数字信号处理答案10

合集下载

数字信号处理习题及答案

数字信号处理习题及答案

习题及答案 4一、填空题(每空1分, 共10分)1.序列()sin(3/5)x n n π=的周期为 。

2.线性时不变系统的性质有 律、 律、 律。

3.对4()()x n R n =的Z 变换为 ,其收敛域为 。

4.抽样序列的Z 变换与离散傅里叶变换DFT 的关系为 。

5.序列x(n)=(1,-2,0,3;n=0,1,2,3), 圆周左移2位得到的序列为 。

6.设LTI 系统输入为x(n) ,系统单位序列响应为h(n),则系统零状态输出y(n)= 。

7.因果序列x(n),在Z →∞时,X(Z)= 。

二、单项选择题(每题2分, 共20分)1.δ(n)的Z 变换是 ( )A.1 B.δ(ω) C.2πδ(ω) D.2π2.序列x 1(n )的长度为4,序列x 2(n )的长度为3,则它们线性卷积的长度是 ( )A. 3 B. 4 C. 6 D. 73.LTI 系统,输入x (n )时,输出y (n );输入为3x (n-2),输出为 ( ) A. y (n-2) B.3y (n-2) C.3y (n ) D.y (n )4.下面描述中最适合离散傅立叶变换DFT 的是 ( ) A.时域为离散序列,频域为连续信号B.时域为离散周期序列,频域也为离散周期序列C.时域为离散无限长序列,频域为连续周期信号D.时域为离散有限长序列,频域也为离散有限长序列5.若一模拟信号为带限,且对其抽样满足奈奎斯特条件,理想条件下将抽样信号通过 即可完全不失真恢复原信号 ( )A.理想低通滤波器 B.理想高通滤波器 C.理想带通滤波器 D.理想带阻滤波器6.下列哪一个系统是因果系统 ( )A.y(n)=x (n+2) B. y(n)= cos(n+1)x (n) C. y(n)=x (2n) D.y(n)=x (- n)7.一个线性时不变离散系统稳定的充要条件是其系统函数的收敛域包括 ( ) A. 实轴B.原点C.单位圆D.虚轴8.已知序列Z 变换的收敛域为|z |>2,则该序列为 ( )A.有限长序列 B.无限长序列 C.反因果序列 D.因果序列9.若序列的长度为M ,要能够由频域抽样信号X(k)恢复原序列,而不发生时域混叠现象,则频域抽样点数N 需满足的条件是 ( ) A.N≥M B.N≤M C.N≤2M D.N≥2M10.设因果稳定的LTI 系统的单位抽样响应h(n),在n<0时,h(n)= ( ) A.0 B .∞ C. -∞ D.1 三、判断题(每题1分, 共10分)1.序列的傅立叶变换是频率ω的周期函数,周期是2π。

数字信号处理实验答案

数字信号处理实验答案

数字信号处理实验答案第十章上机实验数字信号处理是一门理论和实际密切结合的课程,为深入掌握课程内容,最好在学习理论的同时,做习题和上机实验。

上机实验不仅可以帮助读者深入的理解和消化基本理论,而且能锻炼初学者的独立解决问题的能力。

本章在第二版的基础上编写了六个实验,前五个实验属基础理论实验,第六个属应用综合实验。

实验一系统响应及系统稳定性。

实验二时域采样与频域采样。

实验三用FFT对信号作频谱分析。

实验四IIR数字滤波器设计及软件实现。

实验五FIR数字滤波器设计与软件实现实验六应用实验——数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用任课教师根据教学进度,安排学生上机进行实验。

建议自学的读者在学习完第一章后作实验一;在学习完第三、四章后作实验二和实验三;实验四IIR数字滤波器设计及软件实现在。

学习完第六章进行;实验五在学习完第七章后进行。

实验六综合实验在学习完第七章或者再后些进行;实验六为综合实验,在学习完本课程后再进行。

10.1 实验一: 系统响应及系统稳定性1.实验目的(1)掌握求系统响应的方法。

(2)掌握时域离散系统的时域特性。

(3)分析、观察及检验系统的稳定性。

2.实验原理与方法在时域中,描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应,在频域可以用系统函数描述系统特性。

已知输入信号可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应,本实验仅在时域求解。

在计算机上适合用递推法求差分方程的解,最简单的方法是采用MA TLAB语言的工具箱函数filter函数。

也可以用MA TLAB语言的工具箱函数conv 函数计算输入信号和系统的单位脉冲响应的线性卷积,求出系统的响应。

系统的时域特性指的是系统的线性时不变性质、因果性和稳定性。

重点分析实验系统的稳定性,包括观察系统的暂态响应和稳定响应。

系统的稳定性是指对任意有界的输入信号,系统都能得到有界的系统响应。

或者系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。

系统的稳定性由其差分方程的系数决定。

数字信号处理知到章节答案智慧树2023年西安工程大学

数字信号处理知到章节答案智慧树2023年西安工程大学

数字信号处理知到章节测试答案智慧树2023年最新西安工程大学绪论单元测试1.请判断下面说法是否正确:为了有效地传播和利用信息,常常需要将信息转换成信号,因此信号是信息的载体,通过信号传递信息。

()参考答案:对2.请判断下面说法是否正确:模拟信号预处理的主要作用是滤除输入模拟信号中的无用频率成分和噪声,避免采样后发生频谱混叠失真。

()参考答案:对3.下列关于信号分类方式的选项正确的是()。

参考答案:按信号幅度的统计特性分类;按信号的维数分类;按信号自变量与参量的连续性分类4.下列不属于数字信号处理软件处理方法特点的选项是()。

参考答案:处理速度快5.下列关于数字系统处理精度描述正确的选项是()。

参考答案:精度由系统字长与算法决定第一章测试1.请判断下面说法是否正确:时域离散信号通过量化编码转换为数字信号,是一种无损变换。

( )参考答案:错2.下列信号是周期信号的有()。

参考答案:;;3.信号的最小周期是()。

参考答案:24.请判断下面说法是否正确:线性时不变时域离散系统具有线性性质和时不变特性。

()参考答案:对5.以下序列是系统的单位脉冲响应h(n),则是稳定系统的有()。

参考答案:;第二章测试1.请判断下面说法是否正确:时域离散信号和系统分析可以通过傅里叶变换和Z变换两种数学工具()。

参考答案:对2.请判断下面说法是否正确:周期序列的傅里叶变换以为周期,而且一个周期内只有N个冲激函数表示的谱线()。

参考答案:错3.实序列的傅里叶变换具有()。

参考答案:共轭对称性质4.已知序列,其Z变换和收敛域为()。

参考答案:;5.序列,其傅里叶变换为()。

参考答案:第三章测试1.在变换区间0≤n≤N-1内,序列的N点DFT在k=0的值为()。

参考答案:N2.在变换区间0≤n≤N-1内,序列的N点DFT的值为()参考答案:13.已知,求=()参考答案:1/N4.已知,求=()参考答案:5.已知,求=()参考答案:第四章测试1.请判断下面说法是否正确:模拟信号数字处理中,模拟信号与数字信号之间的相互转换中要求不能丢失有用信息()。

《数字信号处理》试题库答案

《数字信号处理》试题库答案

一.填空题1、一线性时不变系统,输入为x(n)时,输出为y(n);则输入为2x(n)时,输出为2y(n) ;输入为x(n-3)时,输出为y(n-3) 。

2、从奈奎斯特采样定理得出,要使实信号采样后能够不失真还原,采样频率fs与信号最高频率f max关系为:fs>=2f max。

3、已知一个长度为N的序列x(n),它的离散时间傅立叶变换为X(e jw),它的N点离散傅立叶变换X (K)是关于X(e jw)的N 点等间隔采样。

4、有限长序列x(n)的8点DFT为X(K),则X(K)= 。

5、用脉冲响应不变法进行IIR数字滤波器的设计,它的主要缺点是频谱的交叠所产生的混叠现象。

6.若数字滤波器的单位脉冲响应h(n)是奇对称的,长度为N,则它的对称中心是(N-1)/2 。

7、用窗函数法设计FIR数字滤波器时,加矩形窗比加三角窗时,所设计出的滤波器的过渡带比较窄,阻带衰减比较小。

8、无限长单位冲激响应(IIR)滤波器的结构上有反馈环路,因此是递归型结构。

9、若正弦序列x(n)=sin(30nπ/120)是周期的,则周期是N= 8 。

10、用窗函数法设计FIR数字滤波器时,过渡带的宽度不但与窗的类型有关,还与窗的采样点数有关11.DFT与DFS有密切关系,因为有限长序列可以看成周期序列的主值区间截断,而周期序列可以看成有限长序列的周期延拓。

12.对长度为N的序列x(n)圆周移位m位得到的序列用x m(n)表示,其数学表达式为x m(n)=x((n-m))N R N(n)。

13.对按时间抽取的基2-FFT流图进行转置,并将输入变输出,输出变输入即可得到按频率抽取的基2-FFT流图。

14.线性移不变系统的性质有交换率、结合率和分配律。

15.用DFT近似分析模拟信号的频谱时,可能出现的问题有混叠失真、泄漏、栅栏效应和频率分辨率。

16.无限长单位冲激响应滤波器的基本结构有直接Ⅰ型,直接Ⅱ型,串联型和并联型四种。

数字信号处理复习资料(答案)

数字信号处理复习资料(答案)

一、 填空题1、 对模拟信号(一维信号,是时间的函数)进行采样后,就是 离散 信号,再进行幅度量化后就是 数字 信号。

2、若线性时不变系统是有因果性,则该系统的单位取样响应序列h(n)应满足的充分必要条件是 当n<0时,h(n)=0 。

3、序列)(n x 的N 点DFT 是)(n x 的Z 变换在 单位圆 的N 点等间隔采样。

4、)()(5241n R x n R x ==,只有当循环卷积长度L ≥8 时,二者的循环卷积等于线性卷积。

5、已知系统的单位抽样响应为h(n),则系统稳定的充要条件是()n h n ∞=-∞<∞∑6、巴特沃思低通滤波器的幅频特性与阶次N 有关,当N 越大时,通带内越_平坦______,过渡带越_窄___。

7、用来计算N =16点DFT ,直接计算需要__(N 2)16*16=256_ __次复乘法,采用基2FFT 算法,需要__(N/2 )×log 2N =8×4=32_____ 次复乘法。

8、无限长单位冲激响应(IIR )滤波器的基本结构有直接Ⅰ型,直接Ⅱ型,_级联型____和 _并联型__四种。

9、IIR 系统的系统函数为)(z H ,分别用直接型,级联型,并联型结构实现,其中 并联型 的运算速度最高。

10、数字信号处理的三种基本运算是: 延时、乘法、加法11、两个有限长序列和长度分别是和,在做线性卷积后结果长度是__N 1+N 2-1_____。

12、N=2M 点基2FFT ,共有__ M 列蝶形,每列有__ N/2 个蝶形。

13、线性相位FIR 滤波器的零点分布特点是 互为倒数的共轭对14、数字信号处理的三种基本运算是: 延时、乘法、加法15、在利用窗函数法设计FIR 滤波器时,窗函数的窗谱性能指标中最重要的是___过渡带宽___与__阻带最小衰减__。

16、_脉冲响应不变法_设计IIR 滤波器不会产生畸变。

17、用窗口法设计FIR 滤波器时影响滤波器幅频特性质量的主要原因是主瓣使数字滤波器存在过渡带,旁瓣使数字滤波器存在波动,减少阻带衰减。

数字信号处理试题及答案

数字信号处理试题及答案

数字信号处理试题及答案一、选择题1. 数字信号处理中的离散傅里叶变换(DFT)是傅里叶变换的______。

A. 连续形式B. 离散形式C. 快速算法D. 近似计算答案:B2. 在数字信号处理中,若信号是周期的,则其傅里叶变换是______。

A. 周期的B. 非周期的C. 连续的D. 离散的答案:A二、填空题1. 数字信号处理中,______是将模拟信号转换为数字信号的过程。

答案:采样2. 快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的______算法。

答案:DFT三、简答题1. 简述数字滤波器的基本原理。

答案:数字滤波器的基本原理是根据信号的频率特性,通过数学运算对信号进行滤波处理。

它通常包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等类型,用于选择性地保留或抑制信号中的某些频率成分。

2. 解释什么是窗函数,并说明其在信号处理中的作用。

答案:窗函数是一种数学函数,用于对信号进行加权,以减少信号在离散化过程中的不连续性带来的影响。

在信号处理中,窗函数用于平滑信号的开始和结束部分,减少频谱泄露效应,提高频谱分析的准确性。

四、计算题1. 给定一个信号 x[n] = {1, 2, 3, 4},计算其 DFT X[k]。

答案:首先,根据 DFT 的定义,计算 X[k] 的每个分量:X[0] = 1 + 2 + 3 + 4 = 10X[1] = 1 - 2 + 3 - 4 = -2X[2] = 1 + 2 - 3 - 4 = -4X[3] = 1 - 2 - 3 + 4 = 0因此,X[k] = {10, -2, -4, 0}。

2. 已知一个低通滤波器的截止频率为0.3π rad/sample,设计一个简单的理想低通滤波器。

答案:理想低通滤波器的频率响应为:H(ω) = { 1, |ω| ≤ 0.3π{ 0, |ω| > 0.3π }五、论述题1. 论述数字信号处理在现代通信系统中的应用及其重要性。

答案:数字信号处理在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。

数字信号处理智慧树知到答案章节测试2023年山东工商学院

数字信号处理智慧树知到答案章节测试2023年山东工商学院

绪论单元测试1.如果想要实现模拟信号的数字化,以便后续处理,须经过:()。

A:数字滤波器B:D/A转换C:A/D转换D:抗混叠模拟滤波答案:CD2.以下属于数字信号处理技术的是()。

A:语音识别B:视频编码C:图像压缩D:谱分析答案:ABCD3.数字信号处理系统具有()的优点。

A:可靠性高B:精度高C:易于大规模集成D:灵活性高答案:ABCD4.数字信号处理系统可以采用如下方法实现()。

A:通用微处理器B:DSPC:通用计算机D:FPGA答案:ABCD5.序列经过()成为数字信号。

A:量化B:编码C:采样D:保持答案:AB6.数字信号在时间和振幅上都是离散的。

()A:错B:对答案:B7.周期信号和随机信号是功率信号。

()A:错B:对答案:B8.数字信号处理只对数字信号进行处理。

()A:对B:错答案:B9.与模拟系统相比,数字系统精度高、复杂度低。

()A:对B:错答案:B10.与模拟系统相比,数字系统可靠性更高。

()A:对B:错答案:A第一章测试1.从奈奎斯特采样定理得出,要使实信号采样后能够不失真还原,采样频率fs与信号最高频率fmax关系为:。

()A:fs≥ 2fmaxB:fs≤2 fmaxC:fs≥ fmaxD:fs≤fmax答案:A2.序列x1(n)的长度为4,序列x2(n)的长度为3,则它们线性卷积的长度是。

()A:7B:5C:6D:6答案:C3.若正弦序列x(n)=sin(30nπ/120)是周期的,则周期是N= 。

()A:2B:4πC:2πD:8答案:D4.一LTI系统,输入为 x(n)时,输出为y(n);则输入为2x(n)时,输出为;输入为x(n-3)时,输出为。

()A:2y(n),y(n+3)B:y(n),y(n-3)C:2y(n),y(n-3)D:y(n),y(n+3)答案:C5.下列关系正确的为()。

A:B:C:D:答案:C6.设系统的单位抽样响应为h(n),则系统因果的充要条件为()A:当n>0时,h(n)≠0B:当n<0时,h(n)≠0C:当n>0时,h(n)=0D:当n<0时,h(n)=0答案:D7.下列哪一个单位抽样响应所表示的系统不是因果系统?( )A:h(n)=δ(n)B:h(n)=u(n)-u(n+1)C:h(n)=u(n)-u(n-1)D:h(n)=u(n)答案:B8. LTI系统,输入x(n)时,输出y(n);输入为3x(n-2),输出为()A:y(n)B:3y(n)C:y(n-2)D:3y(n-2)答案:D9.下列哪一个系统是因果系统()A:y(n)= cos(n+1)x (n)B:y(n)=x (- n)C:y(n)=x (n+2)D:y(n)=x (2n)答案:A10.10设因果稳定的LTI系统的单位抽样响应h(n),在n<0时,h(n)= ( )A:0B:-∞C:∞D:1答案:A11.x(n)=cos(w0n)所代表的序列一定是周期的。

数字信号处理_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数字信号处理_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数字信号处理_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.因果序列的收敛域是圆外,不包含无穷远点。

参考答案:错误2.一个带阻滤波器相当于一个低通滤波器加上一个高通滤波器。

参考答案:正确3.时域加窗,会产生频谱的泄漏。

参考答案:正确4.IIR滤波器不能实现线性相位。

参考答案:错误5.频率分辨率由信号的时间长度决定。

参考答案:正确6.序列实部的DFT是序列DFT的圆周共轭对称分量。

参考答案:正确7.采用双线性变换法设计IIR DF时,如果设计出的模拟滤波器具有线性相位特性,那么转换后的数字滤波器也具有线性相位特性。

参考答案:错误8.按时间抽选FFT算法的基本蝶形为先加减后乘以因子。

参考答案:错误9.一个序列的DTFT不存在,则其z变换也不存在。

参考答案:错误10.实序列的傅里叶变换是共轭对称函数。

参考答案:正确11.一个信号序列,如果能用DTFT变换对它进行分析,也就能用DFT变换对它进行分析。

参考答案:错误12.基2FFT算法要求序列的点数为2L,L为正整数。

参考答案:错误13.FFT是序列傅里叶变换的快速算法。

参考答案:错误14.有限长序列的DFT中隐含着周期性。

参考答案:正确15.序列实部的DFT是序列DFT的实部。

参考答案:错误16.窗函数法设计FIR滤波器,过渡带宽取决于窗函数的类型,与采样点数无关。

参考答案:错误17.一个FIR数字滤波器,其实现结构为非递归结构。

参考答案:错误18.FIR滤波器是线性相位系统。

参考答案:错误19.用频率采样法设计FIR数字滤波器,基本思想是对理想数字滤波器的频谱进行抽样,以此抽样值作为实际所设计滤波器频谱的离散值。

参考答案:正确20.脉冲响应不变法的缺点是频谱的混叠以及频率变换的非线性。

参考答案:错误21.脉冲响应不变法适合于设计带阻滤波器。

参考答案:错误。

数字信号处理题库(附答案)

数字信号处理题库(附答案)
32.对于IIR滤波器,其系统函数的有理分式为 。当 时, 可看成是( B )。
A.一个N阶IIR子系统和一个(M-N)阶的FIR子系统的并联
B.一个N阶IIR子系统和一个(M-N)阶的FIR子系统的级联
C.一个N阶IIR子系统和一个M阶的FIR子系统的级联
D.一个N阶IIR子系统和一个M阶的FIR子系统的并联
19.周期卷积是线性卷积的周期延拓。( Y )
20.DFT隐含周期性。( Y )
21.重叠保留法和重叠相加法的计算量差不多。( Y )
22.频率抽取法输出是自然顺序,输入是按照反转的规律重排。(N )
23.按频率抽取法与按时间抽取法是两种等价的FFT运算。( Y )
24.变动DFT的点数,使谱线变密,增加频域采样点数,原来漏掉的某些频谱就可能被检测出来。( Y )
33.阶数位N的Butterworth滤波器的特点之一是( C )。
A.具有阻带内最大平坦的幅频特性
B.具有通带内线性的相位特性
C.过度带具有频响趋于斜率为 的渐近线
D.过度带具有频响趋于斜率为 的渐近线
34.不是阶数为N的Chebyshev滤波器的特点之一是( D )。
A.逼近误差值在阻带内等幅地在极大值和极小值之间摆动
A.1024 B.1000 C.10000 D.1000000
21. 。( C )
A.0 B.2 C.4 D.6
22. 。( A )
A. B. C. D.
23. 。( A )
A. B. C. D.
24.重叠保留法输入段的长度为 , ,每一输出段的前( B )点就是要去掉的部分,把各相邻段流下来的点衔接起来,就构成了最终的输出。
以上为DFT部分的习题

【免费下载】数字信号处理杨毅明习题答案

【免费下载】数字信号处理杨毅明习题答案

《数字信号处理》杨毅明,部分练习题参考答案1《数字信号处理》杨毅明,部分练习题参考答案第1章1.(1)模拟信号。

(2)模拟信号。

(3)数字信号。

2.(1)分时测量。

(2)数字信号。

3.(1)麦克风。

(2)模拟信号。

4. 数字信号。

5. 数字信号处理。

6. 数字信号处理的方法。

7. 模拟电路的功率放大器。

8. 光电信号转换、低通滤波、模数转换、数字信号处理、数模转换、低通滤波和电声信号转换。

12. 数字方式。

第2章1. x(n)=18δ(n-8)+20δ(n-10)+21δ(n-12)+21δ(n-14)+20δ(n-16)+17δ(n-18)。

2. x(n)=0.5δ(n)+0.866δ(n-1)+δ(n-2)+0.866δ(n-3)+0.5δ(n-4)。

4. x(n)=2R 5(n+5)+2R 5(n-10)。

5.(1)x(n)不是周期序列。

(2)y(n)是周期序列。

6. 自然频率f=10Hz 。

7.(1)根据标准的相关系数公式,v(n)的波形比w(n)的更像u(n);(2)根据简化的相关系数公式,不能确定v(n)和w(n)哪个最像u(n)。

9. 。

)2()1(2)(2)1()(-+-+++=n n n n n r xy δδδδ10. 卫星和地球表面的距离=1200km 。

11. 该系统没有线性性质,但有时不变性质。

12. 该系统不是线性时不变系统,但它是时不变系统。

13. 。

)3()2(2)1(2)()1()()(33-+-+-+=-+=n n n n n R n R n y δδδδ14. 将R 3(n+2)向右平移2点。

15.(1)不能绝对可和。

(2)乘上一个绝对值小于1的指数序列。

16. 。

)()5.0(2)(n u n h n-=17. 。

)1(6.0)(3)(-+=n y n x n y 18. 。

)1()()(-+=n ay n bx n y 20. 。

)()()(d n n As n s n x -+=21. 。

数字信号处理试卷及答案

数字信号处理试卷及答案

数字信号处理试卷及答案一、选择题(共20题,每题2分,共40分)1.在数字信号处理中,什么是采样定理?–[ ] A. 信号需要经过采样才能进行数字化处理。

–[ ] B. 采样频率必须是信号最高频率的两倍。

–[ ] C. 采样频率必须是信号最高频率的四倍。

–[ ] D. 采样频率必须大于信号最高频率的两倍。

2.在数字信号处理中,离散傅立叶变换(DFT)和离散时间傅立叶变换(DTFT)之间有什么区别?–[ ] A. DFT和DTFT在计算方法上有所不同。

–[ ] B. DFT是有限长度序列的傅立叶变换,而DTFT是无限长度序列的傅立叶变换。

–[ ] C. DFT只能用于实数信号的频谱分析,而DTFT可以用于复数信号的频谱分析。

–[ ] D. DFT和DTFT是完全相同的。

3.在数字滤波器设计中,零相移滤波器主要解决什么问题?–[ ] A. 相位失真–[ ] B. 幅度失真–[ ] C. 时域响应不稳定–[ ] D. 频域响应不稳定4.数字信号处理中的抽样定理是什么?–[ ] A. 抽样频率必须大于信号最高频率的两倍。

–[ ] B. 抽样频率必须是信号最高频率的两倍。

–[ ] C. 抽样频率必须是信号最高频率的四倍。

–[ ] D. 信号频率必须是抽样频率的两倍。

5.在数字信号处理中,巴特沃斯滤波器的特点是什么?–[ ] A. 频率响应为低通滤波器。

–[ ] B. 具有无限阶。

–[ ] C. 比其他类型的滤波器更加陡峭。

–[ ] D. 在通带和阻带之间有一个平坦的过渡区域。

…二、填空题(共5题,每题4分,共20分)1.离散傅立叶变换(DFT)的公式是:DFT(X[k]) = Σx[n] * exp(-j * 2π * k * n / N),其中X[k]表示频域上第k个频率的幅度,N表示序列的长度。

2.信号的采样频率为fs,信号的最高频率为f,根据采样定理,信号的最小采样周期T应满足:T ≤ 1 / (2* f)3.时域上的离散信号可以通过使用巴特沃斯滤波器进行时域滤波。

《数字信号处理》试题库答案-信号采样测试题

《数字信号处理》试题库答案-信号采样测试题

一. 填空题1、一线性时不变系统,输入为输入为 x (n )时,输出为y (n ) ;则输入为2x (n )时,输出为输出为 2y(n) ;输入为x (n-3)时,输出为)时,输出为 y(n-3) 。

2、从奈奎斯特采样定理得出,要使实信号采样后能够不失真还原,采样频率fs 与信号最高频率f max 关系为:关系为:fs>=2f max 。

3、已知一个长度为N 的序列x(n),它的离散时间傅立叶变换为X (e jw ),它的N 点离散傅立叶变换X (K )是关于X (e jw )的)的 N 点等间隔点等间隔 采样采样 。

4、有限长序列x(n)的8点DFT 为X (K ),则X (K )= 。

5、用脉冲响应不变法进行IIR 数字滤波器的设计,它的主要缺点是频谱的数字滤波器的设计,它的主要缺点是频谱的 交叠交叠 所产生的所产生的 混叠 现象。

现象。

6.若数字滤波器的单位脉冲响应h (n )是奇对称的,长度为N ,则它的对称中心是则它的对称中心是 (N-1)/2 。

7、用窗函数法设计FIR 数字滤波器时,数字滤波器时,加矩形窗比加三角窗时,加矩形窗比加三角窗时,加矩形窗比加三角窗时,所设计出的滤波器的过渡带比较所设计出的滤波器的过渡带比较所设计出的滤波器的过渡带比较 窄 ,阻带衰减比较,阻带衰减比较,阻带衰减比较 小小 。

8、无限长单位冲激响应(、无限长单位冲激响应(IIR IIR IIR)滤波器的结构上有反馈环路,因此是)滤波器的结构上有反馈环路,因此是)滤波器的结构上有反馈环路,因此是 递归递归 型结构。

型结构。

9、若正弦序列x(n)=sin(30n π/120)/120)是周期的是周期的是周期的,,则周期是N= 8 N= 8 。

1010、、用窗函数法设计FIR 数字滤波器时,数字滤波器时,过渡带的宽度不但与窗的过渡带的宽度不但与窗的过渡带的宽度不但与窗的 类型类型 有关,还与窗的还与窗的 采样点数 有关有关11.DFT 与DFS 有密切关系,因为有限长序列可以看成周期序列的 主值区间截断 ,而周期序列可以看成有限长序列的 周期延拓 。

数字信号处理试题及答案

数字信号处理试题及答案

数字信号处理试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 数字信号处理中,离散时间信号的数学表示通常采用______。

A. 连续时间函数B. 离散时间序列C. 连续时间序列D. 离散时间函数答案:B2. 在数字信号处理中,采样定理是由谁提出的?A. 傅里叶B. 拉普拉斯C. 香农D. 牛顿答案:C3. 下列哪一项不是数字滤波器的类型?A. 低通滤波器B. 高通滤波器C. 带通滤波器D. 线性滤波器答案:D4. 数字信号处理中,傅里叶变换的离散形式称为______。

A. 傅里叶级数B. 傅里叶变换C. 离散傅里叶变换(DFT)D. 快速傅里叶变换(FFT)答案:C5. 在数字信号处理中,频域分析通常使用______。

A. 时域信号B. 频域信号C. 频谱D. 波形答案:C二、填空题(每题2分,共20分)1. 数字信号处理中,对连续信号进行采样后得到的信号称为______。

答案:离散时间信号2. 离散时间信号的傅里叶变换是______的推广。

答案:连续时间信号的傅里叶变换3. 数字滤波器的系数决定了滤波器的______特性。

答案:频率响应4. 在数字信号处理中,信号的采样频率必须大于信号最高频率的______倍。

答案:25. 快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算______。

答案:离散傅里叶变换(DFT)三、简答题(每题10分,共30分)1. 简述数字信号处理与模拟信号处理的主要区别。

答案:数字信号处理涉及离散时间信号,而模拟信号处理涉及连续时间信号。

数字信号处理使用数字计算机进行信号处理,模拟信号处理则使用模拟电路。

2. 解释什么是采样定理,并说明其重要性。

答案:采样定理指出,为了能够无失真地从其样本重构一个带限信号,采样频率必须大于信号最高频率的两倍。

这一定理的重要性在于它为信号的数字化提供了理论基础。

3. 描述离散傅里叶变换(DFT)与快速傅里叶变换(FFT)之间的关系。

答案:离散傅里叶变换是将时域信号转换到频域的数学工具,而快速傅里叶变换是一种高效计算DFT的算法。

数字信号处理》第三版课后习题答案

数字信号处理》第三版课后习题答案

数字信号处理课后答案教材第一章习题解答1.用单位脉冲序列()nδ及其加权和表示题1图所示的序列。

解:2.给定信号:25,41 ()6,040,n nx n n+-≤≤-⎧⎪=≤≤⎨⎪⎩其它(1)画出()x n序列的波形,标上各序列的值;(2)试用延迟单位脉冲序列及其加权和表示()x n序列;(3)令1()2(2)x n x n=-,试画出1()x n波形;(4)令2()2(2)x n x n=+,试画出2()x n波形;(5)令3()2(2)x n x n=-,试画出3()x n波形。

解:(1)x(n)的波形如题2解图(一)所示。

(2)(3)1()x n的波形是x(n)的波形右移2位,在乘以2,画出图形如题2解图(二)所示。

(4)2()x n的波形是x(n)的波形左移2位,在乘以2,画出图形如题2解图(三)所示。

(5)画3()x n时,先画x(-n)的波形,然后再右移2位,3()x n波形如题2解图(四)所示。

3.判断下面的序列是否是周期的,若是周期的,确定其周期。

(1)3()cos()78x n A n ππ=-,A 是常数;(2)1()8()j n x n e π-=。

解:(1)3214,73w w ππ==,这是有理数,因此是周期序列,周期是T=14;(2)12,168w wππ==,这是无理数,因此是非周期序列。

5.设系统分别用下面的差分方程描述,()x n 与()y n 分别表示系统输入和输出,判断系统是否是线性非时变的。

(1)()()2(1)3(2)y n x n x n x n =+-+-; (3)0()()y n x n n =-,0n 为整常数; (5)2()()y n x n =; (7)0()()nm y n x m ==∑。

解:(1)令:输入为0()x n n -,输出为'000'0000()()2(1)3(2)()()2(1)3(2)()y n x n n x n n x n n y n n x n n x n n x n n y n =-+--+---=-+--+--=故该系统是时不变系统。

数字信号处理期末试卷(含答案)

数字信号处理期末试卷(含答案)

一、 填空题(每题2分,共10题)1、 1、 对模拟信号(一维信号,是时间的函数)进行采样后,就是 信号,再进行幅度量化后就是 信号。

2、 2、 )()]([ωj e X n x FT =,用)(n x 求出)](Re[ωj e X 对应的序列为 。

3、序列)(n x 的N 点DFT 是)(n x 的Z 变换在 的N 点等间隔采样。

4、)()(5241n R x n R x ==,只有当循环卷积长度L 时,二者的循环卷积等于线性卷积。

5、用来计算N =16点DFT ,直接计算需要_________ 次复乘法,采用基2FFT 算法,需要________ 次复乘法,运算效率为__ _ .6、FFT 利用 来减少运算量. 7、数字信号处理的三种基本运算是: . 8、FIR 滤波器的单位取样响应)(n h 是圆周偶对称的,N=6, 3)3()2(2)4()1(5.1)5()0(======h h h h h h ,其幅度特性有什么特性? ,相位有何特性? 。

9、数字滤波网络系统函数为∑=--=N K kk z a z H 111)(,该网络中共有 条反馈支路。

10、用脉冲响应不变法将)(s H a 转换为)(Z H ,若)(s H a 只有单极点k s ,则系统)(Z H 稳定的条件是 (取s T 1.0=).二、 选择题(每题3分,共6题)1、 1、 )63()(π-=n j e n x ,该序列是 。

A 。

非周期序列B.周期6π=NC.周期π6=N D 。

周期π2=N2、 2、 序列)1()(---=n u a n x n ,则)(Z X 的收敛域为 。

A 。

a Z < B 。

a Z ≤ C 。

a Z > D.a Z ≥3、 3、 对)70()(≤≤n n x 和)190()(≤≤n n y 分别作20点DFT ,得)(k X 和)(k Y ,19,1,0),()()( =⋅=k k Y k X k F ,19,1,0)],([)( ==n k F IDFT n f ,n 在 范围内时,)(n f 是)(n x 和)(n y 的线性卷积。

数字信号处理习题集(附答案)

数字信号处理习题集(附答案)

第一章数字信号处理概述简答题:1.在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器,它们分别起什么作用?答:在A/D变化之前为了限制信号的最高频率,使其满足当采样频率一定时,采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。

此滤波器亦称为“抗混叠”滤波器.在D/A变换之后为了滤除高频延拓谱,以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化,故又称之为“平滑”滤波器.判断说明题:2.模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理,自己要增加一道采样的工序就可以了。

( )答:错.需要增加采样和量化两道工序。

3.一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统,然后基于数字信号处理理论,对信号进行等效的数字处理.( ) 答:受采样频率、有限字长效应的约束,与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。

因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析,再考虑幅度量化及实现过程中有限字长所造成的影响。

故离散时间信号和系统理论是数字信号处理的理论基础.第二章 离散时间信号与系统分析基础一、连续时间信号取样与取样定理计算题:1.过滤限带的模拟数据时,常采用数字滤波器,如图所示,图中T 表示采样周期(假设T 足够小,足以防止混叠效应),把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器.(a ) 如果kHz rad n h 101,8)(=π截止于,求整个系统的截止频率. (b)对于kHz T 201=,重复(a )的计算.解 (a )因为当0)(8=≥ωπωj e H rad 时,在数 — 模变换中)(1)(1)(Tj X Tj X Te Y a a j ωω=Ω=所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为8π=ΩT c因此 Hz Tf c c 6251612==Ω=π 由于最后一级的低通滤波器的截止频率为Tπ,因此对T8π没有影响,故整个系统的截止频率由)(ωj e H 决定,是625Hz 。

数字信号处理考试问题及答案

数字信号处理考试问题及答案

第1章 引 言1、数字信号处理的含义?数字信号处理—-Digital Signal Processing 采用数字技术的方式进行信号处理。

将信号转化为数字信号,利用数字系统进行处理。

2、什么是信号?信号主要采用什么方式表达? 传递信息的载体:进行变化的物理量;与日常生活密切相关: 语言、音乐、图片、影视模拟信号的表达:在电子技术中,通过传感器将信号转化为随时间连续变化的电压:模拟电压信号数字信号的表达:对模拟电压进行等间隔测量,将各测量值采用有限精度的数值表达,体现为顺序排布的数字序列。

3 、什么是模拟信号?什么是数字信号?信号在时间和数值上都是连续变化的信号称为模拟信号.模拟信号是指用连续变化的物理量表示的信息,其信号的幅度,或频率,或相位随时间作连续变化 数字信号指幅度的取值是离散的,幅值表示被限制在有限个数值之内。

时间和幅度上都是离散(量化)的信号。

二进制码就是一种数字信号。

二进制码受噪声的影响小,易于有数字电路进行处理,所以得到了广泛的应用。

4 、数字信号具有什么特点?信号采用抽象数字序列表达,与物理量没有直接关系,在传输、保存和处理过程中,信号精度不受环境因素影响,抗干扰性强.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:大规模长时间的信号存储、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。

5 、数字信号处理具有什么意义?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对这些序列作处理的一门学科。

它具有精度高、可靠性高、灵活性、便于大规模集成化等特点。

6 、列举一些在生活中常见的数字技术的应用。

商业摄影领域;录音电话机;数码相机;数字电视;MP3播放器等等。

第2章信号的数字化1、信号数字化需要经过哪些基本步骤?信号数字化可以分为三步:1)等距采样,实现信号离散化;2)数值量化,用有限精度表达采样值;3) AD 转换,对量化值进行二进制编码。

数字信号处理期末重点复习答案

数字信号处理期末重点复习答案

1、对模拟信号(一维信号,是时间的函数)进行采样后,就是 离散 信号,再进行幅度量化后就是 数字信号。

2、若线性时不变系统是有因果性,则该系统的单位取样响应序列h(n)应满足的充分必要条件是 当n<0时,h(n)=0 。

3、序列)(n x 的N 点DFT 是)(n x 的Z 变换在 单位圆 的N 点等间隔采样。

4、)()(5241n R x n R x ==,只有当循环卷积长度L ≥8 时,二者的循环卷积等于线性卷积。

5、已知系统的单位抽样响应为h(n),则系统稳定的充要条件是 ()n h n ∞=-∞<∞∑6、用来计算N =16点DFT ,直接计算需要(N 2)16*16=256_次复乘法,采用基2FFT 算法,需要__(N/2 )×log 2N =8×4=32 次复乘法。

7、无限长单位冲激响应(IIR )滤波器的基本结构有直接Ⅰ型,直接Ⅱ型,_级联型_和 并联型_四种。

8、IIR 系统的系统函数为)(z H ,分别用直接型,级联型,并联型结构实现,其中 并联型的运算速度最高。

9、数字信号处理的三种基本运算是:延时、乘法、加法10、两个有限长序列 和 长度分别是 和 ,在做线性卷积后结果长度是__N 1+N 2-1_。

11、N=2M 点基2FFT ,共有 M 列蝶形,每列有N/2 个蝶形。

12、线性相位FIR 滤波器的零点分布特点是 互为倒数的共轭对13、数字信号处理的三种基本运算是: 延时、乘法、加法14、在利用窗函数法设计FIR 滤波器时,窗函数的窗谱性能指标中最重要的是___过渡带宽___与__阻带最小衰减__。

16、_脉冲响应不变法_设计IIR 滤波器不会产生畸变。

17、用窗口法设计FIR 滤波器时影响滤波器幅频特性质量的主要原因是主瓣使数字滤波器存在过渡带,旁瓣使数字滤波器存在波动,减少阻带衰减。

18、单位脉冲响应分别为 和的两线性系统相串联,其等效系统函数时域及频域表达式分别是h(n)=h1(n)*h2(n), =H1(ej ω)×H2(ej ω)。

《数字信号处理(第四版)》部分课后习题解答

《数字信号处理(第四版)》部分课后习题解答

《数字信号处理(第四版)》部分课后习题解答一、简答题1. 什么是数字信号处理?数字信号处理(DSP)是指对数字信号进行处理和分析的一种技术。

它使用数学和算法处理模拟信号,从而实现信号的采样、量化、编码、存储和重构等过程。

DSP广泛应用于通信、音频处理、图像处理和控制系统中。

2. 数字信号处理的主要特点有哪些?•数字信号处理能够处理和分析具有广泛频谱范围的信号。

•数字信号处理能够实现高精度的信号处理和复杂的算法运算。

•数字信号处理能够实现信号的存储、传输和复原等功能。

•数字信号处理可以利用计算机等处理硬件进行实时处理和系统集成。

3. 数字信号处理的基本原理是什么?数字信号处理的基本原理是将连续时间的模拟信号转换成离散时间的数字信号,然后通过一系列的算法对数字信号进行处理和分析。

该过程主要涉及信号的采样、量化和编码等环节。

4. 什么是离散时间信号?离散时间信号是指信号的取样点在时间上呈现离散的情况。

在离散时间信号中,只能在离散时间点上获取信号的取样值,而无法观测到连续时间上的信号变化。

5. 描述离散时间信号的功率和能量的计算方法。

对于离散时间信号,其功率和能量的计算方法如下:•功率:对于离散时间信号x(n),其功率可以通过求平方和的平均值来计算,即功率P = lim(T->∞) [1/T *∑|x(n)|^2],其中T表示信号x(n)的观测时间。

•能量:对于离散时间信号x(n),其能量可以通过求平方和来计算,即能量E = ∑|x(n)|^2。

二、计算题1. 设有一个离散时间周期序列x(n) = [2, 3, -1, 4, 0, -2],求其周期N。

由于x(n)是一个周期序列,我们可以通过观察序列来确定其周期。

根据观察x(n)的取值,我们可以发现序列在n=1和n=5两个位置上取得了相同的数值。

因此,序列x(n)的周期为N = 5 - 1 = 4。

2. 设有一个信号x(t) = 2sin(3t + π/4),请将其离散化为离散时间信号x(n)。

《数字信号处理》第三版课后习题答案

《数字信号处理》第三版课后习题答案

数字信号处理课后答案1.2 教材第一章习题解答1. 用单位脉冲序列()n δ及其加权和表示题1图所示的序列。

解:()(4)2(2)(1)2()(1)2(2)4(3)0.5(4)2(6)x n n n n n n n n n n δδδδδδδδδ=+++-+++-+-+-+-+-2. 给定信号:25,41()6,040,n n x n n +-≤≤-⎧⎪=≤≤⎨⎪⎩其它(1)画出()x n 序列的波形,标上各序列的值;(2)试用延迟单位脉冲序列及其加权和表示()x n 序列; (3)令1()2(2)x n x n =-,试画出1()x n 波形; (4)令2()2(2)x n x n =+,试画出2()x n 波形; (5)令3()2(2)x n x n =-,试画出3()x n 波形。

解:(1)x(n)的波形如题2解图(一)所示。

(2)()3(4)(3)(2)3(1)6()6(1)6(2)6(3)6(4)x n n n n n n n n n n δδδδδδδδδ=-+-+++++++-+-+-+-(3)1()x n 的波形是x(n)的波形右移2位,在乘以2,画出图形如题2解图(二)所示。

(4)2()x n 的波形是x(n)的波形左移2位,在乘以2,画出图形如题2解图(三)所示。

(5)画3()x n 时,先画x(-n)的波形,然后再右移2位,3()x n 波形如题2解图(四)所示。

3. 判断下面的序列是否是周期的,若是周期的,确定其周期。

(1)3()cos()78x n A n ππ=-,A 是常数;(2)1()8()j n x n e π-=。

解:(1)3214,73w w ππ==,这是有理数,因此是周期序列,周期是T=14; (2)12,168w wππ==,这是无理数,因此是非周期序列。

5. 设系统分别用下面的差分方程描述,()x n 与()y n 分别表示系统输入和输出,判断系统是否是线性非时变的。

  1. 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. 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. 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)。

Chapter 10 Solutions10.1 (a) The impulse response is given by h[n] = –0.8h[n –1] + 0.1h[n –2] + δ[n]. The first ten samples are listed in the table.(b) The impulse response contains an infinite number of non-zero terms.10.3 (a)(i) Without pre-warping, the transfer function for the analog filter is15708s 15708)2500(2s )2500(2s )s (H 1p 1p +=π+π=ω+ω=The bilinear transformation 1z 1z f 2s S +-=gives11z00921.01)z1(4954.0157081z 1z 1600015708)z (H ---+=++-=(ii)The analog frequency 2.5 kHz is converted to a digital frequency Ωp1 =8000/)2500(2π =1.9635 rads. This frequency is pre-warped to the analog frequency2tanf 21p S 1p Ω=ω= 23946 rad/sec, which makes the transfer function for the analog filter23946s 23946s )s (H 1p 1p +=ω+ω=After the bilinear transformation, the digital transfer function is obtained:11z1989.01)z1(6.0239461z 1z 1600023946)z (H --++=++-=(b) The magnitude responses for both filters are shown below. The –3 dB frequency for the pre-warped filter is equal to the specified 2.5 kHz.10.4 (a) The cut-off frequency for the analog filter is 1500/(2π) = 238.73 Hz. The digital frequency that corresponds to this analog frequency is Ωp1 = 8000/)73.238(2π = 0.1875 rads. The pre-warped analog cut-off frequency is 2tan f 21p S 1p Ω=ω= 1504.4rad/sec, to give the transfer function 4.1504s 4.1504)s (H +=.Filter with pre-warping |H(f)| f(b) Use the bilinear transformation to get the digital transfer function11z8281.01)z 1(0859.04.15041z 1z 160004.1504)z (H ---+=++-=(c) The difference equation is y[n] = 0.8281y[n –1] + 0.0859x[n] + 0.0859x[n –1]. (d)The frequency response is Ω-Ω--+=Ωj j e8281.01)e 1(0859.0)(H . The magnitude responsemay be found by taking the magnitudes of this expression for several values of Ω. It is plotted below against frequency in Hz.(e) The magnitude for the analog transfer function is224.15044.1504)(H +ω=ωThe shape of the digital filter may be found by substituting 2tan f 2S Ω=ω:2222S 4.15042tan 160004.15044.15042tan f 24.1504)(H +⎪⎭⎫ ⎝⎛Ω=+⎪⎭⎫ ⎝⎛Ω=ΩThis function may be plotted for various values of Ω. The magnitude response is plotted below against digital frequency in rads. When digital frequencies are converted to frequencies in Hz, the plot becomes identical to the one in part (d).10.5 The –3 dB frequency for this filter is 1 kHz. This is the edge of the pass band. The stop band edge can chosen at any convenient place. For example, the gain at 3 kHz is about –46 dB. The stop band ripple is given by 20log δs = –46, or δs = 0.005. The digital frequencies at the edges of the pass band and stop band areΩp1 = π=π=π25.0800010002f f 2S1p radiansΩs1 =π=π=π75.0800030002f f 2S1s radiansωp1 = 4.66272tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 4.386272tanf 21s S =Ω rad/secThe order for the filter is10.6 The stop band attenuation gives 20log δs = –28, or δs = 0.0398. Ωp1 = π=π=π542.02400065002f f 2S1p radians34.66274.38627log 21)005.0(1log log 211log n 21p 1s 2s =⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ≥|H(Ωs1 =π=π=π667.02400080002f f 2S1s radiansωp1 = 4.547912tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 1.832392tanf 21s S =Ω rad/secThe order for the filter can be calculated usingso an order of 8 should be chosen. For this order, the magnitude response for the analog filter is given by14.54791111)(H 16n21p +⎪⎭⎫ ⎝⎛ω=+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω=ωTherefore, the transfer function for the digital filter is14.547912tan 48000114.547912tan f 21)(H 1616S+⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛Ω=+⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛Ω=ΩThe plot of |H(Ω)| versus Ω is the same as the plot of |H(f)| versus f, except that, along the horizontal axis, digital frequencies between 0 and π radians are converted tofrequencies between 0 and 12000 Hz (half the sampling rate). The magnitude response is shown below. The eighth order filter matches the specifications.7.74.547911.83239log 21)0398.0(1log log 211log n 21p 1s 2s =⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ≥10.7 The stop band attenuation gives 20log δs = –35, or δs = 0.01778.Ωp1 = π=π=π625.0800025002f f 2S1p radiansΩs1 =π=π=π95.0800038002f f 2S1s radiansωp1 = 239462tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 2032992tanf 21s S =Ω rad/secThe order for the filter can be calculated usingso an order of 2 should be chosen.10.8 The 600 Hz transition width puts the stop band edge at 1.9 kHz. The digital pass band edge frequencies areΩp1 = π=π=π26.01000013002f f 2S1p radians|H(f)|f9.123946203299log 21)01778.0(1log log 211log n 21p 1s 2s =⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ≥Ωs1 =π=π=π38.01000019002f f 2S1s radiansωp1 = 8.86542tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 0.135922tanf 21s S =Ω rad/secSince the order for the filter is 5,This expression gives96.111log 2s =⎪⎪⎭⎫⎝⎛-δor,3.91101196.12s==-δwhich gives δs = 0.1047, which in turn means a stop band gain of 20log(0.1047) = –19.6 dB. Thus, the stop band attenuation is 19.6 dB.10.9 With 16 kHz sampling, an analog frequency of 3.5 kHz corresponds to a digital frequency of π=π=π=Ω4375.01600035002f f 2S'p rads. Pre-warping gives 'p ω =7.262612tanf 2'p S =Ω rad/sec. The analog transfer function for a first order high passfilter is obtained by transforming a first order low pass transfer function such as⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ==8.86540.13592log 211log log 211log 5n 2s 1p 1s 2s5.2360s 5.2360s )s (H pp L +=ω+ω=(Any low pass filter with a known cut-off frequency will do.) The high pass transfer function can be found as follows:()()⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω=s 7.262615.2360H s H )s (H L 'pp L H ()()7.26261s s 5.2360s7.262615.23605.2360+=+⎪⎭⎫⎝⎛=The digital counterpart is given by the bilinear transformation:()11H z0985.01z 15492.07.262611z 1z 320001z 1z 32000)z (H ----=++-+-=The difference equation for the high pass filter is y[n] = 0.0985y[n –1] + 0.5492x[n] – 0.5492x[n –1].10.10 A stop band attenuation of 40 dB gives 20log δs = –40 dB, which means δs = 0.01. The low pass prototype for the high pass filter will have a cut-off at f S /2 – 9 = 22 – 9 = 13 kHz. The pass band frequencies are:Ωp1 = π=π=π591.044000130002f f 2S1p radiansωp1 = 1175892tanf 21p S =Ω rad/sec(a)With an order n = 3,⎪⎭⎫⎝⎛ω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ==117589log 21)01.0(1log log 211log 3n 1s 21p 1s 2s⎪⎭⎫ ⎝⎛ω117589log 1s = 0.667ωs1 = 546219This result can be used to solve for f s1:546219 = 2tan f 21s S Ω411.1207.6tan211s ==Ω-Ωs1 = 2.822 = S1s f f 2πso 748.192f 822.2f S1s =π= kHz. The transition width is 19748 – 13000 = 6748 Hz.(b) With an order n = 6,⎪⎭⎫⎝⎛ω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ==117589log 21)01.0(1log log 211log 6n 1s 21p 1s 2s ⎪⎭⎫ ⎝⎛ω117589log 1s = 0.333ωs1 = 253143This result can be used to solve for f s1:253143 = 2tanf 21s S Ω667.01s 10117589=ω207.62tan1s =Ω333.01s 10117589=ω877.22tan1s =Ω236.1877.2tan211s ==Ω-Ωs1 = 2.472 = S1s f f 2πso 311.172f 472.2f S1s =π=kHz. The transition width is 17311 – 13000 = 4311 Hz.10.11 The transfer function for a second order low pass analog Butterworth filter is:21p 1p 221p s 2s )s (H ω+ω+ω=The cut-off frequency givesΩp1 = π=π=π625.0800025002f f 2S1p radiansωp1 = 239462tanf 21p S =Ω rad/secfor an analog transfer function573410916s 33865s 573410916)s (H 2++=The bilinear transformation1z 1z 16000s +-=converts this transfer function to a digital transfer function:5734109161z 1z 16000338651z 1z 16000573410916)z (H 2+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=2121z20971.0z46295.01z41817.0z83634.041817.0----++++=10.12 (a) An FIR design for this filter requires a Hanning window with N =3.32f S /T.W.= 3.32(8000)/(1500–1000) = 53.1 or 53 terms. This filter requires 53 filter coefficients. (b) The stop band attenuation gives 20log δs = –44, or δs = 0.00631.Ωp1 = π=π=π25.0800010002f f 2S1p radiansΩs1 =π=π=π375.0800015002f f 2S1s radiansωp1 = 66272tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 106912tanf 21s S =Ω rad/secThe order for the filter can be calculated usingso an order of 11 should be chosen. For this order, 2(11) + 1 = 23 filter coefficients are required, many fewer than the FIR design.10.13 The gain at the edge of the pass band for this Chebyshev filter is –2 dB, which means 20log(1–δp ) = –2, or δp = 0.2057. The pass band edge is located at 2 kHz. The stop band edge may be located at any convenient point, perhaps at 3 kHz, where the gain is about –46 dB. Since 20log δs = –46, or δs = 0.005.()()7649.012057.01111122p=--=-δ-=ε()0.2001005.011122s=-=-δ=δ6.10662710691log 21)00631.0(1log log 211log n 21p 1s 2s =⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ≥The digital frequencies at the edges of the pass and stop bands are:Ωp1 = π=π=π4.01000020002f f 2S1p radiansΩs1 =π=π=π6.01000030002f f 2S1s radiansωp1 = 9.145302tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 6.275272tanf 21s S =Ω rad/secThe order for the filter should be99.49.145306.27527cosh 7649.00.200coshcoshcosh n 111p 1s 11=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω⎪⎭⎫ ⎝⎛εδ≥---- or 510.14 (a) The Chebyshev filter has a gain at the edge of the pass band of –0.5 dB, which means 20log(1–δp ) = –0.5, or δp = 0.0559. The pass band edge is located at 10 kHz. The stop band edge is located at 12 kHz, where the gain is about –20 dB. Since 20log δs = –20, or δs = 0.1.()()3492.010559.01111122p=--=-δ-=ε()95.911.011122s=-=-δ=δThe digital frequencies at the edges of the pass and stop bands are:Ωp1 = π=π=π625.032000100002f f 2S1p radiansΩs1 =π=π=π75.032000120002f f 2S1s radiansωp1 = 8.957822tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 7.1545092tanf 21s S =Ω rad/secThe order for the filter should be83.38.957827.154509cosh 3492.095.9coshcoshcosh n 111p 1s 11=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω⎪⎭⎫ ⎝⎛εδ≥---- or 4(b) The magnitude response for a 4th order analog Chebyshev Type I filter is given by()⎪⎭⎫⎝⎛ω+=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωωε+=ω8.95782C 3492.011C 11)(H 2421p 2n2The filter shape for the digital filter is given by⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛Ω+=⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ω⎪⎭⎫ ⎝⎛Ωε+=Ω8.957822tan 64000C 1219.0112tan f 2C 11)(H 241p S 2n2⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛Ω+=2tan 6682.0C 1219.01124where⎩⎨⎧=--))x (cosh 4cosh())x (cos 4cos()x (C 114 1 |x |1|x |>≤This function can be computed for various values of Ω.The results are shown below, where digital frequencies have been converted to frequencies in Hz using Sf f 2π=Ω. The pass band edge occurs at 10 kHz with a gain of –0.5 dB, as expected. The stop gain gain of –20 dB is achieved slightly before 12 kHz because the order was rounded up to 4.10.15 For both filters, the digital frequencies at the edges of the pass and stop bands are:Ωp1 = π=π=π64.01500048002f f 2S1p radiansΩs1 =π=π=π72.01500054002f f 2S1s radians|H(f)|fωp1 = 472722tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 637532tanf 21s S =Ω rad/sec(a) Note that the pass band ripple for the filter is chosen so that a Butterworth design is possible. The order for the Butterworth filter isso an order of 8 should be chosen. (b) For the Chebyshev version:()()9975.01292.01111122p=--=-δ-=ε()46.12108.011122s=-=-δ=δ96.34727263753cosh 9975.046.12coshcoshcosh n 111p 1s 11=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω⎪⎭⎫ ⎝⎛εδ≥----so an order of 4 should be chosen. Note that the order required for the Chebyshev filter is lower than that required for the Butterworth filter.10.16 The Chebyshev filter has a pass band ripple of –0.5 dB, which means 20log(1–δp ) = –0.5, or δp = 0.0559. Since the center frequency is 5 kHz and the width of the pass band is 1.6 kHz, the pass band edges are located at 4.2 kHz and 5.8 kHz. Because of the 400 Hz transition width, the stop band edges are located at 3.8 kHz, and 6.2 kHz, where the gain is –35 dB. Since 20log δs = –35, or δs = 0.01778.()()3492.010559.01111122p=--=-δ-=ε4.84727263753log 21)08.0(1log log 211log n 21p 1s 2s =⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-δ≥()23.56101778.011122s=-=-δ=δThe low pass prototype for this band pass filter has its pass band edge at (5.8 – 5) = 0.8 kHz. The transition width is 400 Hz, so the stop band is located at 1.2 kHz. Thus, the digital frequencies at the edges of the pass and stop bands are:Ωp1 = π=π=π107.0150008002f f 2S1p radiansΩs1 =π=π=π16.01500012002f f 2S1s radiansωp1 = 3.50902tanf 21p S =Ω rad/secωs1 = 7.77022tanf 21s S =Ω rad/secThe order for the filter should be9.53.50907.7702cosh 3492.023.56coshcoshcosh n 111p 1s 11=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω⎪⎭⎫ ⎝⎛εδ≥---- or 610.17 The high pass filter may be obtained from an arbitrary first order low pass filter such as5.2360s 5.2360s )s (H pp L +=ω+ω=This low pass filter with cut-off ωp = 2360.5 rad/sec may be converted to a high passfilter with cut-off 'p ω using the conversion⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω=s H )s (H 'pp L HThe high pass cut-off of 3 kHz gives:'p Ω = π=π=π75.0800030002f f 2Sl radians'p ω= 4.386272tanf 21p S =Ω rad/secThe conversion formula becomes⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω=s 7.91179977H s H )s (H L 'pp L HThe transfer function for the analog filter is4.38627s s5.2360s 7.911799775.2360)s (H H +=+⎪⎭⎫⎝⎛=The bilinear transformation 1z 1z 160001z 1z f 2S +-=+- produces the digital transfer function: 11z 4142.01)z 1(2929.04.386271z 1z 160001z 1z 16000)z (H --+-=+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=10.18 The lower cut-off frequency is Ωl = =π8000100020.25π rads , or ωl =4.6627225.0tan f 2S =π rad/sec. The upper cut-off frequency will be Ωu ==π8000150020.375π rads, or ωu = 9.106902375.0tanf 2S =π rad/sec after pre-warping. Theband pass filter may be obtained from an arbitrary first order low pass filter such as5.2360s 5.2360s )s (H pp L +=ω+ω=The transfer function of the band pass filter may be obtained by transforming that of the low pass filter:()()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ω-ωωω+ω=4.66279.10690s )9.10690)(4.6627(s 5.2360H s s H )s (H 2L l u u l 2pL BP⎪⎪⎭⎫⎝⎛+=s 5.4063)9.10690)(4.6627(s 5.2360H 2L 7.70852870s 5.4063s s5.40635.2360s5.4063)9.10690)(4.6627(s 5.23605.236022++=++=The bilinear transformation gives the digital transfer function:7.708528701z 1z 160005.40631z 1z 160001z 1z 160005.4063)z (H 2BP +⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=()212z6682.0z9449.01z 11659.0---+--=10.19 The lower pre-warped cut-off frequency is Ωl = =π20005520.055π rads , or ωl =4.3462055.0tan f 2S =π rad/sec. The upper pre-warped cut-off frequency is Ωu ==π20006520.065π rads , or ωu = 8.4092065.0tanf 2S =π rad/sec. A band stop filter maybe obtained from an arbitrary low pass filter, such as,5.2360s 5.2360s )s (H pp L +=ω+ω=Transforming the low pass transfer function into a band stop transfer function,()()()()⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ωω+ω-ωω=8.4094.346s 4.3468.409s 5.2360H s s H )s (H 2L u l 2l up L BS ()()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=8.4094.346s s4.635.2360H 2L ()()7.141954s 4.63s 7.141954s 5.23608.4094.346s s4.635.23605.2360222+++=++=The transfer function for the digital filter is found using the bilinear transformation:7.1419541z 1z 40004.631z 1z 40007.1419541z 1z 4000)z (H 22BS +⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=2121z9691.0z9344.11z9845.0z 9344.19845.0----+-+-=The frequency response of the filter isΩ-Ω-Ω-Ω-+-+-=Ω2j j 2j j BS e9691.0e9344.11e9845.0e 9344.19845.0)(HIt may be used to find the magnitude response for the filter, plotted below against frequency in Hz.10.20 The low pass prototype for the filter has a cut-off of 30 Hz, equal to the bandwidth of the filter. The transfer function for a second order low pass analog Butterworth filter is:21p 1p 221p s 2s )s (H ω+ω+ω=A low pass filter with a cut-off frequency of 30 Hz would giveΩp1 = π=π=π3.0200302f f 2S1p radians|Hωp1 = 8.2032tanf 21p S =Ω rad/secThis gives a low pass analog transfer function41209s 2.288s 41209)s (H 2++=This low pass filter with cut-off ωp = ωp1 = 203.8 rad/sec may be converted to a high pass filter with cut-off 'p ω using the conversion⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω=s H )s (H 'pp L HThe high pass cut-off, f S /2 – 30 = 100 – 30 = 70 Hz gives:'p Ω = π=π=π7.0200702f f 2Sl radians'p ω= 0.7852tanf 21p S =Ω rad/secThe conversion formula becomes⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ωω=s 159983H s H )s (H L 'pp L HThe analog transfer function for the band pass filter is41209s 1599832.288s 159********)s (H 2+⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛=5.621091s 9.1118s s22++=The bilinear transformation1z 1z 4001z 1z f 2s S+-=+-=converts this transfer function to a digital transfer function:5.6210911z 1z 4009.11181z 1z 4001z 1z 400)z (H 22+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=2121z2715.0z7506.01)zz 21(1302.0----+++-=10.21 (a)For a 1 kHz tone at a sampling rate of 4 kHz, the digital frequency isπ=π=π=Ω5.0400010002f f 2S. The z transform for a sine wave, and therefore also thetransfer function for a sine wave generator, is 2122z1z1z z 1cos z 2z sin z )z (H --+=+=+Ω-Ω=.(b)The frequency response for the filter is Ω-Ω-+=Ω2j j e1e)(H . The magnitude response,or filter shape, is plotted below.10.22 (a) Using t = nT, the sampled version of the impulse response is h[n] = nT 2e -With β = e –2T , the third row of Table 6.1 gives the transfer functionH(z) =1T2T2ze11ez z ----=-The filter shape can be obtained from the frequency response H(Ω) =Ω---j T2ee11(i) Ω---=Ωj 2ee11)(H (ii) Ω---=Ωj 1ee 11)(H(b)Analog frequencies in Hz are converted to analog frequencies in rad/sec throughω = 2πf, and to digital frequencies in rads through fT2f f 2Sπ=π=Ω. The figure belowshows the results. Note that the Nyquist frequency for T = 1 is 0.5 Hz, and the Nyquist frequency for T = 0.5 is 1 Hz. This explains the repetitive shapes in the figure. (c) Within Nyquist limits, the faster the sampling rate, the better the approximation to the analog filter, but even T = 0.5 is not sufficient. To follow the analog filter shape for the range shown in the figure, a sampling rate of more than 8 samples per second is needed, that is T < 1/8.10.23 The first order Butterworth transfer function H(s) for a 4 kHz cut-off frequency isπ+π=π+π=ω+ω=8000s 8000)4000(2s )4000(2s )s (H 1p 1pThe filter shape for this analog filter is180001)(H 2+⎪⎭⎫ ⎝⎛πω=ωThis shape is to be duplicated by a digital filter designed with the impulse invariancemethod. The transfer function of the digital filter is111p ze18000ze1)z (H T8000T1p --π-ω--π=-ω=The frequency response of the digital filter isΩ-π-Ω-ω--π=-ω=Ωj T8000j T1p ee18000ee1)(H 1pWith T = 1/f S = 1/32000, the digital filter shape becomesΩ-π-Ω-ω--π=-ω=Ωj 25.0j T1p ee18000ee1)(H 1pUsing the tricks described in the solution to question 10.22, the analog and digital filter shapes can be compared against frequency in Hz, as shown below.10.24 The digital impulse response h[n] obtained by sampling is:h[n] =()T n 300sin e3001nT200-u[n]From Table 6.1, the z transform of ]n [u )n sin(n Ωβ is22cos z 2z sin z β+Ωβ-Ωβ. WithT200e-=β and T 300=Ω, the transfer function for the digital filter becomesH(z) =()()T400T2002T200eT 300cos z e2z T 300sin z e3001---+-With a sampling interval of 2 msec, this transfer function becomesH(z) =()()2118.04.024.0z4493.0z1065.11z00126.0e6.0cos z e2z 6.0sin z e3001------+-=+-The filter shape |H(Ω)| may be found from the frequency responseΩ-Ω-Ω-+-=Ω2j j j e4493.0e1065.11e00126.0)(HFrequency (Hz)The filter shape is shown below. The same trick as was used in the last two solutions is used here to plot the analog and digital filter shapes on the same graph. The 2 msec sampling interval corresponds to a 500 Hz sampling rate, so the Nyquist limit for the digital filter is evident at 250 Hz. Note that the digital filter shape could also be obtained by taking the DTFT of some large number of samples of h[n].10.25 (a) Quantized to 4 bits, the transfer function becomes321321z0625.0z6875.0z0625.11z375.0z0625.1z0625.1375.0)z(H------++++++=(b) Quantized to 5 bits, the transfer function becomes321321z09375.0z6875.0z0625.11z34375.0z0625.1z0625.134375.0)z(H------++++++=The filter shape for the original filter and two quantized copies of it are shown below.。

相关文档
最新文档