《现代信号处理》课程设计报告(11级)
现代数字信号处理课程设计
现代数字信号处理课程设计1. 概述现代数字信号处理是一个重要的领域，其应用广泛涉及到通信、计算机、音视频处理等多个方面。
本课程设计旨在让学生通过完成一个数字信号处理的小项目，掌握数字信号处理的基本原理和方法。
2. 课程设计目标通过本课程设计，学生应能够：•理解数字信号处理的基本原理和方法；•掌握数字滤波的设计和实现方法；•理解离散傅里叶变换和离散余弦变换的原理和实现；•掌握数字信号处理在音频和图像处理中的应用。
3. 课程设计内容3.1 数字滤波器设计数字滤波是数字信号处理中的基础操作之一，通过滤波器可以实现信号去噪、增强等处理。
本课程设计要求学生设计并实现一种数字滤波器，包括滤波器的选型、设计、实现等。
3.2 离散傅里叶变换和离散余弦变换离散傅里叶变换(DFT)和离散余弦变换(DCT)是数字信号处理中的重要变换方法，在音频和图像处理等领域得到广泛应用。
本课程设计要求学生了解并实现DFT和DCT变换，并应用到一个实际问题中。
3.3 音频处理音频处理是数字信号处理中的一个重要应用领域，包括音频压缩、语音识别、音频增强等多个方面。
本课程设计要求学生通过使用数字滤波、DFT和DCT等方法，对一段音频进行处理并输出结果。
3.4 图像处理图像处理是数字信号处理中的另一个重要应用领域，包括图像增强、图像压缩、图像分割等多个方面。
本课程设计要求学生通过使用数字滤波、DFT和DCT等方法，对一张图片进行处理并输出结果。
4. 课程设计要求•学生需要独立完成小项目的设计和实现，并用Markdown文本格式撰写实验报告；•实验报告需要包含设计过程、实现方法、实验结果、分析和总结等内容；•学生需要提交课程设计的代码和实验报告，报告格式和代码规范参考教师提供的模板；•学生需要在规定时间内完成课程设计任务。
5. 结语现代数字信号处理是一个重要的学科，通过本课程设计的实践，学生可以更加深入地理解数字信号处理的基本原理和方法，并掌握数字信号处理在实际应用中的运用。
《现代信号处理》教学大纲
《现代信号处理》教学大纲适用专业：信息与通信工程、物联课程性质：学位课网工程、电子与通信学时数：32 学分数： 2课程号：M081001 开课学期：秋季第(1)学期大纲执笔人：何继爱大纲审核人：陈海燕一、课程的地位和教学目标现代信号处理作为信息类专业研究生的一门专业基础课，是在传统数字信号处理基础上，基于概率统计的思想，用数理统计、优化估计、线性代数和矩阵计算等工具，研究有限数据量的随机信号的分析与处理，且系统可能是时变、非线性的，它是近代才发展起来的前沿学科。
主要讨论基于信号模型分析和滤波的基本理论和基本方法；以现代谱估计和自适应滤波为核心内容，并介绍现代信号处理的新技术。
该课程为众多信号处理的应用领域打下基础，包括通信、声学、图像、雷达、声纳、生物医学等领域的信号处理。
本课程的知识目标是使学生牢固掌握现代信号处理一些最基本的理论、方法和应用，并能跟踪和学习新的理论、方法和技术；内容涉及随机信号统计分析、现代谱估计、自适应滤波器、时频分析与二次型时频分布、信号多速率变换、盲信分离和阵列信号处理方法等；建立现代信号处理的知识体系，对课程内容总体把握；具有一定的实验和模拟仿真的基本知识。
了解现代信号处理重要新技术的发展趋势，为从事信息与通信工程及相关电子系统的工程设计打下坚实的基础。
本课程的能力目标是通过课程的学习提高学生的分析计算方法、演绎推理方法和归纳法等基本数学处理方法；运用数学、物理及工程概念及方法发现问题、分析问题和解决问题的能力，以及理论与实际相结合的能力；能够触类旁通，提高学生的科学学习方法；掌握通信学科的信号分析与处理基本理论和技能，思路开阔，具有运用所学知识的能力、搜集和提炼信息的能力、团队合作能力、表达能力和创新能力等。
本课程的专业素质目标通过本课程的课堂学习、单元知识及章节总结、习题及专题研讨培养学生培养良好严谨的科学研究态度和正确的思维方法，使学生敢于提出问题、善于分析问题和解决问题的能力及具有团队合作精神。
现代信号处理课程设计报告
中南大学课程设计报告题目现代信号处理学生姓名任秋峥指导教师张昊、张金焕学院信息科学与工程学院学号 0909090711 专业班级电子信息专业0901班完成时间 2011年9月7号目录第一章、课程设计题目 (3)1.1题目 (3)1.2课程设计要求 (3)第二章、设计思想概述 (4)2.1离散时间L TI系统及其脉冲响应 (4)2.1.1、离散时间L TI系统 (4)2.1.2离散时间系统的脉冲响应 (5)2.2、采样定理及连续时间信号的傅里叶变换 (6)2.3序列FFT (7)2.4滤波器的设计 (9)2.4.1、IIRDF的设计 (9)2.4.2 FIRDF的设计 (11)第三章、程序设计及关键部分功能说明 (13)3.1、差分方程的单位脉冲响应程序设计 (13)3.1.1差分方程在各个点的单位脉冲响应设计和分析 (13)3.2、验证采样定理 (14)3.2.1、连续时间信号的傅里叶变换 (14)3.2.2、采样定理 (16)3.3、冲击序列和矩形序列的8点和16点FFT (17)3.3.1冲击序列的FFT (17)3.3.2矩形序列的fft (18)3.4、滤波器的设计 (18)3.4.1、IIRDF的设计 (18)3.4.2、FIRDF的设计 (19)第四章、程序实现 (21)4.1、差分方程 (21)4.2采样定理 (22)4.3、FFT (25)4.4滤波器的设计 (28)4.4.1、IIRDF设计 (28)4.4.2、FIR滤波器的设计 (29)第五章、附录 (33)5.1源程序代码 (33)5.2参考文献 (39)第六章、小结与体会 (39)第一章、课程设计题目1.1题目⑴已知差分方程y(n)-y(n-1)+0.8y(n-2) = x(n);①计算并画出n = -10,...,100的脉冲响应；②研究系统的稳定性。
⑵用实验来对采样定理进行验证。
①设||1000x-t=,求并画出其傅立叶变换；e)(t②用5000样本/s和1000样本/s对该模拟信号进行采样，画出其序列傅立叶变换图并进行比较；⑶对于单位抽样序列(n)R，分别作8，16点FFT，观δ、矩形序列(n)8察它们的幅频特性，说明它们的差别，简要说明原因。
现代信息处理技术实验报告.doc
现代信息处理技术实验报告在实验1中记录了短期傅立叶变化和小波变换。
一、实验一的目的二.实验1的内容1.短期傅立叶变换12、小波变换..................一、实验目的27第二，实验的内容1.实验目的1)熟悉和掌握不同信号的短时傅里叶变换和短时傅里叶变换的性质和参数；2)熟悉和掌握不同信号的小波变换和小波变换的性质和参数。
二、实验内容1.短时傅里叶变换a)短时傅里叶变换函数spectra s=spectra (x) s=spectra (x，window，n重叠)s=spectra (x，window，n overlap，nfft) s=spectra (x，window，Noverlap，nfft，fs)调用和参数描述: 窗口是长度为nfft的汉明窗口。
noverlap是每个片段重叠的样本数。
默认值为产生段间50%重叠的数字。
nfft为快速傅立叶变换长度，最大值为256，或比每个段长度大2的次幂。
如果不是nfft，您可以指定一个频率矢量。
有关详细信息，请参见下文。
fs为采样频率，默认为归一化频率b)短时傅立叶变换正弦信号1)生成信号长度为1的正弦信号s，采样频率为1千赫，周期分别为0.1秒、1秒和10秒Matlab程序如下:运行结果如下:2)使用频谱图绘制这些正弦信号的短时傅立叶变换。
声谱图(s，汉明(256)，255，256，1000)；Matlab程序如下:运行结果如下:Ii .窗口1)周期为0.1秒的正弦函数的影响-一、实验一的目的二.实验1的内容1.短期傅立叶变换12、小波变换..................一、实验目的27第二，实验的内容1.实验目的1)熟悉和掌握不同信号的短时傅里叶变换和短时傅里叶变换的性质和参数；2)熟悉和掌握不同信号的小波变换和小波变换的性质和参数。
二、实验内容1.短时傅里叶变换a)短时傅里叶变换函数spectra s=spectra (x) s=spectra (x，window，n重叠)s=spectra (x，window，n overlap，nfft) s=spectra (x，window，Noverlap，nfft，fs)调用和参数描述: 窗口是长度为nfft的汉明窗口。
《现代信号处理》课程设计报告
Central South University课程设计报告课程名称: 现代信号处理设计者:专业班级: 通信0905班学号:指导老师:所属院系:信息科学与工程学院二〇一一年九月目录➢一、摘要及关键字➢二、课程设计目的➢三、课程设计题目和题目设计要求➢四、仿真设计思想和系统功能分析（理论分析与计算设计思路、程序源代码、测试数据、测试输出结果，及必要的理论分析和比较）➢五、总结（包括设计过程中遇到的问题和解决方法，设计心得与体会等）➢六、参考资料0()()sin()()anT a x n x nT Ae nT u nT -==Ω一、摘要及关键字摘要：数字信号处理是通信工程专业相当重要的学科，对日后就业和科研有重大的意义，通过MATLAB ，我们可以清晰地理解数字信号处理中难以理解的一面，对理论的知识加以深化。
关键字：MATLAB 数字信号处理 GUI 序列 频谱分析 相位 滤波器二、课程设计的目的1．全面复习课程所学理论知识，巩固所学知识重点和难点，将理论与实践很好地结合起来。
2．提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力；3．熟练使用一种高级语言进行编程实现。
三、课程设计题目描述和要求本次课程设计的主要任务一是应用Matlab 对信号进行处理，进行频谱分析；二是数字滤波器的设计与实现。
设计题目如下：1. 给定模拟信号：)()sin()(0t u t Ae t at a x Ω=-，式中128.444=A，α=，s rad /2500π=Ω。
对()a t x 进行采样，可得采样序列 1） 选择采样频率s f =1 kHz ，观测时间50=p T ms ，观测所得序列()x n 及其幅频特性|()|jw X e2） 改变采样频率s f =300Hz ，观测此时|()|jw X e 的变化3） 令采样频率s f =200Hz ，观测此时|()|jw X e 的变化要求分析说明原理，绘出相应的序列及其它们对应的幅频特性曲线，指出|()|jw X e 的变化，说明为什么？2. 已知Gaussian 序列固定序列()x n 中的参数p=8，令q 分别等于2，4，8，观察它们的时域和幅频特性，了解当2(),015()0,n p q en x n --⎧⎪≤≤=⎨⎪⎩其它q取不同值时，对信号序列的时域及幅频特性的影响；固定q=8，令p分别等于8，13，14，观察参数p变化对信号序列的时域及幅频特性的影响，观察p等于多少时，会发生明显的泄漏现象，混叠是否也随之出现？记录实验中观察到的现象，绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。
《现代信号处理》课程设计实验报告
《现代信号处理》课程设计实验报告《现代信号处理》课程实验报告指导⽼师：⽀国明、周扬专业班级：电⼦信息1101学号：0909110814姓名：周群创⼀、课程设计题⽬和题⽬设计要求1、信号发⽣器⽤户根据测试需要，可任选以下两种⽅式之⼀⽣成测试信号：（1）直接输⼊（或从⽂件读取）测试序列；（2）输⼊由多个不同频率正弦信号叠加组合⽽成的模拟信号公式（如式1-1所⽰）、采样频率（Hz）、采样点数，动态⽣成该信号的采样序列，作为测试信号。
100sin（2Πf1t）+100sin（2Πf2t）+…+100sin（2Πfnt）（1-1）2、频率分析使⽤FFT对产⽣的测试信号进⾏频谱分析并展⽰其幅频特性及相频特性，指定需要滤除的频带，通过选择滤波器类型（IIR/FIR），确定对应的滤波器（低通、⾼通）技术指标。
3、滤波器设计根据以上技术指标（通带截⽌频率、通带最⼤衰减、阻带截⽌频率、阻带最⼩衰减），设计数字滤波器，⽣成相应的滤波器系数，并画出对应的滤波器幅频特性与相频特性。
（1）I IR DF设计：可选择滤波器基型（巴特沃斯或切⽐雪夫）；（2）F IR DF设计：使⽤窗⼝法（可选择窗⼝类型，并⽐较分析基于不同窗⼝、不同阶数所设计数字滤波器的特点）。
4、数字滤波根据设计的滤波器系数，对测试信号进⾏数字滤波，展⽰滤波后信号的幅频特性与相频特性，分析是否满⾜滤波要求（对同⼀滤波要求，对⽐分析各类滤波器的差异）。
（1）I IR DF：要求通过差分⽅程迭代实现滤波（未知初值置零处理）；（2）F IR DF：要求通过快速卷积实现滤波（对于长序列，可以选择使⽤重叠相加或重叠保留法进⾏卷积运算）。
5、选做内容将⼀段语⾳作为测试信号，通过频谱展⽰和语⾳播放，对⽐分析滤波前后语⾳信号的变化，进⼀步加深对数字信号处理的理解。
要求：使⽤MATLAB（或其它开发⼯具）编程实现上述内容，写出课程设计报告。
⼆、设计思想和系统功能结构及功能说明⾸先输⼊由多个不同频率正弦信号叠加组合⽽成的模拟信号公式、采样频率（Hz）、采样点数，动态⽣成该信号的采样序列，作为测试信号，然后使⽤FFT对产⽣的测试信号进⾏频谱分析并展⽰其幅频特性与相频特性，指定需要滤除的频带，接下来使⽤等波纹法FIR低通滤波器进⾏滤波，最后进⾏分析，检查是否满⾜滤波要求。
现代信号处理研究生课程报告
华南师范大学现代信号处理课程设计课程名称：现代信号处理课程题目： wiener滤波器和kalman滤波器的原理分析及其matlab实现指导老师：李xx专业班级： 2015级电路与系统姓名： xxxx学号： xxxxwiener滤波器和kalman滤波器的原理分析及matlab实现摘要：信号处理的实际问题，常常是要解决在噪声中提取信号的问题，因此，我们需要寻找一种所谓有最佳线性过滤特性的滤波器。
这种滤波器当信号与噪声同时输入时，在输出端能将信号尽可能精确地重现出来，而噪声却受到最大抑制。
Wiener滤波Kalman滤波就是用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法[1]。
Wiener滤波与Kalman滤波都是解决最佳线性过滤和预测问题，并且都是以均方误差最小为准则的。
但与Wiener滤波器不同的是，Kalman滤波器是一种自适应滤波器，Kalman滤波器提供了推导称作递推最小二乘滤波器的一大类自适应滤波器的统一框架。
关键词：Wiener滤波Kalman滤波均方误差最小自适应滤波器目录第一章绪论 (4)1.1滤波器的发展历程 (4)1.2 现代信号处理的滤波器分类 (5)1.3 wiener和kalman滤波各自的运用领域 (6)1.3.1 wiener滤波的运用范围 (6)1.3.2 kalman滤波的运用范围 (6)第二章 wiener和kalman的各自的滤波原理 (7)2.1 wiener滤波器的原理分析 (7)2．2维纳-霍夫方程 (9)2.2 kalman滤波的自适应原理分析 (11)2.3 wiener滤波和kalman滤波的区别与联系 (13)第三章 wiener和kalman滤波的matlab仿真实现 (14)3.1 FIR维纳滤波器的matlab实现 (14)3.2 kalman滤波器的matlab实现 (19)第四章总结与展望 (23)参考文献 (25)第一章绪论1.1滤波器的发展历程从滤波器的发展现状来看，滤波器从处理信号的类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器，模拟滤波器可分为无源滤波器(Passive filter)和有源滤波器(Active filter)，而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。
现代信号处理报告
R=xcorr(x,'coeff');%Cross-correlation function estimates.
end
number=number+x(i,1);% count number of heads
end
>> P=number/N;
估计概率为P估=1/2；
第
1)
离散系统的差分方程描述如下X(n)-aX(n-1)=bW(n)。W(n)为白噪声，用matlab产生服从 分布的随机序列。可以用语句 来产生。因为是零均值，所以μ=0，σ取1来生成白噪声。由自相关函数 公式求的a =0.74，b=0.6726。
>> subplot(2,2,2); hist(R2,NumBins); title('随机变量二');
>> subplot(2,2,3); hist(R3,NumBins); title('随机变量三');
>> R=R1+R2+R3;%随机变量求和
>> subplot(2,2,4); hist(R,NumBins); title('随机变量和');
fpdf(x,m,n) F分布密度函数
tpdf(x,n) t分布密度函数
比如正态概率密度函数
x=-8:0.1:8;
>> y=normpdf(x,0,1);
>> figure(1);plot(x,y);
>> grid on;
图4-1正态曲线
2)
数字特征部分没有举实例，而是了解函数并使用matlab帮助系统学会使用函数。