胡广书_数字信号处理题解及电子_绪论 ppt课件
胡广书_数字信号处理题解及电子课件_第5章

π 3. 在实轴但不在圆上,无共轭,角度=0, π 4. 在实轴,但在圆上,无共轭,角度=0,
模<1; 模=1;
在单位圆内 四个零点同时存在, 构成四阶系统.
把该式展开,其系数也是对称的,是具 有线性相位的子系统。
无共轭零点, 有镜象零点
无镜象对称零点, 有共轭零点.
无镜象零点, 也无共轭零点.
− jω n
+
n = ( N +1) / 2
∑
N −1
h ( n )e
− jω n
N −1 + h e 2
N −1 − j ω 2
令:
m = N −1 − n
( N −3) 2 ( N −3) 2 m=0
H (e jω ) 的对称性,有 并利用
H (e jω ) =
则该系统具有线性相位。
上述对称有四种情况:
偶对称
N : even N : odd
第一类 FIR 系统
N : even N : odd
奇对称
第二类 FIR 系统
1. N 为奇数
H (e jω ) = ∑ h(n)e − jω n
n =0 N −1
第一类 FIR 系统
=
( N −3) 2
∑
n=0
h(n)e
幅频
一 阶 全 通 系 统
0 -0.5 -1 -1 0 -1 0 (a) 1
0
0.2 (b)
0.4
1
0.5 -2 0 -3 -4 -0.5
0
0.2 (c)
0.4
0
5
10 (d)
15
20
相频
抽样响应
1 1 0.5 0 -0.5 -1 -1 0 -2 0.5 -4 0 -6 -8 -0.5 0 (a) 1 0 0.5
胡广书 数字信号处理课件

数字频率的特点:
(1)ω是一个连续取值的量; (2)ω的量纲为一种角度的量纲单位:弧度 (rad)。它表示序列在采样间隔T内正弦或余弦 信号变化的角度,表示了信号相对变化的快慢程 度; (3) 序列对于ω是以2π为周期的,或者说,ω的 独立取值范围为[0,2π)或[-π,π)。
(t )
t
0 单位冲激信号
西北大学信息科学与技术学院
2007年
2.单位阶跃序列
u(n)
u ( n)
{0
1 n0
n0
1
n
0 1 2 3 4 5
u(n)可以表示成很多移位的δ(n)序列之和:
u ( n) ( n k )
k 0
u(n)也可以用来表示移位的δ(n):
(n) u(n) u(n 1)
西北大学信息科学与技术学院
2007年
下面来说明模拟频率和数字频率之间的关系。 设模拟余弦信号为
x(t ) cos( t ) cos(2ft )
对该 x(t ) 以T为采样间隔进行采样离散,得
x(t )
t nT
cos( nT ) cos(Tn)
cos(2fTn)
将离散后的信号表示成离散余弦序列,即
x1 (n) x(n) RN (n)
0 n N 1
1
1
n
-1
0 1 2 3
4
西北大学信息科学与技术学院
2007年
5.正弦和余弦序列
正弦序列定义为
x(n) A sin(n) 余弦序列定义为
x(n) A cos(n)
其中,A为信号的最 大幅度,ω 称为序列的数 字频率,如图是一个正弦 序列的图形表示。
《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ppt课件

三.自相关函数与 自协方差函数的性质
24
性质1 :相关函数与协方差函数的关系
Cxx m rxx m mx 2
Cxy m rxy m m*xmy
当 mx 0
Cxx m rxx m Cxy m rxy m
25
性质2:均方值、方差与相关函数和协方差函数
rxx
0
E
xn
2
Cxx 0 rxx 0 mx 2
五、功率谱密度
44
维纳——辛钦定理
1. 复频域
rxx
(m)
1
2
j
c Sxx (z)zm1dz,
Sxx
(z)
m
rxx
(m)z
m
C (Rx , Rx )
45
2. 频域
{ rxx(m)
1
2
Pxx (e j )e jm d
2
Pxx (e j ) rxx (m)e jm
m
46
3.性质
实平稳随机信号 rxx m rxx m
rxx m E x x n1 n1m
x1x2 p x1 , x2 ; m dx1dx2
18
自协方差函数
Cxx (m) E (xn1 mx )*(xn2 mx ) E (xn1 mx )*(xn1m mx )
rxx m mx 2
19
对于均值为零的随机过程 rxx m Cxx m
①偶函数
Pxx e j Pxx e j
②实函数
Pxx e j Pxx e j
③极点互为倒数出现
Sxx
z
Sxx
1 z
47
④功率谱在单位圆上的积分等于平均功率
E
x2
数字信号处理-第二版-胡广书-习题解答

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胡广书_数字信号处理题解及电子课件_第8章

按 K—L 变换的思路,现需要求 Rx 的特征 值及特征向量,以形成变换的正交矩阵 A 。 但对Markov-1 过程,协方差阵 Rx 的特征向量 可以解析的给出,因此正交变换的矩阵也可解 析的得到:
j , j
是 Rx 的特征值
j 是方程
的根
1 1
有: 由:
tan( N ) 0
ˆ ˆ j x(t ), j (t ) x(t ) (t )dt
* j
ˆ ˆ j x(n), j (n) x(n) (n)
* j n
对
1 , 2 ,, N
ˆ ˆ ˆ 1 , 2 ,, N
则称
如果:
ˆ i i i 1,2, , N
0 ACA1 ACAT N 1
1
数据压缩的理论基础。后面即将讨论。
正交变换的实例: FS,FT, DTFT, DFS, DFT DCT,DST, DHT Walsh-Hadamard, Haar 变换, SLT(斜变换)
8.1 正交变换
一、信号的分解
概念:Βιβλιοθήκη 设空间 X 是由 N 维空间一组向量 1 , 2 ,, N 所张成,即
X span{1 , 2 ,, N }
对任一
x X,都可作如下分解:
x n n
n 1 N
x n n
n 1
N
信号的离散表示,或 信号的分解 是分解系数 或信号的变换
若:
T
AN N
y Ax
矩阵 A 的 行(列)向 量即是前面 的向量 i
Ax, Ax x, x y, y
[工学]胡广书_数字信号处理题解及电子课件_绪论
![[工学]胡广书_数字信号处理题解及电子课件_绪论](https://img.taocdn.com/s3/m/8f470ffe6137ee06eff91885.png)
有关期刊
1. I EEE Trans. on Signal Processing; 2. I EEE Trans. on Circuits and Systems; 3. I EEE Trans. on Biomedical Engineering; 4. Proc. of I EEE; 5. Signal Processing; 6. 信号处理
(2)通过应用来加深理解和记忆;
特别希望大家在学习的过程中一定要重视利 用MATLAB来完成实际的信号处理任务。
(3)打好基础,循序渐进;
(4)尽可能的多看一些国外的教科书及有关文献
参考书
[1] S J. Orfanids. Introduction to Signal Processing. 1996; 清华大学出版社,1999
MATLAB Signal Processing Tool Box
硬件实现:
CPU, MCU,
DSP
TI产品系列
数字信号处理中最常用的算法是线性卷 积和 DFT,其特点是大量的“连乘连加”运 算,如:
y(n) x(k)h(n k)
k
N 1
X (k ) x(n)e j2nk N
n0
DSP的特点:
时钟快;硬件乘法器(实现连乘连加); 哈佛结构;较多的寄存器, 等等
5、数字信号处理的应用
DSP的应用
耳背式 耳道式 耳内式 完全耳内式
心电 Holterຫໍສະໝຸດ 5. 关于数字信号处理的学习
作为一门课程,学好数字信号处理和学好其他课程有 着共同的要求。下面是几点特殊的要求:
(1)特别要注意加深概念的理解,不要只停留在死 记数学公式上;
(二)数字信号
胡广书数字信号处理题解及电子课件第3章1

如果 x(n) 是实偶信号,即
j X ( e ) 是 则
的实函数!
4. 如果
则:
5. 如果 Evaluation only. eated with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0 Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 则:
1 Px 2
Px (e j )d
说明:
j P ( e ) 在 ~ 内的积分等于信号的功 1. x j j 率,所以称 Px (e ) 为功率谱,同理,Ex (e ) 为能量谱; Evaluation only. j 2. Px (e ) 始终是 的实函数; eated with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0 Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 3. 相关函数和功率谱是随机信号分析与处
时域卷积定理
频域卷积定理!
6. 时域相关定理 互相关:
DTFT
Evaluation only. eated with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0 Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.
自相关:
自相关函数的 DTFT 始终是 的实函数!
在经典数学的意义上是不可实现的,
但在引入了奇异函数后可以实现。
周期信号
FS
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衷心希望大家 喜欢 DSP,学好 DSP;
希望并相信 DSP 会在您的 学位论文及今后的就业中发挥 重要的作用!
5、数字信号处理的应用
DSP的应用
耳背式 耳道式 耳内式
完全耳内式
心电 Holter
5. 关于数字信号处理的学习
作为一门课程,学好数字信号处理和学好其他课程有 着共同的要求。下面是几点特殊的要求:
(1)特别要注意加深概念的理解,不要只停留在死 记数学公式上;
(2)通过应用来加深理解和记忆;
特别希望大家在学习的过程中一定要重视利 用MATLAB来完成实际的信号处理任务。
常见人体生理信号 (生物医学信号)
ECG(心电) EEG(脑电) EOG(眼电) EMG(肌电) PCG(心音)
要求:准确检测R波,>99% 准确检测 P,Q,S,T等波, >90% 准确测量 P-Q间期, QRS宽度, S-T段形态
不同心脏病人的心电图
脑电信号
胎儿心电信号
脑电(EEG)的节律(即主要频率):
3. 离散系统分析; 4. 离散系统设计(滤波器设计); 5. 随机信号统计分析理论; 6. 信号建模(AR, MA,ARMA) ; 7. 特征估计(自相关函数,功率谱计); 8. 实现(软件--MATLAB; 硬件-- DSP); 9. 应用
4. 数字信号处理的实现
软件实现:
(教学, 科研, 开发的前期) DSP软件包
带有高频噪声及病态失真的心电信号
(3)波形检测(参数提取):
▪ R波检测:要求>99%; ▪ P波检测,T波检测:幅度特别低,>90%; ▪ P-Q间期测量;S-T段形态检测; ▪ QRS宽度检测
(4)病类判别:根据检测出的参数、心脏疾病的 原 理和医生的临床经验,建立起各种心律异常的数学 模型并对心电信号做出判别,决定是否异常,如异常, 又属于哪一类异常。这一工作即是信号处理的应用。
(一) 信号
信号是信息(Information)的载体 ,即 信息包含在信号中。
信号,特别是一维信号,多是时间 t 的
函数,即
x (t)
连续时间信号,又
称模拟信号
(Analog Signal)
常见信号:
电压,电流,磁通; 温度,压力, 压强; 光,机械振动; 价格,经济指数,股市指数; 流量,水位,潮位; 人体生理信号 等等
[3] Proakis J.G. Introduction to Digital Signal Processing. 1988
有关期刊
1. I EEE Trans. on Signal Processing; 2. I EEE Trans. on Circuits and Systems; 3. I EEE Trans. on Biomedical Engineering; 4. Proc. of I EEE; 5. Signal Processing; 6. 信号处理
(二)数字信号
x(nTs)x(t)tnTs
x(n)
n
n : 所有整数 T s : 抽样间隔 , fs 1/Ts
f s :抽样频率(Sampling Frequency)
归一化: Ts 1, fs 1
信号源
流程图
x '(t)
sensors
放大器
x(t)
A/D
x(nTs)
D/A
DSP装置
y (t)
y(nTs)
例: A/D 8bit 5V
00000000 0V 00000001 20mV
00000010 40mV
29mV
31mV
A/D芯片已高度集成化,将这些芯片配以一 些必要的外围电路可做成不同的A/D板(又称数 据采集板)。将A/D板插入普通计算机(如PC) 的扩展槽中,配以相应的软件即可实现信号的抽 样。A/D芯片有两个主要的参数,一是字长,二 是转换速度。现在市售的A/D芯片的字长有8bit, 10bit,12bit及14bit,字长越长,量化误差越小, 自然,转换的精度就越高。转换速度决定了其 A/D芯片的最大抽样速度,目前市售的A/D芯片 的抽样速度可由几十千赫至几百兆赫。当然,字
3. 数字信号处理的理论:
基 础
数学: 微积分, 线性代系统, 计算机
现代通信原理、现代控制理论
发 模式识别、最优化、神经网络 展 系统辨识、 振动测试
生物医学工程
1. 信号抽样与采集理论;
2. 信号分析理论: Z变换, 离散傅里叶变换(DFT) Hilbert 变换 离散余弦变换(DCT) 离散小波变换(DWT) 快速算法理论(FFT)
1. 数字信号处理的任务
任务:从信号中提取出所需要的信息,并将其用于 实际 。
例:
心电监护仪: 内含CPU
用于危重病房(intensive care unit,ICU)的心电 自动监护仪的作用是监护病人的心电状态(同时也包 括其他生理参数,如血压、呼吸等),它应能实时地 显示和存储病人的心电波形,并根据心电图的异常来 自动决定是否给出报警。一个实际的心电监护仪由心 电放大器、A/D 转换器、CPU、显示单元、存储单元、 系统管理软件和心电信号处理软件所组成。
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概论 关于“数字信号处理”
(一)信号
关 (二)数字信号
于 (三)数字信号处理
数
字
1 数字信号处理的任务
信
2 数字信号处理的优势
号
3 数字信号处理的理论
处
4 数字信号处理的实现
理
5 数字信号处理的应用
6 关于数字信号处理的学习
心电处理软件的功能:
(1) 在CPU的控制下实现心电信号的采集、显
示和存储;
(2)去除噪声:
在信号采集时,身体的任一微小运动都会产生 “基线漂移”,这是一种低频干扰,同时,由于肌电 的存在又产生了高频的肌电噪声,由于空间电磁场的 存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声 不去除,就会影响下一步的信号处理。
MATLAB Signal Processing Tool Box
硬件实现:
CPU, MCU,
DSP
TI产品系列
数字信号处理中最常用的算法是线性卷 积和 DFT,其特点是大量的“连乘连加”运 算,如:
y(n)x(k)h(nk)
k
N1
X(k) x(n)ej2nk N
n0
DSP的特点:
时钟快;硬件乘法器(实现连乘连加); 哈佛结构;较多的寄存器, 等等
节律:<4Hz 的成分; (深睡)
节律:4Hz~8Hz 的成分; (浅睡)
节律:8Hz~13Hz 的成分; (清醒) 节律:>13Hz 的成分。(受刺激或思考)
火车鸣笛信号
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
二维信号: f (x, y)
视频信号: f (x, y;t)
传感器 (sensor)
作用:将非电信号转化为电信号。 转化后的信号是连续时域模拟
(Analog)信号, 可以用 x ( t ) 表示。
模拟信号产生、处理和传输所使用 的器件是: R, L, C, OP(运算放大器) 缺点: 体积大, 精度低,不灵活
以上内容虽然属于生物医学工程学科的范畴, 但从中可以看出数字信号处理的内容和任务。其他 学科的信号处理过程和该问题类似,即大体上也包 含了去噪、特征检测(或提取)和应用于实际这三 个方面。
2. 数字信号处理的优势:
(1). 精度高 (2). 可重复性强 (3). 体积小 (4). 成本低 (5). 可编程:所以灵活性强 (6). 实时性(Real-time)强
(3)打好基础,循序渐进;
(4)尽可能的多看一些国外的教科书及有关文献
参考书
[1] S J. Orfanids. Introduction to Signal Processing. 1996; 清华大学出版社,1999
[2] S K Mitra. Digital Signal Processing: A Computer- Based Approach . 2001, 清华大学出版社,2001
长越长,速度越高,其售价也越贵,使用者应视 实际需要选用。
(三) 数字信号处理
以PC或专用DSP装置为硬件平台, 以数 值分析为基本工具, 发展众多的信号 处理算法,实现信号自身的提取或是 信号有用特征( 幅度, 周期, 持续时 间, 过零点个数, 上升时间, 下降时 间, 自相关函数, 功率谱)的提取, 以 达到认识信号, 利用信号的目的。