数字信号处理 chapter1

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数字信号处理第一章课后答案

数字信号处理第一章课后答案
故系统是线性系统。
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
n
(7) y(n)= x(m) 令输入为m0
x(n-n0)
输出为
n
y′(n)= =0[DD)]x(m-n0)
m0
nn0
y(n-n0)= x(m)≠y′(n) m0
故系统是时变系统。 由于
n
T[ax1(n)+bx2(n)]=
[ax1(m)+bx2(m)
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
解:
x(n)=δ(n+4)+2δ(n+2)-δ(n+1)+2δ(n)+δ(n-1)
+2δ(n-2)+4δ(n-3)+0.5δ(n-4)+2δ(n-6)
2. 给定信号:
2n+5
-4≤n≤-1
(x(n)= 6 0
0≤n≤4 其它
(1) 画出x(n)序列的波形, 标上各序列值;
(2) y(n)=x(n)+x(n+1)
n n0
(3) y(n)= x(k) k nn0
(4) y(n)=x(n-n0) (5) y(n)=ex(n)
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
解:(1)只要N≥1, 该系统就是因果系统, 因为输出 只与n时刻的和n时刻以前的输入有关。
如果|x(n)|≤M, 则|y(n)|≤M, (2) 该系统是非因果系统, 因为n时间的输出还和n时间以 后((n+1)时间)的输入有关。如果|x(n)|≤M, 则 |y(n)|≤|x(n)|+|x(n+1)|≤2M,
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统 题2解图(四)

数字信号处理 清华大学出版社 chapter 1

数字信号处理 清华大学出版社 chapter 1

eview for signals and systems
In signal and system analysis, the best approach is to represent the signal as a combination of some kind of most simplest signals which will pass through the system and produce a response. Combine the responses of all simplest signals, which is the system response of the original signal. Signal and system analysis is based on signal decomposition.
1 [n] 0 t 0 t0
1 0 1 2
n
A discrete-time signal x[n] can be expressed in terms of the unit impulse:
x[n]
k
x[k ] [n k ]

Review for signals and systems
c1 c 2
c 2 c1
c1 c 2

Ideal bandpass
Ideal bandstop
Review for signals and systems
Generation of Complex Signals In the nature world, most of signals are real-valued signals, called real signals. In some applications, it is desirable to develop a complex signal from a real signal having more desirable properties.

数字信号处理课件Chapter 1

数字信号处理课件Chapter 1
The full color image obtained by
displaying the previous 3 color components is shown below
17
Characterization and Classification of Signals
Each frame of a black-and-white digital
19
Characterization and Classification of Signals
For a 1-D signal, the independent variable
is usually labeled as time If the independent variable is continuous, the signal is called a continuous-time signal If the independent variable is discrete, the signal is called a discrete-time signal
12
Characterization and Classification of Signals
Continuous signals vs. discrete signals Real signals vs. complex signals
Scalar(标量) signals vs. vector(矢量) signals
2
Examples of Typical Signals
Speech and music signals-Represent
air pressure as a function of time at a point in space Electrocardiography (ECG心电图) Signal-Represents the electrical activity of the heart A typical ECG signal is shown in Figure 1.12(a)

第一章绪论(数字信号处理)

第一章绪论(数字信号处理)
例:
二阶系统 的单位阶 跃响应
★ 连续信号的幅值可以是连续的,也可以是离散的。 模拟信号:时间和幅值均为连续的信号常称为模拟信号。 数字信号:幅值也离散的量化了的离散信号,称为数字信号。
在实际应用中,连续信号与模拟信号两个名词常常不 予区分,离散信号与数字信号两个名词也常互相通用。一 般,在研究理论问题时常用“连续”、“离散”二词,而 讨论具体的实际问题时常用“模拟”、“数字”二词。
根据这一定义, (1)系统可大可小,一个大的系统可以分成若 干个小系统。 (2)处理或变换软件也是系统
按处理的信号种类不同可分为: (1)模拟系统:处理模拟信号,系统的输入输出均为连续
时间连续幅值的模拟信号 (2)连续时间系统:处理连续时间信号,系统的输入输出
均为连续时间信号。 (3)离散时间信号:处理离散时间信号——序列,系统的
离散信号通常是对连续信号等距采样的结果。
(4)确定性信号与随机信号
确定性信号
周期信号一 谐般 波周 信期 号信号 非周期信号一准般周非期周信期号信号
非确定性信号
平稳随机信号非各各态态历历经经信信号号
非平稳随机信号
(1) 确定性信号 可以用明确的数学关系式或图表、图象来描述的信号。
0
t
⑧一般性的非周期信号
❖ 非确定性信号:每次实验观测结果都不相同,无法用数学关系
式或图表描述其关系。正如其名字“非确定”, 具有随机性,是没有规律可以遵循的,具有不 重复性、不确定性、不可预估性 。 它的另外一个名字叫做“随机信号”。 对于非确定性信号,不能对它准确预测,只能用概率统计的 方法由过去估计未来。 例 ① 汽车奔驰所产生的振动; ② 飞机在大气中的浮动; ③ 树叶随风飘动; ④ 环境噪声;

胡广书 数字信号处理 第1章_1

胡广书 数字信号处理 第1章_1


正交
许瓦兹不等式
空间的概念
线性空间: 即向量空间; 赋范线性空间:定义了范数的线性空间; 度量空间(Metric Space): 定义了距离的空间, 赋范线性空间也是度量空间; 内积空间: 定义并满足内积性质的空间;
Hilbert空间: 完备的内积空间称为Hilbert空间

to be continued
0
10
20
30
40
50
60
70
x(n )
1 0.5 0 -0.5 -1
0
10
20
30
40
50
60
70
例:

x ( t ) sin ( 2 0 0 t )
T 0.01s

f s 400 Hz
则:
x(n) sin( 200n / 400) sin( 0.5n )
则周期
N 4
4. 信号的变换:Z,DFT, DCT
5. 信号时间尺度变化:
x (t ) x (t / a ) x(at )
0
t
0
t
a 1
0
t
离散信号时间尺度的伸缩
信号的抽取与插值
6. 信号的分解
x

n 1
N
n
n
信号的离散表示 分解的基向量 分解的系数
1 , 2 , , N
1 , 2 , , N
1
p (n )
0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 10 20 30 40 50 60 70
指数信号
5. Chirp 信号:
1. 移位:
整个序 列移动
k 3

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

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-第一章(new)


2 n , n 3 x(n) 3 0, n 3 2 n 1 , n 2 x(n 1) 3 0, n 2 2 n 1 , n 4 x(n 1) 3 0, n 4
1数字信号处理第一章离散时间信号与系统11离散时间信号序列本节涉及内容序列的运算序列的周期性序列的能量几种常用序列用单位抽样序列表示任意序列2数字信号处理第一章离散时间信号与系统1离散时间信号定义??nntxnxnntxtxaanttan取整数3数字信号处理第一章离散时间信号与系统离散时间信号序列的表示形式nx表示离散时间信号序列如图1所示示0时刻的序列值表表示1时刻的序列值0x1x图14数字信号处理第一章离散时间信号与系统一序列的运算1移位m0时该移位
3、矩阵序列
RN (n) u(n) u(n N )
例如N=4
1,0 n N 1 RN ( n ) 0, 其它 n
19
数字信号处理-第一章 离散时间信号与系统
4、实指数序列
a 1 a 1
x(n) a u(n) x(n) 收敛
n
x ( n)
发散
例如a=1/2及a=2时
1 n , n 1 例: x ( n) 2 0, n 1
在-6<n<6范围内求: x(n) ,x(n)
9
数字信号处理-第一章 离散时间信号与系统 n01=-1; n02=0; ns=-5; nf=5; nf1=6; ns1=-6; n1=n01:nf1; n2=ns:nf; n3=ns:nf1; x=(1/2).^n1; x=[zeros(1,(n01-ns)),x]; for n=1:11 y1(1,n)=x(1,n+1)-x(1,n); end

数字信号处理第一章1

• 4.利用特殊用途的DSP芯片:市场上推出专门用于FFT,FIR 滤波器,卷积、相关等专用数字芯片。其软件算法已在芯 片内部用硬件电路实现,使用者只需给出输入数据,可在 输出端直接得到数据。
用通用的可编程的数字信号处理器实现法—是目前 重要的数字信号处理实现方法,它即有硬件实现法 实时的优点,又具有软件实现的灵活性优点。
• 七十年代以后,由于计算机的广泛应用和大规 模集成技术的高速发展,数字信号处理技术得到 了广泛的应用,与此同时,出现了一门新的学科 ――数字信号处理。但由于受到器件的限制,相应 的硬件技术仍旧不能满足实时处理的要求。
• 八十年代以后,特别是九十年代以来,随着超 大规模集成电路以及微处理机、微处理器的惊人 发展,数字信号处理的理论和技术得到充分的推 广应用,处理实时性问题也正在逐步得以解决。 例如目前被广泛应用的各种体积很小的数字信号 处理器(TM320系列),FFT芯片和数字滤波器等 。
• 数字滤波就是在形形色色的信号中提取所需要的 信号,抑制不需要的信号或干扰信号。
• 应用于(1)消除信息在传输过程中由于信道不理 想所引起的失真, (2)滤除不需要的背景噪声, (3)去除干扰、(4)频带分割, 信号谱的成形。
• 它广泛地应用于数字通信,雷达,遥感,声纳, 语音合成,图象处理,测量与控制,高清晰度电 视,多媒体物理学,生物医学,机器人等。
第三章:介绍无限冲激响应(IIR)数字滤波器和有限冲激响 应(FIR)的设计方法,其中我们只介绍通过变换公 式逼近的经典设计方法,而计算机辅助设计方法就 不作讲解,也就是课本第三章的第4节不讲,有兴 趣的同学可以在课下学习。
第四章:介绍离散随机信号的基本知识以及线性数字系统对 随机信号的响应,同时还介绍FIR最佳滤波和线性 预测的知识,第5节离散随机信号的功率谱估计我 们也是不讲的。

数字信号处理 第一章





-1
5
• • n
2 •

• 0


k


四、序列的基本运算
1.相加(或相乘)对应同时刻的序列值相加(或相乘)
x ( n)
1
x1(n)+ x2(n) •
2 3
x ( n)
2
0 1
2
3
0
1
-2
序列的加法和乘法

1
4
n






2
3 2 1

3

0 1
2
4
0 1
x1(n) × x2(n)
3 4
2
x ( n 2)
1
1 2 3

-1 0 1 2
0 1 2 3
• •

• •
3 4 5
n


4 5 6

x ( n)
• • • •
x(n 1)
• •
n
• •
n
3.幅值变换 x (n) a x (n) , 序列各样本元乘以因子a 。
4. 翻褶 x (n) x(-n) 纵轴 n=0 为对称轴,将原序列翻褶。
正弦序列 x(n)=Acos(n+)对n而言,可能是周期函数,也可
能不是; 但它对 而言,必定具有周期性,周期等于2 。
cos(ωn) cos[( ω 2πm )n] cos(t ) cos[( 2πm )t ] (1) cos(t )的越 大 , 变 化 就 越 快 , (2) cos(ωn)对ω变 化 是 以 2π为 周 期 , ω 0附 近 是 低 频 部 分 , ω π附 近 是 高 频 部 分 。

数字信号处理(第三版)第1章习题答案


第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
解线性卷积也可用Z变换法, 以及离散傅里叶变换求解, 这是后面几章的内容。 下面通过例题说明。
设x(n)=R4(n), h(n)=R4(n), 求y(n)=x(n)*h(n) 该题是两个短序列的线性卷积, 可以用图解法(列表法) 或者解析法求解。 表1.2.1给出了图解法(列表法), 用公 式可表示为
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
1.1.1
(1) 信号: 模拟信号、 时域离散信号、 数字信号三 者之间的区别; 常用的时域离散信号; 如何判断信号是周期 性的, 其周期如何计算等。
(2) 系统: 什么是系统的线性、 时不变性以及因果 性、 稳定性; 线性、 时不变系统输入和输出之 间的关系; 求解线性卷积的图解法(列表法)、 解析法, 以及用MATLAB工具箱函数求解; 线性常系数差分方程的递
%程序exp134.m %调用conv实现5 xn=0.5*ones(1, 15); xn(4)=1; xn(6)=1; xn(10)=1; hn=ones(1, 5); yn=conv(hn, xn);
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
% n=0: length(yn)-1; subplot(2, 1, 1); stem(n, yn, ′.′) xlabel(′n′); ylabel(′y(n)′) 程序运行结果如图1.3.2所示。 由图形可以看出, 5项滑 动平均滤波器对输入波形起平滑滤波作用, 将信号的第4、 8、 12、 16的序列值平滑去掉。
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统 图1.3.2
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
[例1.3.5]已知x1(n)=δ(n)+3δ(n-1)+2δ(n-2),x2(n)=u(n) -u(n-3), 试求信号x(n), 它满足x(n)=x1(n)*x2(n), 并画出 x(n)的波形。
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−∞ < n < ∞
举例说明卷积过程
n ≤ -2, y(n)=0
n=-1
n=0
n=1
y(-1)=8
y(0)=6+4=10
y(1)=4+3+6=13
LL
n=5
n=6
n=7
y(5)=-1+1=0
y(6)=0.5
y(n)=0, n ≥ 7
y(n)
卷积和与两序列的前后次序无关
y ( n ) = x ( n) ∗ h ( n ) =
x(n)代表第n个序列值, 在数值上等于信号的采样值 x(n)只在n为整数时才有意义
1、序列的运算
移位 翻褶 和 积 累加 差分 时间尺度变换 卷积和
1)移位
序列x(n),当m>0时 x(n-m):延时/右移m位 x(n+m):超前/左移m位
2)翻褶
x(-n)是以n=0的纵轴为 对称轴将序列x(n) 加以翻褶
3、单位抽样响应与卷积和
单位抽样响应h(n)是指输入为单位抽样序列 时的系统输出:
δ ( n)
h(n) = T [δ (n)]
作业练习
P42: 2(2)(3)(4) 3 4(1) 6(2) 7 8(3)(4)(5)(6)(7) 10 12 14(1)(2)
一、离散时间信号—序列
序列:对模拟信号xa (t ) 进行等间隔采样,采样间隔为T, 得到
xa (t )
t = nT
= xa (nT ) −∞ < n < ∞
x n取整数。对于不同的n值, a (nT ) 是一个有序的数字序列: ...xa (−T ), xa (0), xa (T ), xa (2T ),... 该数字序列就是离散时间信 号。实际信号处理中,这些数字序列值按顺序存放于存贮 器中,此时nT代表的是前后顺序。为简化,不写采样间隔, 形成x(n)信号,称为序列。
y ( n) =
m =−∞
∑ x ( m) h( n − m) = x ( n) ∗ h( n)

1)翻褶: x(n) → x(m) h(n) → h(m) → h(− m) 2 ) 3)相乘: x(m) ⋅ h(n − m) −∞ < m < ∞ 移 ∞ − 4)相加: ∑ x(m)h(n位m) m =−∞ :
则要求ω 0 N = 2π k,即N = 2π
ω0
k,N,k为整数,
且k的取值保证N 是最小的正整数
分情况讨论 1)当 2)当 3)当 为整数时 ω
0
2π 2π
0
为有理数时 ω 为无理数时
ω0

1)当

ω0
为整数时, 2π
取k = 1,x ( n )即是周期为
ω0
的周期序列
如sin( n ), ω0 = , =8= N 4 4 ω0 该序列是周期为8的周期序列
T [ x1 (n) + x2 (n)] = a[ x1 (n) + x2 (n)] + b
= ax1 ( n ) + ax2 ( n ) + b
≠ y1 ( n ) + y2 ( n )
∴该系统是非线性系统
不满足可加性
增量线性系统
y (n) = ax(n) + b
y0(n) x(n) 线性系统 y(n)
例:
x(n) = sin( n) = sin[ (n + 8)] 4 4 因此,x(n)是周期为8的周期序列
π
π
讨论一般正弦序列的周期性
x(n) = A sin(ω0 n + φ )
x(n + N ) = A sin[ω0 (n + N ) + φ ] = A sin(ω0 n + φ + ω0 N ) 要使x ( n + N ) = x ( n ),即x ( n )为周期为N的周期序列
2π π 例:判断系统y ( n ) = x ( n )sin( n + )是否线性 9 7 2π π 解:设y1 (n) = T [ x1 (n)] = x1 (n)sin( n + ) 9 7 2π π y2 (n) = T [ x2 (n)] = x2 (n)sin( n + ) 9 7 2π π T [ x1 (n) + x2 (n)] = [ x1 (n) + x2 (n)]sin( n + ) 9 7 2π π 2π π = x1 ( n )sin( n + ) + x2 ( n )sin( n + ) 9 7 9 7 = y1 ( n ) + y2 ( n ) 满足可加性 2π π T [ax1 (n)] = ax1 (n)sin( n + ) 9 7 = ay1 ( n ),a为常数 满足比例性
1 1 2π 如sin( n ), ω0 = , = 8π 4 4 ω0 该序列不是周期序列
例:判断
x ( n) = e
n j ( −π ) 6
是否是周期序列
解:x(n + N ) = e
j( n+ N −π ) 6
=e
n N j ( −π + ) 6 6
若x ( n )为周期序列,则必须满足x ( n ) = x ( n + N ), N 即满足 = 2π k,且N,k为整数 6
2π π 解:T [ x( n − m)] = x(n − m)sin( n + ) 9 7 2π π y (n − m) = x(n − m)sin[ (n − m) + ] 9 7
≠ T [ x(n − m)]
∴该系统不是移不变系统
同时具有线性和移不变性的离散时间系统 称为线性移不变系统 LSI:Linear Shift Invariant
T [a1 x1 (n) + a2 x2 (n)] = a1 y1 ( n) + a2 y2 (n) 或同时满足:
可加性: T [ x1 (n) + x2 (n)] = y1 (n) + y2 (n) 比例性/齐次性: T [ax1 (n)] = ay1 ( n) 其中:a, a1 , a2为常数 则此系统为线性系统。
而不论k 取什么整数,N = 12π k 都是一个无理数
∴ x ( n )不是周期序列
讨论:若一个正弦信号是由连续信号抽样 得到,则抽样时间间隔T和连续正弦信号 的周期T0之间应是什么关系才能使所得 到的抽样序列仍然是周期序列? 设连续正弦信号:
x(t ) = A sin(Ω0t + φ )
Ω0 = 2π f 0 T0 = 1/ f 0 = 2π / Ω0
π
π

2)当

ω0
为有理数时,
P 表示成 = ,P,Q为互为素数的整数 ω0 Q 取k = Q,则N = P,x ( n )即是周期为P的周期序列

4π 4π 2π 5 如sin( n ), ω0 = , = , 5 5 ω0 2 该序列是周期为5的周期序列3)当源自2πω0为无理数时,
取任何整数k 都不能使N 为正整数, x ( n )不是周期序列
2)单位阶跃序列
1 n ≥ 0 u ( n) = 0 n < 0
与单位抽样序列的关系
δ (n) = u (n) − u (n − 1)
u (n) = ∑ δ (n − m) = δ (n) + δ (n − 1) + δ ( n − 2) + ...
m =0 n ∞
=
k =−∞
∑ δ (k )
第一章 离散时间信号与系统
学习目标
掌握序列的概念及其几种典型序列的定义, 掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌握 序列的基本运算,并会判断序列的周期性。 掌握线性/移不变/因果/ 掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的概 念并会判断,掌握线性移不变系统及其因果性/ 念并会判断,掌握线性移不变系统及其因果性/ 稳定性判断的充要条件。 理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单位 抽样响应。 了解对连续时间信号的时域抽样,掌握奈奎斯特 抽样定理,了解抽样的恢复过程。
4)实指数序列
x ( n) = a u ( n )
n
a 为实数
5)复指数序列
x(n) = e(σ + jω0 ) n = eσ n ⋅ e jω0n
= e cos(ω0 n) + je sin(ω0 n)
σn
σn
ω0 为数字域频率
π 例: j n x(n)=0.9 n e 3
6)正弦序列
x(n) = A sin(ω0 n + φ )
n =−∞ ∞ 2
二、线性移不变系统
一个离散时间系统是将输入序列变换成输出序列 的一种运算。
记为:T [⋅]
x(n)
离散时间系统 T[ · ]
y(n)
y (n) = T [ x(n)]
1、线性系统
若系统 T [⋅] y1 (n) = T [ x1 (n)] 满足叠加原理:
y2 (n) = T [ x2 (n)]
N个抽样间隔应等于k个连续正弦信号周期 例:
3 x(n) = sin( × 2π n) 14 3 ω0 = × 2π 14 2π 14 N T0 = = = ω0 3 k T
当14T = 3T0时, ( n )为周期为14的周期序列 x
4、序列的能量
序列的能量为序列各抽样值的平方和
E = ∑ x( n)
3)矩形序列
1 0 ≤ n ≤ N − 1 RN (n) = 其它n 0
与其他序列的关系 RN (n) = u (n) − u ( n − N )
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