第一章1.1_数字信号处理
TMS320系列DSP原理、结构及应用
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如将信号从时域转化为频域,从模拟信号转换为数字信号等。信号处理 的内容涉及广泛,尤其信号的数字处理为信号处理带来了广阔的前景。
由信号、系统和信号处理的定义,可以清晰地看到它们之间的关系, 即信号分析是基础,系统分析是桥梁,信号处理是手段,系统综合是目的。 信号处理作为手段,贯穿信号分析、系统分析、系统综合的始终。
第一章号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字的形式对信号进 行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理,以便 提取有用的信息并进行有效的传输与应用。与模拟信号处理相比,数字信 号处理具有精确、灵活、抗干扰能力强、可靠性高、体积小、易于大规模 集成等优点。
第一章 绪论
1.1信号处理技术基础——数字信号处理
数字信号处理包括算法研究和实现方法两个方面的内容:
1.算法研究。算法研究是指如何以最小的运算量和存储器的 使用量来完成指定的任务。20世纪60年代出现的快速傅里叶变 换(FFT),使数字信号处理技术发生了革命性的变化。近几年 来,数字信号处理的理论和方法得到了迅速的发展,诸如:语音 与图像的压缩编码、识别与鉴别,信号的调制与解调、加密和解 密,信道的辨识与均衡,智能天线,频谱分析等各种快速算法都 成为研究的热点,并取得了长足的进步,为各种实时处理的应用 提供了算法基础。
第一章 绪论
1.2 DSP芯片概述
1. DSP 芯片的发展概况
DSP 芯片诞生于 20 世纪 70 年代末,至今已经得到了突飞猛进的发 展,并经历了以下三个阶段:
第一阶段,DSP 的雏形阶段(1980 年前后)。 1978 年 AMI公司生产出第一片 DSP 芯片 S2811。 1979 年美国 Intel 公司发布了商用可编程 DSP器件 Intel2920。 代表性器件主要有:Intel2920(Intel)、 PD7720(NEC)、 TMS320C10(TI)、DSP16(AT&T)、S2811(AMI)、ADSP-21 (AD公司)等
第一章从算法到实现线路
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第一章数字信号处理、计算、程序、算法和硬线逻辑的基本概念引言:现代计算机与通讯系统电子设备中广泛使用了数字信号处理专用集成电路,它们主要用于数字信号传输中所必需的滤波、变换、加密、解密、编码、解码、纠检错、压缩、解压缩等操作。
这些处理工作从本质上说都是数学运算。
从原则上讲,它们完全可以用计算机或微处理器来完成。
这就是为什么我们常用C、Pascal或汇编语言来编写程序,以研究算法的合理性和有效性的道理。
在数字信号处理的领域内有相当大的一部分工作是可以事后处理的。
我们可以利用通用的计算机系统来处理这类问题。
如在石油地质调查中,我们通过钻探和一系列的爆破,记录下各种地层的回波数据,然后用计算机对这些数据进行处理,去除噪声等无用信息,最后我们可以得到地层的构造,从而找到埋藏的石油。
因为地层不会在几年内有明显的变化,因此花几十天的时间把地层的构造分析清楚也能满足要求。
这种类型的数字信号处理是非实时的,用通用的计算机就能满足需要。
还有一类数字信号处理必须在规定的时间内完成,如在军用无线通信系统和机载雷达系统中我们常常需要对检测到的微弱信号增强、加密、编码、压缩,在接收端必须及时地解压缩、解码和解密并重现清晰的信号。
我们很难想象用一个通用的计算机系统来完成这项工作,因此,我们不得不自行设计非常轻便小巧的高速专用硬件系统来完成该任务。
有的数字信号处理对时间的要求非常苛刻,以至于用高速的通用微处理器芯片也无法在规定的时间内完成必须的运算。
我们必须为这样的运算设计专用的硬线逻辑电路,这可以在高速FPGA器件上实现或制成高速专用集成电路。
这是因为通用微处理器芯片是为一般目的而设计的,运算的步骤必须通过程序编译后生成的机器码指令加载到存贮器中,然后在微处理器芯片控制下,按时钟的节拍,逐条取出指令、分析指令,然后执行指令,直至程序的结束。
微处理器芯片中的内部总线和运算部件也是为通用的目的而设计,即使是专为信号处理而设计的通用微处理器,因为它的通用性,也不可能为某一个特殊的算法来设计一系列的专用的运算电路,而且其内部总线的宽度也不能随意改变,只有通过改变程序,才能实现这个特殊的算法。
数字信号处理第1章
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…
x(n )
01 11
y(n )
11 21
z- 1 z- 1
并联型结构
0F 1F
1F 2F
z- 1 z- 1
…
数字信号处理基础-实现结构(IIR)
FIR的特点:
单位脉冲响应序列为有限个; 可快速实现; 可得到线性相位 滤波器阶数较高 IIR的特点: 滤波器阶数较低 可利用模拟滤波器现有形式
a N- 1 aN
x(n -N)
z- 1 b N
z- 1 y(n -N)
直接Ⅰ型结构
…
数字信号处理基础-实现结构(IIR)
y (n) bi x(n 1) ai y (n i )
i 0 i 1
b0 a1 a2 z- 1 z- 1 b1 b2 x(n ) y(n )
M
N
… … …
若ai不等于0,输出依赖于以前的输出信号, 称为递归系统(有反馈)
y(n) ai y (n i) bl x(n l )
i 1 i 0
N
M
通常此时n趋于无穷大时,h(n)也不为0,对 脉冲响应无限长的系统称为IIR(无限长单 位脉冲响应滤波器)
数字信号处理基础-系统实现结构
数字信号处理基础-实现结构(IIR)
y(n) bi x(n i) ai y (n i)
i 0 i 1
x(n) x(n- 1) x(n- 2) b0 z- 1 b 1 z
- 1
M
N
y(n ) a1 a2 z- 1 z
- 1
y(n- 1) y(n- 2)
b2
…
…
…
…
数字信号处理第一章
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-1 0
1
2
n
1/4 -1 0 1 n
2012/11/3
大连海事大学信息学院电子信息基础教 研室
11
7、序列的时间尺度变换运算(2)
(2)插值: x(n/m)
例 m=2,x(n/2)相当于两个点之间插一个点,依此类 推。通常,插值用 I 倍表示,即插入(I-1)个值。
x(n) 2 1/2 -1
2012/11/3
大连海事大学信息学院电子信息基础教 研室
10
7、序列的时间尺度变换运算(1)
若序列为 x(n) ,其时间尺度变换序列为x(mn) 或x(n/m),m是正整数。 (1) 抽取: x(mn) 例m=2,x(2n)相当于两个点取一点,依此类推。
x(n) 2 1/4 -2 1/2 1 1 3 x(2n) 3
2012/11/3
大连海事大学信息学院电子信息基础教 研室
23
•三、单位样值响应与零状态响应 定义:在零初始条件下,输入为单位样值 序列时系统的响应。
即 h(n) T [ (n)] 显然h(n)是系统对 (n)的零状态响应。
• 若已知h(n),则当任意输入x(n),响应为:
y ( n)
x(n) xa (nT ),
2012/11/3
n
n为整数
2
大连海事大学信息学院电子信息基础教 研室
2.
1) 2) 3)
序列的表示方法:
公式表示法; 图形表示法; 集合符号表示法:如果x(n)是通过观测得到的一组离散 数据,则其可以用集合符号表示。
例如:
x(n) x(0) x(-1) x(1) x(-2) x(2) n
当n=0时
x(n)*h(n)=1
《数字信号处理》教案
![《数字信号处理》教案](https://img.taocdn.com/s3/m/176761597dd184254b35eefdc8d376eeaeaa1796.png)
《数字信号处理》教案第一章:绪论1.1 课程介绍理解数字信号处理的基本概念了解数字信号处理的发展历程明确数字信号处理的应用领域1.2 信号的概念与分类定义信号、模拟信号和数字信号掌握信号的分类和特点理解信号的采样与量化过程1.3 数字信号处理的基本算法掌握离散傅里叶变换(DFT)了解快速傅里叶变换(FFT)学习Z变换及其应用第二章:离散时间信号与系统2.1 离散时间信号理解离散时间信号的定义熟悉离散时间信号的表示方法掌握离散时间信号的运算2.2 离散时间系统定义离散时间系统及其特性学习线性时不变(LTI)系统的性质了解离散时间系统的响应2.3 离散时间系统的性质掌握系统的稳定性、因果性和线性学习时域和频域特性分析方法第三章:离散傅里叶变换3.1 离散傅里叶变换(DFT)推导DFT的数学表达式理解DFT的性质和特点熟悉DFT的应用领域3.2 快速傅里叶变换(FFT)介绍FFT的基本概念掌握FFT的计算步骤学习FFT的应用实例3.3 离散傅里叶变换的局限性探讨DFT在处理非周期信号时的局限性了解基于DFT的信号处理方法第四章:数字滤波器设计4.1 滤波器的基本概念理解滤波器的定义和分类熟悉滤波器的特性指标学习滤波器的设计方法4.2 数字滤波器的设计方法掌握常见数字滤波器的设计算法学习IIR和FIR滤波器的区别与联系了解自适应滤波器的设计方法4.3 数字滤波器的应用探讨数字滤波器在信号处理领域的应用学习滤波器在通信、语音处理等领域的应用实例第五章:数字信号处理实现5.1 数字信号处理器(DSP)概述了解DSP的定义和发展历程熟悉DSP的特点和应用领域5.2 常用DSP芯片介绍学习TMS320系列DSP芯片的结构和性能了解其他常用DSP芯片的特点和应用5.3 DSP编程与实现掌握DSP编程的基本方法学习DSP算法实现和优化技巧探讨DSP在实际应用中的问题与解决方案第六章:数字信号处理的应用领域6.1 通信系统中的应用理解数字信号处理在通信系统中的重要性学习调制解调、信道编码和解码等通信技术探讨数字信号处理在无线通信和光通信中的应用6.2 音频信号处理熟悉音频信号处理的基本概念和算法学习音频压缩、回声消除和噪声抑制等技术了解数字信号处理在音乐合成和音频效果处理中的应用6.3 图像处理与视频压缩掌握数字图像处理的基本原理和方法学习图像滤波、边缘检测和图像压缩等技术探讨数字信号处理在视频处理和多媒体通信中的应用第七章:数字信号处理工具与软件7.1 MATLAB在数字信号处理中的应用学习MATLAB的基本操作和编程方法熟悉MATLAB中的信号处理工具箱和函数掌握利用MATLAB进行数字信号处理实验和分析的方法7.2 其他数字信号处理工具和软件了解常用的数字信号处理工具和软件,如Python、Octave等学习这些工具和软件的特点和应用实例探讨数字信号处理工具和软件的选择与使用第八章:数字信号处理实验与实践8.1 数字信号处理实验概述明确实验目的和要求学习实验原理和方法掌握实验数据的采集和处理8.2 常用数字信号处理实验完成离散信号与系统、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等实验8.3 数字信号处理实验设备与工具熟悉实验设备的结构和操作方法学习实验工具的使用技巧和安全注意事项第九章:数字信号处理的发展趋势9.1 与数字信号处理探讨技术在数字信号处理中的应用学习深度学习、神经网络等算法在信号处理领域的应用实例9.2 物联网与数字信号处理理解物联网技术与数字信号处理的关系学习数字信号处理在物联网中的应用,如传感器信号处理、无线通信等9.3 边缘计算与数字信号处理了解边缘计算的概念和应用场景探讨数字信号处理在边缘计算中的作用和挑战10.1 课程回顾梳理本门课程的主要内容和知识点10.2 数字信号处理在未来的发展展望数字信号处理技术在各个领域的应用前景探讨数字信号处理技术的发展趋势和挑战10.3 课程考核与评价明确课程考核方式和评价标准鼓励学生积极参与课堂讨论和实践活动,提高综合素质重点和难点解析重点一:信号的概念与分类信号的定义和分类是理解数字信号处理的基础,需要重点关注。
第1章-数字信号处理-孙明-清华大学出版社
![第1章-数字信号处理-孙明-清华大学出版社](https://img.taocdn.com/s3/m/76e8c909b14e852459fb571d.png)
1.2 典型的数字信号处理系统
完整的数字信号处理系统如图所示
PrF:前置预滤波(pre-filter)或抗混叠滤波器(anti-aliasing filter) 。 ADC:模拟数字转换器(analog to digital converter),A/D转换一般要经过 采样、保持、量化及编码四个过程。 DSP:数字信号处理系统的核心,可以是通用计算机、专用处理器,或 者数字硬件电路等等。 DAC:数字模拟转换器(digital to analog converter,DAC),与ADC运算相 反,是将二进制数字量形式的离散信号转换成以标准量(或参考量)为基 准的模拟量的转换器,将二进制数序列转换成阶梯波形。 PoF:后置滤波(post-filter)或平滑滤波器(smoothing filter),将阶梯波形平 滑后产生所需的模拟信号。
1.4 数字信号处理的主要特点
数字信号处理的局限性如下:
(1)实时性 数字信号处理系统在很多情况下不能达到实时的要求,取决 于计算的处理速度决定。如果前端的ADC采样频率太高的话, 那么在实时系统中会由于来不及处理而导致数据的拥塞。
(2)高频信号处理:受采样频率的限制,处理频率范围有 限。
(3)模拟和数字信号的转换: 有限字长效应。 当模拟信号比较弱时,在十分之几毫伏内,数字化后无法放 大信号。
1.3 数字信号处理学科的发展
1.4 数字信号处理的主要特点
数字信号处理与传统的模拟信号处理相比具有以下明显 的优点:
1.精度高 数字系统明显具有高精度的特点。 2.灵活性好 数字信号处理系统可以通过改变乘法器系数或寄存 器数据等方法来改变参数,从而改变系统特性。 3.可靠性&可重复性高 数字系统的部件比模拟系统部件的稳定性好,受环 境温度、湿度、噪声、电磁感应等影响小 4.多路复用 DSP可以同时处理几个通道的信号。
数字信号处理ppt课件
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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》(门爱东)课后习题答案(上册)
![《数字信号处理》(门爱东)课后习题答案(上册)](https://img.taocdn.com/s3/m/5c72ceb433d4b14e84246865.png)
证明:
∞
设 g(t) = ∑ f (nT )δ (t − nT ) n = −∞
则:
∑ ∑ F
g
( t )
=
F
∞ n =−∞
f
(nT
)δ
(t
−
nT
)
=
∞ n =−∞
f
(nT
) e−
jnT Ω
∞
0
+∞
∑ ∑ ∑ =
e−a nT e− jnTΩ =
eanT e− jnTΩ + e e −anT − jnTΩ
(2) 用 (a) 的结果,证明频域卷积定理
证明:
f1(t)
f2 (t )
↔
1 2π
F1(Ω) ∗ F2 (Ω)
(1)
(2)
( ) ∫ ( ) ∫ ( ) F Ω ∗ e− jΩt =
∞
F
y e− j(Ω− y)tdy =
∞
FБайду номын сангаас
y e− jΩte jytdy
−∞
−∞
∫ ( ) ( ) = e− jΩt
n =−∞
n = −∞
n=1
+∞
+∞
∑ ∑ = e−anT e jnTΩ + e e −anT − jnTΩ
n =0
n =1
+∞
+∞
∑ ∑ = e−nT (a− jΩ) + e−nT (a+ jΩ)
n =0
n =1
=
1−
1 e−T (a− jΩ)
+
1
e −
−T (a+ jΩ)
e−T (a+ jΩ
数字信号处理第三版习题答案
![数字信号处理第三版习题答案](https://img.taocdn.com/s3/m/4b0e97c86429647d27284b73f242336c1eb93016.png)
数字信号处理第三版习题答案数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一门研究如何对数字信号进行处理和分析的学科。
它在现代通信、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
为了更好地理解和掌握数字信号处理的知识,许多人选择了《数字信号处理(第三版)》这本经典教材。
本文将为大家提供一些《数字信号处理(第三版)》习题的答案,以帮助读者更好地学习和巩固所学知识。
第一章:离散时间信号和系统1.1 习题答案:a) 离散时间信号是在离散时间点上取值的信号,而连续时间信号是在连续时间上取值的信号。
b) 离散时间系统是对离散时间信号进行处理的系统,而连续时间系统是对连续时间信号进行处理的系统。
c) 离散时间信号可以通过采样连续时间信号得到。
1.2 习题答案:a) 线性系统满足叠加性和齐次性。
b) 时不变系统的输出只与输入的时间延迟有关,与输入信号的具体形式无关。
c) 因果系统的输出只与当前和过去的输入有关,与未来的输入无关。
第二章:离散时间信号的时域分析2.1 习题答案:a) 离散时间信号的能量是信号幅值的平方和,而功率是信号幅值的平方的平均值。
b) 离散时间信号的能量和功率可以通过计算信号的幅值序列的平方和和平方的平均值得到。
2.2 习题答案:a) 离散时间信号的自相关函数是信号与其自身经过不同时间延迟的乘积的和。
b) 离散时间信号的自相关函数可以用于确定信号的周期性和频率成分。
第三章:离散时间信号的频域分析3.1 习题答案:a) 离散时间信号的频谱是信号在频率域上的表示,可以通过对信号进行傅里叶变换得到。
b) 离散时间信号的频谱可以用于分析信号的频率成分和频谱特性。
3.2 习题答案:a) 离散时间信号的频谱具有周期性,其周期等于采样频率。
b) 离散时间信号的频谱可以通过对信号进行离散傅里叶变换得到。
第四章:离散时间系统的频域分析4.1 习题答案:a) 离散时间系统的频率响应是系统在不同频率下的输出与输入之比。
数字信号处理-第一章(new)
![数字信号处理-第一章(new)](https://img.taocdn.com/s3/m/9087be04cc1755270722087c.png)
2 n , n 3 x(n) 3 0, n 3 2 n 1 , n 2 x(n 1) 3 0, n 2 2 n 1 , n 4 x(n 1) 3 0, n 4
1数字信号处理第一章离散时间信号与系统11离散时间信号序列本节涉及内容序列的运算序列的周期性序列的能量几种常用序列用单位抽样序列表示任意序列2数字信号处理第一章离散时间信号与系统1离散时间信号定义??nntxnxnntxtxaanttan取整数3数字信号处理第一章离散时间信号与系统离散时间信号序列的表示形式nx表示离散时间信号序列如图1所示示0时刻的序列值表表示1时刻的序列值0x1x图14数字信号处理第一章离散时间信号与系统一序列的运算1移位m0时该移位
3、矩阵序列
RN (n) u(n) u(n N )
例如N=4
1,0 n N 1 RN ( n ) 0, 其它 n
19
数字信号处理-第一章 离散时间信号与系统
4、实指数序列
a 1 a 1
x(n) a u(n) x(n) 收敛
n
x ( n)
发散
例如a=1/2及a=2时
1 n , n 1 例: x ( n) 2 0, n 1
在-6<n<6范围内求: x(n) ,x(n)
9
数字信号处理-第一章 离散时间信号与系统 n01=-1; n02=0; ns=-5; nf=5; nf1=6; ns1=-6; n1=n01:nf1; n2=ns:nf; n3=ns:nf1; x=(1/2).^n1; x=[zeros(1,(n01-ns)),x]; for n=1:11 y1(1,n)=x(1,n+1)-x(1,n); end
数字信号处理第1章内容提要和习题答案
![数字信号处理第1章内容提要和习题答案](https://img.taocdn.com/s3/m/b337142011661ed9ad51f01dc281e53a5802517e.png)
第一章 序论一、内容提要本章主要讲述了数字信号的定义、特点和处理方法,并且简要地回顾了我们后面所涉及的一些常用的模拟信号知识。
1.数字信号定义、特点和方法信号可定义为传递信息的函数,或者信息的物理表现形式。
各种信号在数学上可表示为一个或者几个独立变量的函数。
如果我们以信号的时间为独立变量,则时间变量既可以是连续的,也可以是离散的,从而信号可以分为模拟信号(或称为连续时间信号)和离散信号(或称为离散时间信号)。
模拟信号除了是时间的连续函数外,它在一定的时刻都有理论上无限精确的数值(幅值),且此值在一定的范围内随时间连续变化,即模拟信号表现为时间连续,幅度连续。
而离散信号定义在离散时间上的信号,只在特定的时间上有精确的数值,在其他时间上数值为零或未知。
若离散信号的幅值是连续的,则取样数据信号;若将离散信号的幅度也进行离散化处理(量化),然后将离散幅度值编码为二进制数码序列,则为数字信号,其特点是时间和幅度都是离散的。
所以说数字信号是离散信号的特例,是离散信号最重要的子集。
数字信号处理是研究如何用数字或符号序列来表示信号以及如何对这些序列进行处理的一门学科。
信号处理是对信号进行某种变换(处理),包括滤波、变换、分析、估计、检测、压缩、识别等,从而更容易获得人们所需要的信息。
信号处理系统按所处理信号的种类分为:模拟系统、时域离散系统、数字系统。
与模拟信号处理相比,数字信号处理具有精度高、可靠性高、灵活性强、便于大规模集成化、易于加密、易于处理低频信号等显著特点。
数字信号处理实际上就是进行各种数学函数运算,许多数字信号处理算法都是在时域和频域两个域中进行,实现的方法有软件、硬件和软硬结合。
2.傅立叶变换的定义傅立叶变换的表达式为:()()1()()2j t j t H h t e dth t H e d π∞-Ω-∞∞Ω-∞Ω==ΩΩ⎰⎰傅立叶变换是信号处理中最重要的工具之一,它主要用于分析信号的频谱。
数字信号处理:理论、算法与应用
![数字信号处理:理论、算法与应用](https://img.taocdn.com/s3/m/4e150d30591b6bd97f192279168884868662b868.png)
数字信号处理:理论、算法与应用第一章:引言1.1 数字信号处理的背景和意义1.2 数字信号处理的基本概念和原理1.3 本书的结构和内容安排第二章:离散时间信号与系统2.1 离散时间信号的表示与描述2.2 离散时间系统的表示与描述2.3 离散时间系统的性质与分类2.4 离散时间系统的时域分析方法2.5 离散时间系统的频域分析方法2.6 离散时间系统的稳定性分析第三章:离散傅里叶变换与频谱分析3.1 离散傅里叶变换的定义与性质3.2 离散傅里叶变换的计算方法3.3 离散傅里叶变换的频谱分析应用3.4 快速傅里叶变换算法及其应用3.5 离散余弦变换及其应用第四章:数字滤波器设计与实现4.1 滤波器的基本概念和分类4.2 FIR滤波器的设计方法与实现4.3 IIR滤波器的设计方法与实现4.4 实时数字滤波器的实现技术4.5 系统识别与自适应滤波第五章:时频分析与时频变换5.1 时频分析的基本概念和方法5.2 短时傅里叶变换与连续小波变换5.3 离散小波变换与小波包变换5.4 小波分析与小波变换的应用5.5 时间频率分析与多尺度分析第六章:数字信号处理系统设计与实现6.1 数字信号处理系统的基本结构和功能6.2 数字信号处理器与运算器的选择与设计6.3 数字信号处理系统的接口与通信6.4 数字信号处理系统的实时性与稳定性6.5 数字信号处理系统的性能评估与优化第七章:语音信号处理与音频编解码7.1 语音信号的特点与分析方法7.2 语音信号的编码与解码算法7.3 音频信号的特点与处理方法7.4 音频编解码的原理与算法7.5 语音信号处理与音频编解码的应用第八章:图像与视频信号处理8.1 数字图像的表示与处理方法8.2 图像增强与滤波算法8.3 图像压缩与编码技术8.4 视频信号的表示与处理方法8.5 视频编码与解码的原理与算法第九章:数字信号处理在通信系统中的应用9.1 数字调制与解调技术9.2 信道均衡与信号检测算法9.3 多址信号处理与多用户检测9.4 自适应滤波与信道估计算法9.5 数字信号处理在通信系统中的应用案例第十章:数字信号处理在雷达与遥感中的应用10.1 雷达信号处理与目标检测算法10.2 雷达信号的距离测量与速度估计10.3 雷达信号的角度测量与波束形成10.4 遥感图像处理与目标识别算法10.5 遥感信号处理在地理信息系统中的应用第十一章:数字信号处理在生物医学工程中的应用11.1 生物医学信号的特点与分析方法11.2 心电信号处理与心律失常检测11.3 脑电信号处理与脑电图分析11.4 生物医学图像处理与医学图像分析11.5 生物医学信号处理在疾病诊断中的应用第十二章:数字信号处理的未来发展与趋势12.1 数字信号处理技术的发展历程与趋势12.2 人工智能与机器学习在数字信号处理中的应用12.3 量子计算与量子信号处理的前沿技术12.4 数字信号处理在物联网与智能系统中的应用12.5 数字信号处理技术的挑战与展望结语参考文献。
数字信号处理第一章,序列
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x(m)h(n m)
等效为翻褶、移位、相乘和相加四个步骤。 1)翻褶: x(n) x(m) h(n) h(m) h(m) 2)移位: h(m) h(n m) 3)相乘: x(m) h(n m) m
第 一 章 离 散 时 间 信 号 与 系 统
第 一 章 离 散 时 间 信 号 与 系 统
1 1 1
x( m) xx 1(m) x(m)
1
线性卷积的计算
m m m m
-3 -2 -1 0 1 2 3 -3 -2 -1 -3 -2 -1 0 1 2 30 1 2 3 -3 -2-1 0 1 2 3 h(m )) h(-m) x (m 2 1h(-m) 1 1 1 -3 -2-1 0 -3 -2-1 0
如sin( n), 0 , 8 N 4 4 0 该序列是周期为8的周期序列
2
离 散 时 间 信 号 序 列 ——
第 一 章 离 散 时 间 信 号 与 系 统
1.1
2)当
2
0
为有理数时,
P 表示成 ,P,Q为互为素数的整数 0 Q 取k Q,则N P,x (n)即是周期为P的周期序列
1.1 离 散 时 间 信 号 序 列 ——
N 即满足 2 k,且N,k 为整数 6 而不论k取什么整数,N 12 k 都是一个无理数 x(n)不是周期序列
课堂练习 1.4(1)(2)
第 一 章 离 散 时 间 信 号 与 系 统
讨论: 若一个正弦序列是由连续信 号抽样得到,则抽样时间间 隔T 和连续正弦信号的周期 T0之间应是什么关系才能使 所得到的抽样序列仍然是周 期序列?
第一章 离散时间信号与系统
数字信号处理在通信领域的应用:原理、技术与应用研究
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数字信号处理在通信领域的应用:原理、技术与应用研究第一章:引言1.1 研究背景随着现代通信技术的快速发展,数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)在通信领域的应用日益广泛。
数字信号处理技术能够对模拟信号进行高效、精确的处理和分析,为通信系统的设计、优化和性能提升提供了重要的技术支持。
1.2 研究目的和意义本文旨在深入探讨数字信号处理在通信领域中的原理、技术和应用,剖析其在通信系统中的作用和优势,为通信领域相关研究和工程应用提供参考和指导。
第二章:数字信号处理原理2.1 数字信号处理基础介绍数字信号处理的基本概念和理论基础,包括采样定理、离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)、离散时间信号处理(Discrete-time Signal Processing,DTSP)等。
2.2 数字信号处理算法介绍数字信号处理中常用的算法,如快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)、滤波器设计与实现、自适应滤波器等。
第三章:数字信号处理技术3.1 数字调制技术介绍数字调制技术在通信系统中的应用,包括正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)、相移键控(Phase Shift Keying,PSK)、正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)等。
3.2 信号压缩与编解码技术介绍信号压缩与编解码技术在通信系统中的应用,包括数据压缩算法、信道编码与解码、纠错编码等。
3.3 自适应信号处理技术介绍自适应信号处理技术在通信系统中的应用,包括自适应滤波器、自适应调制与解调等。
第四章:数字信号处理在通信系统中的应用4.1 无线通信系统中的应用介绍数字信号处理在无线通信系统中的应用,包括信道估计与均衡、多天线信号处理、信号检测与译码等。
数字信号处理
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数字信号处理1 概述1.1 数字信号处理的主要研究内容数字信号处理主要研究用数字序列或符号序列表示信号,并用数字计算方法对这些序列进行处理,以便把信号变换成符合某种需要的形式。
数字信号处理的主要内容包括频谱分析、数字滤波与信号的识别等。
数字信号处理中常用的运算有差分方程计算、相关系数计算、离散傅里叶变换计算、功率谱密度计算、矩阵运算、对数和指数运算、复频率变换及模数和数值转换等。
很多数字信号处理问题,都可以用这些算法加上其它基本运算,经过适当的组合来实现。
1.2 测试信号数字化处理的基本步骤随着微电子技术和信号处理技术的发展,在工程测试中,数字信号处理方法得到广泛的应用,已成为测试系统中的重要部分。
从传感器获取的测试信号中大多数为模拟信号,进行数字信号处理之前,一般先要对信号作预处理和数字化处理。
而数字式传感器则可直接通过接口与计算机连接,将数字信号送给计算机(或数字信号处理器)进行处理。
测试中的数字信号处理系统如图所示。
图6.1-1(1) 预处理是指在数字处理之前,对信号用模拟方法进行的处理。
把信号变成适于数字处理的形式,以减小数字处理的困难。
如对输人信号的幅值进行处理,使信号幅值与A/D转换器的动态范围相适应;衰减信号中不感兴趣的高频成分,减小频混的影响;隔离被分析信号中的直流分量,消除趋势项及直流分量的干扰等项处理。
(2) A/D转换是将预处理以后的模拟信号变为数字信号,存入到指定的地方,其核心是A/V转换器。
信号处理系统的性能指标与其有密切关系。
(3) 对采集到的数字信号进行分析和计算,可用数字运算器件组成信号处理器完成,也可用通用计算机。
目前分析计算速度很快,已近乎达到“实时”。
(4) 结果显示一般采用数据和图形显示结果。
1.3 数字信号处理的优势(1) 可以用数学计算和计算机显示代替复杂的电路和机械结构图6.1-2 。
(2) 计算机软硬件技术的发展1)多种多样的工业用计算机图6.1-3 。
数字信号处理教案
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数字信号处理教案第一章:数字信号处理概述1.1 数字信号处理的概念介绍数字信号处理的定义和特点解释信号的分类和数字信号的优势1.2 数字信号处理的发展历程回顾数字信号处理的发展历程和重要里程碑介绍数字信号处理的重要人物和贡献1.3 数字信号处理的应用领域概述数字信号处理在通信、音频、图像等领域的应用举例说明数字信号处理在实际应用中的重要性第二章:离散时间信号处理基础2.1 离散时间信号的概念介绍离散时间信号的定义和特点解释离散时间信号与连续时间信号的关系2.2 离散时间信号的运算介绍离散时间信号的基本运算包括翻转、平移、求和等给出离散时间信号运算的示例和应用2.3 离散时间系统的特性介绍离散时间系统的概念和特性解释离散时间系统的因果性和稳定性第三章:数字滤波器的基本概念3.1 数字滤波器的定义和作用介绍数字滤波器的定义和其在信号处理中的作用解释数字滤波器与模拟滤波器的区别3.2 数字滤波器的类型介绍不同类型的数字滤波器包括FIR、IIR、IIR 转换滤波器等分析各种类型数字滤波器的特点和应用场景3.3 数字滤波器的设计方法介绍数字滤波器的设计方法包括窗函数法、插值法等给出数字滤波器设计的示例和步骤第四章:离散傅里叶变换(DFT)4.1 离散傅里叶变换的定义和原理介绍离散傅里叶变换的定义和原理解释离散傅里叶变换与连续傅里叶变换的关系4.2 离散傅里叶变换的性质介绍离散傅里叶变换的性质包括周期性、对称性等给出离散傅里叶变换性质的证明和示例4.3 离散傅里叶变换的应用概述离散傅里叶变换在信号处理中的应用包括频谱分析、信号合成等举例说明离散傅里叶变换在实际应用中的重要性第五章:快速傅里叶变换(FFT)5.1 快速傅里叶变换的定义和原理介绍快速傅里叶变换的定义和原理解释快速傅里叶变换与离散傅里叶变换的关系5.2 快速傅里叶变换的算法介绍快速傅里叶变换的常用算法包括蝶形算法、Cooley-Tukey算法等给出快速傅里叶变换算法的示例和实现步骤5.3 快速傅里叶变换的应用概述快速傅里叶变换在信号处理中的应用包括频谱分析、信号合成等举例说明快速傅里叶变换在实际应用中的重要性第六章:数字信号处理中的采样与恢复6.1 采样定理介绍采样定理的定义和重要性解释采样定理在信号处理中的应用6.2 信号的采样与恢复介绍信号采样与恢复的基本概念解释理想采样器和实际采样器的工作原理6.3 信号的重建与插值介绍信号重建和插值的方法解释插值算法的原理和应用第七章:数字信号处理中的离散余弦变换(DCT)7.1 离散余弦变换的定义和原理介绍离散余弦变换的定义和原理解释离散余弦变换与离散傅里叶变换的关系7.2 离散余弦变换的应用概述离散余弦变换在信号处理中的应用包括图像压缩、信号分析等举例说明离散余弦变换在实际应用中的重要性7.3 离散余弦变换的快速算法介绍离散余弦变换的快速算法包括8x8 DCT算法等给出离散余弦变换快速算法的示例和实现步骤第八章:数字信号处理中的小波变换8.1 小波变换的定义和原理介绍小波变换的定义和原理解释小波变换与离散傅里叶变换的关系8.2 小波变换的应用概述小波变换在信号处理中的应用包括图像去噪、信号分析等举例说明小波变换在实际应用中的重要性8.3 小波变换的快速算法介绍小波变换的快速算法包括Mallat算法等给出小波变换快速算法的示例和实现步骤第九章:数字信号处理中的自适应滤波器9.1 自适应滤波器的定义和原理介绍自适应滤波器的定义和原理解释自适应滤波器在信号处理中的应用9.2 自适应滤波器的设计方法介绍自适应滤波器的设计方法包括最小均方误差法等给出自适应滤波器设计的示例和步骤9.3 自适应滤波器的应用概述自适应滤波器在信号处理中的应用包括噪声抑制、信号分离等举例说明自适应滤波器在实际应用中的重要性第十章:数字信号处理的综合应用10.1 数字信号处理在通信系统中的应用介绍数字信号处理在通信系统中的应用包括调制解调、信道编码等分析数字信号处理在通信系统中的重要性10.2 数字信号处理在音频处理中的应用介绍数字信号处理在音频处理中的应用包括声音合成、音频压缩等分析数字信号处理在音频处理中的重要性10.3 数字信号处理在图像处理中的应用介绍数字信号处理在图像处理中的应用包括图像滤波、图像增强等分析数字信号处理在图像处理中的重要性10.4 数字信号处理在其他领域的应用概述数字信号处理在其他领域的应用包括生物医学信号处理、地震信号处理等分析数字信号处理在其他领域中的重要性重点和难点解析重点环节1:数字信号处理的概念和特点数字信号处理是对模拟信号进行数字化的处理和分析数字信号处理具有可重复性、精确度高、易于存储和传输等特点需要关注数字信号处理与模拟信号处理的区别和优势重点环节2:数字信号处理的发展历程和应用领域数字信号处理经历了从早期研究到现代应用的发展过程数字信号处理在通信、音频、图像等领域有广泛的应用需要关注数字信号处理的重要人物和里程碑事件重点环节3:离散时间信号处理基础离散时间信号是数字信号处理的基础需要关注离散时间信号的定义、特点和运算方法理解离散时间信号与连续时间信号的关系重点环节4:数字滤波器的基本概念和类型数字滤波器是数字信号处理的核心组件需要关注数字滤波器的定义、类型和设计方法理解不同类型数字滤波器的特点和应用场景重点环节5:离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换是数字信号处理中的重要工具需要关注离散傅里叶变换的定义、性质和应用理解离散傅里叶变换与连续傅里叶变换的关系重点环节6:快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换是离散傅里叶变换的优化算法需要关注快速傅里叶变换的定义、算法和应用理解快速傅里叶变换与离散傅里叶变换的关系重点环节7:数字信号处理中的采样与恢复采样与恢复是数字信号处理的关键环节需要关注采样定理的重要性、信号的采样与恢复方法理解插值算法的原理和应用重点环节8:数字信号处理中的离散余弦变换(DCT)离散余弦变换是数字信号处理中的另一种重要变换需要关注离散余弦变换的定义、应用和快速算法理解离散余弦变换与离散傅里叶变换的关系重点环节9:数字信号处理中的小波变换小波变换是数字信号处理的另一种重要变换需要关注小波变换的定义、应用和快速算法理解小波变换与离散傅里叶变换的关系重点环节10:数字信号处理中的自适应滤波器自适应滤波器是数字信号处理中的高级应用需要关注自适应滤波器的定义、设计方法和应用领域理解自适应滤波器在信号处理中的重要性本教案涵盖了数字信号处理的基本概念、发展历程、离散时间信号处理、数字滤波器、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、采样与恢复、离散余弦变换、小波变换、自适应滤波器等多个重点环节。
数字信号处理第一章知识总结
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数字信号处理第⼀章知识总结数字信号处理第⼀章总结1.1 引⾔ (3)1.2 时域离散信号 (3)1)离散信号: (3)2)常⽤序列: .................................................................... 错误!未定义书签。
3)正弦序列: (3)4)周期序列: (4)1.3 时域离散系统 (4)1.3.1 线性系统 (4)1.3.2 时不变系统 (5)1.3.3 线性时不变系统输⼊与输出之间的关系 (5)1.3.4 系统的因果性和稳定性 (5)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 (6)1.4.1线性常系数差分⽅程: (6)1.4.2线性常系数差分⽅程的求解 (6)1.5 模拟信号数字处理⽅法 (7)摘要:信号通常是⼀个⾃变量或⼏个⾃变量的函数。
如果仅有⼀个⾃变量,则称为以维信号;如果有两个以上的⾃变量,则称为多维信号。
通常把信号看做时间的函数。
实际中遇到的信号⼀般是模拟信号,对它进⾏等间隔采样便可以得到时域离散信号。
关键词:模拟信号;等间隔采样;时域离散信号1.1 引⾔信号分为三类:1)模拟信号:⾃变量和函数值都是连续的。
2)时域离散信号:⾃变量离散,函数值连续。
它来源于对数字信号的采样。
3)数字信号:⾃变量和函数值都是离散的。
它是幅度化的时域离散信号。
1.2 时域离散信号离散信号:模拟信号(时域连续)经过“采样”变成时域离散信号,公式是:x(n)=x a (nT),-∞<n <∞这⾥,x(n)称为时域离散信号,式中的n 取整数,显然,x (n )是⼀串有序的数字的集合,因此时域离散信号也可以称为序列。
时域离散信号有三种表⽰⽅法:(1)⽤集合符号表⽰序列(2)⽤图形表⽰序列(3)⽤公式表⽰序列常⽤典型序列(时域离散信号):1)单位采样信号:0001n ≠==n n )(δ 2)单位阶跃信号:0001n u <≥?=n n )(3)(n R N =u )(n -u )(N n -:(N 是矩形序列的长度)实指数序列:a n x =)(n )(n u ,a 为实数。
数字信号处理教案(22讲) (1)精选全文完整版
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进一步深入理解连续傅立叶变换、序列的傅立叶变换、离散傅立叶级数、离散傅立叶变换之间的关系;
进一步深入理解傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换之间的关系。
授课类型(请打√):理论课√ 讨论课□ 实验课□ 练习课□ 其他□
教学方式(请打√):讲授√ 讨论□ 指导□ 其他□
教学资源(请打√):多媒体√ 模型□ 实物□ 挂图□ 音像□ 其他□
作业布置(讨论、思考题、书面作业):
习题一(P26):5(4、5、6)、6(2)、8(2、3)、12
参考资料(含参考书、文献等):
熟悉序列的概念和表示方法;掌握序列的基本运算;掌握常用的时域离散信号;
理解序列的基本性质。
教学内容(包括基本内容、重点内容和难点):
基本内容:数字信号处理的概念、特点和应用;该课程的学习任务和学习方法;
序列的基本概念;序列的基本运算;典型序列;序列的基本性质;
重点:数字信号处理的特点和应用;
序列的基本运算和基本性质。
分析并推导序列的傅立叶变换的计算公式。
分析序列傅立叶变换的基本性质,为学习离散傅立叶变换打基础。
其中:复习10分钟,授新课83分钟,安排讨论5分钟,布置作业2分钟
授课类型(请打√):理论课√ 讨论课□ 实验课□ 练习课□ 其他□
教学方式(请打√):讲授√ 讨论□ 指导□ 其他□
教学资源(请打√):多媒体√ 模型□ 实物□ 挂图□ 音像□ 其他□
作业布置(讨论、思考题、书面作业):
习题二(P63):1(2、3、6、7)、2、4
参考资料(含参考书、文献等):
[1]Signals & Systems (Second Edition)PDF格式
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当14T = 3T0时, (n)为周期为14的周期序列 x
23
第一章 离散时间信号与系统
四、用单位抽样序列来表示任意序列
任意序列可以表示成单位抽样序列的移位加权 和,即:
x ( n) =
m=−∞ m =−∞
∑ x(m)δ (n − m) = x(n) ∗δ (n)
∞
两个重要结论: 任意序列与 δ (n) 作卷积运算仍得到原序列。 任意序列与单位抽样序列的移位序列作卷积运 算则得到此序列作相同位的移位序列。
数字信号处理教程
第一章 离散时间信号与系统
吴 兰 richod@
第一章 离散时间信号与系统
学习目标
掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌握 序列的基本运算,并会判断序列的周期性。 掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的概 念并会判断,掌握线性移不变系统及其因果性/稳 定性判断的充要条件。 理解常系数线性差分方程及其迭代法求解单位抽 样响应。 了解对连续时间信号的时域抽样,掌握乃奎斯特 抽样定理,了解抽样的恢复过程。
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第一章 离散时间信号与系统
(2)当 2π /ω0 是有理数时 其可以表示成: 其中P和Q为互为素数的整数 2π P = ω0 Q 取 k = Q ,则 N = P 即 x(n) 是周期为 P 的周期序列 【例】 4π
sin( 5
n)
18
第一章 离散时间信号与系统
(3)当 2π /ω0 是无理数时 取任何k都不能使N为正整数。此时,正弦序列 不是周期序列。 【例】
第一章 离散时间信号与系统
T0 = 当 为整数或者有理数时, (n) 为 x ω0 T
2π
周期序列。 令 T0 = N ,N,k为互为素数的正整数
T k
即 NT = kT0 N个抽样间隔应等于k个连续正弦信号周期。
22
第一章 离散时间信号与系统
【例】
3 x(n) = sin( × 2π n) 14 3 ω0 = × 2π 14 2π 14 N T0 = = = ω0 3 k T
k =−∞
∑ x(k )
n
它表示y(n)在某一个 n0上的值等于这一个n0上 的x(n0)值以及n0以前的所 有n值上的x(n)值之和。
序列的累加
11
第一章 离散时间信号与系统
6、差分运算
前向差分
后向差分
∆x ( n) = x ( n + 1) − x ( n)
∆x (n) = ∇x (n + 1)
1 sin( n) 4
注:指数为纯虚数的复指数序列的周期性与正 弦序列的情况相同。
19
第一章 离散时间信号与系统
【例】 x ( n ) = e j ( n / 6 −π ) 判断 解:
x(n + N )
是否为周期序列
= e j[( n + N )/ 6 −π ] = e j[ n / 6 −π + N / 6] 若 x(n) 为周期序列,则必须满足 x ( n ) = x ( n + N )
序列移位
6
第一章 离散时间信号与系统
例:
1 1 n ( ) , n ≥ −1 x(n) = 2 2 0, n < −1 1 1 n+1 ( ) , n + 1 ≥ −1 x(n + 1) = 2 2 0, n + 1 < −1 1 1 n ( ) , n ≥ −2 即x(n + 1) = 4 2 0, n < −2
1 1 n , n ≥ −1 x ( n) = 2 2 0, n ≺ −1 2n , n<0 y ( n) = n + 1, n ≥ 0
9
序列求和
第一章 离散时间信号与系统
4、积
x(n) = x1 (n) • x2 (n)
同序号n的序列值逐 项对应相乘
第一章 离散时间信号与系统
上述问题可以分几种情况: (1)当 2π /ω0 是整数 (2)当 2π /ω0 是有理数 (3)当 2π /ω0 是无理数
(1)当 2π /ω0 是整数时 N 只要 k = 1 , = 2π /ω0 就为最小正整数,周期 即为 2π /ω0 【例】 π
sin( n) 4
第一章 离散时间信号与系统
2、翻褶
x(-n)是以n=0的纵 轴为对称轴将序列x(n)加 以翻褶
1 1 n , n ≥ −1 x ( n) = 2 2 0, n ≺ −1
序列翻褶
8
第一章 离散时间信号与系统
3、和
x(n) = x1 (n) + x2 (n)
同序列号n的序列值 逐项对应相加
∇x(n) = x(n) − x(n −1)
∇x ( n) = ∆x ( n − 1)
12
第一章 离散时间信号与系统
7、序列的时间尺度变换
x(n) 2 1 1/4 -2 1/2 -1 n 3
0
1
2
x(2n) 3
(1)抽取Байду номын сангаас抽取: x(n) x(mn), m 为正整数。 例如, m=2, x(2n) ,相当于两个点取一点, 组成一个新序列。
1 1/4 n -1 0 1
13
第一章 离散时间信号与系统
8、卷积和
y (n) =
m = −∞
∑ x ( m )h ( n − m ) = x ( n ) ∗ h ( n )
∞
1. 2. 3. 4.
卷积和的运算在图形表示上可分为四步: 翻褶 h ( −m ) 移位 h ( n − m ) 相乘 相加
讨论正弦序列的周期性
由于 则
x(n) = A sin(nω0 + φ )
x(n + N ) = A sin[(n + N )ω0 + φ ] = A sin[nω0 + φ + N ω0 ]
N ω0 = 2π k 若 其中 k 为整数时, x(n) = x(n + N ) 则 A sin[ nω0 + φ ] = A sin[(n + N )ω0 + φ ] 即 这时正弦序列就是周期性序列,其周期满足 2π k N= ω0 (N,k必须是整数,k的取值保证N是最小正整数) 16
14
第一章 离散时间信号与系统
三、序列的周期性
若对所有n存在一个最小的正整数N,满足
x(n) = x(n + N )
则称序列x(n)是周期性序列,周期为N。 例: π π x(n) = sin( n) = sin[ (n + 8)] 4 4 因此,x(n)是周期为8的周期序列
15
第一章 离散时间信号与系统
4
第一章 离散时间信号与系统
一、序列的运算
移位 翻褶 和 积 累加 差分 时间尺度变换 卷积和
5
第一章 离散时间信号与系统
1、移位
序列x(n),当m>0时 x(n-m):延时/右移 m位。 x(n+m):超前/左移 m位。
1 1 n , n ≥ −1 x ( n) = 2 2 0, n ≺ −1
1 1 n , n ≥ −1 x ( n) = 2 2 0, n ≺ −1 2n , n<0 y ( n) = n + 1, n ≥ 0
序列求积
10
第一章 离散时间信号与系统
5、累加
设某序列为 x(n),则 的累加序列 y (n) 定义为:
y ( n) =
该数字序列就是离散时间信号。实际信号处理 中,这些数字序列值按顺序存放于存储器中,此时 nT 代表的是前后顺序。为简化,不写采样间隔, 形成 x(n) 信号,称为序列。
3
第一章 离散时间信号与系统
离散时间信号的图形表示(基于 离散时间信号的图形表示(基于MATLAB) )
x(n) 代表第n个序列值,在数值上等于信号的采 x 样值。 (n)只在n为整数时才有意义。
即满足 N / 6 = 2π k ,其中N,k为整数。 而无论k取什么整数,N = 12π k 都是无理数 ∴ x(n) 不是周期序列
20
第一章 离散时间信号与系统
【讨论】 如果一个正弦型序列是由一个连续正弦信号抽 样而得到的,那么,抽样时间间隔 T 和连续正弦信 号的周期 T0 之间应该是什么关系才能使所得到的抽 样序列仍然是周期序列? 设连续正弦信号x(t ) 为: x(t ) = A sin(Ω0 t + φ ) 角频率 Ω0 = 2π f 0 ,信号的周期 T0 = 1 / f 0 = 2π / Ω0 抽样序列: x(n) = x(t ) t =nT = A sin(Ω0 nT + φ ) = A sin(ω0 n + φ ) T ω0 = Ω0T = 2π f 0T = 2π 21 T0
2
第一章 离散时间信号与系统
序列:对模拟信号 xa(t) 进行等间隔采样,采 样间隔为 T ,得到:
xa (t ) t = nT = xa (nT ) −∞ < n < ∞
n 取整数。 x 对于不同的 n 值, a (nT )是一个有序的数字序列
:
⋯, xa (−T ), xa (0), xa (T ), xa (2T ),⋯
x(n − n0 ) = x(n) * δ (n − n0 )
24
第一章 离散时间信号与系统
五、序列的能量
序列的能量为序列各抽样值的平方和
E = ∑ x( n)
n =−∞
∞
2
25