信号处理结课论文与作业
现代信号处理论文
递归最小二乘法（RLS）自适应滤波算法摘要所谓自适应，从通俗意义上讲，就是这种滤波器能够根据输入信号统计特性的变化自动调整其结构参数，以满足某种最佳准则的要求.自适应滤波器所采用的最佳准则由最小均方误差准则、最小二乘准则、最大信噪比准则和统计监测准则等。
自适应滤波理论和技术是统计信号处理和非平稳随机信号处理的主要内容,它可以在无需先验知识的条件下,通过自学习适应或跟踪外部环境的非平稳随机变化,并最终逼近维纳滤波和卡尔曼滤波的最佳滤波性能。
因而，自适应滤波不但可以用来检测确定性信号，而且可以检测平稳的或非平稳的随机信号。
自适应技术应用包括自适应谱线检测增强与谱估计方法、自适应噪声抵消技术、自适应均衡技术、只适用阵列处理与波束形成以及自适应神经网络信号处理等内容。
关键词：递归最小二乘法；自适应滤波；滤波器设计；自适应算法；1 引言滤波可分为经典滤波和现代滤波。
经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性，如维纳滤波和卡尔曼滤波。
现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性，如自适应滤波。
自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果,自动地调节当前时刻的滤波参数，从而达到最优化滤波。
自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。
其中,自适应滤波算法一直是人们的研究热点,包括线性自适应算法和非线性自适应算法，非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂,实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法，线性自适应滤波算法的种类很多，有LMS自适应滤波算法、R路自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等.自适应滤波器主要包括滤波器的结构和自适应算法两部分，这两部分不同的变化与组合,可以导出许多不同形式的自适应滤波器.所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。
自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。
dsp原理及应用的结课论文
DSP原理及应用的结课论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指将模拟信号转换为数字信号，并对数字信号进行处理和分析的技术。
DSP技术在现代通信、音视频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍DSP的基本原理以及其在实际应用中的一些案例。
DSP的基本原理1.数字信号处理的基本概念–数字信号：离散时间的信号，在时间上进行离散分布。
–连续时间信号：在时间上具有连续分布的信号。
–采样定理：它保证了模拟信号的采样频率要大于模拟信号频谱的带宽，才能在数字域中完整重建原始模拟信号。
2.数字信号处理的基本过程–信号采样：将模拟信号在时间上进行采样，转换为离散时间信号。
–数字滤波：对离散时间信号进行滤波，去除不需要的频率成分。
–数字变换：对滤波后的信号进行变换，如傅里叶变换、离散余弦变换等。
–数字重建：将变换后的数字信号进行反变换，恢复为模拟信号。
DSP在通信中的应用1.语音信号处理–信号压缩：对语音信号进行压缩，实现高效的传输和存储。
–语音增强：通过滤波和降噪技术，改善语音信号的质量。
2.图像处理–图像降噪：利用数字滤波技术去除图像中的噪声。
–图像增强：通过锐化滤波器和对比度增强算法，提高图像的清晰度和对比度。
3.无线通信–调制解调：将数字信息转换为适合传输的模拟信号，并在接收端进行解调。
–信道均衡：对信道中的失真进行补偿，提高信号质量。
DSP在音视频处理中的应用1.音频处理–声音合成：利用数字信号处理算法合成逼真的人声、乐器音色等。
–音频编码：将音频信号转换为数字数据流，实现高效的传输和存储。
2.视频处理–视频压缩：使用从模拟信号到数字信号的转换、DCT、运动补偿等技术，将视频信号压缩到较小的数据量。
–视频解码：将压缩后的视频信号进行解码，恢复为原始的视频图像。
结论DSP技术在现代通信、音视频处理等领域有着广泛的应用。
本文介绍了DSP的基本原理，以及在通信和音视频处理中的一些具体应用。
信号处理实验报告总结
信号处理实验报告总结引言信号处理是一门研究如何对信号进行处理和分析的学科，它在许多领域中都有着广泛的应用，如通信、图像处理、音频处理等。
本实验旨在通过实际操作与理论结合的方式，帮助学生深入理解信号处理的原理和方法。
理论背景信号处理的理论基础包括信号与系统、傅里叶分析、滤波器设计等方面的知识。
在本次实验中，我们主要了解了离散傅里叶变换（DFT）和数字滤波器的原理和应用，以及常见的信号处理算法。
实验过程与结果本次实验分为两个部分：DFT算法实现和数字滤波器设计。
DFT算法实现我们首先实现了离散傅里叶变换的算法，并通过MATLAB软件进行了验证。
实验中，我们使用了一个正弦信号，并通过DFT算法将其转换为频域表示。
实验结果显示，离散傅里叶变换能够准确地将时域信号转换为频域信号，且图像频谱与理论结果一致。
数字滤波器设计在第二个实验中，我们学习了数字滤波器的设计方法和常见的滤波器类型。
我们采用了巴特沃斯滤波器设计方法，并使用MATLAB软件进行了参数设计。
实验结果表明，数字滤波器能够有效地滤除输入信号中不需要的频率成分，并保留我们感兴趣的信号。
实验总结通过本次实验，我们对信号处理的理论知识有了更深入的了解，并通过实际操作加深了对信号处理方法的理解和应用能力。
通过实验，我们对离散傅里叶变换和数字滤波器的原理和应用有了更深入的了解。
然而，在实验过程中也遇到了一些困难。
例如，在DFT算法实现中，我们需要对算法进行优化以提高运行效率。
在数字滤波器设计中，我们还需要更深入地学习滤波器设计的原理和方法，以便更好地应用在实际工程中。
总的来说，本次实验使我们更加深入地了解了信号处理的原理和方法，并对信号处理的应用有了更为清晰的认识。
在今后的学习和工作中，我们将进一步巩固这方面的知识，并不断探索更多的信号处理方法和算法。
参考文献[1] Oppenheim, A. V., & Schaffer, J. R. (1998). Discrete-time signal processing. Prentice Hall.[2] Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (1996). Digital signal processing: principles, algorithms, and applications. Prentice Hall.附录本次实验的MATLAB代码如下：matlab% DFT算法实现N = length(x);for k = 0:N-1X(k+1) = 0;for n = 0:N-1X(k+1) = X(k+1) + x(n+1)*exp(-1i*2*pi*k*n/N);endend% 数字滤波器设计fs = 100; % 采样频率fpass = 10; % 通带频率fstop = 20; % 阻带频率Rp = 1; % 通带最大衰减Rs = 60; % 阻带最小衰减wp = 2*pi*fpass/fs;ws = 2*pi*fstop/fs;[N, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs);[b, a] = butter(N, wn);y = filter(b, a, x);以上是本次信号处理实验的总结，通过实验我们深入理解了信号处理的原理和方法，也发现了一些问题，期望在今后的学习和工作中能够进一步探索和应用信号处理技术。
本科毕业设计论文--数字信号处理课程设计报告抽样定理的应用
抽样定理的应用摘要抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。
抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。
抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的学科之一，通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。
这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。
关键词：抽样Matlab目录一、设计目的： (2)二、设计原理： (2)1、抽样定理 (2)2、MATLAB简介 (2)3、语音信号 (3)4、Stem函数绘图 (3)三、设计内容： (4)1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。
在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。
(4)2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。
(6)3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图并比较。
(10)四、总结 (12)五、参考文献 (13)绪论当今，随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科；它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号等等。
数字信号处理系统—课程论文
本科生课程设计论文题目：数字信号处理学生姓名：学号：专业：通信工程班级：指导教师：2013年12 月27日内蒙古科技大学课程设计答辩书1.1.(5) x (t)=sin(t)/t -10<t<10x (t )tSa 函数曲线x=linspace(-10,10); y=sinc(x); plot(x,y); ylabel('x(t)'); xlabel('t');title('Sa 函数曲线');1.2.(3) 已知LTI 离散系统，x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n) x=[1,1,1,]; h=[0,1,2,3,]; y=conv(x,h);subplot(2,2,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x(n)');xlabel('Time index n'); subplot(2,2,2);stem([0:length(h)-1],h); ylabel('h(n)');xlabel('Time index n') subplot(2,2,3);stem([0:length(y)-1],y);ylabel('y(n)=x(n)*h(n)');xlabel('Time index n');x (n )Time index nh (n )Time index ny (n )=x (n )*h (n )Time index n2.1.2．用DFT 计算下列信号的频谱： （1） )48cos(5)(ππ+=t t xN=30; %数据的长度 L=1024; %DFT 的点数 f=1/16;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=5*cos(2*pi*f*t+pi/4); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱2.1.(3) )8sin()3sin(2)(t t t x ππ+-=N=30; L=1024;f1=0.5;f2=4;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=2*sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱第三章5．采用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯数字低通滤波器，满足下列指标：通带边缘频率：0.4π，通带衰减：0.5dB ;阻带边缘频率：06π，阻带衰减：50dBWp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=1;wp=Wp*Fs;ws=Ws*Fs;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));-3Wp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=0.5;wp=0.7265;ws=1.3764;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1)))); fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));第四章3．已知一含有平稳高斯白噪声的序列x[k]= sin (0.8πk) + s [k]，试分别用L －D 算法和Burg 算法实现该序列的功率谱估计，并估计其AR 模型参数。
毕业论文：基于DSP的谐波控制器信号处理(终稿)
摘要谐波控制器和DSP技术的结合可提供一种优秀的数据采集系统的解决方案。
谐波控制器可以有效的抑制各种干扰信号，提供稳定可靠的信号。
DSP技术提供了处理复杂运算的能力,能够满足高精度要求的运算，它们的结合满足了新型数据采集系统的需求。
本文介绍的抗干扰系统便是基于谐波控制器和DSP处理芯片的。
其核心器件选用的是T I公司推出的一款高性能定点数字信号处理器DSP-TM320LF2407，它具有强大的硬件结构和软件系统，将实时信号处理能力和控制器外设功能集于一身，特别适合于工业控制应用。
在DSP芯片和谐波控制器等协同工作下，使得该系统独立于其它系统，便可以完成信号抗干扰处理的相关工作。
本文的内容主要包括:数据采集传输系统的硬件方案选择；抗干扰系统的硬件系统设计，主要包括了芯片的选型、采样电路、过零检测、复位电路；最后是软件部分的设计，包括了看门狗程序设计和滤波设计技术。
关键词: DSP; 谐波控制器; 抗干扰AbstractHarmonic combination of controller and DSP technology provides an excellent solution for data acquisition system. Harmonic controller can effectively suppress all interference signals, to provide stable and reliable signal. DSP technology provides the ability to handle complex operations, to meet the precision requirements of operation, the combination of their data collection system to meet the new demand. This article describes the anti-jamming system that is based on harmonic controller and DSP processing chips. The core device is selected TI has introduced a high performance fixed-point digital signal processor DSP-TM320LF2407, it has a strong hardware and software systems, real-time signal processing and control peripheral functions rolled into one, especially for in industrial control applications. In the DSP chip and harmonic controller to work under, which makes the system independent of other systems, we can complete the signal interference of related work. The contents of this includes: data acquisition hardware program options; anti-jamming system, the hardware system design, including chip selection, sampling circuit, zero crossing detection, reset circuit; the last part of the design of the software, including watchdog program design and filter design techniques.Keywords: DSP; controller; harmonic interference目录一绪论 (1)1.1引言 (1)1.2谐波控制器发展的背景及意义 (2)1.3本文的研究方向和目的 (4)二 DSP的信号处理 (5)2.1数字信号处理系统的基本原理 (5)2.2DSP的数据采集系统的设计 (6)2.2.1 DSP的特点 (6)2.2.2 DSP数据采集 (8)2.2.3 系统软件设计 (11)2.2.4 设备固件设计 (11)2.3干扰的产生和干扰的途径 (13)三DSP谐波控制器抗干扰信号处理设计 (15)3.1概述 (15)3.2谐波控制器的硬件设计 (15)3.2.1 采样电路 (16)3.2.2复位电路 (17)3.2.3过零检测电路 (18)3.2.4执行单元 (19)3.3谐波控制器的软件设计 (20)3.4抗干扰设计 (25)3.4.1 硬件抗干扰 (26)3.4.2 软件抗干扰 (28)四仿真调试 (33)4.1M ATLAB简介 (33)4.2仿真设计 (34)4.3仿真框图 (35)4.4参数设置 (35)4.5仿真结果分析 (36)结论 (39)致谢 (40)参考文献 (41)附录 (42)一绪论1.1引言自然界中存在的各种各样的信息和信号都可以通过传感器转换为电信号，例如：声音、语言和音乐可以通过传声器（如话筒）转换成音频信号；人体器官的运动信息（如心电、脑电、血压和血流）可转换成不同类型的生物医学信号；机器运转产生的一些物理变化（如温度、压力、转速、振动和噪声等）可用不同类型的传感器转换成对应于各种物理量的电信号；在人造卫星上用遥感技术可得到地面上的地形、地貌，甚至农田水利和各种建筑设施的信息；雷达、声纳能探测远方飞机和潜艇的距离、方位和运行速度等信息。
数字信处理课程论文
数字信号处理课程认识论文对数字信号处理的认识？对于数字信号处理，从课堂内容来看，是一门理论性强，概念抽象的学科。
我们先从一个具体的例子来具象认识一下数字信号处理的应用。
数字图像处理是数字信号处理的一个重要应用。
一些科幻电影里我们可以经常看到一些指纹识别解锁的片段。
其中的指纹识别对比环节其实很大程度上都是基于数字信号处理的理论。
当你把手指放到识别区，设备首先获取指纹图像、然后会对指纹图像进行预处理、提取指纹特征和指纹特征匹配。
为了得到比较准确的指纹特征点，指纹图像预处理一般要经过图像增强、滤波去掉噪声、计算方向图、二值化和细化等过程。
这都是数字信号处理的应用。
其实，数字信号处理是一门独立的信息科学学科。
在语言处理、图像处理、雷达、航空航天、地质勘探、通信、生物医学工程等领域广泛应用。
信号处理分为模拟信号处理和数字信号处理两种。
模拟信号是在指时间连续、幅度连续的信号。
数字信号是在时间和幅度上都是离散的信号。
数字信号处理是将信号以数字的方式表示并处理的理论和技术；用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科；有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。
对数字信号处理课程的认识？数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。
而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，数字信号处理的核心算法是离散傅里叶变换，是离散傅里叶变换使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。
而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅里叶变换，快速傅里叶变换的出现大大减少了离散傅里叶变换的运算量。
所以在数字信号处理课程中对于Z变换、离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换是学习的重点和基础。
数字信号处理和数字系统与原来的模拟信号和模拟系统有很大不同，在处理方法上，模拟系统是用模拟器实现的，数字系统则是通过运算方法实现。
数字信号处理论文范例
数字信号处理论文范例数字信号处理论文范例关键词：范例,数字信号处理,论文数字信号处理论文范例介绍：近年来，随着多媒体业务、P2P网络和IP 流媒体业务（特别是IPTV）快速发展，对宽带通信的需求剧增，超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。
传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。
具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关数字信号处理论文范例详情： [论文：.lwlwlw.] 近年来，随着多媒体业务、P2P网络和IP流媒体业务（特别是IPTV）快速发展，对宽带通信的需求剧增，超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。
传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。
具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关注。
下面我们来看一篇数字信号处理论文，学习一下该方面的知识。
题目：数字信号处理对电子测量与仪器的影响研究摘要：数字信号处理作 .016823./为科技研究中出现的一种新的技术，其目前已经在控制类、机电类以及计算机领域中被广泛的运用。
而这种技术和电子测量以及其仪器之间有着很紧密的联系。
本文对这三个主体的相关概念进行阐述，在此基础上对数字信号处理对电子测量以及其仪器的相关影响进行了详细的阐述。
关键词：数字信号处理；电子测量；电子仪器在对信号进行处理的时候，数字信号处理是其中关键的内容，其也是信息处理进行实现的关键途径。
而在这其中，电子测量是对信息进行收集的主要方式，电子测量仪器是对信息进行收集的仪器，所以电子测量以及仪器是为数字信号处理进行服务的。
把数字信号处理中的相关技术与理念运用到电子测量和仪器中，能够更好的促使电子测量以及其仪器的发展。
以下是我们的数字信号处理论文，供你借鉴参考。
一、电子测量以及相关仪器的概念（一）电子测量相关的概念测量即是指人类对客观世界进行分析以及获取相关数据的过程。
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数字信号处理技术在电力系统中的发展现状和趋势摘要：为了适应现代电力系统的要求，先进的数字信号处理技术被应用到电力系统中，充分发挥了其快速强大的运算和处理能力以及并行运行的能力，满足了电力系统监控的实时性和处理算法的复杂性等更高的要求。
本文首先简要介绍了电力系统和数字信号处理技术；然后详细阐述了数字信号处理技术在电力系统中的应用，包括傅里叶变换、小波变换、现代谱分析、相关分析、数学形态学，并介绍了数字信号处理技术在电力系统应用中的现状和趋势。
关键词：数字信号处理，电力系统Abstract: In order to meet the requirements of modern electric powersystem, the advanced digital signal processing technology is applied to theelectric power system. this technology has gave full play to its fastcomputation and processing capacity and the ability to run in parallel, andit satisfies some higher requirements, such as the real time monitoring ofelectric power system and the complexity of handle algorithm. This articlefirst briefly introduced the electric power system and digital signalprocessing technology; And then expounds the application of digital signalprocessing technology in power system, including Fourier transform,wavelet transform, the modern spectrum analysis, correlation analysis andmathematical morphology, and digital signal processing technology isintroduced in the present situation and trend of power system applications.Keywords: digital signal processing, electric power system1、引言现代电力系统通过联网已经发展成供电区域辽阔和容量巨大的系统，作为国民经济发展的源动力，我国的电力系统正以空前的规模和速度扩大。
随着互联电力系统的增长，尤其是长江三峡工程的崛起，超远距离输电的互联大电网的安全成为更加关心和突出的问题。
电力系统是一个庞大的、瞬变的多输入输出的系统，为了保证其安全运行，需要实时地监视各节点的运行状况，及时发现电力系统的不正常状态及故障状态通知运行人员，或快速地进行控制和处理。
这要求在电网各节点都要有数据采集单元，将测得的电力系统运行参数转化为数字量，进行分析和控制就地解决问题，或者通过远方通信送往调度中心进行处理。
电力系统监视和控制的参数要求实时性较强，不仅包括频率、电压、电流、有功、无功、谐波分量、序分量等，还有些采集的特征量频率变化快而且复杂，如暂态突变量，高频的故障行波等，普通的采集处理方法对多路进行采样计算时，就会显得吃力甚至难以实现。
为了克服以上不足，适应现代电力系统的要求，将先进的数字信号处理技术应用到电力系统中来，充分发挥其快速强大的运算和处理能力以及并行运行的能力，满足了电力系统监控的实时性和处理算法的复杂性等更高的要求，并为不断发展的新理论和新算法应用于电力系统的实践奠定了技术基础。
2、数字信号处理技术简介数字信号处理是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。
数字信号处理（Digital Signal Processing）是以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别、参数提取、频谱分析等处理。
自然界中存在的各种各样的信息和信号都可以通过传感器转换为电信号，例如：声音、语言和音乐可以通过传声器（如话筒）转换成音频信号；人体器官的运动信息（如心电、脑电、血压和血流）可转换成不同类型的生物医学信号；机器运转产生的一些物理变（如温度、压力、转速、振动和噪声等）可用不同类型的传感器转换成对应于各种物理量的电信号；在人造卫星上用遥感技术可得到地面上的地形、地貌，甚至农田水利和各种建筑设施的信息；雷达、声纳能探测远方飞机和潜艇的距离、方位和运行速度等信息。
总之，在现代社会里，信息和信号与人民生活、经济建设、国防建设等很多方面都有着密切的关系。
3、电力系统简介现代电力系统通过联网已经发展成供电区域辽阔和容量巨大的系统，作为国民经济发展的源动力，我国的电力系统正以空前的规模和速度扩大。
为了提高联网效益，超高压电力系统的规模不断扩大，电压等级也在不断提高，目前，我国西北电网的特高压系统(750kV)建设已经提上日程。
特、超高压、大电网互联和跨国联网带来的各种复杂问题将是对现有电力系统运行的严峻考验。
如北美电网2003年9月发生大面积停电事故，充分表明这种类型事故是当前及未来电网运行安全的最大威胁[1-3]。
随着互联系统的网络和容量的增大及电压等级的提高，故障所影响的地域范围和用户数量将越来越大。
在众多可能给电力系统安全带来突破的潜在因素中，始终不应忽视信号处理技术的存在。
近年来，信号处理的理论和方法获得了迅速发展。
几年前，被研究的对象还限于较简单的线性、因果最小相位系统，而现在，非线性、非因果、非最小相位系统已经成为研究热点。
同时，由于高阶统计量、小波变换和数学形态学等数学工具的新发展，现在已能对非高斯信号和非平稳信号进行有效的分析与处理。
从根本上说，信息的识别、处理和利用是电力系统发展的基础。
特别是国家提出建设坚强智能电网以来，数字信号处理技术在电力系统中应用越来越广泛。
4、数字信号处理技术在电力系统中的发展现状与趋势现代数字信号处理技术是分析电力系统故障信息的有力工具，已经在电力系统各个领域取得了广泛应用，目前，在电力系统中采用的几个主要数字信号处理技术有下面几种。
4.1傅立叶变换4.1.1在电力系统中的应用Fourier分析作为一种传统的分析平稳信号的方法，是目前电力系统采用的最多的一种信号处理技术。
已经成功地被用于继电保护运算、谐波分析、电能质量检测之中。
目前电力系统数字信号处理技术，特别是在继电保护和电能质量检测中，以Fourier分析为主。
Fourier计算量小。
在保护中常用半周或全周傅氏算法。
而结合数字滤波对原算法作了很大的改进，大大节省了计算时间。
Fourier变换满足许多场合的应用需要。
比如在微机保护中计算电量的实虚部、检测电流的谐波含量，都是以Fourier变换为基础。
作为积分型的算法，Fourier变换能滤除稳态直流分量和不大于N/2次的整次谐波分量（N 为每工频周波采样点数），计算稳定，应用此算法的装置可靠。
4.1.2在电力系统应用中的研究现状与趋势文献[31]对传统FFT在进行电力系统谐波检测时存在的问题从产生的原因和改进方法两个方面进行了分析和总结。
并分析了目前已有的改善这些问题的新途径和新方法的优缺点。
各种改进算法使传统的Fourier分析更加适应不同情况。
比如加窗可以减少频谱泄露，短窗Fourier可加强它的时间定位能力。
文献[4]介绍了一种短时傅立叶变换（STFT），并应用在电频率的跟踪测量算法上，该算法根据频率变化自适应调整时间窗宽度，在频率变化缓慢或快速时均有较好的测量精度和跟踪速度。
4.2小波变换4.2.1在电力系统中的应用小波分析相对于Fourier变换来说，它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且，由于对高频成分在时域中采用逐渐精细的取样步长，从而可以聚焦到对象的任意细节，从这个意义上说，它被誉为“数学显微镜”。
目前，小波分析的应用已经涉及了电力系统的很多研究领域。
特别是从上世纪90年代初期以来，随着小波分析理论自身的发展和世界范围内小波分析算法研究热潮的兴起，加上电力系统传统时频分析方法局限性的日益暴露，小波分析算法在电力系统中的应用也日趋活跃。
目前，小波分析已经在电力系统故障信号分析处理、电力系统状态监视和故障诊断、电力系统短期负荷预测、高压直流输电系统、电能质量评估、数据压缩、保护及测距等方面取得了一些应用。
4.2.2在电力系统应用中的研究现状与趋势文献[5]提出了一种基于小波分析的输电线路无通信全线速动暂态保护的新方案。
该方案利用小波变换构造两个不同中心频率的带通滤波器，提取故障生成的高频暂态信号。
通过比较这两个频带内暂态信号的谱能量来实现区内外故障的准确识别。
文献[6]提出了一种基于小波变换的电力系统振荡与故障的识别算法。
该算法能正确区分纯振荡与故障，避免保护误动，在振荡过程中发生故障特别是轻微故障时，亦能迅速识别，其性能优于传统的振荡闭锁方案。
文献[7]提出了一种基于复小波分析的电力系统单相自动重合闸的优化算法。
4.3现代谱分析4.3.1在电力系统中的应用谱分析是一种重要的数字信号处理方法，分为经典谱分析和现代谱分析两种方法。
基于FFT算法的非参数经典谱分析具有简单，易于理解，便于计算的优点，但在实际应用中，由于为了获取必要的频率分辨率，需要记录较长的数据，同时加窗必然存在功率泄漏和频率混叠，使接收的信号被掩盖，因此这种方法不适用于处理短数据。
现代谱分析的提出主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好的问题而产生的。
现代谱分析主要以随机过程的参数模型为基础，也可以称其为参数模型方法。
现代谱分析技术的研究和应用起始于20世纪60年代，在分辨率的可靠性和滤波性能方面有较大的进步。
目前，现代谱分析在图象处理、雷达信号处理等方面获得了一些应用，但是由于现代谱分析在复杂度高等原因的影响下在电力系统中的应用还比较少。
4.3.2在电力系统应用中的研究现状与趋势文献[8]介绍了一种应用现代谱分析中的ARMA谱估计分析电力系统低频振荡曲线的方法。
该方法从曲线中直接提取系统的特征根，进而计算电力系统低频振荡的频率、阻尼等模式参数。
该算法与广域测量系统提供的电力系统实测动态响应相结合，避免了建模和确定参数的困难。
分析计算表明，该算法具有较高的精度，适用于处理存在弱阻尼或负阻尼模式时由随机扰动激励的振荡过程。