数字信号处理第11章

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数字信号处理 各章测试题

数字信号处理 各章测试题

第一章1、设某线性时不变离散系统的差分方程为)()1()(310)1(n x n y n y n y =++--,试求它的单位抽样响应。

它是不是因果的?是不是稳定的?2、用两种方法计算下面两个序列的线性卷积:x(n)= δ(n)+2δ(n+2)-δ(n-4) , y(n)= 3δ(n-1)+δ(n-3) 。

3、一阶因果系统的差分方程为 y(n)-ay(n-1)=x(n), a 是实数,求: (1)、该系统的系统函数H (z )和收敛域;(2)、分0<a<1, a=0, a>1三种情况写出h(n)及稳定性,画出零极点分布图。

4、下列是系统的单位脉冲响应表达式,试指出这些系统的因果、稳定性。

(1)、 e R n anN ()(2)、 2nU n ()- (3)、)2()2(++-n n δδ (4)、)(2n U n (5)、 )1(3--n U n (6)、)1(1+n U n5、若azaz z X --=--111)(,1->az ,试求)(z X 的反z 变换。

6、已知某线性时不变系统的单位脉冲响应为()()n h n a u n =,10<<a , 输入序列为()()nx n b u n =,10<<b ,(1) 请用z 域关系式计算该系统的输出序列y (n ); (2) 请分析该系统的因果稳定性。

7、已知某系统的差分方程为)()2(2)1(3)(n x n y n y n y +---=,求:(1)、系统函数 (2)、系统频响 (3)、系统零极点 (4)、收敛域为1<|z|<2时的单位脉冲响应。

8、序列的Z 变换)21)(5.01(5.1)(111------=z zzz X 。

在以下三种收敛域下,哪一种是左边序列?哪一种是右边序列?哪一种是双边序列?并求出各对应的序列。

(1)、| z | > 2 (2)、| z | < 0.5 (3)、0.5 < | z | < 29、已知一线性移不变因果系统,可用如下差分方程描述:)1(21)()1(21)(-+=--n x n x n y n y求:(1)该系统的冲激响应;(2)系统对输入n j e n x ω=)(的响应;(3)系统的频响。

数字信号处理高西全课后答案ppt

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线性时不变系统是数字信号处理中最基础的系统,具有线性、时不变和因果性等重要特性。
详细描述
线性时不变系统是指系统的输入和输出之间存在线性关系,并且系统的特性不随时间变化而变化。这种系统的行为可以用线性常系数微分方程来描述,同时它的输出不依赖于输入的时间函数,只依赖于输入的初始状态。
线性时不变系统
VS
频域分析可以揭示信号的频率成分和频率域中的每个成分与原始信号之间的关系。通过在频域中对信号进行分析和处理,可以实现信号的滤波、去噪、压缩和恢复等功能。
频域分析在信号处理、图像处理、通信系统等领域得到广泛应用。例如,在图像处理中,频域分析可以用于图像滤波、边缘检测等任务;在通信系统中,频域分析可用于调制解调、频谱分析等。
详细描述
04
第四章 傅里叶变换与频域分析
傅里叶变换的定义
傅里叶变换是一种将时间域信号转换到频域的方法,通过将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦函数的线性组合。
傅里叶变换的性质
傅里叶变换具有一些重要性质,包括线性、对称性、可逆性、Parseval等式等。这变换的定义与性质
离散时间信号
定义
如果信号仅在离散时间点上有定义,则该信号称为离散时间信号。
例子
数字音频、图像数据等。
数学表示方法
通常使用序列形式来表示,例如y[n] = sin(n)。
01
03
02
连续时间信号的数学表示方法
离散时间信号的数学表示方法
其他表示方法
信号的数学表示方法
03
第三章 系统分析基础
总结词
快速傅里叶变换(FFT)算法的基本思想
根据算法实现方式的不同,可以分为按时间抽取(DIT)和按频率抽取(DFT)两种FFT算法。

数字信号处理习题解答

数字信号处理习题解答

数字信号处理习题(xítí)解答第1-2章:1. 判断下列(xiàliè)信号是否为周期信号,若是,确定其周期。

若不是,说明(shuōmíng)理由(1)f1(t) = sin2t + cos3t(2)f2(t) = cos2t + sinπt2、判断下列序列是否为周期(zhōuqī)信号,若是,确定其周期。

若不是(bùshi),说明理由(1)f1(k) = sin(3πk/4) + cos(0.5πk)(2)f2(k) = sin(2k)(3)若正弦序列x(n)=cos(3πn /13)是周期的, 则周期是N=3、判断下列信号是否为周期信号,若是,确定其周期; 若不是,说明理由(1)f(k) = sin(πk/4) + cos(0.5πk)(2)f2(k) = sin(3πk/4) + cos(0.5πk)解1、解β1 = π/4 rad,β2 = 0.5π rad 由于2π/ β1 = 8 N1 =8,N2 = 4,故f(k) 为周期序列,其周期为N1和N2的最小公倍数8。

(2)β1 = 3π/4 rad,β2 = 0.5π rad由于2π/ β1 = 8/3 N1 =8, N2 = 4,故f1(k) 为周期序列,其周期为N1和N2的最小公倍数8。

4、画出下列函数的波形(1).(2).解5、画出下列函数的波形x(n)=3δ(n+3)+δ(n+1)-3δ(n-1)+2δ(n-2)6. 离散线性时不变系统单位阶跃响应,则单位响应=?7、已知信号(xìnhào),则奈奎斯特取样(qǔyàng)频率为( 200 )Hz。

8、在已知信号(xìnhào)的最高频率为100Hz(即谱分析范围(fànwéi))时,为了避免频率(pínlǜ)混叠现象,采样频率最少要200 Hz:9. 若信号的最高频率为20KHz,则对该信号取样,为使频谱不混叠,最低取样频率是40KHz10、连续信号:用采样频率采样,写出所得到的信号序列x(n)表达式,求出该序列x(n) 的最小周期解:,11、连续信号:用采样频率100s f Hz = 采样,写出所得到的信号序列x(n)表达式,求出该序列x(n) 的最小周期长度。

数字信号处理课后习题答案完整版

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数字信号处理课后习题答案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】数字信号处理(姚天任江太辉)第三版课后习题答案第二章判断下列序列是否是周期序列。

若是,请确定它的最小周期。

(1)x(n)=Acos(685ππ+n )(2)x(n)=)8(π-ne j(3)x(n)=Asin(343ππ+n )解 (1)对照正弦型序列的一般公式x(n)=Acos(ϕω+n ),得出=ω85π。

因此5162=ωπ是有理数,所以是周期序列。

最小周期等于N=)5(16516取k k =。

(2)对照复指数序列的一般公式x(n)=exp[ωσj +]n,得出81=ω。

因此πωπ162=是无理数,所以不是周期序列。

(3)对照正弦型序列的一般公式x(n)=Acos(ϕω+n ),又x(n)=Asin(343ππ+n )=Acos(-2π343ππ-n )=Acos(6143-n π),得出=ω43π。

因此382=ωπ是有理数,所以是周期序列。

最小周期等于N=)3(838取k k =在图中,x(n)和h(n)分别是线性非移变系统的输入和单位取样响应。

计算并列的x(n)和h(n)的线性卷积以得到系统的输出y(n),并画出y(n)的图形。

解 利用线性卷积公式y(n)=∑∞-∞=-k k n h k x )()(按照折叠、移位、相乘、相加、的作图方法,计算y(n)的每一个取样值。

(a) y(0)=x(O)h(0)=1y(l)=x(O)h(1)+x(1)h(O)=3y(n)=x(O)h(n)+x(1)h(n-1)+x(2)h(n-2)=4,n ≥2 (b) x(n)=2δ(n)-δ(n-1)h(n)=-δ(n)+2δ(n-1)+ δ(n-2)y(n)=-2δ(n)+5δ(n-1)= δ(n-3) (c) y(n)=∑∞-∞=--k kn k n u k u a)()(=∑∞-∞=-k kn a=aa n --+111u(n) 计算线性线性卷积 (1) y(n)=u(n)*u(n) (2) y(n)=λn u(n)*u(n)解:(1) y(n)=∑∞-∞=-k k n u k u )()(=∑∞=-0)()(k k n u k u =(n+1),n ≥0即y(n)=(n+1)u(n) (2) y(n)=∑∞-∞=-k k k n u k u )()(λ=∑∞=-0)()(k kk n u k u λ=λλ--+111n ,n ≥0即y(n)=λλ--+111n u(n)图所示的是单位取样响应分别为h 1(n)和h 2(n)的两个线性非移变系统的级联,已知x(n)=u(n), h 1(n)=δ(n)-δ(n-4), h 2(n)=a n u(n),|a|<1,求系统的输出y(n). 解 ω(n)=x(n)*h 1(n) =∑∞-∞=k k u )([δ(n-k)-δ(n-k-4)]=u(n)-u(n-4)y(n)=ω(n)*h 2(n) =∑∞-∞=k kk u a )([u(n-k)-u(n-k-4)]=∑∞-=3n k ka,n ≥3已知一个线性非移变系统的单位取样响应为h(n)=a n -u(-n),0<a<1 用直接计算线性卷积的方法,求系统的单位阶跃响应。

数字信号处理(Digital Signal Processing)智慧树知到课后章节答案2023年

数字信号处理(Digital Signal Processing)智慧树知到课后章节答案2023年

数字信号处理(Digital Signal Processing)智慧树知到课后章节答案2023年下聊城大学聊城大学绪论单元测试1.声音、图像信号都是()。

A:二维信号 B:一维信号 C:确定信号 D:随机信号答案:随机信号第一章测试1.序列的周期为()。

A:7 B:7 C:14 D:14答案:142.序列的周期为()。

A:10 B:10 C:8 D:8答案:103.对于一个系统而言,如果对于任意时刻n0,系统在该时刻的响应仅取决于此时刻及此时刻以前时刻的输入系统,则称该系统为____系统。

()A:线性 B:因果 C:稳定 D:非线性答案:因果4.线性移不变系统是因果系统的充分必要条件是______。

()A:n<0,h(n)=0 B:n>0,h(n)=0 C:n>0,h(n)>0 D:n<0,h(n)>0答案:n<0,h(n)=05.要想抽样后能够不失真的还原出原信号,则抽样频率必须,这就是奈奎斯特抽样定理。

()A:等于2倍fm B:小于等于2倍fm C:大于2倍fm D:大于等于2倍fm答案:大于等于2倍fm6.已知x(n)=δ(n),其N点的DFT[x(n)]=X(k),则X(N-1)= 1。

()A:对 B:错答案:对7.相同的Z变换表达式一定对应相同的时间序列。

()A:对 B:错答案:错8.滤波器设计本质上是用一个关于z的有理函数在单位圆上的特性来逼近所有要求的系统频率特性。

()A:错 B:对答案:对9.下面描述中最适合离散傅立叶变换DFT的是()A:时域为离散周期序列,频域也为离散周期序列 B:时域为离散有限长序列,频域也为离散有限长序列 C:时域为离散序列,频域也为离散序列 D:时域为离散无限长序列,频域为连续周期信号答案:时域为离散有限长序列,频域也为离散有限长序列10.巴特沃思滤波器的幅度特性必在一个频带中(通带或阻带)具有等波纹特性。

()A:错 B:对答案:错第二章测试1.N=1024点的DFT,需要复数相乘次数约()。

数字信号处理第四版(高西全)第1章

数字信号处理第四版(高西全)第1章
1第1章时域离散信号和时域离散系统第第11章章时域离散信号和时域离散系统时域离散信号和时域离散系统11引言引言12时域离散信号13时域离散系统14时域离散系统的输入输出描述法线性常系数差分方程15模拟信号数字处理方法习题与上机题第1章时域离散信号和时域离散系统11引言引言信号通常是一个自变量或几个自变量的函数
本章作为全书的基础,主要学习时域离散信号的表示 方法和典型信号、时域离散线性时不变系统的时域分析方
第1章 时域离散信号和时域离散系统
1.2 时域离散信号
实际中遇到的信号一般是模拟信号,对它进行等间
假设模拟信号为xa (t),以采样间隔T对它进行等间隔 采样,得到:
x(n) xa (t) tnT=xa (nT ) - n (1.2.1)
x(n) x(m) (n m) m
(1.2.12)
这种任意序列的表示方法,在信号分析中是一个很有用的
第1章 时域离散信号和时域离散系统
例如, x(n)={-0.0000 ,-0.5878 ,-0.9511,
-0.9511,-0.5878,0.0000,0.5878, 0.9511,0.9511,
0.5878,0.0000},相应的 n=-5, -4, -3,
序列x(n)的MATLAB表示如下:
in (π 8
n)
0
π 8
第1章 时域离散信号和时域离散系统
(2) 2π/ω0不是整数,是一个有理数时,设 2π/ω0=P/Q,式中P、Q是互为素数的整数,取k=Q,那么 N=P,则该正弦序列是以P为周期的周期序列。例如, sin(4πn/5), 2π/ω0=5/2, k=2, 该正弦序列是以5为周期的周
axis([-5, 6, -1.2, 1.2]); xlabel('n'); ylabel('x(n)')

《现代数字信号处理》各章习题-电子文本


y (n) = x(n) + f (n) ,其中 f (n) 是已知的确定性序列。试求 y (n) 的均值 my (n) 和自相
关 ry ( k , l ) 。 2.3 设离散时间随机过程 x(n) 是如下产生: x( n) =
2
k =1
∑ a(k ) x(n − k ) + w(n) ,其中 w(n) 是
1 −1 1 z ) /(1 − z −1 ) ,它受零均 2 3 值的指数相关噪声 x(n)的激励产生随机过程 y ( n) = x( n) ∗ h( n) 。已知 x(n)的自相关序列 1 k 为 rx (k ) = ( ) ,试求: 2 (a) y (n) 的功率谱 Py ( z ) ; (b) y (n) 的自相关序列 ry (k ) ;
N N ), n = 0,1,..., − 1 ,其中 N 是偶数。 2 2 (a) 证明 x(n) 的 N 点 DFT 仅有奇次谐波,即:k 为偶数时, X (k ) = 0 。 (b) 证明如何由一个经过适当调整的序列的 N/2 点 DFT 求得 x(n) 的 N 点 DFT。
1.18 一个特定的计算机辅助滤波器设计的结果是如下的二阶因果滤波器: 1 + 2 z −1 + z −2 H ( z) = 1 − 2 z −1 + 1.33 z −2 试证明这个滤波器是不稳定的,并求一个和 H ( z ) 有相同幅频响应的因果稳定滤波器。 1.19 一个离散时间线性移不变系统的系统函数是 H ( z ) ,假设 H ( z ) 是 z 的有理函数,且 H ( z ) 是因果稳定的。试判断下面哪个系统是因果的,哪个是稳定的: (a) G ( z ) = H ( z ) H ∗ ( z ∗ ) 。 (c) G ( z ) = H ( z −1 ) 。 (b) G ( z ) = H ' ( z ) ,这里 H ' ( z ) = (d) G ( z ) = H (− z )

数字信号处理课后习题答案


(修正:此题有错,
(3)系统的单位脉冲响应 而改变,是两个复序列信号之和)
(4)
(修正: 随上小题答案
(修正:此图错误,乘系数应该为 0.5,输出端 y(n)应该在两个延迟器 D 之间)
1-25 线性移不变离散时间系统的差分方程为
(1)求系统函数 ; (2)画出系统的一种模拟框图; (3)求使系统稳定的 A 的取值范围。 解:(1)
(2)
(3)
解:(1)
(2)
(3)
1-7 若采样信号 m(t)的采样频率 fs=1500Hz,下列信号经 m(t)采样后哪些信号不 失真? (1) (2) (3) 解:
(1)
采样不失真
(2)
采样不失真
(3)

采样失真
1-8 已知
,采样信号 的采样周期为 。
(1) 的截止模拟角频率 是多少?
(2)将 进行 A/D 采样后, 如何?
(3)最小阻带衰减 5-4
由分式(5.39)根据 A 计算 ,如下: 由表 5.1 根据过度带宽度 计算窗口:
单位脉冲响应如下:
单位脉冲响应如下:
其中 为凯泽窗。 5-5 答:减小窗口的长度 N,则滤波器的过度带增加,但最小阻带衰减保持不变。 5-6:图 5.30 中的滤波器包括了三类理想滤波器,包括了低通,带通和高通,其响应的单位
(1)

(2)
1-18 若当 时
;时
(1)
,其中
(2) 证明:
,收敛域
,其中 N 为整数。试证明: ,
(1) 令 其中
,则 ,
(2)
,
1-19 一系统的系统方程及初时条件分别如下: ,
(1)试求零输入响应 ,零状态响应 ,全响应 ; (2)画出系统的模拟框图 解: (1)零输入响应

(完整word版)数字信号处理习题及答案

==============================绪论==============================1。

A/D 8bit 5V 00000000 0V 00000001 20mV 00000010 40mV 00011101 29mV==================第一章 时域离散时间信号与系统==================1.①写出图示序列的表达式答:3)1.5δ(n 2)2δ(n 1)δ(n 2δ(n)1)δ(n x(n)-+---+++= ②用(n) 表示y (n )={2,7,19,28,29,15}2。

①求下列周期)54sin()8sin()4()51cos()3()54sin()2()8sin()1(n n n n n ππππ-②判断下面的序列是否是周期的; 若是周期的, 确定其周期。

(1)A是常数 8ππn 73Acos x(n)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-= (2))81(j e )(π-=n n x 解: (1) 因为ω=73π, 所以314π2=ω, 这是有理数, 因此是周期序列, 周期T =14。

(2) 因为ω=81, 所以ωπ2=16π, 这是无理数, 因此是非周期序列.③序列)Acos(nw x(n)0ϕ+=是周期序列的条件是是有理数2π/w 0。

3。

加法 乘法序列{2,3,2,1}与序列{2,3,5,2,1}相加为__{4,6,7,3,1}__,相乘为___{4,9,10,2} 。

移位翻转:①已知x(n )波形,画出x(-n)的波形图。

②尺度变换:已知x (n )波形,画出x(2n)及x (n/2)波形图。

卷积和:①h(n)*求x(n),其他2n 0n 3,h(n)其他3n 0n/2设x(n) 例、⎩⎨⎧≤≤-=⎩⎨⎧≤≤= }23,4,7,4,23{0,h(n)*答案:x(n)=②已知x (n )={1,2,4,3},h (n )={2,3,5}, 求y (n )=x (n )*h (n )x (m )={1,2,4,3},h (m )={2,3,5},则h (—m )={5,3,2}(Step1:翻转)解得y (n )={2,7,19,28,29,15}③(n)x *(n)x 3),求x(n)u(n u(n)x 2),2δ(n 1)3δ(n δ(n)2、已知x 2121=--=-+-+=}{1,4,6,5,2答案:x(n)=4. 如果输入信号为,求下述系统的输出信号。

数字信号处理 第二版 课后答案 (刘益成 著) 电子工业出版社


(2) y(n) = δ (n) + 1 − a n+1 u(n −1) 1− a
(3)
y(n)
=
1 − a n+1 1− a
R5 (n)
+
a
⋅1− a6 1− a
u(n

6)
25.解: h(n) = 9 ⋅ 3n u(−n) − 1 (1)n u(n)
8
83
28.解: ya1 (t)
没有失真,因为输入信号的频率小于 Ω s 2
n−n0 −k
n−n0
nα (
)k
k =n0
β k =n0
∑ ∑ y(n) =
N
β β a ⋅ = k
n−n0 −k
n−n0
N (α )k
k =n0
β k =n0
20.解:(1)
rxx
(m)
=
am
1 + a −2 1− a2
(2)
⎧ ⎨ ⎩
rxx (m) = 0 rxx (m) = N − m
21.解:(1) rxx (m)
(2) x(n) = [(0.5)n − 2n ]u(−n −1)
(3) x(n) = −(0.5)n u(n) − 2un (−n −1)
4.(1) x(n) = -u(n) - 2n+1 u(−n −1)
(2) x(n) = 6 ⋅ 0.5n − 2 ⋅ 2n u(−n −1)
(3) x(n) = nu(−n −1)
( ) (3) 1 − e −6 jϖ
( ) 1 − e − jϖ
= e − j 5ϖ 2
sin 3ϖ sin ϖ 2
(4) 1 − a cosϖ + aj sinϖ cosϖ − a − j sinϖ
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N 1 0
X [k ] x[n]W , 0 k N 1
kn N
where
WN e
j 2 / N
• Direct computation p of all N samples p of {X[k]} requires N2 complex multiplications and N(N N(N-1) 1) complex additions
§11.3.1 11 3 1 Goertzel’s algorithm
§11.3.1 Goertzel’s algorithm
• I In th the realization li ti of f HN-k[z] , th the multiplier lti li in i path is the feedback p 2cos(2π(N-k)/N)=2cos(2πk/N) which is same as that in the realization of Hk[z] vN-k[n] = vk[n] i i.e., e the intermediate variables computed to determine X[k] can again be used to determine X[N-k] • Only O l difference diff between b t the th two t structures t t is i p which is now WN k the feed-forward multiplier k that is the complex conjugate of WN
§11.3.1 Goertzel’s algorithm
• Recall, direct computation of all N samples of {X[k]} requires N2complex multiplications and N(N-1) 1) complex additions • Equivalently, q y, direct computation p of all N samples of {X[k]} requires 4N2 real multiplications and N(4N-2) 2) real additions • Thus, , Goertzel’s algorithm g requires q 2N more real additions than the direct DFT computation t ti
11.3 Discrete Fourier Transform Computation p
• J.W.Cooley and J.W.Tukey are given credit for bringing the FFT to the world in their paper : :“An An algorithm for the machine calculation of complex Fourier Series”, a e a cs Computation, Co pu a o , Vol.19, Vo . 9, 1965. 965. In retrospect, e ospec , Mathematics others had discovered the technique many years before. For instance, the great German mathematician K. F. Gauss(1777-1855) had used the method more than a century earlier. This early work was largely forgotten because it lacked the tool to make it practical: the digital computer. Cooley and Tukey are honored because they discovered the FFT at the right time, the beginning of the computer revolution.
vk [n 2]
X [k ] yk [ N ] vk [ N ] W v [ N 1]
k N k
• Computation p of each sample p of vk[n] involves only 2 real multiplications and 4 real additions nk • Complex p multiplication p by y WN needs to be performed only once at n = N • Thus, Th computation i of f one sample l of f X[k] q (2 ( N+4) ) real multiplications p and requires (4N+4) real additions • Computation of all N DFT samples requires 2N (N+2) 2) real multiplications and 4N (N+1) 1) real additions
Chapter 11 Discrete Fourier Transform Computation
11.3Discrete Fourier Transform Computation p
• The N-point DFT X[k] of a length-N sequence x[n], 0nN-1, is defined by
yk [n] xe [n] W
k N
yk [n 1]
with yk[-1]=0 and xe[N]=0
§11.3.1 Goertzel’s algorithm
• Since a complex multiplication can be implemented with 4 real multiplications and 2 real additions additions, computation of each new value of yk[n] requires 4 real multiplications and 4 real additions • Thus computation of X[k]=yk[n]involves 4N real multiplications and 4N real additions Computation of all N DFT samples requires 4N2 real l multiplications lti li ti and d 4N2 real l additions dditi
§11.3 11 3 Discrete Fourier p Transform Computation
• The definition of DFT:
X (k ) x[n]W
n 0
N 1
nk k N
WN e
2 j N
W
( n mN )( k lN ) N
W
nk N
m, l 0,1, Z { yk (n)} H k ( z) X e ( z) k 1 1 WN z
§11.3.1 Goertzel’s algorithm
• Structural interpretation of the algorithm
• Thus a recursive DFT computation p scheme is
( n l ) k N n
§11.3.1 Goertzel’s algorithm
( n l ) k y [ n ] x [ l ] W • z-transform of k e N n
yields
l 0
kz-1 1) where Hk[z]=Z{hk[n]}=1/(1]}=1/(1 WN-k And Xe[z] ]=Z{ {xe[n]} Thus, yk[n] is the output of an initially relaxed l d LTI digital di i l filter fil Hk[z]with ] i h an input i xe[n] a and, d, w when e n =N, N, yk[N] ]=X[k]
kN N
X ( k ) x[l ]W
l 0
N 1
lk N
W
kN N
x[l ]W
l 0
N 1
lk N
x[l ]W
l 0
N 1
(l N ) k N
§11.3.1 Goertzel’s algorithm
• Define yk [n] xe [l ]W l 0 • Note: yk[n]is the direct convolution of the causal l sequence x[n] 0 n N 1 xe [n] n 0, n N 0 with a causal sequence kn WN n0 hk [n] n0 0 Observe X[k]=yk[n]|n=N
§11.3.1 Goertzel’s algorithm
• Algorithm can be made computationally more efficient by observing that Hk(z)can be rewritten as
k 1 1 WN z 1 H k ( z) k 1 k 1 k 1 1 WN z (1 WN z )(1 WN z ) k 1 1 WN z (1 2 cos( (2k / N ) z 1 z 2 )
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