数字信号处理教案
(完整word版)《数字信号处理》课程教学大纲

课程编号15102308《数字信号处理》教学大纲Digital Signal Processing一、课程基本信息二、本课程的性质、目的和任务《数字信号处理》课程是信息工程本科专业必修课,它是在学生学完了高等数学、概率论、线性代数、复变函数、信号与系统等课程后,进一步为学习专业知识打基础的课程。
本课程将通过讲课、练习使学生建立“数字信号处理”的基本概念,掌握数字信号处理基本分析方法和分析工具,为从事通信、信息或信号处理等方面的研究工作打下基础。
三、教学基本要求1、通过对本课程的教学,使学生系统地掌握数字信号处理的基本原理和基本分析方法,能建立基本的数字信号处理模型。
2、要求学生学会运用数字信号处理的两个主要工具:快速傅立叶变换(FFT)与数字滤波器,为后续数字技术方面课程的学习打下理论基础。
3、学生应具有初步的算法分析和运用MA TLAB编程的能力。
四、本课程与其他课程的联系与分工本课程的基础课程为《高等数学》、《概率论》、《线性代数》、《复变函数》、《信号与系统》等课程,同时又为《图像处理与模式识别》等课程的学习打下基础。
五、教学方法与手段教师讲授和学生自学相结合,讲练结合,采用多媒体教学手段为主,重点难点辅以板书。
六、考核方式与成绩评定办法本课程采用平时作业、期末考试综合评定的方法。
其中平时作业成绩占40%,期末考试成绩占60%。
七、使用教材及参考书目【使用教材】吴镇扬编,《数字信号处理》,高等教育出版社,2004年9月第一版。
【参考书目】1、姚天任,江太辉编,《数字信号处理》(第二版),华中科技大学出版社,2000年版。
2、程佩青著,《数字信号处理教程》(第二版),清华大学出版社出版,2001年版。
3、丁玉美,高西全编著,《数字信号处理》,西安电子科技大学出版社,2001年版。
4、胡广书编,《数字信号处理——理论、算法与实现》,清华大学出版社,2004年版。
5、Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer,《Digital Signal Processing》,Prentice-Hall Inc, 1975.八、课程结构和学时分配九、教学内容绪论(1学时)【教学目标】1. 了解:什么是数字信号处理,与传统的模拟技术相比存在哪些特点。
数字信号处理教案

课程名称:数字信号处理基础
第一章绪论
课程名称:数字信号处理基础
第一章离散时间信号与系统
课程名称:数字信号处理基础
第一章离散时间信号与系统
课程名称:数字信号处理基础
第一章离散时间信号与系统
课程名称:数字信号处理基础
第一章离散时间信号与系统
课程名称:数字信号处理基础
第二章Z变换与离散时间傅里叶变换
课程名称:数字信号处理基础
第二章Z变换与离散时间傅里叶变换
课程名称:数字信号处理基础
第二章Z变换与离散时间傅里叶变换
课程名称:数字信号处理基础
第二章Z变换与离散时间傅里叶变换。
《数字信号处理》教案

《数字信号处理》教案第一章:绪论1.1 课程介绍理解数字信号处理的基本概念了解数字信号处理的发展历程明确数字信号处理的应用领域1.2 信号的概念与分类定义信号、模拟信号和数字信号掌握信号的分类和特点理解信号的采样与量化过程1.3 数字信号处理的基本算法掌握离散傅里叶变换(DFT)了解快速傅里叶变换(FFT)学习Z变换及其应用第二章:离散时间信号与系统2.1 离散时间信号理解离散时间信号的定义熟悉离散时间信号的表示方法掌握离散时间信号的运算2.2 离散时间系统定义离散时间系统及其特性学习线性时不变(LTI)系统的性质了解离散时间系统的响应2.3 离散时间系统的性质掌握系统的稳定性、因果性和线性学习时域和频域特性分析方法第三章:离散傅里叶变换3.1 离散傅里叶变换(DFT)推导DFT的数学表达式理解DFT的性质和特点熟悉DFT的应用领域3.2 快速傅里叶变换(FFT)介绍FFT的基本概念掌握FFT的计算步骤学习FFT的应用实例3.3 离散傅里叶变换的局限性探讨DFT在处理非周期信号时的局限性了解基于DFT的信号处理方法第四章:数字滤波器设计4.1 滤波器的基本概念理解滤波器的定义和分类熟悉滤波器的特性指标学习滤波器的设计方法4.2 数字滤波器的设计方法掌握常见数字滤波器的设计算法学习IIR和FIR滤波器的区别与联系了解自适应滤波器的设计方法4.3 数字滤波器的应用探讨数字滤波器在信号处理领域的应用学习滤波器在通信、语音处理等领域的应用实例第五章:数字信号处理实现5.1 数字信号处理器(DSP)概述了解DSP的定义和发展历程熟悉DSP的特点和应用领域5.2 常用DSP芯片介绍学习TMS320系列DSP芯片的结构和性能了解其他常用DSP芯片的特点和应用5.3 DSP编程与实现掌握DSP编程的基本方法学习DSP算法实现和优化技巧探讨DSP在实际应用中的问题与解决方案第六章:数字信号处理的应用领域6.1 通信系统中的应用理解数字信号处理在通信系统中的重要性学习调制解调、信道编码和解码等通信技术探讨数字信号处理在无线通信和光通信中的应用6.2 音频信号处理熟悉音频信号处理的基本概念和算法学习音频压缩、回声消除和噪声抑制等技术了解数字信号处理在音乐合成和音频效果处理中的应用6.3 图像处理与视频压缩掌握数字图像处理的基本原理和方法学习图像滤波、边缘检测和图像压缩等技术探讨数字信号处理在视频处理和多媒体通信中的应用第七章:数字信号处理工具与软件7.1 MATLAB在数字信号处理中的应用学习MATLAB的基本操作和编程方法熟悉MATLAB中的信号处理工具箱和函数掌握利用MATLAB进行数字信号处理实验和分析的方法7.2 其他数字信号处理工具和软件了解常用的数字信号处理工具和软件,如Python、Octave等学习这些工具和软件的特点和应用实例探讨数字信号处理工具和软件的选择与使用第八章:数字信号处理实验与实践8.1 数字信号处理实验概述明确实验目的和要求学习实验原理和方法掌握实验数据的采集和处理8.2 常用数字信号处理实验完成离散信号与系统、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等实验8.3 数字信号处理实验设备与工具熟悉实验设备的结构和操作方法学习实验工具的使用技巧和安全注意事项第九章:数字信号处理的发展趋势9.1 与数字信号处理探讨技术在数字信号处理中的应用学习深度学习、神经网络等算法在信号处理领域的应用实例9.2 物联网与数字信号处理理解物联网技术与数字信号处理的关系学习数字信号处理在物联网中的应用,如传感器信号处理、无线通信等9.3 边缘计算与数字信号处理了解边缘计算的概念和应用场景探讨数字信号处理在边缘计算中的作用和挑战10.1 课程回顾梳理本门课程的主要内容和知识点10.2 数字信号处理在未来的发展展望数字信号处理技术在各个领域的应用前景探讨数字信号处理技术的发展趋势和挑战10.3 课程考核与评价明确课程考核方式和评价标准鼓励学生积极参与课堂讨论和实践活动,提高综合素质重点和难点解析重点一:信号的概念与分类信号的定义和分类是理解数字信号处理的基础,需要重点关注。
数字信号处理教案

数字信号处理教案第一章:数字信号处理概述1.1 数字信号处理的基本概念了解数字信号处理的定义和特点理解信号的分类和数字信号的优势1.2 数字信号处理的发展历程了解数字信号处理的发展历程和重要事件理解数字信号处理技术在各领域的应用1.3 数字信号处理的基本算法掌握离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)了解数字滤波器的设计方法和应用第二章:离散时间信号处理2.1 离散时间信号的基本概念了解离散时间信号的定义和表示方法理解离散时间信号的采样和恢复原理2.2 离散时间信号的运算掌握离散时间信号的加减乘除运算理解离散时间信号的卷积运算2.3 离散时间系统的特性了解离散时间系统的稳态响应和暂态响应理解离散时间系统的频率响应和时域响应第三章:离散傅里叶变换3.1 离散傅里叶变换的基本概念了解离散傅里叶变换的定义和性质理解离散傅里叶变换的应用领域3.2 快速傅里叶变换算法掌握快速傅里叶变换的基本原理和实现方法理解快速傅里叶变换的优缺点和应用3.3 离散傅里叶变换的应用了解离散傅里叶变换在信号分析、处理和识别中的应用掌握离散傅里叶变换在图像处理中的应用第四章:数字滤波器设计4.1 数字滤波器的基本概念了解数字滤波器的定义和分类理解数字滤波器的设计目标和要求4.2 数字滤波器的设计方法掌握常用数字滤波器的设计方法和步骤理解数字滤波器的逼近方法和性能指标4.3 数字滤波器的应用了解数字滤波器在信号处理、通信和音视频处理等领域的应用掌握数字滤波器在实际应用中的优化和实现方法第五章:数字信号处理在通信系统的应用5.1 通信系统的基本概念了解通信系统的定义和分类理解通信系统的基本组成和信号传输过程5.2 数字信号处理在通信系统的应用掌握数字信号处理技术在调制解调、信号检测和信道编码等环节的应用理解数字信号处理技术在现代通信系统中的重要作用5.3 数字信号处理技术在无线通信中的应用了解无线通信系统的基本原理和关键技术掌握数字信号处理技术在无线通信系统中的应用和优势第六章:数字信号处理在音频处理中的应用6.1 音频处理的基本概念了解音频信号的特性及其处理需求理解数字音频处理的优势和应用场景6.2 数字音频信号处理技术掌握数字音频信号的采样与量化过程学习数字音频信号的压缩、编辑和效果处理方法6.3 音频信号处理实例分析分析数字音频处理在音乐合成、声音合成和音频恢复等领域的应用案例探讨音频信号处理技术在实际应用中的优化和限制第七章:数字信号处理在图像处理中的应用7.1 图像处理的基本概念了解图像信号的特性及其处理需求理解数字图像处理的优势和应用场景7.2 数字图像处理技术掌握数字图像的表示、转换和增强方法学习图像分割、特征提取和模式识别等高级处理技术7.3 图像处理实例分析分析数字图像处理在图像压缩、图像恢复和计算机视觉等领域的应用案例探讨图像处理技术在实际应用中的优化和限制第八章:数字信号处理在视频处理中的应用8.1 视频处理的基本概念了解视频信号的特性及其处理需求理解数字视频处理的优势和应用场景8.2 数字视频信号处理技术掌握数字视频信号的采集、编码和压缩方法学习视频信号的编辑、特效处理和质量评估技术8.3 视频处理实例分析分析数字视频处理在视频通信、视频编辑和虚拟现实等领域的应用案例探讨视频处理技术在实际应用中的优化和限制第九章:数字信号处理在通信系统中的应用(续)9.1 无线通信系统中的数字信号处理了解无线通信系统的挑战和数字信号处理解决方案掌握无线通信中常用的调制解调技术和信号检测方法9.2 信号处理在现代通信系统中的应用学习信号处理在4G/5G移动通信、卫星通信和物联网等领域的应用探讨通信系统中信号处理的挑战和发展趋势9.3 通信系统中的信号处理实践分析通信系统中信号处理算法的实际应用案例了解通信系统中的信号处理技术在实际工程中的应用和优化第十章:数字信号处理在工程实践中的应用10.1 数字信号处理工具和软件熟悉常用的数字信号处理工具和软件,如MATLAB、Python和信号处理专用硬件学习如何选择合适的工具和软件进行数字信号处理任务10.2 数字信号处理在实际项目中的应用分析数字信号处理在实际工程项目中的案例,如音频处理、图像识别和通信系统探讨数字信号处理在工程实践中的挑战和解决方案10.3 数字信号处理的实验和实践介绍数字信号处理的实验方法和实践技巧学习如何进行数字信号处理的实验设计和结果分析第十一章:数字信号处理的实现方法11.1 数字信号处理硬件实现了解数字信号处理硬件实现的基本概念和方法掌握FPGA、ASIC等硬件实现数字信号处理的优势和限制11.2 数字信号处理软件实现熟悉数字信号处理软件实现的基本概念和方法学习数字信号处理软件实现中的编程技术和算法优化11.3 混合信号处理实现方法了解混合信号处理实现的基本概念和方法探讨混合信号处理在实际应用中的优势和挑战第十二章:数字信号处理的优化方法12.1 数字信号处理优化概述了解数字信号处理优化的目标和方法理解数字信号处理优化在实际应用中的重要性12.2 数字信号处理的算法优化掌握数字信号处理常用算法的优化方法和技术学习算法优化在提高数字信号处理性能方面的应用12.3 数字信号处理的系统优化熟悉数字信号处理系统优化的基本概念和方法探讨系统优化在提高数字信号处理性能方面的作用和限制第十三章:数字信号处理的仿真与验证13.1 数字信号处理的仿真方法了解数字信号处理仿真的基本概念和方法掌握数字信号处理仿真工具的使用和仿真过程的设置13.2 数字信号处理的验证方法熟悉数字信号处理验证的基本概念和方法学习验证过程在确保数字信号处理算法正确性和性能方面的作用13.3 数字信号处理的仿真与验证实践分析数字信号处理仿真与验证的实际案例探讨仿真与验证在数字信号处理算法开发和优化方面的应用和限制第十四章:数字信号处理的应用案例分析14.1 数字信号处理在通信系统的应用案例分析数字信号处理在无线通信、卫星通信和光纤通信等领域的应用案例探讨通信系统中数字信号处理技术的挑战和发展趋势14.2 数字信号处理在音频和图像处理的应用案例分析数字信号处理在音频压缩、音频合成、图像增强和图像识别等领域的应用案例探讨音频和图像处理中数字信号处理技术的挑战和发展趋势14.3 数字信号处理在其他领域的应用案例分析数字信号处理在医疗成像、地震勘探和生物信息学等领域的应用案例探讨这些领域中数字信号处理技术的挑战和发展趋势第十五章:数字信号处理的发展趋势与展望15.1 数字信号处理技术的发展趋势了解数字信号处理技术的发展趋势和未来方向探讨新兴领域如、物联网和自动驾驶对数字信号处理技术的影响15.2 数字信号处理在未来的挑战分析数字信号处理在未来的挑战和问题探讨应对这些挑战的方法和策略15.3 数字信号处理的展望展望数字信号处理技术在未来社会的应用和发展激发对数字信号处理技术的兴趣和热情重点和难点解析本文主要介绍了数字信号处理的基本概念、算法、实现方法和应用案例等内容。
数字信号处理教案

数字信号处理教案第一章:数字信号处理概述1.1 数字信号处理的概念介绍数字信号处理的定义和特点解释信号的分类和数字信号的优势1.2 数字信号处理的应用领域列举数字信号处理在不同领域的应用,如通信、音频处理、图像处理等1.3 数字信号处理的基本原理介绍离散时间信号和离散时间系统的基本概念解释采样定理和离散傅里叶变换(DFT)第二章:离散时间信号与系统2.1 离散时间信号的基本概念介绍离散时间信号的定义和表示方法解释离散时间信号的采样和量化过程2.2 离散时间系统的基本概念介绍离散时间系统的定义和特性解释离散时间系统的输入输出关系2.3 离散时间信号的运算介绍离散时间信号的基本运算,如加法、乘法、延迟等解释离散时间信号运算的矩阵表示方法第三章:离散傅里叶变换(DFT)3.1 离散傅里叶变换(DFT)的定义和性质介绍DFT的定义和计算方法解释DFT的周期性和共轭对称性3.2 DFT的应用介绍DFT在信号分析、频谱估计和滤波等方面的应用3.3 快速傅里叶变换(FFT)介绍FFT的概念和算法解释FFT的优势和应用场景第四章:数字滤波器设计4.1 数字滤波器的基本概念介绍数字滤波器的定义和分类解释数字滤波器的设计目标和指标4.2 低通滤波器的设计方法介绍巴特沃斯低通滤波器和切比雪夫低通滤波器的设计方法解释椭圆低通滤波器的设计方法4.3 高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器的设计方法介绍高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器的设计方法第五章:数字信号处理实现5.1 数字信号处理器的概念介绍数字信号处理器的定义和分类解释DSP处理器的主要性能指标5.2 DSP芯片的选择和使用介绍DSP芯片的选型依据和使用方法解释DSP芯片在实际应用中的配置和编程5.3 数字信号处理器的实际应用案例介绍数字信号处理器在实际应用中的案例,如通信系统、音频处理、图像处理等第六章:数字信号处理算法实现6.1 数字信号处理算法的编程实现介绍数字信号处理算法在编程语言中的实现方法解释常用的数字信号处理算法编程框架和库6.2 常用数字信号处理算法介绍介绍离散余弦变换(DCT)、离散沃尔什变换(DWT)等算法解释这些算法在图像处理、数据压缩等领域的应用6.3 数字信号处理算法的优化介绍数字信号处理算法优化的方法和技巧解释如何提高算法效率和降低计算复杂度第七章:数字信号处理应用案例分析7.1 通信系统中的应用分析数字信号处理在通信系统中的应用案例,如调制解调、信道编码等7.2 音频处理中的应用分析数字信号处理在音频处理中的应用案例,如声音增强、噪声消除等7.3 图像处理中的应用分析数字信号处理在图像处理中的应用案例,如图像压缩、边缘检测等第八章:数字信号处理实验与实践8.1 数字信号处理实验设计介绍数字信号处理实验的设计方法和步骤解释实验中所需的硬件设备和软件环境8.2 数字信号处理实验案例提供数字信号处理实验案例,如信号采样与恢复、离散傅里叶变换等解释实验报告的评价标准和指标第九章:数字信号处理发展趋势与展望9.1 数字信号处理技术的发展趋势分析数字信号处理技术的发展方向和趋势解释新兴技术如深度学习、等对数字信号处理的影响9.2 数字信号处理在前沿领域的应用介绍数字信号处理在物联网、无人驾驶等前沿领域的应用9.3 数字信号处理面临的挑战与机遇分析数字信号处理技术面临的挑战和机遇探讨如何应对这些挑战和抓住机遇第十章:总结与展望10.1 数字信号处理教案的总结回顾整个数字信号处理教案的主要内容和知识点总结数字信号处理的重要性和应用价值10.2 数字信号处理的发展前景展望数字信号处理技术在未来发展的前景和趋势强调数字信号处理在科技发展中的重要作用重点和难点解析重点环节1:数字信号处理的概念和特点数字信号处理是对模拟信号进行数字化处理的过程,其核心在于离散化和量化。
数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计一、课程设计任务1.1 设计背景数字信号处理是关于数字信号的获取、处理和应用的学科,广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
随着现代通信技术的发展,数字信号处理的应用越来越广泛,因此数字信号处理技术的研究和应用已经成为了当前的热点和难点问题。
本次数字信号处理课程设计旨在通过实践,使学生深入了解数字信号处理技术,并且掌握数字信号处理的基本原理与方法。
同时,通过此课程设计的实践环节,学生将运用所学的数字信号处理知识,针对某一具体问题进行深入分析,设计相应的算法,并进行实验验证,培养学生的实践能力。
1.2 设计任务本次数字信号处理课程设计任务为:通过 MATLAB 对音频信号进行数字信号处理,实现音频信号数字化、本地化、校准、滤波、平滑等操作,并设计出相应的算法。
具体任务包括:1.对输入的音频信号进行数字化:将模拟信号输入到 A/D 转换器中,将其转换为数字信号。
2.实现音频信号的本地化:通过本地化处理,实现对音频信号的空间定位。
3.针对音频信号的校准问题,设计相应的校准算法。
4.实现音频信号的滤波和平滑处理:通过低通滤波、高通滤波等方法,实现对音频信号的滤波和平滑处理。
二、实验流程2.1 实验器材本实验采用的主要器材为:1.电脑2.MATLAB 软件3.音频设备2.2 实验流程本实验的主要流程如下所示:1.设置音频输入输出设备,并初始化参数% 设置音频输入输出设备audioInput = audioDeviceReader(44100, 16, 1); audioOutput = audioDeviceWriter(44100, 16, 1);% 初始化参数blockSize = 1024;overlap = 512;sampleRate = 44100;2.进行音频信号采集与播放while true% 采集音频数据audioData = audioInput();% 对音频数据进行数字信号处理processedData = processAudioData(audioData, blockSize, overlap, sampleRate);% 播放处理后的音频数据audioOutput(processedData);end3.设计音频数据处理算法function processedData = processAudioData(audioData, blockSize, overlap, sampleRate)% 数字化处理audioData = double(audioData);% 本地化处理processedData = doLocalization(audioData);% 校准算法processedData = doCalibration(processedData);% 滤波和平滑处理processedData = doFiltering(processedData, sampleRate);% 返回处理后的音频数据processedData = single(processedData);end4.对音频数据进行本地化处理function localizationData = doLocalization(audioData) % 实现音频信号的本地化localizationData = audioData;end5.设计校准算法,使音频数据满足一定标准function calibrationData = doCalibration(processedDat a)% 校准算法calibrationData = processedData;end6.设计滤波和平滑处理算法function filteredData = doFiltering(processedData, sa mpleRate)% 低通滤波lowPassFilter = designfilt('lowpassfir', 'FilterOrder', 70, 'CutoffFrequency', 5000, 'SampleRate', sampleRate); filteredData = filtfilt(lowPassFilter, processedData);% 高通滤波highPassFilter = designfilt('highpassfir', 'FilterOrde r', 70, 'CutoffFrequency', 500, 'SampleRate', sampleRat e);filteredData = filtfilt(highPassFilter, filteredData);% 平滑处理smoothedData = smoothdata(filteredData, 'movmean', 50);% 返回处理后的数据filteredData = smoothedData;end三、实验结果及分析3.1 实验结果通过对 MATLAB 下进行数字信号处理的实验,得到了如下所示的实验结果:1.输入音频信号Input AudioInput Audio2.经过数字化、本地化、校准、滤波、平滑等处理后的音频信号Processed AudioProcessed Audio3.2 结果分析通过实验结果可以看出,经过数字信号处理后的音频信号具有了更好的音质和更好的稳定性。
数字信号处理教案

I数字信号处理目录绪论 (1)第1章离散时间信号与系统的时域分析 (5)1.1离散时间信号的描述及其基本运算 (5)1.1.1离散时间信号的描述 (5)1.1.2离散时间信号(序列)的基本运算 (5)1.1.3 典型时间信号及应用 (8)1.2离散时间系统的描述及性质 (10)1.2.1离散时间系统的描述 (10)1.2.2离散时间系统的性质 (10)1.2.3线性移不变离散时间系统 (12)1.3离散时间信号通过系统的时域分析 (14)1.3.1线性常系数差分方程的求解 (14)1.3.2离散时间信号通过系统的响应 (14)1.3.3离散时间系统的单位抽样响应 (15)第2章离散时间信号和系统的频域分析 (16)2.1离散时间信号的离散时间傅立叶变换 (16)2.1.1非周期序列的离散时间傅立叶变换 (16)2.1.2 离散时间傅立叶变换的性质 (19)2.1.3周期序列的傅立叶级数及其离散时间傅立叶变换 (22)2.1.4时域采样定理 (26)2.2离散时间系统的频率响应 (28)2.3离散时间信号通过系统的频域分析 (28)第3章离散时间信号与系统的复频域分析 (31)3.1Z变换 (31)3.1.1 z变换的定义 (31)3.1.2 z反变换 (33)3.1.3 z变换的主要性质 (37)3.1.4 z变换与离散时间傅立叶变换的关系 (40)3.2离散时间系统的系统函数 (40)3.2.1系统函数 (40)3.2.2 离散时间系统的稳定性和因果性 (42)3.3离散时间信号通过系统的复频域分析 (42)3.3.1 利用z变换解差分方程 (42)3.3.2频率响应的几何确定 (44)第4章离散傅立叶变换及其应用 (46)4.1离散傅立叶变换与Z变换 (46)4.1.1 离散傅立叶变换的定义 (46)4.1.2离散傅立叶变换与z变换、离散时间傅立叶变换的关系 (48)4.1.3频域采样定理 (51)4.2离散傅立叶变换的主要性质 (52)4.2.1线性性质 (52)4.2.2移位性质 (52)4.2.3 Parseval定理 (52)4.2.4对称性质 (53)4.2.5卷积性质 (54)4.3离散傅立叶变换的经典快速算法 (56)4.3.1直接计算DFT的计算量 (56)4.3.2 时间抽取基-2 FFT算法 (56)4.3.3频率抽取基-2 FFT算法 (60)4.3.4离散傅立叶反变换的快速算法 (60)4.4离散傅立叶变换的应用 (60)4.4.1信号的谱分析 (60)4.4.2线性卷积的计算 (62)第5章数字滤波器设计基础 (65)5.1数字滤波器的功能、分类与描述 (65)5.1. 1滤波器的功能 (65)5.1. 2滤波器的分类 (65)5.1.3数字滤波器的描述 (65)5.2经典数字滤波器的设计方法 (67)5.3选频数字滤波器的设计指标描述 (67)5.3.1幅频响应的技术指标 (67)5.3.2相频响应的描述与群延迟 (68)第6章无限长脉冲响应数字滤波器的系统设计 (70)6.1IIR DF的特点及其系统设计的基本方法 (70)6.1.1 IIR DF的特点 (70)6.1.2 IIR DF系统设计的基本方法 (70)6.2模仿模拟滤波器的IIR DF系统设计 (70)6.2.1模拟低通滤波器的系统设计 (70)6.2.2模拟滤波器映射为数字滤波器 (79)6.2.3频带转换技术 (87)6.2.4模仿模拟滤波器进行IIR DF的系统设计 (90)6.2.5模仿AF进行IIR DF系统设计的主要问题 (94)6.3IIR DF的直接设计法(了解) (94)6.3.1零点、极点配置累试法 (94)6.3.2 优化设计法 (94)第7章有限长脉冲响应数字滤波器的系统设计 (95)7.1FIR DF的特点及指标描述 (95)7.1.1 FIR DF的特点 (95)III数字信号处理7.1.2 线性相位FIR DF的相频指标描述 (95)7.2线性相位FIR DF的条件、特点及其系统设计的常用方法 (95)7.2.1 FIR DF具有线性相位的条件 (95)7.2.2线性相位FIR DF幅度函数的特性 (96)7.2.3线性相位FIR DF系统的零点分布特点 (97)7.2.4线性相位FIR DF系统设计的常用方法 (98)7.3线性相位FIR DF的窗函数设计法 (98)7.3.1设计原理 (98)7.3.2用矩形窗设计线性相位FIR LP DF (98)7.3.3 矩形窗的截断效应 (99)7.3.4 典型窗函数 (100)7.3.5线性相位FIR DF系统函数的窗函数法设计步骤 (102)7.3.6 设计举例 (102)7.3.7 窗函数法设计的FIR DF中的主要问题 (104)7.4线性相位FIR DF的频率抽样设计法 (104)7.4.1 算法原理 (104)7.4.2两种频率采样方式 (107)7.4.3频率抽样设计法的逼近误差及其改进 (108)7.4.4线性相位FIR DF系统函数的频率抽样设计法设计步骤 (108)7.4.5设计举例 (109)7.4.6频率抽样设计法设计线性相位FIR DF的特点 (115)7.5线性相位FIR DF的优化设计法(了解) (115)7.5.3 设计举例 (118)7.5.4线性相位FIR DF优化设计法的特点 (120)7.6FIR DF与IIR DF的比较 (121)第8章数字滤波器的算法结构 (122)8.1离散时间系统的信号流图描述 (122)8.2IIR DF的算法结构 (122)8.2.1直接型算法结构 (122)8.2.2级联型算法结构 (124)8.2.3并联型算法结构 (125)8.2.4转置型算法结构 (126)8.3FIR DF的算法结构 (126)8.3.1直接型算法结构 (126)8.3.2级联型算法结构 (126)8.3.3频率抽样型算法结构 (127)8.3.4线性相位FIR DF的算法结构 (130)8.4离散时间系统的格型算法结构简介(略) (131)8.4.2 全极点系统(IIR系统)的格型结构 (132)8.4.3 零极点系统( IIR系统)的格型结构 (133)第九章误差分析(了解) (134)9.1数的二进制表示及其量化误差 (134)9.1.1数的二进制表达 (134)9.1.2二进制数的定点运算 (135)9.1.3二进制数的浮点运算 (136)9.1.4尾数处理 (137)9.2模数转换的误差 (138)9.3数字滤波器系数量化的影响 (140)9.3.1系数量化误差对滤波器稳定性的影响 (140)9.3.2系数量化误差对滤波器零、极点位置的影响 (141)9.4数字滤波器数字运算误差 (143)9.4.1定点运算的尾数处理误差分析 (143)9.4.2 IIR DF定点舍入运算的误差分析 (144)9.4.3 IIR DF定点运算中的幅度加权 (144)9.4.4 IIR DF的零输入极限环现象 (145)9.4.5 FIR DF定点舍入运算的误差分析 (146)9.4.6 FIR DF定点实现中的幅度加权 (147)9.5数模转换的误差 (147)第10章数字信号处理应用简介(了解) (149)10.1智能仪器中常用的简单数字滤波算法 (149)10.2采样率转换技术的应用 (151)10.3频谱分析的应用 (152)10.4软件无线电技术 (153)10.5控制系统数字化 (155)10.6音乐信号的数字化处理 (156)1数字信号处理绪论数字信号处理是指用数字序列或符号序列表示信号,用数值计算的方式对这些序列进行加工的一种理论、技术和方法,用软件程序或数字器件实现,它的英文原名叫digital signal processing ,简称DSP 。
数字信号处理教案

“数字信号处理”教案Digital Signal Processing —Teaching Project第一讲:信号的采集、基本DSP系统Lecture 1 Conceptual introduction of DSP●了解技术背景、各种信号的特征、A/D转换、采样与量化、Nyquist 定理1 信号与系统分类一、信号的分类模拟信号、离散信号、数字信号二、系统分类模拟系统、离散系统、数字系统2 连续时间信号的采样与量化一、连续信号的采样与量化信号的分类与特点、模拟信号到离散信号的转换、Nyquist采样定理以及量化。
二、采样前后频谱的变化模拟信号以及相应离散信号频谱之间的关系。
三、从采样信号恢复连续信号如何从采样后的离散信号恢复模拟信号。
Questions:(1)What is the advantage of DSP ?(2)Why generally put a LPF and a amplifier before the A/D conversion ?第二讲:离散信号的描述与基本运算、线性卷积Lecture 2 Discrete signal: its description and computations●掌握离散信号的描述方法、典型信号的特征、信号之间的基本运算以及线性卷积1离散时间信号—序列一、典型的序列离散信号的时域描述;冲击信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号等的描述。
二、序列的运算信号序列之间的基本运算,能量的计算以及分解等。
2 线性卷积序列的线性卷积运算、具体步骤。
Questions:(1)What is absolute time for a time index n of x(n) ?(2)In practical application, is determined signals such as sine needto be processed ? If not, what type of signal is we mostly faced ?第三讲:系统的分类与描述Lecture 3 Linear shift-invariant system and its description掌握LSI、因果、稳定、FIR、IIR系统的特征;LSI的I/O描述;线性常系数差分方程;系统结构描述1离散时间系统一、离散时间系统的类型线性系统、移不变系统、因果系统、稳定系统、IIR与FIR系统。
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数字信号处理教案余月华课程特点:本课程是为电子、通信专业三年级学生开设的一门课程,它是在学生学完了信号与系统的课程后,进一步为学习专业知识打基础的课程。
本课程将通过讲课、练习使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。
课程内容包括:离散时间信号与系统;离散变换及其快速算法;数字滤波器结构;数字滤波器设计;数字信号处理系统的实现等。
本课程逻辑性很强, 很细致, 很深刻;先难后易, 前三章有一定的难度, 倘能努力学懂前三章(或前三章的0080), 后面的学习就会容易一些;只要在课堂上专心听讲, 一般是可以听得懂的, 但即便能听懂, 习题还是难以顺利完成。
这是因为数字信号分析技巧性很强, 只了解基本的理论和方法, 不辅以相应的技巧, 是很难顺利应用理论和方法的。
论证训练是信号分析课基本的,也是重要的内容之一, 也是最难的内容之一。
因此, 理解证明的思维方式, 学习基本的证明方法, 掌握叙述和书写证明的一般语言和格式, 是信号分析教学贯穿始终的一项任务。
鉴于此, 建议的学习方法是: 预习, 课堂上认真听讲, 必须记笔记, 但要注意以听为主, 力争在课堂上能听懂七、八成。
课后不要急于完成作业, 先认真整理笔记, 补充课堂讲授中太简或跳过的推导, 阅读教科书, 学习证明或推导的叙述和书写。
基本掌握了课堂教学内容后, 再去做作业。
在学习中, 要养成多想问题的习惯。
课堂讲授方法:1. 关于教材: 《数字信号处理》 作者 丁玉美 高西全 西安电子科技大学出版社2. 内容多, 课时紧: 大学课堂教学与中学不同的是每次课介绍的内容很多, 因此, 内容重复的次数少, 讲课只注重思想性与基本思路, 具体内容或推导特别是同类型或较简的推理论证及推导计算, 可能讲得很简, 留给课后的学习任务一般很重。
.3. 讲解的重点: 概念的意义与理解, 理论的体系, 定理的意义、条件、结论、定理证明的分析与思路, 具有代表性的证明方法, 解题的方法与技巧,某些精细概念之间的本质差别. 在教学中, 可能会写出某些定理证明, 以后一般不会做特别具体的证明叙述.4. 要求、辅导及考试:a. 学习方法: 适应大学的学习方法, 尽快进入角色。
课堂上以听为主, 但要做课堂笔记,课后一定要认真复习消化, 补充笔记,一般课堂教学与课外复习的时间比例应为1 : 3 。
b. 作业: 大体上每两周收一次作业, 一次收清。
每次重点检查作业总数的三分之一。
作业的收交和完成情况有一个较详细的登记, 缺交作业将直接影响学期总评成绩。
c. 辅导: 大体两周一次。
d. 考试: 只以最基本的内容进行考试, 大体上考课堂教学和所布置作业的内容。
课程的基本内容与要求第一章. 时域离散信号与时域离散系统1. 熟悉6种常用序列及序列运算规则;2. 掌握序列周期性的定义及判断序列周期性的方法;3. 掌握离散系统的定义及描述方法(时域描述和频域描述);4. 掌握LSI 系统的线性移不变和时域因果稳定性的判定;第二章 时域离散信号与系统的傅立叶变换分析方法1. 熟练掌握傅里叶正反变换的定义基本性质和定理;2. 了解周期序列的两种频域分析方法;3. 重点掌握利用傅里叶变换对系统进行频域分析第三章 时域离散信号与系统的Z 变换分析方法1. 熟练掌握Z 正变换和其反变换的计算方法;2. 重点掌握Z 变换收敛域的定义、收敛域的特点、收敛域的确定及收敛域与极点的关系;3. 熟悉典型序列Z 变换的收敛域(双边,因果,左、右序列);4. 掌握Z 变换的主要性质与定理(共轭对称性,时移、频移性质,时域卷积性质等),并能熟练运用这些定理进行运算和证明;5. 掌握Z 变换的意义及与DTFT (离散时间傅里叶变换)的关系;6.重点掌握LSI 系统的Z 域描述——系统函数)()()(z X z Y z H =与系统频响)()()(jw jw jwe X e Y e H =的物理意义; 7. 重点掌握LSI 系统Z 域因果稳定性的判定;8. 掌握Z 变换与连续信号拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系,掌握S 域到Z 域的映射关系;第四章 离散傅里叶变换1. 握DFT 的定义、物理意义及与Z 变换(ZT)、连续信号傅里叶变换(CTFT)、离散傅里叶变换(DTFT)和傅里叶级数(DFS)的关系;2. 重点掌握DFT 隐含周期性的意义;3. 了解DFS 变换对的定义及性质;4. 重点掌握DFT 的一些重要性质及应用(线性,圆周共轭对称性,时域、频域循环移位性质,圆周卷积和性质);5. 掌握频域抽样理论的意义及应用;6. 了解利用DFT 计算模拟傅里叶变换对(CTFT)和离散傅里叶级数(DFS)的方法;7. 了解序列的抽取与插值及其频谱的关系。
第五章 快速傅里叶变换1. 了解FFT 与DFT 的关系:只是计算方法的改进,基本没有引入新的物理概念;2. 掌握FFT 算法的原理:利用DFT 的运算规律及其中某些算子的特殊性质(nkN W 的周期性和对称性),找出减少乘法和加法运算次数的有效途径;3. 掌握基-2 DIT —FFT 和基-2 DIF —FFT 算法的基本思想及特点(算法思想,运算量,运算流图,结构规则等);4. 掌握线性卷积和线性相关的FFT 算法;第六章 模拟信号数字处理1. 了解模拟信号数字处理的原理;2. 重点掌握奈奎斯特抽样定理及其意义,熟悉连续信号采样前后的频谱关系及内插恢复过程。
了解理想抽样信号与实际抽样信号的频谱差别;3. 掌握用FFT 对模拟信号进行频谱分析的方法步骤及其近似性。
第七章 数字滤波器的基本结构1. 重点掌握IIR DF 的系统函数)(z H 的实现结构、各结构的特点及对滤波器性能的影响;2. 重点掌握FIR DF 的系统函数)(z H 的实现结构(直接型结构,级联结构,频率采样、线性相位结构)及其特点;第八章IIR DF 的设计方法1. 重点掌握和理解滤波器设计指标(st c ωωδδ、、、21)的描述及意义,弄懂设计规则(幅度平方响应,相位相应,群延迟)的意义;2.重点掌握最小与最大相位延时系统、最小与最大相位超前系统)(z H 的零极点的特点及其应用;3. 重点掌握由模拟滤波器)(s H a 映射到数字滤波器)(z H 的方法:冲激响应法和双线性变换法;4. 掌握由模拟低通原型到数字各型滤波器的设计步骤(从技术指标到完成设计的全过程);5. 了解直接在数字域设计IIR DF 的方法;第九章 FIR DF 的设计方法1. 重点掌握FIR DF 线性相位的概念,即线性相位对)()(ωH n h 、及零点的约束,了解四种FIR DF 的频响特点;2. 掌握FIR DF 窗函数的设计方法及特点,熟悉六种窗函数的特点,掌握窗长对频谱的影响;3. 理解频率抽样设计法的概念及理论依据,掌握设计步骤及要点;4. 了解设计FIR DF 的最优化方法5. 比较IIR DF 和FIR DF 的优缺点。
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西安,西安交通大学出版社,20013. 程佩青,数字信号处理教程(第二版),北京,清华大学出版社,20014. 程佩青,数字信号处理教程 习题分析与解答(第二版),北京,清华大学出版社,20025. 胡广书,数字信号处理-理论、算法与实现(第二版),北京,清华大学出版社,20036. 丁玉美,高西全,数字信号处理(第二版),西安,西安电子科技大学出版社,20017. 高西全,丁玉美,数字信号处理(第二版)-学习指导,西安,西安电子科技大学出版社,20018. 全子一,周利清,门爱东,数字信号处理基础,北京,北京邮电大学出版社,20029. Edward W. Kamen,Bonnie S. Heck,Fundamentals of Signals and Systems—Using the Web and MA TLAB (Second Edition) (英文版),北京,科技出版社,200210. 应先珩,冯一云,窦维蓓,离散时间信号分析和处理,北京,清华大学出版社,200111. Paulo S.R. Diniz,Eduardo A.B. da Silva,Sergio to,Digital Signal Processing—System Analysis and Design(英文版),北京,电子工业出版社,2002 12. Chi-Tsong Chen,Digital Signal Processing Spectral Computation and Filter Design(英文版),北京,电子工业出版社,200213. 彭启琮,李玉柏,管庆,DSP技术的发展与应用,北京,高等教育出版社,200214. 彭启琮,TMS320C54X实用教程,成都,电子科技大学出版社,200015. 彭启琮,李玉柏,DSP技术,成都,电子科技大学出版社,199716. 彭启琮,李玉柏,管庆,DSP技术,成都,电子科技大学出版社,199517. (美)维纳.K.恩格尔,约翰.G.普罗克斯,数字信号处理-使用MA TLAB,刘树棠译,西安,西安交通大学出版社。
第一讲(2学时)绪论要点:一:数字信号处理的学科概貌二:数字信号与系统的特征三:数字信号处理系统的基本组成四:数字信号处理的应用五:数字信号处理的发展方向第二讲(2学时)第一章时域离散时间信号与时域离散系统内容:一序列的运算1.乘法和加法2. 移位、翻转及尺度变换卷积二几种常用序列:单位采样序列δ(n)矩形序列RN(n)实指数序列单位阶跃序列u(n)正弦序列三序列的周期性四用单位抽样序列来表示任意序列要求:6.熟悉6种常用序列及序列运算规则;7.掌握序列周期性的定义及判断序列周期性的方法;作业:P28 1, 4第三讲(2学时)内容:一线性系统二移不变系统三单位抽样相应与卷积和四线性移不变系统的性质五因果系统六稳定系统要点:1.满足叠加原理的系统称为线性系统。
设x1(n)和x2(n)分别作为系统的输入序列,其输出分别用y1(n)和y2(n)表示,即y1(n)=T[x1(n)],y2(n)=T[x2(n)]那么线性系统一定满足下面两个公式:T[x1(n)+x2(n)]= y1(n)+y2(n)T [a x1(n)]=ay y1(n)2. 如果系统对输入信号的运算关系T [·]在整个运算过程中不随时间变化,或者说系统对于输入信号的响应与信号加于系统的时间无关,则这种系统称为时不变系统,用公式表示如下:y(n)=T [x(n)]y(n-n0)=T [x(n-n0)]3. 设系统的输入x(n)=δ(n),系统输出y(n)的初始状态为零,定义这种条件下系统输出称为系统的单位取样响应,用h(n)表示。