数字信号处理结课论文

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基于MATLAB的数字滤波器设计

摘要

数字滤波器的实现是数字信号处理中的重要组成部分,设计过程较为复杂,牵涉到模型逼近、指标选择、计算机仿真、性能分析及可行性分析等一系列的工作,本文从设计原理以及数学软件matlab出发阐述数字滤波器的设计原理与方法。

关键词:MATLAB,数字信号处理,数字滤波器

1绪论

数字滤波器是数字信号处理的重要应用,21世纪数字滤波器及其相关技术广泛的应用于通信、电子、自动控制等领域,是一种有效的抑制噪音、提取有用信号的方法。它本身可以用硬件实现,也可以通过软件来实现,还可以通过专用的DSP处理器配合相应的软件,即软硬结合的方式来实现。数字滤波器可以分为有限冲击响应(FIR)和无限冲激响应(IIR)两种。通过MATLAB程序,实现输入相应技术指标及滤波器模型,输出相应数字滤波器的参数的功能。

2 无限长单位脉冲响应滤波器(IIR)的设计

根据模拟滤波器设计数字滤波器,就是通过已知的模拟滤波器系统的系统函数H(s)来设计数字滤波器的系统函数H(z),主要是通过脉冲响应不变法,或双线性变换法完成S平面到Z平面的转换。通过典型的模拟滤波器(诸如:巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等)可以实现一定参数要求的数字滤波器。

根据已有的数字滤波器设计不同参数或者不同频带通断类型的数字滤波器。例如已知数字低通滤波器的模型,通过变量代换得到不同截止频率的数字低通滤波器,或通过已知低通滤波器的模型设计高通、高阻、带通、带阻滤波器,这里主要是通过来完成相应的变量代换来实现滤波器类型的变换和参数的变换。

3 有限长单位脉冲响应滤波器(FIR)的设计

IIR滤波器可用于较少的阶数达到所要求的幅度特性,且实现时所需的运算次数及存储单元都很少,十分适合于对于相位特性没有严格要求的场合,如果对相位特性有要求,这时选用FIR滤波器较好。

3.1 窗函数法

从时域出发,把理想的窗口函数h d(n)截取成有限长的,以此h(n)来逼近理想的窗口函数h d(n),从而频率响应H(jw)也近似于理想的频率响应H d(jw)。主要窗函数有:矩形窗,汉宁(Hanning)窗,汉明(Hamming)窗,布莱克曼(Blackman)窗,凯塞(Kaiser)窗。3.2 频率采样法

从频率出发,对理想的频率响应H d(e jw)加以等间隔采样,以此H d(k)实际FIR滤波器的频率特性的离散样本H(k)。

4 利用MATLAB具体实现数字滤波器

4.1 MATLAB中IIR数字滤波器设计的设计函数

信号处理工具箱提供的IIR经典设计方法是基于经典的低通滤波器到具有相同性能指标的数字滤波器的变换。基本原理就是先根据滤波器的技术指标设计出相应的模拟滤波器,然后再将设计好的模拟滤波器变换为满足指标的数字滤波器。利用表1的设计函数,可以很容易地产生任何阶数的高通、低通、带通、带阻数字滤波器。

表1 滤波器设计函数

表中,n为滤波器阶次,Wn为滤波器的归一化截止频率;函数默认为低通或带通滤波器。b,a分别为滤波器传递函数的分子和分母的系数向量;z,p,k分别为滤波器的零点、极点和增益。options为滤波器类型参数,high为高通滤波器,截止频率为Wn;stop为带阻滤波器,截止频率为Wn = [W1,W2]。

4.2 脉冲响应不变法设计数字滤波器

调用格式:[bz,az] = impinvar(b,a,Fs),再给定模拟滤波器参数b,a和取样频率Fs的前提下,计算数字滤波器的参数。两者的冲激响应不变,即模拟滤波器的冲激响应按Fs取样后等同于数字滤波器的冲激响应。

4.3 利用双线性变换法设计数字ButterWorth滤波器

调用格式:[bz,az] = bilinear[b,a,Fs],根据给定的分子b,分母系数a和取样频率Fs,根据双线性变换将模拟滤波器变换成离散滤波器,具有分子系数向量bz和分母向量az。

4.4 IIR设计实例

利用脉冲响应不变法设计一个巴特沃斯数字低通滤波器,要求:ωp=0.25π,R p=1dB,

ωs=0.4π,A s=15dB,滤波器采样频率F s=2000Hz。

程序如下:

wp = 0.25*pi;

ws=0.4*pi;

Rp=1;As=15;

ripple=10^(-Rp/20); %滤波器的通带衰减对应的幅度值

Attn=10^(-As/20); %滤波器的阻带衰减对应的幅度值

%转换为模拟滤波器的技术指标

Fs=2000;T=1/Fs;Omgp=wp*Fs;Omgs=ws*Fs;

%模拟原型滤波器的计算

[n,Omgc] = buttord(Omgp,Omgs,Rp,As,’s’) %计算阶数n和截止频率[z0,p0,k0] = buttap(n); %设计归一化的巴特沃斯模拟滤波器原型

ba1 = k0*real(poly(z0)); %求原型滤波器的系数b

aa1 = real(poly(p0)); %求原型滤波器的系数a

[ba,aa] = lp2lp(ba1,aa1,Omgc); %变换为模拟低通滤波器

%用脉冲响应不变法计算数字滤波器的系数

[bd,ad] = impinvar(ba,aa,Fs)

[C,B,A] = dir2par(bd,ad)

[H,w] = freqz(bd,ad);

dbH = 20*log10((abs(H)+eps)/max(abs(H));

subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(H));

ylable(‘|H|’);title(‘幅度响应’);axis([0,1,0,1.1]);

set(gca,’XTickMode’,’manual’,’XTick’,[0,0.25,0.4,1]);

set(gca,’YTickMode’,’manual’,’YTick’,[0,Attn,ripple,1]);grid

subplot(2,2,2);plot(w/pi,dbH);title(‘幅度响应(dB)’);

ylabel(‘dB’);xlable(‘频率’);axis([0,1,-40,5]);

set(gca,’XTickMode’,’manual’,’XTick’,[0,0.25,0.4,1]);

set(gca,’YTickMode’,’manual’,’YTick’,[-50,-15,-1,0]);grid

subplot(2,2,4);zplane(bd,ad);axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1]);title(‘零极点图’);

自定义dir2par函数:

function I=cplxcomp(p1,p2)

I=[];

for j=1:length(p2)

for i=1:length(p1)

if(abs(p1(i)-p2(j))<0.0001)

I=[I,i];

end

end

end

I=I';

function [C,B,A]=dir2par(num,den)

M=length(num);

N=length(den);

[r1,p1,C]=residuez(num,den);

p=cplxpair(p1,10000000*eps);

I=cplxcomp(p1,p);

r=r1(I);

K=floor(N/2);

B=zeros(K,2);

A=zeros(K,3);

if K*2==N;

for i=1:2:N-2;

Brow=r(i:1:i+1,:);

Arow=p(i:1:i+1,:);

[Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);

B(fix(i+1)/2,:)=real(Brow);

A(fix(i+1)/2,:)=real(Arow);

end

[Brow,Arow]=residuez(r(N-1),p(N-1),[]);

B(K,:)=[real(Brow),0];

A(K,:)=[real(Arow),0];

else

for i=1:2:N-1;

Brow=r(i:1:i+1,:);

Arow=p(i:1:i+1,:);

[Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);

B(fix(i+1)/2,:)=real(Brow);

A(fix(i+1)/2,:)=real(Arow);

end

end

程序运行结果如下:

n = 5

Omgc = 103.2016

bd = 0.0072 0.0362 0.0725 0.0725 0.0362 0.0072 ad = 1.0000 -1.9434 1.9680 -1.0702 0.3166 -0.0392 sos =

1.0000 0.9956 0 1.0000 -0.3193 0

1.0000

2.0072 1.0072 1.0000 -0.6984 0.2053

1.0000 1.9972 0.9973 1.0000 -0.9257 0.5976

g = 0.0072

频率特性如图1所示:

0.250.4

1

00.1778

0.8913

1|H |

幅度响应

0.250.4

1

-10

1

φ

相位响应

-15

-1

0幅度响应(dB)

d B

频率(π)

-1-0.500.51

Real Part

I m a g i n a r y P a r t

零极点图

图1 频率特性曲线

4.5 MATLAB 中FIR 数字滤波器的设计的函数

在MATLAB 中产生窗函数十分简单: 根据长度n 产生一个相应类型窗函数的类型:

(1)矩形窗(Rectangle Window):调用格式:w = boxcar(n)。 (2)三角窗(Triangular Window):调用格式:w = triang(n)。 (3)汉宁窗(Hanning Window):调用格式:w = hanning(n)。 (4)哈明窗(Hamming Window):调用格式:w = hamming(n)。 (5)布莱克曼窗(Blackman Window):调用格式:w = blackman(n)。 (6)凯塞窗(Kaiser Window):调用格式:w = kaiser(n,beta)。

基于窗函数的FIR 滤波器设计利用MATLAB 提供的函数firl 来实现。 调用格式:firl(n,Wn,’ftype’,Window),n 为阶数,Wn 是截止频率(如果输入是形如[W1 W2]的矢量时,本函数将设计带通滤波器,其通带为W1<ω

是滤波器的类型(低通省略该参数,高通high,带阻stop),Window是窗函数。

格式中:n为FIR滤波器的阶数,对于高通、带阻滤波器,n取偶数。

Wn为滤波器的截止频率,0~1;对于带通、带阻滤波器,Wn=[W1,W2],且W1

‘ftype’为滤波器类型,默认为低通滤波器或带通滤波器。其选择如下:

‘high’为高通滤波器,’stop’为带阻滤波器,’DC-1’使多带的第一频带为通带,’D C-0’使多带的第一频带为阻带。

Window为窗函数,列向量,其长度为n+1。

4.6 FIR设计实例

用矩形窗设计一个FIR数字低通滤波器,要求:N=64,截止频率wc=0.4,描绘理想和实际滤波器的脉冲响应、窗函数及滤波器的幅频响应曲线。

程序如下:

wc=0.4*pi;

N=64;n=0:N-1;

hd=ideal_lp(wc,N);

windows=(boxcar(N))';

b=hd.*windows;

[H,w]=freqz(b,1);

dbH=20*log10(abs(H)+eps)/max(abs(H));

subplot(2,2,1),stem(n,hd);

axis([0,N,1.1*min(hd),1.1*max(hd)]);title('理想脉冲响应');

xlabel('n');ylabel('hd(n)');

subplot(2,2,2);stem(n,windows);

axis([0,N,0,1.1]);title('窗函数特性');

xlabel('n');ylabel('wd(n)');

subplot(2,2,3);stem(n,b);

axis([0,N,1.1*min(b),1.1*max(b)]);title('实际脉冲响应');

xlabel('n');ylabel('h(n)');

subplot(2,2,4);plot(w/pi,dbH);

axis([0,1,-80,10]);title('幅度频率响应');

xlabel('频率(单位:\pi)');ylabel('H(e^{j\omega})');

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,wc/pi,1]);

set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,-20,-3,0]);grid

程序运行结果如图2所示:

20

40

60

理想脉冲响应

n

h d (n )

020

4060

窗函数特性

n

w d (n )

20

40

60

实际脉冲响应

n

h (n )

0.4

1

-50

-20

-3

0幅度频率响应

频率(单位:π)

H (e j ω)

图2 FIR 数字低通滤波器

总结

本文结合数字信号处理技术与计算机技术,从理论上分析了各种数字滤波器的设计思路,以及介绍了利用MATLAB进行各种数字滤波器的设计的基本方法。利用MATLAB 提供的各种库函数,及仿真工具大大的简化了设计步骤,使设计更方便、灵活。体现了电脑辅助设计软件的优越性,为以后的数字滤波器设计学习与工作提供了新思路。

参考文献

[1] chi-Tsong chen.数字信号处理频谱计算与滤波器设计[M].北京:电子工业出版社,2002.

[2] 方勇.数字信号处理——原理与实践[M].北京:清华大学出版社,2005.

[3]吴镇杨.数字信号处理[M].北京:高等教育出版社,2005.

[4]刘波,文忠,曾涯.MATLAB信号处理[M].北京:电子工业出版社,2002.

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

数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告 设计题目: IIR滤波器的设计 专业: 班级: 姓名: 学号: 指导教师: 2010年月日

1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法; 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果; 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用,了解实验平台的程序设计方法; 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱,确定滤波器的技术指标; 3、根据指标设计一个IIR 滤波器,得到该滤波器的系统响应和差分方程,并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台,编写相关的Matlab 程序; 4、使用实验平台处理语音信号,记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台,参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音,保存为wav 格式,录音参数为:采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码,如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件,观察并记录其波形及频谱(可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录)。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数:通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器,得到系统函数及差分方程,并记录得到系统函数及差分方程,并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7,如果不能达到要求,需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中,系统函数的表示公式为:

因此,必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间(WorkSpace)中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况,并试听处理前后声音的变化,将结果记录,写入设计报告。 3.2实验程序 (1)Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果(如图): N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页

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。

数字信号处理论文

DSP技术在生物信号检测中的应用 【摘要】论述了生物信号的基本特征和生物医学信号的检测方法,详细阐述了生 物医学信号检测中的干扰和噪声,其来源、抑制、与处理方法。说明了DSP技术及其在生物医学中的应用,重点介绍了DSP的数据处理部分和USB2.0的通讯接口。利用 DSP 的高性能数据处理能力 ,使得从微弱信号中提取生物信号并检测,保证较高的精度成为可能,并利用其USB2.0高速接口,实现了与 PC之间即插即用和高速,可靠的通信。 【关键词】生物医学信号检测数字信号处理通用串行总线【Abstract】Biological signal and the basic characteristics of biomedical signal detection method are discussed in this thesis, biomedical signal detection of interference and noise are thoroughly elaborated, including its source, inhibition, and processing method. We made a description of the DSP technology and its application in biomedicine area and focus on the data processing portion of DSP and a USB2.0 communication interface. Using the powerful data processing capability of DSP, it is possible for us to extract the biological signal from weak signal and make sure it’s high precision. By using the high-speed USB2.0 interface, PNP and high speed, reliable communication to PC is realized. 【Key words】Biomedical Signal Detection DSP USB 1 引言 生物医学信号的采集和处理是生物医学工程的一个重要领域,也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要应用方面。由于人体的脉象、心跳等信号具有信号微弱,噪声干扰严重、随机性强等特点,因此对于脉象、心跳等生物医学信号的采集和处理具有十分重要的意义。该系统通过预处理电路对信号进行放大和滤波,放大有用信号、滤除噪声和工频干扰等,然后送入AD 进行采集,最后通过DSP 进行后续处理。实验证明该系统可以成功检测到脉象和心跳信号,并具有精度高,电路结构简单、系统功耗低等特点。 生物信号检测是检测技术中的一个综合性的技术分支,它利用电子学、信息论和物理学的方法,技术分支,它利用电子学、信息论和物理学的方法,和相关性,检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。微弱信号检测技术研究的重点是如何从强噪声中提取有用信号,探索采用新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。 2 DSP技术的基本介绍 数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来,随着计算机和信

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抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的,要从抽样信号中无失真地恢复原信号,抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时,信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时,信号的频谱无混叠。 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学科,是目前发展最为迅速的学科之一,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手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 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成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样,通过傅里叶变换转换到频域,观察波形并进行分析。 关键词:抽样Matlab

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基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文(设计)题目: 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号201211867 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级2012级 2013年6月16日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,界面简洁,操作直观,容易上手,而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计,其中包括图像处理领域的大部分算法,运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现,论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程,系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型;支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读,写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上,编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值,对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能,利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果,又能得到比较直观的图示。 关键词:MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源,近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,解决实际问题,由此可见图像信息的重要性,数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展,更加深入到生产和科研活动中,成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序,经过多年的逐步发展与不断完善,是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言来编写程序,比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式,用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统,也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案,该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析,图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理,该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术,可以根据用户的具体需求合理改动,可以分析黑白和彩色信号,可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备,采集图像并实现点对点的数字图像传输,可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别,

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

数字信号处理课程设计报告 杨俊

课程设计报告 课程名称数字信号处理 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级1281 学号201213120101 姓名杨俊 指导教师彭祯韩宁 2014年12月5日

湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字信号处理 课题数字滤波器设计 及在语音信号分析中的应用专业班级通信工程1281班 学生姓名杨俊 学号201213120101 指导老师彭祯韩宁 审批 任务书下达日期2014 年12月5日 任务完成日期2014 年12月13日

《数字信号处理》课程设计任务书 一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践,使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解;巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。 二、课程设计题目 题目1:数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 1、设计步骤: (1)语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件(如麦克风),为便于比较,需要在安静、干扰小的环境下录音。 然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。 (2)语音信号分析 使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽,并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。 (3)含噪语音信号合成 在MATLAB软件平台下,给原始的语音信号叠加上噪声,噪声类型分为如下几种:①白

数字信号处理课程论文

数字信号处理课程认识论文 对数字信号处理的认识? 对于数字信号处理,从课堂内容来看,是一门理论性强,概念抽象的学科。 我们先从一个具体的例子来具象认识一下数字信号处理的应用。数字图像处理是数字信号处理的一个重要应用。一些科幻电影里我们可以经常看到一些指纹识别解锁的片段。其中的指纹识别对比环节其实很大程度上都是基于数字信号处理的理论。当你把手指放到识别区,设备首先获取指纹图像、然后会对指纹图像进行预处理、提取指纹特征和指纹特征匹配。为了得到比较准确的指纹特征点,指纹图像预处理一般要经过图像增强、滤波去掉噪声、计算方向图、二值化和细化等过程。这都是数字信号处理的应用。其实,数字信号处理是一门独立的信息科学学科。在语言处理、图像处理、雷达、航空航天、地质勘探、通信、生物医学工程等领域广泛应用。 信号处理分为模拟信号处理和数字信号处理两种。模拟信号是在指时间连续、幅度连续的信号。数字信号是在时间和幅度上都是离散的信号。数字信号处理是将信号以数字的方式表示并处理的理论和技术;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;有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。 对数字信号处理课程的认识? 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域,这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域,数字信号处理的核心算法是离散傅里叶变换,是离散傅里叶变换使信号在数字域和频域都实现了离散化,从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅里叶变换,快速傅里叶变换的出现大大减少了离散傅里叶变换的运算量。所以在数字信号处理课程中对于Z变换、离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换是学习的重点和基础。 数字信号处理和数字系统与原来的模拟信号和模拟系统有很大不同,在处理方法上,模拟系统是用模拟器实现的,数字系统则是通过运算方法实现。为了弄清楚信号与系统的基本概念,所以把离散时间系统与信号放在第一章的位置。 数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理,以达到改变信号频谱的目的。在信号处理过程中,所处理的信号往往混有噪声,从接收的信号中消除或减弱噪声是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪声的不同特性,消除或减弱噪声,提取有用信号的过程称为滤波,实现这种功能的系统叫做滤波器。离散的时间LTI系统也称作数字滤波器。学习数字滤波器的基本结构有助于我们更好地了解数字信号处理理论。 课程最后介绍无限冲激响应滤波器的设计和有限冲激滤波器的设计。一些书里还会介绍运用MATLAB表示和实现型号的基本运算和数字滤波器的设计。 离散时间信号与系统

数字信号处理课程设计论文概论

数字信号处理课程设计 姓名: 学号: 专业: 班级: 指导老师:

目录 题目一:离散时间序列的时域分析 (2) 1.1实现离散时间序列 (2) 1.2序列的卷积 (2) 题目二:利用DFT进行周期信号频谱分析 (4) 2.1连续信号频谱分析比较 (5) 2.2利用DFT进行运算 (7) 题目三:离散系统的分析 (9) 3.1求系统的响应 (9) 3.2分析系统的频域特性 (10) 题目四:数字滤波器的设计 (12) 4.1高通滤波器的设计: (13) 总结: (16)

题目一:离散时间序列的时域分析 对离散时间序列的时域分析,通过MATLAB进行离散时间序列的描述,对离散时间序列进行卷积运算,将不同形式的信号波形用不同的时间函数来描述,实现信号的卷积运算。 1.1实现离散时间序列 (1)x0=2*sin(pi/3*n0+3*pi/4) (2)x1=2^n1 (3)单位抽样序列 (4)单位阶跃序列 程序如下: A=2;N=20;phi=3*pi/4; w=pi/3; n0=-5:0.5:10; x0=A*sin(w*n0+phi); a=2;N=20; n1=0:0.3:6; x1=a.^n1; n2=-20:20; x2=[zeros(1,20),1,zeros(1,20)]; n3=-20:20; x3=[zeros(1,20),1,ones(1,20)]; subplot(2,2,1);plot(n0,x0);stem(n0,x0); title('正弦序列');ylabel('x(n)');xlabel('n'); subplot(2,2,2);plot(n1,x1);stem(n1,x1); title('指数序列');xlabel('n');ylabel('x(n)'); subplot(2,2,3);stem(n2,x2); title('单位抽样序列');xlabel('n');ylabel(' ) (n '); subplot(2,2,4);stem(n3,x3); title('单位阶跃序列');xlabel('n');ylabel('u(n)'); 1.2序列的卷积 程序如下: A=2;N=20;phi=3*pi/4;

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,

《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?

数字信号处理课程规划报告

数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业: 班级: 姓名: 指导老师: 二0 0五年一月一日

目录 设计过程步骤() 2.1 语音信号的采集() 2.2 语音信号的频谱分析() 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应() 2.4 用滤波器对信号进行滤波() 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱() ●心得和经验()

设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机,录制了一段开枪发出的声音,时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用,我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下: [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们画出语音信号的时域波形;然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中,我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性性。到此,我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下: n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形:

信号处理结课论文与作业

数字信号处理技术在电力系统中的发展现状和趋势 摘要:为了适应现代电力系统的要求,先进的数字信号处理技术被应 用到电力系统中,充分发挥了其快速强大的运算和处理能力以及并行 运行的能力,满足了电力系统监控的实时性和处理算法的复杂性等更 高的要求。本文首先简要介绍了电力系统和数字信号处理技术;然后 详细阐述了数字信号处理技术在电力系统中的应用,包括傅里叶变换、 小波变换、现代谱分析、相关分析、数学形态学,并介绍了数字信号 处理技术在电力系统应用中的现状和趋势。 关键词:数字信号处理,电力系统 Abstract: In order to meet the requirements of modern electric power system, the advanced digital signal processing technology is applied to the electric power system. this technology has gave full play to its fast computation and processing capacity and the ability to run in parallel, and it satisfies some higher requirements, such as the real time monitoring of electric power system and the complexity of handle algorithm. This article first briefly introduced the electric power system and digital signal processing technology; And then expounds the application of digital signal processing technology in power system, including Fourier transform, wavelet transform, the modern spectrum analysis, correlation analysis and mathematical morphology, and digital signal processing technology is introduced in the present situation and trend of power system applications. Keywords: digital signal processing, electric power system 1、引言 现代电力系统通过联网已经发展成供电区域辽阔和容量巨大的系统,作为国民经济发展的源动力,我国的电力系统正以空前的规模和速度扩大。随着互联电力系统的增长,尤其是长江三峡工程的崛起,超远距离输电的互联大电网的安全成为更加关心和突出的问题。电力系统是一个庞大的、瞬变的多输入输出的系统,为了保证其安全运行,需要实时地监视各节点的运行状况,及时发现电力系统的不正常状态及故障状态通知运行人员,或快速地进行控制和处理。这要求在电网各节点都要有数据采集单元,将测得的电力系统运行参数转化为数字量,进行分析和控制就地解决问题,或者通过远方通信送往调度中心进行处理。电力系统监视和控制的参数要求实时性较强,不仅包括频率、电压、

计算机系毕业论文

计算机系毕业论文 计算机系毕业论文篇一:计算机系统结构简述 摘要:计算机系统结构是一个有多个层次组合而成的有机整体,随着科技的不断发展,未来的计算机将会朝着微型化、网络化和智能化的方向发展,为了使大家对计算机系统结构有一个大概的了解,本文主要介绍了计算机系统结构的一些基本概念、计算机系统结构的发展、计算机系统结构的分类方法和计算机系统设计的方法。 关键词:计算机系统结构;冯诺依曼结构;Flynn分类法;冯氏分类法 世界上第一台电子计算机ENIAC诞生于1946年,在问世将近70年的时间里,计算机共历经电子管计算机时代、晶体管计算机时代、中小规模集成电路计算机时代、大规模和超大规模集成电路计算机时代和巨大规模集成电路计算机时代,计算机更新换代的一个重要指标就是计算机系统结构。 1 计算机系统结构的基本概念 1.1 计算机系统层次结构的概念 现代计算机系统是由硬件和软件组合而成的一个有机整体,如果继续细分可以分成7层。L0:硬联逻辑电路;L1:微程序机器级;L2:机器语言级;L3:操作系统级;L4:汇编语言级;L5:高级语言级;L6:应用语言级。其中L0级由硬件实现;L1级的机器语言是微指令级,用固件来实现;L2级的机器语言是机器指令集,用L1级的微程序进行解释执行;L3级的机器语言由传统机器指令集和操作系统级指令组成,除了操作系统级指令由操作系统解释执行外,其余用这一级语言编写的程序由L2和L3共同执行;L4级的机器语言是汇编语言,该级语言编写的程序首先被翻译成L2或L3级语言,然后再由相应的机器执行;L5级的机器语言是高级语言,用该级语言编写的程序一般被翻译到L3或L4上,个别的高级语言用解释的方法实现;L6级的机器语言适应用语言,一般被翻译到L5级上。 1.2 计算机系统结构的定义 计算机系统结构较为经典的定义是Amdahl等人在1964年提出的:由程序设计者所看到的一个计算机系统的属性,即概念性结构和功能特性。由于计算机具有不同的层次结构,所以处在不同层次的程序设计者所看到的计算机的属性显然不同。

数字信号处理课设报告

课程设计任务书 学生姓名:杨茜专业班级:电信1206班指导教师:黄朝兵工作单位:信息工程学院 题目:IIR带阻滤波器的设计 初始条件: 具备数字信号处理的理论知识; 具备Matlab编程能力; 熟悉带阻滤波器的设计原理; 提供编程所需要的计算机一台 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求) 1、设计中心频率为200Hz,带宽为150Hz的IIR数字带阻滤波器; 2、独立编写程序实现 3、完成符合学校要求的设计说明书 时间安排: 一周,其中3天程序设计,2天程序调试 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

摘要 数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或是装置。数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理,已达到信号频谱的目的。由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展,数字滤波器已可用计算机软件实现,也可用大规模集成数字硬件实时实现。使用MATLAB信号处理箱和BW(巴特沃斯)设计低通滤波器。IIR数字滤波器,又名“无限脉冲响应数字滤波器”,或“递归滤波器”。递归滤波器,也就是IIR数字滤波器,顾名思义,具有反馈,一般认为具有无限的脉冲响应。 关键字:数字滤波器IIR MATLAB

Abstract Digital filter is made up of digital multiplier, adder and delay time of an algorithm, or device.The function of the digital filter is the input discrete signal processing of digital code, has reached the purpose of the signal spectrum.Due to the development of the computer technology and large scale integrated circuit, the digital filter has been available computer software implementation, large-scale integrated digital real-time hardware implementation is also https://www.360docs.net/doc/8b16529209.html,ing the MATLAB signal processing box and BW, butterworth low-pass filter design.IIR digital filter, also known as "infinite impulse response digital filter", or "recursive filter".Recursive filter, also known as the name implies, IIR digital filter, with feedback, generally credited with infinite impulse response. Key word:Digital filter IIR MATLAB

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