数字信号处理算法逻辑 第九章

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数字信号处理第9章答案

数字信号处理第9章答案

滤波器? 为什么?
(该题21分, (1)15分, (2)6分) (自测时间2.5~3小时, 满分100分)
第 9 章



题9图
第 9 章



9.4 自 测 题 (四)
1. 设
0.19 X ( z) (1 0.9 z )(1 0.9 z 1 )
试求与X(z)对应的所有可能的序列x(n)。 (该题12分) 2. 假设x(n)=R8(n), h(n)=R4(n)。 (1)令y(n)=x(n)*h(n), 求y(n)。 要求写出y(n)的表达式, 并画出y(n)的波形。
ˆ (1) 写出 x (t ) 的表达式;
(2) 求出理想低通滤波器的输出信号y(t)。
(该题14分 , (1)6分, (2)8分) 4. 假设线性非时变系统的单位脉冲响应h(n)和输入信号
x(n)分别用下式表示:
h(n)=R8(n), x(n)=0.5nR8(n) (1) 计算并图示该系统的输出信号y(n);
y1(n)=IDFT[Y(k)]
(FFT计算作为一个框图), 并注明FFT的最小计算区间N
等于多少。 (该题22分, (1) 7分, (2) 7分, (3) 8分)
第 9 章



5. 二阶归一化低通巴特沃斯模拟滤波器的系统函数为
H a (s) 1 s 2 2s 1
采样间隔T=2 s, 为简单起见, 令3 dB截止频率Ωc=1 rad/s, 用 双线性变换法将该模拟滤波器转换成数字滤波器H(z), 要求: (1) 求出H(z); (2) 计算数字滤波器的3 dB截止频率; (3) 画出数字滤波器的直接型结构图。 (该题15分, (1) 5分, (2) 5分, (3) 5分)

数字信号处理 第九章多采样率数字信号处理

数字信号处理 第九章多采样率数字信号处理

y(0) 1
2
Y (e jy
)dy
1
2
I
I
CX
(e
jIy
)d
y
C
2 I
X
(e jx
)dx
C I
x(0)
C I
*
时域关系
x(n)
v(m)
y(m) xa (mTy )
I
hI (m)
y(m) v(m) hI (m) hI (m k)v(k) k v(kI ) x(k), v(k) 0, k 0, I , 2I ,
I
y
2
*
如何实现 加滤波器
y(m) xa (mTy ) Ty Tx I
H
I
(e
j y
)
C
,
0,
y I I y
y x I
镜像滤波器
Y
(e
j y
)
CV 0,
(e
j y
) I
CX (e jIy
y
),
y I
C=?
x(n)
v(m)
y(m) xa (mTy )
I
hI (m)
*
*
x(n) X (e jw )
hD (n)
v(n)
H D (e j ) V (e jw )
D
y(n) Y (e jw )
H
D
(e
j
)
1,
0,
D D
V (z) Hd (z)X (z)
Y (e jy )
1
D1
j (y 2 k )
V (e D D )
D k0
1 D1
j (y 2 k )

数字信号处理9

数字信号处理9
z ) 的部分分式展开形如
6.4 逆Z变换

现在

6.4 逆Z变换

得到

因此上式的逆变换为
6.4 逆Z变换

多重极点:若 G ( z ) 是有多重极点的真分式, 则部分分式展开的形式稍微有所不同。

例如,若在
z v
处有 L 重极点,而其他
1 N L N L 个极点是在 z 的单极点,
6.4 逆Z变换

例:考虑
用分子对分母进行长除,得到
从而有
6.4 逆Z变换

可以用函数impz来计算有理Z变换 G ( z ) 的逆。

函数计算 G ( z ) 的幂级数展开的系数。

系数的个数可以确定或自动获得。
6.5 Z变换定理
6.5 Z变换定理

例:考虑双边序列
记 和
及 分别是它们的Z变换。
g[n] [G( z) zn1在C内的极点的留数]

上面的公式需要在所有n值得范围内计算,在这里
我们没有对其进行展开计算。
6.4 逆Z变换
部分分式展开法

具有因果逆变换 g[n]的有理Z变换G ( z ) 的收 敛域是某个圆的外部。

此时,用部分分式展开形式表示G ( z ),然后
对展开式中每个简单项的逆变换求和来

用来实现逆 运算。
6.4 逆Z变换

对于因果序列,Z变换 G ( z ) 可以展开成 z 1 的幂级 数。

在该级数展开式中,乘以项 z
个样本 g[n] 。
n
的系数就是第 n

对于因果有理 G ( z ) ,将分子和分母表示为 幂级数将会很方便。

数字信号处理DSP9-2

数字信号处理DSP9-2
E e n
p

E e n R e n 1
2 p 1 p p 1 2
E e n p

E e n 1 R e n
2 p 1 p p 1 2
优化条件
2 2 E e p n E e p n 0 R p
一维卡尔曼滤波
设含有噪声的信号测量值与信号估计值分 别采用以下模型表达:
xn c sn wn sn a sn 1 vn 1
a, c 为与时间无关的常数; w, v 为方差不随时间变化的白噪声。
一维卡尔曼滤波
建立一维卡尔曼方程如下:
sn an sn 1 bn xn
格型滤波
例:3阶系统
1 0.5 z 1 0.5 z 2 z 3 H z 1 1.8 z 1 1.4 z 2 0.4 z 3
c3 b3 3 1 c2 b3 2 c3a3 1 1.3 c1 b3 1 c2 a2 1 c3a3 2 1 c0 b3 0 c1a1 1 c2 a2 2 c3a3 3 0.8
k 1 p 1
格型滤波
P阶后向预测
P阶前向预测
格型滤波
误差递推关系与格型滤波结构
e n e 1 n R p e 1 n Fra bibliotek 1 p p p
e n e 1 n 1 R p e 1 n p p p
格型滤波
最小均方优化设计: 选择反射系数使前后向均方误差之和为最小 前向均方误差 后向均方误差
n p p 1 2 p 1 2 N 1
R p N 1
n p
e n e n 1
格型滤波

第9章维纳滤波PPT课件

第9章维纳滤波PPT课件
于是维纳-霍夫方程变为:
t
R x s(t) h (t)R x x ()d, t
21.12.2023
.
23
做变量替换,t-=,t-=,得到:
R x s() 0 h ()R x x( )d ,0
或:
R x s() 0 h ()R x x( )d ,0
此时:
L M S R s s(0 ) 0h ()R x s()d
21.12.2023
.
31
H(ej)
0 1
Sss()
Sss()Snn()
Sss() 0,Snn() 0 Sss() 0,Snn() 0
Sss() 0,Snn() 0
21.12.2023
.
32
H(ej) 1
Sss(ej) Snn(ej)
0
非因果维纳滤波器的幅频特性
21.12.2023
.
33
例9.4 设信号的自相关函数是: R ss(m ) 0 .8 m m 0 , 1 , 2 , 噪声是白色的
E [d(t)d ˆ(t)]2m in
• 又限定估计 dˆ ( t ) 是由观察x(t)经线性滤波
器h(t)得出的:
d ˆ(t)x(t)*h(t)tf x()h(t)d t0
21.12.2023
.
11
最优线性均方估计的选取原则是使估计
误差 e(t)d(t)dˆ(t) 与所有的观察值
x(), ∊[t0,tf]正交,也就是说,如果 对每一个 ∊[t0,tf]都有:
21.12.2023
.
17
由于Rss‘(t)是奇函数,所以Rss‘(0)=0 把上式化简得到:
R ss (a ) a R ss (0 ) 0 R s's ( a ) b R s's'( 0 ) 0 故得到:

数字信号处理的基本原理及算法

数字信号处理的基本原理及算法

数字信号处理的基本原理及算法数字信号处理(DSP)是指对模拟信号进行数字化、处理、压缩及重构等一系列的处理过程。

它以数字方式处理信号,并在数字计算机上实现各种算法和数学模型。

数字信号处理在现代通信、音频、视频、雷达、医疗成像、自动控制、电力电子、金融等领域都有着广泛的应用。

数字信号的获取数字信号获取是指将模拟信号进行采样,将连续的模拟信号转换成离散的数字信号。

采样的方法有脉冲采样和自适应采样两种。

脉冲采样是指将连续的模拟信号按照一定的时间间隔进行采样,将其转换成离散的数字信号。

采样的频率决定了采样过程中每个样点之间的时间间隔,也就是采样周期。

采样周期与采样频率成反比例关系,采样频率越高,则采样周期越短,采样到的波形越精细,但也会增加数字信号处理的运算量。

采样定理告诉我们,只要采样频率大于原始信号最高频率的两倍,则可以通过数字处理重建出原始信号。

自适应采样是一种比较高级的采样方法,它通过自适应地调整采样频率和采样周期来抓住波形的特征。

比如声音信号中,人的听力范围一般在20Hz-20kHz之间,对于这种频率范围内的声音,可以采用高速的采样周期得到精细的波形图,而对于较低或较高的频率信号,则可以采用较长的采样周期,用较少的采样点完成分析。

数字信号处理算法数字信号处理算法包括滤波、傅里叶变换、小波变换、自适应滤波、自适应调节、频谱分析、时域分析、波形分析等。

滤波是对数字信号进行处理的一个基本算法,它主要是去除数字信号中的噪声和干扰。

根据滤波器的特性,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。

低通滤波器主要是去掉高频成分,高通滤波器主要是去掉低频成分,带通滤波器可以去掉高频和低频部分,只保留某个频率范围的成分,而带阻滤波器则可以去掉某个频率范围的成分。

傅里叶变换是将一个时间域函数变换到其对应的频率域函数的一种方法。

对于一个周期信号,可以通过傅里叶级数展开成多个正弦波的叠加形式。

对于非周期信号,可以通过傅里叶积分转换到频率域。

数字信号处理:理论、算法与应用

数字信号处理:理论、算法与应用

数字信号处理:理论、算法与应用第一章:引言1.1 数字信号处理的背景和意义1.2 数字信号处理的基本概念和原理1.3 本书的结构和内容安排第二章:离散时间信号与系统2.1 离散时间信号的表示与描述2.2 离散时间系统的表示与描述2.3 离散时间系统的性质与分类2.4 离散时间系统的时域分析方法2.5 离散时间系统的频域分析方法2.6 离散时间系统的稳定性分析第三章:离散傅里叶变换与频谱分析3.1 离散傅里叶变换的定义与性质3.2 离散傅里叶变换的计算方法3.3 离散傅里叶变换的频谱分析应用3.4 快速傅里叶变换算法及其应用3.5 离散余弦变换及其应用第四章:数字滤波器设计与实现4.1 滤波器的基本概念和分类4.2 FIR滤波器的设计方法与实现4.3 IIR滤波器的设计方法与实现4.4 实时数字滤波器的实现技术4.5 系统识别与自适应滤波第五章:时频分析与时频变换5.1 时频分析的基本概念和方法5.2 短时傅里叶变换与连续小波变换5.3 离散小波变换与小波包变换5.4 小波分析与小波变换的应用5.5 时间频率分析与多尺度分析第六章:数字信号处理系统设计与实现6.1 数字信号处理系统的基本结构和功能6.2 数字信号处理器与运算器的选择与设计6.3 数字信号处理系统的接口与通信6.4 数字信号处理系统的实时性与稳定性6.5 数字信号处理系统的性能评估与优化第七章:语音信号处理与音频编解码7.1 语音信号的特点与分析方法7.2 语音信号的编码与解码算法7.3 音频信号的特点与处理方法7.4 音频编解码的原理与算法7.5 语音信号处理与音频编解码的应用第八章:图像与视频信号处理8.1 数字图像的表示与处理方法8.2 图像增强与滤波算法8.3 图像压缩与编码技术8.4 视频信号的表示与处理方法8.5 视频编码与解码的原理与算法第九章:数字信号处理在通信系统中的应用9.1 数字调制与解调技术9.2 信道均衡与信号检测算法9.3 多址信号处理与多用户检测9.4 自适应滤波与信道估计算法9.5 数字信号处理在通信系统中的应用案例第十章:数字信号处理在雷达与遥感中的应用10.1 雷达信号处理与目标检测算法10.2 雷达信号的距离测量与速度估计10.3 雷达信号的角度测量与波束形成10.4 遥感图像处理与目标识别算法10.5 遥感信号处理在地理信息系统中的应用第十一章:数字信号处理在生物医学工程中的应用11.1 生物医学信号的特点与分析方法11.2 心电信号处理与心律失常检测11.3 脑电信号处理与脑电图分析11.4 生物医学图像处理与医学图像分析11.5 生物医学信号处理在疾病诊断中的应用第十二章:数字信号处理的未来发展与趋势12.1 数字信号处理技术的发展历程与趋势12.2 人工智能与机器学习在数字信号处理中的应用12.3 量子计算与量子信号处理的前沿技术12.4 数字信号处理在物联网与智能系统中的应用12.5 数字信号处理技术的挑战与展望结语参考文献。

matlab在数字信号处理中的应用(第2版)课件第九章

matlab在数字信号处理中的应用(第2版)课件第九章
小波分析(Wavelet Analysis)是数字信号 处理中非常有力的一种工具。它是在20世纪 80年代初,由Morlet在分析研究地球物理信 号时提出来的、具有强大生命力的新学科技 术。近些年来,小波分析成为信号处理中的 研究热点,在图像处理、语音信号处理、地 震信号处理以及数据压缩处理等许多领域中 得到了极其广泛的应用。
1-5 小波分析在信号处理中的应用
9.2 小波变换
为了克服傅立叶变换没有任何局部化特性 和短时傅立叶变换固定分辨率的缺陷,希望 用于信号分解的基函数是持续时间很短的高 频函数和持续时间很长的低频函数。严格地 说,就是要求这些基函数具有足够的光滑性, 函数本身及其倒数在无穷远处速降,具有紧 支撑集和高阶消失矩,即小波基函数。
1-16 小波分析在信号处理中的应用
9.6 基于小波的信号消噪处理和压缩处理 信号的小波压缩处理和消噪处理在本质上是相同的,都是 在小波分解域上进行域值处理。其二者的区别主要在于阈值的 选择算法不同,既可以使用全局阈值,也可使用自适应阈值。 小波分析工具箱中用于信号压缩处理和消噪处理的函数如表96所示。
1-15 小波分析在信号处理中的应用
9.6 基于小波的信号消噪处理和压缩处理
用一维小波之所以能够对信号进行压缩,是因为 一个有规律的信号可以用一个数据量很小的低频系数 和几个高频系数来精确的逼近。用一维小波对信号进 行压缩的一般步骤为: (1) 进行信号的小波分解; (2) 将高频系数进行阈值量化处理; (3) 对量化后的系数进行小波重构; 对信号进行比较有效的压缩主要有两种方法。一 种方法是对信号进行小波尺度的扩展,采用全局阈值 进行压缩,相对简单;另一种方法是根据每一层分解 后的效果来确定每一层所采用的不同的阈值,此种方 法相对复杂一些,但是效果要相对好一些。
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AD7886 是具有一个高速的 8 位三态数据输出接口的模数转换器, 转换的过程由输入信号
CONVST 控制,数据的存取由选片信号 C S 和读信号 RD 输入信号控制(低电平有效)。下
面的 Verilog 源代码描述了该 A/D 的转换启动和数据读出功能,(假设 C S 和 RD 都为低电
平)根据手册的说明,输入和输出波形如下图所示:
在实际电路中,A/D 包括模拟部分,和许多必要的控制和参考电平输入,而在这里为了简单 和说明问题起见,只介绍 A/D 模块有关数字接口的一部分功能,把这部分功能编写成虚拟 模块。其中只包括了 A/D 控制信号的输入、数据总线和“忙”信号的输出。为了进一步简化
还假设选片信号 C S 和读信号 RD 总是为低电平(有效)。因此,该模型实质上是为教学目
output nbusy;
// A/D 工作标志,即上图中
output
data;
// 数据总线,从 AD.DATA 文件中读取数据后经端口输出
reg[7:0] databuf,i; // 内部寄存器
reg
nbusy;
wire[7:0] data;
reg[7:0] data_mem[0:255];
reg
9.1 虚拟器件和虚拟接口模块的供应商
在这一节中我们列出一些虚拟器件和接口的供应商的 E-mail 地址及它们提供的产品和服务 供读者参考:
深圳市 21EDA 电子 夏宇闻著作
公司名
虚拟器件类型
所用语言 加密否 语言级别
American Microsystem 电子信箱: tdrake@
//+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
`timescale 1ns/100ps
module adc (nconvst, nbusy, data);
input nconvst;
// A/D 启动脉冲 ST,即上图中
link_bus;
integer tconv,
t5,
t8,
t9,
t12;
integer wideth1,
wideth2,
wideth;
//时间参数定义(依据 AD7886 手册):
always @(negedge nconvst)
begin
tconv =9500+{$random}%500; //(type 950, max 1000)Conversion Time
[例 1]. 模数转换器 AD7886 仿真模型(虚拟模块)的设计:
下面介绍的名为 ADC 的 Verilog 模块在设计中可以用来模拟实际的模数转换器(下面简称 A/D)AD7886。因此,该仿真模型的输入与出各输出信号间的逻辑关系,必须严格按照数据 手册描述的波形编写,信号间的时间关系也必须完全符合手册要求,这样才能起到虚拟模块 的作用。只有这样在设计电路的测试中才能用它来代替实际器件。同时,虚拟模块还应具备 实际电路所没有的功能: 如对于不符合要求的输入信号还能产生错误提示。 在实际的电路 中,我们很难控制 A/D 的输出数据,然而在该设计中,我们可以编写数据文件,得到我们想 要的各种类型的数据, 来测试后续电路的功能,并可以随时根据测试要求更改数据,非常 方便。虚拟模块的编写是 Verilog 语言应用的重要方面。它为 ASIC 设计投片一次成功提供 了可能。
深圳市 21EDA 电子 夏宇闻著作
t5 ={$random}%1000; //(max 100) CONVST to BUSY Propagation Dlay // CL = 10pf
t8 = 200; //(min 20) CL=20pf Data Setup Time Prior to BUSY //(min 10) CL=100pf
深圳市 21EDA 电子 夏宇闻著作
第九章 虚拟器件和虚拟接口模型
以及它们在大型数字系统设计中的作用
前言
宏单元(Macrocells 或 Megacells)或核(Cores)是预先设计好的,其功能经过验证的、由总 数超过 5000 个门构成的一体化的电路模块,这个模块可以是以软件为基础的,也可以是以 硬件为基础的。这就是我们在第一章的 1.5.3 和 1.5.4 节中讨论过的软核和硬核。所谓虚拟 器件(Virtual Chips)也就是用软核构成的器件,即用 Verilog HDL 或 VHDL 语言描述的常用 大规模集成电路模型。 在新电路研制过程中,借助 EDA 综合工具,软核和虚拟器件可以很 容易地与其它外部逻辑结合为一体,从而大大扩展了设计者可选用的资源。掌握软核和虚拟 器件(也称接口模型)的重用技术可大大缩短设计周期,加快高技术新芯片的投产和上市 。 而所谓虚拟接口模型则是用系统级 Verilog HDL 或 VHDL 语言描述的常用大规模集成电路(如 ROM 和 RAM)或总线接口的行为模型等,往往是不可综合的,也没有必要综合成具体电路, 但其所有对外的性能与真实的器件或接口完全一致,在仿真时可用来代替真实的部件,用以 验证所设计的电路(必须综合的部分)是否正确。
begin @(posedge nconvst) begin #(tconv-t8) databuf=data_mem[i];
深圳市 21EDA 电子 夏宇闻著作
end
if(wideth <10000 && wideth>500) begin if(i==255) i=0; else i=i+1; end
ARM Semiconductor 电子信箱: armsemi@
Scenix Semiconductor 电子信箱: sales@
Sierra Research and Technology 电子信箱: core@
算术运算函数 异步同步 FIFO DSP 微处理器 UART 和 USARTs RAM 和 ROM 微处理器: 8031,8032,8051 通信器件: 8530 总线控制器: 82365(PCMCIA Host i/f) 控制器: NS COP8 PCI arbiter,master & target 8237 DMA ATM SAR 622 Mbits Ethernet 控 制 器 100/10-Mbits CPU R3000 核
nconvst 信号的上升沿到来后,经过(tconv - t8)时间,输出一个字节(8 位数据)到 databuf, 该数据来自于 data_mem。而 data_mem 中的数据是初始化时从数据文件 AD.DATA 中读取的。 此时应启动总线的三态输出。 ---------------------------------------------------------------------------*/ always @(negedge nconvst)
t9 = 100+{$random}%900; //(min 10, max 100) Bus Relinquish Time After //CONVST
t12 = 2500; //(type) BUSY High to CONVST Low, SHA Acquisition Time end
initial begin $readmemh("adc.data",data_mem); i = 0; nbusy = 1; link_bus = 0; end
的而编写的简化虚拟模块, 在仿真时仅能代替真实 A/D 的一部分功能。它类似一个数据发生 器,根据输入控制信号和 A/D 自身的特性输出一个字节(8 位)数据和“忙”信号。同时根 据手册规定,不断检测输入信号是否符合要求。虚拟模型的精确与否,直接影响到设计是否 能够一次投片成功。因此在 ASIC 系统芯片的设计中应予以充分的重视。
Micro VGA
DSP PCI Master PCI target
Verilog
Verilog VHDL

门级
RTL 级

门级
RTL 级

系统级
(只可用
Hale Waihona Puke 于仿真)三种都可提供
深圳市 21EDA 电子 夏宇闻著作
9.2 虚拟模块的设计
我国大陆地区由于复杂芯片的设计工作开展较晚,经费也比较少,目前许多单位有还不能及 时得到商业化的虚拟模块和接口,因此就有必要自己来设计虚拟接口模型。下面的例子说明 了怎样根据数据手册和波形图来编写虚拟的接口模型。
Verilog VHDL
Verilog
Verilog Verilog

门级
RTL 级
可选
系统级 (只可用 于仿真)

门级
RTL 级

门级
RTL 级
Silicon Engineering 电子信箱: info@ Lucent Technology 电子信箱: attfpga@
//从数据文件 adc.data 中读取数据
assign data = link_bus? databuf:8'bzz; //三态总线
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