信号与信息处理论文

信号与信息处理技术是集信息采集、处理、加工、传播等多学科为一体的现代科学技术，是当今世界科技发展的重点，也是国家科技发展战略的重点。

近40年来，数字信号处理已逐渐发展成为一门非常活跃、理论与实践紧密结合的应用基础学科。（1）20世纪60年代中期以后高速数字计算机的发展已颇具规模，它可以处理较多的数据，从而推动着数字信号处理技术的前进；(2)快速傅里叶变换（FFT）的提出，在大多数问题中能使离散傅里叶变换（DFT）的计算时间大大缩短，此外，若干高效的数字滤波算法的提出也促进了数字信号处理技术的发展；（3）大规模集成电路的发展，是数字信号处理不仅可以在通用计算机上实现还可以用数字部件组成的专用硬件来实现。很多通用硬件已经单片机化。这些都极大的降低了成本，减少了硬件体积并缩短了研制时间。使信号与信息处理技术得到快速发展。

目前，数字信号处理技术有着多方面应用：如信号处理、通信、语音、图形/图像、仪器仪表、医疗电子、军事与尖端科技、消费电子、工业控制与自动化等等。

另外信号与信息处理专业的应用主要领域有：信息管理与集成、实时信号处理与应用、DSP应用、图像传输与处理、光纤传感与微弱信号检测、电力系统中特殊信号处理等。还开展了FPGA的应用、公共信息管理与安全、电力设备红外热像测温等领域的研究，形成了本学科的研究特色，力争在某些学科方向达到国内领先水平。除上述主要领域外，还开展了基于场景的语音信号处理，指纹识别技术以及图像识别等多方面的研究工作，目前也取得了一定的成果。

“十五”期间，该专业将重点开展语音及图像处理和实时信号处理等新技术

的研究和应用工作，并把电子、信号处理、计算机软件等科学理论应用到电力系统中，同时发展信号与信息处理中具有创新价值的理论。进一步引进和培养具有国际水平的优秀青年人才，使学科成为国内领先的学科。

作为一门用途广泛的技术，信号与信息处理研究方向有：

（1）实时信号与信息处理主要研究内容：嵌入式操作系统的分析、DSP的开发和设计、信号控制技术。信号的采集、压缩编码、传输、交互和控制技术，流媒体技术以及多人协同工作方式研究，从而实现在DSP和互联网上的视音频、文字等多种信息的实时交互和协同工作。（2）语音与图像处理该研究方向主要负责研究和探索数字语音和图像处理领域的前沿技术及其应用。研究内容包括：语音的时频分析和算法、声场分析和目标跟踪、动态范围（HDR）图像处理技术和算法、图像加速硬件（GPU）的应用等。（3）现代传感与测量技术该研究方向理论研究与应用研究并重：在理论上主要开展基础研究，以发现新现象，开发传感器的新材料和新工艺；在应用上主要结合电力系统的应用需求，开发各种传感与检测系统。（4）信息系统与信息安全现代信息系统中的信息安全其核心问题是密码理论及其应用，其基础是可信信息系统的构作与评估。该方向主要研究与通信和信息系统中的信息安全有关的科学理论和关键技术，主要包括密码理论与技术、安全协议理论与技术、安全体系结构理论与技术、信息隐藏理论与技术、信息对抗理论与技术、网络与信息系统安全研究。（5）智能信息处理主要侧重于研究将现代智能信息处理的理论、技术和方法应用于现实的各类计算机信息处理系统设计与实现中。为企业培养掌握现代智能信息处理的理论、技术和方法，研究与开发各类智能信息处理系统的技术人才。其主要研究内容有：数字图象处理、视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建以及模式识别与协同信息处理；

视觉计算与机器视觉、智能语音处理与理解、智能文本分类与信息检索、智能信息隐藏与识别。（6）信息电力为信息科学与电力系统两学科的边缘新学科（筹），研究内容包括：数字电力系统，电力通信技术与规程，计算机软件与网络，电力生产和运营管理，信息技术及其在电力工业中的应用。（7）现代电子系统现代电子系统研究方向主要研究使用当今最流行的电子系统设计工具，如嵌入式系统，可编程逻辑器件，DSP系统等实现诸如信息家电、通信、计算机等相关领域的硬件设计软件设计的设计方法。（8）嵌入式系统与智能控制研究单片机、可编程序控制器（PLC）、DSP、ARM等在智能测量仪表、交通管理、信息家电、家庭智能管理系统、通信和信息处理等方面的应用。（9）模式识别与人工智能该方向主要研究模式识别与人工智能的新理论与新方法，着重研究这些理论和技术在实际系统、尤其是在电力系统中的应用，解决应用中的关键技术问题，包括智能化信号处理、图像型非图像型目标识别，人工种经元网络、模糊信息处理、统计信号处理、多传感器信息融合以及信号的超高速多通道采集与实时处理技术等。

当今是信息时代，在科学研究和、生产建设和工程实践中，信号处理技术，特别是数字信号处理技术的应用日益广泛，信息技术在当今社会的重要性日渐体现。并且由于技术的先进性与应用的广泛性，信号与信息处理技术越来越显示出强大的生命力，凡是对各种各样的信号进行谱分析、滤波、压缩等的科学领域和工程领域都要用到它，这种趋势还在发展

若依&维诺

2011年9月30日

滤波器语音信号去噪要点

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学计算机与通信学院 2013年春季学期信号处理课程设计题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班姓名：王兴栋学号：10250114 指导教师：陈海燕成绩：

摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波

前言语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。

数字信号处理论文-带通滤波器

本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了数字滤波器的基本结构，在分别讨论了IIR与FIR数字滤波器的设计方法的基础上，指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足，提出了一种利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。给出了使用MATLAB语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的FDATool工具进行界面设计的详细步骤。利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。本文还介绍了如何利用MATLAB环境下的仿真软件Simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。 1.1数字滤波器的研究背景与意义当今，数字信号处理[1] (DSP：Digtal Signal Processing)技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号，等等。上述这些信号大部分是模拟信号，也有小部分是数字信号。模拟信号是自变量的连续函数，自变量可以是一维的，也可以是二维或多维的。大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间，经过时间上的离散化(采样)和幅度上的离散化(量化)，这类模拟信号便成为一维数字信号。因此，数字信号实际上是用数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个二维离散空间序列。数字信号处理，就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。例如，对数字信号经行滤波以限制他的频带或滤除噪音和干扰，或将他们与其他信号进行分离；对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输，存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的，等等。数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支[2-3]。无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。在所有的电子系统中，使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。 1.2数字滤波器的应用现状与发展趋势在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理

毕业论文--自适应噪声对消在语音信号处理中的应用研究

本科生毕业论文（设计）中文题目自适应噪声对消在语音信号处理中的应用研究英文题目

摘要在实际生活中，任何语音信号都不可避免的受到噪声信号的影响，如何有效的抑制和去除噪声，提高语音的可懂度是近年来的热门研究课题，文中介绍了自适应滤波器的基本原理，结构和应用，应用matlab软件，对自适应算法在噪声对消中的应用进行了仿真研究，并完成了语音信号噪声消除实例。本文对自适应滤波算法在语音信号去噪方面进行了研究，对自适应对消系统进行了深入的学习与研究，在固定步长的基础上，建立了步长因子u与信噪比及噪声幅度之间的一种非线性函数关系，使步长随误差信号e(n)的变化而变化，从而提高了收敛速度，能够有效的滤除实际生活中语音信号中的高斯白噪声，工频干扰，以及其他讲话者的干扰，大幅度提高输出语音信号的信噪比，有效的提高语音的可懂度。通过实验证明，该算法在收敛速度，消噪性能，信噪比提高方面与常规的自适应算法相比均有一定的提高。关键词：自适应滤波变步长LMS算法语音降噪

Adaptive noise cancellation in speech signal processing research Abstract: In our daily life ，all speech signal will be influenced by noise, How to effectively eliminate the noise is one of hot subjects for years.The paper begins with the principle of adaptive filter,structure and application. Based on the MATLAB platform, simulation is carried out for the applications of adaptive algorithms in noise cancelling，and completed the instance of voice signal noise reduction. This paper discuss about adaptive filtering algorithm in the speech signal denoising aspects of the research on the adaptive cancellation system in-depth study and research and establishes another step factor u and the error signal e (n) between the non-linear function of a new relationship, the algorithm using variable step size, the step with the magnitude of the noise signal to noise ratio and the change, to improve the convergence rate, can effectively filter out in real life speech signal Gaussian white noise, frequency interference, and interference with other speakers. Can greatly enhance the output speech signal to noise ratio, experiments show that the algorithm convergence rate, noise reduction performance, improving signal to noise ratio with the conventional adaptive algorithms have improved to some extent compared. In this paper, the coefficient of the formula

数字信号处理课程设计毕业设计(论文)word格式

《数字信号处理》课程设计作业院系：物理工程学院电子信息科学与技术班级：1 学号：20092250103 姓名：冯军美

实验一：音乐信号音谱和频谱的观察 1.实验方案读取音乐信号并将信号装换为单声道的，并输出信号的波形图和频谱图% 2.源程序 clear all; close all;clc [x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav'); %读取音乐信号，其中x为截取的音乐信号 size(x) %看音乐信号是单声道还是双声道 sound(x,fs); %听原始音乐信号 x=x(:,1); %获取单声道音乐信号 N=length(x); %N为音乐信号的长度 figure plot(x) %画音乐信号的连续波形 grid on %产生虚线格 title('音乐信号时域波型') %标注图注 xlabel('Time') %x坐标 ylabel('Magnitude') %y坐标 F1=fft(x,N); %做音乐信号的N点快速傅里叶变换 w=2/N*[0:N-1]; %w为连续频谱的数字角频率横坐标 figure plot(w,abs(F1)) %连续频谱图 grid on title('音乐信号频域波型') xlabel('Frequency/Hz') ylabel('Magnitude') %不同抽样频率下听取的音乐信号 % sound(x,2*fs); sound(x,fs/2);

3.输出波形 0.5 1 1.5 2 2.5x 10 5 -1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8 1音乐信号时域波型 Time M a g n i t u d e 00.20.40.6 0.81 1.2 1.4 1.6 1.82 500 1000 1500 20002500 3000 音乐信号频域波型 Frequency/Hz M a g n i t u d e

数字信号处理期末论文

题目：基于DSP的FFT程序设计的研究作者届别系别专业指导老师职称完成时间2013.06

内容摘要快速傅里叶变(Fas Fourier Tranformation，FFT)是将一个大点数N的DFT分解为若干小点的D F T的组合。将用运算工作量明显降低，从而大大提高离散傅里叶变换(D F T) 的计算速度。因各个科学技术领域广泛的使用了FFT 技术它大大推动了信号处理技术的进步，现已成为数字信号处理强有力的工具，本论文将比较全面的叙述各种快速傅里叶变换算法原理、特点，并完成了基于MATLAB的实现。关键词：频谱分析；数字信号处理；MATLAB；DSP281x

引言： 1965年，库利（J.W.Cooley）和图基（J.W.Tukey）在《计算数学》杂志上发表了“机器计算傅立叶级数的一种算法”的文章，这是一篇关于计算DFT的一种快速有效的计算方法的文章。它的思路建立在对DFT运算内在规律的认识之上。这篇文章的发表使DFT的计算量大大减少，并导致了许多计算方法的发现。这些算法统称为快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform），简称FFT，1984年，法国的杜哈梅尔（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollmann）提出的分裂基快速算法，使运算效率进一步提高。FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。随着科学的进步，FFT算法的重要意义已经远远超过傅里叶分析本身的应用。FFT算法之所以快速，其根本原因在于原始变化矩阵的多余行，此特性也适用于傅里叶变换外的其他一些正交变换，例如，快速沃尔什变换、数论变换等等。在FFT的影响下，人们对于广义的快速正交变换进行了深入研究，使各种快速变换在数字信号处理中占据了重要地位。因此说FFT对数字信号处理技术的发展起了重大推动作用。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(Fouriertransform，FT)。快速傅立叶变换(FFT)和数字滤波是数字信号处理的基本内容。信号时域采样理论实现了信号时域的离散化，而离散傅里叶变换理论实现了频域离散化，因而开辟了数字技术在频域处理信号的新途径，推进了信号的频谱分析技术向更广的领域发展。 1.信号的频谱分析如果信号频域是离散的，则信号在时域就表现为周期性的时间函数；相反信号在时域上是离散的，则该信号在频域必然表现为周期的频率函数。不难设想，一个离散周期序列，它一定具有既是周期又是离散的频谱。有限长序列的离散傅里叶变换和周期序列的离散傅里叶级数本质是一样的。因而有限长序列的离散傅里叶变换的定义为：x(n)和X(k)是一个有限长序列的离散傅里叶变换对。

基于Matlab的语音信号处理与分析

系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析学生姓名指导教师班级学号完成日期：2013 年5 月目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6)

3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析【摘要】语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器

快速傅里叶变换算法及其在信号处理中的应用毕业论文

快速傅里叶变换算法及其在信号处理中的应用毕业论文目录摘要……..……………………….………………………………………………….I Abstract………….…………………………………………………………………………II 1.绪论 1.1选题背景 (1) 1.2 课题研究的意义 (2) 2.快速傅里叶变换原理及性质 2.1快速傅里叶变换原理 (3) 2.2快速傅里叶变换的优越性 (4) 2.3快速傅里叶变换的意义 (4) 3.快速傅里叶变换的算法 3.1快速傅里叶变换算法 (6) 3.2 Cooley=Tukey FFT算法 (8) 3.3 Rader-Brennr FFT算法 (9) 3.4 Goertsel 算法 (10) 4.快速傅里叶变换在信号处理中的理论应用 4.1利用FFT计算连续时间信号的傅里叶变换 (13) 4.2利用FFT计算离散信号的线性卷积 (17) 4.3利用FFT进行离散信号压缩 (19) 4.4利用FFT对离散信号进行滤波 (22) 4.5利用FFT提取离散信号中的最强正弦分量 (24) 5.快速傅里叶变换在数字信号分析与处理的实际应用 5.1快速傅里叶变换在喇曼光谱信号噪声平滑中的应用 (29) 5.2采用异步实现的快速傅里叶变换处理器 (31) 5.3快速傅里叶算法在哈特曼夏克传感器波前重构算法中的应用 (33) 致谢 (36) 参考文献 (37)

1 绪论傅立叶变换在生产生活中的重要性非常突出，它将原本难以处理的时域信号相比比较容易地转换成易于分析的频域信号，我们可以利用一些专业工具对这些频域信号进行处理、加工，使信号转化为可以对其进行各种数学变换的数学公式，对其进行处理。最后还可以根据傅立叶反变换将这些频域信号转换成原来的时域信号，这是一种特殊的积分变换。它能够将满足一定条件的某个函数表示成为正弦基函数的线性组合或者积分。然而，它在运算上过于复杂，过于宏大的运算过程，对于一些相对简单的低功耗处理器来说，难以自如应对，因此，快速傅里叶变换则显出了它的优越性。快速傅氏变换（FFT），即离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的[1]。对于计算机处理信号方面上是一大进步。系统的速度不但取决于其本身的速度，而且还在相当大的程度上取决于运用的算法，算法运算量的大小直接影响到对设备的控制质量。通过傅立叶变换（DFT），运用测试软件进行检测，我们可以看出，快速傅里叶变换大大的提高了运算速度，它为各系统的设计方案提供了简单算法，有着非常重要的意义。 1. 1 选题背景近十多年来，数字信号处理技术同大规模集成电路、数字计算机等，都有了突飞猛进的发展，日新月异，早已成为了一门具有强大生命力的技术科学。因为它本身就具有一系列的优点，所以能够有效地促进工程技术领域的技术改造和科学发展，应用领域也更加地广泛、深入，越来越受到人们的重视。在信号处理中，离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是

数字信号处理应用论文

摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信 DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。 1 DSP的特点 1．1 修正的哈佛结构 DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。 1．2 专用的乘法器一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。 1．3 特殊的指令设置 DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高引。另外，DSP指令系统的流水线操作与哈佛结构相配合，把指令周期减小到最小值，增加了处理器的处理能力。尽管如此，DSP芯片的单机处理能力还是有限的，多个DSP芯片的并行处理已成为研究的热点。 2 DSP在家电、办公设备中的应用 2．1高清晰度电视传统电视采用线性扫描的信号处理方式，画面像素最高仅4O～5O万个，会带来画质的损失，而DSP数字超微点阵(Digital SuperMicro Pixe1)技术，超越传统的线性扫描，进入由“点”组成的微显示数字技术层面，从模拟的“线”飞跃到数字的“点”。DSP是逐点优化的。它运用全新的逐点扫描技术，修复并优化每一个点的质量，消降图像边缘模糊现象，细节部分的锐利度成倍提高。 2．2 A／V(Audio／Video)设备家庭影院主要由数字化A／V(Audio／Video)设备组成，DSP不仅带来环绕声，而且提供虚拟各种现场效果。VCD(VideoCompact Disc)、DVD(Digital Video Disc)、MD(Minidiskette)、DAB(Digital Audio Brod—casting)、DVB(Digital Video Box)等数字音视频产品中，DSP的价值主要体现在音频的Hi—Fi(HighFideli—ty)处理上。目前，对MPEG(Moving Picture Expe Group)音频Layer2、I ayer3等用c语言仿真研究，在此基础上用C549实现了MP3解码器的采样；用’C6201和’C6701分别实现MP3编码器和MPEG一2AAC编解码器。MPEG 一2AAC重建的音质超过MP3和AC一3将成为直播卫星、地面DAB和SW、Mw、AM 广

智能信号处理大论文

xxxx大学硕士生课程论文现代测控技术测控系统中的智能信号处理（2014—2015学年上学期）姓名：xxx 学号： xx 所在单位： xx 专业：检测技术与自动化装置

摘要现代测控技术是一门随着计算机技术、检测技术和控制技术的发展而发展起来的综合技术，是在传统的测控技术的基础上，将现代最新科学研究方法与成果应用与测控系统中。伴随着计算机技术的发展，智能信息处理技术在各行各业都得到了飞速的发展，智能信号处理技术涉及到信息科学的多个领域，是现代信号处理、人工神经网络、模糊系统理论、进化计算，包括人工智能等理论和方法的综合应用，近年己经成为信息科学领域的一个研究热点。人工智能概念被提出后，这门科学迅速成为上世纪发展最快的学科之一，衍生出神经网络、蚁群算法、遗传算法等多种算法，这使得机器具有了人类所特有的一些能力，如学习能力、记忆能力等，这样的信号处理方式使得对信号的处理变得更加准确、高效。而这种将人工智能应用与信号处理的方式，也使得现代测控个系统向着更加智能化的方向发展。关键字：测控系统、信号处理、人工智能、神经网络、遗传算法 1 概述现代测控技术是在工业测控发展中由现代测试技术与现代控制技术形成的综合性技术，而现代工业技术水平的不断提高，也不断促进现代测控技术向着更高层面的发展。在一个稳定的闭环自动控制系统中，既包括控制单元，也包括检测单元。在实现对象的控制过程中，必须首先实现对被控对象的认识与了解，因此，需要对被控对象的特征进行测量。反之，对被控对象特征测量的目的是为了加深对其认识并进而实现控制和利用。即使最简单的开环控制系统，也需要检测被控对象的状态信息；检测系统中最基本的传感器，也会由于增加控制处理功能而成为智能传感器，所以检测与控制密不可分。而对于检测的过程，即通过传感器获得数据后，通过处理单元对相关数据进行处理，继而应用的过程。数据处理的过程是完整的测控系统中必不可少的一部分，这一过程也决定着对于采集到数据的使用情况，它对整套系统的效率以及好坏起着关键性作用。数据的处理有多种不同的方式，它们根据数据以及系统功能的不同有着不同的处理方式，这可能是一种简单的阈值判断，也可能是一系列复

语音信号处理 (第2版)赵力编著语音信号处理勾画要点

语音信号处理（第2版）赵力编著重点考点第2章语音信号处理的基础知识 1.语音（Speech）是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。可以这样定义语音：语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。其中，音色也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低，它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强，它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长，它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰（Formant）。共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音，更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期（或基音频率），F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型：一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型：一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型：激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图：人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个：

基于Matlab的语音信号处理毕业设计

语音信号分析与处理系统设计摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理； The Design of Analysis and Processing Voice Signal Abstract Speech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest

数字信号处理GUI

西安工业大学北方信息工程学院毕业设计(论文)开题报告题目：数字信号处理实验教学平台设计系别光电信息系专业光电信息工程班级 B100106 姓名彭牡丹学号 B10010638 导师稀华 2013年11月20日

1 毕业设计（论文）综述 1.1 题目背景和意义自 20 世纪 60 年代以来，随着计算机和信息学科的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并迅速发展，目前已经形成为一门独立且成熟重要的新兴学科。如今已广泛地应用于通信、语音、图像、遥感、雷达、航空航天、自动控制和生物医学[1]等多个领域。特别在教学方面，此课程已普遍成为大学本科电子通信专业必修的主干课和重要的专业基础课，已成为信息化建设不可缺少的环节。 “数字信号处理”课程主要包括离散时间信号及系统、离散傅立叶变换DFT、快速傅立叶变换FFT、数字滤波器设计及实现和数字信号系统的应用等内容，如何帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、分析方法以及综合应用能力，是教学所要解决的关键问题，但是该课程理论性强，公式繁琐，需要实验辅助学生理解。因此研究数字信号处理虚拟实验技术能够有效地弥补数字信号处理理论教学的不足，所以本课题需要借助一些软件平台来完成数字信号处理课程中重要的实验内容的仿真分析。 1.2 国内外相关研究状况对于教学平台设计，现在教学方面有很多研究方法，不同的的科研目标用的是不同的软件平台，国内外也提出了多种研究方法。例如，在做交互式教学实验平台设计时，周强、张兰、张春明[2]等人运用的是Tornado 软件。此设计以 Tornado 专业课程为例，提出教学网络化的预期目标，结合课程内容的实践性特点，依据分层教学的指导理念，以先进的网站开发技术（Dreamweaver、B/S、ASP 等）为支撑手段，对面向 Tornado 的交互式教学实验平台进行设计与实现。通过小范围测试，基本实现了教师发布教学信息、上机实验、问题互助解答、学生在线自测、师生交互平台等教学功能，并在此基础上凸显出对学生进行分级以提供个性化教学的特色。在研究网络的教学实验平台设计，赵迎新、徐平平、夏桂斌[3]等人用的是无线传感器网络的研究方法。此设计研究并开发了一种应用MSP430微控制器芯片和CC2420无线收发模块架构的无线传感器网络的教学实验平台，设计并实现了系统的总体架构、硬件电路、软件接口与数据汇聚模式，根据实践教学要求，设计了基于该平台系统的基本实验要求与操作步骤，给出了对不同层次实践教学的目标要求，最后给出教学实践效果的评价。还有谢延红[4]提出的开放式 Linux 实验教学平台设计与实现。此研究针对 Linux 实验教学中存在的实验环境不够灵活、实验学习时间受限和无法实时沟通的问题，此研究提出了“个网络平台，条技术路线，

现代信号处理论文(1)

AR 模型的功率谱估计BURG 算法的分析与仿真钱平（信号与信息处理 S101904010）一．引言现代谱估计法主要以随机过程的参数模型为基础，也可以称其为参数模型方法或简称模型方法。现代谱估计技术的研究和应用主要起始于20世纪60年代，在分辨率的可靠性和滤波性能方面有较大进步。目前，现代谱估计研究侧重于一维谱分析，其他如多维谱估计、多通道谱估计、高阶谱估计等的研究正在兴起，特别是双谱和三谱估计的研究受到重视，人们希望这些新方法能在提取信息、估计相位和描述非线性等方面获得更多的应用。现代谱估计从方法上大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计两种。基于参数建摸的功率谱估计是现代功率谱估计的重要内容，其目的就是为了改善功率谱估计的频率分辨率，它主要包括AR 模型、MA 模型、ARMA 模型，其中基于AR 模型的功率谱估计是现代功率谱估计中最常用的一种方法，这是因为AR 模型参数的精确估计可以通过解一组线性方程求得，而对于MA 和ARMA 模型功率谱估计来说，其参数的精确估计需要解一组高阶的非线性方程。在利用AR 模型进行功率谱估计时，必须计算出AR 模型的参数和激励白噪声序列的方差。这些参数的提取算法主要包括自相关法、Burg 算法、协方差法、改进的协方差法，以及最大似然估计法。本章主要针对采用AR 模型的两种方法：Levinson-Durbin 递推算法、Burg 递推算法。实际中，数字信号的功率谱只能用所得的有限次记录的有限长数据来予以估计，这就产生了功率谱估计这一研究领域。功率谱的估计大致可分为经典功率谱估计和现代功率谱估计，针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出了现代谱估计，AR 模型谱估计就是现代谱估计常用的方法之一。信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一，通常是求其功率谱来进行频谱分析。功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。然而，实际应用中的平稳随机信号通常是有限长的，只能根据有限长信号估计原信号的真实功率谱，这就是功率谱估计。二．AR 模型的构建假定u(n)、x(n)都是实平稳的随机信号，u(n)为白噪声，方差为，现在，我们希望建立AR 模型的参数和x(n)的自相关函数的关系，也即AR 模型的正则方程(normal equation)。由 )}()]()({[)}()({)(1 n x m n u k m n x E m n x n x E m p k k x a r ++-+-=+=∑= )()()(1 m k m m r r a r xu x p k k x +--=∑= (1) 由于u(n)是方差为的白噪声，有 ?? ?=≠=-0 00)}()({2 m m m n x n u E σ （2）由Z 变换的定义，，当时，有h(0)=1。综合（1）及（2）两式， ???????=-≥--=∑∑==0)(1)()(1 2 1 m k m k m m p k x k p k x k x r a r a r σ （3）在上面的推导中，应用了自相关函数的偶对称性。上式可写成矩阵式：

语音识别论文

语音信号的分析与处理摘要：本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整引言语音信号参数分析是语音信号处理的前提和基础。语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。只有通过语音信号的分析才能获得语音本质特性的参数，才能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立语音合成的语音库，也才可能建立用于语音识别的模板和知识库。此外，语音合成音质的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号参数分析的准确性和精度。因此，语音信号参数分析是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作[1]。近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景[2]。在特定人孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)算法，该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法[3]。 MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。本文就是在MA TLAB基础上来进行语音信号参数的分析与语音信号的识别的。一、语音信号的分析 1参数分析语音信号是一种典型的非平稳信号。但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。这样，我们就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理，一般而言语音信号处理的方法都是基于这种短时平稳的假设的。根据语音信号所分析参数的不同，语音信号参数分析可以分为时域、频域、倒谱域分析等[4]。本文仅涉及时域及频域参数分析。 2时域分析进行语音信号最为直观的分析方法就是时域分析。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析以及语音的分割、预处理和大分类等。时域分析方法的特点是：第一，表示语音信号比较直观，物理意义明确；第二，实现起来比较简单，运算量少；第三，可以得到语音的一些重要参数；第四，采用示波器等通用设备，使用简单[5]。 2.1短时能量分析短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。如对于高信

信号分析与处理课程设计毕业设计(论文)

课程设计一、目的与要求是使学生通过上机使用Matlab工具进行数字信号处理技术的仿真练习，加深对《信号分析与处理（自）》课程所学基本理论和概念的理解，培养学生应用Matlab等工具进行数字信号处理的基本技能和实践能力，为工程应用打下良好基础。二、主要内容 1．了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。掌握数字信号的基本概念。 1）使用Matlab（生成几种典型数字信号（正弦信号、周期信号、高斯随机信号等），2）编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。 3）进行信号加减运算。 2．Matlab编程实现典型离散信号（正弦信号、周期信号、随机信号）的离散傅立叶变换，显示时域信号和频谱图形（幅值谱和相位谱）；以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念（混叠、泄漏、整周期截取、频率分辨率等）。 3．设计任意数字滤波器，并对某类型信号进行滤波，并对结果进行显示和分析。三、进度计划四、设计成果要求 1．提交完成设计内容的程序 2．提交设计报告五、考核方式课程设计报告、设计内容演示和答辩相结合。考核内容：考勤、纪律、课程设计报告、实际编程能力和基本概念掌握程度等。学生姓名：指导教师： 2011 年12 月29 日一、了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。掌握数字信号的基本概念。

1、使用Matlab生成几种典型数字信号：正弦信号、周期信号、非周期信号和高斯随机信号并编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。 1）正弦信号：编程如下： k1=-20;k2=20; k=k1:k2; w=pi/8; f=sin(k*w); stem(k,f,'filled');title('正弦序列'); xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)'); fprintf('正弦信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(f),var(f,1)); 运行结果如下：正弦信号的均值为0.0000 方差为0.5122 2）周期信号编程如下： k1=0;k2=3; k=k1:k2; Ts=1;f=k*Ts; xtilde=f'*ones(1,8); xtilde=xtilde(:); xtilde=xtilde'; subplot(2,1,1);stem(k,f,'filled'); title('一个周期');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)'); subplot(2,1,2);stem(xtilde,'filled');

《数字信号处理与应用》课程论文

《数字信号处理与应用》课程论文题目:基于DSP和FPGA的通用数字信号处理系统设计系部专业学号姓名 2014年6月7日

基于DSP和FPGA的通用数字信号处理系统设计摘要随着电子设备结构和功能的日益复杂,对其内部使用的数字信号处理系统在体积和功耗方面提出了更高的要求?结合以上背景,设计了一种体积小?功耗低的通用数字信号处理系统?该系统利用DSP配合FPGA为硬件架构,以TMS320VC5509ADSP为数据处理核心,通过FPGA对USB?ADC和DAC等外围设备进行控制,并可实现频谱分析?数字滤波器等数字信号处理算法?硬件调试结果表明,该系统满足设计要求,可应用于实际工程和课堂教学等多个领域? 关键词:数字信号处理低功耗DSP FPGA

目录一引言 (1) 二系统主要功能和技术指标 (2) 三硬件设计 (3) 3.2.1DSP最小系统设计 (3) 3.2.2程序存储器设计 (4) 3.3.1USB通信接口设计 (4) 3.3.2信号发生电路设计 (5) 3.3.3信号采集电路设计 (6) 3.3.4语音电路设计 (7) 四软件设计 (8) 五系统测试 (10) 六结论 (11) 参考文献 (12)

一引言随着计算机技术和电子技术的高速发展,数字信号处理理论和方法已成为众多研究领域的重要研究基础,被广泛应用在航空航天?自动化控制?通信等领域?然而,数字信号处理系统功能日益齐全,结构也越来越复杂,导致其体积和功耗不断增加,对电子设备的运行造成了严重的影响?因此,减小数字信号处理系统的体积和功耗,对降低整个电子系统的运营成本?提高系统可靠性具有重要意义? TI公司5000系列的数字信号处理器TMS320VC5509A具有较快的数字信号处理能力,同时具有低功耗?封装小?价格低等优点,被广泛的应用于数字信号处理领域中?本文充分利用了TMS320VC5509A的以上优势,同时结合FPGA的并行控制能力,实现了体积小?功耗低的通用数字信号处理系统?