数字信号处理发展过程
数字信号处理技术的发展与应用

数字信号处理技术的发展与应用数字信号处理技术(DSP)是一种将模拟信号数字化并通过数字计算、处理和修改进行分析的工具。
数字信号处理技术最早是由美国军方在20世纪60年代开发出来的,主要用于军事通讯和雷达系统。
而今天,数字信号处理技术被广泛应用于通讯、音频、视频、图像处理等领域。
数字信号处理技术的发展历经了几个阶段。
第一阶段是基于数字信号处理芯片的独立开发。
这个阶段出现于20世纪60年代到80年代初。
此时,国际上主流的数字信号处理芯片有ADSP-2181、ADSP-2100、TMS320C2X。
针对特定领域进行芯片设计,如工业自动化、通讯、军事雷达等领域的专用芯片。
这种方式的研究和开发成本比较高,应用范围不广,只能用于特定领域局部应用。
第二阶段是DSP的普及化,它发生在20世纪90年代初。
这个阶段的最大优势就是芯片价格降低,性能较好的芯片价格也减少了。
DSP芯片广泛应用于音频处理、数字电视、光通讯等领域的通用型芯片的研发,使得DSP技术得以快速发展、得到更广泛的应用。
ADSP-21065L、ADSP-21062、TMS320VC5416等通用型DSP芯片应运而生。
第三阶段是基于高性能通用计算机和通用DSP平台的数字信号处理技术。
这个阶段开始于21世纪初,随着计算机技术的高速发展和嵌入式系统的流行,基于高性能通用计算机和通用DSP平台的数字信号处理技术越来越受到关注,研发芯片也变得更加便宜。
大型磁盘阵列、医学成像等处理器需求量级的领域所需的处理能力也在逐渐提高,这时候通用型DSP应运而生,如TI公司的TMS320C6000、ADI公司的ADSP-2126x、ADSP-2136x等芯片。
这些芯片除了拥有高性能数字信号处理外,还具备一些现代计算技术的性能特点。
数字信号处理技术的应用范围比较广泛,包括音频信号、视频信号处理和压缩、机器视觉、通讯系统、医疗诊断、雷达和导航系统、控制系统等等。
在音频处理领域,DSP技术可实现数字信号降噪、均衡、格式转换、队列等处理。
概述2_数字信号处理的发展课件

概述2_数字信号处理的发展课件一、概览数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)作为现代电子信息技术领域的重要组成部分,其发展日新月异,不断推动着相关行业的创新与进步。
随着数字技术的不断进步和计算能力的飞速提升,数字信号处理的应用领域日益广泛,涵盖了通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等多个领域。
本篇课件旨在提供一个关于数字信号处理发展历程的全面概述。
从概念起源来看,数字信号处理始于20世纪后半叶,伴随着数字计算机的出现和普及而逐渐发展成熟。
数字信号处理主要用于军事和通信领域,解决信号传输过程中的干扰和失真问题。
随着技术的不断进步,数字信号处理的应用范围逐渐扩大,开始涉及到音频和图像的处理。
数字信号处理已经渗透到了各个领域,发挥着不可替代的作用。
在技术层面,数字信号处理的核心技术涵盖了离散数学理论、信号处理算法、计算机体系结构等多个方面。
随着数字信号处理技术的不断发展,新的算法和理论不断涌现,如小波分析、神经网络等先进技术的应用,使得数字信号处理在性能上得到了极大的提升。
随着嵌入式系统、云计算等技术的发展,数字信号处理的硬件平台也在不断进步,为数字信号处理提供了更加强大的计算能力和更加灵活的处理方式。
数字信号处理仍将继续发挥其在各个领域的重要作用。
随着物联网、人工智能等技术的飞速发展,数字信号处理将在智能感知、大数据分析等领域发挥更加重要的作用。
新的技术挑战和发展机遇也将不断涌现,如信号处理的实时性要求更高、算法复杂度更高等问题需要行业专家进行深入研究和解决。
数字信号处理作为一门重要的技术学科,其发展前景广阔,将继续为各个行业的发展提供强有力的支撑。
1. 数字信号处理(DSP)简介好的,我将按照您的要求撰写“数字信号处理的发展课件”中有关“数字信号处理(DSP)简介”段落的内容:数字信号处理是数字信息处理技术的一种,它通过数学模型来操控信号的某些参数并尽可能在转换过程中保持信号的真实性和完整性。
数字信号处理流程

数字信号处理流程一、啥是数字信号处理。
数字信号处理啊,简单来说,就是对数字信号进行各种操作的过程。
你想啊,现在咱们周围到处都是数字信号,手机里的声音、电脑里的图像啥的,这些信号就像是一个个小秘密,得经过处理才能让咱们用得舒服。
比如说,你听音乐的时候,那声音就是经过了数字信号处理的。
如果没有这个处理过程,你听到的可能就是一堆乱糟糟的杂音,就像一群小怪兽在你耳朵里瞎折腾一样。
二、采集数字信号。
这数字信号处理的第一步就是采集信号。
就好比你要抓小蝴蝶一样,你得先找到蝴蝶在哪。
采集数字信号呢,就是用一些专门的设备去找到那些信号。
比如说麦克风,它就能把声音这种模拟信号变成数字信号,就像是把小蝴蝶装进了小盒子里,变成了可以处理的小宝贝。
这个过程其实还挺神奇的,它把咱们周围那些看不见摸不着的声音啊,通过一些电子元件的魔法,变成了电脑或者手机能读懂的数字。
而且采集的时候得特别小心,就像你轻轻捧起小蝴蝶一样,要是采集的不好,后面的处理可就全乱套了。
三、量化数字信号。
采集到信号之后呢,就得量化了。
这量化啊,就像是给小蝴蝶分分类。
比如说,把声音的大小分成不同的等级,大的声音可能是一个大数字,小的声音就是小数字。
这就好像你把小蝴蝶按照颜色或者大小分类一样。
这个过程可重要了,要是分错了类,那处理出来的信号就会很奇怪。
就像你本来想把红色蝴蝶放在一起,结果放错了,最后看到的就不是你想要的那个整齐的蝴蝶群了。
量化的时候还得考虑精度的问题,精度高了,就像是把蝴蝶分得更细致,信号处理的效果就会更好,但是呢,可能也会占用更多的空间,就像你为了把蝴蝶分得更细致,得准备更多的小盒子一样。
四、编码数字信号。
量化完了就得编码啦。
编码就像是给小蝴蝶们起名字。
把那些量化好的数字信号按照一定的规则变成一串代码。
这代码就像是小蝴蝶的身份证一样,独一无二。
有了这个身份证,在后续的处理过程中就能准确地找到它们。
比如说在通信的时候,编码后的信号可以在各种网络里跑来跑去,就像小蝴蝶带着自己的身份证在花园里飞舞一样。
数字信号处理的发展研究

数字信号处理的发展研究数字信号处理是一种利用数字技术和算法处理连续时间信号的技术。
它在通信、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
数字信号处理的发展历程伴随着数字技术的迅猛发展和算法理论的深入研究,经历了从基础理论研究到应用实践的演进过程。
本文将从数字信号处理的起源及发展历程、关键技术方法以及未来发展趋势等方面进行阐述,以期为数字信号处理的研究提供一些参考和借鉴。
一、数字信号处理的起源及发展历程数字信号处理的起源可以追溯到上世纪40年代,当时美国哈佛大学的教授哈里兰德·胡佛(Harry Nyquist)和克劳德·艾尔伯特·馮·诺伊曼(Claude Elwood Shannon)等人对信号的采样与重建问题进行了深入的理论研究,提出了著名的“奈奎斯特采样定理”和“香农定理”,从理论上揭示了数字信号处理的理论基础。
此后,随着计算机技术和数字电子技术的发展,数字信号处理技术开始逐步应用到实际工程中。
上世纪60年代初,美国贝尔实验室的工程师利奥·贡萨尔维斯基(Leo Young)和罗纳德·库克(Ronald Crook)等人首次提出了数字滤波技术,将数字信号处理技术应用到通信领域。
其后,数字信号处理得到了空前的发展,成为现代通信、音频处理和图像处理等领域不可或缺的技术之一。
二、数字信号处理的关键技术方法数字信号处理技术主要包括离散信号的表示与处理、数字滤波、快速傅里叶变换、数字信号的压缩与编码等多个方面。
离散信号的表示与处理是数字信号处理的基础,是数字信号处理算法实现的基础。
离散信号处理技术主要包括采样定理、插值与重构、模数转换、量化与编码、数字滤波等方法。
数字滤波技术是数字信号处理的核心技术之一,它是利用数字信号处理器对信号进行滤波、去噪、滤波、降噪等处理,广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。
快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的信号频谱分析方法,能够快速地计算信号的频域信息,是数字信号处理中不可或缺的技术手段。
简述数字信号处理的流程

简述数字信号处理的流程数字信号处理啊,那可真是个有趣的事儿呢。
一、信号采集。
这就像是去收集宝贝一样。
我们得先有个信号源,这个信号源就像是宝藏的源头。
比如说,声音信号可以从麦克风来,图像信号可以从摄像头来。
然后呢,把这个信号转化成数字形式,这就好比把宝藏从原来的样子变成了我们能数得清、看得懂的小金币。
这个转化的过程是通过一种叫模数转换器(ADC)的东西完成的。
这个ADC可厉害了,它能把连续的模拟信号按照一定的规则变成离散的数字信号,就像把一整块金子切成了好多小块。
二、预处理。
采集到数字信号后呀,这信号可能有点粗糙,就像刚挖出来的宝石上面还有泥呢。
我们要对它进行预处理。
比如说去除噪声,噪声就像那些宝石上的泥,会影响我们对真正宝贝的观察。
可能是环境里一些杂七杂八的声音或者光线干扰造成的噪声。
我们可以用滤波的方法来去掉这些噪声,就像用水把宝石上的泥冲洗掉。
还有可能信号的幅度太大或者太小了,这时候就得调整它的幅度,就像把宝石放在合适的灯光下,让它的光彩能正好被我们看到。
三、数字信号分析。
这一步就像是仔细研究宝石的质地和纹路一样。
我们要分析这个数字信号的各种特性。
比如说它的频率特性,就像宝石的纹路一样独特。
我们可以用快速傅里叶变换(FFT)来把信号从时域转换到频域,这样就能更清楚地看到信号里不同频率成分的分布了。
就像在不同的光线下看宝石,能发现它不同的美。
除了频率特性,我们还可能分析信号的相位特性呀,相关性之类的。
这都是为了更好地了解这个信号到底是个啥样的宝贝。
四、信号处理操作。
分析完了就得动手处理啦。
这就像对宝石进行雕琢一样。
我们可以对信号进行各种各样的操作。
比如说信号增强,如果信号有点弱,就像宝石的颜色不够鲜艳,我们可以通过一些算法让它变得更明显。
还有信号压缩,如果信号数据量太大了,就像宝石太大不好携带,我们可以把它压缩一下,在不损失太多重要信息的前提下,让它变得更便于存储和传输。
五、后处理。
处理完信号后呀,还不能就这么结束了。
浅析数字信号处理的发展与应用-精品

浅析数字信号处理的发展与应用随着我国信息化技术的不断发展,数字信号处理的发展也取得了一定的成效。
文章将主要对数字信号处理技术的发展历程进行介绍与分析,并对数字信号处理技术在社会生活中的应用状况进行调查与介绍,最后对数字信号处理技术的未来进行了预测与展望。
1数字信号处理技术的发展历程数字信号处理技术主要是指通过利用数字信号芯片,对信号进行分析与处理的技术。
它因为具有处理速度快、营运灵活,测量结果准确和极强的抗干扰能力等优点,因此替代了传统的模拟信号处理技术而被人们广泛应用。
数字信号处理技术主要经过了三个阶段的发展,下面将对数字信号处理技术的这三个发展阶段进行介绍与梳理。
上世纪六、七十年代,数字信号处理技术的概念被人们提出,一些科学家也开始致力于对这项技术的研究,数字信号处理技术并不能独立进行对信号的处理,而要借助于计算机来实现对数字信号的编程,发展十分缓慢,而且对信号处理的效果也不是十分令人满意。
上世纪八十年代,世界上第一台数字信号处理器在美国诞生,数字信号处理技术的发展由此开始。
这种具有编程能力的数字信号处理芯片,自从问世之日起就获得了人们的推崇,在全世界范围内的语音通信、雷达、和医疗、图像处理等领域中广泛应用。
到了上世纪的九十年代,数字信号处理技术取得了日新月异式的飞速发展,不但数字信号理论的发展更为先进,数字信号处理技术的发展也取得了重大进展,已经能够在非线性图谱中进行应用,而且对信号分析处理的能力也更为强大,不仅速度快、精度高、可以进行更为复杂的运算,在对信号处理的深度上也取得了良好的进展,并且数字处理技术的应用范围也更为广泛,在移动信息、数字电视和先进的电子领域取得了巨大的发展空间。
2数字信号处理技术在社会中的应用2.1数字化音响设备在数字化音响设备问世以前,人们主要采用唱片和磁带的方式进行音乐方面的娱乐活动。
唱片主要是通过对声音进行模拟震动并在唱片上相应的刻成声音的槽纹路径,最终实现对声音的记录。
数字信号处理的发展

数字信号处理的发展与应用通过概述数字信号处理的发展历程,主要介绍数字信号处理的发展与应用,并展望DSP发展前景。
1 数字信号处理的发展历程数字信号处 (Digital Signal Processing)也就是采用通用的数字信号芯片,以数字计算的方法从信号中提取有用的信息。
用数字方式对信号进行滤波、变化、压缩、识别等都是数字信号处理要研究的对象。
英文DSP有两层意思,一是数字信号处理,二是数字信号处理器。
现在大部分情况卜两层意思不作区分,因为两者之间关系密切,数字信号处理器主要的功能就是为了进行数字信号处理中的大量数字运算。
二十一世纪进入了数字化时代,数字信号处理成为数字化的核心。
二十世纪六十年代数字信号处理理论兴起,一九八零年美国德州仪器TI 公司最先生产出第一代DSP,开创了DSP的历史,此后又研制出各种性能的DSP。
其他公司比如摩托罗拉、朗讯等纷纷效仿,也推出了自己的产品。
九十年代DSP技术飞速发展,成为人们常用的工程术语之一。
现在为DSP芯片生产厂家包括美、口、西欧等许多半导体制造大公司,以美国TI公司为最大生产厂家,它公司卜面有七家重要的DSP生产厂,能够生产出一百多种产品,几乎占世界市场的一半。
DSP经过发展,其处理功能与运算速度都达到了惊人的地步,拿TMS320来说,最初只能处理16位的定点数,C8x系列的运算速度为20MIPS,现在的C8x系列运算速度高达2000MIPS,大大提高了处理数据的能力。
DSP以其自身独有的优势,在移动通信、消费电子及数字电视等领域获得了广泛的发展与应用。
2 数字信号处理的应用现如今DSP得到了飞速发展,一方面是因为集成电路的发展,另一方面是因为巨大的市场需求。
DSP在很多领域都得到了广泛应用,主要应用有通用数字信号处理、通信、军事、自动控制、医疗、图像视频处理等。
下面具体介绍几种DSP应用产品:数字照相机。
1990年出现第一台数码相机,随后数码技术迅速发展。
数字信号处理的发展研究

数字信号处理的发展研究数字信号处理是一门涉及信号处理、数字处理和系统工程的跨学科领域。
它通过对信号进行数字化、存储、传输和分析,使得信号处理的效率和可靠性大大提高。
数字信号处理的应用范围非常广泛,涵盖了通信、音频、图像、雷达、生物医学、金融等多个领域。
随着科技的不断发展,数字信号处理也在不断演进和创新。
本文将对数字信号处理的发展进行研究和分析。
数字信号处理的发展历程可以追溯到20世纪60年代。
当时,数字信号处理还处于起步阶段,主要集中在数字滤波器设计、时域分析和频域分析等方面。
随着计算机技术的飞速发展,数字信号处理得到了迅速的发展。
在70年代,数字信号处理技术开始应用于通信领域。
数字信号处理技术的引入,使得通信系统的性能大幅提高,同时也开启了数字通信技术的发展之路。
在80年代,数字信号处理技术开始应用于音频、视频和图像处理领域。
数字信号处理技术的应用,为音频、视频和图像处理带来了革命性的变革,极大地提高了处理效率和质量。
90年代是数字信号处理技术得到快速发展的时期。
随着数字信号处理技术的不断成熟,它逐渐渗透到各个领域,为众多行业带来了前所未有的便利和发展机遇。
随着数字信号处理技术的广泛应用,相关领域的研究也在不断深入。
数字信号处理技术的快速发展,使得人们对其应用领域和发展前景产生了极大的兴趣。
随着数字信号处理技术的发展,人们对于其在更多领域的应用和推广提出了更高的要求。
数字信号处理技术在金融领域的应用,为金融数据的处理和分析提供了新的思路和方法。
数字信号处理技术在环境监测领域的应用,为环境数据的采集和分析提供了更高效的手段。
数字信号处理技术在自动化控制领域的应用,为自动化设备的控制和优化提供了新的途径。
未来,数字信号处理技术还将继续向更多领域渗透,使得人类社会的各个领域都能够从数字信号处理技术的发展中获益。
数字信号处理技术还将不断创新和突破,为人类社会的发展带来新的动力。
数字信号处理技术的快速发展,将有力促进相关学科领域的发展,为人类社会的进步贡献更多的力量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
数字信号处理技术的发展过程
1.电阻、电容、电感
电阻表现为:理想电阻电压电流特性不随所加频率的改变而变化
电容特性:电容两极间电压不能突变,阻抗随着所加信号频率的增加而减小,常用做滤波,储能。
电感特性:电感两端电流不能突变,阻抗随频率增加而增加,通常用做高频滤波
AC
AC
AC
()
di
u t L
dt
=
()
du
i t C
dt
=
i
U
R
=
u
t
t
t
i
i
i
2.RLC串联振荡电路分析
AC
R
L
C
c du dt
i C
=R c du dt RC u Ri ==2
2L c d u di dt
dt
LC
u L
==
根据KVL 电压定理:2
2c L C
c R C
d u dt
du LC RC
dt
u U u u u
=++=++
3. 二极管
随着半导体技术的发展,人们发明了二极管,二极管具有单向导通的特性;即外加正向电压时导通,外加反向电压时截止,但是当反向电压超过一定值时,二极管会被反向击穿,此电压成为反向击穿电压U BR
二极管伏安特性:
二极管应用举例2: 或门
4. 晶体管
随着技术的发展,出现了晶体管,晶体管的主要功能是:工作在放大区,能够实现对小信号的放大作用。
基本放大电路工作原理:电流控制型,设置合适的静态工作点,当给基极施加微小的电压信号i u ,基极产生微电流变化B i ,由晶体管的放大作用产生c B i i β=,输出电压CE c C B C V Vcc i R Vcc i R β=-=-
后来出现的场效应管,原理和晶体管类似,为电压控制型,功耗更低。
5.晶体管开关特性
晶体管有三种工作状态:
1、放大区此种状态下集体管处在线性工作状态,能够对信号进行不失真的放大
2、饱和区
3、截至区
当工作在饱和和截止区时,三极管要么导通要么截止,从而三极管具有了开关特性。
人们利用三极管的这种性质产生了0和1两种数字电平。
6.门电路
利用三极管饱和截止特性,形成了最基本的门电路-非门
三极管构成的TTL电路组合,能形成各种基本的门电路,例如:与门、非门、与非门、或非门、与或非等等。
7.组合逻辑电路
组合逻辑电路的特点:在任何时刻的输出只取决于当时的输入信号,而与电路原来所处的状态无关。
实现组合电路的基础是逻辑代数和基本的门电路。
组合逻辑电路的设计方法:
能通过组合逻辑电路实现的器件有:
加法器数值比较器显示译码器
数据选择器三八译码器
8、触发器
触发器可以记忆1位二值信号,它有两个稳定的状态:0状态和1状态;在不同的输入情况下,它可以被置成0状态或1状态;当输入信号消失后,所置成的状态能够保持不变。
触发器是构成时序逻辑电路的基本逻辑部件。
根据逻辑功能的不同,触发器可以分为RS触发器、D触发器、JK触发器、T和T´触发器
基本R-S触发器:
1)触发器的次态不仅与输入信号状态有关,而且与触发器的现态有关。
(2)电路具有两个稳定状态,无外来触发信号作用时,电路将保持原状态不变。
(3)在外加触发信号有效时,电路可以触发翻转,实现置0或置1。
同步R-S触发器:
在基本R-S触发器基础上,引入了时钟电平CP控制。
在CP=1期间接收输入信号,CP=0时状态保持不变,与基本RS触发器相比,对触发器状态的转变增加了时间控制.
同步D触发器(D锁存器)
主从JK触发器
9.时序逻辑电路
时序电路的特点是:在任何时刻的输出不仅和输入有关,而且还决定于电路原来的状态。
为了记忆电路的状态,时序电路必须包含有存储电路。
存储电路通常以触发器为基本单元电路构成。
同步时序电路中,各个触发器的时钟脉冲相同,即电路中有一个统一的时钟脉冲,每来一个时钟脉冲,电路的状态只改变一次。
异步时序电路中,各个触发器的时钟脉冲不同,即电路中没有统一的时钟脉冲来控制电路状态的变化,电路状态改变时,电路中要更新状态的触发器的翻转有先有后,是异步进行的。
典型的时序逻辑电路有:
计数器:
寄存器:
10.微处理器 MCU
数字电路的发展出现了ROM存储器,RAM寄存器,晶振为芯片提供了高速的时钟CLK信号。
从而为单片机的出现创造了条件,单片机由:运算单元ALU、ROM、RAM、I/O口、三总线、寄存器等构成。
51单片机功能框图:
单片机工程过程:
单片机在CPU的控制下,将指令一条条地取出来,并加以翻译和执行。
就以两个数相加这一简单的运算来说。
第一步:把第一个数从它的存贮单元(Location)中取出来,送至运算器。
第二步:把第二个数从它所在的存贮单元中取出来,送至运算器;
第三步:相加;
第四步:把相加完的结果,送至存贮器中指定的单元。
(1) 冯·诺伊曼(Von Neuman)结构
51单片机采用的是冯诺依曼结构。
该结构采用单存储空间,即程序指令和数据共用一个存储空间,使用单一的地址和数据总线,取指令和取操作数都是通过一条总线分时进行。
当进行高速运算时,不但不能同时进行取指令和取操作数,而且还会造成数据传输通道的瓶颈现象,其工作速度较慢。
11.DSP数字信号处理器
普通的单片机无法处理高速,大容量的数字信号,例如数字音频、数字图像、视频等信息。
数字信号处理器(DSP)是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器,主要用于实时快速实现各种数字信号处理的算法。
硬件方面主要是向多处理器的并行处理结构、便于外部数据交换的串行总线传输、大容量片上RAM和ROM、程序加密、增加I/O驱动能力、外围电路内装化、低功耗等方面发展。
(2)采用哈佛结构
该结构采用双存储空间,程序存储器和数据存储器分开,有各自独立的程序总线和数据总线,可独立编址和独立访问,可对程序和数据进行独立传输,使取指令操作、指令执行操作、数据吞吐并行完成,大大地提高了数据处理能力和指令的执行速度,非常适合于实时的数字信号处理。
微处理器的哈佛结构如图所示。
(3)改进型的哈佛结构
改进型的哈佛结构是采用双存储空间和数条总线,即一条程序总线和多条数据总线。
允许在程序空间和数据空间之间相互传送数据,使这些数据可以由算术运算指令直接调用,增强芯片的灵活性。
(4)采用流水线技术
一条指令周期同时执行多条指令,提高了运算速度
12.数字信号处理基本算法
通过对模拟信号,采样、量化、编码。
人们将信号从模拟量转化为数字量。
转化为数字信号后,可以通过一些算法在DSP上实现对信号的处理,如滤波、合成、FFT等
信号A/D 转化过程:
数字信号处理的基本方法有三种:
1、比较两个信号的相似程度,相关
2、用系统加工输入信号,滤波
3、对信号的成分进行分析。
傅里叶变换 DFT / FFT
前两种是从时间的角度获得的,后一种是从频域的角度获得。
基本算法:
(1) 相关:比较两个信号的相似程度
相关函数:()()()b
k a r n x k y k n ==+∑
这个r(n)叫相关系数,是判断两个信号相似性的重要参数
如果参与对比的信号是同一个信号,这种相关函数叫自相关函数
如果参与对比的信号是不同的信号,这种相关函数叫互相关函数
(2). 有限脉冲响应滤波器FIR
数字滑动平均滤波公式,低通
10[][][]N k y n h k x n k -==-∑,1[],0,1,2...1h n n N N
=
=- 将各点取平均值,滤波效果如下图,将随时间变化率大的点变平缓,即滤除高频信号部分
高通滤波,滤波效果如下;提取信号高频成分
(3)无限脉冲响应滤波器IIR :
当系数d[m]设置为0时,IIR 转换为基本的FIR
(4)有限长序列的离散傅立叶变换(DFT)
将数字信号从时域到频域的变换 )]([)(n x DFT k X =1
0()N kn N n x n W -==∑,0≤k ≤1-N ,其中:N W =N j e /2π-
()[()]x n IDFT X k =101
()N kn N k X k W N --==∑,0≤n ≤1-N ,其中:N W =N j e /2π-
(5)快速傅立叶变换(FFT)
FFT 能将一个N 点DFT 分解为两个N /2点DFT ,可以降低离散傅里叶变换的计算量
)12 , ,1 ,0( )]2/()([)12()]2/()([)2(12/02
/12/02
/-=⋅+-=+++=∑∑-=-=N k W W n N x n x k X W n N x n x k X N n kn N n N N n kn
N。