数字信号处理课件

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| rws (k ) |2
2 w
1 dz 1 C Sss ( z) H opt ( z)S xs ( z ) z 2πj
通过前面的分析, 因果维纳滤波器设计的一般方法可以按 下面的步骤进行:
(1) 根据观测信号x(n)的功率谱求出它所对应的信号模型的
传输函数,即采用谱分解的方法得到B(z)。 S xs ( z) (2) 求 B( z 1 ) 的Z反变换,取其因果部分再做Z变换,即 S xs ( z ) 舍掉单位圆外的极点,得 B( z 1 ) (3) 积分曲线取单位圆,应用(2.3.38)式和(2.3.39)式,计 算Hopt(z), E[|e(n)|2]min。
1 ˆ' rxx (m) N
N |m|1

n 0
x ( n ) x ( n m)
平稳随机序列通过线性系统:
y (n)
k
h( k ) x ( n k )
k

m y E[ y (n )]
h(k ) E[ x(n k )]
k

ryy (m)
m0

k=0, 1, 2, …
利用白化x(n)的方法求解维纳-霍夫方程:
x(n)=s(n)+υ (n)
H(z) (a)
ˆ y ( n) s ( n)
x(
x(n)
1 B( z )
w(n)
G(z) (b)
ˆ y ( n) s ( n)
x(
图2.3.5 利用白化x(n)的方法求解维纳-霍夫方程
D (m)
2 x
rxx (m)
2 x (m)

数字信号处理课件-高西全

数字信号处理课件-高西全
RN (n) (n) (n 1) (n 2) [n ( N 1)] (n k )
k 0 N 1
4. 实指数序列
x(n) a u(n), a为实数
n
5. 正弦序列
x(n) A sin(n )
6. 复指数序列

N 16
N 5
非周期信号

N乘法,是指同一时 刻的序列值逐项对应相加和相乘。
2. 移位
移位序列x(n-n0) ,当n0>0时, 称为x(n)的 延时序列;当n0<0时,称为x(n)的超前序列。 例3 已知x(n)波形,画出x(n-2)及x(n+2)波形图。
绪论
数字信号处理的对象是数字信号. 数字信号处理是采用数值计算的方法完成 对信号的处理.

数字信号处理的特点
灵活性 高精度和高稳定性 便于大规模集成 可以实现模拟系统无法实现的诸多功能

第1章 时域离散信号和时域离散系统
掌握常见时域离散信号的表示及运算。 掌握时域离散系统的线性、时不变性、因 果性及稳定性的含义及判别方法。 掌握采样定理。

经典解法(实际中很少采用)
递推解法(方法简单,但只能得到数值解,
不易直接得到公式解)

变换域法(Z域求解,方法简便有效)
递推解法
例10、设因果系统用差分方程
y(n)=ay(n-1)+x(n)描述,输入x(n)=δ(n) 若初始条件y(-1)=0,求输出序列y(n)。
解:由初始条件 y(1) 0及

1.4 时域离散系统的输入输出描述 法——线性常系数差分方程

N阶线性常系数差分方程表示:

数字信号处理ppt课件

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23
三.自相关函数与 自协方差函数的性质
24
性质1 :相关函数与协方差函数的关系
Cxx m rxx m mx 2
Cxy m rxy m m*xmy
当 mx 0
Cxx m rxx m Cxy m rxy m
25
性质2:均方值、方差与相关函数和协方差函数
rxx
0
E
xn
2
Cxx 0 rxx 0 mx 2
五、功率谱密度
44
维纳——辛钦定理
1. 复频域
rxx
(m)
1
2
j
c Sxx (z)zm1dz,
Sxx
(z)
m
rxx
(m)z
m
C (Rx , Rx )
45
2. 频域
{ rxx(m)
1
2
Pxx (e j )e jm d
2
Pxx (e j ) rxx (m)e jm
m
46
3.性质
实平稳随机信号 rxx m rxx m
rxx m E x x n1 n1m
x1x2 p x1 , x2 ; m dx1dx2
18
自协方差函数
Cxx (m) E (xn1 mx )*(xn2 mx ) E (xn1 mx )*(xn1m mx )
rxx m mx 2
19
对于均值为零的随机过程 rxx m Cxx m
①偶函数
Pxx e j Pxx e j
②实函数
Pxx e j Pxx e j
③极点互为倒数出现
Sxx
z
Sxx
1 z
47
④功率谱在单位圆上的积分等于平均功率
E
x2

《数字信号处理原理》课件

《数字信号处理原理》课件
数字信号处理可用于医学图像处理、心电图 分析、脑电图分析等。
数字信号的采集与量化
数字信号处理的第一步是对连续信号进行采样和量化。采样将连续信号转换 为离散信号,而量化则将信号的幅值量化为离散数值。
数字信号处理傅里叶级数和傅里叶变换将 信号分解为频域成分,用于 频谱分析和滤波。
带阻滤波器阻止一定范围内的频率信号通过, 而允许其他频率信号通过。
FIR滤波器和IIR滤波器的区别
FIR滤波器(有限脉冲响应滤波器)和IIR滤波器(无限脉冲响应滤波器)是两 种常见的数字滤波器类型。它们在设计和性能上有所不同,适用于不同的应 用场景。
互相关和自相关分析
互相关和自相关分析是数字信号处理中常用的分析方法。互相关用于信号的 相似性比较,自相关用于信号的周期性分析。
卷积
卷积是数字信号处理中常见 的运算,可以用于信号滤波、 系统响应等方面。
离散时间系统
离散时间系统是数字信号处 理的基本模型,用于描述信 号处理系统的特性。
时域分析与频域分析
时域分析关注信号随时间的变化,频域分析关注信号在频率上的特征。通过 这两种分析方法,可以深入了解信号的属性和特性。
傅里叶变换及其应用
信号去噪
信号去噪是数字信号处理中的重要任务。通过滤波和降噪算法,可以有效地去除信号中的噪声,提升信号的质 量和可靠性。
信号增强
信号增强是数字信号处理的一项重要任务。通过滤波、增益调整等方法,可以增强信号的强度、清晰度和可感 知性。
信号压缩
信号压缩是数字信号处理中的重要技术。通过压缩算法和编码技术,可以减 少信号的存储空间和传输带宽,实现高效的信号处理和传输。
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具。它在数字信号处理 中广泛应用于频谱分析、滤波、压缩等领域,为信号处理提供了强大的工具。

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j� 3、序列x(n) 的DTFT为 X (e ) ,求下列各序列的DTFT。
(2) x(n) � exp[ j ( n � )] 8 6


(1) x(n � k )
(2) x(�n)
(3) x* ( n)
(4) j Im[ x(n)]
(5) x 2 ( n)
1、
h( n) � a � n u ( � n) 4、已知一个线性非移变系统的单位取样响应为:
(4) y (n) � � � � x(n � k ), � 为非零常数
k ��3
(3) y (n) � � � � x(n � k ), � 为非零常数
k ห้องสมุดไป่ตู้0 3
3
1、
9、已知一离散系统的信号流图如下: 1
x(n)
1
K
Z
�1
1
1
y(n)
(1)写出该系统的系统函数及差分方程。
(2)判断K对系统的稳定性和因果性是否有影响,并说明原因。
4
� sin[ (t � kT )] � � T xa (t ) � y (t ) � � xs (kT ) � � xs (kT )�k (t ) � k ��� k ��� (t � kT ) T
1、
5、Z变换
1 Z

X (Z ) �
2
3 4
X (Z )
Z
n � ��
j�
Z �e
�n x ( n ) Z �
1 n �1 x ( n) � X ( Z ) Z dZ � c 2�j
1、
6、系统函数及信号流图
1
2 3 4 5
H (Z ) �
n � ��

数字信号处理基础pptDSP第01章

数字信号处理基础pptDSP第01章

例1-10 h(n)= anu(n) 该系统是因果系统,当0< |a| < 1时系统稳定
§1.4 N阶线性常系数差分方程
无限脉冲响应系统(IIR, Infinite Impulse Response)
M
N
y(n) bm x(n m) ak y(n k),ak、bm是常数
m0
k 1
ak有非零值
n的有效
有效
n的有效
区间范围 数据长度 区间范围
有效 数据长度
x(n) [0, M1]
M
h(n) [0, N1]
N
y(n) [0, MN2] MN1
[nxl, nxu]
[nhl, nhu]
[nxl nhl, nxu nhu]
nxunxl1
nhunhl1
nxu nhu nxlnhl1
x(n)={1, 2, 3},0 n 2, M = 3 h(n)={1, 2, 2, 1},0 n 3, N = 4 y(n)={1, 4, 9, 11, 8, 3},0 n 5,M N 1 = ulse Response)
M
y(n) bm x(n m)
m0
差分方程的求解方法 ➢时域方法
例1-8 T[ x1(n)] nx1(n) x1(n 1) 3 T[ x2 (n)] nx2 (n) x2 (n 1) 3 T[ax1(n) bx2 (n)] n[ax1(n) bx2 (n)] ax1(n 1) bx2 (n 1) 3
≠ aT[ x1(n)] bT[ x2 (n)] n[ax1(n) bx2(n)] ax1(n 1) bx2(n 1) 3(a b)
T[ax1(n) bx2 (n)] aT[ x1(n)] bT[ x2(n)]

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m
(t nT ) a
m


m
e
jm s t
s 2
am 1 T 1 T 1 T
T
2f s
T

2 T 2
M (t )e jm s t dt

2 nT )e jm t dt


xa ( ) ( nT ) g (t ) d n

n
x



xa ( ) g (t ) ( nT )d
n
a
(nT ) g (t nT )
这里,g(t-nT) 称为内插函数
对信号进行时间上的离散化,这是对信号作数 字化处理的第一个环节。 研究内容: 信号经采样后发生的变化(如频谱的变化) 信号内容是否丢失(采样序列能否代表原始 信号、如何不失真地还原信号) 由离散信号恢复连续信号的条件
1.采样过程
采样器
P(t)
T
2. 理想采样
开关闭合时间τ→0时,为理想采样。 特点:采样序列表示为冲激函数的序列,这些冲激 函数准确地出现在采样瞬间,其积分幅度准确地等 于输入信号在采样瞬间的幅度。
1 ˆ X a j X a j jm s T m
冲激抽样信号的频谱
因此有,
ˆ ( j) 1 Xa T
m
X

a
( j jm s )
所以,理想采样信号的频谱是连续信号频谱的周期 延拓,重复周期为s(采样频率)。
X ( j) a X a ( j) 0
n n
clear; n=0:40; x=(0.65+j*0.5).^n; subplot(221) stem(n,real(x),'.'); axis([0,40,-1,1]) subplot(222) stem(n,abs(x),'.'); axis([0,40,-1,1]) subplot(223) stem(n,imag(x),'.'); axis([0,40,-1,1]) subplot(224) stem(n,angle(x),'.');

数字信号处理-程佩青-PPT第一章

数字信号处理-程佩青-PPT第一章

7)任意序列
x(n)能够表达成单位取样序列旳移位加权和,也可表达 成与单位取样序列旳卷积和。
x(n) x(m) (n m) x(n) (n)
m
例:x(n) 2 (n 1) (n) 1.5 (n 1) (n 2) 0.5 (n 3)
3、序列旳周期性
若对全部n存在一种最小旳正整数N,满足 x(n) x(n N ) n
m
x(m)T[ (n m)],线性性
T[ ai xi (n)] i
m
x(m)h(n m),
移不变性
aiT[xi (n)] i
m
x(n) h(n)
h(n) T[ (n)] h(n m) T[ (n m)]
x(n)
LSI y(n)
h(n)
y(n) x(n) h(n)
一种LSI系统能够用单位抽样响应h(n)来表征,任意输 入旳系统输出等于输入序列和该单位抽样响应h(n)旳 卷积和。
结论: 若有限长序列x(n)旳长度为N,h(n)旳长度为M, 则其卷积和旳长度L为:
L=N+M-1
互换律
4、LSI系统旳性质
x(n)
y(n)
h(n)
h(n)
y(n)
x(n)
y(n) x(n) h(n) h(n) x(n)
结合律
x(n) h1(n)
y(n) h2(n)
x(n) h2(n)
例:
x(n)=0.9
ne
j 3
n
6)正弦序列
x(n) Asin(0n )
模拟正弦信号:
xa (t) Asin(t )
x(n) xa (t) tnT Asin(nT )
0 T / fs 0:数字域频率

《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。

《数字信号处理基础》课件

《数字信号处理基础》课件

信号压缩等。
Z变换
Z变换的定义
Z变换是一种将离散时间信号转换为复数域信号的方法,通过将离 散时间信号转换为复数域中的函数,可以更好地分析信号的特性。
Z变换的性质
Z变换具有线性、时移、频域平移、复共轭等性质,这些性质在信 号处理中有着广泛的应用。
Z变换的应用
Z变换在信号处理中有着广泛的应用,如离散控制系统分析、数字滤 波器设计等。
自适应滤波器应用场景
广泛应用于噪声消除、回声消除、信 号预测等领域。
05 数字信号处理应用
音频处理
音频压缩
通过降低音频数据的冗余度,实 现音频文件的压缩,便于存储和
传输。
音频增强
利用数字信号处理技术,改善音频 质量,如降低噪音、增强语音等。
音频分析
对音频信号进行特征提取和分类, 用于语音识别、音乐信息检索等领 域。
IIR滤波器应用场景
广泛应用于语音处理、图像处理等领 域。
FIR滤波器设计
FIR滤波器定义
FIR滤波器特点
FIR滤波器,即有限冲激响应滤波器,是一 种离散时间滤波器,其冲激响应有限长。
FIR滤波器具有线性相位、设计灵活、计算 量大等特性。
FIR滤波器设计方法
FIR滤波器应用场景
通过窗函数法、频率采样法等进行设计, 常用的设计方法有汉明窗法、凯泽窗法等 。
课程目标
掌握数字信号处理的基本概念、原理和方法。
学会使用数字信号处理软件进行信号处理和分析 。
了解数字信号处理在通信、图像处理、音频处理 等领域的应用。
02 基础知识
信号与系统
信号定义与分类
信号是信息传输的载体,可以是离散 的或连续的,也可以是时间的函数。 信号分类包括周期信号、非周期信号 、确定信号、随机信号等。

《数字信号处理》课件

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05
数字信号处理中的窗函 数
窗函数概述
窗函数定义
窗函数是一种在一定时间 范围内取值的函数,其取 值范围通常在0到1之间。
窗函数作用
在数字信号处理中,窗函 数常被用于截取信号的某 一部分,以便于分析信号 的局部特性。
窗函数特点
窗函数具有紧支撑性,即 其取值范围有限,且在时 间轴上覆盖整个分析区间 。
离散信号与系统
离散信号的定义与表示
离散信号是时间或空间上取值离散的信号,通常用序列表示。
离散系统的定义与分类
离散系统是指系统中的状态变量或输出变量在离散时间点上变化的 系统,分类包括线性时不变系统和线性时变系统等。
离散系统的描述方法
离散系统可以用差分方程、状态方程、传递函数等数学模型进行描 述。
Z变换与离散时间傅里叶变换(DTFT)
1 2 3
Z变换的定义与性质
Z变换是离散信号的一种数学处理方法,通过对 序列进行数学变换,可以分析信号的频域特性。
DTFT的定义与性质
DTFT是离散时间信号的频域表示,通过DTFT可 以分析信号的频域特性,了解信号在不同频率下 的表现。
Z变换与DTFT的关系
Z变换和DTFT在某些情况下可以相互转换,它们 在分析离散信号的频域特性方面具有重要作用。
窗函数的类型与性质
矩形窗
矩形窗在时间轴上均匀取值,频域表现为 sinc函数。
汉宁窗
汉宁窗在时间轴上呈锯齿波形状,频域表现 为双曲线函数。
高斯窗
高斯窗在时间轴上呈高斯分布,频域表现为 高斯函数。
海明窗
海明窗在时间轴上呈三角波形状,频域表现 为三角函数。
窗函数在数字信号处理中的应用
信号截断
通过使用窗函数对信号进行截 断,可以分析信号的局部特性

数字信号处理 课件

数字信号处理 课件

数字信号处理课件
数字信号处理是一门涉及数字信号的获取、处理和分析的学科。

在数字信号处理课程中,学生将学习关于数字信号的基本概念、数
字滤波器设计、频域分析、采样定理、离散傅立叶变换等内容。


程通常涵盖了以下主题:
1. 数字信号和系统基础知识,包括离散时间信号和系统的表示、采样和量化、离散时间信号的运算等。

2. 离散时间信号分析,学习离散时间信号的性质、离散时间系
统的性能分析等。

3. 离散傅立叶变换(DFT),理解DFT的定义、性质和应用,
包括快速傅立叶变换(FFT)算法。

4. 数字滤波器设计,包括有限脉冲响应(FIR)滤波器和无限
脉冲响应(IIR)滤波器的设计原理和方法。

5. 频域分析,学习数字信号在频域中的表示和分析方法,如功
率谱密度估计等。

6. 采样定理,理解采样定理的原理和应用,以及采样率对信号
重构的影响。

在数字信号处理课程中,学生通常会接触到一些常见的工具和
软件,如MATLAB、Python等,用于进行数字信号处理的仿真和实验。

此外,课程还可能涉及到一些现实生活中的应用案例,如音频处理、图像处理等,以便帮助学生更好地理解数字信号处理的实际应用。

总的来说,数字信号处理课程涵盖了广泛的知识领域,从基本
概念到实际应用,学生将会系统地学习数字信号处理的理论和方法,为日后的工程实践打下坚实的基础。

数字信号处理35课件

数字信号处理35课件

N 1
N 1
N 1
X (k) DFT[x(n)] x(n)WNnk
x(n)WNnk
x(n)WNnk
n0
n0
n0
n为偶数
n为奇数
N 1
N 1
2
2
x(2r)WN2rk x(2r 1)WN(2r1)k
r0
r0
N 1
N 1
2
2
x1(r)(WN2 )rk WNk x2 (r)(WN2 )rk
(4.3)
一次复数乘法:4次实数乘法 2次实数加法
一次复数加法:2次实数加法
一个X(k)值:N次复数乘法 N-1次复数加法
一次复乘:4次实数乘法 2次实数加法
一次复加:2次实数加法
每计算一个X(k)需要:4N 次
实数乘法
2N+2(N-1)=2(2N-1)次 实数加法
整个DFT运算共需要:4N 2次实数乘法 2N (2N-1)次实数加法。
x4 (l)WNlk/ 4
l 0
l 0
X 3 (k ) WNk/ 2 X 4 (k )
k 0,1, , N 1 4

X
1
N 4
k
X 3(k ) WNk / 2 X 4 (k )
k 0,1,, N 1 4
式中
N 1 4
X 3(k ) x3(l)WNlk/ 4
l 0
N 1 4
X 4 (k ) x4 (l)WNlk/ 4
4.1 引 言
1. DFT在时域和频域都是的,可以采用计算机进行运算; 2. 直接计算DFT的运算量很大,即使采用计算机运算,也不能解决实时
性问题,影响其实际应用; 3. 1965年首次提出了DFT运算的一种快速算法,并发展和形成了一套高
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
与模拟滤波器相比的优点:
1)精度和稳定度高; 2)改变系统函数比较容易; 3)不存在阻抗匹配问题; 4)便于大规模集成; 5) 可以实现多维滤波;
与模拟滤波器的差别:
1)数字滤波器主要处理离散时间信号和数字信号,模拟滤 波器主要处理连续时间信号; 2)数字滤波器可以用数字硬件构成的专用数字处理器和 计算机实现,即硬件实现;也可以用程序的方法来实 现,即软件实现;模拟滤波器则是用基本电路元件组 成的电路网络系统来实现。
3、直接II型(正准型/典范型) (1)直接II型原理
• 从上面直接型结构的两部分看成两个独立 的网络(即两个子系统)。 • 原理:一个线性时不变系统,若交换其级 联子系统的次序,系统函数不变。把此原 理应用于直接I型结构。即: (1)交换两个级联网络的次序 (2)合并两个具有相同输入的延时支路。 得到另一种结构即直接II型。
1、经典滤波器
• 假定输入信号x(n)中的有用成分和希望去除 的成分,各自占有不同的频带。当x(n)经过 一个线性系统(即滤波器)后即可将欲去除 的成分有效地去除。但如果信号和噪声的频 谱相互重叠,那么经典滤波器将无能为力。
|X(ejw)| 有用 无用 |H(ejw)| |Y(ejw)|
wc
w
wc
A
i
(1 d z
i i 1
i 1 N
1
)
H ( z )的系数ai , bi 都是实数, 零、极点ci 和d i 只有两种情况: (a)或者是实根 (b)或者是共轭复根 可以展开为:
(2)系统函数系数分析
H ( z) A
1 ( 1 c z i ) 1 ( 1 d z ) i i 1 i 1 N M
IIR DF的 基本网络结构
IIR DF特点
1.单位冲激响应h(n)是无限长的n→∞
2.系统函数H(z)在有限长Z平面(0<|Z|<∞)有 极点存在。 3.结构上存在输出到输入的反馈,也即结构 上是递归型的。 4.因果稳定的IIR滤波器其全部极点一定在单 位圆内。
IIR DF基本结构
IIR DF类型有:直接型、级联型、并联型。 直接型结构:直接I型、直接II型

2
c
…….

LPDF
H (e jw )

HPDF
2
3
…….
H (e jw )
2
…….

BPDF

2
BSDF
研究DF实现结构意义
1.滤波器的基本特性(如有限长冲激响应FIR与无 限长冲激响应IIR)决定了结构上有不同的特点。
2.不同结构所需的存储单元及乘法次数不同,前 者影响复杂性,后者影响运算速度。 3.有限精度(有限字长)实现情况下,不同运算 结构的误差及稳定性不同。 4.好的滤波器结构应该易于控制滤波器性能,适 合于模块化实现,便于时分复用。
数字滤波器
• 作用是对输入信号起到滤波;即DF是由差 分方程描述的一类特殊的离散时间系统。 • 功能:把输入序列通过一定的运算变换成 输出序列。不同的运算处理方法决定了滤 波器的实现结构的不同。
数字滤波器的特点
设x(n)是系统的输入,X (e jw )是其付氏变换。 y (n)是系统的输出,Y (e jw )是其付氏变换。 则:
例子
8 z 3 4 z 2 11z 2 8 z 3 4 z 2 11z 2 H(z ) 1 1 5 2 3 1 2 3 ( z )( z z ) z z z 4 2 4 4 8
解:为了得到直接I、II型结构,必须将H(z)代为Z-1的有理式; x(n) 8 y(n) x(n) 8 y(n) Z-1 5/4 -4 注意 Z-1 -4 5/4 Z-1 反馈 Z-1 -3/4 11 部分 Z-1 11 -3/4 Z-1 系数 -1 Z -2 1/8 Z-1 -2 符号 1/8 Z-1
Z-1
Z-1
bi x ( n i ) 第一部分 i 0 是一个对输入x(n)的M节延时链 结构。即每个延时抽头后加权相 加,即是一个横向网络。
Z-1 第二部分
a
i 0
N
i
y (n i ) 是一
Z-1
个N节延时链结构网络。不过它 是对y(n)延时,因而是个反馈网 络。
(2)结构的特点
2.现代滤波器
3.模拟滤波器和数字滤波器
• 经典滤波器从功能上分又可分为: 低通滤波器(LPAF/LPDF):Low pass analog filter 带通滤波器(BPAF/BPDF):Bandpass analog filter 高通滤波器(HPAF/HPDF):High pass analog filter 带阻滤波器(BSAF/BSDF):Bandstop analog filter 即它们每一种又可分为:数字(Digital)和模拟 (Analog)滤波器。
(正准型、典范型)
1、 IIR DF系统函数及差分方程
一个N阶IIR DF有理的系统函数可能表示为:
i b Z i M
H(z )
1
i 0 N
i a Z i i 1
Y ( z) X ( z)
以下我们讨论M<=N情况。
则这一系统差分方程为:
y (n) ai y (n i ) bi x(n i )
-1 Z Z-1
第二部分
(3)直接II型的结构流图过程2--合并
由于对调后前后两路都有一条内容完全相同的延时 链,可以合并为一条即可。
x(n)
a1 a2 a N-1 aN Z-1 Z-1 Z-1 Z-1
b0
Z-1 b1 Z-1 b2 Z-1 b M
y(n)
x(n)
a1 Z
-1
b0
b1 b2
y(n)
此结构的特点为:
(1)两个网络级联:第一个横向结构M节延时网络实现 零点,第二个有反馈的N节延时网络实现极点。
(2)共需(N+M)级延时单元 (3)系数ai,bi不是直接决定单个零极点,因而不能很好 地进行滤波器性能控制。
(4)极点对系数的变化过于灵敏,从而使系统频率响应 对系统变化过于灵敏,也就是对有限精度(有限字长) 运算过于灵敏,容易出现不稳定或产生较大误差。
i 0 i 0
N
M
2、直接I型 (1)直接I型流图
• IIR DF的差分方程就代表了一种最直接的计算公式, 用流图表现出来的实现结构即为直接I型结构(即由 差分方程直接实现。)
x(n) b0 Z-1 b1 Z-1 Z-1 b2 bM a1 a2 a N-1 aN
由两部分组成: y(n) 方程看出:y(n)M
1、方框图、流图表示法
方框图表示法: 单位延时
Z-1
信号流图表示法:
Z-1
系数乘
a
a
相加
把上述三个基本单元互联,可构成不同数字网络或运 算结构,也有方框图表示法和流图表示法。
2.例子
例:二阶数字滤波器:
y(n) a1 y(n 1) a2 y(n 2) b0 x(n)
其方框图及流图结构如下:
M
(4)滤波器的基本二阶节
所以,滤波器就可以用若干个二阶网络级联起来 构成。这每一个二阶网络也称滤波器的基本二阶节 (即滤波器的二阶节)。一个基本二阶节的系统函 数的形式为: 1 1i z 1 2i z 2 H ( z) 1 1i z 1 2i z 2
x(n) b0
a1 Z-1
y(n)
x(n)
b0
a1 Z-1 Z-1
y(n)
a2
Z-1
a2
看出:可通过流图或方框图看出系统的运算步骤和运算结构。
以后我们用流图来分析数字滤波器结构。DF网络结构或DF运算 结构二个术语有微小的差别,但大抵一样,可以混用。
数字滤波器的分类
• 滤波器的种类很多,分类方法也不同。 1.从功能上分;低、带、高、带阻。 2.从实现方法上分:FIR、IIR 3.从设计方法上来分:Chebyshev(切比雪 夫),Butterworth(巴特沃斯) 4.从处理信号分:经典滤波器、现代滤波器 等等。
H ( z) A
1 1 2 (1 p z ) (1 z z ) i 1i 2i i 1 i 1 i 1 N1 i 1 N2
(3)基本二阶节的级联结构
H ( z) A
1 1 2 (1 g z ) (1 z z ) i 1i 2i 1 1 2 (1 p z ) (1 z z ) i 1i 2i i 1 M1
i 1
M1 i 1 N1
M2 i 1 N2
i 1
若把单实因子 (1 g i z 1 ) 及 (1 pi z 1 )看作二阶因子的特例。 即为二次项系数( 2i , 2i) 0的二阶因子。
i 1 M1
那么,整个H ( z)就可以完全分解成实系数二阶因子形式:
( 1 1i z 1 2i z 2) H ( z ) A 1 2 (1 z z ) i 1 1i 2i
4.模拟滤波器的理想幅频特性
H ( j)
LPAF
cH ( ຫໍສະໝຸດ )c HPAF
c c
H ( j) c


BPAF
H ( j) c

BSAF
c 2 c1 c1
c2

5.数字滤波器的理想幅频特性
H (e jw )
…….
H (e jw )
已知IIR DF系统函数,画出直接I型、直接II型的结构流图。
4、级联型结构 (1)系统函数因式分解
一个N阶系统函数可用它的零、极点来表示即系统函数的分子、 分母进行因式分解:
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