数字信号处理的应用与发展趋势 作者：王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要： 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科，也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词： 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP，英文全名是Digital Signal Processing。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 DSP系统的基本模型如下： 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础，所涉及范围及其广泛。例如，在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具；同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 数字信号处理技术的发展经历了三个阶段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅里叶变换的经典数字信号处理, 其系统由分立的小规模集成电路组成, 或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能, 当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理, 主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展, 理论和技术进入到以快速傅里叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段, 出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片, 例如美国德州仪器公司(TI公司) 的TMS32010 芯片, 在全世界推广应用, 在雷达、语音通信、地震等领域获得应用, 但芯片价格较贵, 还不能进 入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人, 理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段, 能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息, 硬件采用更高速的DSP 芯片, 能实时地完成巨大的计算量, 以TI 公司推出的TMS320C6X 芯片为例, 片内有两个高速乘法器、6 个加法器, 能以200MHZ 频率完成8 段32 位指令操作, 每秒可以完成16 亿次操作, 并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X 、C3X 、C5X 、C6X不同应用范围的系列, 新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用, 数字化的产品性能价 格比得到很大提高, 占有巨大的市场。 1.3、数字信号处理的特点
数字信号处理技术的最新发展 电子与信息工程学院12S005044 郭晓江 摘要：数字信号处理（DSP,digital signal processing）是一门涉及许多领域的新兴学科，在现代科技发展中发挥着极其重要的作用。近年来，随着半导体技术的进步，处理器芯片的处理能力越来越强大，使得信号处理的研究可以主要放在算法和软件方面，不再像过去那样需要过多考虑硬件。由于它的出色性能，DSP目前被广泛应用于数字通信、信号处理、工业控制、图像处理等领域。自从数字信号处理器问世以来，由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点，已在图形、图像处理，语音、语言处理，通用信号处理，测量分析，通信等领域发挥越来越重要的作用。随着技术成本的降低，控制界已对此产生浓厚兴趣，已在不少场合得到成功应用。数字信号处理（DSP）是广泛应用于许多领域的新兴学科，因其具有可程控、可预见性、精度高、稳定性好、可靠性和可重复性好、易于实现自适应算法、大规模集成等优点，广泛应用于实时信号处理系统中。DSP技术在数据通信、汽车电子、图像处理以及声音处理等领域应用广泛。 DSP国际发展现状 国外的商业化信号处理设备一直保持着快速的发展势头。欧美等科技大国保持着国际领先的地位。例如美国DSP research公司，Pentek公司，Motorola公司，加拿大Dy4公司等，他们很多已经发展到相当大的规模，竞争也愈发激烈。我们从国际知名DSP技术公司发布的产品中就可以了解一些当今世界先进的数字信号处理系统的情况。 以Pentek公司一款处理板4293为例，使用8片TI公司300 MHz的TMS320C6203芯片，具有19 200 MIPS的处理能力，同时集成了8片32 MB的SDRAM，数据吞吐600 MB/s。该公司另一款处理板4294集成了4片Motorola MPC7410 G4 PowerPC处理器，工作频率400/500 MHz，两级缓存256K×64 bit，最高具有16MB 的SDRAM。 ADI公司的TigerSHARC芯片也由于其出色的协同工作能力，可以组成强大的处理器阵列，在诸多领域（特别是军事领域）获得了广泛的应用。以英国Transtech DSP公司的TP-P36N为例，它由4～8片TS101b（TigerSharc）芯片构成，时钟250 MHz，具有6～12 GFLOPS的处理能力。 DSP应用产品获得成功的一个标志就是进入产业化。在以往的20年中，这一进程在不断重复进行，而且周期在不断缩小。在数字信息时代，更多的新技术和新产品需要快速地推上市场，因此，DSP的产业化进程还是需要加速进行。随着竞争的加剧，DSP生产商随时调整发展规划，以全面的市场规划和完善的解决方案，加上新的开发历年，不断深化产业化进程。 2002年1月7日~11日，在美国拉斯维加斯举行的全球最大的消费类电子产品展CES (Consumer Electronic Show)，以及2月1 日在英国伦敦科学博物馆开幕“通向未来”科学技术展，展示了最新研究开发的DSP 新技术新产品在通信领域的应用。DSP制造商新推出一系列的产品，并且都瞄准了通信领域的应用。 作为处理数字信号的DSP技术，为人们快速的获取、分析和利用有效信息奠定
实验名称：多采样率数字信号处理 一．实验目的：1. 掌握信号抽取和插值的基本原理和实现； 2．掌握信号的有理数倍率转换。 二．实验原理： 多采样率数字信号处理共分为3方面的问题：信号的整数倍抽取、信号的整数倍插值和信号的有理数倍速率转换。 Matlab 信号处理工具箱提供了抽取函数decimate 用于信号整数倍抽取，其调用格式为： y=decimate(x,M) y=decimate(x,M,n) y=decimate(x,M,’fir’) y=decimate(x,M,n,’fir’) 其中y=decimate(x,M)将信号x 的采样率降低为原来的 M 1，抽取前缺省地采用8阶Chebyshev Ⅰ型低通滤波器压缩频带。 y=decimate(x,M,n)指定所采用Chebyshev Ⅰ型低通滤波器的阶数，通常13 n 。 y=decimate(x,M,’fir’)指定用FIR 滤波器来压缩频带。 y=decimate(x,M,n,’fir’) 指定所用FIR 滤波器的阶数。 Matlab 信号处理工具箱提供了插值函数interp 用于信号整数倍插值，其调用格式为： y=interp(x,L) y=interp(x,L,n,alpha) [y,b]=interp(x,L,n,alpha) 其中y=interp(x,L)将信号的采样率提高到原来的L 倍。 y=interp(x,L,n,alpha)指定反混叠滤波器的长度n 和截止频率alpha ，缺省值为4和0.5。 [y,b]=interp(x,L,n,alpha)在插值的同时，返回反混叠滤波器的系数向量。 信号的有理数倍速率转换是使信号的采样率经由一个有理因子M L 来改变，可以通过插值和抽取的级联来实现。Matlab 信号处理工具箱提供了重采样函数resample 用于有理倍数速率转换，其调用格式为： y=resample(x,L,M);
数字信号处理技术及发展趋势 贵州师范大学物电学院电子信息科学与技术 罗滨志 120802010051 摘要 数字信号处理的英文缩写是DSP，而数字信号处理又是电子设计领域的术语，其实现的功能即是用离散（在时间和幅度两个方面）所采样出来的数据集合来表示和处理信号和系统，其中包括滤波、变换、压缩、扩展、增强、复原、估计、识别、分析、综合等的加工处理，从而达到可以方便获得有用的信息，方便应用的目的【1】。而DPS实现的功能即是对信号进行数字处理，数字信号又是离散的，所以DSP大多应用在离散信号处理当中。 从DSP的功能上来看，其发展趋势日益改变着我们的科技的进步，也给世界带来了巨大的变化。从移动通信到消费电子领域，从汽车电子到医疗仪器，从自动控制到军用电子系统中都可以发现它的身影【2】。拥有无限精彩的数字信号处理技术让我们这个世界充满变化，充满挑战。 In this paper Is the abbreviation of digital signal processing DSP, the digital signal processing (DSP) is the term in the field of electronic design, the function of its implementation is to use discrete (both in time and amplitude) sampling represented data collection and processing of signals and systems, including filtering, transformation, compression, extension, enhancement, restoration, estimation, identification, analysis, and comprehensive processing, thus can get useful information, convenient for the purpose of convenient application [1]. And DPS the functions is to digital signal processing, digital signal is discrete, so most of DSP applications in discrete signal processing. From the perspective of the function of DSP, and its development trend is increasingly changing our of the progress of science and technology, great changes have also brought the world. From mobile communication in the field of consumer electronics, from automotive electronics to medical equipment, from automatic control to the military electronic systems can be found in the figure of it [2]. Infinite wonderful digital signal processing technology to let our world full of changes, full of challenges
Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率，即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ，信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、3 5000π=ω，所以f = 833.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π=ω，所以f = 214.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S ===μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半，即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ，所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ，周期T = π/2000 sec 。因此，5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ，所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ，T = 1/1250 sec 。因此，5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ，所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上，对于这个信号来说，在整数的模拟周期中，是不可能采到整数个点的。 2.6 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处，换句话说，频谱搬移发生在每个采样频率的整数倍 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 频率/kHz
数字信号处理技术的应用和发展 摘要互联网信息化技术的不断进步和应用范围的持续拓宽加速了数字时代的到来。数字信号处理技术是将声音、图片或者是视频进行信息的模拟再将其转化为数字信息，该技术也是数字时代的标志性技术，目前已经在仪器仪表、通信、计算机以及图像图形处理等领域得到了广泛应用。本文结合数字处理技术的特点，就其应用现状和发展方向进行了思考。【关键词】数字信号处理数字时代计算机技术发展 计算机、机械制造、通讯等技术的进步为数字信号处理技术的发展提供了基础。数字信息护理技术可以对更大层面的数据信息进行分析处理，作为数字信号处理环节中实用性较强的应用型技术综合了数字信号处理理论、硬件技术、软件技术等。分析数字信号技术的发展现状对于技术和优化和应用水平的提高有着重要的理论意义和现实意义。 1 数字信号处理技术概述 1.1 数字信号处理技术的特点 数据提取和转化是数字信号处理技术的本质特征，该技术就是将各类信号从复杂的环境中提取出来并将其转化为更加容易识别和利用的形式。高速的运算能力和高准确性的运算结果是数字信号处理技术的显著特征。通过独特的寻址模式和流水线结构是数字信号处理技术的主要运算方法。在一个指令周期内分别进行一次乘法和一次加法就是硬件乘法累加操作，该技术应用在实际的操作中速度可以达到800Mb/s。除此之外数字信号处理技术的稳定性也十分出色，通过二值逻辑的采用使得数字信号处理技术可以保证较强的环境使用能力。在软件的作用下数字处理技术可以实现参数的修改，保证较强的灵活性。 1.2 数字信号处理技术应用的意义
各类新技术的出现与发展对于社会生产和人类生活产生了巨大的影响，数字信号处理技术作为一项发展较快且适用性强的技术，其发展迅速在各个领域的应用水平也不断提高，销售价格也随之降低。目前应用中的数字信号处理技术的总线、资源及技术结构的标准化程度不断提高，一方面这会加剧我国的电子产品行业的竞争，另一方面也会促进电子产品和其他相关行业的进步与发展。 2 数字信号处理技术的应用思考 2.1 通信领域的应用 目前数字信号技术已经在众多领域得到了应用，通信领域中信号处理技术的应用推动了通信技术的发展和通信行业的变革。数字信号处理技术显著提高了通信信号和信息的处理效率和处理质量，为通信技术的进步与变革提供了基础，数字信号处理技术已经成为了通信理论中的一个新的学科，加快了无线系统成为主流通信方式的进程，数字信号处理技术对于通信行业的发展有着重要的支撑和引导作用，可视电话以及通信扩频等都需要数字信号处理技术参与的情况下才可以实现。 2.2 图像图形技术领域的应用 数字信号处理技术在图像图形技术领域的应用主要集中在有线电视机高品位卫星广播中，除此之外在MPEG2编码器和译码器、DVD活动中的图像压缩和解压中也发挥着重要的作用。数字信号处理技术的应用有效推动了信息处理速度和处理功能的提高，科技的不断进步加快了活动影像解压技术的快速发展。 2.3 仪器仪表领域中的应用 目前仪器仪表领域中相关测量工作中也有着数字信号处理技术的应用，于此同时该技术有取代高档单片机成为主流仪器仪表测量方式的趋势。在仪器仪表的开发和测量中应用数字信号处理技术有利于产品档次的提高，相较于传统的信息处理技术数字信号处理技术的内在资源
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/293822834.html, 数字信号处理技术的发展及其思考 作者：陈文灵 来源：《电子技术与软件工程》2015年第01期 当前我国的科学技术正处在不断发展阶段，一些较为先进的技术已经在人们的生活中得到了广泛应用，其中数字信号处理技术在这一进步中就表现的较为突出。数字信号处理技术是当前数字化时代的一个比较重要的技术，它主要就是将视频以及图片和声音等进行模拟信息转换成数字信息的一种技术，。本文主要就是对这一数字信号的处理技术的发展现状进行深入的分析研究，希望通过此次的努力能够对实际起到一定的指导作用。 【关键词】数字信号处理技术发展 在进入新的世纪以来，我国的通讯以及计算机等先进技术得到了飞速的发展，所涉及的领域也愈来愈大，从大的角度分析来看，当前的数字信号处理技术已经将理论转换成了实用性较强的应用型技术，其组成部分主要包含了数字信号处理理论以及硬件技术和软件技术等方面，数字信号处理技术对人们的生活已经产生了很重要影响。 1 数字信号处理技术的基本概述 1.1 数字信号处理技术的特点分析 对于数字信号处理技术其最为本质的就是对数据的转换以及提取，也就是把信息从各种复杂的环境当中加以提取，随之再进行对其转换，从而能够成为方便于人识别的这样一种形式。在数字信号处理技术自身有着较为鲜明的特点，其中最为主要的有高速度以及高准确率的运算能力。这一技术的主要运算方法便是通过流水线结构以及较为独特的寻扯模式等。在硬件乘法累加操作方面主要就是指在一个指令周期内进行实现一次乘法和一次加法，而在实际的操作中其速度高达800Mb/s。另外就是这一技术有着稳定性的特点，这一技术是采取二值逻辑所以在环境的适应能力方面相对较强。还能够在软件的作用下对处理的参数进行修改，所以在灵活性方面也较强。 1.2 数字信号处理技术的重要性分析 在当前的发展过程中，由于新技术的进步，对于现阶段的诸多领域的生产生活都起到了重要的作用，而数字信号处理技术的发展也比较的迅速，在销售价格方面也在不断的降低，当前所采用的技术结构以及总线和资源都已经逐渐的形成标准化的趋势，这将会给我国的电子产品这一行业带来新的竞争和发展，也会促进我国的其它相关行业的进步。 2 数字信号处理技术的实际应用及发展思考探究 2.1 数字信号处理技术的实际应用探究
现代数学讲座 小波变换及其应用 李世雄 (安徽大学数学系 合肥 230039) 科学技术的迅速发展使人类进入了信息时代。在信息社会中人们在各种领域中都会涉及各种信号(语音,音乐,图像,金融数据,……)的分析、加工、识别、传输和存储等问题。长期以来,傅里叶变换一直是处理这方面问题最重要的工具,并且已经发展了一套内容非常丰富并在许多实际问题中行之有效的方法。但是,用傅里叶变换分析处理信号的方法也存在着一定的局限性与弱点,傅里叶变换提供了信号在频率域上的详细特征,但却把时间域上的特征完全丢失了。小波变换是80年代后期发展起来的新数学分支,它是傅里叶变换的发展与扩充,在一定程度上克服了傅里叶变换的弱点与局限性。本文从信号分析与处理的角度来介绍小波变换的基本理论与应用,使具有微积分基础的读者通过本文能对这一新的数学分支有一初步了解。小波变换在函数论、微分方程、数值计算等方面也有着重要的应用,有兴趣的读者可参看[1][4]。 (一)从傅里叶变换谈起 数学中经常用变换这一技巧将问题由繁难化为简易,初等数学中用对数将较繁难的乘除法化为简易的加减法就是很典型的一个例子。而傅里叶变换(简称FT )则是利用积分将一个函数f (t )(-∞ 关于数字信号处理技术的应用与发展 摘要：在现代化科学技术发展的过程中，数字化信 号处理技术已经深入应用到各行各业的发展之中，例如工业控制、医疗卫生事业等，都有所涉猎，甚至在国防军事方面也得到了一定的应用，可以说在当前社会发展的进程中，已经完全不能脱离开数字信号处理技术的应用了。正是因为如此，本文对其应用以及今后的发展予以一定的阐述，希望在今后的应用中可以得到更加广阔的发展空间。 关键词：数字信号处理技术；实现方法；应用；发展前景 在我国近几年的发展进程中，数字信号的相关处理技术已经得到了质的的飞跃，这是一种对数字以及符号进行转化，并且排列成为有效序列的一种技术，这一技术主要应用在计算机以及其他相关设备中，并且在计算方法上具有特殊之处，主要是采用了数值计算法，可以达到方便信息应用的效果。本文主要探讨了这一技术在图形处理以及机器人控制等方 面的应用，希望在未来的时代发展中，这一技术可以具有更加广泛的应用。 1、数字信号处理技术所具有的特点以及实现方式 在数字信号的处理上，主要可以通过三种途径得以实现。 第一种途径是采用软件得以实现的，这种方式主要应用在编程的过程中，这套程序既能通过处理者的开发得到应用，也可以通过现有的程序进行处理。第二种实现方式是运用专用硬件，例如加法器或者乘法器等，将其构成一个专用的数字网络，以实现对信号处理的能力。第三种实现途径是将前两种方式进行有效的结合。这种方式目前较为普遍，广泛应用在数字信号处理的过程中。 从这一技术的优势上来看，数字信号处理的相关技术合理的应用了计算机设备，针对不同的系统具有不同的处理功能，满足各行业的需要，所以与其他技术相比具有一定的优越性。除此之外，在系统的稳定性上，这一技术得到了进一步的提升，经过对数据的耦合，有效的降低了电路中产生阻抗匹配的情况，并且在安全性方面也得到了进一步的提升，更有助于在大规模生产中的应用。同时在其他方面也具有一定的优越性，所以受到各界人士的广泛好评。 2、数字信号处理技术在当前行业中的应用 2.1图形图像领域 首先，这一技术可以应用在图形图像领域，DVD的主要工作原理是运用了图像压缩技术，将活动图像进行压缩与转码，最终呈现在人们的眼前，在采用了这一技术后，整个过程得到了明显的进步，同时还可以应用在对大气甚至气象云图的研究方面。只要是与图形图像相关的领域中，都可以运 实验三小波变换及其应用 实验目的 1、通过观察小波变换系数建立对小波变换及其有关性质的感性认识。 2、掌握小波变换及重构方法；了解小波变换基本应用。 实验内容 1、图像二维离散小波变换及其重构； 2、小波变换在去噪、压缩、图像增强上的应用。 实验原理 1、“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与 Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。 小波转换分成两个大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。两者的主要区别在于，连续转换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散转换采用所有缩放和平移值的特定子集。 小波变换的公式有内积形式和卷积形式，两种形式的实质都是一样的。它要求的就是一个个小波分量的系数也就是“权”。其直观意义就是首先用一个时窗最窄，频窗最宽的小波作为尺子去一步步地“量”信号，也就是去比较信号与小波的相似程度。信号局部与小波越相似，则小波变换的值越大，否则越小。当一步比较完成后，再将尺子拉长一倍，又去一步步地比较，从而得出一组组数据。如此这般循环，最后得出的就是信号的小波分解（小波级数）。 当尺度及位移均作连续变化时，可以理解必将产生大量数据，作实际应用时并不需要这么多的数据，因此就产生了离散的思想。将尺度作二进离散就得到二进小波变换，同时也将信号的频带作了二进离散。当觉得二进离散数据量仍显大时，同时将位移也作离散就得到了离散小波变换。 2、二维离散小波变换常用函数 2011-2012 学年第一学期 2011级硕士研究生考试试卷 课程名称：小波变换理论及应用任课教师：考试时间：分钟 考核类型：A（）闭卷考试（80%）+平时成绩（20%）； B（）闭卷考试（50%）+ 课程论文（50%）； C（√）课程论文或课程设计（70%）+平时成绩（30%）。 一、以图示的方式详细说明连续小波变换（CWT）的运算过程，分析小波变换的内涵；并阐述如何从多分辨率（MRA）的角度构造正交小波基。（20分） 二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展，不少于3000字。（25分） 三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱，分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理，要求列出程序、降噪结果及降噪的理论依据。（25分） 四、平时成绩。（30分） （一）连续小波变换（CWT ）的运算过程及内涵 将平方可积空间中任意函数f （t ）在小波基下展开，称这种展开为函数f （t ）的连续小波变换（Continue Wavelet Transform ，简记CWT ）其表达式为 t a b t t f a b a f W d )(*)(||1),(? ∞+∞--=ψψ （ 1.1） 其中，a ∈R 且a ≠0。式（1.19）定义了连续小波变换，a 为尺度因子，表示与频率相关的伸 缩，b 为时间平移因子。其中)(| |1)(,a b t a t b a -=ψψ为窗口函数也是小波母函数。 从式（1.1）可以得出，连续小波变换计算分以下5个步骤进行。 ① 选定一个小波，并与处在分析时段部分的信号相比较。 ② 计算该时刻的连续小波变换系数C 。如图1.5所示，C 表示了该小波与处在分析时段内的信号波形相似程度。C 愈大，表示两者的波形相似程度愈高。小波变换系数依赖于所选择的小波。因此，为了检测某些特定波形的信号，应该选择波形相近的小波进行分析。 图1.5 计算小波变换系数示意图 ③ 如图1.6所示，调整参数b ，调整信号的分析时间段，向右平移小波，重复①～②步骤，直到分析时段已经覆盖了信号的整个支撑区间。 ④ 调整参数a ，尺度伸缩，重复①～③步骤。 ⑤ 重复①～④步骤，计算完所有的尺度的连续小波变换系数，如图1.7所示。 图1.6 不同分析时段下的信号小波变换系数计算 图1.7 不同尺度下的信号小波变换系数计算 C =0.2247 探讨数字信号处理的发展 学生姓名：韩洋 学生学号： 20114075162 所在学院：信息技术学院 专业班级：电子信息工程 中国·大庆 2014 年 6 月 探讨数字信号处理的发展 摘要：计算机技术发展迅速，数字时代已经成为社会的主流，数字信号处理技术是现代社会的重要技术。数字信号的应用十分广泛，通信、PC、图像图形以及仪表仪器方面都有数字信号处理技术的应用，还有很多新领域能够应用数字信号处理技术。本文本文简要说明了数字信号处理技术的特点，数字信号处理技术的发展历史，并且举例说明了数字信号处理技术在应用，最后对数字信号处理技术前景作了展望。 关键词：数字信号处理；技术；发展；应用 数字信号处理（Digital Signal Processing,DSP）是利用数字信号芯片，以数字计算的方法来处理信号，有速度快、灵活、精确、体积小和抗干扰能力强等等优点。DSP主要是由硬件、理论和算法三个基础来支撑它的发展。硬件指的是使用超大规模集成电路实现的芯片，当前很多芯片的速度都在增加，最高的每秒16亿次，而且市面上的价格也在大幅度下降。软件在通信、雷达、电视以及电子产品方面的应用很多，比如信号加密解密，信号调制解调等等。知成体系的理论主要包括数字滤波理论、小波变换理论以及离散线性系统理论等等。 1、数字信号处理技术的特点 数字信号处理实际上就是对数据进行提取以及变换，把信息从有干扰的环境里提取处理，之后再进行转换，变成便于识别的形式。较早的信号处理方法是模拟，这种方法很难修改参数，而且模拟器对周边环境变换不够敏感，渐渐被淘汰。数字信号处理技术采用的是二值逻辑，对电路噪音和温度有很强的适应能力。芯片技术的快速发展为数字信号处理技术带来了很多好处，比如集成度高，高速处理的能力强，带动了数字信号处理的能力。数字信号处理技术是把离散的符号或者数字进行处理，主要的工作是剔除信号当中的干扰，减少所采集信号的多余成分，也被称为数字滤波，还可以把分散的信息结合在一起，从而加强识别和分析。数字信号处理技术比模拟信号处理技术有更多的优势，比如：信号处理的动态范围比模拟信号大几十倍，更加精确；数字信号处理更加灵活，能够快速处理、缓存以及重组数据，可以灵活改变系统的参量，实现可编程处理；数字信号处理过程中不产生其他的噪音，信噪比更高；算法有直接的可实现性；良好的可靠性和预见性；可以对多径干扰和白噪音进行最佳处理。 2、数字信号处理的发展史 70年代DSP是基于数字滤波的信号处理，由分立的小规模集成电路组成，或者是使用计算机编程来实现，受到当时计算机技术的限制，主要是应用在医疗电子和生物电子等低频信号处理方面。80年代DSP进入到快速富立叶变换为主的信号处理阶段，出现了通用信号处理芯片，在雷达、地震以及语音通信方面应用，但是芯片的价格比较贵，还不能进入消费领域。90年代DSP技术发展到非线性谱估计为代表的信号处理阶段，能够使用高速的DSP处理技术提取更深层次的信息，硬件使用更加高速的芯片，实现巨大的计算量，每秒可以完成16亿次操作，并且使用微电子工艺批量生产，芯片的成本大大降低，在通信、数字电视和消费电子等领域开始广泛应用，并且占有了巨大市场。 3、数字信号处理的应用 3、1、数字信号处理技术在短波通信当中的应用 在短波通讯领域当中，数字信号处理技术主要应用在信道扫描、探测、数字化，链路质量分析，自适应呼叫，音频信号处理以及扩频技术等等方面。使用信号处理技术模块，是在模拟前端的射频信号处理之后，中频信号在输入数字信号 前言 《数字信号处理》是信息电子，通信工程等本科专业及其他相近专业的一门专业必修课。通过本课程的学习，学生应掌握以下基本概念、理论和方法：采样定理、离散序列的变换、离散信号的频谱分析；离散系统的传递函数、频率响应、离散系统的基本分析方法；数字滤波器的设计理论、滤波器的软件实现；离散傅立叶变换理论、快速傅立叶变换方法；有限字长效应。 为了使学生更好地理解和深刻地把握这些知识，并在此基础上，训练和培养学生掌握离散系统的基本概念和分析方法，数字滤波器的设计和实现，以及如何利用快速傅立叶变换等DSP技术对数字信号进行分析、滤波等处理，设置了以下三个实验： （1）离散时间序列卷积和MATLAB实现； 内容：使用任意的编程语言编制一个程序，实现两个任意有限序列的卷积和。 目的：理解线性非移变系统I/O关系和实现 要求：掌握使用计算机实现数字系统的方法 （2）FFT算法的MATLAB实现； 内容：使用MATLAB编程语言编制一个程序，实现任意有限序列的FFT。 目的：理解FFT算法的意义和实现 要求：掌握使用计算机实现FFT算法的方法 （3）数字滤波器的设计； 内容：使用MATLAB编程语言编制一个程序，实现FIR或IIR滤波器的设计目的：理解数字滤波器的设计技术 要求：掌握使用计算机进行数字滤波器设计的方法 （4）窗函数设计FIR滤波器； 内容：使用MATLAB编程语言编制一个程序，实现FIR或IIR滤波器的设计目的：理解数字滤波器的设计技术 要求：掌握使用计算机进行数字滤波器设计的方法 该实验指导书是参照该课程的教学大纲而编制的，适合于信息电子工程、通信工程等本科专业及其他相近专业。 小波变换及应用 一． 为什么研究小波变换 傅立叶变换（Fourier Transform ，缩写为FT ）由下列公式定义： 正变换公式 ?()()i t f f t e dt ωω∞ --∞ =?? （1） 逆变换公式 ? ∞ ∞ -?= dt e f t f t i ωωπ )(?21 )( （2） 分析： 1．对于确定信号和平稳随机过程，傅立叶变换把时间域与频率域联系起来，许多在时域内难以看清的问题，在频域中往往表现得非常清楚。 2．变换积分核t i e ω±的幅值在任何情况下均为1，即1=±t i e ω，因此，频 谱)(?ωf 的任一频率点值是由时间过程)(t f 在整个时间域),(∞-∞上的贡献决定的；反之，过程)(t f 在某一时刻的状态也是由)(?ωf 在整个频率域),(∞-∞上的贡献决定的。)(t f 与)(?ωf 彼此之间是整体刻画，不能够反映各自在局部区域上的特征，因此不能用于局部分析。特别是傅立叶变换的积分作用平滑了非平稳过程的突变成分。要知道所分析的信号在突变时刻的频率成分，傅立叶变换是无能为力的。 3．实际中存在许多信号具有局部时间范围（特别是突变时刻）内的信号特征（一般是频率成分），例如，在音乐和语音信号中，人们所关心的是什么时刻奏什么音符，发出什么样的音节；图像信号中的细节信息，如边缘特征。 4．为了对非平稳信号作较好的分析，可以对信号在时域上加一个窗函数 )(τ-t g ，使其对信号)(t f 进行乘积运算以实现在τ附近的开窗，再对加窗的信 号进行傅立叶分析，这就是短时傅立叶变换（Short Time Fourier Transform, 缩写为STFT ），或者称为加窗傅立叶变换（Windowed Fourier Transform ）。STFT 定义如下： (,)()()i t f S f t g t e dt ωωττ∞ --∞ =-? （3） 数字信处理技术的应用 与发展 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208] 关于数字信号处理技术的应用与发展摘要：在现代化科学技术发展的过程中，数字化信号处理技术已经深入应用到各行各业的发展之中，例如工业控制、医疗卫生事业等，都有所涉猎，甚至在国防军事方面也得到了一定的应用，可以说在当前社会发展的进程中，已经完全不能脱离开数字信号处理技术的应用了。正是因为如此，本文对其应用以及今后的发展予以一定的阐述，希望在今后的应用中可以得到更加广阔的发展空间。 关键词：数字信号处理技术；实现方法；应用；发展前景 在我国近几年的发展进程中，数字信号的相关处理技术已经得到了质的的飞跃，这是一种对数字以及符号进行转化，并且排列成为有效序列的一种技术，这一技术主要应用在计算机以及其他相关设备中，并且在计算方法上具有特殊之处，主要是采用了数值计算法，可以达到方便信息应用的效果。本文主要探讨了这一技术在图形处理以及机器人控制等方面的应用，希望在未来的时代发展中，这一技术可以具有更加广泛的应用。 1、数字信号处理技术所具有的特点以及实现方式 在数字信号的处理上，主要可以通过三种途径得以实现。第一种途径是采用软件得以实现的，这种方式主要应用在编程的过程中，这套程序既能通过处理者的开发得到应用，也可以通过现有的程序进行处理。第二种实现方式是运用专用硬件，例如加法器或者乘法器等，将其构成一个专用的数字网络，以实现对信号处理的能力。第三种实现途径是将前两种方式进行有效的结合。这种方式目前较为普遍，广泛应用在数字信号处理的过程中。 从这一技术的优势上来看，数字信号处理的相关技术合理的应用了计算机设备，针对不同的系统具有不同的处理功能，满足各行业的需要，所以与其他技术相比具有一定的优越性。除此之外，在系统的稳定性上，这一技术得到了进一步的提升，经过对数据的耦合，有效的降低了电路中产生阻抗匹配的情况，并且在安全性方面也得到了进一步的提升，更有助于在大规模生产中的应用。同时在其他方面也具有一定的优越性，所以受到各界人士的广泛好评。 2、数字信号处理技术在当前行业中的应用 图形图像领域 首先，这一技术可以应用在图形图像领域，DVD的主要工作原理是运用了图像压缩技术，将活动图像进行压缩与转码，最终呈现在人们的眼前，在采用了这一技术后，整个过程得到了明显的进步，同时还可以应用在对大气甚至气象云图的研究方面。只要是与图形图像相关的领域中，都可以运用这一技术对于信号进行处理，除此之外，在压缩、识别以及编码等一些环节中，这一技术也会有所涉猎。 机器人控制领域 随着现代科学技术水平的不断提升，相关技术的发展都呈现出快速增长的趋势，同时在人工智能方面也得到了突出的发展。因此机器人的出现也就应该更加适应时代的发展，在控制方面运用数字信号处理的相关技术，可以在信息实时性的接收以及反应方面都得到进一步的提升。相关研究人员通过对数字信号处理技术的应用可以将控制系统的水平得到进一步的提升，为今后的研究工作提供了重要的发展契机。 生物医药的处理领域 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。 《软件开发》 课程设计 题目：小波算法的设计 【题目要求：将小波算法在MATLAB中实现，并将其应用于数字图像处理中。】 学院：数学学院 专业班级：应用数学09-2班 姓名：明 学号：20096312 指导教师：邢燕、何蕾 2013.3.5 小波算法的设计 一、小波变换背景 小波变换是当前应用数学中一个迅速发展的领域，是分析和处理非平稳信号的一种有力 工具。它是以局部化函数所形成的小波基作为基底而展开的，具有许多特殊的性能和优点。 小波分析是一种更合理的时频表示和子带多分辨分析，对它的研究开始于20世纪80年代， 理论基础奠基于20世纪80年代末。经过十几年的发展，它已在信号处理与分析、地震信号处理、信号奇异性监测和谱古迹、计算机视觉、语音信号处理、图像处理与分析，尤其是图像编码等领域取得了突破性进展，成为一个研究开发的前沿热点。 二、小波变换概念 小波变换是一窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法。小波变换在信号的高频部分，可以取得较好的时间分辨率；在信号的低频部分，可以取得较好的频率分辨率，从而能有效地从信号〔语音、图像等)中提取信息。 设)(t f 是平方可积分函数，即)()(2R L t f ∈，则该连续函数的小波变换定义为： dt a b t t f a b a WT f )()(1 ),(*-=?+∞ ∞-ψ 0≠a 式中)()(1 ,*t a b t a b a ψψ=-称为母小波)(t ψ（基本小波）生成的位移和尺度伸缩，其中a 为尺度参数，b 为平移参数。 连续小波变换有明确的物理意义，尺度参数a 越大，则)(a t ψ越宽，该函数的时间分辨 率越低。)(t ab ψ前增加因子 a 1是为了使不同的a 下的)(t a b ψ能量相同。而),(b a WT f 在频域可以表示为ωωψωπωd e F a b a WT b j f )()(2),(*?=。)(ωψ是幅频特性比较集中的带通 函数，小波变换具有表征分析信号)(ωF 频域上局部性质的能力。采用不同的a 值做处理时，)(ωψ的中心频率和带宽都不同，但品质因数（中心频率/带宽）却不变。(完整word版)关于数字信号处理技术的应用与发展
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