数字信号处理
《数字信号处理》 完整加精版
采用抽象算法表达：由软件程序虚拟实现。 在采用硬件电路实现时，由于不需要考虑 物理环境对信号的影响，可以在设计中尽可
能采用低功耗高密度集成。
数字系统的特点
信号采用数字序列表达后，对模拟信号难以 进行的很多处理能够方便地实现，例如： 对信号的乘法调制和各种编码调制、信号的时 间顺序处理、信号的时间压缩/扩张、复杂标准 信号的产生…
时间变量与对应的函数值采用两个相等长度的序列 （一维向量）表示。 两个序列可以进行直接数值设臵:
例：n=[0 1 2 3 4 5 6 7];
x=[1 2 4 6 5 3 1 0];
数字信号的MATLAB表达
坐标区间设臵： n=[n1:n2] 只取整数，设定起点和终点；
信号函数设臵：其序列长度由n序列限定； x=3*n x=exp(j*(pi/8)*n)
设臵好坐标序列t和信号序列x后，可以采 用下列作图语句画出连续时间信号图形: plot(t，x) 该语句通过将离散的信号点之间用直线连 接得到连续图形。
模拟信号的作图表达
例：MATLAB程序
t=[0:0.1:10];x1=[zeros(1,30) ones(1,40) zeros(1,31)]; x2=2-0.3*t;x3=exp(j*(pi/8)*t);x4=exp(-0.2*t).*cos(2*pi*t);
欠采样导致的问题
s N
若原始频谱与镜像频谱混叠，产生混叠失真，则
信号不可恢复！
采样定理
待采样信号必须为带限信号
X 0
M
采样频率应大于信号最高频率的2倍
2 s 2M N Ts
Nyquist 频率
重建滤波器（低通）截止频率应满足：
数字信号处理的原理与实现
数字信号处理的原理与实现数字信号处理（DSP）是一种将连续时间的信号转化为离散时间的信号，并对其进行处理和分析的技术。
其原理基于对信号的采样、量化和离散化，以及通过数值算法对离散信号进行数学运算和处理的过程。
首先，在数字信号处理中，连续时间信号会经过采样的过程，通过按照一定时间间隔对连续信号进行离散取样，得到一系列的样值。
这些样值代表了信号在不同时间点上的振幅。
接下来，对这些采样值进行量化的过程，将其转换为离散的幅度值。
量化可以通过使用均匀量化或非均匀量化来实现，以将连续信号的值映射到离散的数字值域。
一旦信号被采样和量化，就可以将其表示为离散时间信号的形式。
离散时间信号是以离散时间点上的幅度值来表示信号的。
在数字信号处理中，常常需要对离散信号进行数学运算和处理。
这可以通过应用各种数值算法来实现，如滤波、傅里叶变换、离散余弦变换等等。
滤波是数字信号处理中常用的一种技术，用于去除信号中的噪声或改变信号的频谱特性。
滤波器可以应用于数字信号的时域或频域，通过对信号进行加权求和或乘积运算，实现去除不需要的频率成分或增强感兴趣的频率成分。
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法。
它可以将信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦波形成分，从而对信号的频谱特性进行分析和处理。
离散余弦变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，常用于图像和音频处理领域。
它可以将信号表示为一组离散余弦系数，从而对信号进行编码、压缩或特征提取等操作。
通过数字信号处理，我们可以对信号进行采样、量化、离散化和数学处理，从而实现对信号的分析、改变和优化。
数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域有广泛的应用。
数字信号处理知识点汇总
数字信号处理知识点汇总数字信号处理是一门涉及多个领域的重要学科，在通信、音频处理、图像处理、控制系统等众多领域都有着广泛的应用。
接下来，让我们一同深入了解数字信号处理的主要知识点。
一、数字信号的基本概念数字信号是在时间和幅度上都离散的信号。
与模拟信号相比，数字信号具有更强的抗干扰能力和便于处理、存储等优点。
在数字信号中，我们需要了解采样定理。
采样定理指出，为了能够从采样后的信号中完全恢复原始的连续信号，采样频率必须至少是原始信号最高频率的两倍。
这是保证数字信号处理准确性的关键原则。
二、离散时间信号与系统离散时间信号可以通过序列来表示，常见的有单位脉冲序列、单位阶跃序列等。
离散时间系统则是对输入的离散时间信号进行运算和处理，产生输出信号。
系统的特性可以通过线性、时不变性、因果性和稳定性等方面来描述。
线性系统满足叠加原理，即多个输入的线性组合产生的输出等于各个输入单独作用产生的输出的线性组合。
时不变系统的特性不随时间变化，输入的时移会导致输出的相同时移。
因果系统的输出只取决于当前和过去的输入，而稳定系统对于有界的输入会产生有界的输出。
三、Z 变换Z 变换是分析离散时间系统的重要工具。
它将离散时间信号从时域转换到复频域。
通过 Z 变换，可以方便地求解系统的差分方程，分析系统的频率特性和稳定性。
Z 变换的收敛域决定了其特性和应用范围。
逆 Z 变换则可以将复频域的函数转换回时域信号。
四、离散傅里叶变换（DFT）DFT 是数字信号处理中的核心算法之一。
它将有限长的离散时间信号转换到频域。
DFT 的快速算法——快速傅里叶变换（FFT）大大提高了计算效率，使得在实际应用中能够快速处理大量的数据。
通过 DFT，可以对信号进行频谱分析，了解信号的频率成分和能量分布。
五、数字滤波器数字滤波器用于对数字信号进行滤波处理，分为有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。
FIR 滤波器具有线性相位特性，稳定性好，但设计相对复杂。
数字信号处理综述
数字信号处理综述数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行采样、量化和运算等处理的技术领域。
它在现代通信、图像、音频、视频等领域中起着重要的作用。
本文将对数字信号处理的基本原理、应用领域和未来发展进行综述。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理基于离散时间信号，通过数学运算对信号进行处理。
其基本原理包括采样、量化和离散化等步骤。
1. 采样：将连续时间信号转换为离散时间信号，通过对连续时间信号进行等间隔采样，得到一系列的采样值。
2. 量化：将连续幅度信号转换为离散幅度信号。
量化是对连续幅度信号进行近似处理，将其离散化为一系列的离散值。
3. 离散化：将连续时间信号的采样值和离散幅度信号的量化值进行结合，形成离散时间、离散幅度的数字信号。
通过采样、量化和离散化等步骤，数字信号处理能够对原始信号进行数字化表示和处理。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理广泛应用于各个领域，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 通信领域：数字信号处理在通信中起着重要作用。
它能够提高信号的抗干扰性能、降低信号传输误码率，并且能够实现信号压缩和编解码等功能。
2. 音频与视频处理：数字信号处理在音频与视频处理中具有重要应用。
它可以实现音频的降噪、音频编码和解码、语音识别等功能。
在视频处理中，数字信号处理可以实现视频压缩、图像增强和视频流分析等功能。
3. 生物医学工程：数字信号处理在生物医学工程中的应用越来越广泛。
它可以实现医学图像的增强和分析、生物信号的滤波和特征提取等功能，为医学诊断和治疗提供支持。
4. 雷达与成像技术：数字信号处理在雷达与成像技术中有重要的应用。
通过数字信号处理，可以实现雷达信号的滤波和目标检测、图像的恢复和重建等功能。
5. 控制系统：数字信号处理在控制系统中起着重要作用。
它可以实现控制信号的滤波、系统的辨识和控制算法的优化等功能。
三、数字信号处理的未来发展随着科技的进步和应用需求的不断增加，数字信号处理在未来有着广阔的发展空间。
简述数字信号处理的流程
简述数字信号处理的流程数字信号处理啊，那可真是个有趣的事儿呢。
一、信号采集。
这就像是去收集宝贝一样。
我们得先有个信号源，这个信号源就像是宝藏的源头。
比如说，声音信号可以从麦克风来，图像信号可以从摄像头来。
然后呢，把这个信号转化成数字形式，这就好比把宝藏从原来的样子变成了我们能数得清、看得懂的小金币。
这个转化的过程是通过一种叫模数转换器（ADC）的东西完成的。
这个ADC可厉害了，它能把连续的模拟信号按照一定的规则变成离散的数字信号，就像把一整块金子切成了好多小块。
二、预处理。
采集到数字信号后呀，这信号可能有点粗糙，就像刚挖出来的宝石上面还有泥呢。
我们要对它进行预处理。
比如说去除噪声，噪声就像那些宝石上的泥，会影响我们对真正宝贝的观察。
可能是环境里一些杂七杂八的声音或者光线干扰造成的噪声。
我们可以用滤波的方法来去掉这些噪声，就像用水把宝石上的泥冲洗掉。
还有可能信号的幅度太大或者太小了，这时候就得调整它的幅度，就像把宝石放在合适的灯光下，让它的光彩能正好被我们看到。
三、数字信号分析。
这一步就像是仔细研究宝石的质地和纹路一样。
我们要分析这个数字信号的各种特性。
比如说它的频率特性，就像宝石的纹路一样独特。
我们可以用快速傅里叶变换（FFT）来把信号从时域转换到频域，这样就能更清楚地看到信号里不同频率成分的分布了。
就像在不同的光线下看宝石，能发现它不同的美。
除了频率特性，我们还可能分析信号的相位特性呀，相关性之类的。
这都是为了更好地了解这个信号到底是个啥样的宝贝。
四、信号处理操作。
分析完了就得动手处理啦。
这就像对宝石进行雕琢一样。
我们可以对信号进行各种各样的操作。
比如说信号增强，如果信号有点弱，就像宝石的颜色不够鲜艳，我们可以通过一些算法让它变得更明显。
还有信号压缩，如果信号数据量太大了，就像宝石太大不好携带，我们可以把它压缩一下，在不损失太多重要信息的前提下，让它变得更便于存储和传输。
五、后处理。
处理完信号后呀，还不能就这么结束了。
什么是数字信号如何处理数字信号
什么是数字信号如何处理数字信号数字信号是一种在计算机科学和通信领域中广泛使用的信号类型。
它是通过离散的数字值来表示信息或数据的信号。
与模拟信号相比，数字信号具有许多优势，如抗干扰能力强、传输距离远、易于处理和复制等。
数字信号的处理是指对数字信号进行各种操作和算法，以获取所需的信息或实现特定的功能。
以下是数字信号处理的几个关键步骤：1. 采样（Sampling）：数字信号处理的第一步是对模拟信号进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样过程中需要确定采样频率，以充分保留原始信号的频率信息。
2. 量化（Quantization）：量化是将连续的采样值映射到有限数量的离散级别的过程。
通过量化，将连续的采样值转换为离散的数字值，以表示信号在某个时刻的幅值。
3. 编码（Encoding）：编码是将量化后的数字信号转换为二进制形式，以便于存储和传输。
常用的编码方式包括脉冲编码调制（PCM）和压缩编码等。
4. 解码（Decoding）：解码是将接收到的二进制信号转换回原始的数字信号。
解码过程与编码过程相反，将二进制信号转换为量化的数字值。
5. 滤波（Filtering）：滤波是指通过滤波器对数字信号进行滤波，以去除噪声或不需要的频率成分。
滤波可以通过低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等方式进行。
6. 压缩（Compression）：压缩是指对数字信号进行压缩编码，以减少存储或传输所需的数据量。
压缩可以通过无损压缩和有损压缩两种方式实现。
7. 解压缩（Decompression）：解压缩是将压缩后的数字信号恢复为原始的数字信号。
解压缩过程与压缩过程相反，通过解码和滤波等操作还原信号的原始形态。
数字信号处理在各个领域都有广泛的应用，例如音频处理、图像处理、语音识别、通信系统等。
它不仅可以改善信号的质量和可靠性，还可以提供更多的功能和性能。
总结起来，数字信号是通过离散的数字值来表示信息或数据的信号，处理数字信号涉及采样、量化、编码、解码、滤波、压缩和解压缩等步骤。
数字信号处理
数字信号处理随着科技和通信技术的发展，我们的生活被数字信号处理所影响和改变。
数字信号处理是一项重要的技术，它可以将模拟信号转换为数字信号，并通过数字信号处理器（DSP）对信号进行处理。
这项技术已经被广泛应用于音频和视频处理、通信和医疗设备等领域。
数字信号处理的基础数字信号处理的基础是数字信号，数字信号是离散的，而不是连续的。
在数字信号处理中，将模拟信号采样后，将其转换为数字形式。
这样可以在数字编码过程中减少信号的噪声和失真。
数字信号处理的主要技术数字信号处理的主要技术包括数字滤波、数字变换和数字信号分析。
数字滤波是一种技术，它可以去除信号中的噪声和杂波，使信号更加清晰。
数字变换是将信号从一个域（例如时间域）转换到另一个域（例如频率域）的过程。
数字信号分析则是对信号进行解析、分类和诊断。
数字信号处理在音频领域的应用数字信号处理在音频领域的应用非常广泛。
现代音乐制作和音频工程中的大部分过程都使用数字信号处理技术。
数字信号处理可以去除音频信号中的噪声和失真，使音乐更加清晰、透明。
同时，数字信号处理也可以对声音进行特殊效果处理，比如重低音、回声和变声等。
数字信号处理在通信领域的应用数字信号处理也被广泛应用于通信领域。
数字信号处理技术可以帮助提高通信质量，减少信号传输中的失真和噪声。
数字信号处理还可以用于编码和解码数字信号，使数字信号更加可靠和稳定。
数字信号处理在医疗领域的应用数字信号处理技术在医疗领域的应用也越来越广泛。
数字信号处理可以用于医学成像和生理信号分析。
数字信号处理技术可以帮助医生在诊断和治疗过程中更加准确地分析数据。
结论数字信号处理是一项非常重要的技术。
它已经被广泛应用于音频和视频处理、通信和医疗设备等领域。
随着科技的不断发展，数字信号处理的应用范围将会更加广泛。
数字信号处理
数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing）数字信号处理是指将连续时间的信号转换为离散时间信号，并对这些离散时间信号进行处理和分析的过程。
随着计算机技术的飞速发展，数字信号处理在各个领域得到了广泛应用，如通信、医学影像、声音处理等。
本文将介绍数字信号处理的基本概念和原理，以及其在不同领域的应用。
一、数字信号处理的基本概念数字信号处理是建立在模拟信号处理基础之上的一种新型信号处理技术。
在数字信号处理中，信号是用数字形式来表示和处理的，因此需要进行模数转换和数模转换。
数字信号处理的基本原理包括采样、量化和编码这三个步骤。
1. 采样：采样是将连续时间信号在时间上进行离散化的过程，通过一定的时间间隔对信号进行取样。
采样的频率称为采样频率，一般以赫兹（Hz）为单位表示。
采样频率越高，采样率越高，可以更准确地表示原始信号。
2. 量化：量化是指将连续的幅度值转换为离散的数字值的过程。
在量化过程中，需要确定一个量化间隔，将信号分成若干个离散的级别。
量化的级别越多，表示信号的精度越高。
3. 编码：编码是将量化后的数字信号转换为二进制形式的过程。
在数字信号处理中，常用的编码方式有PCM（脉冲编码调制）和DPCM （差分脉冲编码调制）等。
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中具有重要的应用价值。
在数字通信系统中，信号需要经过调制、解调、滤波等处理，数字信号处理技术可以提高信号传输的质量和稳定性。
2. 医学影像：医学影像是数字信号处理的典型应用之一。
医学影像技术如CT、MRI等需要对采集到的信号进行处理和重建，以获取患者的影像信息，帮助医生进行诊断和治疗。
3. 声音处理：数字信号处理在音频处理和语音识别领域也有广泛的应用。
通过数字滤波、噪声消除、语音识别等技术，可以对声音信号进行有效处理和分析。
总结：数字信号处理作为一种新兴的信号处理技术，已经深入到各个领域中，并取得了显著的进展。
数字信号处理技术简介
数字信号处理技术简介引言：- 数字信号处理技术是以数字计算机为基础的一种信号处理方法，用于对连续时间的模拟信号进行数字化处理。
- 数字信号处理在音频、视频、图像、通信等领域有广泛的应用，提高了信号处理的精度和效率。
一、什么是数字信号处理技术- 数字信号处理技术通过对模拟信号进行采样、量化和编码，将其转化为数字信号。
- 数字信号可以存储、传输和处理，具有较好的稳定性和灵活性。
二、数字信号处理的基本步骤1. 信号采样：- 采样是指以一定的时间间隔对模拟信号进行取样。
- 采样率决定了采样频率，一般要满足奈奎斯特采样定理。
2. 信号量化：- 量化是指将连续的模拟信号变为离散的数字信号。
- 通过将信号的幅度分成若干个离散的级别，将每个采样点映射到最近的一个量化级别上。
3. 信号编码：- 编码是指将量化后的信号转化为二进制，以便数字系统进行处理。
- 常用的编码方式有脉冲编码调制（PCM）、ΔΣ调制等。
4. 数字信号处理算法：- 数字信号处理算法是对数字信号进行处理和分析的数学方法和步骤。
- 常用的算法包括傅里叶变换、滤波、时域分析、频域分析等。
5. 数字信号重构：- 数字信号重构是将处理后的数字信号转化为模拟信号，以供输出和显示。
- 重构过程中需要进行数模转换和滤波处理。
三、数字信号处理技术的应用领域1. 通信领域：- 数字信号处理技术在调制解调、信道编码、信号恢复、自适应滤波等方面有广泛应用。
- 提高了通信系统的抗干扰能力和通信质量。
2. 音频与视频处理：- 数字信号处理技术在音频压缩、回声消除、音频增强、视频编解码等方面发挥重要作用。
- 提高了音频视频设备的音质和图像质量。
3. 图像处理与识别：- 数字信号处理技术在图像压缩、图像特征提取、目标检测与识别中有广泛应用。
- 提高了图像处理的速度和准确度。
4. 生物医学信号处理：- 数字信号处理技术在心电信号分析、脑电信号处理、医学影像处理等方面具有重要意义。
数字信号处理 pdf
数字信号处理什么是数字信号处理？数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字计算机进行信号处理的技术。
它将输入信号采样并转换成数字形式，在数字域上进行各种运算和处理，最后将处理后的数字信号转换回模拟信号输出。
数字信号处理在通信、音频、视频等领域都有广泛的应用。
数字信号处理的基本原理数字信号处理涉及许多基本原理和算法，其中包括信号采样、量化、离散化、频谱分析、滤波等。
信号采样信号采样是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样定理指出，为了能够准确地还原原始信号，采样频率必须大于信号中最高频率的两倍。
常用的采样方法有均匀采样和非均匀采样。
量化量化是将连续的模拟信号离散化为一组有限的量化值。
量化过程中，需要将连续信号的振幅映射为离散级别。
常见的量化方法有均匀量化和非均匀量化，其中均匀量化是最为常用的一种方法。
离散化在数字信号处理中，信号通常被表示为离散序列。
离散化是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
频谱分析频谱分析是一种用于研究信号频域特性的方法。
通过对信号的频谱进行分析，可以提取出其中的频率成分，了解信号的频率分布情况。
滤波滤波是数字信号处理中常用的一种方法，用于去除信号中的噪声或不需要的频率成分。
常见的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。
数字信号处理的应用数字信号处理在许多领域都有广泛应用，下面列举了其中几个重要的应用领域：通信在通信领域，数字信号处理主要用于调制解调、信道编码、信号分析和滤波等方面。
数字信号处理的应用使得通信系统更加稳定和可靠，提高了通信质量和传输效率。
音频处理在音频处理领域，数字信号处理广泛应用于音频信号的录制、编码、解码、增强以及音频效果的处理等方面。
数字音乐、语音识别和语音合成等技术的发展离不开数字信号处理的支持。
视频处理数字信号处理在视频处理领域也发挥着重要作用。
视频压缩、图像增强、视频编码和解码等技术都离不开数字信号处理的支持。
数字信号处理
DFT方法计算量太大，限制了应用。直到1965年，美 国的Cooly和Turkey提出了一种快速计算DFT的算法。例如： 当N=1024时，DFT的复数乘法次数约为105万次，Cooly和 Turkey的复数乘法次数5120次，仅为DFT的1/200。人们称 这种快速算法为快速傅里叶变换（FFT）。算法中，规定N 取2的整数次幂，因此也称基2型FFT。 目前实现FFT主 要有软件和硬件两种方法。FFT是功率谱、互谱、频率响 应函数、相干函数等经典频域分析和许多相关分析方法的 基础。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
思考题： 1、将连续时间信号进行离散化时产生混叠的主要原因是什么？
2、叙述采样定理，并说明你对该定理是如何理解的？
3 、从波形特点上说明什么是低通、高通、带通、带阻滤波器？ 4、调制与解调的作用是什么？简述其工作原理。 5、将随时间连续变化的模拟信号转变成离散的数字信号需要经 过几个环节的变化，并说明各自的特点。
二、测试信号数字化处理的基本步骤
1) 信号调整
(预处理）
2) 模数转换 3) 数字信号分析 4) 输出结果
数字信号处理步骤简图
• 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。它包括： 1. 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； 2. 衰减信号中不感兴趣的高频成分，减小频混的影响； 3. 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。
5.4 数字信号处理基础
一、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与 数字滤波及信号的识别等。
数字信号处理
数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门研究数字信号的获取、处理和分析的学科。
数字信号处理在各个领域都有着广泛的应用，例如通信、音频和视频处理、图像处理等。
本文将从数字信号的获取、数字信号处理的基本原理以及数字信号处理的应用等几个方面进行论述。
一、数字信号的获取在数字信号处理中，数字信号的获取是非常重要的一步。
通常，我们通过模拟信号转换成数字信号进行处理。
这个过程包括了模拟信号的采样和量化两个步骤。
1. 采样采样是指将连续的模拟信号转换成离散的数字信号。
在采样过程中，我们将连续的信号在时间上进行等间隔地取样，得到一系列离散的采样值。
采样定理告诉我们，采样频率必须大于信号最高频率的两倍，这样才能保证信号在采样后的恢复。
2. 量化量化是指将连续的采样值转换成离散的数字量。
在量化过程中，我们对每个采样值进行近似处理，将其量化为离散的取值，通常使用有限个取值来表示连续的信号强度。
二、数字信号处理的基本原理数字信号处理的基本原理包括离散信号的表示和离散信号的处理。
1. 离散信号的表示离散信号是指在时间上是离散的，并且在幅值上也是离散的。
常用的离散信号表示方法包括时间序列和频率谱。
- 时间序列是离散信号在时间上的表示，通常由一系列采样值组成，可以看作是一个序列。
- 频率谱是离散信号在频率上的表示，可以将离散信号分解成一系列不同频率的正弦波成分。
2. 离散信号处理离散信号处理是指对离散信号进行一系列运算和变换，常见的包括滤波、频谱分析和信号重建等。
- 滤波是指对信号进行滤波器的作用，通常用于去除信号中的噪声或者增强希望的信号成分。
- 频谱分析是指对信号的频谱进行分析，常用的方法包括傅里叶变换和快速傅里叶变换等。
- 信号重建是指将经过处理的离散信号恢复成连续信号，常用的方法包括插值和重采样等。
三、数字信号处理的应用数字信号处理在多个领域都有着广泛的应用，下面以通信领域和音频处理领域为例进行介绍。
数字信号处理的概念
第1章 数字信号处理的概念
简单地说，数字信号处理就是用数值计算的方式对信号进行处理的理论和技术，它的英文原名叫digital signal processing，简称DSP。
什么叫数字信号处理 数字信号处理由数字、信号和处理三个单词组成。
数字信号的概念 信号是指那些代表一定意义的现象，比如声音、动作、旗语、标志、光线等，它们可以用来传递人们要表达的事情。
图1.6
01
02
语音和声音处理领域 声音探测的应用。在检修埋藏在地下深处的输油管或水管时，准确地测定输油管或水管的裂口位置，可以避免全部管线开挖，减小维修的工作量。
图1.12
根据是管道裂口处的液体流动的摩擦力较大，其摩擦声会沿着管道向两端传播。我们在怀疑有裂口的管线的两端安放声音传感器，它是把物理量转变成电量的器件，可以拾取这两个摩擦声信号x(t)和y(t)。利用互相关函数能辨别两个信号相同之处的本领，对两个摩擦声信号做互相关函数的运算，可以算出x(t)和y(t)之间最相像的两段信号在时间上的距离td。根据速度、时间和距离的关系，裂口距离中间点的间隔s=vtd/2，式中v是声音沿管道传播的速度。
前三种方法比较简单，但不属于数字信号处理；第四种方法比较复杂，因为人或机器是不可能知道收到的信号具有什么特征，要用科学的方法才能知道信号的基本成分。
又例如，有一张磁悬浮列车车厢的发霉照片，修复这张照片的办法有多种：第一是手工用钢笔对它修复；第二是用毛笔模仿原始照片画一张；第三是重新拍照一次；第四是把照片看成是由许多小点组成的，把每个点的浓淡变成数字信号并对这些点信号做某种处理，构成一幅新的图画。 第四种办法比较复杂，因为一幅图像是由点组成的，一幅图像的点有非常之多，需要计算机才能完成处理，属于数字信号处理。 图1.2~1.4
数字信号处理
数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种利用数字计算机对连续或离散信号进行处理的技术。
它在现代通信、音频、图像、视频以及其他领域中得到广泛应用。
本文将介绍数字信号处理的基本概念、应用领域以及发展趋势。
一、基本概念数字信号处理是将连续信号转换为离散信号，并利用数字计算机对其进行处理和分析的过程。
它的基本原理是将连续信号进行采样、量化和编码，得到离散信号后通过算法进行处理。
数字信号处理可以实现信号的滤波、锐化、压缩等功能，从而提高信号的质量和传输效率。
二、应用领域1. 通信系统：数字信号处理在通信系统中发挥着重要作用。
通过数字信号处理技术，可以实现信号的编码、调制、解调、信道均衡等功能，提高通信质量和系统性能。
2. 音频处理：数字音频处理是将模拟音频信号转换为数字形式，并对其进行处理的过程。
数字音频处理可以实现音频的录制、混音、均衡、降噪等功能，广泛应用于音乐制作、电影制作、语音识别等领域。
3. 图像处理：数字图像处理是将模拟图像信号转换为数字形式，并对其进行处理的过程。
通过数字图像处理技术，可以实现图像的增强、去噪、压缩、分割等功能，广泛应用于医学影像、遥感图像、安全监控等领域。
4. 视频处理：数字视频处理是将模拟视频信号转换为数字形式，并对其进行处理的过程。
数字视频处理可以实现视频的压缩、解码、编辑、特效处理等功能，广泛应用于视频会议、视频监控、数字电视等领域。
5. 生物医学信号处理：数字信号处理在医学领域有着重要的应用价值。
通过对生物医学信号进行处理，可以实现心电图分析、脑电图分析、血压信号处理等功能，对疾病的诊断和治疗具有重要意义。
三、发展趋势随着计算机技术的不断进步，数字信号处理领域也在不断发展。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 实时性能提升：随着计算机处理能力的提高，数字信号处理系统的实时性能将得到显著提升。
这将为实时语音、视频通信等领域带来更好的用户体验。
数字信号处理
数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指通过数学运算和算法实现对数字信号的分析、处理和改变的技术。
它广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医学图像等领域，并且在现代科技发展中发挥着重要作用。
本文将介绍数字信号处理的基本原理和应用，以及相关的算法和技术。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理的基本原理是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，再通过算法对数字信号进行处理。
这个过程主要包括信号采样、量化和编码三个步骤。
1. 信号采样：信号采样是指以一定的时间间隔对连续的模拟信号进行离散化处理，得到一系列的采样点。
通过采样，将连续的信号转换为离散的信号，方便进行后续的处理和分析。
2. 量化：量化是指对采样得到的信号进行幅度的离散化处理，将连续的幅度变为离散的幅度级别。
量化可以采用线性量化或非线性量化的方式，通过确定幅度级别的个数来表示信号的幅度。
3. 编码：编码是指对量化后的信号进行编码处理，将其转换为数字形式的信号。
常用的编码方式包括二进制编码、格雷码等，在信息传输和存储过程中起到重要作用。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理被广泛应用于各个领域，以下介绍几个主要的应用领域：1. 通信领域：在通信领域中，数字信号处理用于信号的调制、解调、编码、解码等处理过程。
通过数字信号处理，可以提高通信系统的性能和可靠性，实现高速、高质量的数据传输。
2. 音频和视频处理：在音频和视频处理领域，数字信号处理可以用于音频和视频的压缩、解压、滤波、增强等处理过程。
通过数字信号处理，可以实现音频和视频信号的高保真传输和高质量处理。
3. 医学图像处理：在医学图像处理领域，数字信号处理可以用于医学图像的增强、分割、识别等处理过程。
通过数字信号处理，可以提高医学图像的质量和准确性，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
4. 雷达信号处理：在雷达领域，数字信号处理可以用于雷达信号的滤波、目标检测、跟踪等处理过程。
数字信号处理
数字信号处理数字信号处理（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。
随着计算机技术的飞速发展，数字信号处理在各个领域中得到了广泛应用，包括通信、音频处理、图像处理等。
本文将探讨数字信号处理的基本概念、应用领域以及未来的发展趋势。
数字信号处理的基本概念是将连续时间的信号转换为离散时间的信号，并对其进行采样、量化和编码。
在数字信号处理中，信号以数字的形式进行处理和传输，这样可以利用计算机进行高效的算法实现。
数字信号处理的基本步骤包括采样、量化、编码和滤波等。
首先，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，得到离散时间信号。
采样频率的选择是数字信号处理的重要参数，它决定了信号的频率范围和精度。
采样频率过低会导致信号失真，而采样频率过高则会增加计算和存储的负担。
其次，量化是指将连续时间信号的幅度值映射到离散的幅度级别上。
量化的目的是将连续时间信号的无限精度转换为有限精度，以便于数字信号的存储和处理。
量化的精度由量化位数决定，位数越高，精度越高，但同时也会增加存储和计算的开销。
编码是将量化后的离散信号表示为二进制码字的过程。
常用的编码方式有脉冲编码调制（PCM）、脉冲位置调制（PPM）等。
编码的目的是将离散信号转换为数字信号，以便于数字信号的传输和处理。
滤波是数字信号处理的核心步骤之一，它可以改变信号的频率特性和幅度特性。
滤波器可以分为时域滤波器和频域滤波器两种类型。
时域滤波器通过对信号的幅度和相位进行加权，改变信号的时域特性；频域滤波器通过对信号的频谱进行加权，改变信号的频域特性。
除了基本概念，数字信号处理在各个领域中有着广泛的应用。
在通信领域，数字信号处理可以用于信号调制、信道均衡、信号解调等。
在音频处理领域，数字信号处理可以用于音频编码、音频增强、音频合成等。
在图像处理领域，数字信号处理可以用于图像压缩、图像增强、图像识别等。
数字信号处理
主要知识点1、数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行处理，这里“处理”的实质是“运算”， 处理对象则包括模拟信号和数字信号。
1、数字信号处理的主要对象是数字信号，且是采用数字运算的方法达到处理目的的。
2、数字信号处理的实现方法基本上可以分成两种即软件实现方法和硬件实现方法。
3、梳状滤波器适用于分离两路频谱等间隔交错分布的信号，例如，彩色电视接收机中用于进行亮度分离和色度分离等。
4、时间和幅值均离散化的信号称为数字信号。
5、时域离散信号和数字信号之间的差别，仅在于数字信号存在量化误差。
5、时域离散信号有三种表示方法：用集合符号表示序列、用公式表示序列和 用图形表示序列。
6、时域离散信号是一个有序的数字的集合，因此时域离散信号也可以称为序列。
7、关于）（、、n R n u n N )()(δ三种序列之间的关系8、由模拟信号采样得到的序列，模拟角频率Ω与序列的数字域频率ω成线性关系。
9、判断序列的周期性例如序列)4()(πj en x =的周期为810、序列的简单运算有加法、乘法、移位、翻转及尺度变换。
10、序列的简单运算有加法、乘法、移位、翻转及 。
尺度变换 11、序列之间的加法和乘法是指它的同序号的序列值逐项对应相加和相乘 11、序列之间的加法和乘法是指它的不同序号的序列值逐项对应相加和相乘。
错 11、序列)(n x ，其移位序列)(0n n x -，当00>n 时，称为)(n x 的延时序列。
12、实指数序列定义为)()(n u a n x n =，当1<a 时序列收敛。
13、实指数序列定义为)()(n u a n x n =，当1>a 时序列发散。
14、已知一序列为{}89531)(、、、、=n x ，则该序列的能量为180。
14、已知一序列为{}82119751)(、、、、、=n x ，则该序列的能量为1061。
15、在时域离散系统中，最重要和最常用的是线性时不变系统。
数字信号处理技术
数字信号处理技术数字信号处理技术（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种将模拟信号经过采样、量化和编码等处理后，转换成数字信号进行分析、处理和传输的技术。
它广泛应用于通信、音视频、生物医学、雷达、图像处理等领域，对信号的处理和分析提供了一种有效的手段。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理的基本原理是将连续时间下连续信号转化为离散时间下的数字信号，然后利用现代计算机进行数字信号的处理。
具体原理如下：1. 采样（Sampling）：将连续时间下的信号按照一定的时间间隔进行采样，得到一系列离散时间点上的采样值。
2. 量化（Quantization）：将采样得到的连续幅值进行离散化，将其量化为有限个离散数值，这样可以用有限的位数来表示信号的幅值，从而减小了存储和处理的复杂度。
3. 编码（Encoding）：对量化后的信号进行编码处理，将其转换为二进制码以便于存储和传输。
4. 数字信号处理（Digital Signal Processing）：利用计算机和相应的算法对信号进行数字化处理，如滤波、变换、调制解调等。
二、数字信号处理的应用数字信号处理技术在各个领域都有重要的应用和意义。
1. 通信领域：在通信领域中，数字信号处理技术被广泛应用于调制解调、信号编码、信道估计、自适应滤波等，提高了通信系统的可靠性和性能。
2. 音视频领域：数字信号处理技术在音视频领域中的应用极为广泛，如音频信号的压缩编码、音频效果的增强、视频信号的编解码等。
3. 生物医学领域：数字信号处理技术在生物医学领域中的应用主要体现在医学图像处理、心电信号分析、脑电信号处理等方面，大大提高了医学诊断和治疗的准确性和效率。
4. 图像处理领域：数字信号处理技术在图像处理领域中被广泛应用，如图像增强、图像滤波、图像压缩编码等，提高了图像的清晰度、准确度和储存效率。
5. 雷达领域：数字信号处理技术在雷达领域中的应用主要包括雷达信号处理、目标检测与跟踪、信号压缩与恢复等，提高了雷达系统的性能和检测能力。
《数字信号处理》课件
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
数字信号处理的基本原理和方法
数字信号处理的基本原理和方法数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是将模拟信号通过采样、量化和编码等过程转换为数字信号，并使用数字信号处理技术进行处理和分析的一种技术。
在现代通信、图像处理、音频处理、控制系统等领域广泛应用。
本文将介绍数字信号处理的基本原理和方法。
一、数字信号处理的基本原理1. 采样：将连续的模拟信号按照一定的时间间隔进行采样，得到离散的样本点。
采样过程可以使用采样定理来确定采样频率，避免出现混叠现象。
2. 量化：将采样得到的模拟信号幅度值映射到一个有限的离散值集合中，将连续的信号转换为离散的数字信号。
量化过程会引入量化误差，需要根据应用需求选择合适的量化级别。
3. 编码：将量化后的样本值编码为二进制形式，方便数字信号进行存储和传输。
常用的编码方法有脉冲编码调制（PCM）和Delta调制等。
二、数字信号处理的基本方法1. 数字滤波：对数字信号进行滤波操作，可以通过滤波器来实现。
常见的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，可以实现信号的频率选择性处理。
2. 快速傅里叶变换（FFT）：将时域上的信号转换到频域，得到信号的频谱信息。
FFT算法可以高效地计算离散信号的傅里叶变换，对于频域分析和频谱处理非常重要。
3. 卷积运算：卷积运算是数字信号处理中常用的操作，可以用于滤波、相关分析、信号降噪等应用。
通过卷积运算可以实现信号的线性时不变系统的模拟。
4. 声音编码与解码：数字音频处理中常用的编码方法有PCM编码、ADPCM编码、MP3编码等。
对于解码，可以使用解码器对编码后的数字音频信号进行解码还原为原始音频信号。
三、数字信号处理的应用领域1. 通信系统：数字信号处理技术在通信系统中起着重要作用，可以实现信号的调制、解调、信道编码和解码等处理，提高信号传输的质量和可靠性。
2. 图像处理：通过数字图像处理技术，可以实现图像的增强、滤波、分割、压缩等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
2011-10-31
13
典型讯号的范例-1
语音与音乐讯号：表示空间中一个点上空气压力 的时间函数。 “I like digital signal processing” 的语音波形 如 下。
2011-10-31
14
典型讯号的范例-2
心电图 (ECG-electrocardiogram) 讯号 – 表示 心脏的电性活动。 一个典型心电图讯号如下：
我们以前面的一维信号为例
作为模拟信号求导数
2011-10-31
38
从模拟信号进化到数字信号-4
当把它数字化，根据导数定义
该信号，我们最小单位为0.1，那么以左导数为例
2011-10-31
每个点的值，减去左 边的值，再除以0.1
比较一下
39
从模拟信号进化到数字信号-5
前面例子中，模拟信号需要复杂的数学推 导，理论上将说每个模拟信号，都要考虑 不同的数学模型和相应的电路设计—复 杂！！ 而数字信号，只需要一个相应的数字加减， 就可以完成上面的过程。
连续信号处理相当复杂，数学上需要复杂 的公式，而数字信号由于其自变量与应变 量都是离散，其数学处理。 看几个数学上的例子。
2011-10-31
36
从模拟信号进化到数字信号-2
导数：导数表示该函数的变化率，应用在 信号处理中，被广泛应用于边缘侦测。
2011-10-31
37
从模拟信号进化到数字信号-3
2011-10-31
15
典型讯号的范例-3
ECG 讯号是一个周期性的波形。 一个周期性的 ECG 波形表示血液由心脏送 到动脉的过程。
2011-10-31
16
典型讯号的范例-4
脑波图 (EEG-electroencephalogram ) 讯号 – 表示由数十亿个脑神经元活动所产生的电 性活动。
51
超高速数字用户回路 (VDSL)
从双绞线进化而来的光纤网络，可提供 1 公里内距离的传输速率：13～26 Mb/s 的数据下载速率和2～3Mb/s 的数据上载 速率。 允许数字电视传送、档案传输与虚拟办 公室。
2011-10-31
52
离散多音调传输 (DMT)
使 用 离 散 多 音 调 传 输 以 达 成 ADSL 与 VDSL的优点：
34
连续vs.离散， 数字化的信号
传统的模拟信号通常是连续的，如下图(左)所示。而离散化（数字化） 的信号如右图所示。 数字化将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分 离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。
2011-10-31
35
从模拟信号进化到数字信号-1
2011-10-31 46
行动电话方块图
2011-10-31
47
离散多音调传输 (DMT)
实 现 非 对 称 数 字 用 户 回 路 (asymmetric digital subscriber line, ADSL)与超高速数 字 用 户 回 路 (very-high-rate digital subscriber line, VDSL) 的核心技术。 非 常 接 近 ： 正 交 分 频 多 任 务 (Orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)。
10
数字信号处理
数字信号处理介绍
2011-10-31
11
讯号与讯号处理
大部分我们所遇到的讯号都是自然产生的。 当然，一个讯号也可以透过合成或计算机仿 真的方式来产生。
2011-10-31
12
信号也就是函数
在日常生活中，讯号扮演着重要的角色。 讯号是由独立变量所构成的函数，这些独 立变量可以是时间、距离、位置、温度与 压力。 几个典型的讯号范例将会在后续说明。
数字信号处理
数字信号处理课程介绍
李岳: liyue80@; Office 318
2011-10-31 1
什么是信号、信号处理有什么用？
都有什么算是信号？ --从认识信号开始
声光电信号 声音—歌曲— 雷达—声纳 光—视频—图像—卫星—监控 电—网络—传真— 无线通讯 扩展以后的信号 旗语、 手语、 表情、语言、生物信号
2011-10-31
3
从应用角度看开设数字信号处理的 目的
通常，关于软件的设计开发，是按以下大体思路来 的
用户 设计需求 创新 算法设计 编程实践 最终产品
而开设数字信号处理就是填补最重要的中间一环
2011-10-31 4
数字信号学习的范围
本课程涵盖范围是有局限的。
模拟电路 模拟信号处理
数字电路
对于一维讯号，其独立变量通常标示为时 间。 如果这个独立变量是连续的，这个讯号就 称为连续时间讯号。 如果这个独立变量是离散的，这个讯号就 称为离散时间讯号。
2011-10-31
28
讯号的特性与分类-6
此外，讯号又可以分为实数 (real) 函数或复 数 (complex) 函数。 讯号如果是由单一个讯号源产生，则称为 纯量 (scalar) 讯号。 讯号也可以由多个讯号源产生，则称为向 量 (vector) 讯号或多频道 (multi-channel) 讯号。
2011-10-31
8
参考书
数字信号处理—基于计算机的方法（主参考书） 数字信号处理 任何一本传统的数字信号处理
2011-10-31
9
授课方法
理论为主，大部分理论将与实际案例进行联系 部分上课实验演示，演示平台 Matlab 演示对象：以图像为主。
2011-10-31
2011-10-31
32
讯号的特性与分类-2
2011-10-31
33
讯号的特性与分类-3
数字讯号可以看作是量化 (quantization) 过 的数据取样（sampling）讯号。 具有离散振幅值的连续时间讯号，称为量 化讯号 (quantized boxcar signal)。
2011-10-31
影像讯号，如照片，就是二维讯号的例子，其独 立变量为两个空间变量。
2011-10-31
24
讯号的特性与分类-3
彩色视讯讯号包含了三个二维讯号，分别表示三 个主要颜色（红色、绿色及蓝色，RGB）。
2011-10-31
25
讯号的特性与分类-4
黑白视讯讯号的每一个像格也是二维的影像讯号， 其函数的独立变量为两个离散的空间变量，每一像 格依序在每个离散时间点产生。
数字信号处理
声
光
电
其他信号
5
2011-10-31
开设数字信号的目的与定位
我们的目的： 1. 了解基础知识，为以后的学习打好基础。 2. 使学生们有理论（编程）与实践相结合的机会。 （能编 一些小程序）。 我看到的百项，毕业设计。 3. 对将来的发展有一定帮助：
a) b)
工作层面：对信号处理类算法有基本了解。使学生们能更快的投入各种程 序开发。 研究层面：对于将来方向的调整，提供多选择的方向。
传输位率最大化 (maximization) 的能力。 对传输线路条件改变的适应性。 降低对传输线路条件的敏感度。
2011-10-31
53
数位相机
CMOS 影像感应器
愈来愈多应用于数字相机。 单芯片整合感应器和其它影像处理技术算法， 以产生输出影像。 可以低成本生产。 低价相机使用单传感器，每一像素配置一个红 光、绿光或蓝光的光学滤波器。
非对称数字用户回路 (ADSL)-2
分频多任务 (FDM) 架构的非对称数字用户 回路，其频谱分配如下：
2011-10-31
50
非对称数字用户回路 (ADSL)-3
频带分配之非对称性：
可将电影、电视、视讯、远程 CD-ROM、共 同局域网络、及因特网等应用带入家庭及小 型商业区域 。
2011-10-31
2011-10-31
26
信号的表示– 关于信号的维度
了解你的需求，维度并不一定是固定的 来看一个关于视频问题，处理的例子。 潜意识广告（vodka） 潜意识广告真的不存在吗？（Food network） 侦测方法，检验帧的相似性。 将一帧作为例子，那么就是一维的处理对象。
2011-10-31
27
讯号的特性与分类-5
A/D 和 D/A 转换器将增加系统的复杂度。
2011-10-31
43
我们后面课程的要点
从模拟信号继承而来的数字信号处理，我们后面 会讲一下3个方面 1）数字信号的时域（空间域）处理。
时空域与变换域的跨越。 模拟信号与连续信号的转换—抽样与量化。 基本时间序列的变换。 线性系统与有限长系统。 时空域的基础运算，分解，差值，卷积等。
2011-10-31
6
涉及的知识范围
涉及5个方面 1）数字信号处理的综述。 2）数字信号的时空域处理。 3）数字信号的变换域处理。 4) 数字滤波器的设计。 5）数字信号的应用。
2011-10-31
7
考试方法和范围
考试范围： 5部分比例大致为 1： 2：4：2: 1 考试方法 闭卷，有复习课，随堂习题
2011-10-31
40
从模拟信号进化到数字信号-6
模拟电路需要记录电压和电流，反过来数字电路 只传导0，1两种信息 模拟信号容易衰减，需要放大，故此，需要大量 的放大器来实现信号放大（功率放大器）。另一 方面，放大信号会引入其它干扰。 而数字信号只要传输0，1两个状态就可以了，简 单
2011-10-31
2011-10-31
17
典型讯号的范例-5
地震讯号 – 由地震、火山爆发或地底爆炸 造成岩石活动所产生的讯号。 地层活动产生三种类型的弹性波，会由活 动源 (source) 朝每一个方向传播到地球的 每一个地方。