数字信号的产生和基本运算

数字信号的产生和基本运算
数字信号的产生和基本运算

DSP实验报告

实验名称:实验一数字信号的产生和基本运算

1.实验要求

(1) 常用数字信号序列的产生:

熟悉Matlab 产生数字信号的基本命令,加深对数字信号概念的理解,并能够用Matlab 产生和绘制出一些常用离散信号序列。

请用Matlab 画出下列序列的波形(-10

a) δ(n)

b) 单位阶跃序列2 u(n-5)

c) 矩形序列R(n)

d) y(n)=2sin(0.3πn)+ 0.5cos2(0.6πn)

(2) 数字信号的基本运算:

加、减、尺度(乘除)和移位是数字信号处理中最基本的算术运算,将上述基本序列进行这些基本运算,得到多个序列构成的组合序列。

请用您的计算机声卡采用一段您自己的声音x(n),长度为45秒,单声道,取样频率44.1kHz,16bit/样值,然后与给定的一段背景音乐y(n) 按下式叠加为一个声音信号z(n):

=+

z n x n y n

()0.7()0.3

要求:

a)在同一个Figure 中,画出采集声音x(n)、背景音乐y(n)和混音z(n) 的时域波

形;

b)保存混音文件z(n) (wav 格式);

c)提交实验报告时,请把声音文件转换为mp3 格式,图像转换为JPEG 格式,

以节省存储空间。

2. 程序分析

第一部分:

1、δ(n)函数实现

% create impulse function

function[x,n]=impseq(n0,n1,n2)

%This function should be used to create a impseq array

%It return 1 at n0 ,and return 0 at other place

%You should set the arguments as: n1

if((n0n2)|(n1>n2))

error('Arguments must satisfy n1<=n0<=n2')

end

n=[n1:n2];

x=[(n-n0)==0];

2、阶跃函数u(n)的实现

%create u(n)

function [x,n]=stepseq(n0,n1,n2)

%This function should be used to create a u(n) array

%It return 1 when n>=n0 ,and return 0 at other place

%You should set the arguments as: n1

if((n0n2)|(n1>n2))

error('Arguments must satisfy n1<=n0<=n2')

end

n=[n1:n2];

x=[(n-n0)>=0];

3, 窗函数R(n)的实现

%create R(n)

function [y,n]=R(n1,left,right,n2)

%This function should be used to create a R(n) array

%It return 1 when left<=n

if(n1>left||left>right||right>n2)

error('Arguments must satisfy ns<=left<=right<=nf') end

n=[n1:n2];

y=[n>=left]-[n>=right];

4、程序主代码

clear

y1=impseq(0,-10,10);

y2=stepseq(5,-10,10)*2;

y3=R(-10,-5,5,10);

n=-10:1:10;temp=-10:0.1:10;

y4=2*sin(0.3*pi*n)+0.25+0.25*cos(1.2*pi*n);

y5=2*sin(0.3*pi*temp)+0.25+0.25*cos(1.2*pi*temp); subplot(2,2,1),stem(n,y1,'r','s'),title('δ(n)');

subplot(2,2,2),stem(n,y2,'g','*'),title('u(n)');

subplot(2,2,3),stem(n,y3,'c','o'),title('R(n)');

subplot(2,2,4),stem(n,y4,'m','x'),hold on,

plot(temp,y5,':'),title('2sin(0.3pi*n)+0.5cos2(0.6pi*n)');

5、运行结果

第二部分:

1、各个函数求和

clear

y1=impseq(0,-10,10);

y2=stepseq(5,-10,10)*2;

y3=R(-10,-5,5,10);

n=-10:1:10;

y4=2*sin(0.3*pi*n)+0.5*cos(0.6*pi*n);

z1=y1+y2;

z2=y3+y4;

z3=y1*2;

subplot(3,1,1),stem(n,z1,'r','s'),title('δ(n)+2u(n-5)');

subplot(3,1,2),stem(n,z2,'m','*'),

title('2sin(0.3pi*n)+0.5cos(0.6pi*n)+R(n)');

subplot(3,1,3),stem(n,z3,'c','x'),title('2*δ(n) ');

运行结果

2、音频处理

clear

[record,fs]=audioread('C:\Users\LYiFan\Desktop\record.mp3'); [background,fs]=audioread('C:\Users\LYiFan\Desktop\background.mp3'); x=record((fs*0+1:fs*45),:);%录音

y=background((fs*0+1:fs*45),:);

z=0.7*x+0.3*y;

subplot(3,1,1),plot(x),title('record');

subplot(3,1,2),plot(y),title('background');

subplot(3,1,3),plot(z),title('music');

audiowrite('C:\Users\LYiFan\Desktop\music.wav',z,fs);

运行结果

3. 总结

新版本的matlab不能用wavread和wavwrite,要改成audioread和audiowrite。两者的用法不太一样,百度也查不到,弄了很久才明白。

数字信号处理知识点总结

《数字信号处理》辅导 一、离散时间信号和系统的时域分析 (一) 离散时间信号 (1)基本概念 信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。 连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 模拟信号:是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 离散信号:时间上不连续,幅度连续。常见离散信号——序列。 数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续。 (2)基本序列(课本第7——10页) 1)单位脉冲序列 1,0()0,0n n n δ=?=?≠? 2)单位阶跃序列 1,0 ()0,0n u n n ≥?=?≤? 3)矩形序列 1,01 ()0,0,N n N R n n n N ≤≤-?=?<≥? 4)实指数序列 ()n a u n 5)正弦序列 0()sin()x n A n ωθ=+ 6)复指数序列 ()j n n x n e e ωσ= (3)周期序列 1)定义:对于序列()x n ,若存在正整数N 使()(),x n x n N n =+-∞<<∞ 则称()x n 为周期序列,记为()x n ,N 为其周期。 注意正弦周期序列周期性的判定(课本第10页) 2)周期序列的表示方法: a.主值区间表示法 b.模N 表示法 3)周期延拓 设()x n 为N 点非周期序列,以周期序列L 对作()x n 无限次移位相加,即可得到周期序列()x n ,即 ()()i x n x n iL ∞ =-∞ = -∑ 当L N ≥时,()()()N x n x n R n = 当L N <时,()()()N x n x n R n ≠ (4)序列的分解 序列共轭对称分解定理:对于任意给定的整数M ,任何序列()x n 都可以分解成关于/2c M =共轭对称的序列()e x n 和共轭反对称的序列()o x n 之和,即

数字信号处理期末重点复习资料

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)。 19、稳定系统的系统函数H(z)的收敛域包括 单位圆 。 20、对于M 点的有限长序列x(n),频域采样不失真的条件是 频域采样点数N 要大于时域采样点数M 。

北京邮电大学《数字信号处理》课程教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲 一、课程编号:1100020 二、课程名称:数字信号处理 ( 64学时) Digital Signal Processing 三、课程教学目的 数字信号处理是现代信息处理和传输的基础课程之一,已经成为信号和信息处理、通信和电子、计算机科学和技术等专业的学生需要学习和掌握的基本知识。 本课程以离散时间信号与系统作为对象,在介绍经典理论的基础上,适当引入了现代信号处理的理论与方法以及Matlab仿真分析软件。通过本课程的学习,使得学生能够掌握确定性离散时间信号的频谱分析原理及快速实现方法,数字滤波器的设计及实现方法。使学生能够利用计算机技术来进行数字信号的处理,并根据实际需要分析、设计数字滤波系统。 本课程是进一步学习数字通信、图像处理、随机数字信号处理、无线通信、多媒体通信等专业课程的先修课程。 四、课程教学基本要求 1.掌握离散时间信号和系统的基本标识方法 2.掌握离散时间系统的基本特性、Z变换以及离散时间信号的傅立叶变换(DTFT) 3.掌握离散傅立叶变换(DFT)以及离散傅立叶变换的快速算法(FFT) 4.掌握数字滤波器的设计方法和结构 5.了解多速率信号处理的基本内容 五、教学内容及学时分配(含实验) 理论教学(56学时) 1.绪论2学时数字信号处理的特点、实现和应用 Matlab简介 2.离散时间系统的基本特性及流图10学时抽样与重建 离散系统及其普遍关系 信号流图及Mason公式 离散时间信号的傅立叶变换 Z变换及Z反变换(留数法)

Z变换与拉普拉斯、傅立叶变换的关系 离散系统的频域分析 3.离散傅立叶变换及其快速实现14学时DFS的定义及性质 DFT的定义、性质及应用 基2时间抽选法FFT 基2频率抽选法FFT 基4时间抽选法FFT IDFT的快速算法 FFT应用(线性卷积的快速计算、CZT变换) 4.IIR数字滤波器的设计和实现12学时滤波器概述 模拟滤波器的设计 模拟滤波器的数字仿真 冲激响应不变法和双线性变换法的设计 IIR滤波器的频率变换设计 IIR数字滤波器的计算机辅助设计 IIR 滤波器的实现结构 5.FIR数字滤波器的设计10学时线性相位FIR滤波器的条件和特性概述 窗函数法 频率取样法 FIR数字滤波器的优化设计 FIR数字滤波器的实现结构 6.多速率信号的处理基础8学时抽取和内插的时域和变换域描述 抽取滤波器和内插滤波器 多相分解 正交镜像滤波器组 双通道滤波器组 实验教学(8学时)

数字信号处理复习总结-最终版

绪论:本章介绍数字信号处理课程的基本概念。 0.1信号、系统与信号处理 1.信号及其分类 信号是信息的载体,以某种函数的形式传递信息。这个函数可以是时间域、频率域或其它域,但最基础的域是时域。 分类: 周期信号/非周期信号 确定信号/随机信号 能量信号/功率信号 连续时间信号/离散时间信号/数字信号 按自变量与函数值的取值形式不同分类: 2.系统 系统定义为处理(或变换)信号的物理设备,或者说,凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备都称为系统。 3.信号处理 信号处理即是用系统对信号进行某种加工。包括:滤波、分析、变换、综合、压缩、估计、识别等等。所谓“数字信号处理”,就是用数值计算的方法,完成对信号的处理。 0.2 数字信号处理系统的基本组成 数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行变换和处理。不仅应用于数字化信号的处理,而且

也可应用于模拟信号的处理。以下讨论模拟信号数字化处理系统框图。 (1)前置滤波器 将输入信号x a(t)中高于某一频率(称折叠频率,等于抽样频率的一半)的分量加以滤除。 (2)A/D变换器 在A/D变换器中每隔T秒(抽样周期)取出一次x a(t)的幅度,抽样后的信号称为离散信号。在A/D 变换器中的保持电路中进一步变换为若干位码。 (3)数字信号处理器(DSP) (4)D/A变换器 按照预定要求,在处理器中将信号序列x(n)进行加工处理得到输出信号y(n)。由一个二进制码流产生一个阶梯波形,是形成模拟信号的第一步。 (5)模拟滤波器 把阶梯波形平滑成预期的模拟信号;以滤除掉不需要的高频分量,生成所需的模拟信号y a(t)。 0.3 数字信号处理的特点 (1)灵活性。(2)高精度和高稳定性。(3)便于大规模集成。(4)对数字信号可以存储、运算、系统可以获得高性能指标。 0.4 数字信号处理基本学科分支 数字信号处理(DSP)一般有两层含义,一层是广义的理解,为数字信号处理技术——DigitalSignalProcessing,另一层是狭义的理解,为数字信号处理器——DigitalSignalProcessor。 0.5 课程内容 该课程在本科阶段主要介绍以傅里叶变换为基础的“经典”处理方法,包括:(1)离散傅里叶变换及其快速算法。(2)滤波理论(线性时不变离散时间系统,用于分离相加性组合的信号,要求信号频谱占据不同的频段)。 在研究生阶段相应课程为“现代信号处理”(AdvancedSignalProcessing)。信号对象主要是随机信号,主要内容是自适应滤波(用于分离相加性组合的信号,但频谱占据同一频段)和现代谱估计。 简答题: 1.按自变量与函数值的取值形式是否连续信号可以分成哪四种类型? 2.相对模拟信号处理,数字信号处理主要有哪些优点? 3.数字信号处理系统的基本组成有哪些?

DSP知识要点

DSP技术知识要点(通信工程 ) CHAP1 冯、诺依曼结构和哈佛结构的特点 冯、诺依曼结构:采用单存储空间,即程序指令和数据共用一个存储空间,使用单一的地址和数据总线,取指令和取操作数都是通过一条总线分时进行。当进行高速运算时,不但不能同时进行取指令和取操作数,而且还会造成数据传输通道的瓶颈现象,其工作速度较慢。 哈佛结构:采用双存储空间,程序存储器和数据存储器分开,有各自独立的程序总线和数据总线,可独立编址和独立访问,可对程序和数据进行独立传输,使取指令操作、指令执行操作、数据吞吐并行完成,大大地提高了数据处理能力和指令的执行速度,非常适合于实时的数字信号处理。 DSP芯片的特点(为何适合数据密集型应用:前5点)1.采用哈佛结构2.采用多总线结构3.采用流水线技术4. 配有专用的硬件乘法-累加器5. 具有特殊的DSP指令6.快速的指令周期7.硬件配置强8.支持多处理器结构9.省电管理和低功耗。 定点DSP芯片和浮点DSP芯片的区别及应用特点 定点DSP芯片(数据以定点格式工作):精度和范围是不能同时兼顾的。 定点DSP是主流产品,成本低,对存储器要求低、耗电少,开发相对容易,但设计中必须考虑溢出问题。用在精度要求不太高的场合。 浮点DSP芯片(数据以浮点格式工作):精度高、动态范围大,产品相对较少,复杂成本高。但不必考虑溢出的问题。用在精度要求较高的场合。 定点DSP的表示(Qm.n,精度和范围与m、n的关系)及其格式转换 ○1整数表示法:最高位是符号位,0代表正数,1代表负数,其余位以二进制的补码形式表示数值,小数点在D0位。用于控制操作、地址计算、及其它非信号处理应用。 ○2小数表示法:最高位是符号位,0代表正数,1代表负数,其余位以二进制的补码形式表示数值,小数点在Dn-1位。用于数字和各种信号处理算法的计算中。 ○3数的定标;n越大,数值范围越小,但精度越高; 相反,n越小,数值范围越大,但精度就越低。不同Qm.n形式的数进行加减

数字信号处理基础书后题答案中文版

Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率,即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ,信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、3 5000π=ω,所以f = 833.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π=ω,所以f = 214.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S ===μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半,即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ,所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ,周期T = π/2000 sec 。因此,5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ,所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ,T = 1/1250 sec 。因此,5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ,所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上,对于这个信号来说,在整数的模拟周期中,是不可能采到整数个点的。 2.6 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处,换句话说,频谱搬移发生在每个采样频率的整数倍 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 频率/kHz

2015年北邮数字信号处理软件实验报告

数字信号处理软件实验 MATLAB 仿真 2015年12月16日

实验一:数字信号的 FFT 分析 ● 实验目的 通过本次实验,应该掌握: (a) 用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。 (b) 经过离散时间傅立叶变换(DTFT )和有限长度离散傅立叶变换(DFT )后信号频谱上的区别,前者 DTFT 时间域是离散信号,频率域还是连续的,而 DFT 在两个域中都是离散的。 (c) 离散傅立叶变换的基本原理、特性,以及经典的快速算法(基2时间抽选法),体会快速算法的效率。 (d) 获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法,建立频率分辨率和时间分辨率的概念,为将来进一步进行时频分析(例如小波)的学习和研究打下基础。 (e) 建立 DFT 从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念,此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器,例如 DVD AC3 和MPEG Audio 。 ● 实验内容及要求 ? 离散信号的频谱分析 设信号 此信号的0.3pi 和 0.302pi 两根谱线相距很近,谱线 0.45pi 的幅度很小,请选择合适的序列长度 N 和窗函数,用 DFT 分析其频谱,要求得到清楚的三根谱线。 ? DTMF 信号频谱分析 用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频(DTMF )拨号数字 0~9的数据,采用快速傅立叶变换(FFT )分析这10个号码DTMF 拨号时的频谱。 00010450303024().*cos(.)sin(.)cos(.)x n n n n ππππ=+--

●MATLAB代码及结果 ?离散信号的频谱分析 clf; close all; N=1000; n=1:1:N; x=0.001*cos(0.45*n*pi)+sin(0.3*n*pi)-cos(0.302*n*pi-pi/4); y=fft(x,N); mag=abs(y); w=2*pi/N*[0:1:N-1]; stem(w/pi,mag); axis([0.25 0.5 0 2]); xlabel('频率'); ylabel('X(k)'); grid on;

数字信号处理基础书后题答案中文版

数字信号处理基础书后题答案中文版

Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率,即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ,信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、35000π =ω,所以f = 833.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π =ω,所以f = 214.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S === μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半,即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ,所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ,周期T = π/2000 sec 。因此,5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ,所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ,T = 1/1250 sec 。因此,5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ,所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上,对于这个信号来说,在整数的模拟周期中,是不可能采到整数个点的。 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处,换句话说,频谱搬移发生在每个采样频率的整数 倍 -200 200 400 600 800 1000 1200 0.10.20.30.40.50.60.70.80.91 幅度 频

数字信号处理知识点归纳整理

数字信号处理知识点归纳整理 第一章时域离散随机信号的分析 1.1. 引言 实际信号的四种形式: 连续随机信号、时域离散随机信号、幅度离散随机信号和离散随 机序列。本书讨论的是离散随机序列 ()X n ,即幅度和时域都是离散的情况。随机信号相比随机变量多 了时 间因素,时间固定即为随机变量。随机序列就是随时间n 变化的随 机变量序列。 1.2. 时域离散随机信号的统计描述 1.2.1 概率描述 1. 概率分布函数(离散情况) 随机变量 n X ,概率分布函数: ()()n X n n n F x ,n P X x =≤ (1) 2. 概率密度函数(连续情况) 若 n X 连续,概率密度函数: ()()n n X X n n F x,n p x ,n x ?=

? (2) 注意,以上两个表达式都是在固定时刻n 讨论,因此对于随机序列而言,其概率分布函数和概率密度函数都是关于n 的函数。 当讨论随机序列时,应当用二维及多维统计特性。 ()()()()1 21 21 2,,,1 21122,, ,1 2 ,,,1 2 12,1,,2, ,,,,,,1,,2, ,,,1,,2, ,,N N N x X

X N N N N x X X N x X X N N F x x x N P X x X x X x F x x x N p x x x N x x x =≤≤≤?= ??? 1.2.2 数字特征 1. 数学期望 ()()()()n x x n n m n E x n x n p x ,n dx ∞ -∞ ==????? (3) 2. 均方值与方差 均方值: ()()22 n n x n n E X x n p x ,n dx ∞ -∞ ??=??? (4) 方差: ()()()222 2x n x n x n E X m n E X m n σ????=-=-???? (5)

数字信号处理试题和答案

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。 17.如果通用计算机的速度为平均每次复数乘需要5μs,每次复数加需要1μs,则在此计算机上计算210点的基2 FFT需要10 级蝶形运算,总的运算时间是______μs。 二.选择填空题 1、δ(n)的z变换是 A 。

北邮数字信号处理实验报告(特选借鉴)

2011级数字信号处理实验报告 实验名称:实验一数字信号的产生和基本运算 1.实验要求 因为现实世界里存在的是模拟信号,因此数字信号处理的第一个问题是将信号离散化,得到一个数字信号,然后再进行数字处理。 (1) 常用数字信号序列的产生: 熟悉Matlab 产生数字信号的基本命令,加深对数字信号概念的理解,并能够用Matlab 产生和绘制出一些常用离散信号序列。请用Matlab 画出下列序列的波形(-10

2020年信号处理知识点总结

第一章信号 1.信息是消息的内容,消息是信息的表现形式,信号是信息的载体 2.信号的特性:时间特性,频率特性 3.若信号可以用确定性图形、曲线或数学表达式来准确描述,则该信号为确定性信号 若信号不遵循确定性规律,具有某种不确定性,则该信号为随机信号 4.信号分类:能量信号,一个信号如果能量有限;功率信号,如果一个信号功率是有限的 5.周期信号、阶跃信号、随机信号、直流信号等是功率信号,它们的能量为无限 6.信号的频谱有两类:幅度谱,相位谱 7.信号分析的基本方法:把频率作为信号的自变量,在频域里进行信号的频谱分析 第二章连续信号的频域分析 1.周期信号频谱分析的常用工具:傅里叶三角级数;傅里叶复指数 2.利用傅里叶三角级数可以把周期信号分解成无穷多个正、余弦信号的加权和 3频谱反映信号的频率结构,幅频特性表示谐波的幅值,相频特性反映谐波的相位 4.周期信号频谱的特点:离散性,谐波性,收敛性

5.周期信号由无穷多个余弦分量组成 周期信号幅频谱线的大小表示谐波分量的幅值 相频谱线大小表示谐波分量的相位 6.周期信号的功率谱等于幅值谱平方和的一半,功率谱反映周期信号各次谐波的功率分配关系,周期信号在时域的平均功率等于其各次谐波功率之和 7.非周期信号可看成周期趋于无穷大的周期信号 8.周期T0增大对频谱的影响:谱线变密集,谱线的幅度减少 9.非周期信号频谱的特点:非周期信号也可以进行正交变换;非周期信号完备正交函数集是一个无限密集的连续函数集;非周期信号的频谱是连续的; 非周期信号可以用其自身的积分表示 10.常见奇异信号:单位冲激信号,单位直流信号,符号函数信号,单位阶跃信号 11.周期信号的傅里叶变换:周期信号:一个周期绝对可积?傅里叶级数?离散谱 非周期信号:无限区间绝对可积?傅里叶变换?连续谱12.周期信号的傅立叶变换是无穷多个冲激函数的线性组合 脉冲函数的位置:ω=nω0 , n=0,±1,±2, ….. 脉冲函数的强度:傅里叶复指数系数的2π倍 周期信号的傅立叶变换也是离散的; 谱线间隔与傅里叶级数谱线间隔相同

北邮数字信号处理Matlab仿真实验

《数字信号处理》Matlab 实验 一.离散信号的 FFT 分析 知识点:利用FFT 对信号频谱进行分析,用DFT 进行信号分析时基本参数的选择,以及信号经过离散时间傅立叶变换(DTFT )和有限长度离散傅立叶变换(DFT )后信号频谱上的区别。 实验教学内容: 1.用Matlab 编程上机练习。已知: N=25。这里Q=0.9+j0.3。可以推导出 , 首先根据这个式子计算X(k)的理论值,然后计算输入序列x(n)的32个值,再利用基2时间抽选的FFT 算法,计算x(n)的DFT X(k),与X(k)的理论值比较(要求计算结果最少6位有效数字)。 解: format long Q=0.9+0.3i; WN=exp(-2*pi*1i/32); Xk=(1-Q^32)./(1-Q*WN.^[0:24]); xn=Q.^[0:24]; Xkfft=fft(xn,32); for (k0=1:1:25) difference=Xk(k0)-Xkfft(k0); end; subplot(3,1,1);stem(abs(Xk(1:1:24)),'.');title('DFT x(n)');xlabel('k');axis([0,35,0,15]); subplot(3,1,2);stem(abs(Xkfft(1:1:32)),'g.');title('FFT x(n)');xlabel('k');axis([0,35,0,15]); subplot(3,1,3);stem(abs(difference(1:1:25)),'r.');title('Xk-Xkfft');xlabel('k');axis([0,35,0,15]); 0n N-1 ()0 n 0, n N n Q x n ?≤≤=? <≥?11,011)()()(k k 1 nk 1 -=--===∑∑-=-=N k QW Q QW W n x k X N N n N N n N N n ,

数字信号处理基本知识点Matlab实现

数字信号处理(第二版) 绪论 1.4 MATLAB 在信号处理中的应用简介 MATLAB 是美国Mathworks 公司于1984年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件,它集数值分析、矩阵运算、信号处理、系统仿真和图形显示于一体,从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。 MATLAB 软件包括五大通用功能:数值计算功能(Numeric ),符号运算功能(Symbolic );数据可视化功能(Graphic ),数据图形文字统一处理功能(Notebook )和建模仿真可视化功能(Simulink )。该软件有三大特点:一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。目前,Mathworks 公司已推出30多个应用工具箱。MA TLAB 在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数理统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、信号和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统、以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。 2.10 离散时间信号与系统的Matlab 表示 2.10.1 离散时间信号的表示和运算 1、基本序列的Matlab 表示 单位采样序列 在MA TLAB 中,单位采样序列可以通过编写以下的DTimpulse .m 文件来实现,即 function y=DTimpulse (n) y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 单位阶跃序列 在MA TLAB 中,单位阶跃序列可以通过编写DTu .m 文件来实现,即 function y=DTu (n) y=n>=0; %当参数为非负时输出1 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 矩形序列 用MA TLAB 表示矩形序列可根据公式()()()N R n u n u n N =--并利用DTu 函数生成,即 function y=DTR(n,N) y=DTu(n)-DTu(n-N); 调用该函数时n 必须为整数或整数向量,N 必须为整数。 实指数序列 用MA TLAB 表示实指数序列()(),n x n a u n n N a R =∈∈,即

北邮DSP数字信号处理Matlab实验一

实验一:数字信号的产生和基本运算 (1) 常用数字信号序列的产生: 熟悉Matlab产生数字信号的基本命令,加深对数字信号概念的理解,并能够用Matlab 产生和绘制出一些常用离散信号序列。请用Matlab画出下列序列的波形(-10

b)利用.m文件 M文件代码: function[x,n]=u(n0,n1,n2) if((n0=0; 实现2u(n-5)的命令是: >> x=2*u(5,-10,10); >> n=-10:10; >> stem(n,x) 图像为:

数字信号处理基础综合复习题

数字信号处理模拟试题1(2014年秋季学期) 1. 已知模拟信号013()cos()cos()4 a x t t t =Ω+Ω, 其中,44012210/, 10/63 rad s rad s ππΩ= ?Ω=? 以f s =10kHz 进行采样,得到()x n 。 (1)判断是否满足采样定理要求并说明原因; (2)写出序列()x n 的表达式,并求其周期; (3)截取N 点长序列利用DFT 进行频谱分析,要分辨出各个频率分量,N 的最小值为多少? 2. 一个15点长序列x(n)和6点长序列y(n)(第一个非零点均从n=0开始),各作15点DFT ,得到X(k)和Y(k),再求X(k)Y(k)的IDFT ,得到f(n),问 f(n)的哪些点对应于 x(n)*y(n)应该得到的点? 3.序列x(n)长度为N (N 为偶数),且满足()(2),0,1,...,21x n x n N n N =-+=-,证明: x(n)的N 点DFT X(k)仅有奇次谐波,即:X(k)=0,k 为偶数 4. 设()j X e ω为序列1()()2n x n u n ??= ???的傅里叶变换。令()y n 表示一个长度为10的有限长序列,其10点DFT 用()Y k 表示,已知21010()()()j k Y k X e R k π=,即()Y k 对应于()j X e ω的(0,2)π区间上的10个等间隔样本。求()y n 。 5. 设有一谱分析用的信号处理器,抽样点数必须为2的整数幂,假定没有采用任何特殊数据处理措施,要求频率分辨力≤10Hz ,如果采用的抽样时间间隔为0.1ms ,试确定 (1)最小记录长度; (2)允许处理的信号的最高频率; (3)在一个记录中的最少点数。 6.已知某系统的系统函数为12112921123()11111423 z z H z z z z -------=?+-+ (1)画出级联型的结构流图: (2)画出直接Ⅱ型的结构流图。 (3)级联型结构与直接型结构相比有什么特点? 7. 下图为某FIR 系统的级联型流图。 x

1_数字信号处理基础知识

数字信号处理基础知识 Digital Signal Processing 编写:刘馥清

模拟信号与数字信号 (基本术语) 过程:物理量(位移、速度、加速度、声压、声强、压强、应力、应变、温度…)随时间变化的历程。 信息:研究问题所关心的过程特征。 信号:通常指物理过程通过传感器(也称换能器)转换成电信号。 信号是信息的载体。信号处理即从信号获取有用信息。 连续信号:幅值随时间连续变化的信号。 离散信号:只在离散时刻取值的信号。通常对连续信号“采(抽)样” 而得到。 模拟信号:未经数字化处理的连续信号。 数字信号:数字化的离散信号,适用于计算机处理。 A/D:Analog to Digital Conversion

物理过程与信号的分类 (一)

简谐过程两种数学表达形式 1 三角函数形式 ()()?ω+=t A t x sin A —振幅 ?—初相角 ω—角频率 ω=2πf = 2π/T 2 复指数形式 ()()1?===+j e A Ae t x t j t j ω?ω ? j Ae A = —复振幅 (相量—Phasor) 相互关系:()t A t A t A ω?ω??ωsin cos cos sin sin +=+ t A t A ωωsin cos 21+=

() ()t j t j t j t j e A e A e e A t A ωωωωω??+=+= 222cos 1111 () ? ???? ? ??? ???? ? ??? =?= 21 22222 2 2sin πωπωωωωt j t j t j t j e A e A e e j A t A ?? ?????=?=21 πj e j j 2 221A A A += 21 A A arctg =? 欧拉公式的几何意义

北邮dsp数字信号处理第三章附加习题

1. 利用DFT 矩阵计算序列()(0,1,2,3)x n =的4点DFT 。 2. 利用上述序列4点DFT 结果和频域内插公式计算该序列在频点 28π处的DTFT 结果;直接利用DFT 计算上述序列在 28π处DTFT 结果。 3. 以2400Hz 为采样频率对一模拟信号进行采样,得到序列()(1,1,1,1,1,1)x n =;已知序列 DTFT 结果在频点2 π 5400Hz 处的幅度;另,对序列作8点DFT ,求(2)X 。 4. 一FIR 数字滤波器,其传递函数为123()10.50.40.4H z z z z ---=+++;利用DFT 求该 系统在0.8π处的频率响应。 5. 对一实序列作8点DFT ,已知: (1) 1.7 1.5(3)0.2 4.1(6)2 X j X j X j =-=+= 求(2),(5),(7)X X X 。 6. 若()x n 为N 点实序列,且有()(())N x n x n =-,求证该类序列的N 点DFT 变换可按如下 方式完成: 10102()()cos 12()()cos N n N k nk X k x n N nk x n X k N N ππ-=-=== ∑∑ 7. 若1()x n 为N 点实序列,且有1()()x n jx n =;现对()x n 作N 点DFT ,并由()R X k 、() I X k 表示其实部和虚部,求证下列结果: 1101102()()sin 2()()cos N R n N I n nk X k x n N nk X k x n N ππ-=-===∑∑

8. 判断在下列序列中,哪些序列的DFT 为实序列;哪些序列的DFT 为纯复序列。 1233()(1,0.5,1,0,0,1,0.5) ()(1,0.5,1,1,0,1,1,0.5) ()(0,0.5,1,1,0,1,1,0.5) ()(1,2,0,0,1,0,0,2)x n x n x n x n ==--=---=- 9. 已知序列1()x n 的2点结果为(2,0),2()x n 4点DFT 结果为(3,1,1,1)-;令 12()()()y n x n x n =*,求(2)y 。 10. 有限长序列1()x n 在范围099n ≤≤之外为0;另,有限长序列2()x n 在范围1039 n ≤≤之外为0;现令()L y n 为两者的线性卷积结果,()C y n 为两者100点循环卷积结果;问n 取何值有()()L C y n y n =。 11. 从定义开始推导基2 DIT IFFT 变换算法,并画出8N =的流图。 12. 从定义开始推导基2 DIF IFFT 变换算法,并画出8N =的流图。 13. 开发一个基3 按时间抽选FFT 算法,其中2v N =,并画出9N =的流图。需要多少次 复数乘法?其中的操作可以原位完成吗? 14. 当算法为按频率抽取时,重做上题。 15. 考虑如下差分方程描述的IIR 系统: ()()()10,N M k k k k y n a y n k b x n k N M ===--+->∑∑ 描述使用FFT 算法计算频率响应2,0,1,,1H k k N N π??=- ???的步骤。 16. 已知()X k 和()Y k 分别是两个N 点时序列()x n 和()y n 的N 点DFT ,若要求() x n 和()y n ,为提高运算效率,试设计用一次N 点IFFT 来完成。 17. 设()x n 是长度为2N 的有限长时序列,()X k 为()x n 的2N 点DFT 。若已知()X k ,

数字信号处理知识点整理Chapter

第三章 自适应数字滤波器 3.1 引言 滤波器的设计都是符合准则的最佳滤波器。 维纳滤波器参数固定,适用于平稳随机信号的最佳滤波;自适应滤波器参数可以自动地按照某种准则调整到最佳。 本章主要涉及自适应横向滤波器.....、自适应格型滤波器........、最小二乘自适应滤波器.......... 。 3.2 自适应横向滤波器 自适应...线性组合....器.和自适应....FIR ...滤波器...是自适应信号......处理的基础..... 。 3.2.1 自适应线性组合器和自适应FIR 滤波器 自适应滤波器的矩阵表示式 滤波器输出: ()()()1 N m y n w m x n m -== -∑ n 用j 表示,自适应滤波器的矩阵形式为 T T j j j y ==X W W X 式中 1212,,,, ,,,T T N N w w w x x x ????==???? W X L L 误差信号表示为 T T j j j j j j j e d y d d =-=-=-X W W X 与维纳滤波相同,先考虑最小均方误差准则: () 2222T T j j j j dx xx E e E d y E e ??????=-=-+???????? R W W R W 2 j E e ????称为性能函数 ....,将其对每个权系数求微分,形成一个与权系数相同的列向量: 2221 222,,, T j j j j xx dx N E e E e E e w w w ????????????????????==-??????? R W R L 令梯度为零,可得最佳权系数 此时最小均方误差为:

北邮数字信号处理第二章附加习题

一、 信号的取样和内插 知识点: ● 连续时间信号离散后的频谱特点 ● Nyquist 取样定理的理解和掌握 ● 理想内插的时域和频域信号特点,了解非理想内插的几个函数 1)考虑两个正弦波信号: 1()cos(6)g t t p =和2()cos(14)g t t p =; 以 Ω= 20πrad/sec 对此信号进行离散化;然后使用截止频率为 ΩT = 10πrad/sec 的理想低通 滤波器恢复得到模拟信号如下 g 1(t), g 2(t);请给出对应的模拟信号。 解: g 1(t) 满足 Nyquist 抽样定理,无信号的混叠。 g 2(t)不满足 Nyquist 抽样定理,发生 信号的混叠。恢复的模拟信号如下: 1122 ()cos(6)()cos(6)()cos(14)()cos(6)g t t g t t g t t g t t p p p p =-->==-->=%% 2)设有模拟信号)(1t x a =300)2000sin(t ?π,=)(2t x a 300)5000cos(t ?π,用抽样s f =3000样值/秒分别对其进行抽样,则)()(11s a nT x n x =,)()(22s a nT x n x =的周期分别为多少? 解:1N = 3 ,2N = 6 。 3)已知三角形脉冲的频谱见下图,大致画出三角形脉冲被冲激抽样后信号的频谱(抽样间隔为,令 分析:

频谱为的信号被冲激信号抽样后,所得的抽样信号的频谱 其中为抽样频率,为抽样时间间隔,,此题中,,则. 解: 如图所示,三角脉冲信号的频谱 第一零点值 抽样信号的频谱大致如下图所示: 4)若连续信号的频谱是带状的(),如题图所示。利用卷积定理说明当 时,最低抽样率只要等于就可以使抽样信号不产生频谱混叠。 解: 对连续信号进行冲激抽样,所得的抽样信号 (T为抽样间隔) 由卷积定理

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