数字信号处理的基本概念、应用以及未来发展方向。
1.3 目的:本文旨在介绍数字信号处理的概念、应用领域和基本原理,旨在帮助读者更深入了解数字信号处理的重要性和作用。
通过对数字信号处理的定义和应用领域的介绍,读者可以了解数字信号处理在各个领域中的广泛应用和重要性。
同时,通过对数字信号处理的基本原理的讲解,读者可以更好地理解数字信号处理的工作原理和技术特点。
通过本文的阐述,希望读者能够全面了解数字信号处理的基本概念和工作原理,进而认识到数字信号处理在现代科学技术中的重要性和必要性。
同时,本文也将展望未来数字信号处理的发展趋势,希望能够启发读者对数字信号处理领域的进一步研究和探索。
最终,通过本文的阐述,读者可以更加深入地理解数字信号处理这一重要的科学技术领域。
实时数字信号处理概述PPT课件

⑦具有软、硬件等待功能,能与各种存储器接 口。
2.2.2.2 DSP硬件比较
2.3 DSPs的选择和发展
DSP的应用范围十分广阔,不同的应用领域和不 同的性能需要不同类型的DSP。在军事和尖端科技领
域,对性能因素的考虑远远高于对成本等因素的考虑, 因而这一应用领域总是集中体现了当今最先进的DSP
综合起来,选择合适的DSP所应考虑的主要方面有: ①性能指标
指令速度MIPS或运算速度MFLOPS,考虑是否 必须多片并行处理。高速实时信号处理要求DSP处理 系统必须在限定时间内完成任务,或者在允许的输 出—输入响应迟延范围内,系统的数据输入/输出吞 吐率必须达到一定速度。
②精度和动态范围。数据字宽、定点/浮点;
⑦ 应用开发时间周期。应具备完善的开发调试工具, DSP本身易学易用;
⑧ 型号延续性。产品有较好的应用前景,或者未来有 兼容/替代型号,这要求生产厂家有相当实力,能在 芯片生产或开发调试系统上得到其它厂商的支持。
当选择一种DSP满足上述要求后,还应选择更具 体的类型,如速度、工作温度范围、封装等等。许多 DSP都提供了具备片内ROM型的产品,片内ROM可以 将定型的程序代码固化到DSP片内,从而减少了系统 的体积、功耗、电磁辐射干扰,速度也有所提高,当 大批量生产时可降低成本。但这种ROM几乎都是一次 性写入的,而且需要由厂家专门制作,其批量起点高 (万片),带来了很大的资金投入和生产风险,因此 对普通使用者 ,这些ROM 是无用的 。有些 DSP 如 TM320C31/C40,其片内有少量 ROM固化为加电引 导程序,供各种加载模式下自动调用。有些 DSP如 TM320F206,其片内则有FLASH。
《数字信号处理》课件

数字信号处理具有精度高、稳定性好、灵活性大、易于实现和可重复性好等优 点。它克服了模拟信号处理系统中的一些限制,如噪声、漂移和温度变化等。
数字信号处理的重要性
数字信号处理是现代通信、雷达、声 呐、语音、图像、控制、生物医学工 程等领域中不可或缺的关键技术之一 。
随着数字技术的不断发展,数字信号 处理的应用范围越来越广泛,已经成 为现代信息处理技术的重要支柱之一 。
04 数字信号变换技术
CHAPTER
离散余弦变换
总结词
离散余弦变换(DCT)是一种将离散信号变换到余弦函数基 的线性变换。
详细描述
DCT被广泛应用于图像和视频压缩标准,如JPEG和MPEG, 因为它能够有效地去除信号中的冗余,从而减小数据量。 DCT通过将信号分解为一系列余弦函数的和来工作,这些余 弦函数具有不同的大小和频率。
雷达信号处理
雷达目标检测
利用数字信号处理技术对雷达回 波数据进行处理和分析,实现雷 达目标检测和跟踪。
雷达测距和测速
通过数字信号处理技术,对雷达 回波数据进行处理和分析,实现 雷达测距和测速。
雷达干扰抑制
利用数字信号处理技术对雷达接 收到的干扰信号进行抑制和滤除 ,提高雷达的抗干扰能力。
谢谢
THANKS
《数字信号处理经典》ppt课 件
目录
CONTENTS
• 数字信号处理概述 • 数字信号处理基础知识 • 数字滤波器设计 • 数字信号变换技术 • 数字信号处理的应用实例
01 数字信号处理概述
CHAPTER
定义与特点
定义
数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一门涉及信号的获 取、表示、变换、分析和综合的理论和技术。它以数字计算为基础,利用数字 计算机或其他数字硬件来实现信号处理的方法。
2 实时数字信号处理技术概述

2 实时数字信号处理技术1)实时的概念:在下一次信号输入之前保证当前数据已经处理完毕并输出,即保证数据无积累和数据无丢失,影响实时的因数:算法的效率编程的效率以及硬件性能实时:1、快速的算法、高效的编程;2、高性能的硬件支持:I/O,DSPs2)输入通道:放大器、抗混叠滤波器、ADC放大器:放大倍数(增益)、带宽、电平、耦合形式[直流(视频)、交流(变压器耦合、中频)]抗混叠滤波器:低通为主(中频带通)、截止频率ADC:精度(位数)、采样频率(视频、中频)、SNR≈6BdB(1BIT=6dB)、并串、自校验等输出通道:DAC、重构滤波器、放大器(如CD播放机)DAC:精度(位数)、采样频率(速度)、并串、处理(内插滤波)重构滤波器:低通、截止频率放大器:变压器(差分变单端)、电流、电压、带宽、驱动能力等3)DSP(第一个TMS32010)结构特点(实时信号处理技术的核心和标准):①DSP采用数据和程序总线分离的哈佛结构及改进的哈佛结构,而非冯·诺依曼结构,指令执行速度更高;②DSP大多采用流水技术,从而在不提高时钟频率的条件下减少了每条指令的执行时间;③片内有多条总线可以同时进行取指令和多个数据存取操作,并且有辅助寄存器用于寻址,它们可以在寻址访问前或访问后自动修改内容,以指向下一个要访问的地址;④针对滤波、相关、矩阵运算等需要大量乘法累加运算的特点,DSP大都配有独立的乘法器⑤许多DSP带有DMA通道控制器,以及串行通信口等,配合片内多总线结构,数据块传送速度大大提高;⑥配有中断处理器和定时控制器,可以很方便地构成一个小规模系统;⑦具有软、硬件等待功能,能与各种存储器接口。
4)DSP的结构:5)DSP的方案选择①性能指标:(1)指令周期:即执行一条指令所需的时间(2)MAC时间:即一次乘法加上一次加法的时间。
(3)FFT执行时间:即运行一个N点FFT程序所需的时间。
( 4 ) MIPS :即每秒执行百万条指令(5)MOPS:即每秒执行百万次操作(6 ) MFLOPS :即每秒执行百万次浮点操作。
数字信号处理第三版第2章.ppt

| z | 2
试利用部分分式展开法求其Z反变换。
解:
X (z)
A1 1 2z 1
1
A2 0.5
z
1
4 1 1 1 3 1 2z1 3 1 0.5z1
x(n)
4 3
2n
1 3
(0.5)n
u(n)
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
例: 设
X (z)
7)终值定理:设x(n)为因果序列,且X(z)=Z[x(n)]的全部
极点,除有一个一阶极点可以在z=1 处外,其余都在单位
圆内,则 : lim x(n) lim[(z 1)X (z)]
n
z1
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
8)序列卷积(卷积定理)
若: y(n) x(n) h(n) x(m)h(n m) m
3z (z 3)2
z2
3z , 6z 9
试利用长除法求其Z反变换。
解:
| z | 3
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
2.5.4 Z 变换的性质和定理
1)线性性质
Z[ax(n)+by(n)]=aX(z)+bY(z)
2)序列的移位 Z[x(n m)] zm X (z) Rx | z | Rx
2 j c
c (Rx , Rx )
直接利用围线积分的方法计算逆Z变换比较麻烦。 下面介绍几种常用的逆Z变换计算方法: 1)用留数定理求逆Z变换(了解) 2)部分分式展开法(掌握) 3)幂级数展开法(长除法)
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
例: 设
1
数字信号处理第2章 Z变换综述

例4:求序列 x(n) a u (n)的Z变换及收敛域。
n
解: X ( z )
n
n n n n 1 n a u ( n ) z a z ( az ) n 0 n 0
1 az 1 (az 1 ) 2 (az 1 ) n
1 — 64
Z -
-2
-3 1 —— Z 256
1 -3 —— Z 256
...
极点分为:实极点、复极点 若为复极点必然是共轭极点,必然是成对出现
例:
z 1 z z X ( z) 2 1 2 1 z z z z 1 ( z 1 )2 ( 3 j)2 2 2
因为D(z)的系数是实数,所以复极点必然成对出现
§2.3
z变换性质1
一、线性: Z[a x (n)+a x (n)]=a Z[x (n)]+a Z[x (n)]
1 1 2 2 1 1 2 2
二、时移: Z[x(n)]=X(z)
Z[x(n-m)]=z-m· X(z)
意义:z-1:单位延迟器
z变换性质2
三、时域卷积:
x(n) h(n) y(n)
|a|<|z|<1/|a|
双边序列的收敛域是左边序列和右边序列z变换的 公共收敛区间。
课本P27表2.1
z nu(n) ~ ( z 1) 2
作业2.1(2)(6)
z 2 sin z sin(0 ) sin(n0 )u (n) ~ z 2 2 z cos0 1 sin z 1 sin(0 ) 1 2 z 1 cos0 z 2
z z 1 z z X ( z) 2 z 4 z 3 ( z 1)(z 3) 2 z 1 z 3
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2.1、数字信号处理系统的基本组成
•大多数数字信号处理的应用中,信号为来自不同模拟信号源,这些模拟 信号(电压或电流)通常为连续时间信号。
•应用数字信号处理(DSP)主要有三个原因: 1)滤波:滤除信号中来自周围环境的干扰或噪声; 2)检测:检测淹没在噪声中的特定信号(如雷达或声纳系统中),当检测 到的信号超过给定的阈值则认为目标信号存在,反之认为不存在; 3)压缩:当信号转换到另外一个域后,在变换域上更容易分辨信息的重 要程度,对重要部分分配多的比特数,次要部分分配尽可能少的比特 数,达到压缩的目的(如DCT算法)。
的是离散时间信号。将连续时间信号转换成离散时间信号的过程叫抽样。
抽样可由称为A/D变换器的器件完成:
量化结果
声卡
5
模拟输入 xa (t)
Ts
抽样器
抽样输出
xˆa (t)
xˆa(t) xa(t)•P (t)
xa(t)(t nTs)
n
xˆa (t)
周期性抽样函数 P (t )
xˆa (t)
Ts
P(t) (tnTs)
是否可以根据抽样后的离散时间序列恢复原始信号? •奈奎斯特抽样频率:能够再恢复出原始信号的最低抽样频率(使 抽样后的信号频谱不发生混叠的最低抽样频率,即信号最高频率的 二倍)
0 s/2 s2 0
•满足奈奎斯特抽样频率的抽样信号可由理想低通滤波器恢复出原 始信号。此后将推导这个过程。
xˆa(t) G (j )/g (t( ) 低 通 y滤 (t) 波 xa) (t)
X a ( j)
xa
(t )e
jt dt
[xa
(t )
•
P
(t )]e
实时数字信号处理存储器

实时数字信号处理存储器能够高效地处理通信信号的编解码,提高 通信系统的传输效率和可靠性。
信道均衡
实时数字信号处理存储器能够对通信信道进行均衡处理,消除信道 中的干扰和失真,保证通信质量。
医疗设备
医学影像处理
01
实时数字信号处理存储器能够快速处理医学影像数据,为医生
提供清晰、准确的诊断依据。
技术更新与兼容性问题
随着技术的快速发展,实时数字信号 处理存储器的更新换代可能导致与旧 设备的兼容性问题。
未来发展趋势
更高的性能和更低的功耗
随着技术的进步,未来实时数字信号处理存储器 将具备更高的性能和更低的功耗,以满足不断增 长的处理需求。
云存储与边缘计算
结合云计算和边缘计算技术,实时数字信号处理 存储器将能够实现分布式数据处理和存储,提高 数据处理效率和可扩展性。
异步读取与写入
异步读取与写入技术允许数据在不同时钟域之间进行传输,避免了数据同步的问题。在实时数字信号 处理中,异步读取与写入技术可以确保数据在处理过程中不受时钟同步的限制,提高数据处理效率。
数据传输与处理
数据流处理
实时数字信号处理存储器采用数据流处理方式,将数据按照一定的顺序和规则 进行传输和处理。数据流处理具有高度的并行性和灵活性,能够满足实时处理 的需求。
实时数字信号处理存储器的出现,为 实时系统的开发提供了重要的技术支 持。
支持实时的决策
由于其高速的数据传输能力,实时数 字信号处理存储器能够支持实时的决 策和响应。
实时数字信号处理存储器的应用领域
通信领域
实时数字信号处理存储器广泛应用于通 信领域,如无线通信、卫星通信等。
图像处理领域
在图像处理领域,实时数字信号处理 存储器被用于图像数据的存储和处理。
数字信号处理-第2章第1讲 离散时间信号和离散时间系统

当a>1时 当-1<a<0时 当a< -1时
2.2 常用序列
5、正弦序列
x(n) Asin(n )
x(n) xa (t) tnT Asin(nT ) T / fs 2 f / fs 单位rad, 单位rad / s
6、复指数序列
一阶后向差分: y(n) y(n) y(n 1) 二阶后向差分: 2 y(n) y(n) y(n 1)
y(n) 2 y(n 1) y(n 2) 用延时算子:Dy(n) y(n 1) y(n) y(n) Dy(n) (1 D) y(n) 1 D 2 y(n) y(n) y(n 1) (1 D) y(n) (1 D)Dy(n) (1 D)2 y(n)
卷积和
卷积和的定义
1. 交换律 2. 结合律
y(n) x(k)h(n k) x(n) h(n) k
y(n) h(n)x(n k) h(n) x(n) k
y(n) [x(n) h1(n)]*h2(n)
[x(n) h2(n)]*h1(n) x(n) [h1(n)*h2(n)]
线性非移变系统稳定的充要条件是满足绝对可 和的条件:
S h(n) n
证明:
(1)充分性
当 x(n) M得
y(n) h(k)x(n k) h(k) x(n k)
k
k
M h(k) 得证 k
(2)必要性
x(n) e( j)n
数字频率又叫归一化频率
x(n) en cos(n) jen sin(n)
数字信号处理-时域离散随机信号处理(丁玉美)第2章

rxx (0) rxx (0) Rxx r ( M 1) xx
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波 (2.2.22)式可以写成矩阵的形式, 即
Rxd Rxxh
对上式求逆,得到
h Rxx1Rxd
(2.2.23)
(2.2.24)
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波 上式表明已知期望信号与观测数据的互相关函数及观测 数据的自相关函数时,可以通过矩阵求逆运算, 得到维纳滤
E[| e(n) |2 ] E[| e(n) |2 ] j 0 a j b j
记
j=0, 1, 2, … (2.2.6)
j j a j b j
j=0, 1, 2, …
(2.2.7)
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波 则(2.2.6)式可以写为
j E[| e(n) |2 ] 0
j 0
(2.2.16)
假定滤波器工作于最佳状态,滤波器的输出yopt(n)与期望信号d(n) 的误差为eopt(n),把(2.2.15)式代入上式,得到
* E[ yopt (n)eopt (n)] 0
(2.2.17)
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波
d(n) eo pt(n)
yo pt(n)
图 2.2.1 期望信号、 估计值与误差信号的几何关系
方法求解,简单易行,具有一定的工程实用价值,并且物理概
念清楚,但不能实时处理;维纳滤波的最大缺点是仅适用于一 维平稳随机信号。这是由于采用频域设计法所造成的, 因此人 们逐渐转向在时域内直接设计最佳滤波器的方法。
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波
2.2 维纳滤波器的离散形式——时域解
2.2.1 维纳滤波器时域求解的方法 根据线性系统的基本理论,并考虑到系统的因果性,可以 得到滤波器的输出y(n),
数字信号处理——第2章 离散时间傅里叶变换与Z变换

• 总结:
①序列ZT的收敛域以极点为边界(包含0 和 ②收敛域内不含任何极点,可以包含0 ③相同的零极点可能对应不同的收敛域,即: 不同的序列可能有相同的ZT ④收敛域汇总:右外、左内、双环、有限长z平面
)
常见典型序列z变换
序列 Z变换 收敛域
z a
z b
注意:只有z变换和它的收敛域两者在一起才和序列相对应。 其它序列见P54: 表2-1 几种序列的z变换
2.3
z反变换
Z反变换: 从X(z)中还原出原序列x(n)
X ( z ) ZT [ x ( n)]
n
x (n) z n
实质:求X(z)幂级数展开式
Z反变换的求解方法: 留数定理法
部分分式法
长除法
1. 留数定理法
根据复变函数理论,可以推导出
x ( n)
1 2 j
X ( z ) z n 1dz
1 1 3z 1
n
z 2
2 n u ( n)
z 3
3
n
n
u (n 1)
x n 2 u n 3 u n 1
3. 幂级数法(长除法)
如果序列的ZT能表示成幂级数的形式,则序列x(n) 是幂 级数 说明: ①这种方法只对某些特殊的ZT有效。 ②如果ZT为有理函数,可用长除法将X(z)展开成幂级 数。 若为右边序列(特例:因果序列),将X(z)展开成负幂 级数; 若为左边序列(特例:反因果序列),将X(z)展开成正 幂级数; 中
z z 1 1 X z 1 z 2 z 3 1 2z 1 3 z 1
1 ZT [a u (n)] z a 1 1 az 1 n ZT [a u (n 1)] z a 1 1 az
数字信号处理课后答案第2章高西全

DFT可以将信号从时间域转换 为频域,从而可以利用人眼视 觉特性或信号的稀疏性进行压 缩。例如,JPEG和MPEG等图 像压缩标准就利用了DFT。
快速傅里叶变换算法简介
快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的计算DFT的算法,其时间 复杂度为O(NlogN),远优于直接计算DFT的O(N^2)复杂度。 FFT算法基于分治策略,将大问题分解为小问题进行处理,从而 大大提高了计算效率。
器性能受限于所选择的窗函数和理想滤波器的逼近程度。
最优化方法
最优化方法是一种基于误差最小化准则来设计FIR数字滤波器的方法。最优化方法包括 最小均方误差准则、最小二乘法和约束最小平方等。这些方法能够设计出具有最佳性能
的FIR数字滤波器,但计算较为复杂,需要使用迭代算法进行求解。
06
总结与展望
本章重点回顾
离散时间信号的运算
总结词
离散时间信号的运算包括加法、减法、乘法、移位和 翻转等基本运算,以及卷积和相关等复合运算。这些 运算在数字信号处理中具有重要的作用。
详细描述
离散时间信号的运算包括基本的算术运算和复合运算。 基本的算术运算包括加法、减法、乘法和移位等,这些 运算可以用于对离散时间信号进行基本的处理和变换。 此外,离散时间信号的复合运算包括卷积和相关等,这 些运算可以用于实现更复杂的信号处理功能,如滤波、 频谱分析和数字调制等。这些运算在数字信号处理中具 有重要的作用,是实现各种数字信号处理算法的基础。
信号处理
Z变换在信号处理中也有广泛的应用,例如频谱分析和滤波器设计等。通过Z变换 ,可以将离散时间信号从时间域转换到频率域,从而可以对信号进行更深入的分 析和处理。
04
离散傅里叶分析
离散傅里叶变换的定义与性质
DSP复习总结

一.数字信号处理概述1.DSP的优势:可控性强,稳定度高,精度高,抗干扰性强,实现自适应性,数据压缩,大规模集成。
2.实时数字信号处理:信号处理速度必须大于等于输入信号更新的速度,而且信号输入到处理后输出的延迟必须足够的小实时取决因素:芯片速度,运算量(数据率,算法复杂度)3.DSP子系统实现方式:通用CPU,加速处理模块,单片机,专用DSP芯片,可编程FPGA 器件,通用可编程DSP芯片3.DSP系统典型处理方法:数据流处理。
块处理矢量处理4.定点与浮点DSP芯片定点:小数Xf转换为定点数Xd:Xd=int(Xf×2Q)定点数Xd转换为小数Xf:Xf=float(Xd×2-Q)0.25的Q15表示法——0.25×215=8192=0x20000x4623的Q15表示小数——17955×2-15=0.547943第一位为符号位浮点:bit3bit3bit2bit2bit S e f浮点数=(-1)S×2(e-127)×1.f-0.75=-(0.11)2=-(1.1)×2-1=(-1)1×(1.1)×2(126-127)-0.75的IEEE单精度浮点格式数为:(BF400000)H5.DSPs芯片特点算数单元:硬件乘法器是DSPs区别于早期通用微处理起的重要标志多功能单元使DSP在单位时间内完成更多的操作,提高了程序执行速度总线结构:哈弗总线结构流水技术:是提高DSPs程序执行效率的另一个重要手段专用寻址单元:地址的计算不再额外占用CPU时间片内存储器:程序存储,数据存储,CACHE丰富的外设6.DSP处理器实现高速运算途径⏹硬件乘法器及乘加单元⏹高效的存储器访问⏹数据格式⏹零循环开销⏹多个执行单元⏹数据流的线性I/O⏹专门的指令集6.DSP评价方法:传统性能评价MIPS-----百万指令每秒MOPS-----百万操作每秒MFLOPS-----百万浮点操作每秒MACS-------乘加次数每秒完整应用评价核心算法评价7.选型依据:速度,精度,芯片资源,开发工具,支持多处理器,功耗与电源管理,成本。
数字信号处理DigitalSignalProcessing课件

re j eTs e jTs
得到:
r eTs
Ts
s与z
z re j |r1 e j
Ts 2 f fs
X (e j ) x(n)e jn n
离散时间序列旳 傅里叶变换,
DTFT
Im[ z ]
z 平面
0 Re[z]
z 平面 Im[z]
r 1
0 Re[z]
Ts 2 f fs
n0
if az1 1, that is z a
ROC
then X (z) 1 1 az1
X (z) z za
a1
例2:x(n) anu(n 1)
{ u(n 1)
1 n 1,,
0 其他
1
X (z) an zn 1 (a1z)n
n
n0
1
1
1 a
1 z
z
z a
ROC : a1z 1, z a
极零分析旳应用
1. 稳定性: 鉴别条件1:
h(n)
n0
h(n) l1
稳定性: 鉴别条件2 :
| pk | 1, k 1,, N
全部极点都 必需在单位
圆内!
证明: H (z) N ck z k 1 z pk
p N
n
h(n) ck k
k 1
p
N
n
h(n)
ck k
n0
n0 k 1
x(n)zn zm1dz
c
c
n0
x(n) zmn1dz c n0
z re j
x(n) rmn1e j(mn1)dz n
dz rje jd x(n)rmn j e j(mn)d n
X (z)zm1dz x(n)r mn j e j(mn) d
数字信号处理第二章 ppt课件

分析信号在频率分布上的特性 和运算:这给了我们换个视角 观察信号的机会,我们会发现 许多在时间域上得不到的特性 和运算。
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2.2 时域离散信号的傅里叶变换
2.2.1 时域离散信号的傅里叶变换的定义 2.2.2 周期信号的离散傅里叶级数 2.2.3 周期信号的傅里叶变换 2.2.4 时域离散信号傅里叶变换的性质
X ~(k)N 1~ x(n)ej2 N k n k n0
上式的求和号中的每一项都是复指数序列,其中第K项
即为第K次谐波
1 X~(k)ej2Nkn Nr
的傅里叶变换根据
其周期性能够表示为:
F[1 T X ~ (k )ej2 N k]n 2X ~ (k )( 2k 2r)
N
N r N
换。
解: 将 x ( n ) 用欧拉公式展开为
x(n)1(ej0n ej0n)
2
由
FT[ej0n] 2(02r)
r
得余弦序列的傅里叶变换为
X(ej)FT[cos0n]
1 22r [(02r)(02r)]
[(02r) (02r)]
r
;
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上式表明,余弦信号的傅里叶变换是在 0处的冲激函 数,强度为 ,同时以2 为周期进行周期性延拓,如下图
;
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2.2.1 时域离散信号的傅里叶变换的定义
定义
X(ej) x(n)ejn
(2.2.1)
n
为时域离散信号x(n)的傅里叶变换,简称FT(Fourier
Transform)。上式成立的条件是序列绝对可和,或者
说序列的能量有限,即满足下面的公式:
x(n)zn
n
对于不满足上式的信号,可以引入奇异函数,使之能够
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②由采样频率完成任务书最复杂的算法所需最大时间及 系统对实时程度的要求判断系统能否完成工作;
③由数据量及程序的长短决定片内RAM的容量,是否需 要扩展片外RAM及片外RAM容量;
④由系统所要求的精度决定是16位还是32位,是定点还是 浮点运算;
⑤根据系统是计算用还是控制用来决定对输入输出端口 的要求。在一些特殊的控制场合还有一些专门的芯片可 供选用。如电机控制领域很适合用TMS320C2XX系列集 成了ADC,6路PWM输出及强大的人机接口。
2 实时数字信号处理技术概述
2.1 绪论 2.2 实时数字信号处理系统的组成 2.3 数字信号处理器的选择和发展 2.4 实时数字信号处理系统的设计
2.1 绪论
信号类型:连续时间信号(模拟信号)、离散 时间信号、数字信号
模拟信号:有源、无源器件处理
随着信息科学和微电子技术的快速发展,数字 信号处理的理论及数字信号处理器己广泛应用于 通信、家电、航空航天、工业测量和控制、生物 医学工程及军事等许许多多的领域。由于设计和 实现一个实时的数字信号处理系统不仅需要系统 地掌握信号处理的理论,而且要熟练地掌据DSP 硬件的知识,因此,对设计者的要求是非常高、 也是相当全而的。
③是否具备本应用所需要的某些特殊功能。如串行通 信口、片内语音处理功能、片内A/D或D/A集成、 与特定外部设备接口等等;
④价格成本。不单指芯片本身价格,还包括必需的外 部配套器件成本;
⑤ 体积。同样包括了构成最小系统的电路尺寸;
⑥ 功耗。是否有低功耗(3.3 V/2.5 V/1.8V/1.5V)型 号,能否电池供电;
2 DSP软件编程的特点
在此对软件开发流程做简单的介绍。
①与计算机的汇编语言比起来,由于 TI公司汇编语言的指 令系统比计算机汇编语言的指令系统要简单一些,而且由 于有许多专门为数字信号处理而设计的指令,因此是比较 容易掌握并运用于数字信号处理的编程中的。
②与高级语言比起来,使用DSP汇编语言的用户一定要熟 悉DSP芯片内部结构和指令系统。尤其是在多DSP并行处 理的场合,或在便携电话、磁盘驱动器等编程空间很小的 场合,这对偏重高效的DSP软件是非常重要的。
软件无线电需要有强大处理能力的硬件平台作支持, 运行不同软件就能支持多种通信体制,将传统通信系统中 前端处理的专用硬件用可编程器件替代,大大增强了系统 的兼容性和可升级能力,而性能迅速提高的DSP和FPGA 技术可以满足,而且并行浮点DSP适合通信领域日益复杂 的数据处理所要求的高精度、大动态范围、大运算量,在 未来将取代更多的定点DSP。
发展方向是:可重构、软件无线电技术。
2.4 实时数字信号处理系统的设计
一、总体方案设计
现对如图所列各步骤作一简要说明。
在进行DSP系统设计之前,首先要明确设 计任务,给出设计任务书。在设计任务书中, 应该将系统要达到的功能描述准确、清楚。描 述的方式可以是人工语言,也可以是流程图或 算法描述。在此之后应该把设计任务书转化为 量化的技术指标,这些技术指标主要包括:
发展水平。而在广阔的民用产品设计中,成本和性能 同样重要,例如定点DSP的成本远低于浮点DSP,通 信、语音、图像处理往往采用定点DSP就可以满足要 求。定点DSP功耗也较低,一般在 0.5~1.5W,其低 电压(2.5V、3.3V)型仅 200mw以下,而且在休眠模 式下(Power down或Sleep)功耗更低。浮点 DSP由 于片内集成度、运算复杂性较高,功耗是定点DSP的 3~5倍。因而过去和现在定点DSP在应用广泛性上占 主导地位。但随着VLSI技术的发展,决定芯片生产成
二、软件设计
1、算法确定
采用通用计算机开发DSP软件,其优点: ①MATLAB、C/C++、DSP软件包能有效缩短
算法和软件的开发时间,另外C能移植到 DSP、FPGA硬件平台; ②易于调试和修改; ③基于磁盘文件输入输出操作易于实现,系统 行为易于分析; ④采用浮点数据格式实现高精度; ⑤针对定点DSP进行定点仿真计算,易于比 较。
本的因素中,生产批量的大小起着越来越大的作用, 尽管浮点DSP的结构复杂、集成度很
高,如果它能获得市场的承认而得到广泛应用,其价 格会大幅度下降。
另外,各种DSP面向不同应用领域,有其各自的 结 构 和 功 能 特 点 。 以 TMS320 系 列 为 例 , TMS320F240适合于电机控制,TMS320C54X适合于 通信及语音处理,TMS320C80则面向多媒体应用,雷 达、声纳信号处理所需要的大动态范围和高速实时处 理需要TMS320C4X/C67X这样的高性能或并行DSP。
2.2.1 输入、输出通道
➢ 输入通道:放大器、抗混叠滤波器、ADC 放大器:放大倍数(增益)、带宽、电平、耦合形式 [直流(视频)、交流(变压器耦合、中频)] 抗混叠滤波器:低通、带通、截止频率
ADC:精度(位数)、采样频率(视频、中频)、 SNR≈6BdB(16BIT:96dB)、并串、自校验等 ➢ 输入通道重要:a.应用情况 ;b. 量化噪声(ADC为 主);c.设计难度。
采用高级语言或Matlab等对算法进行仿真,确定最佳 算法并初步确定参数,对系统中的哪些功能用软件 (DSPs)来实现,哪些功能用硬件(如FPGA)实现进 行初步的分工,如FFT、FIR、FFT等是否需要用硬件来 实现等。根据技术指标和算法,大致可以确定应该选用 的DSP芯片的型号。在确定DSP芯片选型之后,进行系 统的软件和硬件(包括FPGA)设计。
④针对滤波、相关、矩阵运算等需要大量乘法 累加运算的特点,DSP大都配有独立的乘法器
和加法器,使得同一时钟周期内可以完成相乘、 累加两个运算,许多DSP可以同时进行乘、加、 减运算,大大加快了FFT的蝶形运算速度;
⑤许多DSP带有DMA通道控制器,以及串行 通信口等,配合片内多总线结构,数据块传送 速度大大提高;
同一型号DSP有多种速度级别、工作温度和封装 形式,而且价格与其购买量关系很大。DSP集成度和 性能呈加速增长势头,更新换代速度越来越快。采用 主流产品和兼容性有保证的型号很重要。DSP的发展 趋势:一是采用低压(3.3 V/2.5V/1.8V/1.5V/1.2V), 可以大大减少系统功耗,降低散热要求;二是采用越 来 越 密 集 的 封 装 形 式 , 从 DIP→PGA→PLCC→QFP →TQFP→BGA,管脚间距越来越小,对电路板设计、 制作、器件安装的要求越来越高。DSP另一大趋势是 软件化,未来DSP需要“单片系统”,即在一个芯片 上包括了处理控制单元、存储器、输入输出设备甚至
⑦ 应用开发时间周期。应具备完善的开发调试工具, DSP本身易学易用;
⑧ 型号延续性。产品有较好的应用前景,或者未来有 兼容/替代型号,这要求生产厂家有相当实力,能在 芯片生产或开发调试系统上得到其它厂商的支持。
当选择一种DSP满足上述要求后,还应选择更具 体的类型,如速度、工作温度范围、封装等等。许多 DSP都提供了具备片内ROM型的产品,片内ROM可以 将定型的程序代码固化到DSP片内,从而减少了系统 的体积、功耗、电磁辐射干扰,速度也有所提高,当 大批量生产时可降低成本。但这种ROM几乎都是一次 性写入的,而且需要由厂家专门制作,其批量起点高 (万片),带来了很大的资金投入和生产风险,因此 对普通使用者 ,这些ROM 是无用的 。有些 DSP导程序,供各种加载模式下自动调用。有些 DSP如 TM320F206,其片内则有FLASH。
介绍实时数字信号处理系统的基本概念。
2.2 实时数字信号处理系统的组成
数字信号处理实现:非实时与实时
非实时:PC机等 实时:1、快速的算法、高效的编程;
2、高性能的硬件支持。 完成实时数字信号处理任务的高性能硬件包 括:DSPs、FPGA、MEMORY等器件。另外还 有输入/输出通道、通信(串、并行)、人机接口、 总线(PCI、USB、VXI、 3xBUS 、LAN、CAN) 等,整个系统的协调运行还要依靠正确的逻辑控 制电路设计。
①DSP采用数据和程序总线分离的哈佛结构及 改进的哈佛结构,而非冯·诺依曼结构,指令执 行速度更高;
②DSP大多采用流水技术,从而在不提高时钟 频率的条件下减少了每条指令的执行时间;
③片内有多条总线可以同时进行取指令和多个 数据存取操作,并且有辅助寄存器用于寻址, 它们可以在寻址访问前或访问后自动修改内容, 以指向下一个要访问的地址;
DSP处理系统中除了DSP外,另外的不可缺器件
就 是 存 储 器 , 一 个 独 立 系 统 必 须 有 EPROM 、 EEPROM、FLASH、SSD(固态盘)等非易失性存储
器来存放程序、初始化数据、表格等,为了采用低成
本、小体积的存储器,就要选用那些带有8bit字节方式 加载功能的DSP,如 TMS320C31等,而 TM320C30 则必须用32 bit的存储加载。当DSP的片内存储器不够 使用时,有必要采用可读写的片外存储器,SRAM速 度 高 , 与 DSP 连 接 简 单 , 能 被 DSP 全 速 访 问 ( 无 等 待 ) , 但 成 本 高 、 容 量 小 、 体 积 大 , DRAM 则 与 SRAM完全相反。为了克服DRAM必须刷新所带来的 不 利 影 响, 已经有一种带一页 SRAM 缓存的增强型 DRAM(EDRAM),除了DSP访问跨页时需要插入等 待周期外,大多数情况下,EDRAM几乎与SRAM的性 能一样,但容量大得多,而且DSP无须考虑对EDRAM 中DRAM的刷新。
➢ 输出通道:DAC、重构滤波器、放大器(如CD 播放机)
DAC:精度(位数)、采样频率(速度)、并串、 处理(内插滤波)
重构滤波器:低通、截止频率
放大器:变压器(差分变单端/高速)、电流、电 压、带宽、驱动能力等
2.2.2 DSP硬件
2.2.2.1 数字信号处理器的特点
实时数字信号处理技术的核心和标志是数字信 号处理器(DSPs)。第一个DSPs(TMS32010) 以来,处理器技术水平得到了十分迅速的提高, 而FFT等提出促进DSPs的发展。DSPs有别于普 通的科学计算与分析,它强调运算处理的高速实 时性,因此DSPs除了具备普通微处理器所强调的 高速运算和控制功能外,针对高速实时数字信号 处理,在处理器结构、指令系统、指令流程上做 了很大的改动,其结构特点如下: