数字信号处理课程设计报告

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数字信号处理课程设计报告_3

目录1.设计概述（目的和要求） 32.设计任务 33.设计题目（简要描述三个题目） 44.内容及结果 45.思考及体会14一、课程设计目的及要求数字信号处理是一门理论性和实践性都很强的学科，通过课程设计可以加深理解掌握基本理论，培养学生分析问题和解决问题的综合能力，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础，因此做好课程设计是学好本课程的重要教学辅助环节。

本指导书结合教材《数字信号处理教程》的内容，基于MATLAB程序语言提出课程设计的题目及要求，在做课程设计之前要求学生要尽快熟悉MATLAB语言，充分预习相关理论知识，独立编写程序，以便顺利完成课程设计。

二、课程设计任务课程设计的过程是综合运用所学知识的过程。

课程设计主要任务是围绕数字信号的频谱分析、特征提取和数字滤波器的设计来安排的。

根据设计题目的具体要求，运用MATLAB语言完成题目所规定的任务及功能。

设计任务包括：查阅专业资料、工具书或参考文献，了解设计课题的原理及算法、编写程序并在计算机上调试，最后写出完整、规范的课程设计报告书。

课程设计地点在信息学院机房，一人一机，在教师统一安排下独立完成规定的设计任务。

三、课程设计题目根据大纲要求提供以下三个课程设计题目供学生选择，根据实际情况也可做其它相关课题。

1.DFT在信号频谱分析中的应用1. 用MATLAB语言编写计算序列x(n)的N点DFT的m函数文件dft.m。

并与MA TLAB中的内部函数文件fft.m作比较。

2. 对离散确定信号()cos(0.48)cos(0.52)x n n n ππ=+ 作如下谱分析：(1) 截取()x n 使()x n 成为有限长序列N(0≤≤n N -1)，(长度N 自己选)写程序计算出()x n 的N 点DFT ()X k ,并画出相应的幅频图()~X k k 。

(2) 将 (1)中()x n 补零加长至M 点（长度M 自己选），编写程序计算()x n 的M 点DFT 1()X k ,并画出相应的图1()~X k k 。

数字信号处理课程设计报告

数字信号处理课程设计实验报告一、课程设计内容要求1、课程设计题目设计并实现一个流程如图所示的信号处理演示系统，该系统包含信号发生器、频谱分析、滤波器设计、数字滤波和输出信号分析5个主要模块，各模块的具体功能要求如下：1)信号发生器根据信号类型不同可分为两大类：（1）静态型：直接输入测试信号系列。

（2）动态型：输入如下式所示的由多个不同频率正弦信号叠加组合而成的模拟信号公式，指定采样频率和采样点数，动态生成该信号的采样序列，作为测试信号。

100sin（2pif1t）+100sin(2pif2t)+…+100sin(2pifnt)2)频谱分析是用FFT对产生的测试信号进行频域变换，展示其幅频、相频特性，指定需要滤出或保留的频带，通过选择滤波器类型（IIR或FIR），确定对应的滤波器技术指标（低通、高通、带通、带阻）。

3)滤波器设计根据IIR/FIR数字滤波器技术指标设计滤波器，生成相应的滤波器系数，并展示对应的滤波器幅频、相频特性。

(1)IIR DF设计：使用双线性变换法，可选择滤波器类型（巴特沃斯/切比雪夫型）；(2)FIR DF 设计：使用窗口法，可选择窗口类型。

4)数字滤波根据设计的滤波器系数，对测试信号进行滤波，得到滤波后信号。

（1） IIR DF：要求通过差分方程迭代实现滤波，未知初值置0处理；（2） FIR DF：要求通过快速卷积实现滤波，可以选择使用重叠相加或重叠保留法进行卷积运算，并动态展示卷积运算的详细过程。

5)输出信号分析展示滤波后信号的幅频和相频特性，分析是否满足滤波要求。

对同一滤波要求，根据输出信号频谱，对比分析各类滤波器的差异。

2、设计题目要求使用MATLAB编程实现上述信号处理演示系统，具体要求如下：（1）系统应使用图形用户界面（GUI）；（2）系统功能至少包括非语音信号的低通和高通滤波；（3）滤波器设计模块应避免使用MATLAB工具箱函数；（4）IIR DF设计必须可选基于巴特沃斯或切比雪夫1型；（5）FIR DF设计必须可选择各类窗口，且FIR滤波可选长序列卷积方法。

《数字信号处理》课程设计报告-卷积运算及算法实现

《数字信号处理》课程设计报告卷积运算及算法实现专业：通信工程班级：通信08-2BF组次：第10组姓名：学号：卷积运算及算法实现一、设计目的卷积运算是一种有别于其他运算的新型运算，是信号处理中一种常用的工具。

随着信号与系统理论的研究的深入及计算机技术发展，卷积运算被广泛地运用到现代地震勘测，超声诊断，光学诊断，光学成像，系统辨识及其他诸多新处理领域中。

了解并灵活运卷积运算用去解决问题，提高理论知识水平和动手能力，才是学习卷积运算的真正目的。

通过这次课程设计，一方面加强对《数字信号处理》这门课程的理解和应用，另一方面体会到学校开这些大学课程的意义。

二、设计任务探寻一种运算量更少，算法步骤更简单的算法来实现卷积运算，文中主要通过阶梯函数卷积计算方法和斜体函数卷积计算方法对比来得出最终结论。

三、设计原理1，什么是卷积？卷积是数字信号处理中经常用到的运算。

其基本的表达式为：()()()∑=-=nm m n x m h n y 0换而言之，假设两个信号f 1(t)和f 2(t)，两者做卷积运算定义为 f(t)d做一变量代换不难得出： f(t)d =f 1(t)*f 2(t)=f 2(t)*f 1(t)在教材上，我们知道用图解法很容易理解卷积运算的过程，在此不在赘述。

2，什么是阶梯函数所谓阶梯函数，即是可以用阶梯函数u(t) 和u(t-1)的线性组合来表示的函数，可以看做是一些矩形脉冲的集合，图1-1给除了两个阶梯函数的例子。

1—1其中f(t)=2u(t)+u(t-1)-2u（t-2）-u(t-3),h(t)= 2u(t)-u(t-1)+2u(t-2)-3u(t-3).以图1—1中两个阶梯函数为例介绍本文提出的阶梯函数卷积算法。

根据卷积的性质（又称为杜阿美尔积分），上述f(t)与h(t)的卷积等于f(t)的导数与h(t)的积分的卷积，即：f(t)*h(t)=*由于f(t)为阶梯函数，因此其导数也为冲击函数及其延时的线性组合，如图1—2（a）所示。

数字信号处理课程设计报告

课程设计报告课程名称数字信号处理课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用专业通信工程班级通信工程1101学号************姓名皮锋指导教师胡瑛张细政2013年9月8日湖南工程学院课程设计任务书课程名称数字信号处理课题数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用专业班级通信工程1101学生姓名皮锋学号************指导老师胡瑛张细政审批任务书下达日期2013 年9月 1 日任务完成日期2013 年9月8日《数字信号处理》课程设计任务书一、设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。

二、设计要求1、MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法。

2、Windows 环境下语音信号采集的方法。

3、数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。

4、TLAB 设计FIR 和nR 数字滤波器的方法。

5、用 MATLAB 对信号进行分析和处理6、计报告4000以上，含程序设计说明，用户使用说明，源程序清单及程序框图。

7、机演示。

8、有详细的文档。

文档中包括设计思路、设计仿真程序、仿真结果及相应的分析与结论。

三、进度安排第一周星期一：课题讲解，查阅资料星期二: 总体设计，详细设计星期三：编程，上机调试、修改程序星期四：上机调试、完善程序星期五：答辩星期六-星期天：撰写课程设计报告附：课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。

正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

正文的内容:一、课题的主要功能；二、课题的功能模块的划分；三、主要功能的实现；四、程序调试；五、总结；六、附件（所有程序的原代码，要求对程序写出必要的注释）；七、评分表。

目录1. 课题的主要功能 (1)1.1问题描述 (1)1.2功能要求 (1)2. 课题的功能模块的划分 (2)2.1语音信号采集 (2)2.3 含噪语音信号合成 (4)2.4 数字滤波器设计及滤波 (4)2.5 回放语音信号 (4)3. 滤波器实现的原理 (5)3.1 带阻滤波器 (6)3.2 低通滤波器 (8)3.3 高通滤波 (10)4. 程序调试 (12)5. 总结 (13)6. 附件 (14)6.1 带阻滤波 (14)6.2 低通滤波 (15)6.3 高通滤波 (16)7. 评分表 (18)1.课题的主要功能1.1问题描述录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件，要求长度不小于10秒，并对录制的信号进行采样，使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。

数字信号处理课程设计报告

数字信号与处理课程设计报告课程设计题目：按频率抽选（DIF）的基-2FFT算法的matlab实现学号：********学生姓名：***班级：081132专业：信息工程指导教师：***2011年6月19 日目录一．数字信号处理的简介...........................................................................................................- 2 -二．课程设计的目的与要求.......................................................................................................- 2 -三．时间抽取法FFT的运算特点 ...............................................................................................- 2 -3.1 蝶形运算................................................ - 2 -3.2 原位计算................................................ - 3 -3.3 序数重排................................................ - 3 -3.4 蝶形类型随迭代次数成倍增加.............................. - 4 -四．基2按频率抽取（DIF）的FFT算法..................................................................................- 4 -五．程序代码及在MATLAB的实现结果 ...................................................................................- 6 -六．课程设计的心得...................................................................................................................- 9 -一．数字信号处理的简介广义来说，数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。

数字信号处理课程设计报告

数字信号处理课程设计报告班级：电子信息工程1004班学号：1007050409姓名：徐辉三、程序清单1-1：N=16n=0:N-1;x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);subplot(3,1,1),stem(n,x), xlabel('n');ylabel('x1(n)'); %绘制序列的波形title('时域序列');X=abs(fft(x,N)); %求余弦序列的N点FFTsubplot(3,1,2)k=0:N-1;stem(k,X) %绘制序列的幅频特性曲线xlabel('k');ylabel('X(k)');string=[num2str(N),'点FFT幅频曲线'];title(string);1-2n = 0:14; xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1 = 0:19; xn1 = [xn, zeros(1,5)];n2= 0:64; xn2 = [xn, zeros(1,50)];Xk1 = fft(xn1, 20);Xk2 = fft(xn2, 65);subplot(3,1,1); stem(n, xn); grid;subplot(3,1,2); stem(n1, abs(Xk1)); grid;subplot(3,1,3); stem(n2, abs(Xk2)); grid;1-3n = 0:14; xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1 = 0:149; xn3 = [xn, zeros(1,135)];Xk3 = fft(xn3, 150);plot(n1, abs(Xk3)); grid;2T=1/(32*10^3);t=(0:15);xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T);Xk=fft(xn,16);subplot(2,1,1);stem(t,xn);grid;subplot(2,1,2);stem(t,abs(Xk));grid;T=1/(32*10^3);t=(0:15);xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T);n1=0:45; xn1=[xn,zeros(1,30)];Xk1=fft(xn1,46);subplot(2,1,1);stem(n1,xn1);grid;subplot(2,1,2);plot(n1,abs(Xk1));grid;T=1/(32*10^3);t=[0:45];xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T); Xk2=fft(xn,46);subplot(2,1,1);stem(t,xn);grid;subplot(2,1,2);plot(t,abs(Xk2));grid;四、设计结果1-11-21-32三、程序清单clear all;fn=10000; fp=300; fs=320; Rp=0.1; Rs=60;N=800; %信号长度N为800T=1/fn;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;Wp=fp/(fn/2);%计算归一化角频率Ws=fs/(fn/2);[n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);[b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wp);[H,F]=freqz(b,a,800,10000);%计算H(z)的幅频响应,freqz(b,a,计算点数,采样速率) figure(2)subplot(2,1,1)plot(F,abs(H));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('低通滤波器');axis([0 1500 0 10]);grid onsubplot(2,1,2)pha=angle(H)*180/pi;plot(F,pha);grid on%滤波器对信号处理st=mstgy=filter(b,a,st);Y=fft(y);figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);title('滤波后的波形');grid onsubplot(2,1,2)stem(f,abs(Y)/max(abs(Y)),'.');xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('滤波后的频谱');axis([0 1500 0 1]);gridonfn=10000; fp=[400,600]; fs=[350,650]; Rp=0.1; Rs=60;N=800; %信号长度N为800T=1/fn;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;Wp=fp/(fn/2);%计算归一化角频率Ws=fs/(fn/2);[n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);[b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wp);[H,F]=freqz(b,a,800,10000);%计算H(z)的幅频响应,freqz(b,a,计算点数,采样速率) figure(2)subplot(2,1,1)plot(F,abs(H));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('带通滤波器');axis([0 1500 0 10]);grid onsubplot(2,1,2)pha=angle(H)*180/pi;plot(F,pha);grid on%滤波器对信号处理st=mstgy=filter(b,a,st);Y=fft(y);figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);title('滤波后的波形');grid onsubplot(2,1,2)stem(f,abs(Y)/max(abs(Y)),'.');xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('滤波后的频谱');axis([0 1500 0 1]);grid onfn=10000; fp=800; fs=750; Rp=0.1; Rs=60;N=800; %信号长度N为800T=1/fn;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;Wp=fp/(fn/2);%计算归一化角频率Ws=fs/(fn/2);[n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);[b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wp,'high');[H,F]=freqz(b,a,800,10000);%计算H(z)的幅频响应,freqz(b,a,计算点数,采样速率) figure(2)subplot(2,1,1)plot(F,abs(H));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('高通滤波器');axis([0 1500 0 10]);grid onsubplot(2,1,2)pha=angle(H)*180/pi;plot(F,pha);grid on%滤波器对信号处理st=mstgy=filter(b,a,st);Y=fft(y);figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);title('滤波后的波形');grid onsubplot(2,1,2)stem(f,abs(Y)/max(abs(Y)),'.');xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('滤波后的频谱');axis([0 1500 0 1]);grid on四、设计结果三、程序清单clear all;[y,fs]=wavread('e:\sound.wav');num=length(y);y=y(:,1);%转为单声道subplot(2,3,1);plot(y);title('原信号波形');subplot(2,3,2);plot(abs(fft(y)));title('原信号频谱');n1=0:num-1;n1=n1';noise=0.001*sin(2*pi*20000/fs*n1)+0.005*cos(2*pi*30000/fs*n1);%加入噪声信号y=y+noise;Y=fft(y);subplot(2,3,3);plot(y); %绘制原信号波形xlabel('t');ylabel('幅度y(t)');title('加噪声后声音波形');subplot(2,3,4);plot(abs(Y)); %绘制原波形频谱xlabel('Hz');ylabel('幅度|f|');title('加噪声后声音频谱');%FIR低通滤波器的设计fp=10000;wp=2*fp/fs; %通带截止频率B=fir1(49,wp,hamming(50)); %FIR滤波器，汉明窗100阶y1t=filter(B,1,y); %滤波器软件实现y1=fft(y1t);subplot(2,3,5);plot(y1t); %绘制滤波后的波形xlabel('t');ylabel('y(t)');title('滤波后声音波形');subplot(2,3,6);plot(abs(y1)); %绘制滤波后的频谱xlabel('Hz');ylabel('幅度|f|');title('滤波后声音频谱');四、设计结果。

数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告目录第一章课程设计的概述............................................................................... 错误！未定义书签。

第一节课程设计的目的....................................................................... 错误！未定义书签。

第二节课程设计题目描述和要求第三节课程设计预期目标第二章课程设计方案 (3)第一节设计纲要 (3)第二节设计方案 (4)第三章滤波器的选择与设计 (5)第一节滤波器的选择 (5)第二节滤波器的设计 (5)第四章语音信号的设计流程第一节语音信号的录制第二节语音信号的时域、频域分析第三节加上噪声的语音信号第四节语音信号通过滤波器第五章源程序代码及整体波形第六章课程设计总结第七章参考文献第一章课程设计的概述第一节.课程设计目的通过对课程设计任务的完成，使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使学生掌握的基本理论和分析方法方面的知识得到进一步扩展；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。

要求学生能够熟练地用Matlab语言编程实现IIR数字滤波器和FIR数字滤波器，进一步明确数字信号处理的工程应用。

第二节.课程设计题目描述和要求1、认真独立的完成课程设计。

2、通过课程设计，加深对所学知识的理解和认识。

3、仿真调试通过,达到预期效果。

4、写出设计报告。

第三节、课程设计预期目标1、要求学生理解课题教学的理论内容。

2、掌握和熟悉matlab软件的编程方法和仿真过程。

3、掌握综合运用各种技术和知识的方法。

第二章课程设计方案第一节设计纲要要求录制一段自己的语音信号后，在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波形和频谱图；对所采集的信号加入干扰噪声，对加入噪声进行播放，并进行时域和频谱分析；对比及早前后的时域图和频谱图，分析讨论采用什么的滤波器进行滤除噪声。

数字信号处理课程设计报告实验三

数字信号处理课程设计报告实验三目录1. 实验三概述 (2)1.1 实验目的 (2)1.2 实验要求 (3)1.3 实验内容 (4)2. 实验原理 (5)2.1 数字信号处理的简介 (6)2.2 数字滤波器的类型 (6)2.3 FIR和IIR滤波器的区别 (7)3. 实验软件与硬件环境 (9)3.1 软件环境 (10)3.2 硬件环境 (12)3.3 实验设备介绍 (13)4. 实验步骤 (14)4.2 设计数字滤波器 (15)4.3 滤波器实现与调试 (16)4.4 实验数据分析 (17)5. 实验设计 (18)5.1 数字滤波器的设计方法 (19)5.2 滤波器参数的选择 (20)5.3 滤波器实现代码实现 (21)6. 实验结果 (22)6.1 滤波前后的信号对比 (24)6.2 滤波效果分析 (25)6.3 滤波器性能指标评价 (26)7. 实验讨论 (27)7.1 实验中发现的问题 (29)7.2 解决问题的方法与思考 (29)8. 实验心得 (32)8.1 数字信号处理的理解加深 (33)8.2 编程能力的提升 (34)8.3 对实验中遇到的挑战的看法 (35)1. 实验三概述本实验课题为“数字滤波器设计与分析”，旨在使学生深入理解数字滤波器的原理及设计方法，并掌握使用仿真工具进行实际滤波器设计与性能分析的能力。

实验通过MATLAB平台，分别实现低通、高通及带通滤波器的设计与模拟，并进行频率响应分析、时域响应分析以及信号处理效果的评价。

不同类型的数字滤波器设计方法原理介绍，包括IIR和FIR滤波器。

不同设计方法的优缺点分析，并结合实际应用场景选择合适的滤波器类型。

使用MATLAB自带函数和滤波器设计工具包进行滤波器设计，以及根据不同指标对滤波器参数进行调整。

通过完成本实验，学生将能掌握数字滤波器的理论知识和应用技能，并对其优缺点及应用场景有更深入的理解。

1.1 实验目的加载、分析和可视化语音信号:学生需学会使用高级软件工具加载语音信号数据，并运用绘图工具展示信号的时域波形及频谱图。

数字信号处理实验报告完整版[5篇模版]

数字信号处理实验报告完整版[5篇模版]第一篇：数字信号处理实验报告完整版实验 1利用 T DFT 分析信号频谱一、实验目的1.加深对 DFT 原理的理解。

2.应用 DFT 分析信号的频谱。

3.深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理，分析实现过程中出现的现象及解决方法。

二、实验设备与环境计算机、MATLAB 软件环境三、实验基础理论T 1.DFT 与与 T DTFT 的关系有限长序列的离散时间傅里叶变换在频率区间的N 个等间隔分布的点上的 N 个取样值可以由下式表示：212 /0()|()()0 1Nj knjNk NkX e x n e X k k Nπωωπ--====≤≤-∑由上式可知，序列的 N 点 DFT ,实际上就是序列的 DTFT 在 N 个等间隔频率点上样本。

2.利用 T DFT 求求 DTFT方法 1 1：由恢复出的方法如下：由图 2.1 所示流程可知：101()()()Nj j n kn j nNn n kX e x n e X k W eNωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑由上式可以得到：IDFT DTFT第二篇：数字信号处理实验报告JIANGSUUNIVERSITY OF TECHNOLOGY数字信号处理实验报告学院名称：电气信息工程学院专业：班级：姓名：学号：指导老师：张维玺（教授）2013年12月20日实验一离散时间信号的产生一、实验目的数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在的，所以对离散时间信号的研究是数字信号的基本所在。

而要研究离散时间信号，首先需要产生出各种离散时间信号。

使用MATLAB软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大绘图功能，便于用户直观地处理输出结果。

通过本实验，学生将学习如何用MATLAB产生一些常见的离散时间信号，实现信号的卷积运算，并通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用离散信号和信号卷积和运算的理解。

数字信号处理课程设计实验报告

数字信号处理课程设计实验报告（基础实验篇）实验一离散时间系统及离散卷积一、实验目的和要求实验目的：(1)熟悉MATLAB软件的使用方法。

(2)熟悉系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。

(3)利用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。

(4)熟悉离散卷积的概念，并利用MATLAB计算离散卷积。

实验要求：(1)编制实验程序，并给编制程序加注释；(2)按照实验内容项要求完成笔算结果；(3)验证编制程序的正确性，记录实验结果。

(4)至少要求一个除参考实例以外的实例，在实验报告中，要描述清楚实例中的系统，并对实验结果进行解释说明。

二、实验原理δ的响应输出称为系统1.设系统的初始状态为零，系统对输入为单位脉冲序列()n的单位脉冲响应()h n。

对于离散系统可以利用差分方程，单位脉冲响应，以及系统函数对系统进行描述。

单位脉冲响应是系统的一种描述方法，若已知了系统的系统函数，可以利用系统得出系统的单位脉冲响应。

在MATLAB中利用impz 由函数函数求出单位脉冲响应()h n2.幅频特性，它指的是当ω从0到∞变化时，|()|Aω，H jω的变化特性，记为()相频特性，指的是当ω从0到∞变化时，|()|∠的变化特性称为相频特性，H jωϕω。

离散系统的幅频特性曲线和相频特性曲线直观的反应了系统对不同记为()频率的输入序列的处理情况。

三、实验方法与内容（需求分析、算法设计思路、流程图等）四、实验原始纪录（源程序等）1.离散时间系统的单位脉冲响应clcclear alla=[1,-0.3];b=[1,-1.6,0.9425];impz(a,b,30);%离散时间系统的冲激响应(30个样值点)title('系统单位脉冲响应')axis([-3,30,-2,2]);2.(1)离散系统的幅频、相频的分析方法21-0.3()1 1.60.9425j j j e H z e e ωωω---=-+clcclear alla=[1,-0.3];b=[1,-1.6,0.9425];%a 分子系数，b 分母系数 [H,w]=freqz(a,b,'whole'); subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(H));%幅度 title('幅度谱');xlabel('\omega^pi');ylabel('|H(e^j^\omega)'); grid on;subplot(2,1,2);plot(w/pi,angle(H));%相位 title('相位谱');xlabel('\omega^pi'); ylabel('phi(\omega)'); grid on;(2)零极点分布图clc; clear all a=[1,-0.3];b=[1,-1.6,0.9425]; zplane(a,b);%零极图 title('零极点分布图')3.离散卷积的计算111()()*()y n x n h n =clcclear all% x=[1,4,3,5,3,6,5] , -4<=n<=2 % h=[3,2,4,1,5,3], -2<=n<=3 % 求两序列的卷积 clear all;x=[1,4,3,5,3,6,5]; nx=-4:2; h=[3,2,4,1,5,3];nh=-2:3;ny=(nx(1)+nh(1)):(nx(length(x))+nh(length(h))); y=conv(x,h);n=length(ny);subplot(3,1,1);stem(nx,x);xlabel('nx');ylabel('x'); subplot(3,1,2);stem(nh,h);xlabel('nh');ylabel('h');subplot(3,1,3);stem(ny,y);xlabel('n');ylabel('x 和h 的卷积')五、实验结果及分析（计算过程与结果、数据曲线、图表等）1.离散时间系统的单位脉冲响应051015202530-2-1.5-1-0.500.511.52n (samples)A m p l i t u d e系统单位脉冲响应2.离散系统的幅频、相频的分析方法00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82102030幅度谱ωp i|H (e j ω)0.20.40.60.811.21.41.61.82-2-1012相位谱ωp ip h i (ω)-1-0.500.51-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81Real PartI m a g i n a r y P a r t零极点分布图3.离散卷积的计算-4-3-2-1012nxx-2-1.5-1-0.500.51 1.522.53nhh -6-4-20246nx 和h 的卷积六、实验总结与思考实验二离散傅立叶变换与快速傅立叶变换一、实验目的和要求实验目的：(1)加深理解离散傅里叶变换及快速傅里叶变换概念； (2)学会应用FFT 对典型信号进行频谱分析的方法； (3)研究如何利用FFT 程序分析确定性时间连续信号； (4)熟悉应用FFT 实现两个序列的线性卷积的方法；实验要求：(1)编制DFT 程序及FFT 程序，并比较DFT 程序与FFT 程序的运行时间。

数字信号处理课设报告

课程设计任务书学生姓名：杨茜专业班级：电信1206班指导教师：黄朝兵工作单位：信息工程学院题目：IIR带阻滤波器的设计初始条件：具备数字信号处理的理论知识；具备Matlab编程能力；熟悉带阻滤波器的设计原理；提供编程所需要的计算机一台要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1、设计中心频率为200Hz，带宽为150Hz的IIR数字带阻滤波器；2、独立编写程序实现3、完成符合学校要求的设计说明书时间安排：一周，其中3天程序设计，2天程序调试指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日摘要数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或是装置。

数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，已达到信号频谱的目的。

由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。

使用MATLAB信号处理箱和BW（巴特沃斯）设计低通滤波器。

IIR数字滤波器，又名“无限脉冲响应数字滤波器”，或“递归滤波器”。

递归滤波器，也就是IIR数字滤波器，顾名思义，具有反馈，一般认为具有无限的脉冲响应。

关键字：数字滤波器IIR MATLABAbstractDigital filter is made up of digital multiplier, adder and delay time of an algorithm, or device.The function of the digital filter is the input discrete signal processing of digital code, has reached the purpose of the signal spectrum.Due to the development of the computer technology and large scale integrated circuit, the digital filter has been available computer software implementation, large-scale integrated digital real-time hardware implementation is also ing the MATLAB signal processing box and BW, butterworth low-pass filter design.IIR digital filter, also known as "infinite impulse response digital filter", or "recursive filter".Recursive filter, also known as the name implies, IIR digital filter, with feedback, generally credited with infinite impulse response.Key word:Digital filter IIR MATLAB目录1.绪论 (1)2. 数字滤波器的设计 (2)2.1数字滤波器的分类 (2)2.2带阻数字滤波器的设计指标 (2)2.3带阻数字滤波器设计的方案选择 (2)2.3.1模拟滤波器的选择 (2)2.3.2数字滤波器的转化方法选择 (3)2.4数字滤波器的设计原理 (3)2.4.1数字滤波器的设计步骤 (3)2.4.2数字滤波器的设计框图 (3)2.4.3数字滤波器的原理说明 (4)3. IIR数字带阻滤波器的设计 (6)3.1IIR数字带阻滤波器的设计步骤 (6)3.2MATLAB函数的调用 (7)3.3MATLAB程序代码 (7)3.4仿真结果 (9)3.5设计结果分析 (11)4.总结 (12)5.参考文献 (13)本科生课程设计成绩评定表 (14)1.绪论在现代通信系统中，由于信号中经常混有各种复杂成分，所以很多信号分析都是基于滤波器而进行的，而数字滤波器是通过数值运算实现滤波，具有处理精度高、稳定、灵活、不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。

数字信号处理课程设计实验报告

数字信号处理课程设计实验报告通信与信息工程学院数字信号处理课程设计班级：姓名：学号：指导教师：设计时间：成绩：评语：通信与信息工程学院二〇一四年题目一：采样定理的验证1.课程设计目的及要求：1). 掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法，增加对仿真软件MATLAB的感性认识，学会该软件的操作和使用方法。

2). 掌握利用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法，加深理解采样与重构的概念。

3 ). 初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

4). 学习MATLAB中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常用连续时间信号的可视化表示，加深对各种电信号的理解。

5). 验证信号与系统的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。

6). 加深对采样定理的理解和掌握，以及对信号恢复的必要性；掌握对连续信号在时域的采样与重构的方法。

2.详细设计过程及调试结果：1）．设()(0.8)()n，利用filter函数求出()*()x n u nx n x n的源程序：n=0:49xn=(0.8).^nB=1A=[1,-0.8]yn=filter(B,A,xn)stem(n,yn)xlabel('n');ylabel('yn')本题验结果及分析：2）：模拟信号()sin(20),010.01a s x t t t T s π=≤≤=，在，0.050.1s s 和间隔采样得到()x n ：a.每一个s T 画出()x n 的源程序：t=0:0.01:1;T0=0.1; T1=0.01;n1=0:100; T2=0.05;n2=0:20; T3=0.1;n3=0:10; xt=sin(20*pi*t); xn1=sin(20*pi*n1*T1); xn2=sin(20*pi*n2*T2);xn3=sin(20*pi*n3*T3);subplot(4,1,1);plot(t,xt);title('模拟信号xt图');xlabel('t');ylabel('xt');grid on; subplot(4,1,2);stem(n1,xn1,'.');title('0.01s采样图');xlabel('n');ylabel('xn1');grid on; subplot(4,1,3);stem(n2,xn2,'.');title('0.05s采样图');xlabel('n');ylabel('xn2');grid on; subplot(4,1,4);stem(n3,xn3,'.');title('0.1s采样图');xlabel('n');ylabel('xn3');grid on;调试结果分析：b.采用sin c内插从样本()y t的源程序：x n重建模拟信号()at=0:0.01:1;T0=0.1;xt=sin(20*pi*t);T1=0.01;n1=0:100;T2=0.05;n2=0:20;T3=0.1;n3=0:10;xt=sin(20*pi*t);subplot(4,1,1);plot(t,xt);title('原信号xt模拟图');xlabel('t');ylabel('xt');grid on;xn1=sin(20*pi*n1*T1);xn2=sin(20*pi*n2*T2);xn3=sin(20*pi*n3*T3);t1=0:T1:1;t2=0:T2:1;t3=0:T3:1;tn1=ones(length(n1),1)*t1-n1'*T1*ones(1,length(t1));tn2=ones(length(n2),1)*t2-n2'*T2*ones(1,length(t2));tn3=ones(length(n3),1)*t3-n3'*T3*ones(1,length(t3));yt1=xn1*sinc(tn1*pi/T1);subplot(4,1,2);plot(t1,yt1);axis([ 0 1 -1 1]); title('sinc内插0.01恢复的xt1图');xlabel('n');ylabel('xt1');grid on; yt2=xn2*sinc(tn2*pi/T2);subplot(4,1,3);plot(t2,yt2);axis([ 0 1 -1 1]); title('sinc内插0.05恢复的xt2图');xlabel('n');ylabel('xt2');grid on; yt3=xn3*sinc(tn3*pi/T3);subplot(4,1,4);plot(t3,yt3);axis([ 0 1 -1 1]); title('sinc内插0.1恢复的xt3图');xlabel('n');ylabel('xt3');grid on;调试结果分析：c.采用三次样条内插从样本()x n重建模拟信号源程序：t=0:0.01:1; xt=sin(20*pi*t);T1=0.01;n1=0:100;T2=0.05;n2=0:20;T3=0.1;n3=0:10;T1=0:T1:1;T2=0:T2:1;T3=0:T3:1;xt=sin(20*pi*t);xn1=sin(20*pi*T1);xn2=sin(20*pi*T2);xn3=sin(20*pi*T3);yt1=spline(T1,xn1,t);yt2=spline(T2,xn2,t);yt3=spline(T3,xn3,t);subplot(4,1,1);plot(t,xt);title('原信号xt模拟图');xlabel('t');ylabel('xt');grid on;subplot(4,1,2);plot(t,yt1);axis([ 0 1 -1 1]);title('三次样条0.01恢复的xt1图');xlabel('n');ylabel('xt1');grid on; subplot(4,1,3);plot(t,yt2);axis([ 0 1 -1 1]);title('三次样条0.05恢复的xt2图');xlabel('n');ylabel('xt2');grid on; subplot(4,1,4);plot(t,yt3);axis([ 0 1 -1 1]);title('三次样条0.1恢复的xt3图');xlabel('n');ylabel('xt3');grid on; 调试结果分析：3.总结体会：连续信号是指自变量的取值范围是连续的，且对于一切自变量的取值，除了有若干个不连续点以外，信号都有确定的值与之对应。

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字信号处理的基本概念、原理和方法，掌握其数学表达和物理意义；2. 掌握数字信号处理中的关键算法，如傅里叶变换、快速傅里叶变换、滤波器设计等；3. 了解数字信号处理技术在通信、语音、图像等领域的应用。

技能目标：1. 能够运用所学知识分析数字信号处理问题，提出合理的解决方案；2. 能够运用编程工具（如MATLAB）实现基本的数字信号处理算法，解决实际问题；3. 能够对数字信号处理系统的性能进行分析和优化。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字信号处理学科的兴趣，激发其探索精神和创新意识；2. 培养学生严谨的科学态度和良好的团队协作精神，提高沟通与表达能力；3. 增强学生对我国在数字信号处理领域取得成就的自豪感，树立为国家和民族发展贡献力量的信心。

课程性质：本课程为专业选修课，旨在使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法，培养其解决实际问题的能力。

学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对数字信号处理有一定了解，但缺乏系统学习和实践经验。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，采用案例教学、互动讨论等教学方法，提高学生的参与度和实践能力。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 数字信号处理基础：包括数字信号、离散时间信号与系统、信号的采样与恢复等基本概念，使学生建立数字信号处理的基本理论框架。

教材章节：第一章数字信号处理概述2. 傅里叶变换及其应用：介绍傅里叶变换的原理、性质和应用，以及快速傅里叶变换算法。

教材章节：第二章傅里叶变换及其应用3. 数字滤波器设计：讲解数字滤波器的基本原理、设计方法和性能评价，包括IIR和FIR滤波器。

教材章节：第三章数字滤波器设计4. 数字信号处理应用案例分析：通过通信、语音、图像等领域的实际案例，使学生了解数字信号处理技术的应用。

数字信号处理课程设计报告

1 绪论1.1设计目的通过本次数字信号处理课程设计，综合运用数字信号处理课程和其他有关课程的理论和生产实际知识去分析和解决具体问题，并使所学知识得到进一步巩固、深化和发展。

学习设计滤波器的一般方法，通过课程设计树立正确的设计思想，提高分析问题、解决问题的能力。

进行设计基本技能的训练，如查阅设计资料和手册、程序的设计、调试等。

1.2设计要求(1)掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。

(2)熟悉离散信号和系统的时域特性。

(3)掌握序列快速傅里叶变换方法。

(4)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。

(5)掌握利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。

(6)掌握滤波器的网络结构。

1.3 设计内容1.3.1预习题1、设计卷积运算的演示程序：（1）可输入任意两个序列x1(n)、x2(n)，指定x1(n)为自己的学号，例如x1(n)={2, 0, 1, 0, 5, 7, 0, 5, 0, 2, 0, 1}。

x2(n)的内容和长度自选。

例如x2(n)={0.5, 2.43, 6.17, 12.93, 22.17, 32.25, 40.88, 45.87, 45.87, 40.88, 32.25, 22.17, 12.93, 6.17, 2.43,1.007}。

（2）分别动态演示两个序列进行线性卷积x1(n)*x2(n)和圆周卷积x1(n)⊙x2(n)的过程；要求分别动态演示翻转、移位、乘积、求和的过程；（3）圆周卷积默认使用两个序列中的最大长度，但卷积前可以指定卷积长度N用以进行混叠分析；（4）改变圆周卷积长度N，根据实验结果分析两类卷积的关系；(5)在计算机操作系统中选一段声音文件(XP系统在“C:\WINDOWS\Media”)，读取文件取 10ms的声音数据产生时域序列x1(n)，序列内容自定义。

利用x2(n)={0.5, 2.43, 6.17, 12.93, 22.17, 32.25, 40.88, 45.87, 45.87, 40.88, 32.25, 22.17, 12.93, 6.17, 2.43, 1.007}。

数字信号处理课程设计报告

通信与信息工程学院数字信号处理课程设计班级：电子信息科学与技术姓名：学号：指导教师：设计时间：成绩：评通信与信息工程学院二〇一三年题目一采样定理的验证1．设()(0.8)()n x n u n =，利用filter 函数求出()*()x n x n （其中*为线性卷积）的前50个样本，并作图。

（1） n=0:49; xn=0.8.^n; B=1;A=[1,-0.8];yn=filter(B,A,xn); stem(n,yn) grid on; xlabel('n');ylabel('yn=x(n)*x(n)')ny n =x (n )*x (n )2．考虑模拟信号()sin(20),010.01a s x t t t T s π=≤≤=，在，0.050.1s s 和间隔采样得到()x n 。

（1）对每一个s T 画出()x n 。

（2）采用sin c内插从样本()y t，并从图中求出x n重建模拟信号()a在()y t中的频率（不管末端效果）。

a（3）采用三次样条内插从样本()x n重建模拟信号，并从图中求出在()y t中的频率。

a（1）clc;t=0:0.001:1;Ts1=0.01;N1=1/Ts1;n1=0:N1;xn1=sin(20*pi*n1*Ts1);subplot(3,1,1);stem(n1,xn1,'.');axis([0 100 -1 1]);xlabel('n');ylabel('x_1(n)');title('Ts=0.01');t=0:0.001:1;Ts2=0.05;N2=1/Ts2;n2=0:N2;xn2=sin(20*pi*n2*Ts2);subplot(3,1,2);stem(n2,xn2,'.');axis([0 20 -1 1]);xlabel('n');ylabel('x_2(n)');title('Ts=0.05');t=0:0.001:1;Ts3=0.1;N3=1/Ts3;n3=0:N3;xn3=sin(20*pi*n3*Ts3);subplot(3,1,3);stem(n3,xn3,'.');axis([0 10 -1 1]);xlabel('n');ylabel('x_3(n)');title('Ts=0.1');102030405060708090100n x 1(n )Ts=0.012468101214161820n x 2(n )Ts=0.0512345678910nx 3(n )Ts=0.1（2）t=0:0.001:1;T=0.1;xt=sin(20*pi*t);subplot(4,1,1);plot(t,xt); title('xt 原图');xlabel('t');ylabel('xt');grid on;Ts1=0.01;n1=0:100;t1=0:Ts1:1;xn1=sin(20*pi*n1*Ts1);tn1=ones(length(n1),1)*t1-n1'*Ts1*ones(1,length(t1));%ones （M,N)：生成M*N 大小的全1矩阵yt1=xn1*sinc(tn1*pi/Ts1);subplot(4,1,2);plot(t1,yt1);axis([0 1 -1 1]); title('sinc 内插0.01恢复的xt1图');xlabel('n');ylabel('xt1');grid on;Ts2=0.05;n2=0:20;t2=0:Ts2:1;xn2=sin(20*pi*n2*Ts2); tn2=ones(length(n2),1)*t2-n2'*Ts2*ones(1,length(t2));yt2=xn2*sinc(tn2*pi/Ts2);subplot(4,1,3);plot(t2,yt2);axis([0 1 -1 1]); title('sinc 内插0.05恢复的xt2图');xlabel('n');ylabel('xt2');grid on;Ts3=0.1;n3=0:10;t3=0:Ts3:1;xn3=sin(20*pi*n3*Ts3); tn3=ones(length(n3),1)*t3-n3'*Ts3*ones(1,length(t3));yt3=xn3*sinc(tn3*pi/Ts3);subplot(4,1,4);plot(t3,yt3);axis([0 1 -1 1]); title('sinc 内插0.1恢复的xt3图');xlabel('n');ylabel('xt3');grid on;00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-11xt 原图tx t00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-11sinc 内插0.01恢复的xt1图nx t 100.10.20.30.40.50.60.70.80.91-11sinc 内插0.05恢复的xt2图nx t 200.10.20.30.40.50.60.70.80.91-11sinc 内插0.1恢复的xt3图nx t 3（3）Ts1=0.01;Fs=1/Ts1;xa1=spline(Ts1*n1,xn1,t);subplot(3,1,1);plot(t,xa1);axis([0,1,-1,1]); ylabel('x_a(t)');title('Ts=0.01'); Ts2=0.05;Fs=1/Ts2;xa2=spline(Ts2*n2,xn2,t);subplot(3,1,2);plot(t,xa2);axis([0,1,-1,1]); ylabel('x_a(t)');title('Ts=0.05'); Ts3=0.1;Fs=1/Ts3;xa3=spline(Ts3*n3,xn3,t);subplot(3,1,3);plot(t,xa3);axis([0,1,-1,1]); ylabel('x_a(t)');title('Ts=0.1');00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-101x a (t )Ts=0.0100.10.20.30.40.50.60.70.80.91-101x a (t )Ts=0.0500.10.20.30.40.50.60.70.80.91-11x a (t )Ts=0.1结果分析与体会：采用sin c 内插从样本()x n 重建模拟信号()a y t 时，0.01s 和0.05s 依据奈奎斯特采样定理应该能恢复原来的波形，但因为采样点太少，间距分散导致0.05s 时无法恢复。

数字信号处理课程设计报告

设计一信号的基本运算一、设计目的熟悉信号的基本运算，通过运用Matlab进行仿真，加深对信号基本运算的理解。

通过对数据的处理，加深对Matlab中数据存取，数值运算，矩阵运算的方式及工作原理的了解。

二、设计原理Matlab是以矩阵为基础的一种软件，其集成了数值运算、矩阵运算、信号处理和图形等众多功能。

其中，对数据的存取都是以矩阵的方式进行的。

Matlab工具箱中提供了很多已经编写好的函数，我们这用些函数的时候只需要从工具箱中调用就可以了，这些函数都十分的方便。

如其中的wavread( )函数，我们可以用来从音频文件中获取数据，然后对这些数据进行运算，然后通过sound( )函数对音频文件进行回放；还有一些特殊矩阵的生成函数，如用函数zeros生成全0矩阵：格式B=zeros(m,n)生成m×n的全0阵；用函数ones生成全1矩阵：格式B=ones(m,n)生成m×n的全1阵；用函数rand生成随机矩阵：格式B=rand(m,n)生成m×n的随机矩阵；用函数eye生成单位阵：格式B=eye(m,n)生成m×n矩阵，其中对角线元素全为1，其他元素为0。

通过类似这样的操作，我们就可以方便的对信号进行相应的处理。

本次实验中，我们对一段音频信号，进行回音的模仿，然后经过上采样和下采样，反转的处理，并演示处理后的效果。

三、设计内容本次实验，我们通过采样得到一段以采样频率为8192Hz的语音信号x（k），然后通过编写Matlab程序对这段语音信号进行回音模仿，采用函数x(k)=x(k)+a*x(k-d),期中d为时延，a为时延信号的衰减幅度。

然后对语音信号进行下采样x(k/2)、上采样x(2k)、反转x(-k)。

下采样即在得到的语音信号的基础上，隔一个k值取一个函数值；上采样，即在得到的信号的基础上进行每两个k值之间进行插值；反转即把得到的信号的k变为-k。

通过这样的处理后，回放语音信号，观察效果，再看处理后的信号的时域波形。

数字信号处理课程设计报告

目录一、课程设计名称二、课程设计前期介绍（凌阳单片机）1、源来2、简介3、优点4、语音模块三、课程设计内容及要求四、课程设计原理1、硬件设计2、软件设计五、主程序代码六、调试七、心得及体会八、附录1、原件清单2、原理图3、实物图一、课程设计名称基于凌阳16位单片机的定时报警器二、课程设计前期介绍（凌阳单片机）2.1 源来随着单片机功能集成化的发展，其应用领域也逐渐地由传统的控制，扩展为控制处理数据处理以及数字信号处理，DSP（Digital Signal Processing）等领域。

凌阳的16位单片机就是为适应这种发展而设计的。

2.2 简介它的CPU内核采用凌阳最新推出的Microcontroller and Signal Processor 16位微机处理器芯片，以下简称µ’nSP 。

围绕micro;’nSP 所形成的16位u’nSP 系列单片机，以下简称µ’nSP 家族。

采用的是模块式集成结构，它以µ’nSP 内核为中心集成不同规模的ROM PAM和功能丰富的各种外设部件。

µ’nSP 内核是一个通用的和结构。

除此之外的其它功能模块均为可选结构。

以及这种结构可大可小可有可无，借助这种通用结构附加可选结构的积木式的构成，便可成为各种系列的派生产品，以适合不同场合，这样做无疑会使每种派生产品具有更强的功能和更低的成本。

µ’nSP 家族有有以下特点：体积小，集成度高，可靠性好易于扩展。

µ’nSP 家族把各功能把各功能部件模块化地集成在一个芯片里。

内部采用总线结构，因为减少了各功能部件之间的连接，提高了其可靠性和抗干扰能力，另外，模块化的结构易于系列的扩展，以适应不同用户的需求。

具有较强的中断处理能力。

μ’nSPTM家族的中断系统支持10个中断向量及10余个中断源，适合实时应用领域。