上海大学数字信号处理(滤波输出)
数字信号处理上机实验 作业结果与说明 实验三、四、五
上机频谱分析过程及结果图 上机实验三：IIR 低通数字滤波器的设计姓名：赵晓磊 学号：赵晓磊 班级：02311301 科目：数字信号处理B一、实验目的1、熟悉冲激响应不变法、双线性变换法设计IIR 数字滤波器的方法。
2、观察对实际正弦组合信号的滤波作用。
二、实验内容及要求1、分别编制采用冲激响应不变法、双线性变换法设计巴特沃思、切贝雪夫I 型，切贝雪夫II 型低通IIR 数字滤波器的程序。
要求的指标如下：通带内幅度特性在低于πω3.0=的频率衰减在1dB 内，阻带在πω6.0=到π之间的频率上衰减至少为20dB 。
抽样频率为2KHz ，求出滤波器的单位取样响应，幅频和相频响应，绘出它们的图，并比较滤波性能。
（1）巴特沃斯，双线性变换法Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [ex p (j w )]|Designed Lowpass Filter Phase Response in radians frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]（2）巴特沃斯，冲激响应不变法（3）切贝雪夫I 型，双线性变换法（4）切贝雪夫Ⅱ型，双线性变换法综合以上实验结果，可以看出，使用不同的模拟滤波器数字化方法时，滤波器的性能可能产生如下差异：使用冲击响应不变法时，使得数字滤波器的冲激响应完全模仿模拟滤波器的冲激响应，也就是时域逼急良好，而且模拟频率和数字频率之间呈线性关系；但频率响应有混叠效应。
frequency in Hz|H [e x p (j w )]|Designed Lowpass Filter Magnitude Response in dBfrequency in pi units|H [e x p (j w )]|frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [e xp (j w )]|frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [ex p (j w )]|Designed Lowpass Filter Phase Response in radiansfrequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]使用双线性变换法时，克服了多值映射的关系，避免了频率响应的混叠现象；在零频率附近，频率关系接近于线性关系，高频处有较大的非线性失真。
专升本《数字信号处理》_试卷_答案
专升本《数字信号处理》一、（共39题,共156分）1. 数字滤波器的系统函数，则该数字滤波器是IIR滤波器还是FIR 滤波器？____________________________ （4分）.标准答案：1. IIR滤波器。
;2. 用窗函数法设计FIR数字滤波器时，常用的窗函数有哪几种（回答3种即可）？（4分）.标准答案：1. 矩形窗、Bartlett窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗和Kaiser窗。
;3. 零均值白噪声通过的数字滤波器后，其输出随机过程的均值为________。
（4分）.标准答案：1. 零。
;4. 模拟信号经过时域取样得到，模拟信号的频谱和离散信号的频谱之间的关系是________________________________________________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ____________________________________。
（4分）.标准答案：1. 。
;5. 以2为基FFT频率抽选算法的分解规则是________________________________________________________________________ ____________。
（4分）.标准答案：1. 对时间上进行前后分解，对频率进行偶奇分解。
;6. IIR数字滤波器的频率变换是用全通函数替换原来低通滤波器的________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ____________________________________来实现的。
数字信号处理 名词解释-概述说明以及解释
数字信号处理名词解释-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种广泛应用于信号处理领域的技术，它利用数字化的方式对连续时间信号进行处理和分析。
数字信号处理可以实现信号的滤波、频谱分析、模拟与数字信号的转换、信息编码解码等功能，是现代通信、音视频处理、生物医学领域等各个领域中不可或缺的技术手段。
通过数字信号处理技术，我们可以更加精确和高效地处理各种类型的信号，包括声音、图像、视频等。
数字信号处理可以使信号的处理过程更加稳定可靠，同时也可以方便地与计算机等数字系统进行集成，实现更多复杂功能。
在本篇文章中，我们将深入探讨数字信号处理的定义、应用领域以及基本原理，以期让读者对这一重要领域有更加全面的认识和理解。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对数字信号处理进行简要的概述，并介绍文章的结构和目的。
正文部分将详细讨论数字信号处理的定义、应用领域和基本原理。
最后，在结论部分，我们将总结数字信号处理的重要性，探讨未来数字信号处理的发展趋势，并做出最终的结论。
通过这样的结构安排，读者能够清晰地了解数字信号处理的基本概念、应用以及未来发展方向。
1.3 目的：本文旨在介绍数字信号处理的概念、应用领域和基本原理，旨在帮助读者更深入了解数字信号处理的重要性和作用。
通过对数字信号处理的定义和应用领域的介绍，读者可以了解数字信号处理在各个领域中的广泛应用和重要性。
同时，通过对数字信号处理的基本原理的讲解，读者可以更好地理解数字信号处理的工作原理和技术特点。
通过本文的阐述，希望读者能够全面了解数字信号处理的基本概念和工作原理，进而认识到数字信号处理在现代科学技术中的重要性和必要性。
同时，本文也将展望未来数字信号处理的发展趋势，希望能够启发读者对数字信号处理领域的进一步研究和探索。
最终，通过本文的阐述，读者可以更加深入地理解数字信号处理这一重要的科学技术领域。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告
实验报告
实验名称：IIR数字滤波器设计及软件实现
实验目的：
1.了解数字滤波器的概念和原理；
2.学习IIR数字滤波器的设计方法；
3.实现IIR数字滤波器的软件模拟。
实验设备：
1.计算机；
2.MATLAB或其他数学软件。
实验原理：
IIR数字滤波器是一种反馈式滤波器，其输入与输出之间存在着递归关系，即当前输出值与前一时刻的输出值有关。
IIR数字滤波器的传递函数可以表示为有理函数的形式，由零点和极点所确定。
常见的IIR数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
实验步骤：
1.确定滤波器的类型和参数，如滤波器的阶数、截止频率等；
2.根据所需滤波器的传递函数形式，设计其零点和极点；
3.根据设计的零点和极点，利用相应的方法计算出滤波器的系数；
4.利用得到的滤波器系数，实现IIR数字滤波器的软件模拟；
5.输入合适的信号，对其进行滤波处理，并进行结果分析。
实验结果与分析：
根据所设计的IIR数字滤波器的类型和参数，得到了相应的滤波器系数，并利用这些系数进行了滤波器的软件模拟。
将输入信号经过滤波器处理后，得到了滤波后的输出信号。
通过比较输入信号和输出信号，可以观察到滤波器对输入信号的影响，如降低噪声、增强目标信号等。
实验结论：
通过实验，我们了解了IIR数字滤波器的设计方法和实现过程，以及其在信号处理中的应用。
通过对比输入信号和输出信号，我们可以评估滤波器的性能，并据此对滤波器参数进行调整和优化。
数字信号处理基础与数字滤波器设计原理
数字信号处理基础与数字滤波器设计原理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指对数字信号进行各种算法操作和处理的一种技术方法。
数字滤波器是数字信号处理的重要组成部分，它可以对信号进行滤波、去噪、增强等处理，广泛应用于通信系统、音频处理、图像处理等领域。
本文将介绍数字信号处理的基础知识以及数字滤波器的设计原理。
一、数字信号处理基础数字信号是以离散时间和离散幅度为特点的信号。
与之相对的是模拟信号，模拟信号是连续时间和连续幅度的信号。
数字信号处理主要涉及到离散时间信号的采样、量化和离散化。
其中，采样是指将连续时间信号在一定时间间隔内进行离散采样，量化是指将连续幅度信号离散化为一系列的数字值。
数字信号处理的基础操作包括信号的变换、滤波和频谱分析等。
信号的变换可以将信号从时域转换到频域，常用的变换方法包括傅里叶变换、离散傅里叶变换和小波变换等。
滤波是对信号中某些特定频率成分的增强或抑制，常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
频谱分析可以用于分析信号的频率特性，了解信号中包含的频率成分。
二、数字滤波器的基本概念数字滤波器是数字信号处理中最常用的工具之一，它可以从输入信号中选择性地提取或抑制某些频率成分。
根据滤波器的特性，可以将其分为无限长冲激响应（Infinite Impulse Response，IIR）滤波器和有限长冲激响应（Finite Impulse Response，FIR）滤波器。
无限长冲激响应滤波器是一种递归滤波器，其输出是输入信号与滤波器的冲激响应的卷积运算结果。
无限长冲激响应滤波器具有宽带特性和较好的频率响应，但在实际应用中会引入稳定性问题。
有限长冲激响应滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅与输入信号和滤波器的系数有关，不涉及历史输入。
有限长冲激响应滤波器的稳定性较好，容易实现，并且可以通过调整滤波器的系数来实现不同的滤波效果。
三、数字滤波器设计原理数字滤波器的设计过程主要包括滤波器类型的选择、滤波器规格的确定和滤波器参数的计算。
数字信号处理中的滤波技术应用
数字信号处理中的滤波技术应用数字信号处理（DSP）是指使用数字计算技术来处理各种信号的过程。
在现代通信、音频处理、图像处理等众多应用领域，数字信号处理已经成为了必不可少的一部分。
而滤波技术则是数字信号处理领域中最为重要的技术之一，可以用来去噪、去混叠、滤波等，具有广泛的应用前景。
一、数字滤波的基本概念数字滤波是指用数字信号处理方法进行的滤波。
它与模拟滤波不同，模拟滤波是直接在连续信号上进行，而数字滤波则是在采样离散时间的实际信号上进行的。
数字滤波通常包括数字滤波器和数字滤波算法两个部分。
数字滤波器分为FIR（有限脉冲响应滤波器）和IIR（无限脉冲响应滤波器）两种类型。
FIR滤波器的特点是易于实现和理解，不存在稳定性问题，但是需要较长的滤波器长度；IIR滤波器则对系统的稳定性有要求，但是可以用较短的滤波器长度来实现高附带衰减度。
二、数字滤波的应用数字滤波广泛应用于信号处理、图像处理、音频处理、通信等领域中。
具体应用包括：1.音频信号滤波。
数字滤波技术可以用来实现去噪、降低谐波、切除低频干扰等功能。
例如，在无线电音频信号处理中，可利用数字滤波器对收音机输出的音频信号进行低通滤波，减少噪声干扰。
2.图像处理。
数字滤波技术在图像处理中的应用主要包括去噪、边缘检测、图像增强等。
例如，通过应用数字均值滤波器可消除图像中的噪声；通过边缘检测算法可快速找出图像中的边缘区域。
3.通信。
在数字通信系统中，数字滤波器是实现滤波的重要工具。
例如，在数字电视信号的解调和解码中，数字滤波器可用于去除信号中的噪声和干扰。
三、数字滤波算法（1）快速卷积算法快速卷积算法是一种快速计算卷积的方法，它可以大大提高数字滤波器的速度。
常见的算法包括FFT（快速傅里叶变换）和FIR 滤波器算法。
（2）小波变换小波变换是一种将信号表示为小波函数的线性组合的方法。
它能够将数字信号表示为时间-频率平面上的点，从而实现信号的去噪、信号分析等功能。
数字信号处理中的信号滤波
数字信号处理中的信号滤波信号滤波在数字信号处理中是一项重要的技术，它通过去除信号中的噪声或者其他干扰成分，从而提取出我们真正关心的信息。
本文将介绍数字信号处理中的信号滤波及其常用方法。
一、引言信号滤波在现代通信、音频处理、图像处理等领域都具有广泛的应用。
通过滤波技术可以有效地去除信号中的噪声，提高系统的抗干扰能力，从而提高系统的性能和可靠性。
因此，信号滤波在数字信号处理中占据着重要地位。
二、数字信号的基本概念在数字信号处理中，信号被离散化并转换成序列的形式进行处理。
数字信号可以通过采样和量化得到，其中采样是指周期性地测量信号的幅度，并将其转换为离散的数值；量化是指将采样得到的连续信号的幅度值近似为离散的数值。
数字信号在处理过程中可以表示为离散时间信号或离散频率信号。
三、信号滤波的基本原理信号滤波的基本原理是通过滤波器对信号进行处理，选择性地通过或者抑制特定频率成分。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等多种类型，根据应用场景的不同选择不同类型的滤波器。
常见的滤波器设计方法有FIR滤波器和IIR滤波器。
FIR滤波器是根据有限脉冲响应的特点设计的，其系统函数为一个多项式，适用于需要线性相位特性和精确控制频率响应的场合。
IIR滤波器是根据无限脉冲响应的特点设计的，其系统函数为有理多项式，适用于需要窄带滤波器和快速处理速度的场合。
四、常用的信号滤波方法1. 线性移动平均滤波线性移动平均滤波是一种简单且常用的滤波方法。
它通过对相邻的N个采样值进行平均来实现滤波。
这种滤波器能够有效地抑制高频成分和噪声，同时保持信号的大致特征。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它取N个采样值的中值作为滤波后的值。
中值滤波适用于去除脉冲噪声等干扰，能够有效地保留信号的边缘信息。
3. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，它能够自适应地估计系统状态，并通过将先验信息与测量结果进行融合来提高滤波效果。
数字信号处理(程佩青)课后习题解答(1)
数字信号处理(程佩青)课后习题解答(1)1. 什么是数字信号处理？数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行滤波、采样、压缩、编码和解码等操作的一种信号处理技术。
数字信号处理通过离散采样将连续时间信号转换为离散时间信号，并利用数学算法对离散时间信号进行处理和分析。
数字信号处理广泛应用于音频处理、图像处理、视频处理、通信系统等领域。
2. 采样定理的原理是什么？采样定理又称为奈奎斯特-香农采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem），是指在进行模拟信号的离散化处理时，采样频率必须大于模拟信号中最高频率的两倍。
采样定理的原理是根据信号的频谱特性，将模拟信号转换为离散时间信号时，需要保证采样频率足够高，以避免采样后的信号出现混叠现象，即频域上的重叠造成的信息损失。
根据奈奎斯特-香农采样定理，采样频率必须大于模拟信号中最高频率的2倍，才能完全还原原始信号。
3. 什么是混叠现象？如何避免混叠现象？混叠现象是指在进行模拟信号的采样时，由于采样频率低于模拟信号中的最高频率，导致频域上的重叠，从而造成采样信号中出现与原始信号不一致的频谱。
混叠现象会使得原始信号的高频部分被错误地表示成低频部分，从而损失了原始信号的信息。
为了避免混叠现象，可以采取以下措施：- 提高采样频率：采样频率必须大于模拟信号中最高频率的两倍，以保证信号的频谱不发生重叠。
- 使用低通滤波器：在采样前，先通过低通滤波器将模拟信号中的高频成分滤除，以避免混叠现象。
滤波器的截止频率应该设置为采样频率的一半。
4. 离散时间信号和连续时间信号有哪些区别？离散时间信号和连续时间信号是两种不同的信号表示形式。
离散时间信号是在时间上离散的，通常由序列表示，每个时间点上有对应的取样值。
离散时间信号可以通过采样连续时间信号得到，采样时将连续时间信号在一定时间间隔内进行取样。
连续时间信号是在时间上连续的，可以用数学函数、图像或者波形图来表示，不存在取样点。
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原语音信号的时域、频域图
实验程序如下：
[x1,fs,bits]=wavread('e:\a.wav');
%sound(x1,fs,nbits);
figure(1);
plot(x1);
title('原始语音信号');
xlabel('时间t');
ylabel('音量n');
figure(2);
y1=fft(x1);
y1=fftshift(y1); %平移，是频率中心为0
derta_fs = fs/length(x1); %设置频谱的间隔，分辨率
plot([-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs],abs(y1));%画频谱图title('原始语音信号的频谱');
grid on; %保持住点痕迹
所得时域图（图一）、频率图（图二）如下所示：
滤波
fc1=10000;
N1=2*pi*0.9/(0.1*pi)
wc1=2*pi*fc1/fs;
if rem(N1,2)==0
N1=N1+1;
end
Window= boxcar (N1+1); %长度为N1的矩形窗Window
b1=fir1(N1,wc1/pi,Window);
figure(3);
freqz(b1,1,512);
title('低通滤波器的频率响应');
x1_low = filter(b1,1,x1);%对信号进行低通滤波
figure(4);
plot(x1_low);
title('信号经过低通滤波器(时域)');
figure(5);
plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low)))); title('信号经过低通滤波器（频域）');
grid on;
wavwrite(x1_low,fs,’b.wav’);
fc2=10000;
N2=2*pi*3.1/(0.1*pi)
wc2=2*pi*fc1/fs;
N2=N2+mod(N2,2);
Window=hanning(N2+1);
b2=fir1(N2,wc2/pi,'high',Window);
figure(6);
freqz(b2,1,512);%数字滤波器频率响应
title('高通滤波器的频率响应');
x1_high = filter(b2,1,x1);%对信号进行高通滤波figure(7);
plot(x1_high);
title('信号经过高通滤波器(时域)');
figure(8);
plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_high)))); title('信号经过高通滤波器（频域）')
grid on;。