数字信号处理第三章总结

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数字信号处理 第三章 图像信号分析基础讲解

数字信号处理 第三章  图像信号分析基础讲解
灰度直方图是灰度级的函数,也就是图像中具有 某个灰度级的像素点的个数,其函数图像的横坐 标是灰度级,纵坐标为该灰度级出现的频率。
对于连续图像,定义阈值面积函数A(F)为具有灰 度级F的所有轮廓线所包围的面积。对于数字图 像,任一灰度级F的面积函数A(F)即大于或等于 灰度值F的像素点的个数。
曝光过强(过弱)会导致大片白色(黑色),丢失 明暗、对比度、纹理等细节信息,即使采用插值 算法,也难以准确恢复。此时将在直方图的一端 或两端产生尖峰。
3.1.5 灰度直方图
直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数(或 频数)的统计结果,它只反映该图像中不同灰度 值出现的次数(或频数),而未反映某一灰度值 像素所在位置。也就是说,它只包含了该图像中 某一灰度值的像素出现的概率,而丢失了其所在
的卷积。 水印、验证码
三、减法运算
将多幅图像的对应点相减得到新图像。 可去除图像中不需要的加性图案。 可用于运动检测。 可以用来计算物体边界位置的梯度。 新图像的灰度直方图为两个原始图像灰度
直方图的卷积。
四、乘除法运算
乘法运算可以用来去除原始图像中的一部 分:首先构造一副掩膜图像,在需要保留 区域,图像灰度值为1,而在被去除区域, 图像灰度值为0;然后将掩膜图像乘原始 图像。
显然, 若a 1,b 0,图象像素不发生变化; 若a 1,b 0,图象所有灰度值上移或下移; 若a 1,输出图象对比度增强; 若0 a 1,输出图象对比度减小; 若a 0,暗区域变亮,亮区域变暗,图象求补。
三、非线性点运算
s
s
s
O
r
O
r
O
r
s
s
s
O
r
O

数字信号处理 第三章

数字信号处理 第三章
j
:相位函数(phase function)或相位谱(phase spectrum)
3/29
与连续时间傅立叶变换的关系
X (W) = xa ( t ) =
ò
+¥ -¥
x (t )e - jWt dt
k =-¥
å x(k )d (t - k )
X ( W) =

ò
+¥ -¥
X * (e j )
1 X cs (e j ) { X (e j ) X * (e j )} 2 1 X ca (e j ) { X (e j ) X * (e j )} 2
xcs [n] xca [n]
X re (e j ) jX im (e j )
16/29
K
lim
X e X e d 0

j K j 2
例:理想低通滤波器 1 0 c H LP e 0 c j c n j c n 1 c jn 1 e e sin c n hLP n e d 2 c 2 jn n jn
10/29
3.1.2 收敛条件(convergence)
如果x[n]的DTFT在种意义上收敛,则称x[n]的傅立叶变换存在
1、一致收敛(uniform convergence) 令X K e j
xne ,一致收敛的定义为 lim X e X e 0
Table 3.4 实序列的离散时间傅立叶变换的对称关系 序列 离散时间傅立叶变换
x[n]
xev [n]
X (e j ) X re (e j ) jX im (e j )

数字信号处理知识点整理Chapter3.

数字信号处理知识点整理Chapter3.

第三章 自适应数字滤波器3.1 引言滤波器的设计都是符合准则的最佳滤波器。

维纳滤波器参数固定,适用于平稳随机信号的最佳滤波;自适应滤波器参数可以自动地按照某种准则调整到最佳。

本章主要涉及自适应横向滤波器.....、自适应格型滤波器........、最小二乘自适应滤波器..........。

3.2 自适应横向滤波器自适应...线性组合....器.和自适应....FIR ...滤波器...是自适应信号......处理的基础.....。

3.2.1 自适应线性组合器和自适应FIR 滤波器自适应滤波器的矩阵表示式 滤波器输出:()()()1N m y n w m x n m -==-∑n 用j 表示,自适应滤波器的矩阵形式为T T j jj y ==X W W X 式中1212,,,,,,,TTN N w w w x x x ⎡⎤⎡⎤==⎣⎦⎣⎦W X误差信号表示为T T j j j j jj j e d y d d =-=-=-X W W X 与维纳滤波相同,先考虑最小均方误差准则:()2222T T j j j j dx xx E e E d y E e ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=-=-+⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦R W W R W2j E e ⎡⎤⎣⎦称为性能函数....,将其对每个权系数求微分,形成一个与权系数相同的列向量: 2221222,,,Tj j jj xx dx N E e E e E e w w w ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤∂∂∂⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥∇==-∂∂∂⎢⎥⎣⎦R W R令梯度为零,可得最佳权系数此时最小均方误差为:22*min T j j dx E e E d ⎡⎤⎡⎤=-⎣⎦⎣⎦W R 要求2minj Ee ⎡⎤⎣⎦和最佳权系数*W ,先求自相关矩阵xx R 和互相关矩阵dx R 。

3.2.2 性能函数表示式及几何意义3.2.3 最陡下降法3.2.1给出了要求2minj Ee ⎡⎤⎣⎦和最佳权系数*W 的理论求解方法,但实际很难应用。

数字信号处理第三章

数字信号处理第三章

FS:~x (t)
X (k0 )e jk0t
k
(周期为T0
,Ω0
2
T0

对上式进行抽样,得:
(抽样间隔为T,s
2π ) T
~x(nT )
X~(k0 )e jk0nT
n
反 : x(nT ) 1 s / 2 X (e jT )e jnT d
s s / 2
---
时域抽样间隔为T ,
频域的周期为 s
2
T
注:DTFT反变换原式为 x(n) 1 X (e j )e jnd
2
根据关系
T 将变量换为
,并利用s
2
T
即得
x(nT ) 1 s / 2 X (e jT )e jnT d
jnk0T
s k0
又 0T
2
T0
T
0
2
s
2
N
这里 T Ω0 1 ,因此 T0 Ωs N
j 2 k
N 1
j 2 nk
X (e N ) x(nT)e N
n0
1 N 1
j 2 k
j 2 nk
x(nT)
X (e N )e N
N k0
x(nT ) 视作 n 的函数, x(nT ) x(n)
0 -0.5
-1 0
500
1000
1500
2000
2500
500
1000
1500
2000
2500
500
1000
1500
2000
2500
500
1000
1500
2000
2500
§ 3-3 周期序列的离散傅里叶级数 Discrete Fourier Series (DFS)

《数字信号处理教程》(第三版)第三章

《数字信号处理教程》(第三版)第三章

N 1 N 1
~ km ~ kn x1 (m ) WN X 2 (k ) WN n 0 m 0
1 N
N 1
N 1 m 0
~ ~ (m ) X (k ) W ( m n)k x1 2 N
n 0
N 1
~ ~ x1 ( m ) x2 ( n m )
域是连续周期的;若此时我们对频域的连续信号抽样,
人为的使其离散化,这样,频域的离散又导致时域的周 期化。于是有:
时域离散、周期
频域周期、离散
3.3 周期序列的离散傅立叶级数(DFS)
~ 设x (n)是周期为N的一个周期序列 ~ ~ x ( n) x (n rN ) ,r为任意整数
注:不论是离散的,还是连续的周期序列,均可用傅立叶级数 表示。离散的周期序列用离散傅立叶级数表示。(任一个周
第三章

离散傅立叶变换
理解傅里叶变换的几种形式

了解周期序列的傅里叶级数及性质,掌握周期卷 积过程
理解离散傅里叶变换及性质,掌握圆周移位、共 轭对称性,掌握圆周卷积、线性卷积及两者之间 的关系



了解频域抽样理论
理解频谱分析过程
了解序列的抽取与插值过程
3.2Leabharlann 傅立叶变换的几种可能形式傅立叶变换
~ x (n) x(n模N ) x(( n)) N
其中,(n模N)或((n))N数学上表示“n对N取余数或取模值”。
~ ~ 和 ~ 所对应的x(n)。 例: ( n)的周期为N=9,求 x ( 25) x ( 5) x
~ x (25) x(25模9) x(( 25))9 x(7) ~ x (5) x(5模9) x(( 5)) x(4)

数字信号处理主要知识点整理复习总结

数字信号处理主要知识点整理复习总结
16. 已知:
求出对应
的各种可能的序列的表达式。
解: 有两个极点,因为收敛域总是以极点为界,因此收敛域有以下三种情况: 三种收敛域对应三种不同的原序列。
时,
(1)当收敛域

,因为c内无极点,x(n)=0;
,C内有极点0,但z=0是一个n阶极点,改为求圆外极点留数,圆外极点有
数字信号处理课程 知识点概要
第1章 数字信号处理概念知识点
1、掌握连续信号、模拟信号、离散时间信号、数字信号的特点及相互关系(时间和幅度的连续性考量) 2、数字信号的产生; 3、典型数字信号处理系统的主要构成。
量化、编码 ——————
采样 ————
模拟信号
离散时间信号
数字信号
5、部分分式法进行逆Z变换 求极点 将X(z)分解成部分分式形式 通过查表,对每个分式分别进行逆Z变换 注:左边序列、右边序列对应不同收敛域 将部分分式逆Z变换结果相加得到完整的x(n)序列 6、Z变换的性质 移位、反向、乘指数序列、卷积
常用序列z变换(可直接使用)
7、DTFT与Z变换的关系
(a) 边界条件 时,是线性的但不是移不变的。
(b) 边界条件 时,是线性移不变的。

….
所以:
….
所以:
可见 是移一位的关系, 亦是移一位的关系。因此是移不变系统。
代入差分方程,得:
……..
所以:
因此为线性系统。
3. 判断系统是否是因果稳定系统。
Causal and Noncausal System(因果系统) causal system: (1) 响应不出现于激励之前 (2) h(n)=0, n<0 (线性、时不变系统) Stable System (稳定系统) (1) 有界输入导致有界输出 (2) (线性、时不变系统) (3) H(z)的极点均位于Z平面单位圆内(因果系统)

数字信号处理第三章总结

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3.4系列的Z 变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系序列的Z 变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系拉普拉斯变换拉普拉斯逆变换傅里叶变换傅里叶逆变换序列x(n)的Z 变换逆Z 变换抽样信号的拉普拉斯变换[]⎰∞∞--==dt e t x t x LT s X st a )()()([]⎰∞+∞--==j j st a dte t x s X LT t x σσ)()()(1Ω+=j s σ[]⎰∞∞-Ω-==Ωdte t x t x FT j X t j )()()([]⎰∞∞-Ω-ΩΩ=Ω=d e j X j X FT t x tj )()()(1Ω=j s ()()nn X z x n z ∞-=-∞=∑,2,1,0,)(21)(1±±==⎰-n dz z z X jn x cn π()()()()()∑∑⎰⎰∑⎰∞-∞=-∞-∞=∞∞--∞∞--∞-∞=∞∞--∧∧∧=-=-==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=n nsTan st a stn ast a a a enT x dte nT t nT x dt e nT t nT x dt e t x t x LT s X δδ)()()(抽样序列的z 变换为3.4.1拉氏变换与Z 变换变换的关系就是复变量s 平面到复变量z 平面的映射:令 s=σ+j Ω, z=re j ω 得到: re j ω =e (σ+j Ω)T =e σT e j ΩT , 因而 r=e σT , ω=ΩT3.4.2 ω= ΩTΩ=0 、π/T 、3π/T 、 Ω0与ω的对应关系 Ω变化时与ω的对应关系s 平面到z 平面的映射是多值映射。

(傅里叶变换是拉普拉斯变换在虚轴的特例,即s =j Ω,因而映射到z 平面上为单位圆,代入 抽样序列的z 变换sTez=()[]()∑∞-∞=-==n nzn x n x ZT z X )(()eˆ()(e )(2.89)sTsT az X z X X s ===得取样序列在单位圆上的Z变换,等于其理想取样信号的傅里叶变换 。

数字信号处理第三章补

数字信号处理第三章补

在此频谱图中就分辨不出来。
v(n) 6
4
T=1 / fs
2
0
0 0
2 2T
4 4T
6 6T
8 8T t p =1 / F
10 10 T
12 12 T
14 14 T
16 16 T
18
n t
(a) |V(k )| 40 30 20 10 0 0 0 2 2F 4 4F 6 6F F=1 / tp
8 8F fs =1 / T
m 0
M 1
用DFT算法也就是用圆周卷积来代替这一线性卷积时,为了
不产生混叠,其必要条件是使x(n),h(n)都补零值点,补到至少
N=M+L-1, 即:
x(n) x(n) 0
0≤n≤L-1 L≤n≤N-1
h(n) 0≤n≤M-1 h(n ) 0 M≤n≤N-1
然后计算圆周卷积
y (n) x(n)
N
h( n )
这时,y(n)就能代表线性卷积的结果。 用FFT计算y(n)的步骤如下:
① 求N点X(k)=DFT[x(n)], N点;
② 求H(k)=DFT[h(n)], N点;
③ 计算Y(k)=X(k)H(k);
④ 求y(n)=IDFT[Y(k)],N点。
率(单位: Hz)。
由图可知:
t p NT fs 1 1 F N NT t p
在实际应用中, 要根据信号最高频率fh和频谱分辨率F的要求, 来确定T、tp和N的大小。 (1)首先,由采样定理,为保证采样信号不失真,fs≥2fh(fh为 信号频率的最高频率分量,也就是前置低通滤波器阻带的截止 频率), 即应使采样周期T满足
n
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3.4系列的Z 变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系序列的Z 变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系拉普拉斯变换拉普拉斯逆变换傅里叶变换傅里叶逆变换序列x(n)的Z 变换逆Z 变换抽样信号的拉普拉斯变换[]⎰∞∞--==dt e t x t x LT s X st a )()()([]⎰∞+∞--==j j st a dte t x s X LT t x σσ)()()(1Ω+=j s σ[]⎰∞∞-Ω-==Ωdte t x t x FT j X t j )()()([]⎰∞∞-Ω-ΩΩ=Ω=d e j X j X FT t x tj )()()(1Ω=j s ()()nn X z x n z ∞-=-∞=∑,2,1,0,)(21)(1±±==⎰-n dz z z X jn x cn π()()()()()∑∑⎰⎰∑⎰∞-∞=-∞-∞=∞∞--∞∞--∞-∞=∞∞--∧∧∧=-=-==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=n nsTan st a stn ast a a a enT x dte nT t nT x dt e nT t nT x dt e t x t x LT s X δδ)()()(抽样序列的z 变换为3.4.1拉氏变换与Z 变换变换的关系就是复变量s 平面到复变量z 平面的映射:令 s=σ+j Ω, z=re j ω 得到: re j ω =e (σ+j Ω)T =e σT e j ΩT , 因而 r=e σT , ω=ΩT3.4.2 ω= ΩTΩ=0 、π/T 、3π/T 、 Ω0与ω的对应关系 Ω变化时与ω的对应关系s 平面到z 平面的映射是多值映射。

(傅里叶变换是拉普拉斯变换在虚轴的特例,即s =j Ω,因而映射到z 平面上为单位圆,代入 抽样序列的z 变换sTez=()[]()∑∞-∞=-==n nzn x n x ZT z X )(()eˆ()(e )(2.89)sTsT az X z X X s ===得取样序列在单位圆上的Z变换,等于其理想取样信号的傅里叶变换 。

3.4.3. 抽样序列x(n)的z 变换X(z)和连续信号x a (t)的拉普拉斯变换X a (s)3.4.4采样定理*抽样序列的z 变换就等于抽样信号的拉普拉斯变换。

*Z 变换是连续信号的拉普拉斯变换过渡到离散信号上j j eˆ()(e )(j )(2.94)TT az X z X X ΩΩΩ===3.4.5 抽样序列x(n)的z 变换X(z)和连续信号x a (t)的傅里叶变换X a (j Ω)的关系。

序列的傅里叶变换 *单位抽样响应的傅里叶变换称为系统频率响应*对于线性移不变系统,输出系列的傅氏变换等于输入系列的傅氏变 换和频率响应的乘积。

∑∞-∞=∧Ω=⎪⎭⎫ ⎝⎛-Ω=Ω==Ωk a a Tj e z k T j j X T j X eX z X Tj π21)()()(∑∞-∞==⎪⎭⎫ ⎝⎛-==k a j ez T k j X T e X z X j πωωω21)()(s ,0j σ=Ω=r ,=Ω=T ω抽样序列在单位圆上的z 变换, 就等于其理想抽样信号单位圆上的z 变换是和信号的频谱相联系的,因而常称单位圆上的z 变换为序列的傅里叶变换。

()[]()()∑∞-∞=-==n nj j en x eX n x DTFT ωω3.5利用Z 变换分析信号和系统的频域特性离散系统的系统函数、系统的频率响应 对线性移不变系统:性移不变系统的系统函数可见,H (z )与h (n )是一对z 变换例:因果离散时间系统的差分方程y (n )-3y (n -1)+2y (n -2)=x (n )+2x (n -1),求单位脉冲响应h (n )。

解:设初始状态为零,对差分方程进行z 变换展开为部分分式h (n )为因果序列。

对H (z )取逆z 变换,得线性移不变系统的频率响应)()()(n h n x n y *=)()()(z H z X z Y ⋅=[]∑∞-∞=-===n nz n h n h ZT z X z Y z H )()()()()(∑∞-∞=-=n nj j en h e H ωω)()(121()3()2()()2()Y z z Y z z Y z X z z X z ----+=+12122()122()()13232Y z z z zH z X z z z z z ---++===-+-+()3412z zH z z z -=+--()(342)()n h n u n =-+⨯3.5.1因果稳定系统系统稳定的充要条件: 因果系统的充要条件:h(n)=0,n<0z 变换 : 收敛域满足:系统稳定要求收敛域包含单位圆|z|=1即)(ωj e H 存在且连续;因果系统要求H(z)的收敛域一定包含∞点,即∞点不是极点,极点分布在某个圆的圆内,收敛域在某个圆外。

因果稳定系统要求H(z)的收敛域为: r<|z|≤∞, 0<r<1 即全部极点必须在单位圆内。

3.5.2系统函数和差分方程的关系一个线性移不变系统,可以用常系数线性差分方程来描述:若系统起始状态为零,取z 变换:零点 极点 由差分方程系数决定 但系统的确定还与收敛域的确定有关。

()n h n ∞=-∞<∞∑∑∞-∞=-=n nz n h z H )()(∞<∑∞-∞=-n nzn h )(()()∑∑==-=-Mm kN k km n x b k n y a 0()()∑∑=-=-=Mm mkN k k kn X zb z Y z a 0MMH (3.5.3利用Z 变换求解差分方程N 阶线性常系数差分方程 差分方程 输出序列Z 变换 逆Z 变换 利用移位性质 代数方程 解方程 Z 变换式∑∑==--=NMr m m kkz X z b z Y z ak 0)()(3.5.4系统的频率响应的意义系统的频率响应(或频域表示法)主要是为了明确系统对输入频谱的处理作用。

设当输入为正弦序列时,输出为同频的正弦序列,其幅度受频率响应幅度|H(ej ω)|加权,而输出的相位则为输入相位与系统相位响应之和。

对于一般的输入x(n),由()∑∞-∞=-=n nj j en h eH ωω)(∞<<∞-=n e n x nj ω)(()()ωωωωωj n j m mj nj m m n j e H e em h eem h n y ===∑∑∞-∞=-∞-∞=-)()()()()()(n h n x n y *=)()()(ωωωj j j e H e X e Y =⎰-=ππωωωωπd e e X e H n y nj j j )()(21)(⎰-=ππωωωπd e e X n x n j j )(21)(00()()NMk r k r a y n k b x n r ==-=-∑∑上式可进一步说明频率响应的意义:若系统的频率响应为H(e j ω),输入为x(n),则系统的每个复指数微分分量ωπωωd e e X n j j )(21的输出响应为ωπωωωd e e X e H n j j j )()(21。

总的输出响应等于系统对于x(n)的每个复指数微分分量的响应的叠加。

3.4.5频率响应的几何确定法系统的频率响应为系统函数在单位圆上的值:因此,幅频响应:相频响应: LSI 的频率响应的幅度等于各零点至e j ω点矢量长度之积除以各极点矢量至e j ω点矢量长度之积,再乘以常数|K|。

LSI 的频率响应的相角等于各零点至e j ω点矢量相角之和减去各极点矢量至e j ω点矢量相角之和,再加常数K 的相角,再加线性相移分量ω(N-M)。

()()()()()∏∏∏∏==-=-=---=--=Nk kMm mMN N k kMm md z c z Kzz dzcKz H 11111111)(()()()[])(arg 11)()(ωωωωωωj e H j j Nk kjMm mjMN j j ee H d e c e Kee H =--=∏∏==-()()∏∏==--=Nk kjMm mjj d e c e K e H 11)(ωωω[][]()()()ωωωωM N d e c e K e H Nk k j Mm m j j -+---+=∑∑==11arg arg arg )(arg。

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