数字信号处理教程第四版课程设计
数字信号处理(第四版)第9章数字信号处理的实现
第9章 数字信号处理的实现
2. 极点位置敏感度 下面分析系数量化误差对极零点位置的影响。如果 极零点位置改变了，严重时不仅IIR系统的频率响应会 发 生变化，还会影响系统的稳定性。因此研究极点位置 的 改变更加重要。为了表示系数量化对极点位置的影响，引 入极点位置灵敏度的概念，所谓极点灵敏度, 是指每 个极 点对系数偏差的敏感程度。相应的还有零点位置灵 敏度 ，分析方法相同。下面讨论系数量化对极点位置的 影响 。
就是量化后的数值。x可以是标量、向量和矩阵。将数取
整的方法有四舍五入取整、向上取整、向下取整、向零
取整，对应的MATLAB取整函数分别为 round(x)、
ceil(x)、floor(x)、fix(x)。round最常用，对应的MATLAB
量化语句为xq=q*round(x/q)。
第9章 数字信号处理的实现
解 求解本例的系数量化与绘图程序为ep911.m。
第9章 数字信号处理的实现
%ep911.m： 例题9.1.1 系数量化与图9.1.3绘图程序 B=1; A=［1, -0.17, 0.965］;%量化前系统函数系数向量
b=4; Aq=quant(A, b);
进行b位量化
%量化2进制位数 %对系统函数分母系数向量A
p=roots(A) pq=roots(Aq) ap=abs(p) a pq=abs(pq) %以下为绘图部分省略
%计算量化前的极点 %计算量化后的极点 %计算量化前极点的模 %计算量化后极点的模
第9章 数字信号处理的实现
运行程序，得到量化后的系统函数
为
并求出H(z)和
的极点分别为
显然，因为系数的量化，使极点位置发生变化，算出极点
的模为： |p1, 2|=0.9823，
数字信号处理基于计算机的方法第四版课程设计
数字信号处理基于计算机的方法第四版课程设计一、前言数字信号处理是现代信号处理学科中的重要分支之一，是测量、分析、运算、处理信号的数字技术的应用。
数字信号处理技术已经广泛的应用到无线通信、音频、视频、图像、地震勘探等领域。
本文介绍了数字信号处理基于计算机的方法第四版课程设计的要求、内容和实施方法。
二、课程设计要求2.1 设计目的数字信号处理课程设计的目的是为了让学生掌握数字信号处理相关的知识和技能，培养学生的实际应用能力，对数字信号处理技术有一个全面而深入的了解。
2.2 设计内容设计内容主要包括以下几个方面：1.综合运用MATLAB等软件进行数字信号处理算法分析，并实现基于MATLAB的信号处理程序。
2.理解数字信号处理的基本概念，数学模型和相关的数学工具。
3.分析各种数字滤波器的设计和性能评估方法。
4.探讨快速傅里叶变换(FFT)和傅里叶变换(FT)的基本原理和应用。
5.理解数字信号处理在实际应用中所需解决的问题及其解决方法。
2.3 设计形式课程设计采用小组合作形式，每个小组人数在3-4人范围内，进行课题研究。
三、课程设计实施方法3.1 课程设计分步骤3.1.1 第一步：主题选择小组负责人选取主题，并向指导教师提出初步方案，交流确定课题。
3.1.2 第二步：文献查阅小组按照确定的主题、方案进行文献查阅和综述，主要内容有：1.数字信号处理的基本概念、数学模型和相关的数学工具。
2.各种数字滤波器的设计和性能评估方法。
3.快速傅里叶变换(FFT)和傅里叶变换(FT)的基本原理和应用。
4.数字信号处理的实际应用领域及解决方法。
3.1.3 第三步：方案设计小组负责人制定详细的方案，确定实验方法和实验步骤，包括MATLAB算法的实现和程序编写，实现过程中需要考虑音频、视频、图像等方面。
3.1.4 第四步：软件实现根据方案设计实现算法，对程序进行编写、调试和优化以达到良好的运行效果。
需进行数值模拟和实验验证。
数字信号处理教程第四版教学设计 (2)
数字信号处理教程第四版教学设计课程概述数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是将模拟信号转换为数字信号，再对数字信号进行各种处理，以达到各种不同的目的的一种技术。
它在通信、媒体、医疗、图像处理等领域广泛应用。
本课程旨在通过数字信号处理的理论与工具的学习和掌握，提高学生对数字信号处理在实际工程中的应用与解决实际问题的能力。
课程目标本课程的主要目标是：•理解基础概念，掌握常用算法；•熟悉 MatLab 和信号处理工具箱，掌握其使用；•了解数字信号处理领域的前沿技术和应用。
教学内容本课程的主要内容分为以下几个部分：1.数字信号处理基础–数字信号的定义与分类；–采样定理与插值；–离散时间信号与频率域分析；–滤波器和系统设计。
2.数字信号处理算法–时间域算法；–频域算法；–滤波器设计；–非线性数字信号处理。
3.MatLab 与信号处理工具箱应用–MatLab 的基础语法；–信号处理工具箱的使用。
教学方法本课程采用多种教学方法，包括课堂讲授、互动讨论、编程实验、课程论文等。
1.课堂讲授课堂讲授环节是本课程的主要教学方式。
在讲授的过程中，将集中介绍数字信号处理的经典算法、MatLab 工具箱的使用技巧等内容，同时对内部和外部相关性内容进行一个梳理，使学生掌握基本的理解和综合运用。
2.互动讨论在课程的教学中，将加强学生和教师之间的互动。
学生可以在授课时进行提问并得到及时解答，或者在课后通过邮件等方式与教师进行交流。
3.编程实验编程实验是本课程的重点环节。
通过实验，学生可以练习使用MatLab 工具箱，深入理解数字信号处理的理论和实践，掌握数字信号处理的基本技能、原理和方法。
4.课程论文课程论文是本课程的一项考核。
学生需要选择一个数字信号处理相关的主题，进行研究并撰写一篇结论性的论文。
论文内容应包括对该主题的深入了解和分析，以及自主编写一定的 MatLab 程序进行实验，得出一定的结论。
《信号处理专题设计》课程设计的教学大纲
一、课程名称：信号处理专题设计二、课程性质：选修课三、课程学时：48学时四、课程对象：电子信息科学与技术、通信工程等相关专业的本科生五、课程简介：信号处理专题设计课程是电子信息类专业中的重要课程之一，旨在培养学生对信号处理理论和技术的深入理解，同时提高学生的工程实践能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握信号处理领域的基本理论和方法，具备解决实际问题的能力。
六、课程目标：1. 了解信号处理的基本概念和技术，理解信号处理在实际应用中的重要性；2. 掌握信号处理的基本原理和常用算法，能够运用这些知识进行实际工程设计和问题解决；3. 培养学生的创新意识和团队合作精神，能够独立或协作完成信号处理相关课题的实践设计与研究。
七、教学内容：1. 信号处理基础知识1.1 信号的基本概念1.2 时域分析与频域分析1.3 离散信号与连续信号2. 信号处理算法与技术2.1 傅里叶变换及其应用2.2 时域滤波与频域滤波2.3 自适应信号处理3. 信号处理系统设计3.1 数据采集与预处理3.2 数据压缩与传输3.3 实时信号处理系统设计4. 课设项目4.1 选题与任务分配4.2 调研与方案设计4.3 实施与验证4.4 报告撰写与成果展示八、教学方法：1. 理论讲解：通过课堂讲授，系统地介绍信号处理的基本理论、算法和技术，引导学生建立起完整的知识体系；2. 实践操作：通过实验课或课程设计，指导学生利用MATLAB等工具进行实际数据处理和系统设计，培养学生的动手能力；3. 导师指导：每个课设项目配备一名教师作为指导老师，负责对学生进行项目管理与成果评定；4. 论文撰写：要求学生撰写课设论文，对课程设计过程进行总结和归纳，提高学生的论文写作能力。
九、教材与参考书：主教材：《数字信号处理（第四版）》著者：Proakis J G参考书：1. 《数字信号处理与应用》著者：Zhang S B2. 《MATLAB信号处理技术及应用》著者：Wang L十、成绩评定：1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业等；2. 课程设计成绩：包括课程设计的过程管理、设计成果质量等；3. 期末考试：对学生的整体学习情况进行综合考核；4. 考核比例：平时成绩占30，课程设计成绩占30，期末考试成绩占40。
数字信号处理第四版(高西全)第1章
第1章 时域离散信号和时域离散系统
图1.2.2 单位采样序列和单位冲激信号
第1章 时域离散信号和时域离散系统
2． 单位阶跃序列u(n)
u(n)
1 0
n0 n0
(1.2.3)
单位阶跃序列如图1.2.3所示。它类似于模拟信号中的 单位阶跃函数u(t)。δ(n)与u(n)之间的关系如下列式所示：
(n) u(n) u(n 1)
如果正弦序列是由模拟信号xa(t)采样得到的，那么
xa (t) sin(Ωt)
x(n) xa (t) |tnT sin(ΩnT ) sin(n)
第1章 时域离散信号和时域离散系统
因此得到数字频率ω与模拟角频率Ω之间的关系为
T
（1.2.9）
(1.2.9)式具有普遍意义，它表示凡是由模拟信号采样 得到的序列，模拟角频率Ω与序列的数字域频率ω成线性 关系。由于采样频率Fs与采样周期T互为倒数，因而有
也可简单地表示为 x(n)＝{1, 2, 3, 4, 3, 2, 1}
集合中有下划线的元素表示n=0时刻的采样值。
第1章 时域离散信号和时域离散系统
2. 用公式表示序列
例如：
x(n)=a|n|
0<a<1, －∞<n<∞
3 用图形表示序列
例如, 时域离散信号x(n)=sin(πn/5)，n=－5, －4, , 0, , 4, 5, 图1.2.1就是它的图形表示。
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：
数字信号处理教程第四版教学设计
数字信号处理教程第四版教学设计一、教学背景随着信息技术的迅猛发展，数字信号处理（DSP）在工业、军事、医学和科技等领域中得到广泛应用。
作为数字信号处理的基础，学生需要熟悉DSP的理论知识和实际应用技能。
数字信号处理教程第四版是一本权威且广受欢迎的教材，它既包括基本概念，又涵盖了实际应用，可以满足学生对DSP的需求。
因此，本文将围绕数字信号处理教程第四版展开教学设计。
二、教学目标•掌握数字信号处理的基本理论和算法；•熟悉DSP的应用场景以及相关技能；•了解数字信号处理的发展历程以及未来方向。
三、教学内容1. 基本概念•DSP的基本概念和定义；•信号的采样和量化；•离散时间信号和系统的基础知识；•Z变换和离散时间傅里叶变换（DTFT）。
2. 数字滤波器•IIR滤波器的实现方法和设计原则；•FIR滤波器的实现方法和设计原则；•窗口函数和其他滤波器设计方法。
3. 数字信号处理的应用•音频和图像信号处理；•语音识别和合成；•数字滤波器在通讯系统中的应用；•实时数字信号处理的应用场景。
四、教学方法本教学设计采取以下教学方法：•讲解：利用多媒体手段进行数字信号处理知识的讲解；•实践：设计实验任务，学生在实践中巩固和消化知识点；•互动：鼓励学生参与课堂互动，分享自己对数字信号处理的理解和应用。
五、教学评估在教学过程中，将采取以下评估方法：•作业评估：出题检测学生对知识点的掌握情况；•实验报告评估：验收学生实践环节的表现；•课堂参与度评估：记录学生的课堂表现，包括互动和提出的问题。
六、教学策略该课程教学策略如下：•前导知识：建立前导知识的模块，引导学生逐步建立对数字信号处理的认知；•建立连贯性：为了帮助学生学习，将教材内容划分为关联的模块，将模块组成逻辑连贯的课程设计；•记忆媒介的种类：使用视频、图片、文字与演示，以助记媒介的方式授课；•中英文相结合：出于国际化教学的考虑，在授课中使用英文自然、统一、规范地表述知识点。
数字信号处理基于计算机的方法英文改编版第四版课程设计
Digital Signal Processing Using Computer-Based Methods -Course Design for the 4th EditionIntroductionDigital Signal Processing (DSP) is an area of study that has witnessed significant growth and advancement in recent times. Technological advancements have made it possible to work with signals and signals processing methods more effectively and efficiently. The use of computers has also contributed significantly to the development of DSP methods. In this course design, we will provide an overview of the Digital Signal Processing course designed for the 4th edition of the book titled Digital Signal Processing Using Computer-Based Methods.Overview of the CourseThis course is designed to provide students with a fundamental understanding of digital signal processing concepts, their applications, and techniques for analyzing signals. The course is divided into eight modules, covering the following topics:1.Introduction to Digital Signal Processing2.Discrete-Time Signals and Systems3.Discrete Fourier Transform4.Z-Transform and Analysis of LTI Systems5.FIR Filter Design6.IIR Filter Design7.Multirate Signal Processing8.DSP Applications in Speech and Image ProcessingThe course will cover both theoretical and practical aspects of DSP, including hands-on experience with MATLAB software. The course involves lectures, discussions, and assignments, which will enable students to develop an in-depth understanding of DSP concepts and their applications.Course ObjectivesThe primary objectives of this course are to: - Develop an in-depth understanding of digital signal processing concepts and techniques - Familiarize students with the use of MATLAB for signal analysis and processing - Develop skills for designing digital filters and analyzing signals using the Fourier and Z-transforms - Provide practical experience with signal processing applications in speech and image processingCourse OutlineModule 1: Introduction to Digital Signal Processing •Basic concepts of digital signal processing•Analog-to-digital conversion•Sampling theorem•Signal quantizationModule 2: Discrete-Time Signals and Systems•Discrete-time signals and their characteristics•Discrete-time systems and their properties•Convolution and correlation of discrete-time signalsModule 3: Discrete Fourier Transform•Fourier series and Fourier Transform•Discrete Fourier Transform (DFT) and its properties •Fast Fourier Transform (FFT) algorithmsModule 4: Z-Transform and Analysis of LTI Systems •Z-Transform and its properties•Transfer function and Frequency Response of LTI systems•Analysis of LTI systems using Z-TransformModule 5: FIR Filter Design•Design of Finite Impulse Response (FIR) filters•Windowing techniques and their effects•Filter design using Fourier SeriesModule 6: IIR Filter Design•Design of Infinite Impulse Response (IIR) filters•Pole-zero locations and their effects•Butterworth and Chebyshev filter designs Module 7: Multirate Signal Processing•Sampling rate conversion using decimation and interpolation•Polyphase decomposition and filter banks•Multistage decimation and interpolation Module 8: DSP Applications in Speech and Image Processing •Speech analysis and synthesis•Speech coding and compression•Image enhancement and restoration•Image compressionEvaluationThe grading for this course will be based on your performance in the following components: - Regularassignments and quizzes: 20% - Mid-term examination: 30% - Final examination: 50%ConclusionThis course in Digital Signal Processing will provide students with a comprehensive understanding of digital signal processing concepts and their applications. The course will focus on fundamental principles, practical applications, and hands-on experience with digital signal processing using MATLAB. Upon successful completion of this course, students will have the skills and knowledge to analyze and design digital signal processing systems.。
数字信号处理课程设计
-40 -60 -80 -100 -120 -140
0
0.1
0.2
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0.9
1
等波纹滤波器法设计FIR数字滤波器
Matlab应用的函数
[M,fo,ao,w]=remezord(f,a,dev) 与remez 配合使用，用于算出适合要求的滤波器阶次M ，fo和ao为有 2B个元素的向量，fo是频率轴分点，ao是在这些频率分点上理想的幅 频响应，w是有B个元素的向量，表示各频带的加权值。由于 remezord给出的阶次M有可能偏低，这时需要适当增加M。 f是具有2B个元素的向量，由通带边缘频率和阻带边缘频率构成，dev 若是两个值则为高通或低通，三个值为带通或带阻，由通带和阻带上 的偏差决定 Remez 设计出等波纹滤波器 freqz(B,A,N)：离散系统频响特性 B和A分别为离散系统的系统函数分 子、分母多项式的系数向量，N为正整数 (频率等分点的值 )
60
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0.5
0
-0.5
0
10
20
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50
60
70
小结
（1）在时域求系统响应的方法有两种,第一种是通过解差分 方程求得系统输出;第二种是已知系统的单位脉冲响应,通 过求输入信号和系统单位脉冲响应的线性卷积求得系统输 出。 （2）检验系统的稳定性，其方法是在输入端加入单位阶跃 序列， 观察输出波形,如果波形稳定在一个常数值上,系 统稳定,否则不稳定。
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数字信号处理教程第四版课程设计
作者：未命名
一、引言
数字信号处理是一种广泛应用于各个领域的技术，例如音频处理、图像处理、通信等。
本文档主要介绍数字信号处理教程第四版的课程设计，着重介绍设计的目的、设计思路以及实现方法。
二、设计目的
本次课程设计的目的在于帮助学生通过实际操作加深对数字信号处理的理解，提高对数字信号处理算法实现的掌握能力。
通过该课程设计，学生将能够掌握以下内容：
1.数字信号的常见基本概念
2.数字滤波器设计与实现
3.傅里叶变换理论及其应用
三、设计思路
为了达到设计目的，本次课程设计将按照以下流程进行：
1.熟悉数字信号处理的基本概念及相关算法理论知识
2.学习数字信号处理工具箱的使用方法
3.实现基于离散傅里叶变换的数字信号滤波器设计与实现
四、实现方法
1. 数字信号处理基本概念
数字信号是现实世界的模拟信号经过模数转换器，重新离散化波形而得到的。
数字信号可以用离散函数的形式表示，具有很多优异的性质，例如可以进行数字滤波、傅里叶变换等操作。
在该部分，学生需要了解数字信号的基本概念，例如采样频率、量化精度等。
2. 数字信号处理工具箱的使用方法
MATLAB是一个十分流行的数字信号处理工具，是本次课程设计中的主要工具。
学生需要使用MATLAB进行数字信号处理工具箱相关程序的调用与使用，例如数字滤波器设计与实现。
3. 基于离散傅里叶变换的数字信号滤波器设计与实现
在实现数字信号滤波器时，学生需要掌握采样定理、滤波器的设计原理以及滤波器的相关参数（例如滤波器的阶数、采样率等）。
通过这些基本知识的掌握，学生将能够实现基于离散傅里叶变换的数字信号滤波器。
五、结论
通过数字信号处理教程第四版的课程设计，学生将能够理解数字信号处理基础的相关算法理论，了解数字信号处理工具箱的使用方法，掌握数字信号滤波器设计与实现的基本知识。
这将有助于学生更深入地理解数字信号处理的应用场景，提高数字信号处理能力，为今后从事相关领域的研究或工作奠定基础。
参考文献
无。