数字信号处理DSP11-2
数字信号处理概述
数字压缩： 数据压缩在一定条件下把原始信号所含信息数据进行压缩,如语音、声音、图像 信号中含有许多冗余信息,通过数字信号压缩算法最大限度地去除这些信号中的 冗余度,使压缩后信号带宽减小,提高传输效率。作数据存储时可降低所需存储介 质的容量。例如直径为120ｍｍ的ＣＤ光盘,本来存储的只是一套70分钟的Ｈｉ Ｆｉ立体声音乐,现在可将70分钟电视信号和音乐信号都压缩到120ｍｍ的光盘上, 即ＶＣＤ光盘。 图像处理： 数字信号处理技术成功应用的图像处理方法有： 数据压缩 图像复原 清晰化与增强 由于单个数字图像以1兆个采样值的量级表示，所以要求高性能的处理机、高 密度的数据存储器。即要求高速度硬件。 会议电视和可视电话： 采用ＤＳＰ完成视频图像信号的压缩,制成可通过公用电话交换网(ＰＳＴＮ) 传输的会议电视或可视电话。
自20世纪60年代以来，数字信号处理的应用已成为一种明显的趋 势，这与它突出优点分不开的。 数字信号处理大致可分为： 信号分析 信号滤波
典型信号处理实例 • 远程通信（多路技术、压缩、回声抑制） • 图象处理（医学影像、影像产品、图像增强、恢复）
语音处理: 它是最早采用数字信号处理技术的领域之一。 本世纪50年代提出语音形成数学模型，经过十多年对语音的分析、综合，证 明是正确的。 在语音领域现存在着三种系统： 语音分析系统：自动语音识别系统，它能识别语音，辨认说话的人是谁，而 且破译后，能立即作出决断。 语音综合系统：盲人的自动阅读机，声音响应的计算机终端，会说话玩具， 家用电器(CD,VCD,DVD)。 语音分析综合系统：语音存储和检索系统。应用于语音编码、语音合成、语 音识别、语音增强、说话人确认、语音邮件、语音存储等。 语音压缩 在ＧＳＭ手机中用ＤＳＰ可将语音压缩，在卫星电话中用ＤＳＰ将语音压缩 仍具有良好的清晰度。在语音信箱、留言电话方面也都采用语音压缩技术和 ＤＳＰ。
数字信号处理第1章
…
x(n )
01 11
y(n )
11 21
z－ 1 z－ 1
并联型结构
0F 1F
1F 2F
z－ 1 z－ 1
…
数字信号处理基础－实现结构（IIR）
FIR的特点：
单位脉冲响应序列为有限个； 可快速实现； 可得到线性相位 滤波器阶数较高 IIR的特点： 滤波器阶数较低 可利用模拟滤波器现有形式
a N－ 1 aN
x(n －N)
z－ 1 b N
z－ 1 y(n －N)
直接Ⅰ型结构
…
数字信号处理基础－实现结构（IIR）
y (n) bi x(n 1) ai y (n i )
i 0 i 1
b0 a1 a2 z－ 1 z－ 1 b1 b2 x(n ) y(n )
M
N
… … …
若ai不等于0，输出依赖于以前的输出信号， 称为递归系统（有反馈）
y(n) ai y (n i) bl x(n l )
i 1 i 0
N
M
通常此时n趋于无穷大时，h(n)也不为0，对 脉冲响应无限长的系统称为IIR（无限长单 位脉冲响应滤波器）
数字信号处理基础－系统实现结构
数字信号处理基础－实现结构（IIR）
y(n) bi x(n i) ai y (n i)
i 0 i 1
x(n) x(n－ 1) x(n－ 2) b0 z－ 1 b 1 z
－ 1
M
N
y(n ) a1 a2 z－ 1 z
－ 1
y(n－ 1) y(n－ 2)
b2
…
…
…
…
《数字信号处理》课件
数字信号处理具有精度高、稳定性好、灵活性大、易于实现和可重复性好等优 点。它克服了模拟信号处理系统中的一些限制，如噪声、漂移和温度变化等。
数字信号处理的重要性
数字信号处理是现代通信、雷达、声 呐、语音、图像、控制、生物医学工 程等领域中不可或缺的关键技术之一 。
随着数字技术的不断发展，数字信号 处理的应用范围越来越广泛，已经成 为现代信息处理技术的重要支柱之一 。
04 数字信号变换技术
CHAPTER
离散余弦变换
总结词
离散余弦变换（DCT）是一种将离散信号变换到余弦函数基 的线性变换。
详细描述
DCT被广泛应用于图像和视频压缩标准，如JPEG和MPEG， 因为它能够有效地去除信号中的冗余，从而减小数据量。 DCT通过将信号分解为一系列余弦函数的和来工作，这些余 弦函数具有不同的大小和频率。
雷达信号处理
雷达目标检测
利用数字信号处理技术对雷达回 波数据进行处理和分析，实现雷 达目标检测和跟踪。
雷达测距和测速
通过数字信号处理技术，对雷达 回波数据进行处理和分析，实现 雷达测距和测速。
雷达干扰抑制
利用数字信号处理技术对雷达接 收到的干扰信号进行抑制和滤除 ，提高雷达的抗干扰能力。
谢谢
THANKS
《数字信号处理经典》ppt课 件
目录
CONTENTS
• 数字信号处理概述 • 数字信号处理基础知识 • 数字滤波器设计 • 数字信号变换技术 • 数字信号处理的应用实例
01 数字信号处理概述
CHAPTER
定义与特点
定义
数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及信号的获 取、表示、变换、分析和综合的理论和技术。它以数字计算为基础，利用数字 计算机或其他数字硬件来实现信号处理的方法。
数字信号处理DSP第4章
k 0,1, , N 1
2
13
4.2 按时间抽取（DIT）的基2–FFT算法
将系数统一为 WNk 2 WN2k ,则可得
x[0]
N 4点
x[4]
DFT
G[0]
X [0]
G[1]
X [1]
x[2]
N 4点
WN0
x[6]
DFT
WN2
G[2]
1 G[3]
1
X [2] X [3]
x[1]
N 4点
X m1[i] WNr X m1[ j] , X m1[i] WNr X m1[ j]
m 1, 2 ,
每一个蝶形需要一次复数乘法和两次复数加法。
17
4.2 按时间抽取（DIT）的基2–FFT算法
N点的DIT-FFT计算量为
复数乘法：
1
N 2
log2
N
N 2
复数加法：
2
N 2
log2
N
N
例： 如果每次复数乘法需要100us，每次复数加法需要20us，来 计算N=1024点DFT，则需要
12
4.2 按时间抽取（DIT）的基2–FFT算法
同理
( N 4)1
( N 4)1
G[k] DFT[g[r]]
g[2l]WN2lk2
g[2l 1]WN(22l1)k
l 0
l 0
( N 4)1
( N 4)1
g[2l]WNlk 4 WNk 2
g[2l 1]WNlk 4 ,
l 0
l 0
k 0,1,
(3) WN0 WN4 WN8 WN12 WN16 WN20 WN24 WN28
或 WN4i i 0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 (dm 1)
数字信号处理绪论
8、应用
DSP这一学科近二、三十年发展十分迅速，特别是FFT算法的出现 及大规模集成电路和计算机技术的快速发展，使DSP的应用领域不断 扩大。
应用领域有： 通信 雷达 地震预测 声纳 遥感 图像处理和模式识别 语音处理和识别 生物医学 自动控制 消费电子
雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。发 射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获 得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径 向速度）、方位、高度等信息。
时变系统
非平稳信号 非高斯信号 非线性信号
处理方法的发展： 自适应滤波 离散小波变换 高阶矩分析 信号盲处理 分形、混沌理论 目的：数学模型更加符合实际，或者降低对信号先验知识 的要求，充分利用观测信号中的一切有用信息，提高信息 利用率。
一阶矩就是随机变量的期望，二阶矩 就是随机变量平方的期望，以此可以类推 高阶的矩。
讲授内容
0.绪论--DSP的发展和应用 （1学时） 1.离散时间信号与系统 (3学时） 2.Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）（4学时） 3.离散傅里叶变换(DFT) （6学时） 4.快速傅里叶变换（FFT）（6学时） 5.数字滤波器的基本结构（2学时） 6.IIR DF的设计(无限长单位脉冲响应数字滤波器的设 计)（5学时） 7.FIR DF 的设计(有限长单位脉冲响应数字滤波器的设 计)（5学时）
2、数字信号处理系统
以下所讨论的是模拟信号的数字信号处理系统.
模拟 前置预
滤波器 Xa(t) PrF
A/D 变换器 ADC
数字信号 处理器 DSP
D/A 变换器 DAC
模拟 模拟 滤波器 Ya(t) PoF
(1)前置滤波器
也称为抗混叠滤波器，将输入信号xa(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。
DSP数字信号处理技术
片，是一种专 门用于数 字信 号处理 的微 处理器 。
Ｄ Ｐ芯片的内 Ｓ 部采用 程序和数据空间分开的哈佛结构， 具有专门的 硬件乘 法器， 采用流水线操作， 提供特殊的Ｄ Ｐ Ｓ 指令， 用来快速地实 可以 现各种数字信号处理算法。 根据数字信号处理的要求， Ｓ 芯片一般具有如下的一些主要特点： ＤＰ １ 在一 ． 个指令周期内 可完成一次乘法和一次加法；
周期完成。
２ Ｄ Ｐ芯片的分类 ． ２ Ｓ
ＤＰ Ｓ 芯片可以 按照以下 ３ 种方式进行分类。
１ ．按基础特性分 类
这是根据ＤＰ 工作时 Ｓ 芯的 钟和指 令类型来分类的． 如果ＤＰ Ｓ 芯片在某时钟频率范
围内以 任何频率都能正常工作， 除计算速度有变化外， 性能没有下降， 这类 Ｄ Ｐ Ｓ 芯片 一般称为静态 Ｄ Ｐ芯 Ｓ 片。如果有两种或两种以上的 Ｄ Ｐ Ｓ 芯片， 他们的指令集和相应 的机器代码机管脚结构相互兼容， 则这类 Ｄ Ｐ Ｓ 芯片称为具有一致性的Ｄ Ｐ Ｓ 芯片。 ２ 按数据格式分 ． 类
根据 Ｄ Ｐ 芯 片工作的数据格式 ， Ｓ Ｓ Ｄ Ｐ芯片 可分为定点 Ｄ Ｐ芯片和浮 点 Ｄ Ｐ Ｓ Ｓ 芯片 。
数据以 定点 格式工作的Ｄ Ｐ Ｓ 芯片成为定点Ｄ Ｐ Ｓ 芯片， 浮点 以 格式工作的称为浮点 ＤＰ Ｓ 芯片。 不同的浮点 Ｄ Ｐ芯片所采用的 Ｓ 浮点 格式不完全一样， 有的 Ｄ Ｐ芯片 Ｓ 采用 自 定
义的浮点格式 ，有的 Ｄ Ｐ芯片则采用 ＩＥ Ｓ Ｅ Ｅ的标准浮 点格式 。 ３ 按用 途分类 ． 根据 Ｄ Ｐ芯片的用途 ，Ｄ Ｐ芯片可分 为通用型 Ｄ Ｐ芯片和专 用型 Ｄ Ｐ Ｓ Ｓ Ｓ Ｓ 芯片 。通 用型 Ｄ Ｐ芯片适合普通 的 Ｄ Ｐ Ｓ Ｓ 应用 ，如 Ｔ 公司 的一 系列 Ｄ Ｐ芯片 。专用型 Ｄ Ｐ Ｉ Ｓ Ｓ芯
DSP课件第4章-数字信号处理教程(第2版)-姚天任-清华大学出版社
例4-2 求格型参数，已知 Hz 2 6z1 4z2
1．初始化
H z b0 A2 z 2 1 3z1 2z2 D2 z z2 A2 z1 z2 3z1 2
调用MATLAB函数验证 b=[1 3 -2]; k=tf2latc(b); 结果：k=[-3 -2] b=latc2tf(k); 结果: b=[1 3 -2]
4.3 线性相位FIR滤波器
4.3.1 FIR滤波器的相位响应 4.3.2 线性相位FIR滤波器的冲激响应 4.3.3 线性相位FIR滤波器的结构 4.3.4 线性相位FIR滤波器的振幅响应 4.3.5 线性相位FIR滤波器的零点分布
2. 滤波器无相位失真的条件
相延时是频率的函数。 若输入信号不同频率分量通过滤波器的相延时不
FIR滤波器的级联结构信号流图
4.2 FIR滤波器的格型结构
uvii
n n
ui1n iui1n
ivi1 n vi1n
1 1
u0
n
v0 n b0 yn uN n
xn
1i N
FIR滤波器格型结构的推导
i
前向预测 xˆn ak xn k
k 1
前向预测误差
i
ui n xn xˆn ak xn i
2
lim
z
D2
z
lim
z
z 2
3z 1
2
2
2． 迭代 i 2, 1
A1z
1
1
2 2
A2
z
2 B2
DSP原理及应用-(修订版)--课后习题答案
第一章：1、数字信号处理的实现方法一般有哪几种？答：数字信号处理的实现是用硬件软件或软硬结合的方法来实现各种算法。
(1) 在通用的计算机上用软件实现；(2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现；(3) 用通用的单片机实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制；(4)用通用的可编程 DSP 芯片实现。
与单片机相比，DSP 芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法；(5) 用专用的 DSP 芯片实现。
在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用 DSP 芯片很难实现（ 6）用基于通用 dsp 核的asic 芯片实现。
2、简单的叙述一下 dsp 芯片的发展概况？答：第一阶段， DSP 的雏形阶段（ 1980 年前后）。
代表产品： S2811。
主要用途：军事或航空航天部门。
第二阶段， DSP 的成熟阶段（ 1990 年前后）。
代表产品： TI 公司的 TMS320C20主要用途：通信、计算机领域。
第三阶段， DSP 的完善阶段（ 2000 年以后）。
代表产品：TI 公司的 TMS320C54 主要用途：各个行业领域。
3、可编程 dsp 芯片有哪些特点？答： 1、采用哈佛结构（ 1）冯。
诺依曼结构，（ 2）哈佛结构（ 3）改进型哈佛结构2、采用多总线结构 3.采用流水线技术4、配有专用的硬件乘法-累加器5、具有特殊的 dsp 指令6、快速的指令周期7、硬件配置强8、支持多处理器结构9、省电管理和低功耗4、什么是哈佛结构和冯。
诺依曼结构？它们有什么区别？答：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。
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。
数字信号处理中的英文缩写
数字信号处理中的英文缩写在数字信号处理领域中，有许多常用的英文缩写，以下是一些常见的缩写及其含义：1. DSP：数字信号处理（Digital Signal Processing）2. FFT：快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）3. FIR：有限脉冲响应（Finite Impulse Response）4. IIR：无限脉冲响应（Infinite Impulse Response）5. DFT：离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform）6. IDFT：离散傅里叶逆变换（Inverse Discrete Fourier Transform）7. ADC：模数转换器（Analog-to-Digital Converter）8. DAC：数模转换器（Digital-to-Analog Converter）9. LTI：线性时不变（Linear Time-Invariant）10. SNR：信噪比（Signal-to-Noise Ratio）11. MSE：均方误差（Mean Squared Error）12. PDF：概率密度函数（Probability Density Function）13. CDF：累积分布函数（Cumulative Distribution Function）14. PSD：功率谱密度（Power Spectral Density）15. FIR filter：有限脉冲响应滤波器16. IIR filter：无限脉冲响应滤波器17. AWGN：加性白噪声（Additive White Gaussian Noise）18. QAM：正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation）19. BPSK：二进制相移键控（Binary Phase-Shift Keying）20. FSK：频移键控（Frequency-Shift Keying）这些缩写在数字信号处理的理论、算法、实现中都有广泛应用，了解这些缩写有助于更好地理解和掌握数字信号处理相关知识。
DSP数字信号处理实验
题 姓 学 专 目：数字信号处理习题及上机实验 名： *** 号： *** 业：精密仪器与机械 系：仪器系 研 究 所：医学精密工程及智能系统研究所 学 院：电子信息与电气工程学院
指导老师：*** 完成时间：2011年12月4日
1
数字信号处理习题作业及上机实验（三、四）
实验 1 抽样定理的实验体会
3
%幅值 %信号频率 Hz %采样频率=0.5*f0 %采样频率=f0 %采样频率=2*f0 %采样频率=5*f0 %采样点数
（3） 谐波信号： x2 (t ) Ai sin(2 f 0it ) ， A1 1 ， A2 0.5 ， A3 0.2 ， f 0 5Hz
i 1
4
（4） Hamming（哈明）窗： x4 (t ) 0.54 0.46cos(2 f0t ) ， f 0 由同学自选给定。 f0=1; fs1=0.5*f0; fs2=f0; fs3=2*f0; fs4=5*f0; N=32; t=0:N-1; x1=0.54-0.46*cos(2*pi*f0*t/fs1); x2=0.54-0.46*cos(2*pi*f0*t/fs2); x3=0.54-0.46*cos(2*pi*f0*t/fs3); x4=0.54-0.46*cos(2*pi*f0*t/fs4); subplot(2,2,1); plot(t/fs1,x1); xlabel('t(s)');ylabel('x3(t)'); title('采样频率为信号频率的 0.5 倍');axis([0,N/fs1,0,1.1]); subplot(2,2,2); plot(t/fs2,x2); xlabel('t(s)');ylabel('x3(t)'); title('采样频率为信号频率的 1 倍');axis([0,N/fs2,0,1.1]); subplot(2,2,3); plot(t/fs3,x3); xlabel('t(s)');ylabel('x3(t)'); title('采样频率为信号频率的 2 倍');axis([0,N/fs3,0,1.1]); subplot(2,2,4); plot(t/fs4,x4); xlabel('t(s)');ylabel('x3(t)'); title('采样频率为信号频率的 5 倍');axis([0,N/fs4,0,1.1]); %选定信号频率 1Hz %采样频率=0.5*f0 %采样频率=f0 %采样频率=2*f0 %采样频率=5*f0 %采样点数