数字信号处理课程总结

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《数字信号处理》教学总结与反思

《数字信号处理》教学总结与反思

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数字信号处理课程总结

数字信号处理课程总结

数字信号处理课程总结一、概括数字信号处理这门课程,真是让我大开眼界,原来信号也能玩出这么多花样!这门课程主要介绍了数字信号处理的基础概念、基本原理和实际应用。

学完之后我简直觉得信号的海洋是如此的广阔和深邃。

一开始课程从信号的表示和处理方式入手,让我对信号有了全新的认识。

接着介绍了数字信号处理的核心原理和方法,比如采样、量化、滤波等等。

这些内容听起来很高级,但实际上都是处理我们生活中遇到的各种各样信号的基础。

通过学习我发现数字信号处理并不是高高在上的高难课程,而是与我们的日常生活紧密相连。

而且课程还深入浅出地介绍了数字信号处理在通信、音频、图像等领域的应用。

这让我意识到,原来我们每天都在和数字信号处理打交道,只是我们不知道罢了。

可以说这门课程让我对数字信号处理有了更深的理解和更多的兴趣。

学习数字信号处理这门课程,让我对信号有了全新的认识,也让我明白了数字信号处理的重要性。

我觉得这门课程不仅仅是理论知识的学习,更是打开了一扇探索信号世界的窗户。

现在我已经迫不及待想要继续深入学习了!二、数字信号处理基础知识在这一阶段的学习过程中,你们可能已经领略到数字信号处理的奇妙世界,那么先来简单聊聊那些处理的基础常识。

说起数字信号处理,是不是听起来像进入了什么高大上的黑科技世界?但实际上数字信号处理跟我们的日常生活紧密相连,例如音频播放、视频播放这些大家每天干的事都与数字信号处理密切相关。

当你聆听音乐的每一个节拍时,数字信号处理就像魔法一样确保了这些音频的完美传递和重现。

好啦接下来我们说说那些具体的常识。

首先了解什么是信号,信号可以简单理解为一种传递信息的媒介,比如声音、图像等都可以是信号。

而数字信号处理则是把这些信号转换成数字形式进行处理,想象一下这就像是把现实世界的声音、图像等转化成电脑能懂的语言。

接下来是处理的过程,这涉及到信号的采集、转换、分析和处理等环节。

在这个过程中,数字信号处理帮助我们实现信号的放大、滤波等功能,让我们的音质更加纯净、图像更加清晰。

(完整版)数字信号处理复习总结-最终版

(完整版)数字信号处理复习总结-最终版

绪论:本章介绍数字信号处理课程的基本概念。

0.1信号、系统与信号处理1.信号及其分类信号是信息的载体,以某种函数的形式传递信息。

这个函数可以是时间域、频率域或其它域,但最基础的域是时域。

分类:周期信号/非周期信号确定信号/随机信号能量信号/功率信号连续时间信号/离散时间信号/数字信号按自变量与函数值的取值形式不同分类:2.系统系统定义为处理(或变换)信号的物理设备,或者说,凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备都称为系统。

3.信号处理信号处理即是用系统对信号进行某种加工。

包括:滤波、分析、变换、综合、压缩、估计、识别等等。

所谓“数字信号处理”,就是用数值计算的方法,完成对信号的处理。

0.2 数字信号处理系统的基本组成数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行变换和处理。

不仅应用于数字化信号的处理,而且也可应用于模拟信号的处理。

以下讨论模拟信号数字化处理系统框图。

(1)前置滤波器将输入信号x a(t)中高于某一频率(称折叠频率,等于抽样频率的一半)的分量加以滤除。

(2)A/D变换器在A/D变换器中每隔T秒(抽样周期)取出一次x a(t)的幅度,抽样后的信号称为离散信号。

在A/D 变换器中的保持电路中进一步变换为若干位码。

(3)数字信号处理器(DSP)(4)D/A变换器按照预定要求,在处理器中将信号序列x(n)进行加工处理得到输出信号y(n)。

由一个二进制码流产生一个阶梯波形,是形成模拟信号的第一步。

(5)模拟滤波器把阶梯波形平滑成预期的模拟信号;以滤除掉不需要的高频分量,生成所需的模拟信号y a(t)。

0.3 数字信号处理的特点(1)灵活性。

(2)高精度和高稳定性。

(3)便于大规模集成。

(4)对数字信号可以存储、运算、系统可以获得高性能指标。

0.4 数字信号处理基本学科分支数字信号处理(DSP)一般有两层含义,一层是广义的理解,为数字信号处理技术——DigitalSignalProcessing,另一层是狭义的理解,为数字信号处理器——DigitalSignalProcessor。

数字信号处理心得体会(精选3篇)

数字信号处理心得体会(精选3篇)

数字信号处理心得体会(精选3篇)数字信号处理篇1本次培训创造了很好的数字信号处理交流的平台。

我非常珍惜这次与彭教授和同行老师们交流的机会。

因此,在培训期间我认真听讲,积极参与讨论。

在与各位老师交流的过程中,我增长了见识、扩大了视野。

这次培训很有启发性,加深了我对“数字信号处理”课程的理解和把握。

对这门课程的学科定位、培养目标、精品课程建设、课堂教学设计、实践教学设计、课程教学改革与教学梯队建设等方面都有了新的更全面的认识。

无疑这些经验对我以后更好地进行数字信号处理的教学是非常有助益的。

一、“数字信号处理”课程新的学科定位传统的数字信号处理重视概念和原理的讲解。

而现在的教学除了基本概念和基本理论的讲授之外还注重工程应用方面。

因此,增加了Matlab编程实验遗迹DSP实验等内容。

学生通过做实验可以直观地验证一些算法的有效性,并能方便地用一些算法来解决实际问题,例如,fft,小波变换等。

基本实验要具有创新性,可以开拓思维,强化理解,灵活应用。

这培养了学生运用信号处理的方法解决工程实际问题的能力,对提高学生的动手能力和独立思考能力是有好处的。

因此,数字信号处理是一门理论课程也是一门应用课程。

这是比较全面的认识,在授课的过程中华考|zk168要达到这个总体目标。

二、教学团队的重要性从彭教授的报告中我们可以看到一个优秀的教学团队对精品课程建设是多么的重要。

彭教授在每场报告中几乎都要强调成绩的取得是他们教学组全体老师共同努力的结果。

对此,我深有感触同感。

把一门课程建设好不是一个人能够完成的,这需要很多人经过多年的不懈努力,团结协作共同努力才能实现。

因此,我们需要寻找有共同兴趣和志向的人组成一个教学小组。

针对学科建设、教学方法等各方面的问题共同交流。

好的教学梯队是精品课程建设成功的前提。

同时好的教学团队也应该是教学科研并重的。

三、教师需要有更宽的视野讲好“数字信号处理”课对老师们的要求是非常高的。

这要求我们任课老师在讲授基本理论的同时,还要紧跟时代发展,了解前沿技术和动向。

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)

数字信号处理实训课程学习总结音频降噪算法的实验验证与分析

数字信号处理实训课程学习总结音频降噪算法的实验验证与分析

数字信号处理实训课程学习总结音频降噪算法的实验验证与分析在数字信号处理实训课程中,我学习了音频降噪算法的实验验证与分析。

本文将对我所学内容进行总结,并分享我在实验过程中的观察和分析结果。

一、引言随着数字音频的广泛应用,人们对音频质量的要求也越来越高。

然而,由于环境噪声等原因,音频中常常会存在各种干扰音,降低了音频的质量和清晰度。

因此,音频降噪算法的研究和应用变得非常重要。

二、理论基础音频降噪算法是通过对音频信号进行处理,减少或消除噪声干扰,提高音频质量。

其中,数字滤波技术是一种常用的降噪方法。

常见的数字滤波器有FIR滤波器和IIR滤波器。

三、实验步骤1. 音频信号采集:使用麦克风或其他音频设备录制包含噪声的音频片段。

2. 噪声样本采集:在相同环境下,关闭音频输入设备,记录环境噪声。

3. 实验设备与软件搭建:使用MATLAB等工具,搭建数字信号处理实验环境。

4. 预处理:对采集到的音频信号进行预处理,如采样率转换、噪声抑制。

5. 实验验证与分析:分别采用FIR滤波器和IIR滤波器进行音频降噪处理,观察并分析降噪效果。

6. 结果评估:通过主观评价和客观指标对降噪效果进行评估。

四、实验结果与分析通过实验验证与分析,我观察到以下现象和结果:1. FIR滤波器在音频降噪中具有较好的效果,能够有效滤除某些频率段的噪声。

2. IIR滤波器也能够实现音频降噪的效果,但相较于FIR滤波器,其对频率响应的影响更为复杂。

3. 不同降噪算法在处理不同种类音频时效果有所差异,需要根据实际应用场景选择合适的算法。

4. 主观评价与客观指标的评估结果存在一定差异,综合考虑可以更准确地评估降噪效果。

五、总结与展望通过本次实验,我对音频降噪算法有了更深入的了解。

同时,我也意识到降噪算法的效果与信号特点、滤波器类型等因素密切相关。

未来,我将进一步深入学习数字信号处理的相关知识,并探索更优化的音频降噪算法。

六、参考文献[1] Smith S. W. Digital Signal Processing[M]. California: California Technical Publishing, 1999.[2] Proakis J. G., Manolakis D. G. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications[M]. New Jersey: Prentice Hall, 2006.以上是我对数字信号处理实训课程学习总结音频降噪算法的实验验证与分析的内容总结,通过实验验证和分析,我对音频降噪算法有了更深入的了解,同时也加深了对数字信号处理的理论与实践应用的认识。

信息与通信工程专业课程总结模板数字信号处理

信息与通信工程专业课程总结模板数字信号处理

信息与通信工程专业课程总结模板数字信号处理数字信号处理是信息与通信工程专业中的一门重要课程,本文将对这门课程进行总结,并提供一个适用于信息与通信工程专业课程总结的模板。

一、引言数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是通过对离散信号进行采样、量化和编码等处理,利用数字技术进行信号分析、处理、合成和传输的一门学科。

它在信息与通信工程领域中有着广泛的应用,包括音频、图像、通信系统等。

二、课程内容数字信号处理课程主要包括以下内容:1. 离散信号与系统:介绍离散时间信号、离散系统的概念和性质,学习离散信号的表示与运算。

2. 离散傅里叶变换(DFT)与快速傅里叶变换(FFT):学习离散傅里叶变换的定义和性质,了解使用FFT算法进行高效计算。

3. 时域系统分析:学习离散系统的差分方程表示、单位取样响应和稳定性分析。

4. 频域系统分析:掌握信号的频谱分析方法,学习离散系统频率响应的计算和频域特性的分析。

5. 有限长序列与系统:学习有限长序列和线性时不变系统的概念,了解通过卷积运算进行信号处理的方法。

6. 数字滤波器:研究数字滤波器的设计与实现,学习滤波器的性能评估和优化方法。

7. 信号编码与压缩:介绍常用的信号编码与压缩算法,例如Pulse Code Modulation(PCM)和Discrete Cosine Transform(DCT)。

8. 多媒体信号处理:学习音频和图像信号的获取、分析和处理方法,了解多媒体通信系统的设计与实现。

三、课程收获在学习数字信号处理课程的过程中,我收获了以下几点:1. 理论知识:通过学习离散信号与系统的相关知识,我深入了解了信号处理的基本概念和原理。

2. 实践能力:通过课程的实践作业和实验,我掌握了常用的数字信号处理工具和算法,提升了我的实际操作能力。

3. 问题解决能力:在课程中,我经常遇到一些难题和挑战,通过不断思考和解决问题,我培养了独立思考和解决问题的能力。

数字信号处理课程总结(公式全是用公式编辑器编的哦)

数字信号处理课程总结(公式全是用公式编辑器编的哦)

绪论绪论部分概括性地介绍了数字信号处理的基本概念,实现方法,特点,以及涉及的理论、实现技术与应用这四个方面。

信号类别:1.连续信号(模拟信号)2.时域离散 ,其幅度取连续变量,时间取离散值3.幅度离散信号,其时间变量取连续值,幅度取离散值4.数字信号,幅度和时间都取离散值数字信号处理的四个方面可以抽象成两大方面的问题:(1)数字信号处理的研究对象(2)数字信号处理的一般过程。

1. 数字信号处理的研究对象研究用数字信号或符号的序列来表示信号并用数字的方法处理这些序列,从而得到需要的信号形式。

2. 数字信号处理的一般过程(注:数字信号处理技术相对于模拟信号处理技术存在诸多优点,所以对于模拟信号,往往通过采样和编码形成数字信号,再采用数字信号处理技术进行处理)1)信号处理过程(不妨假设待处理信号为模拟信号)()A/DC D/AC a t x −−−→−−→−−→−−→−−→−预滤波数字信号处理平滑滤波 ()a x t :模拟信号输入预滤波:目的是限制带宽(一般使用低通滤波器)○1采样:将信号在时间上离散化 A/DC :模/数转换−−→○2量化:将信号在幅度上离散化(量化中幅度值=采样幅度值)○3编码:将幅度值表示成二进制位(条件2scf f ≥)数字信号处理:对信号进行运算处理D/AC :数/模转换(一般用采样保持电路实现:台阶状连续时间信号→在采样时刻幅度发生跳变 )平滑滤波:滤除信号中高频成分(低通滤波器),使信号变得平滑()y at :输入信号经过处理后的输出信号有处理过程可见数字信号处理的特点:1)灵活性2)高精度和高稳定性 3)便于大规模集成4)可以实现模拟系统无法实现的诸多功能 最后对信号处理的发展的肯定和展望第一章 时域离散信号和时域离散系统(一)时域离散信号一般由模拟信号等间隔采样得到:()()aa t nTx n x x nT n ===-∞<<∞1.时域离散信号有三种表示方法:1)用集合符号表示 2)用公式表示 3)用图形表示 2.常见的典型序列:1)单位采样序列 1000(){n n n δ=≠= 2) 单位阶跃序列 1000(){n n u n ≥<=3)矩形序列1010(){n N N n R ≤≤-=其他n4)实指数序列 ()()nx n a u n a =为实数5)正弦序列()sin x n n ω=()()sin a x t t =Ω()()()sin()sin()a t nT x n x t nT n ω===Ω=T ω=ΩsF ωΩ=6)复指数序列 0()()j nx n eσω+=7)周期序列()()x n x n N n =+-∞<<∞。

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绪论绪论部分概括性地介绍了数字信号处理的基本概念,实现方法,特点,以及涉及的理论、实现技术与应用这四个方面。

信号类别:1.连续信号(模拟信号)2.时域离散 ,其幅度取连续变量,时间取离散值3.幅度离散信号,其时间变量取连续值,幅度取离散值4.数字信号,幅度和时间都取离散值数字信号处理的四个方面可以抽象成两大方面的问题:(1)数字信号处理的研究对象(2)数字信号处理的一般过程。

1. 数字信号处理的研究对象研究用数字信号或符号的序列来表示信号并用数字的方法处理这些序列,从而得到需要的信号形式。

2. 数字信号处理的一般过程(注:数字信号处理技术相对于模拟信号处理技术存在诸多优点,所以对于模拟信号,往往通过采样和编码形成数字信号,再采用数字信号处理技术进行处理)1)信号处理过程(不妨假设待处理信号为模拟信号)()()A/DC D/AC a a t t y x −−−→−−→−−→−−→−−→−−−→预滤波数字信号处理平滑滤波 ()a x t :模拟信号输入预滤波:目的是限制带宽(一般使用低通滤波器)○1采样:将信号在时间上离散化 A/DC :模/数转换−−→○2量化:将信号在幅度上离散化(量化中幅度值=采样幅度值)○3编码:将幅度值表示成二进制位(条件2s cf f ≥) 数字信号处理:对信号进行运算处理D/AC :数/模转换(一般用采样保持电路实现:台阶状连续时间信号→在采样时刻幅度发生跳变 ) 平滑滤波:滤除信号中高频成分(低通滤波器),使信号变得平滑()y at :输入信号经过处理后的输出信号 有处理过程可见数字信号处理的特点:1)灵活性2)高精度和高稳定性3)便于大规模集成4)可以实现模拟系统无法实现的诸多功能最后对信号处理的发展的肯定和展望第一章 时域离散信号和时域离散系统(一)时域离散信号一般由模拟信号等间隔采样得到:()()a a t nT x n x x nT n ===-∞<<∞1.时域离散信号有三种表示方法:1)用集合符号表示2)用公式表示3)用图形表示2.常见的典型序列:1)单位采样序列 1000(){n n n δ=≠=2) 单位阶跃序列 1000(){n n u n ≥<=3)矩形序列 1010(){n N N n R ≤≤-=其他n4)实指数序列 ()()n x n a u n a =为实数5)正弦序列()sin x n n ω=()()sin a x t t =Ω() ()()sin()sin()a t nT x n x t nT n ω===Ω=T ω=Ωs F ωΩ=6)复指数序列 0()()j n x n e σω+=7)周期序列()()x n x n N n =+-∞<<∞。

(二)时域离散系统时域离散系统定义 []()().x n y n T −−−→−−−→[]()()y n T x n =时域离散系统中:1)线性系统判定公式:若1()y n =1[()]T x n ,2()y n =2[()]T x n 则1212()[()()]()()y n T ax n bx n ay n by n =+=+2)时不变系统判定公式:y(n)=T[x(n)]y(n-0n )=T[x(n-0n )]线性时不变系统输入与输出之间关系:()[()]h n T n δ=()()()()m x n x m n m axy n δ∞=-∞=-∑ ()()()m y n x m n m δ∞=-∞=-∑()[()()]m y n T x m n m δ∞=-∞=-∑y (n )=()()m x m h n m ∞=-∞-∑=x (n )*h (n )重点:线性是不变系统的输出等于输入序列和该系统的单位脉冲响应的卷积卷积的求解方法:1)图解法以例说明:已知x(n)= 4R (n),h(n)=4R (n),求y(n)=x(n)*h(n)。

解:(翻转,移位,相乘,相加)y(n)=()()m x m h n m ∞=-∞-∑=44()()m R m R n m ∞=-∞-∑2)解析法3)Matlab 求解4.系统因果性和稳定性的判定因果性判定:h (n )=0,n<0 稳定性判定:()n h n ∞=-∞<∞∑(三)线性常系数差分方程1)差分方程定义2)差分方程求解:○1经典法 ○2递推法 ○3变换域法(四)模拟信号数字处理方法(与绪论部分介绍相同)()()A/DC D/AC a a t t y x −−−→−−→−−→−−→−−→−−−→预滤波数字信号处理平滑滤波 ()a x t :模拟信号输入预滤波:目的是限制带宽(一般使用低通滤波器)○1采样:将信号在时间上离散化 A/DC :模/数转换−−→○2量化:将信号在幅度上离散化(量化中幅度值=采样幅度值)○3编码:将幅度值表示成二进制位(条件2s cf f ≥) 数字信号处理:对信号进行运算处理D/AC :数/模转换(一般用采样保持电路实现:台阶状连续时间信号→在采样时刻幅度发生跳变 ) 平滑滤波:滤除信号中高频成分(低通滤波器),使信号变得平滑()y at :输入信号经过处理后的输出信号第二章 时域离散信号和系统的频域分析(一)时域离散信号傅里叶变化的定义和性质1)物理意义:傅里叶变换是将对信号的时域分析转换为对其在频域的分析,便于研究问题。

)()()(10i n y a i n x b n y N i iM i i ---=∑∑==定义:()[()]()j j n X e FT x n x n e ωω∞-=-∞==∑ 存在的充分条件:()n x n ∞=-∞<∞∑ 反变换:1()[()]()2j j j t x n IFT X e X e e d πωωωπωπ-==⎰2)FT 的周期性:(2)(2)()()()j j M n j M n X e x n e X e M ωωπωπ∞-++=-∞==∑为整数3)线性:设11()[()]j X e FT x n ω=,22()[()]j X e FT x n ω=,那么1212[()()]()()j j FT ax n bx n aX e bX e ωω+=+4)时移与频移性质:设()[()]j X e FT x n ω=,那么00[()]()j n j FT x n n e X e ωω--=00([()]())j n j FT e x n X e ωωω-=5)FT 的对称性:*()()e e x n x n =-6)时域卷积定理设 ()()*()y n x n h n = 则 ()()()j j j Y e X e H e ωωω=7)频域卷积定理设()()()y n h n x n =则 ()11()()*()()()22j j j j j Y e H e X e H e X e d πωωωθωθπθππ--==⎰ 8)帕斯维尔定理: 221()()2j x n x e d πωπωπ∞--∞=∑⎰(二)周期序列的离散傅立叶级数及傅里叶表示式1)周期序列的离散傅立叶级数:~()x n 展成离散傅里叶级数:222211111~()00000[]N N N N N j mn j kn j mn j k m n N N N N k k n n n n n xea e e a e ππππ--------=======∑∑∑∑∑ 式中 21()00{N j k m n N k m N k m n eπ--=≠==∑ 2)周期序列傅里叶变换表示式: ~22()()()j k X e X k k NNωππδω∞=-∞=-∑ 式中 2~~()()j kn N k X k x n e π∞-=-∞=∑(三)时域离散信号的傅里叶变换与模拟信号傅里叶变换之间的关系: ^()()j T a X e X j Ω=Ω 1()()j T a s k X e X j jk T ∞Ω=-∞=Ω-Ω∑ 式中 22s s F T ππΩ==(四)序列的Z 变换1)Z 变换定义()()n k X z x n z∞-=-∞=∑ x x R z R -+<< 注意:Z 变换+不同收敛域⇒对应不同收敛域的不同序列序列⇒唯一(Z 变换+收敛域)2)序列特性对收敛域存在影响3)逆Z 变换()()n x x k X z x n zR z R ∞--+=-∞=<<∑ 11()()2n c x n X z z dz j π-=⎰○1留数法:11()Re [(),]2n k c k X z z dz s F z z j π-=∑⎰ ○2部分分式展开法: 4)Z 变换的性质○1线性性质()[()]()()m m M z ZT m n aX z bY z R z R -+=+<<○2序列的移位性质 ()[()]x x X z ZT x n R z R -+=<<00[()]()n x x ZT x n n z X z R z R --+-=<<○3序列乘以指数序列的性质 ()[()]x x X z ZT x n R z R -+=<<()()n y n a x n a =为常数1()[()]()n x x Y z ZT a x n X a z a R z a R --+==<<○4序列乘以n 的ZT ()[()]x x X z ZT x n R z R -+=<< ()[()]x x dX z ZT nx n z R z R dx -+=-<<○5复共轭序列的ZT ()[()]x x X z ZT x n R z R -+=<< ***[()]()x x ZT x n X z R z R -+=<<○6初值定理()[()]X z ZT x n = (0)lim ()z x X z →∞= ○7终值定理1lim ()lim(1)()z z x n z x z →∞→=- ○8时域卷积定理 设()()*()n x n y n ω=()[()]x x X z ZT x n R z R -+=<<()[()]x x Y z ZT y n R z R -+=<<则()[()]()()W z ZT n X z Y z ω==w w R z R -+<< ○9复卷积定理[()]()x x ZT x n X z R z R -+=<<[()]()y y ZT y n Y z R z R -+=<<()()()n x n y n ω=1()()()2x y x y c z d W z X Y R R z R R j υυπυυ--++=<<⎰○10帕斯维尔定理[()]()x x ZT x n X z R z R -+=<< [()]()y y ZT y n Y z R z R -+=<<1x y R R --<,1x y R R ++> 那么**1*11()()()()2c n x n y n X Y d j υυυπυ∞-=-∞=∑⎰ 5)Z 变换解差分方程00()()k kk k a y n k b x n k ∞∞==-=-∑∑ ○1求稳态解 Y (z )=H(z)X(z)式中00()M kk k M kkk b z H z a z -=-==∑∑ ()[()]y n IZT Y z =○2求暂态解 10000()()()M N kk l k k k k l k N N k kkk k k b z a z y l z Y z X z a z a z ----===---===-∑∑∑∑∑ 6)利用Z 变换分析信号和系统的频响特性○1频率响应函数与系统函数 00()()()M i i i M iik b z Y z H z X z a z -=-===∑∑○2用系统极点分布分析系统的因果性和稳定性 因果系统:h (n )=0,n<0 ⇒ 右序列收敛域为圆外稳定系统:收敛域包含单位圆()n x n ∞=-∞<∞∑○3利用系统的极零点分布分析系统的频率响应特性 1111(1)()(1)M r r N rr c z H z A d z -=-=-=-∏∏第三章 离散傅里叶变换(DFT )(一)离散傅立叶变换的定义及物理意义1)DFT 定义10()[()]()0,1,2,...,1N kn Nn X k DFT x n x n W k N -====-∑离散傅里叶逆变换(IDFT ):101()[()]()0,1,2,...,1N kn N n x n IDFT X k X k W n N N --====-∑2)离散傅里叶变换和Z 域变换关系 10()[()]()M n n X z ZT x n x n z --===∑10()[()]()0,1,2,...,1M kn N Nn X k DFT x n x n W k N -====-∑2()()0,1,2,...,1j k N z e X k X z k N π===-DFT 的物理意义:X (k )为x(n)的傅里叶变换()j X e ω在区间[0,2]π上的等间隔采样。

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