数字信号处理5概论

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《数字信号处理》课件

《数字信号处理》课件
特点
数字信号处理具有精度高、稳定性好、灵活性大、易于实现和可重复性好等优 点。它克服了模拟信号处理系统中的一些限制,如噪声、漂移和温度变化等。
数字信号处理的重要性
数字信号处理是现代通信、雷达、声 呐、语音、图像、控制、生物医学工 程等领域中不可或缺的关键技术之一 。
随着数字技术的不断发展,数字信号 处理的应用范围越来越广泛,已经成 为现代信息处理技术的重要支柱之一 。
04 数字信号变换技术
CHAPTER
离散余弦变换
总结词
离散余弦变换(DCT)是一种将离散信号变换到余弦函数基 的线性变换。
详细描述
DCT被广泛应用于图像和视频压缩标准,如JPEG和MPEG, 因为它能够有效地去除信号中的冗余,从而减小数据量。 DCT通过将信号分解为一系列余弦函数的和来工作,这些余 弦函数具有不同的大小和频率。
雷达信号处理
雷达目标检测
利用数字信号处理技术对雷达回 波数据进行处理和分析,实现雷 达目标检测和跟踪。
雷达测距和测速
通过数字信号处理技术,对雷达 回波数据进行处理和分析,实现 雷达测距和测速。
雷达干扰抑制
利用数字信号处理技术对雷达接 收到的干扰信号进行抑制和滤除 ,提高雷达的抗干扰能力。
谢谢
THANKS
《数字信号处理经典》ppt课 件
目录
CONTENTS
• 数字信号处理概述 • 数字信号处理基础知识 • 数字滤波器设计 • 数字信号变换技术 • 数字信号处理的应用实例
01 数字信号处理概述
CHAPTER
定义与特点
定义
数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一门涉及信号的获 取、表示、变换、分析和综合的理论和技术。它以数字计算为基础,利用数字 计算机或其他数字硬件来实现信号处理的方法。

《数字信号处理导论》绪论 ppt课件

《数字信号处理导论》绪论  ppt课件
DSP技术已成为人们日益关注的并
得到迅速发展的前沿技术
1. 数字信号处理的任务
任务:从信号中提取出所需要的信息,并将其用于
实际 。
例:
心电监护仪: 内含CPU
用于危重病房(intensive care unit,ICU)的心电 自动监护仪的作用是监护病人的心电状态(同时也包 括其他生理参数,如血压、呼吸等),它应能实时地 显示和存储病人的心电波形,并根据心电图的异常来 自动决定是否给出报警。一个实际的心电监护仪由心 电放大器、A/D 转换器、CPU、显示单元、存储单元、 系统管理软件和心电信号处理软件所组成。
Why digital?
(3)Stability
Analog system:the characteristics of analog
system components, resistors, capacitors and operational amplifiers will change along with temperature, humidity
processor speed.
We still need analog processing
(2)Processing very high frequency signals
Analog system:may process microwave, minimeter-wave, even light wave signals.
生物医学工程
Ultrasound
CT (Computed Tomography)
MRI(Magnetic Resonance Imaging)
Gamma knife
Hearing Aid
Why digital?

数字信号处理概述

数字信号处理概述

第1章数字信号处理概述本章概述了后续章节中将要进一步讲述的内容。

本章内容包括:¾区别模拟信号和数字信号¾给出模/数转换的基本步骤¾给出数/模转换的基本步骤¾介绍信号与其频谱的关系¾阐明滤波的基本概念¾讨论数字信号处理的应用1.1 信号与系统计算机所使用的是数字信号。

随着计算机应用的普及,对数字信号进行高效处理的需求日益迫切,并且,现代计算机的高速处理能力引起了数字信号的广泛应用,进一步促进了数字信号技术的发展。

数字信号处理(或简称DSP),对于许多应用来讲都是必需的,图1.1中列出了其中一些应用。

y按键电话y图像边缘检测y数字信号及图像滤波 y地震分析y文字识别y语言识别y磁共振成像(MRI)扫描y音乐合成y条形码阅读器y声纳处理y卫星图像分析y数字测绘y蜂窝电话y数字摄像机y麻醉剂及爆炸物检测 y语音合成y回波抵消y耳蜗移植y抗锁制动y信号及图像压缩y降噪y压扩y高清晰度电视 y数字音频y加密y马达控制y远程医疗监护 y智能设备y家庭保安y高速调制解调器图1.1 DSP的应用实例DSP内部存在着要进行处理的信号。

信号是将信息从一处携带到另一处的变化。

例如,外界具有人们可感受到的压力或光强度的变化,人们所听到的声音就是耳膜感觉到的压力变化,所看到的图像就是视网膜感受到的光强度(亮度)变化。

这些信号都是模拟信号(analog signal),它们在任意时刻都有值,且可取连续值范围内的任意值。

声音是一维模拟信号:压力变化的大小(或幅度)随时间改变;还有,北美地区电线上的输出电压在其最大值和最小值之间平滑变化,每秒60次。

图1.2给出了一些一维信号的例子。

图像是二维模拟信号:亮度在图像的水平方向和垂直方向上均发生变化。

图1.3给出了一幅黑白图像,图1.4给出了高速数字图像序列中的4帧。

要对信号进行处理,必须首先(主要通过传感器)获取信号。

例如,声音信号可通过麦克风将声信号转变为电信号。

数字信号处理DSP及应用概论

数字信号处理DSP及应用概论

数字信号处理(DSP)及应用----概论
四、数字信号处理的特点
数字信号处理系统具有以下一些明显的优点:
(1)精度高:模拟网络的精度由元器件决定,模拟元器件的精度 很难达到10-3以上,而数字系统只要14位字长就可达到10-4 的精 度。在高精度系统中,有时只能采用数字系统。
(2)灵活性高:数字系统的性能主要由乘法器的系数决定,而 系数是存放在系数存储器中的,因而只需改变存储的系数就可得 到不同的系统,比改变模拟系统方便得多。
(2)用单片机来实现,单片机一直在不断地发展,如Iniei 96000的运算 速度就非常可观,而且单片机的接口性能比较好,容易实现人机接口。 但由于单片机采用的是冯·诺依曼总线结构,所以单片机系统复杂,尤 其是乘法运算速度慢,在运算量大的实时控制系统中很难有所作为。
(3)利用专门用于信号处理的可编程DSP芯片来实现。与单片机相比, DSP有着更适合于数字信号处理的优点。如采用改进的哈佛总线结构, 内部有硬件乘法器和累加器,使用流水线结构,具有良好的并行特性, 并有专门设计的适于数字信号处理的指令系统等。DSP芯片的这些特 点对不允许延迟的实时应用领域,如蜂窝电话、计算机驱动器等非常 理想。闺此,可以说,DSP芯片的问世及飞速发展,为信号处理技术 应用于工程实际提供了可能。
数字信号处理(DSP)及应用----概论
1.6数字信号处理的实现方法
(1)在通用的微型计算机上用软件实现。软件可以是自己编写的,也 可使用现成的软件包。这种方法的缺点是速度太慢,不能用于实时系 统,只能用于教学与仿真研究。如近年发展迅速的MATLAB,就几乎 可以实现所有数字信号处理的仿真。而且MATLAB下的部分仿真程序 还可以转化为C语言,再通过DSP的C编译器直接在DSP硬件上运行。 这对非实时系统或准实时系统来说是很有吸引力的。

数字信号处理 pdf

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。

精品文档-数字信号处理(吴瑛)-第5章

精品文档-数字信号处理(吴瑛)-第5章

第5章 数字滤波器概论
5.3 实际滤波器的设计指标
5.3.1 图5.3.1是理想低通滤波器的幅频响应,该理想低通滤波
器具有截止频率ωd。可以看出,理想滤波器在通带内幅度为常 数(非零),在阻带内幅度为零。另外,一般理想滤波器 要求具有线性相位(在第8章讨论),这里假设相频响应 θ(ω)=0
h(n) sin(nd )
第5章 数字滤波器概论
1. 根据H(ejω) 一般数字滤波器从滤波功能上分类,和模拟滤波器一样, 可以分成低通、高通、带通和带阻等滤波器。它们的理想幅频 响应如图5.2.2
第5章 数字滤波器概论
图5.2.2 (a) 低通; (b) 高通; (c) 带通; (d) 带阻
第5章 数字滤波器概论
需要注意的是,数字滤波器的频率响应H(ejω)都是以2π 为周期的,滤波器的低通频带处于2π的整数倍处,而高通频 带处于π
5.3.2 当滤波器形状为非理想时,要用一些参数指标来描述其关
键特性。图5.3.5表示低通滤波器的幅频响应。滤波器的通带 定义了滤波器允许通过的频率范围。在阻带内,滤波器对 信号严重衰减。ωp和ωs分别称为通带截止频率(或通带上限频 率)和阻带截止频率(或阻带下限频率)。参数δ1定义了通带波 纹(Pass Band Ripple),即滤波器通带内偏离单位增 益的最大值。参数δ2定义了阻带波纹(Stop Band Ripple),即 滤波器阻带内偏离零增益的最大值。
截短脉冲响应自然会对频率响应产生影响。截短后,滤波 器幅频响应曲线不再是理想矩形,通带不再平坦,有过渡带, 同时阻带衰减不再为零。图5.3.4给出了因果脉冲响应 的幅频响应。当然,脉冲响应保留的采样点越多,即滤波器阶
第5章 数字滤波器概论 图5.3.4 非理想低通滤波器因果脉冲响应的幅频响应

第一讲数字信号处理器概论清华大学电子工程系教授应启珩

第一讲数字信号处理器概论清华大学电子工程系教授应启珩

第一讲 数字信号处理器概论清华大学电子工程系教授 应启珩数字信号处理学科与数字信号处理器数 字信号处理(DSP)自1965年由Cooley和Tukey提出DFT(离散傅里叶变换)的高效快速算法(Fourier Transform,简称FFT)以来,已有近40年的历史。

随着计算机和信息技术的发展,数字信号处理技术已形成一门独立的学科系统。

数字信号处理作为 一门独立学科是围绕着三个方面迅速发展的:理论、现实和应用。

作为数字信号理论,一般是指利用经典理论(如数字、信号与系统分析等)作为基础而形成的独特 的信号处理理论,以及各种快速算法和各类滤波技术等基础理论。

由此在各个应用领域如语音与图象处理、信息的压缩与编码、信号的调制与调解、信道的辨识与均 衡、各种智能控制与移动通讯等都延伸出各自的理论与技术,到目前可以说凡是用计算机来处理各类信号的场合都引用了数字信号处理的基本理论、概念和技术。

数字化技术有今天的飞速发展,是依仗于强大的软、硬件环境支撑。

作为数字信号处理的一个实际任务就是要求能够快速、高效、实时完成处理任务,这就要通过通 用或专用的数字信号处理器来完成。

因此,数字信号处理器是用来完成数字信号处理任务的一个软、硬件环境和硬件平台。

DSP算法及芯片分类DSP运算的基本类型是乘法和累加(MAC)运算,对于卷积、相关、滤波和FFT基本上都是这一类运算。

这样的运算可以用通用机来完成,但受到其成本和结构的限制不可能有很高的实时处理能力。

DSP运算的特点是寻址操作。

数据寻址范围大,结构复杂但很有规律。

例如FFT 运算,它的蝶形运算相关节点从相邻两点直至跨越N/2间隔的地址范围,每次 变更都很有规律,级间按一定规律排列,虽然要运算log2N遍,但每级的地址都可以预测,也就是寻址操作很有规律而且可以预测。

这就不同于一般的通用机, 在通用机中对数据库的操作,具有很大的随机性,这种随机寻址方式不是信号处理器的强项。

可以看出无论是专用的DSP芯片或通用DSP芯片在结构考虑上都能适应DSP运算的这些特点。

数字信号处理的概念

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

数字信号处理数字信号处理(Digital signal processing,DSP)是一门广泛应用于信号处理领域的技术。

传统的信号处理技术是指将连续信号进行分析和处理,而数字信号处理则是指将连续信号通过采样和量化的方式转化为离散信号,然后对这些离散信号进行数字化的运算和处理。

数字信号处理的基本原理是将模拟信号转换为数字信号,然后按照数学模型进行数字信号的处理,最后再通过数字信号转换回模拟信号。

数字信号处理在现代通信、音频、视频、图像、控制等领域得到了广泛的应用,几乎每个人都在日常生活中体验到了数字信号处理的便捷性和高效性。

一、数字信号处理的基础1.离散时间系统:数字信号处理中的离散时间系统(discrete time system)是指使用离散的时序来描述的系统,该系统输入和输出的信号都是离散信号。

离散时间系统有多种类型,包括差分方程系统、线性时不变系统(LTI)和非线性时变系统(NLTV)等。

2.数字信号:数字信号是时域离散和幅度量化的信号,可以通过采样和量化的方式将连续信号转变为离散信号。

数字信号可以用一系列的数字来表示,由于数字信号处于离散状态,因此操作数域也是离散的。

3.频域:频域是指信号在频率上的展示,包括信号的功率谱、频谱和相位谱等等。

数字信号处理中,频域变换是一种将时域信号转换为频域信号的变换,常见的频域变换包括傅里叶变换、快速傅里叶变换和Z变换等。

4.量化:量化是将模拟信号转化为数字信号的必要步骤,它将连续和无限的模拟信号转化为离散和有限的数字信号。

量化方法包括线性量化和非线性量化两种,其中非线性量化更适用于高动态范围(HDR)信号等应用场合。

二、数字信号处理的应用数字信号处理在通讯、音频、视频、图像等领域得到广泛应用。

下面是其中几个应用领域的浅析。

1.通信:数字信号处理在通信领域中最广泛的应用之一是数字调制和解调。

数字调制将数字信号转化为模拟信号,然后发送到接收端。

在接收端,通过数字解调将模拟信号转化为数字信号。

【2019年整理】数字信号处理基本内容

【2019年整理】数字信号处理基本内容

目录1 数字信号处理基本内容 (3)2数字滤波器 (4)2.1 滤波器的分类 (4)2.2 FIR滤波器和IIR滤波器 (5)2.3 FIR滤波器和IIR滤波器的FPGA实现 (5)3 傅里叶变换 (9)3.1 连续傅里叶变换 (9)3.2傅里叶级数 (10)3.3离散傅里叶级数 (10)3.4离散时间傅里叶变换 (10)3.5离散傅里叶变换 (10)3.6 快速傅里叶变换 (11)3.7分数傅里叶变换 (11)3.8短时距傅里叶变换 (12)3.9小波分析 (12)3.10 离散小波变换 (13)3.11 Z变换 (15)3.12拉普拉斯变换 (15)3.13 傅里叶变换的硬件实现 (15)4谱分析 (16)4.1谱分析的实现 (16)4.2 随机信号处理概述 (16)4.3随机信号谱分析 (17)5数字信号处理研究内容总结 (18)1 数字信号处理基本内容数字信号处理主要是研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。

数字信号处理主要内容①离散线性时不变系统理论(包括时域、频域、各种变换域)②频谱分析(包括有限字长效应):FFT谱分析方法及统计分析方法③数字滤波器设计及滤波过程的实现(包括有限字长效应)④时频-信号分析(短时付氏变换)〔Short Fourier Transform〕,小波变换(Wavelet Analysis), Wigner Distribution⑤多维信号处理(压缩与编码及其在多煤体中的应用)⑥非线性信号处理⑦随机信号处理⑧模式识别人工神经网络⑨信号处理单片机(DSP)及各种专用芯片(ASIC),信号处理系统实现2数字滤波器2.1 滤波器的分类(1)根据滤波器的选频作用分为低通、高通、带通和带阻滤波器四种。

(2)根据“最佳逼近特性”的标准进行分类:巴特沃兹滤波器:从幅频特性提出要求,而不考虑相频特性。

其幅频响应为:切比雪夫滤波器:切贝雪夫滤波器也是从幅频特性方面提出逼近要求的,其幅频响表达式为:贝塞尔滤波器:只满足相频特性而不关心幅频特性。

数字信号处理第五章

数字信号处理第五章

b1 w1 b2
y(n)
w1(n) w2 (n 1) w2 (n) w'2 (n 1) w'2 (n) x(n) a1w2 (n) a2 w1(n)
-a2 (a)
y (n) b2 w1(n) b1w2 (n) b0 w'2 (n)
W1 ( z ) W2 ( z ) z 1 W2 ( z ) W '2 ( z ) z 1
x(n)
z-1
h(0)
N 1
z-1
h(1)
z-1
h(2)
z-1
h(N-2) h(N-1)
y(n)
2、级联型结构

将H(z)系统函数进行因式分解,并将共轭成对的零点放在一 起,形成一个系数为实数的二阶形式,这样级联型网络结构 就是由一阶或二阶因子构成的级联结构,其中每一个因式都 用直接型实现。
H(z ) h(n) Z n ( 0i 1i z 1 2i z 2 )
§5.3 无限长脉冲响应基本网络结构
IIR网络的特点:信号流图中含有反馈支路,即存在 环路,其单位脉冲响应是无限长的。有三种结构: 直接型、级联型、并联型 1、直接型
y ( n)
M
i b z i M
H1(z)
H(z)=H1(z)H 2(z)
N
H (z)
1 ai z i
i 1
b0 x ( n) w’2 z-1 -a1 w2 z-1 b1 w1 b2 (b) y(n)
H(z)
-a2 (a)
基本信号流图
非基本信号流图
根据信号流图可以求出网络的系统函数,方法是列出各个节 点变量方程,求解该方程,推导出输出与输入之间的关系。

数字信号处理

数字信号处理

定义
20世纪50年代,抽样数据系统研究的进展和离散系统理论的发展奠定了数字信号处理的数学基础。1965年, J.W.库利和T.W.图基首先提出离散傅里叶变换的快速算法,简称快速傅里叶变换(FFT),使离散傅里叶变换 (DFT)的运算次数大为减少。这一突破导致数字信号处理从概念上和实现上发生了重大的转折。同一时期,应用 计算机逼近和仿真模拟滤波器的数字滤波理论也得到发展。快速傅里叶变换和数字滤波理论形成了数字信号处理 的两大支柱。大规模数字集成电路的出现,为数字信号处理的实现提供了有利的条件。70年代中期数字信号处理 已形成为一门独立的学科。
数字信号处理研究的内容十分广泛,根据不同领域的应用虽各有所侧重,但快速、髙效算法的研究,高处理 速率实时硬件实现的研究,以及新的应用的研究则是推进数字信号处理技术发展的主要课题。
随着数字信号处理技术的发展,以及DSP芯片复杂性及速率的提高,许多非常复杂的计算或处理过程均可以 在一个芯片中得到实时处理,因而在数字程控交换、数字卫星通信、数字移动通信、ISDN、B-ISDN,以至高清晰 度数字电视的设备中得到广泛的采用,它已成为现代信息技术,人工智能应用等领域的一项基础性技术。
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应用
数字信号处理的应用领域十分广泛,就其所处理的信号的特点而言,可以分为语音信号处理和图像信号处理。 在通信工程领域中有重要的应用。例如,应用数字滤波器取代通信设备中的模拟滤波器,可以使设备小型化,提 高可靠性。快速傅里叶变换与多相滤波器可以实现多通道滤波器。应用抽样率变换滤波可以实现调制、解调。应 用自适应滤波可以实现信道均衡、回波抵消、天线阵波束形成等。应用非线性滤波可以滤除图象的噪声干扰。所 以说数字信号处理技术对通信技术的发展有着极为重要的作用。
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。但很多人认为:数字信号处理主要是研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。 随着数字电路与系统技术以及计算机技术的发展,数字信号处理技术也相应地得到发展,其应用领域十分广泛。

数字信号处理教案

数字信号处理教案

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。

数字信号处理课件ppt

数字信号处理课件ppt

p
p
前向预测: e (n ) x (n ) x ˆ(n ) x (n )a px ( k n k )a px ( k n k )
k 1
k 0
E[|
e(n)|2]min
E[e*(n)(x(n)
xˆ(n))]E[e*(n)x(n)]
PART 1
Ex*(n) p apkx*(nk)x(n)
k1
p
rxx(0) apkrxx(k) k1
p
rxx(0) apkrxx(k)E[|e(n)|2]m in k1
p
rx
x得(l)到下ap面krx的x(k方l)程0组l:1,2,,
k1
p
rxx(0)
rxx(1)
rrxxx(x将W(01a))方lk程e r方组写程rr成)xxxx((矩pp阵)形1)式(Yau1pl1e- E[
|e(n)|2]m 0
in
rxx(p) rxx(p1) rxx(0) app
0
p
y (n ) s ˆ(n p ) x ˆ(n p ) a p kx [n (p k)] k 1
p
后向预测: b (n ) x (n p ) x ˆ(n p ) x (n p )a p k x (n p k ) k 1
[Lrxex (vpi)nsona p-1Drxxu( prbkin)] 算法:
kp
k 1
2 p 1
k p ap,p
a p ,k a p 1,Lk eviknspoan-pD1u,rpbikn的k一般1递,2推,3公,式如, p下:1
相关卷积定理:
卷积的相关函数等于相关函数的卷积
e(n)=a(n)*b(n) f(n)=c(n)*d(n)

数字信号处理概述2017

数字信号处理概述2017




2016/6/4
3.信号分类
• 连续信号和离散信号
• 模拟信号和数字信号 • 确定性信号和随机信号
2016/6/4
NCU
(1)连续信号和离散信号
• 连续信号:指随时间信号而连续变化的信号。 • 离散信号:只有在离散的时间点有确定的值。它 通常都是通过对连续信号采样而得到的。
(2)模拟信号和数字信号
4.数字信号处理基本学科分支
• 数字信号滤波(基础——傅里叶变换)
分为经典滤波和现代滤波。主要为FIR 和IIR 滤波器 • 数字信号频谱分析 FFT进行谱分析 统计频谱分析
数字滤波器
• 数字滤波器的实用型式很多,大略可分为有限冲激响
应型和无限冲激响应型两类,可用硬件和软件两种方式实
现。在硬件实现方式中,它由加法器、乘法器等单元所组 成,这与电阻器、电感器和电容器所构成的模拟滤波器完 全不同。

数字信号处理系统很容易用数字集成电路制成,显示 出体积小、稳定性高、可程控等优点。数字滤波器也可以 用软件实现。

软件实现方法是借助于通用数字计算机按滤波器的设 计算法编出程序进行数字滤波计算。
谱分析
• 在实际中观测到的数据是有限的。这就需要利用一些估计的方法
,根据有限的实测数据估计出整个信号的功率谱。针对不同的要求,
• 模拟信号:指幅度连续的信号,通常指
时间和幅度上都是连续的信号。 • 数字信号:时间和幅度上都是离散的信号。
x(t) 采样 x(tn)
x(n) 模数 转换
t
保持
tn
n
(3)确定性信号和随机信号
• 确定性信号:它的每一个值可以用有限个参量来唯一 地加以描述。
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H1 (z) 1 az 1 bz 2 az 3 z 4
(2) zk e jk 是单位圆上的复零点
系统零点中存在一对共轭零点 e jk
Im(z)
Re(z)
这两个零点对H(z)贡献的因子是一个二阶偶对称多项式
H 2 (z) 1 az 1 z 2
(3) zk rk 是不在单位圆上的实零点
零点会以复共轭对的形式出现
zk rk e jk ,
z
* k
rk
e jk
,
z
1 k
rk1e jk
,
(
z
1 k
)*
rk1e
jk
(1) zk rke jk 是不在单位圆上的复零点
系统零点中存在互为倒数的两组共轭对 rke jk 和 (1 / rk )e jk
Im(z)
Re(z)
这四个零点对H(z)贡献的因子是一个四阶偶对称多项式
系统零点中存在一对互为倒数的实数零点 rk和1/ rk
Im(z)
Re(z)
这两个零点对H(z)贡献的因子是一个二阶偶对称多项式
H3(z) 1 az1 z2
(4) zk 1 是单位圆上的实零点
zk 1 处系统零点可以单独出现
Im(z)
Re(z)
对H(z)贡献的因子是一个一阶多项式
H4 (z) 1 z1 奇对称多项式 H4 (z) 1 z1 偶对称多项式
)]
k 1
➢周期为4p
A( 4π) A( )
➢关于 =0偶对称 A( ) A( )
➢关于 =p奇对称 A(2π ) A( )
A (p )=0
不能设计高通、带阻滤波器
III型 (h[k]奇对称, M为偶数)
H
(e
j
)
e
j
(-M2
π 2
)
A()
M /2
A()
2h[
M 2
k ] s in(k )
平面上只有零点,故又称为全零点系统。
FIR滤波器的设计目标
M阶FIR数字滤波器的系统函数为
M
H(z)
bk z k
M
h[k]z k
k 0
k 0
h[k ] b0k
k 0,1,, M 其他
FIR数字滤波器设计目标: 由给定的系统频率特性, 确定M及系数bk或h[k]
FIR与IIR数字滤波器比较
M=4 34
012
II型线性相位系统 h[k]偶对称,M为奇数
M=3
01234
IV型线性相位系统 h[k]奇对称,M为奇数
M=3
23
01
4
3. 线性相位系统的频域特性
I型 (h[k]偶对称, M为偶数)
H
(e
j
)
e
j
M 2
A()
M /2
A()
h[
M 2
]
2h[
M 2
k ] cos (k )
k 1
第5章 FIR数字滤波器的设计
一、线性相位FIR数字滤波器的特性 二、窗函数法设计线性相位FIR数字滤波器
FIR数字滤波器的特点
系统函数
M
bjzj
H (z) j0 N 1 ai z i i1
➢ 全部ai=0,即结构上没有输出到输入的反馈。 ➢ 单位脉冲响应是有限长的。
➢ 系统的全部极点都在z=0处。在0<|z|<∞的有限z
➢周期为2p
A( 2π) A( )
➢关于 =0偶对称 A( ) A( )
➢关于 =p偶对称 A(2π ) A( )
可设计低通、高通、带通、带阻滤波器
II型 (h[k]偶对称, M为奇数)
H
(e
j
)
e
j
M 2
A()
( M 1) / 2
A()
2h[
M 1 2
k ] cos [(k
1 2
HP,BP
4. 线性相位系统的零点分布特性
若h[k]偶对称
h[k] h[M k]
若h[k]奇对称
h[k] h[M k]
称H(z)为偶对称多项式
H (z) zM H (z1)
称H(z)为奇对称多项式
H (z) zM H (z1)
➢ 如果zk是系统的零点,则其倒数zk1也是系统的零点。
➢ 由于h[k]是实序列,即H(z)是实系数多项式,系统
➢ IIR
• 能在较低的阶数下获得较好的幅度响应。 • 相位响应是非线性的,若需线性相位,需要相位补偿。 • 系统不一定稳定。
➢ FIR
• 在滤波器性能要求相同的情况下,FIR滤波器的阶次比IIR 滤波器的阶次高得多。 •容易设计成线性相位。 • 系统一定是稳定的。
一、线性相位FIR数字滤波器的特性
2. 线性相位条件
如果M阶FIR滤波器的单位脉冲响应h[k]是实 数,则可以证明系统是线性相位的充要条件为
h[k] = h[M-k]
➢ h[k]=h[M-k]时,称h[k]为偶对称 ➢ h[k]=-h[M-k]时,称h[k]为奇对称
I型线性相位系统 h[k]偶对称,M为偶数
M=4
01234
III型线性相位系统 h[k]奇对称,M为偶数



h[k]的对称性
偶对称 偶对称
A()关于0的对称性 偶对称 偶对称
奇对称 奇对称
A()关于p的对称性 偶对称 奇对称
奇对称
A()的周期
2p
4p
2p
0
0
0.5p
A(0)
任意
任意
0
A(p)任意00可适用的滤波器类型 LP,HP, LP, BP BP,BS
BP
IV 奇 奇对称 奇对称 偶对称 4p 0.5p 0 任意
1. 线性相位系统的定义 2. 线性相位条件 3. 线性相位系统的频域特性 4. 线性相位系统H(z)的零点分布特性
1. 线性相位系统的定义
严格线性相位系统定义 H (e j ) H (e j ) e j ( )
若()= a, 则称系统H(z)是严格线性相位的。
广义线性相位系统定义
H (e j ) A()e j(a ) A ()是的可正可负的实函数,称为幅度函数。
k 1
➢周期为2p
A( 2π) A( )
➢关于 =0奇对称 A() A( ) ➢关于 =p奇对称 A(2π ) A( )
A (0 )= A (p ) =0
不能设计低通、高通和带阻滤波器
IV型 (h[k]奇对称, M为奇数)
H
(e
j
)
e
j
(-M2
π 2
)
A()
( M 1) / 2
A()
任意线性相位系统是上述四种子系统的组合
✓ h[k]奇对称时,H(z)在z =1处一定有零点。 ✓ h[k]奇对称,且阶数M是偶数时, H(z)在z=-1 处一定有零点。 ✓ h[k]偶对称,且阶数M是奇数时,H(z)在z=-1处 一定有零点。
2h[
M 1 2
k
]sin[(k
1 2
)]
k 1
➢周期为4p
A( 4π) A( )
➢关于 =0奇对称 A() A( ) ➢关于 =p偶对称 A(2π ) A( )
A (0 )=0
不能设计低通和带阻滤波器
四种线性相位FIR滤波器的特性
H
(e
j
)
e
j
(
M 2
)
A()
类型
I
II
III
阶数 M
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