多采样率信号处理
多采样率数字信号处理在数字语音系统中的应用

多采样率数字信号处理在数字语音系统中的
应用
随着数字信号处理技术的快速发展,多采样率数字信号处理在数字语音系统中发挥着重要作用。
它通过在数字语音处理过程中使用不同的采样率,提供了更高的灵活性和更好的性能。
首先,多采样率数字信号处理在数字语音编解码中提供了更高的质量和效率。
在语音编码过程中,为了减小数据量和节省传输带宽,采样率通常会降低。
然而,在一些要求高质量语音的应用中,如语音通信和语音识别,需要更高的采样率来保证声音的清晰度和真实性。
通过多采样率数字信号处理技术,可以在编码过程中灵活地提高采样率,从而提供更高质量的语音信号。
其次,多采样率数字信号处理在音频变速和音高转换中发挥重要作用。
在一些音频应用中,如音乐制作和语音合成,需要对音频进行变速和音高转换,以满足不同的需求。
通过多采样率数字信号处理技术,可以按照不同的速度和音高要求,灵活地改变采样率,从而实现音频的变速和音高转换。
此外,多采样率数字信号处理还在降噪和回声消除等音频处理算法中起到重要作用。
在一些嘈杂环境下,语音信号可能会受到环境噪声和回声的干扰。
通过多采样率数字信号处理技术,可以对输入信号进行不同采样率的处理,从而提取出噪声和回声的特征,并通过合适的算法进行降噪和回声消除,提高语音信号的清晰度和可懂性。
总之,多采样率数字信号处理在数字语音系统中具有广泛的应用。
它通过灵活调整采样率,提供了更高质量和更好性能的音频处理和编
解码功能。
因此,在设计和实现数字语音系统时,我们应充分利用多
采样率数字信号处理技术,以提升语音系统的性能。
多采样率系统

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数字信号处理
这么一来,x(n)、w(n)和y(m)三个序列的关系就是
y(m) w(Dm) x(Dm) (D是正整数 )
(9.7)
将这个关系应用到公式(9.5),得到
Y (z) w(Dm)z m (变量代换Dm n和m n / D)
m
w(n)(z1/ D )n (利用公式(9.6)))
D
e
j
2 D
k
)
D k0
(9.13)
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数字信号处理
只要将z=ejω代入上式,就可以得到抽取的频谱关系
Y (e j )
1
D1
X
(e
j /
eD
j 2 D
k
)
1
D1
j 2k
X (e D )
D k0Βιβλιοθήκη D k0(9.14)
借鉴X(ejω)=X(ω)的关系,还能将抽取的频谱关系(9.14) 变为简单的形式
Y ()
1
D1 2k
X(
)
D k0
D
( y(m)的采样率 f y
fx ) D
(9.15)
该式 说明 :按 照时 序间 隔 D对x(n)抽 取后得 到 序列 y(m),它的频谱Y(ω)是D个X(ω)变形后相加的结果。
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数字信号处理
(2)从模拟域的角度观看
X
s2
(
)
CTFT
[ xs2
(t)]
1 Ts2
X a (
j
s2 j)
(9.17)
数字信号处理实验(民航无线电监测关键技术研究)

《数字信号处理》实验报告实验名称数字信号处理实验(民航无线电监测关键技术研究)实验时间一、实验目的:通过实验,理解和掌握民航无线电监测关键技术中调制解调、FIR 数字滤波器、多采样率数字信号处理、FFT、语音数字信号处理、静噪等技术,培养学生对数字信号处理技术的兴趣,并提高学生基于数字信号处理技术的工程应用能力。
二、实验环境:Matlab三、实验原理、内容与分析(包括实验内容、MATLAB程序、实验结果与分析)实验总体框图如上图所示,主要实现民航无线电监测关键技术中调制解调、FIR 数字滤波器、多采样率数字信号处理、FFT、语音数字信号处理、静噪等技术。
1.有限长单位脉冲(FIR)滤波器的设计FIR 数字滤波器是一种非递归系统,其冲激响应h(n)是有限长序列,其差分方程表达式为:系统传递函数可表达为:N-1 为FIR 滤波器的阶数。
在数字信号处理应用中往往需要设计线性相位的滤波器,FIR 滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时,很容易做到严格的线性相位特性。
为了使滤波器满足线性相位条件,要求其单位脉冲响应h(n)为实序列,且满足偶对称或奇对称条件,即h(n)=h(N-1-n)或h(n)=-h(N-1-n)。
这样,当N 为偶数时,偶对称线性相位FIR 滤波器的差分方程表达式为:由上可见FIR 滤波器不断地对输入样本x(n)延时后,再做乘法累加算法,将滤波器结果y(n)输出,因此,FIR 实际上是一种乘法累加运算。
而对于线性相位FIR 而言,利用线性相位FIR 滤波器系数的对称特性,可以采用结构精简的FIR 结构将乘法器数目减少一半。
2.AM 调制解调AM 调制解调过程如下:3.多采样率数字信号处理一般认为,在满足采样定理的前提下,首先将以采样率F1 采集的数字信号进行D/A 转换, 变成模拟信号,再按采样率F2 进行A/D 变换,从而实现从F1 到F2 的采样率转换。
但这样较麻烦,且易使信号受到损伤,所以实际上改变采样率是在数字域实现的。
中国地质大学《数字信号处理》习题

数字信号处理教案目录第1章 概 论................................................................................................................................... 1 第2章 离散时间信号与系统 ......................................................................................................... 1 第3章Z 变换及其性质 .................................................................................................................. 3 第4章 连续时间信号采样与量化误差 ......................................................................................... 4 第5章变换域分析 ........................................................................................................................... 4 第6章 离散傅立叶变换 ................................................................................................................. 5 第7章 快速傅立叶变换 ................................................................................................................. 6 第8章 离散时间系统的实现 ......................................................................................................... 6 第9章 FIR 数字滤波器的设计 ..................................................................................................... 7 第10 章 IIR 数字滤波器的设计 ................................................................................................... 8 第11 章多采样率信号处理 ............................................................................................................ 8 第12 章多采样率信号处理 ............................................................................................................ 9 第13 章 其它信号变换法 (10)第1章 概 论习题1、将)5cos()cos( t t ωω+展成Fourier 复指数形式。
多采样率信号处理的发展

多采样率信号处理的发展作者:万伟程李艳华周三文来源:《现代电子技术》2014年第13期摘要:数字通信系统中,为适应传输、降低资源消耗、适于处理操作,常需要变换信号的采样率。
多采样率信号处理理论从语音信号处理中发展起来,在应用中不断丰富。
随着软件无线电的应用,多采样率变换在数字信号领域占据越来越重要的地位。
多采样率信号处理技术与小波分析、分数阶傅里叶变换等其他信号处理技术相结合是未来发展的方向。
关键词:多采样率;信号处理;数字滤波器;傅里叶变换中图分类号: TN911.72⁃34 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2014)13⁃0057⁃03Development of signal processing at multi⁃sampling ratesWAN Wei⁃cheng, LI Yan⁃hua, ZHOU San⁃wen(Beijing Research Institute of Telemetry, Beijing 100076, China)Abstract: The sampling rate of signal often needs to be changed for fitting transmission,reducing resource consumption and suiting process handling in digital communication system. Multirate signal processing theory arose from speech signal processing and was enriched in application. Multirate signal processing plays an important role in digital signal processing with the application of software radio. It′s a tendency of combining the multirate signal processing with wavelet analysis and fractional Fourier transform.Keywords: multirate sample; signal processing; digital filter; Fourier transform0 引言20世纪60年代以来,数字信号由于处理灵活、精度高、稳定性好等优点得到广泛应用[1]。
[离散时间信号处理学习笔记]14.多采样率信号处理
![[离散时间信号处理学习笔记]14.多采样率信号处理](https://img.taocdn.com/s3/m/201a0352a9956bec0975f46527d3240c8447a1a2.png)
[离散时间信号处理学习笔记]14.多采样率信号处理多采样率信号处理⼀般是指利⽤增采样、减采样、压缩器和扩展器等⽅式来提⾼信号处理系统效率的技术(These multirate techniques refer in general to utilizing upsampling, downsampling, compressors, and expanders in a variety of ways to increase the efficiency of signal-processing systems. )本⽂章主要讨论多采样率技术中的两个研究成果:滤波与压缩器/扩展器的互换;多相分解。
尽管上⼀篇⽂章中已经讨论过这部分内容,不过由于这部分是理解本⽂所必须的关键知识点,这⾥将在时域与频域展开更详细的分析。
压缩器假设压缩器的压缩率为M,那么压缩器在时域上的表⽰为x_d[n] = x[nM]x[n]的采样频率为T,那么x_d[n]的采样频率为T_d = MT,按照,有\begin{align*} X(e^{j\omega}) &= \frac{1}{T}\sum_{k=-\infty}^{\infty}X_c\left[ j\left(\frac{\omega}{T}-\frac{2\pi k}{T}\right)\right ]\\ X_d(e^{j\omega}) &= \frac{1}{MT}\sum_{r=-\infty}^{\infty}X_c\left[ j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2\pi r}{MT}\right)\right ] \end{align*}压缩前的序列频谱X(e^{j\omega})与压缩后的序列频谱X_d(e^{j\omega})之间有如下关系\begin{align*} X_d(e^{j\omega}) &= \frac{1}{MT}\sum_{r=-\infty}^{\infty}X_c\left[ j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2\pi r}{MT}\right)\right ] \\ & = \frac{1}{MT}\left\{\cdot\cdot\cdot+X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{-2\pi}{MT} \right ) \right ] +X_c\left[ j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{0} {MT}\right)\right ] + X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2\pi}{MT} \right ) \right ]+\cdot\cdot\cdot \right \}\\ & = \frac{1}{MT}\left\{\cdot\cdot\cdot+X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{0}{MT} \right ) \right ]+\cdot\cdot\cdot +X_c\left[ j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2(M-1)\pi} {MT}\right)\right ]\right.\\ &\quad\qquad\qquad\left.+ X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2M\pi}{MT} \right ) \right ]+\cdot\cdot\cdot+X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2M\pi}{MT} -\frac{2(M-1)\pi}{MT}\right ) \right ]+\cdot\cdot\cdot \right \}\\ \end{align*} \begin{align*} \qquad\quad\ &= \frac{1}{MT}\left\{\cdot\cdot\cdot+\sum_{i=0}^{M-1}X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2i\pi}{MT} \right ) \right ]+\sum_{i=0}^{M-1}X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2i\pi}{MT}-\frac{2\pi}{T} \right ) \right ]+\cdot\cdot\cdot\right\}\\ &= \frac{1} {MT}\sum_{k=-\infty}^{\infty} \sum_{i=0}^{M-1}X_c\left[j\left(\frac{\omega}{MT}-\frac{2\pi i}{MT}-\frac{2\pi k}{T} \right ) \right ] \\ &=\frac{1} {M}\sum_{i=0}^{M-1}\left\{\frac{1}{T}\sum_{k=-\infty}^{\infty}X_c\left[j\left(\frac{\omega-2\pi i}{MT}-\frac{2\pi k}{T} \right ) \right ]\right\}\\&=\frac{1}{M}\sum_{i=0}^{M-1}X(e^{j(\omega-2\pi i)/M}) \end{align*}如下图所⽰扩展器假设扩展器的扩展率为L,那么扩展器在时域上的表⽰为x_e[n] = \left\{\begin{matrix} x[n/L], &n=0,\pm L,\pm 2L,\cdot\cdot\cdot \\ 0, &else \end{matrix}\right.扩展前的序列频谱X(e^{j\omega})与扩展后的序列频谱X_e(e^{j\omega})之间有如下关系\begin{align*} X_e(e^{j\omega}) &= \sum_{n=-\infty}^{\infty}x_e[n]e^{-j\omega n}\\ &=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n/L]e^{-j\omega n}\quad n=0,\pm L,\pm 2L,\cdot\cdot\cdot\\ &=\sum_{k=-\infty}^{\infty}x[k]e^{-j\omega kL}\quad letting\ n=kL\\ &=X(e^{j\omega L}) \end{align*}如下图所⽰滤波器与压缩器互换如上⼀篇⽂章所描述的减采样就是⼀个滤波器与压缩器的级联系统。
Matlab在多采样率信号处理教学中的应用

1 , 0
其余
,
() 4
05 0
1 5
20
y(j :X( ) e ̄ )
插值后 序列 的频域是 由原始 序列频谱 的 L 倍压缩 , 会引起 基带镜 像, 需要采用抗镜像后置滤波 器滤 除 f 7 L x L 之外的频谱。 一【 ,/ ] / 2Malb . t 仿真教学 a 通过一 些 M t b a a 实例 , l 分析多采样率技术 中整数倍抽取 、 整数倍插 值两种基本情况 。
[ 关键词 ] 多采样率信号处理 Mal 仿真教 学 tb a
在通讯 、 语音 、 图像等信 号处理 中, 经常需要转 换数字信 号的采样 频 率 以满 足需求 。在这种 背景下 , 多速率信 号处理“ 应运 而生 。笔者 1
在实际教学 中发 现 , 仅仅通过课堂讲解 , 学生 普遍 感到多速率采样技术 的概念抽象 , 法很好地理解 和掌握 。为 了配合 理论教学 , 无 引入 M t b a a l 仿 真教学[ , 采样前后信号 的时频域波形进行演示 , 深学生对理论 3对 , 4 1 加
( 原 始 序列 a ) () 始 序 列 的频 谱 b 原
替
坚 餐
坚 螫
蓝
( 抽 取 后 序 列 c )
2
角 频 率 d 取 后 序 列 的频 谱 ) 抽
2
1
() 值 后序 列 c 插
角频 率 插 值 后序 列 的频 谱
1
鼙 曾 0
1
善
2 D 4 0
,
21 .整数倍抽取 [ l原序列为 z :cs n O1 / , 例 1 () o( x .X' 抽取因子分别取 M 2 M 2 / ) =和 = 6 分析原序 列和抽取后序 列的频谱 的变化情况 。程序代码为 : ,
多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真

万方数据多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真作者:黄硕, 魏亚楠, 安永丽作者单位:唐山钢铁股份有限公司,唐山,063016刊名:科技资讯英文刊名:SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年,卷(期):2009,(23)引用次数:0次1.杨小牛.楼才义.徐建良软件无线电原理与应用 20052.李忠琦.凌翔.胡剑浩软件无线电架构研究[期刊论文]-电信科学 2007(7)3.尹健华试论软件无线电技术及其应用[期刊论文]-企业技术开发(学术版) 2007(8)1.学位论文赵启敏中频采样技术的分析与研究2004该课题结合数字软件化雷达的研制,研究了数字软件化雷达中频采样技术的实现以及对雷达主要技术指标的影响.该论文针对传统模拟相参正交采样技术存在的不足,论述了基于A/D变换和数字下变频的中频采样方法,并在此基础上设计了中频采样数据采集卡,并对该硬件进行了调试和试验,试验结果证明,中频采样技术比传统模拟相参正交采样技术更具优势,较好的解决了传统模拟相参正交采样中存在的幅相误差问题,以及该采集卡具有小的孔径抖动,可以满足中频采样的要求.该论文在中频采样技术中首先研究了数据采集技术对雷达性能的影响,接着根据目前数字下变频器件自身的限制不能适应高速数据流的问题,详细研究了利用欠采样技术的镜频加数字下变频实现解调的方法,以及一种利用多速率信号处理技术将抽取和滤波提前的数字下变频的高效结构,通过仿真证明此两种方法都能较好的解决硬件本身限制与高速数据流不匹配的问题,并通过分析得出此数字下变频的高效结构的运算量大大低于传统数字下变频的运算量.此外该论文还着重讨论了孔径抖动对雷达各项性能的影响.2.期刊论文张明珊.孟利民.ZHANG Ming-shan.MENG Li-min基于频域采样技术的软件无线电接收机-浙江工业大学学报2005,33(1)目前软件无线电面临的一个难题是如何对高工作频带内的射频信号进行直接模/数转换.利用频域采样技术提出了一种接收信号进行处理的方法,并用数学理论证明了它的可行性,最后还给出了软件无线电接收机模型.其关键思想是提取接收信号的频域成份,然后在频域中对信号进行处理.这种方法大大降低了A/D转换器的要求,从而使得实现软件无线电接收机成为可能,对当前微电子工艺下的软件无线电系统设计带来很大的理论意义和实用价值,而且克服了传统Rake接收机的一些缺点,特别适合于多径丰富的无线环境.3.学位论文杨清海软件无线电的功能实现20011992年,JeoMitola提出了软件无线电的概念,很快引起了国际通信界的关注。
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6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 采样率降低—整数M倍抽取 采样率提高—整数L倍内插 抽取与内插的FIR结构 过采样(Oversampling)技术 正交镜像滤波器组 树状结构滤波器组 离散小波变换
序言
在实际应用中,各系统之间的采样率往往是不 同的,例如,在音频范围内,广播系统的采样率为 32kHz,CD唱机的采样率为44.1kHz,而数字录音带 (DAT)的采样率为48kHz。这就需要设计一类数 字滤波器,用于将被处理信号的采样率转换成与相 应系统所要求一致的采样率。多采样率技术还有许 多其他的应用,过采样技术是其中的一个典型应用 实例。
π
M
π
ω
−
π
M
ω
Y (ω )
−π
π
ω
二、采样率降低过程中的混叠现象
1、混叠现象的产生 由上述抽取过程的频域描述可知,若输入信号的频谱大 于 π ,那么 W (ω )将会混叠,会给抽取信号的频谱带来失 M 真。因为抽取信号的采样速率不允许降到奈奎斯特采样速率 以下,因此,应在抽取前进行“反混叠”滤波。 2、混叠现象的消除 为降低采样率并避免在降低了采样率以后产生混叠,用 逼近理想特性的数字低通滤波器对信号 x(n) 进行滤波。滤 波器特性为:
四、采样率降低的实际应用
1、用于CD容量压缩 、用于 容量压缩 优点:使容量减小,易于保存; 缺点:降低CD的声音品质。 2、实现移动通信的互连互通 、 目前移动通信标准繁多,且新旧体制混杂,很难做到统 一。为了实现互连互通,目前比较可行的方法是采用软件无 线电。采样率转换技术是实现互连互通的关键。 3、过采样技术 、 它的作用是减轻模拟抗混叠滤波器与后置滤波器的负担, 而将部分模拟滤波器性能指标的要求转交给数字滤波器。
(
) (
)
(1)式中,ω ' = 2πfT ' 。(1)式是对输入信号 x(n) 进行滤波、 抽取后的DTFT表达式。可以看出,它是M个频段信号混叠在 一起的结果。 (2) 滤波器的抗混叠作用 ( jω′ M X e jω′ M + H e j(ω′−2π ) M X e j(ω′−2π ) M +L M
w′(n ) = w(n ) ⋅
k = −∞
∑ δ (n − kM )
M −1 l =0
∞
1 = w(n ) M
∑e
j 2π l n M
, − ∞ < n < ∞
因此,
y(m) = w′(Mm) = w(Mm)
则y(m)的z变换为
Y (z ) =
Y (z ) =
m = −∞
∑ y(m)z
[ (
) (
) (
) (
) ]
显然,低通滤波器 ω (n) 的作用是充分地对 x(n) 进行滤波, ω =π M ω 区间上接 =π 以便使 至 H的频谱分量在频率 ( e jω ) 近于0,因此,它用作抗混叠滤波。
三、抽取过程的MATLAB实现 抽取过程的 实现
1、实现函数decimate的调用格式 y=decimate(x,M) y=decimate(x,M,n) y=decimate(x,M,’fir’) y=decimate(x,M,n,’fir’) 其中y=decimate(x,M)将信号x的采样率降低为原来的1/M。 在抽取前缺省地采用了8阶Chebyshev I型低通滤波器压缩频 带; y=decimate(x,M,n)指定Chebyshev I型低通滤波器的阶数, 通常n小于13; y=decimate(x,M,’fir’)采用指定的30点滤波器来压缩频带; y=decimate(x,M,n,’fir’)指定所使用FIR滤波器的点数;
ω
M −1 l =0
∑X(
ω − 2πl
M
)
由此可以看出,抽取信号频谱与原来信号的频谱有如下关 系:首先 X (ω ) 作M-1 次等间隔平移,其平移间隔为2π M , 然后做叠加平均得到 W (ω ) ;最后频谱拉伸M倍即可得到抽取 信号的频谱。其频谱变化如下图所示:
X (ω )
−π
W (ω )
2、MATLAB的实现举例 、 的实现举例 2 例、线性调频信号 x(t ) = cos(kπt ) ,k=1,0<t<T,采样率fs,采样点数为 N=Tfs,现将其采样率降为原来的1/2。
原信号采样率为fs=4fc,从第一幅图可以看出抽取后,采样率 降为f s ' = f s = 2 f c ,仍然满足奈奎斯特准则,信号频谱没有太大 M 变化。 由第二幅图可见,原信号采样率为fs=2fc ,抽取后采样率降 f 为 f s ' = s = f c ,不满足奈奎斯特准则,信号频谱有较大变化, M 信号波形损失较大,由此可以看出信号采样会损失一定的消 息。
y ( n ) = x ( nM )
此式表明采样率降低的过程是在采样时保留第M个样本 点,而去除两个样本之间的M-1个样本点。 设原有的离散信号 x (n ) 的采样周期为T,经M倍抽取 ' M ,这时新的采样 ’ ,满足 T 后 y (n) 的采样周期为T = T 1 率为:
fs 1 1 = fs = ' = T MT M
∞
∞
−m
′(Mm )z −m = ∑w
m = −∞
M
∞
m = −∞ ∞
∑
w ′(m )z − m
1 M −1 j 2 π lm M − m M = ∑ w (m ) ∑0 e z m = −∞ M l= 1 M −1 ∞ j 2 π lm M − m M = z ∑0 m∑ w (m )e M l = = −∞ 1 M −1 = W e − j 2πl M ⋅ z 1 M ∑ M l=0
用图6.1(a) 中的第二个方框图表示,该方框符号称为抽 取器。 图6.1(b-e)分别表示采样率降低M倍过程中,信号 x(n),h(n),w(n)和y(m)的典型频谱。
3、非理想的低通滤波器对y(m) 造成的误差 (1)y(m)和x(n)之间的z变换关系 定义信号 n = 0, ± M ,± 2 M w (n ), w ′(n ) = 其他 0, 另外一种表达形式为:
~ H e
(
jω
)
1, = 0,
ω ≤
其他
π
M
然后对滤波输出以整数M倍做抽取得到y(m),这个过程示于 图6.1(a). 如果将实际低通滤波器的单位脉冲响应表示为h(n),则可得
w(n ) =
最后的输出y(m)为:
k = −∞
∑ h(k )x(n − k )
∞
y (m ) = w(Mm )
(
)
式中
W (z ) = H (z )X (z )
1 Y (z ) = M
M −1 l =0
H e − j 2 πl ∑
(
M
z 1 M X e − j 2 πl
) (
M
z1 M
)
Ye
( )
jω′
1 M −1 j (ω′−2πl ) M j (ω′−2πl ) M = ∑H e Xe − −(1) M l =0
6.1采样率降低——整数M倍抽取
一、采样率降低的方法和过程
1、采样率降低的方法 (1)高阶模糊函数(HAF)分析方法 方法 (2)CIC滤波器、补偿滤波器、FIR滤波器三级级 联方式降低采样率 (3)带通采样方法 (4)采样过程的抽取法
2、信号整数倍抽取 、
这里仅考虑采样率降低M倍的抽取过程。 (1)抽取过程的时域描述 已知信号为 x(n) ,抽取因子为M,抽取后得到的信号为 y (n) ,则整个抽取过程可表示为
'
式中
fs
为原有的采样频率。过程如下图所示:
采 样 率 降 低 M 倍 的 抽 取 过 程
(2)抽取过程的频域描述 为了分析抽取信号的频谱,需要计算中间信号w(n)的频谱, 直接给出其频谱为: 1 M −1 2πl W (ω ) = ∑ X (ω − M ) M l =0 抽取信号的频谱为:
1 Y (ω ) = W ( ) = M M