上海大学数字信号处理(滤波输出)
数字信号处理上机实验 作业结果与说明 实验三、四、五
上机频谱分析过程及结果图 上机实验三：IIR 低通数字滤波器的设计姓名：赵晓磊 学号：赵晓磊 班级：02311301 科目：数字信号处理B一、实验目的1、熟悉冲激响应不变法、双线性变换法设计IIR 数字滤波器的方法。
2、观察对实际正弦组合信号的滤波作用。
二、实验内容及要求1、分别编制采用冲激响应不变法、双线性变换法设计巴特沃思、切贝雪夫I 型，切贝雪夫II 型低通IIR 数字滤波器的程序。
要求的指标如下：通带内幅度特性在低于πω3.0=的频率衰减在1dB 内，阻带在πω6.0=到π之间的频率上衰减至少为20dB 。
抽样频率为2KHz ，求出滤波器的单位取样响应，幅频和相频响应，绘出它们的图，并比较滤波性能。
（1）巴特沃斯，双线性变换法Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [ex p (j w )]|Designed Lowpass Filter Phase Response in radians frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]（2）巴特沃斯，冲激响应不变法（3）切贝雪夫I 型，双线性变换法（4）切贝雪夫Ⅱ型，双线性变换法综合以上实验结果，可以看出，使用不同的模拟滤波器数字化方法时，滤波器的性能可能产生如下差异：使用冲击响应不变法时，使得数字滤波器的冲激响应完全模仿模拟滤波器的冲激响应，也就是时域逼急良好，而且模拟频率和数字频率之间呈线性关系；但频率响应有混叠效应。
frequency in Hz|H [e x p (j w )]|Designed Lowpass Filter Magnitude Response in dBfrequency in pi units|H [e x p (j w )]|frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [e xp (j w )]|frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [ex p (j w )]|Designed Lowpass Filter Phase Response in radiansfrequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]使用双线性变换法时，克服了多值映射的关系，避免了频率响应的混叠现象；在零频率附近，频率关系接近于线性关系，高频处有较大的非线性失真。
专升本《数字信号处理》_试卷_答案
专升本《数字信号处理》一、（共39题,共156分）1. 数字滤波器的系统函数，则该数字滤波器是IIR滤波器还是FIR 滤波器？____________________________ （4分）.标准答案：1. IIR滤波器。
;2. 用窗函数法设计FIR数字滤波器时，常用的窗函数有哪几种（回答3种即可）？（4分）.标准答案：1. 矩形窗、Bartlett窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗和Kaiser窗。
;3. 零均值白噪声通过的数字滤波器后，其输出随机过程的均值为________。
（4分）.标准答案：1. 零。
;4. 模拟信号经过时域取样得到，模拟信号的频谱和离散信号的频谱之间的关系是________________________________________________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ____________________________________。
（4分）.标准答案：1. 。
;5. 以2为基FFT频率抽选算法的分解规则是________________________________________________________________________ ____________。
（4分）.标准答案：1. 对时间上进行前后分解，对频率进行偶奇分解。
;6. IIR数字滤波器的频率变换是用全通函数替换原来低通滤波器的________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ____________________________________来实现的。
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。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告
实验报告
实验名称：IIR数字滤波器设计及软件实现
实验目的：
1.了解数字滤波器的概念和原理；
2.学习IIR数字滤波器的设计方法；
3.实现IIR数字滤波器的软件模拟。
实验设备：
1.计算机；
2.MATLAB或其他数学软件。
实验原理：
IIR数字滤波器是一种反馈式滤波器，其输入与输出之间存在着递归关系，即当前输出值与前一时刻的输出值有关。
IIR数字滤波器的传递函数可以表示为有理函数的形式，由零点和极点所确定。
常见的IIR数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
实验步骤：
1.确定滤波器的类型和参数，如滤波器的阶数、截止频率等；
2.根据所需滤波器的传递函数形式，设计其零点和极点；
3.根据设计的零点和极点，利用相应的方法计算出滤波器的系数；
4.利用得到的滤波器系数，实现IIR数字滤波器的软件模拟；
5.输入合适的信号，对其进行滤波处理，并进行结果分析。
实验结果与分析：
根据所设计的IIR数字滤波器的类型和参数，得到了相应的滤波器系数，并利用这些系数进行了滤波器的软件模拟。
将输入信号经过滤波器处理后，得到了滤波后的输出信号。
通过比较输入信号和输出信号，可以观察到滤波器对输入信号的影响，如降低噪声、增强目标信号等。
实验结论：
通过实验，我们了解了IIR数字滤波器的设计方法和实现过程，以及其在信号处理中的应用。
通过对比输入信号和输出信号，我们可以评估滤波器的性能，并据此对滤波器参数进行调整和优化。
数字信号处理基础与数字滤波器设计原理
数字信号处理基础与数字滤波器设计原理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指对数字信号进行各种算法操作和处理的一种技术方法。
数字滤波器是数字信号处理的重要组成部分，它可以对信号进行滤波、去噪、增强等处理，广泛应用于通信系统、音频处理、图像处理等领域。
本文将介绍数字信号处理的基础知识以及数字滤波器的设计原理。
一、数字信号处理基础数字信号是以离散时间和离散幅度为特点的信号。
与之相对的是模拟信号，模拟信号是连续时间和连续幅度的信号。
数字信号处理主要涉及到离散时间信号的采样、量化和离散化。
其中，采样是指将连续时间信号在一定时间间隔内进行离散采样，量化是指将连续幅度信号离散化为一系列的数字值。
数字信号处理的基础操作包括信号的变换、滤波和频谱分析等。
信号的变换可以将信号从时域转换到频域，常用的变换方法包括傅里叶变换、离散傅里叶变换和小波变换等。
滤波是对信号中某些特定频率成分的增强或抑制，常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
频谱分析可以用于分析信号的频率特性，了解信号中包含的频率成分。
二、数字滤波器的基本概念数字滤波器是数字信号处理中最常用的工具之一，它可以从输入信号中选择性地提取或抑制某些频率成分。
根据滤波器的特性，可以将其分为无限长冲激响应（Infinite Impulse Response，IIR）滤波器和有限长冲激响应（Finite Impulse Response，FIR）滤波器。
无限长冲激响应滤波器是一种递归滤波器，其输出是输入信号与滤波器的冲激响应的卷积运算结果。
无限长冲激响应滤波器具有宽带特性和较好的频率响应，但在实际应用中会引入稳定性问题。
有限长冲激响应滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅与输入信号和滤波器的系数有关，不涉及历史输入。
有限长冲激响应滤波器的稳定性较好，容易实现，并且可以通过调整滤波器的系数来实现不同的滤波效果。
三、数字滤波器设计原理数字滤波器的设计过程主要包括滤波器类型的选择、滤波器规格的确定和滤波器参数的计算。
数字信号处理中的滤波技术应用
数字信号处理中的滤波技术应用数字信号处理（DSP）是指使用数字计算技术来处理各种信号的过程。
在现代通信、音频处理、图像处理等众多应用领域，数字信号处理已经成为了必不可少的一部分。
而滤波技术则是数字信号处理领域中最为重要的技术之一，可以用来去噪、去混叠、滤波等，具有广泛的应用前景。
一、数字滤波的基本概念数字滤波是指用数字信号处理方法进行的滤波。
它与模拟滤波不同，模拟滤波是直接在连续信号上进行，而数字滤波则是在采样离散时间的实际信号上进行的。
数字滤波通常包括数字滤波器和数字滤波算法两个部分。
数字滤波器分为FIR（有限脉冲响应滤波器）和IIR（无限脉冲响应滤波器）两种类型。
FIR滤波器的特点是易于实现和理解，不存在稳定性问题，但是需要较长的滤波器长度；IIR滤波器则对系统的稳定性有要求，但是可以用较短的滤波器长度来实现高附带衰减度。
二、数字滤波的应用数字滤波广泛应用于信号处理、图像处理、音频处理、通信等领域中。
具体应用包括：1.音频信号滤波。
数字滤波技术可以用来实现去噪、降低谐波、切除低频干扰等功能。
例如，在无线电音频信号处理中，可利用数字滤波器对收音机输出的音频信号进行低通滤波，减少噪声干扰。
2.图像处理。
数字滤波技术在图像处理中的应用主要包括去噪、边缘检测、图像增强等。
例如，通过应用数字均值滤波器可消除图像中的噪声；通过边缘检测算法可快速找出图像中的边缘区域。
3.通信。
在数字通信系统中，数字滤波器是实现滤波的重要工具。
例如，在数字电视信号的解调和解码中，数字滤波器可用于去除信号中的噪声和干扰。
三、数字滤波算法（1）快速卷积算法快速卷积算法是一种快速计算卷积的方法，它可以大大提高数字滤波器的速度。
常见的算法包括FFT（快速傅里叶变换）和FIR 滤波器算法。
（2）小波变换小波变换是一种将信号表示为小波函数的线性组合的方法。
它能够将数字信号表示为时间-频率平面上的点，从而实现信号的去噪、信号分析等功能。
数字信号处理中的信号滤波
数字信号处理中的信号滤波信号滤波在数字信号处理中是一项重要的技术，它通过去除信号中的噪声或者其他干扰成分，从而提取出我们真正关心的信息。
本文将介绍数字信号处理中的信号滤波及其常用方法。
一、引言信号滤波在现代通信、音频处理、图像处理等领域都具有广泛的应用。
通过滤波技术可以有效地去除信号中的噪声，提高系统的抗干扰能力，从而提高系统的性能和可靠性。
因此，信号滤波在数字信号处理中占据着重要地位。
二、数字信号的基本概念在数字信号处理中，信号被离散化并转换成序列的形式进行处理。
数字信号可以通过采样和量化得到，其中采样是指周期性地测量信号的幅度，并将其转换为离散的数值；量化是指将采样得到的连续信号的幅度值近似为离散的数值。
数字信号在处理过程中可以表示为离散时间信号或离散频率信号。
三、信号滤波的基本原理信号滤波的基本原理是通过滤波器对信号进行处理，选择性地通过或者抑制特定频率成分。
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多种类型，根据应用场景的不同选择不同类型的滤波器。
常见的滤波器设计方法有FIR滤波器和IIR滤波器。
FIR滤波器是根据有限脉冲响应的特点设计的，其系统函数为一个多项式，适用于需要线性相位特性和精确控制频率响应的场合。
IIR滤波器是根据无限脉冲响应的特点设计的，其系统函数为有理多项式，适用于需要窄带滤波器和快速处理速度的场合。
四、常用的信号滤波方法1. 线性移动平均滤波线性移动平均滤波是一种简单且常用的滤波方法。
它通过对相邻的N个采样值进行平均来实现滤波。
这种滤波器能够有效地抑制高频成分和噪声，同时保持信号的大致特征。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它取N个采样值的中值作为滤波后的值。
中值滤波适用于去除脉冲噪声等干扰，能够有效地保留信号的边缘信息。
3. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，它能够自适应地估计系统状态，并通过将先验信息与测量结果进行融合来提高滤波效果。
数字信号处理(程佩青)课后习题解答(1)
数字信号处理(程佩青)课后习题解答(1)1. 什么是数字信号处理？数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行滤波、采样、压缩、编码和解码等操作的一种信号处理技术。
数字信号处理通过离散采样将连续时间信号转换为离散时间信号，并利用数学算法对离散时间信号进行处理和分析。
数字信号处理广泛应用于音频处理、图像处理、视频处理、通信系统等领域。
2. 采样定理的原理是什么？采样定理又称为奈奎斯特-香农采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem），是指在进行模拟信号的离散化处理时，采样频率必须大于模拟信号中最高频率的两倍。
采样定理的原理是根据信号的频谱特性，将模拟信号转换为离散时间信号时，需要保证采样频率足够高，以避免采样后的信号出现混叠现象，即频域上的重叠造成的信息损失。
根据奈奎斯特-香农采样定理，采样频率必须大于模拟信号中最高频率的2倍，才能完全还原原始信号。
3. 什么是混叠现象？如何避免混叠现象？混叠现象是指在进行模拟信号的采样时，由于采样频率低于模拟信号中的最高频率，导致频域上的重叠，从而造成采样信号中出现与原始信号不一致的频谱。
混叠现象会使得原始信号的高频部分被错误地表示成低频部分，从而损失了原始信号的信息。
为了避免混叠现象，可以采取以下措施：- 提高采样频率：采样频率必须大于模拟信号中最高频率的两倍，以保证信号的频谱不发生重叠。
- 使用低通滤波器：在采样前，先通过低通滤波器将模拟信号中的高频成分滤除，以避免混叠现象。
滤波器的截止频率应该设置为采样频率的一半。
4. 离散时间信号和连续时间信号有哪些区别？离散时间信号和连续时间信号是两种不同的信号表示形式。
离散时间信号是在时间上离散的，通常由序列表示，每个时间点上有对应的取样值。
离散时间信号可以通过采样连续时间信号得到，采样时将连续时间信号在一定时间间隔内进行取样。
连续时间信号是在时间上连续的，可以用数学函数、图像或者波形图来表示，不存在取样点。
数字信号处理实验数字滤波器设计
大连理工大学实验报告学院（系）： 电信 专业： 生物医学工程 班级： ***1101 姓 名： *** 学号： 201181*** 组： ___ 实验时间： 实验室： 实验台： 指导教师签字： 成绩：实验三 FIR 数字滤波器设计一、实验程序1.分别用海宁窗和矩形窗设计一个N=10的FIR 低通和高通滤波器，截止频率3crad pW =。
绘制出其幅频特性曲线和相频特性曲线。
作出各滤波器的单位脉冲响应。
低通滤波器设计：clear; clc close all ; wc=1/3; N=10;b1=fir1(10,wc,boxcar(11)); [H1,w]=freqz(b1,1,512); H1_db=20*log10(abs(H1)); figure; subplot(121)plot(w,abs(H1)); title('Rectangle 窗的幅频特性曲线'); subplot(122)plot(w,angle(H1)); grid on title('Rectangle 窗的相频特性曲线'); b2=fir1(10,wc,hanning(11)); [H2,w]=freqz(b2,1,512); H2_db=20*log10(abs(H2)); figuresubplot(211);stem([0:10],b1); title('矩形窗得到的FIR 滤波器脉冲响应')subplot(2,1,2); stem([0:10],b2);title('汉宁窗得到的FIR滤波器脉冲响应')figureplot(w,H1_db,w,H2_db,'r--');title('Frequency response')legend('rectangular window', 'hanning window') grid onfigure;subplot(121)plot(w,abs(H2)); title('hanning窗的幅频特性曲线'); subplot(122)plot(w,angle(H2)); grid ontitle('hanning窗的相频特性曲线');矩形窗得到的FIR滤波器脉冲响应汉宁窗得到的FIR滤波器脉冲响应Frequency response高通滤波器设计：clear; clc close all ; wc=1/3; N=10;b1=fir1(10,wc,'high',boxcar(11)); [H1,w]=freqz(b1,1,512); H1_db=20*log10(abs(H1)); figure;0123400.20.40.60.811.21.4Rectangle 窗的幅频特性曲线01234-4-3-2-11234Rectangle 窗的相频特性曲线00.10.20.30.40.50.60.70.80.91hanning 窗的幅频特性曲线hanning 窗的相频特性曲线subplot(121)plot(w,abs(H1)); title('Rectangle窗的幅频特性曲线'); subplot(122)plot(w,angle(H1)); grid ontitle('Rectangle窗的相频特性曲线');b2=fir1(10,wc,'high',hanning(11));[H2,w]=freqz(b2,1,512);H2_db=20*log10(abs(H2));figuresubplot(211);stem([0:10],b1);title('矩形窗得到的FIR滤波器脉冲响应')subplot(2,1,2); stem([0:10],b2);title('汉宁窗得到的FIR滤波器脉冲响应')figureplot(w,H1_db,w,H2_db,'r--');title('Frequency response')legend('rectangular window', 'hanning window')grid onfigure;subplot(121)plot(w,abs(H2)); title('hanning窗的幅频特性曲线'); subplot(122)plot(w,angle(H2)); grid ontitle('hanning窗的相频特性曲线');矩形窗得到的FIR滤波器脉冲响应汉宁窗得到的FIR滤波器脉冲响应Frequency responseRectangle 窗的幅频特性曲线Rectangle 窗的相频特性曲线hanning 窗的幅频特性曲线hanning 窗的相频特性曲线IIR数字滤波器设计1. 用双线性变换法设计一个巴特沃斯IIR低通数字滤波器。
模拟电子技术基础知识数字信号处理与滤波技术应用
模拟电子技术基础知识数字信号处理与滤波技术应用模拟电子技术基础知识：数字信号处理与滤波技术应用数字信号处理（DSP）是一种将模拟信号转换为数字信号以进行处理和分析的技术。
它在现代通信、音频信号处理、图像处理等领域广泛应用。
滤波技术是数字信号处理的重要组成部分，用于去除噪音、增强信号、提取特征等。
一、数字信号处理基础知识数字信号处理是对连续时间信号的离散化处理。
离散化包括采样和量化过程。
采样是将连续时间信号在时间轴上等间隔地采样得到离散时间信号，而量化是将连续幅度信号变换为离散幅度信号。
通过采样和量化，连续的模拟信号转换为离散的数字信号，方便数字系统进行处理和分析。
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起着至关重要的作用。
例如，通过傅里叶变换将模拟信号转换为频域上的数字信号，实现信号的调制和解调。
同时，数字信号处理还可以用于误码控制、信号解调、自适应滤波等方面，提高通信质量和数据传输速率。
2.音频信号处理：数字音频处理已经广泛应用于音乐制作、语音识别、语音合成等领域。
通过数字滤波器可以实现音频信号的均衡、增益控制、降噪等处理，提高音频声音质量。
3.图像处理：数字信号处理在图像处理中应用较为广泛。
通过数字滤波技术可以实现图像去噪、边缘检测、图像增强等图像处理操作。
此外，数字信号处理还可以应用于图像压缩、图像识别和图像分析等领域。
三、数字滤波技术的应用数字滤波技术是数字信号处理中的重要组成部分。
它被广泛应用于模拟滤波、语音处理、图像处理等领域。
数字滤波器可以分为FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器。
FIR滤波器的特点是稳定性好、易于设计、线性相位等，适用于许多应用场景。
而IIR滤波器具有较窄的带宽和较高的选择性。
滤波技术的应用包括以下几个方面：1.去噪：滤波器可以通过抑制频域上的噪声成分，实现信号的去噪处理。
例如，通过低通滤波器可以去除高频噪声。
2.增强信号：滤波器可以通过增强信号的特定频率成分，提高信号质量。
上海大学研究生考试信号与系统9807试卷
8.上海大学研究生招生办公室地址：地址：上海市宝山区上大路99号邮编：200444 电话：(021)欢迎访问我校主页中研究生部网站：9.学院所在地址2) 通信与信息工程学院、机电工程与自动化学院、计算机工程与科学学院、材料科学与工程学院、影视艺术技术学院、土木工程系、上海市应用数学与力学研究所、微电子中心、MBA 中心；地址：上海延长路149号邮编：200072注：报考条件等其他说明以国家有关部门及教育部今后颁布的文件为准，我校研究生部主页将及时公布相关政策。
上海大学研招办2009年9月12日院系代码：（007）院系名称：通信与信息工程学院081001 通信与信息系统通信与信息系统是信息领域重要的研究学科。
本专业是国务院学位委员会第一批批准的硕士学位授予点，主要研究信息的获取、传输、交换与处理。
主要研究领域有：数字通信与接入网络技术、综合业务数字网与传输技术、光纤通信、宽带移动通信、多媒体通信及终端技术、光纤器件、光纤传感网络等。
本专业是上海市教委重点学科，师资力量雄厚，实验设备先进，拥有开展通信工程研究所需的成套精密实验仪器设备，近年来承担一百多项科研项目，获得数十项国家、省部级以上的科研成果与奖励，在国内外学术会议和著名刊物上发表了大量学术论文。
本专业为研究生开设的课程包括专业基础理论以及反映本专业最新成就的专业课以及文献阅读课。
研究内容大多数是国际、国内前沿课题或与国民经济建设密切相关的重大攻关项目。
本专业培养学生的目的是使他们掌握坚实的理论基础与系统的专业知识，能独立从事本专业领域的研究工作。
学生中的优秀者可直接提前攻读信息与通信工程学科的博士学位。
指导教师：汪敏教授、王廷云教授、郑国莘教授、甘朝钦教授、刘云启教授等。
研究方向：01．光纤通信02．数字通信与接入网技术03．宽带移动通信技术04．多媒体通信及终端技术05．光纤传感网络及信号处理招生人数：60考试科目：1．101思想政治理论2．201英语一3．301数学一4．838信号与系统5．通信原理（复试科目）考试科目：信号与系统适用专业：通信与信息系统；信号与信息处置；电路与系统；生物医学工程。
数字信号处理精要
数字信号处理精要数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种将连续时间的信号转换为离散时间表示，并应用数学算法对其进行分析、处理和变换的技术。
以下是数字信号处理的一些关键要点：1.采样和量化：在数字信号处理中，连续时间的信号需要通过采样和量化转换为离散时间的信号。
采样是指在一定时间间隔内对信号进行测量，而量化是将采样到的信号值映射为有限数量的离散级别或数值。
2.滤波：滤波是数字信号处理中常用的操作，用于去除信号中不需要的频率成分或噪声。
数字滤波器可以根据频率特性进行分类，如低通、高通、带通和带阻滤波器，以实现不同应用需求。
3.数字变换：数字信号处理中的关键操作之一是使用数字变换来转换信号的表示形式。
常见的数字变换包括傅里叶变换（Fourier Transform）、离散傅里叶变换（Discrete FourierTransform，DFT）、快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）、小波变换（Wavelet Transform）等。
4.压缩编码：数字信号处理还涉及信号的压缩和编码技术，以减少数据传输和存储的需求。
压缩编码方法可以根据信号的特征以及应用需求选择合适的算法，如无损压缩和有损压缩。
5.数字滤波和滤波器设计：数字信号处理中广泛应用的技术之一是滤波器的设计和实现。
设计数字滤波器包括选择适当的滤波器类型、参数调整和滤波器系数的计算与优化。
6.实时和非实时处理：实时处理是指对信号进行即时处理和响应，常用于实时音频、视频等应用中。
非实时处理则涉及对信号进行离线分析和处理，通常用于离线数据分析和算法开发。
总的来说，数字信号处理是一门研究如何对离散时间信号进行分析、处理和变换的学科。
它在通信、音频处理、图像处理、控制系统等领域有广泛应用，为我们提供了丰富的信号处理工具和技术。
信号分析与处理绪论
（三） 数字信号处理
以PC或专用DSP装置为硬件平台, 以数 值分析为基本工具, 发展众多的信号 处理算法，实现信号自身的提取或是 信号有用特征( 幅度, 周期, 持续时 间, 过零点个数, 上升时间, 下降时 间, 自相关函数, 功率谱)的提取, 以 达到认识信号, 利用信号的目的。
有关期刊
1. I EEE Trans. on Signal Processing; 2. I EEE Trans. on Circuits and Systems; 3. I EEE Trans. on Biomedical Engineering; 4. Proc. of I EEE; 5. Signal Processing; 6. 信号处理
（二）数字信号
x(nTs )
x(t) t nTs
x(n)
nZ
n : 所有整数 Ts : 抽样间隔 ， fs 1/ Ts
fs：抽样频率(Sampling Frequency)
归一化： Ts 1, fs 1
信号源
流程图
x' (t )
sensors
放大器
x(t)
A/D
x(nTs )
n0
DSP的特点:
时钟快；硬件乘法器（实现连乘连加）； 哈佛结构；较多的寄存器， 等等
5、数字信号处理的应用
DSP的应用
耳背式 耳道式 耳内式
完全耳内式
心电 Holter
5. 关于数字信号处理的学习
作为一门课程，学好数字信号处理和学好其他课程有 着共同的要求。下面是几点特殊的要求：
（1）特别要注意加深概念的理解，不要只停留在死 记数学公式上；
高性能数字信号处理器的设计
高性能数字信号处理器的设计严伟;龚幼民【期刊名称】《微处理机》【年(卷),期】2004(025)004【摘要】本文完成了16位的数字信号处理器的设计,该数字信号处理器设计了针对信号处理的指令与体系结构,指令数为88条,综合后数字信号处理器的内核单元数为12799.十六位定点数字信号处理器为单发射系统,采用了多数据和地址总线设计,使四级流水在流水线的四个周期保持正常的数据流动,分散的寄存器形式结构,使多数指令在一周期内得到完成.数字信号处理器包含了中央算术逻辑单元、乘法器单元、移位器单元、排序器单元、辅助寄存器单元、中断单元的设计.在中央算术逻辑单元中,完成加/减运算以及逻辑运算,在进位链中采用了选择进位链,对数据溢出采用了饱和处理的方法;在乘法器单元中采用BOOTH算法和先进进位加法器相结合的单元设计;在排序器设计中,按照中断、指令第二指令字、累加器、堆栈等不同的程序排序源设计不同的通路,并按照ZLVC的条件,设计了条件转移指令;在辅助寄存器单元选择一条与正向进位相反方向的进位来实现FFT算法位反序要求;在中断单元中,采用二级中断,大堆栈保存地址,流水"冲刷"技术.【总页数】6页(P10-15)【作者】严伟;龚幼民【作者单位】上海大学微电子中心上海大学机电与自动化学院,上海,201105;上海大学微电子中心上海大学机电与自动化学院,上海,201105【正文语种】中文【中图分类】TP368【相关文献】1.柔性设计技术在高性能数字信号处理器设计中的应用 [J], 于宗光;单悦尔;黄昀荃;薛忠杰2.国产高性能通用数字信号处理器的DEMO板设计 [J], 穆文争;史鸿声;刘丽3.高性能多核数字信号处理器内核验证系统设计 [J], 胡海生;贾一凡4.数字信号处理器中高性能可重构加法器设计 [J], 马鸿;李振伟;彭思龙5.一种数字信号处理器中的高性能乘加器设计 [J], 孙偲彦;蒋剑飞;毛志刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
上海大学《信号分析与处理》实验指导书
《信号分析与处理》实验指导书(修订版)上海大学精密机械工程系2009年4月目录DRVI可重构虚拟仪器实验平台简介 (2)实验一常用数字信号生成实验 (8)实验二典型信号波形的合成与分解实验 (11)实验三滤波器原理与应用实验 (13)附录一151DRVI可重构虚拟仪器实验平台简介1、概述DRVI的主体为一个带软件控制线和数据线的软主板，其上可插接软仪表盘、软信号发生器、软信号处理电路、软波形显示芯片等软件芯片组，并能与A/D卡、I/O卡等信号采集硬件进行组合与连接。
直接在以软件总线为基础的面板上通过简单的可视化插/拔软件芯片和连线，就可以完成对仪器功能的裁减、重组和定制，快速搭建一个按应用需求定制的虚拟仪器测量系统。
图2、虚拟仪器软件总线结构图2、软件运行双击WINDOWS桌面上的图标，或在程序组中的DRVI，就可以启动DRVI 软件。
DRVI启动后点击红色箭头所示按钮从DRVI采集卡、运动控制卡，或网络在线进行注册登记，获取软件使用权限，然后就可以使用了。
图3、DRVI 软件运行界面3、插接软件芯片DRVI 通过在前面板上可视化插接虚拟仪器软件芯片来搭构虚拟仪器或测量实验。
插接软件芯片的过程很简单，从软件芯片表中点击需要的软件芯片，将其添加到DRVI 前面板上，然后在新插入的软件芯片上压下鼠标不放，将其拖动到合适位置。
重复上述步骤，插入其它软件芯片。
插接在DRVI 前面板上的虚拟仪器软件芯片的屏幕位置是可以移动和调整的，点击快捷工具条中的“移动软件芯片位置”图标，然后在待移动的软件芯片上压下鼠标不放，就可以将其拖动到新位置，从而实现屏幕布局的调整。
4、DRVI 软件总线的概念和软件芯片的连线图4 用DRVI 设计虚拟仪器为实现虚拟仪器软件芯片间的数据交换，DRVI中设置了一组软件总线，包括256条Double型单变量数据线和32条Double型数组型数据线，可传输有效值等单变量数据，也可传输波形、频谱等数组数据。
数字信号处理B 2009-2012年
上海大学通信与信息工程学院通信工程系倾情制作
7. 已知x （n ）和y （n ）是长度为4的实序列，有f （n ）=x （n ）+jy （n ），且[]{}
1,61,61,1)()(j j n f DFT K F −+==，
[]
)()(n x DFT k X =，
[])()(n y DFT k Y =
求：序列X(K)和Y(K) 草稿纸
8. 利用窗函数设计一个FIR 低通滤波器，已知
其中6=α，求：在矩形窗条件下，h （n ）的表达式，再写出过度带宽ωΔ
草稿纸
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三：解答题（32分，共2题，每题16分）
1. 已知有限长序列
{}2,3,1,1)(−=n x
A ：画出频域基2FFT 流图，并标出各点数值
B ：写出X （K ）的结果
草稿纸
上海大学通信与信息工程学院通信工程系倾情制作2.利用双线性变换法设计一个数字高通滤波器，具体要求如下：
通带截止频率为
rad
π8.0
，阻带截止频率为
rad
π4.0
，通带衰减不大于3分贝，阻带衰减不
小于15分贝，抽样周期为T=1秒四：综合题（本题共10分）
利用DFT对连续时间信号进行谱分析，对于模拟信号以8KHZ进行抽样，计算512个抽样点的DFT 1：确定该频谱的抽样间隔F
2：某人想让频谱能被看得更清楚些，他用16KHZ进行抽样，并对抽样得到的1024点作1024点DFT，问：他的目的能达到么？为什么？
3：若要求频率分辨率
HZ
F10
≤,抽样时间间隔为0.1毫秒，则所允许处理的信息的最高频率n f为多少？。
数字信号处理工作原理
数字信号处理工作原理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）指的是通过对数字信号进行一系列的数学运算和算法处理，实现对信号进行分析、处理和传输的技术。
数字信号处理广泛应用于通信、音频、图像、雷达、医学成像等领域，对于提高信号的质量、抑制噪声、提取信息具有重要作用。
本文将详细介绍数字信号处理的工作原理。
一、数字信号处理的流程数字信号处理的一般流程包括信号采样、离散化、变换、滤波和重构等步骤。
1. 信号采样：信号采样是将连续的模拟信号在一定的时间间隔内进行离散化，得到离散时间信号。
常用的采样方法有均匀采样和非均匀采样。
2. 离散化：离散化是指将连续时间信号转换为离散序列，常用的离散化方法有脉冲编码调制（PCM）和脉冲幅度调制（PAM）。
3. 变换：变换是将离散时间信号转换为频域信号，常用的变换方法有傅立叶变换、离散傅立叶变换（DFT）、快速傅立叶变换（FFT）等。
4. 滤波：滤波是通过对信号进行频域滤波或时间域滤波，消除噪声、改善信号质量。
常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
5. 重构：重构是将滤波后的频域信号或时间域信号重新转换为模拟信号。
常用的重构方法有数字模拟转换（DAC）和数模转换（ADC）。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理在各个领域的应用越来越广泛，以下是几个典型的应用领域：1. 通信领域：数字信号处理在通信领域起到了关键作用，如无线通信中的信号调制、解调、信道等处理技术，以及数字音频、视频的压缩、编解码等。
2. 音频处理：数字信号处理在音频领域的应用也非常广泛，如音频信号的滤波、降噪、音乐合成等，数字音频播放器、音频编辑软件等都离不开数字信号处理技术。
3. 图像处理：数字信号处理在图像处理领域有着广泛的应用，如图像增强、图像编码、图像压缩、目标识别等，数字摄像机、图像处理软件等都依赖于数字信号处理技术。
4. 医学成像：数字信号处理在医学成像中也扮演着重要角色，如CT扫描、MRI、超声成像等都需要对信号进行采样、滤波、重构等处理，以获取医学图像信息。
上海市考研电子与通信工程复习资料数字信号处理技术
上海市考研电子与通信工程复习资料数字信号处理技术数字信号处理技术是电子与通信工程中的重要内容，对于考研学生来说，掌握数字信号处理技术是必不可少的。
本文将为大家介绍上海市考研电子与通信工程复习资料中的数字信号处理技术知识点，帮助考生系统地掌握相关知识。
一、数字信号处理技术概述1.1 数字信号处理技术的定义与应用领域数字信号处理技术是将连续时间信号转换为离散时间信号，并利用数字计算的方法进行信号处理与分析的一种技术。
数字信号处理技术在通信、图像处理、音频处理等领域具有广泛的应用。
1.2 数字信号处理技术的基本原理数字信号处理技术的基本原理是将连续时间信号通过取样与量化的方式转换为离散时间信号，并利用数字计算方法进行滤波、变换等操作。
通过对离散时间信号的处理，可以实现信号的增强、去噪和压缩等目标。
二、数字信号处理技术的基础知识2.1 信号的采样与量化2.1.1 采样采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，常用的采样方式有冲激采样、均匀采样等。
在采样过程中需要考虑采样定理，以避免采样失真问题。
2.1.2 量化量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程，常用的量化方式有线性量化、非线性量化等。
在量化过程中需要考虑量化误差对信号质量的影响。
2.2 时域分析与频域分析2.2.1 时域分析时域分析是对信号在时间上的变化进行分析，常用的时域分析方法有时域波形分析、自相关函数分析等。
时域分析可以帮助我们了解信号的时序特性以及信号的功率、能量等信息。
2.2.2 频域分析频域分析是对信号在频率上的特性进行分析，常用的频域分析方法有傅里叶变换、功率谱分析等。
频域分析可以帮助我们了解信号的频谱特性以及频率分量的分布情况。
2.3 数字滤波技术2.3.1 滤波器的基本概念滤波器是指对信号中某些频率成分进行选择性衰减或增强的系统。
常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
2.3.2 IIR滤波器与FIR滤波器IIR滤波器是指具有无限长冲激响应的滤波器，FIR滤波器是指具有有限长冲激响应的滤波器。
数字信号处理原理与应用
数字信号处理原理与应用数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是一种基于数字信号的处理技术，它将模拟信号（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）。
数字信号是一种数值序列，由离散的取样数值组成。
数字信号处理则是对数字信号进行处理和分析的一种技术。
随着计算机技术的发展，数字信号处理在音频、视频、通信、传感器等领域有着广泛的应用。
数字信号处理原理数字信号处理的处理过程主要包括信号采样、量化、编码等步骤。
信号采样即将连续时间的采样信号转换为以离散时间为参量的序列信号。
量化即将连续信号进行量化处理，把连续信号离散为有限个分段，并将每个分段近似为一个离散值。
编码则是将量化后的信号进行数字编码，使其能被计算机等数字设备所识别。
数字信号处理应用数字信号处理在通信、音频、视频、电力等领域有着广泛的应用。
在通信领域中，数字信号处理可以使传输信号更加稳定，从而提高通信质量。
在音频领域中，数字信号处理可以对音频进行降噪、均衡、混响等处理，使音乐更加清晰。
在视频领域中，数字信号处理可以对视频进行去噪、清晰化、格式转换等处理，使视频更加清晰。
在电力领域中，数字信号处理可以用于电能质量监测和控制，提高电能利用效率。
数字信号处理的算法包括线性和非线性两种。
其中线性算法包括傅里叶变换、卷积、相关等。
傅里叶变换可将信号从时域变换为频域，方便对信号进行频谱分析。
卷积和相关可用于信号匹配、滤波等处理。
非线性算法包括小波变换、神经网络等。
小波变换可以对信号进行多分辨率分析，而神经网络可以用于信号分类、识别等领域。
在早期，数字信号处理主要依靠专用芯片来实现，如数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP）等。
随着计算机技术的发展，采用通用计算机进行数字信号处理也成为一种常用的方法。
在计算机数字信号处理中，通常使用Matlab、LabVIEW、C++等语言进行编程和实现。
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原语音信号的时域、频域图
实验程序如下：
[x1,fs,bits]=wavread('e:\a.wav');
%sound(x1,fs,nbits);
figure(1);
plot(x1);
title('原始语音信号');
xlabel('时间t');
ylabel('音量n');
figure(2);
y1=fft(x1);
y1=fftshift(y1); %平移，是频率中心为0
derta_fs = fs/length(x1); %设置频谱的间隔，分辨率
plot([-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs],abs(y1));%画频谱图title('原始语音信号的频谱');
grid on; %保持住点痕迹
所得时域图（图一）、频率图（图二）如下所示：
滤波
fc1=10000;
N1=2*pi*0.9/(0.1*pi)
wc1=2*pi*fc1/fs;
if rem(N1,2)==0
N1=N1+1;
end
Window= boxcar (N1+1); %长度为N1的矩形窗Window
b1=fir1(N1,wc1/pi,Window);
figure(3);
freqz(b1,1,512);
title('低通滤波器的频率响应');
x1_low = filter(b1,1,x1);%对信号进行低通滤波
figure(4);
plot(x1_low);
title('信号经过低通滤波器(时域)');
figure(5);
plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low)))); title('信号经过低通滤波器（频域）');
grid on;
wavwrite(x1_low,fs,’b.wav’);
fc2=10000;
N2=2*pi*3.1/(0.1*pi)
wc2=2*pi*fc1/fs;
N2=N2+mod(N2,2);
Window=hanning(N2+1);
b2=fir1(N2,wc2/pi,'high',Window);
figure(6);
freqz(b2,1,512);%数字滤波器频率响应
title('高通滤波器的频率响应');
x1_high = filter(b2,1,x1);%对信号进行高通滤波figure(7);
plot(x1_high);
title('信号经过高通滤波器(时域)');
figure(8);
plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_high)))); title('信号经过高通滤波器（频域）')
grid on;。