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数字信号处理

数字信号处理
数字信号处理

学院:通信学院

专业:电子信息工程

班级:电信1103

姓名:XXX

学号:XXX

数字信号处理发展和应用

【摘要】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。本文概述了DSP 技术的发展历史,各个领域的应用状况,以及在未来的发展趋势。

【关键词】数字信号处理;数据处理;信息技术;发展趋势

一、数字信号处理(DSP)的发展历史

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立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立叶变换(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,使新一代的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。

二、数字信号处理(DSP)的主要应用领域

1·DSP在电力系统自动化中日益渗透

1.1数字信号处理(DSP)技术在电力系统模拟量采集和测量中的应用

计算机进入电力系统调度后,引入了EMS/DMS/SCADA的概念,而电力系统数据采集和测量是SCADA的基础部分。传统的模拟量的采集和获得,通过变送器将一次PT和CT的电气量变为直流量,再进行A/D转换送给计算机。应用了交流采样技术以后,经过二次PT、CT的变换后,直接对每周波的多点采样值采用DSP处理算法进行计算,得到电压和电流的有效值和相角,免去了变送器环节。这不仅使得分散布置的分布式RTU很快地发展起来,而且还为变电站自动化提供了功能综合优化的手段。

1.2数字信号处理(DSP)在继电保护中的应用

到目前为止,应用于我国电力系统的微机保护产品采用的CPU大多为单片机,由于受硬件资源及计算功能的限制,其采样能力及采样速度很难令人满意。因此,对非正常运行条件下的系统参数测量,在速度和精度上无法满足要求,一些复杂原理和算法的实现,基于常规CPU的保护产品也都难以胜任。基于DSP 的数据采集和处理系统由于其强大的数学运算能力和特殊设计,都使得它在继

电保护方面的实现上得心应手。目前推出的新一代保护大都采用DSP+MCU的结构,将DSP的数字处理能力和MCU的丰富资源有机的结合起来,做到既快速实时并且功能强大。

1.3数字信号处理(DSP)在变电站自动化的应用

变电站自动化元件较多,模拟量、开关量比较多而且比较分散,要求的实时性也较高,DSP能快速采集、精确处理各种信息,尤其在并行处理上可实现多机多任务操作,使用十分灵活、方便,片内诸多的接口为通讯及人机接口提供了容易的扩展,由于接口的多样化,使励磁、调速器及继电保护的挂网监控更容易。由于DSP集成化程度高,硬件设计方便,使设计起来更容易,而且增加了产品的可靠性,DSP在冗余设计上更容易,为水电站实现无人值班、少人值守的发展方向,提供了可靠的新技术。

2数字信号处理(DSP)已成为数字通讯技术领域的核心

2.1数字信号处理(DSP)在多媒体通信中的应用

多媒体包括文字、语言、图像、图形和数据等媒体。多媒体信息中绝大部分是视频数据和音频数据,而数字化的音、视频数据的数据量是非常庞大的,只有采用先进的压缩编码算法其进行压缩,节省存储空间,提高通信线路的传输效率,才能使高速的多媒体通信系统成为可能。多媒体通信要求多媒体网络终端应能快速处理信息,并具有较强的交互性。因此,DSP在语音编码、图象压缩与还原的语音通信中得到了成功的应用。如今的DSP基本能实时实现大部分已形成国际标准的语音编解码算法与协议。移动通信中的语音压缩和调制解调器也大量采用DSP。现代DSP完全有能力实现中、低速的移频键控、相移键控的调制与解调以及正交调幅调制与解调等。

2.2数字信号处理(DSP)在软件无线电的应用

软件无线电是一种新的无线通信技术,是基于同一硬件平台上、安装不同的软件来灵活实现多通信功能多频段的无线电台,它可进一步扩展至有线领域。随着DSP技术的发展和应用的成熟,特别是低功耗DSP芯片的出现,使软件无线电的应用研究成为热点.软件无线电具有系统结构通用、功能实现软件化和互操作性好等一系列优点。其体系结构由电源、天线、多带射频转换器和A/D/A变换器与DSP组成。信号的数字化是实现软件无线电的先决条件。关键步骤是以可编程能力强的DSP来代替专用的数字电路,使系统硬件结构与功能相对独立。这样就可基于一个相对通用的硬件平台,通过软件实现不同的通信功能,并可对工作频率、系统频宽、调制方式和信源编码等进行编程控制,系统的灵活性大大加强了。

3数字信号处理(DSP)在工业控制领域的应用

3.1数字信号处理(DSP)在超精密机床伺服控制方面的应用

高速高精度多轴数控加工中,在超精密机床伺服控制方面,为使机床工作台达到亚微米级的线性运动精度,DSP技术的引入显得极为必要。精细化的控制单位、以微小程序段实现连续进给,已成为超精密数控加工的显著特点,超精数控加工的插补周期已经达到毫秒级。大数据量、高精度的插补运算和控制,要求计算机系统能高速度地对加工指令做出反应,高速处理并计算出伺服电机的移动量,随后发出控制指令。DSP的数据吞吐能力高达数十MIPS,同时其指令周期短至几十纳秒,非常适合于大数据量的高速数据采集系统和实时控制系统。将DSP应用于高性能的超精密数控系统的开发不失为一种好的策。同时还可

以通过程序实现刀具磨损的实时监控和动态补偿,有效地提高了数控系统的性能和精度。此外,DSP的应用,使许多先进控制策略和方法,如自适应控制、学习控制、摩擦控制等等,得以应用于高精度伺服控制系统,大大提高了的控制精度和快速性。

3.2数字信号处理(DSP)在机器人控制中的应用

目前,由于人工智能、计算机科学、传感器技术及其它相关学科的长足进步,使得机器人的研究在高水平上进行,同时也对机器人控制系统的性能提出了更高的要求。随着机器人控制系统对实时性、数据量和计算要求的不断提高,采用高速、高性能的DSP将成为主要的控制方式。将DSP应用于机器人的控制系统,充分利用DSP实时运算速度快的特点,这是当前发展的趋势。尤其是随着数字信号芯片速度的不断提高,并易于构成并行处理网络,可大大提高控制系统的性能。

4数字信号处理(DSP)技术极大促进了虚拟仪器的发展

虚拟仪器是由计算机硬件资源和用于数据分析、过程通讯及图形用户界面的软件组成的测控系统,是一种由计算机操纵的模块化仪器系统,或称“软件即仪器”。虚拟仪器在硬件上由两部分组成,即AD,DA接口卡和计算机。AD 采集卡的作用是把模拟测试信号从外部通过模一数转换采集到计算机中,而DA 卡的功能是先把计算机要输出的数字信号进行数模转换,然后再发送出去。其它的运算、分析、时频转换和频谱成分的获取等功能都由计算机通过软件来实现。但有些仪器对实时性要求很高,或对信号处理的精度要求很高,例如:用于自动控制、雷达、航空航天测控、生物医学等领域的许多仪器,而现在的通用计算机在处理较复杂的运算时却显得力不从心,远远比不上DSP芯片在这方面的性能。如一台奔腾Ⅲ的PC机完成1024点的FFT需要几十毫秒,而TI公司的TMS320C6201型DSP完成相同的FFT只需66微秒。以前作为虚拟仪器硬件一部分的数据采集卡所完成的仅仅是采集数据和传输数据,而虚拟仪器中最耗时最复杂的数据分析处理却留给计算机的CPU去完成,从而导致了虚拟仪器实时性和精确性的不足。如果根据DSP本身的特点,把DSP集成到AD采集卡上,并把数据分析处理的工作留给DSP来完成,那么计算机的工作就仅仅是完成数据的简单整理、显示、存储和输出,而以往虚拟仪器速度和精度方面的不足就得到了很好的弥补。以上所述的几个方面对于DSP应用来说只是一个方面,目前正处于高速成长的阶段。

5数字信号处理(DSP)在仪器仪表领域的应用

DSP已经涉足测量仪表和测试仪器行业,而且大有取代高档单片机的趋势。使用DSP开发测量仪表和测试仪器可将产品提升到一个崭新的水平。新款DSP 丰富的片内资源可以大大简化仪器仪表的硬件电路,实现仪器仪表的SOC (System On Chip,即片上系统)设计。

仪器仪表的测量精度和速度是一项重要的指标,使用DSP芯片开发产品可使这两项指标大大提高。以TMS320F2810为例,其高效的32位CPU内核、优异的12位A/D转换器、丰富的片内存储器以及灵活的指令系统为我们开发快速、高精度仪器搭建了广阔的平台。

目前DSP正处于一个高速发展的时期,仪器仪表是DSP的一个重要应用领域,相信DSP的应用会推进仪器仪表的技术革新。

6数字信号处理(DSP)在汽车电子系统及其他应用领域

汽车电子系统日益兴旺发达起来,诸如装设红外线和毫米波雷达,将需用DSP进行分析。如今,汽车愈来愈多,防冲撞系统已成为研究热点。而且,利用摄像机拍摄的图像数据需要经过DSP处理,才能在驾驶系统里显示出来,供驾驶人员参考。应用DSP的领域可以说是不胜枚举,电视会议系统里,也大量应用DSP器件。视听机器里也都应用DSP。随着科学技术的发展,将会出现许许多多的DSP新应用领域。

三、数字信号处理(DSP)技术的发展趋势

可以预见未来DSP技术将向以下几方面发展:

1.努力向系统级集成DSP迈进,将几个DSP芯核、MPU芯核、专用处理单元、外围电路单元、存储单元统统集成在一个芯片上,成为DSP系统级集成电路。

2.DSP的内核结构进一步改善。多通道结构和单指令多重数据(SIMD)、超长指令字结构(VLIM)、超标量结构、超流水结构、多处理、多线程及可并行扩展的超级哈佛结构(SHARC)在新的高性能处理器中将占据主导地位。

3.可编程DSP是主导产品生产厂商可在同一个DSP平台上开发出各种不同型号的系列产品,以满足不同用户的需求。同时,可编程DSP也为广大用户提供了易于升级的良好途径。人们已经发现,许多微控制器能做的事情,使用可编程DSP将做得更好更便宜。

4.追求更高的运算速度和进一步降低功耗和几何尺寸

5.定点DSP是主流。虽然浮点DSP的运算精度更高,动态范围更大,但定点DSP器件的成本较低,对存储器的要求也较低,而且耗电较省。因此,定点运算的可编程DSP器件仍是市场上的主流产品。据统计,目前销售的DSP器件中的80%以上属于16位定点可编程DSP器件,预计今后的比重将逐渐增大。

6.与可编程器件结合。与常规DSP器件相比,FPGA器件配合传统的DSP器件可以处理更多信道,可在基站中用来实现高速实时处理功能,满足无线通信、多媒体等领域多功能和高性能的需要。

7.DSP嵌入式系统在许多嵌入式应用领域,既需要在数据处理方面具有独特优势的DSP,也需要在智能控制方面技高一筹的微处理器(MCU)。因此,将DSP 与MCU融合在一起的双核平台,将成为DSP技术发展的一种新潮流。TI最新发布的OMAP平台是这方面的典型例子。目前,国外众多厂商涉足我国DSP产品市场,我国的DSP应用已有了相当的基础,有1O多家集成电路设计企业从事数字信号处理系统(DSP)及相关产品的开发与应用。从应用范围来说,数字信号处理器市场前景看好。随着DSP芯片的品种和技术档次不断提高以及向多功能化、高性能化、低功耗化方向发展,DSP日益进入人们的生活,在未来相当长的一段时间,我国DSP市场将蓬勃发展,今后几年市场销售额仍将保持40%以上的增长率,具有良好的市场前景。数字信号处理器以其功能强、速度快、接口简单、稳定性好、编程和开发方便、精度高的特点成为信号处理系统开发的主流器件,在通信、语言、图像、生物医学、工业控制、仪器仪表等许多领域得到了日益广泛的应用。随着数字信号处理新技术及微电子技术的不断发展,DSP的处理速度将会不断提高,应用范围将更加广泛,必将为数字化事业的发展奠定坚实的基础。

四、结束语

未来,全球数字信号处理(DSP)产品将向着高性能、低功耗、加强融合和拓展多种应用的趋势发展,DSP芯片将越来越多地渗透到各种电子产品当中,成为各种电子产品尤其是通信类电子产品技术核心,广泛应用于人们的学习、工作和生活的各个方面,将会越来越受到业界的青睐。预测DSP芯片的集成度将增加11倍,在单个芯片内将能集成5亿只晶体管。目前DSP的生产工艺已开始从0.35nm向0.25nm,0.18nm,0.1nm。到时拇指大小的单个芯片上集成8个TMS320DSP内核。未来DSP的前景会越来越好的,它的应用领域也将越来越广泛。

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8 邬可军、朱铭锆、曹建树等,DSP实时多任务操作系统设计与实现[M],

电子工业出版社,2005

DSP技术与算法实现学习报告

DSP技术与算法实现学习报告 一.课程认识 作为一个通信专业的学生,在本科阶段学习了数字信号处理的一些基本理论知识,带着进一步学习DSP技术以及将其理论转化为实际工程实现的学习目的,选择了《DSP技术与算法实现》这门课程。通过对本课程的学习,我在原有的一些DSP基础理论上,进一步学习到了其一些实现方法,系统地了解到各自DSP芯片的硬件结构和指令系统,受益匪浅。 本门课程将数字信号处理的理论与实现方法有机的结合起来,在简明扼要地介绍数字信号处理理论和方法的基本要点的基础上,概述DSP的最新进展,并以目前国际国内都使用得最为广泛的德克萨斯仪器公式(TI,Texas Instruments)的TMS320、C54xx系列DSP为代表,围绕“DSP实现”这个重点,着重从硬件结构特点,软件指令应用和开发工具掌握出发,讲解DSP应用的基础知识,讨论各种数字信号处理算法的实现方法及实践中可能遇到的主要问题,在此基础上实现诸如FIR、IIR、FFT等基本数字信号处理算法等等。 1.TI的DSP体系 TI公司主要推出三大DSP系列芯片,即TMS320VC2000,TMS320VC5000,TMS320VC6000系列。 TMS320VC200系列主要应用于控制领域。它集成了Flash存储器、高速A/D转换器、可靠的CAN模块及数字马达控制等外围模块,适用于三相电动机、变频器等高速实时的工控产品等数字化控制化领域。 TMS320VC5000系列主要适用于通信领域,它是16为定点DSP芯片,主要应用在IP 电话机和IP电话网、数字式助听器、便携式音频/视频产品、手机和移动电话基站、调制调解器、数字无线电等领域。它主要分为C54和C55系列DSP。课程着重讲述了C54系列的主要特性,它采用改进哈弗结构,具有一个程序存储器总线和三个数据存储器总线,17×17-bit乘法器、一个供非流水的MAC(乘法/累加)使用的专用加法器,一个比较、选择、存储单元(Viterbi加速器),配备了双操作码指令集。 TMS320VC6000系列主要应用于数字通信和音频/视频领域。它是采用超长指令字结构设计的高性能芯片,其速度可以达到几十亿MIPS浮点运算,属于高端产品应用范围。

数字信号处理知识点总结

《数字信号处理》辅导 一、离散时间信号和系统的时域分析 (一) 离散时间信号 (1)基本概念 信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。 连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 模拟信号:是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 离散信号:时间上不连续,幅度连续。常见离散信号——序列。 数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续。 (2)基本序列(课本第7——10页) 1)单位脉冲序列 1,0()0,0n n n δ=?=?≠? 2)单位阶跃序列 1,0 ()0,0n u n n ≥?=?≤? 3)矩形序列 1,01 ()0,0,N n N R n n n N ≤≤-?=?<≥? 4)实指数序列 ()n a u n 5)正弦序列 0()sin()x n A n ωθ=+ 6)复指数序列 ()j n n x n e e ωσ= (3)周期序列 1)定义:对于序列()x n ,若存在正整数N 使()(),x n x n N n =+-∞<<∞ 则称()x n 为周期序列,记为()x n ,N 为其周期。 注意正弦周期序列周期性的判定(课本第10页) 2)周期序列的表示方法: a.主值区间表示法 b.模N 表示法 3)周期延拓 设()x n 为N 点非周期序列,以周期序列L 对作()x n 无限次移位相加,即可得到周期序列()x n ,即 ()()i x n x n iL ∞ =-∞ = -∑ 当L N ≥时,()()()N x n x n R n = 当L N <时,()()()N x n x n R n ≠ (4)序列的分解 序列共轭对称分解定理:对于任意给定的整数M ,任何序列()x n 都可以分解成关于/2c M =共轭对称的序列()e x n 和共轭反对称的序列()o x n 之和,即

北京邮电大学《数字信号处理》课程教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲 一、课程编号:1100020 二、课程名称:数字信号处理 ( 64学时) Digital Signal Processing 三、课程教学目的 数字信号处理是现代信息处理和传输的基础课程之一,已经成为信号和信息处理、通信和电子、计算机科学和技术等专业的学生需要学习和掌握的基本知识。 本课程以离散时间信号与系统作为对象,在介绍经典理论的基础上,适当引入了现代信号处理的理论与方法以及Matlab仿真分析软件。通过本课程的学习,使得学生能够掌握确定性离散时间信号的频谱分析原理及快速实现方法,数字滤波器的设计及实现方法。使学生能够利用计算机技术来进行数字信号的处理,并根据实际需要分析、设计数字滤波系统。 本课程是进一步学习数字通信、图像处理、随机数字信号处理、无线通信、多媒体通信等专业课程的先修课程。 四、课程教学基本要求 1.掌握离散时间信号和系统的基本标识方法 2.掌握离散时间系统的基本特性、Z变换以及离散时间信号的傅立叶变换(DTFT) 3.掌握离散傅立叶变换(DFT)以及离散傅立叶变换的快速算法(FFT) 4.掌握数字滤波器的设计方法和结构 5.了解多速率信号处理的基本内容 五、教学内容及学时分配(含实验) 理论教学(56学时) 1.绪论2学时数字信号处理的特点、实现和应用 Matlab简介 2.离散时间系统的基本特性及流图10学时抽样与重建 离散系统及其普遍关系 信号流图及Mason公式 离散时间信号的傅立叶变换 Z变换及Z反变换(留数法)

Z变换与拉普拉斯、傅立叶变换的关系 离散系统的频域分析 3.离散傅立叶变换及其快速实现14学时DFS的定义及性质 DFT的定义、性质及应用 基2时间抽选法FFT 基2频率抽选法FFT 基4时间抽选法FFT IDFT的快速算法 FFT应用(线性卷积的快速计算、CZT变换) 4.IIR数字滤波器的设计和实现12学时滤波器概述 模拟滤波器的设计 模拟滤波器的数字仿真 冲激响应不变法和双线性变换法的设计 IIR滤波器的频率变换设计 IIR数字滤波器的计算机辅助设计 IIR 滤波器的实现结构 5.FIR数字滤波器的设计10学时线性相位FIR滤波器的条件和特性概述 窗函数法 频率取样法 FIR数字滤波器的优化设计 FIR数字滤波器的实现结构 6.多速率信号的处理基础8学时抽取和内插的时域和变换域描述 抽取滤波器和内插滤波器 多相分解 正交镜像滤波器组 双通道滤波器组 实验教学(8学时)

数字信号处理教案

数字信号处理教案 余月华

课程特点: 本课程是为电子、通信专业三年级学生开设的一门课程,它是在学生学完了信号与系统的课程后,进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。课程内容包括:离散时间信号与系统;离散变换及其快速算法;数字滤波器结构;数字滤波器设计;数字信号处理系统的实现等。 本课程逻辑性很强, 很细致, 很深刻;先难后易, 前三章有一定的难度, 倘能努力学懂前三章(或前三章的0080), 后面的学习就会容易一些;只要在课堂上专心听讲, 一般是可以听得懂的, 但即便能听懂, 习题还是难以顺利完成。这是因为数字信号分析技巧性很强, 只了解基本的理论和方法, 不辅以相应的技巧, 是很难顺利应用理论和方法的。论证训练是信号分析课基本的,也是重要的内容之一, 也是最难的内容之一。 因此, 理解证明的思维方式, 学习基本的证明方法, 掌握叙述和书写证明的一般语言和格式, 是信号分析教学贯穿始终的一项任务。 鉴于此, 建议的学习方法是: 预习, 课堂上认真听讲, 必须记笔记, 但要注意以听为主, 力争在课堂上能听懂七、八成。 课后不要急于完成作业, 先认真整理笔记, 补充课堂讲授中太简或跳过的推导, 阅读教科书, 学习证明或推导的叙述和书写。基本掌握了课堂教学内容后, 再去做作业。在学习中, 要养成多想问题的习惯。 课堂讲授方法: 1. 关于教材: 《数字信号处理》 作者 丁玉美 高西全 西安电子科技大学出版社 2. 内容多, 课时紧: 大学课堂教学与中学不同的是每次课介绍的内容很多, 因此, 内容重复的次数少, 讲课只注重思想性与基本思路, 具体内容或推导特别是同类型或较简的推理论证及推导计算, 可能讲得很简, 留给课后的学习任务一般很重。. 3. 讲解的重点: 概念的意义与理解, 理论的体系, 定理的意义、条件、结论、定理证明的分析与思路, 具有代表性的证明方法, 解题的方法与技巧,某些精细概念之间的本质差别. 在教学中, 可能会写出某些定理证明, 以后一般不会做特别具体的证明叙述. 4. 要求、辅导及考试: a. 学习方法: 适应大学的学习方法, 尽快进入角色。 课堂上以听为主, 但要做课堂笔记,课后一定要认真复习消化, 补充笔记,一般课堂教学与课外复习的时间比例应为1 : 3 。 b. 作业: 大体上每两周收一次作业, 一次收清。每次重点检查作业总数的三分之一。 作业的收交和完成情况有一个较详细的登记, 缺交作业将直接影响学期总评成绩。 c. 辅导: 大体两周一次。 d. 考试: 只以最基本的内容进行考试, 大体上考课堂教学和所布置作业的内容。 课程的基本内容与要求 第一章. 时域离散信号与时域离散系统 1. 熟悉6种常用序列及序列运算规则; 2. 掌握序列周期性的定义及判断序列周期性的方法; 3. 掌握离散系统的定义及描述方法(时域描述和频域描述); 4. 掌握LSI 系统的线性移不变和时域因果稳定性的判定; 第二章 时域离散信号与系统的傅立叶变换分析方法

DSP常见算法的实现

3.6 常见的算法实现 在实际应用中虽然信号处理的方式多种多样,但其算法的基本要素却大多相同,在本节中介绍几种较为典型的算法实现,希望通过对这些例子(单精度,16bit )的分析,能够让大家熟悉DSP 编程中的一些技巧,在以后的工作中可以借鉴,达到举一反三的效果。 1. 函数的产生 在高级语言的编程中,如果要使用诸如正弦、余弦、对数等数学函数,都可以直接调用运行库中的函数来实现,而在DSP 编程中操作就不会这样简单了。虽然TI 公司提供的实时运行库中有一些数学函数,但它们所耗费的时间大多太长,而且对于大多数定点程序使用双精度浮点数的返回结果有点“大材小用”的感觉,因此需要编程人员根据自身的要求“定制”数学函数。实现数学函数的方法主要有查表法、迭代法和级数逼近法等,它们各有特点,适合于不同的应用。 查表法是最直接的一种方法,程序员可以根据运算的需要预先计算好所有可能出现的函数值,将这些结果编排成数据表,在使用时只需要根据输入查出表中对应的函数值即可。它的特点是速度快,但需要占用大量的存储空间,且灵活度低。当然,可以对上述查表法作些变通,仅仅将一些关键的函数值放置在表中,对任意一个输入,可根据和它最接近的数据采用插值方法来求得。这样占用的存储空间有所节约,但数值的准确度有所下降。 迭代法是一种非常有用的方法,在自适应信号处理中发挥着重要的作用。作为函数产生的一种方法,它利用了自变量取值临近的函数值之间存在的关系,如时间序列分析中的AR 、MA 、ARMA 等模型,刻画出了信号内部的特征。因为它只需要存储信号模型的参量和相关的状态变量,所以所占用的存储空间相对较少,运算时间也较短。但它存在一个致命的弱点,由于新的数值的产生利用了之前的函数值,所以它容易产生误差累积,适合精度要求不高的场合。 级数逼近法是用级数的方法在某一自变量取值范围内去逼近数学函数,而将自变量取值在此范围外的函数值利用一些数学关系,用该范围内的数值来表示。这种方法最大的优点是灵活度高,且不存在误差累积,数值精度由程序员完全控制。该方法的关键在于选择一个合适的自变量取值区间和寻找相应的系数。 下面通过正弦函数的实现,具体对上述三种方法作比较。 查表法较简单,只需要自制一张数据表,也可以利用C5400 DSP ROM 内的正弦函数表。 迭代法的关键是寻找函数值间的递推关系。假设函数采样时间间隔为T ,正弦函数的角频率为ω,那么可以如下推导: 令()()()T T ω?β?αω?-+=+sin sin sin 等式的左边展开为 T T side left ω?ω?sin cos cos sin _+= 等式的右边展开为 ()T T side right ω?βωα?sin cos cos sin _-+= 对比系数,可以得到1,cos 2-==βωαT 。令nT =?,便可以得到如下的递推式: [][][]21cos 2---=n s n s T n s ω

如何学习数字信号处理

如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中,继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ,包括两重含义:数字信号处理技术(Digital Signal Processing )和数字信号处理器(Digital Signal Processor )。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面,由于课时安排和其他一些原因,通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来,表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现,或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信,我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上,能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能,这也是符合DSP 本身的二重定义的,学生通过本课程的学习,将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思:到底我在大学学到了什么呢?难道就是一些理论知识吗?他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢? 因此,大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理,基本理论的同时,应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性,并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样,学习本课程学习的三部曲是:一,学习数字信号处理的基本理论;二,掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法,如FFT ,FIR 和IIR 滤波器设计等;三,选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习,比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片,包括该处理器的硬件和软件系统,如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中,要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋,我们也是一样可以想出来的。 最后,感谢同学们对我的支持,我会尽我所能,与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。

数字信号处理总结与-习题(答案

对模拟信号(一维信号,是时间的函数)进行采样后,就是 离散 信号,再进行幅度量化后就是 数字信号。2、若线性时不变系统是有因果性,则该系统的单位取样响应序列h(n)应满足的充分必要条件是 当n<0时,h(n)=0 。3、序列)(n x 的N 点DFT 是)(n x 的Z 变换在 单位圆 的N 点等间隔采样。4、)()(5241 n R x n R x ==,只有 当循环卷积长度L ≥8 时,二者的循环卷积等于线性卷积。5、已知系统的单位抽样响应为h(n),则系统稳定的充要条件是 ()n h n ∞ =-∞ <∞ ∑ 6、用来计算N =16点DFT ,直接计算需要(N 2 )16*16=256_次复乘法,采用基2FFT 算法, 需要__(N/2 )×log 2N =8×4=32 次复乘法。7、无限长单位冲激响应(IIR )滤波器的基本结构有直接Ⅰ型,直接Ⅱ型,_级联型_和 并联型_四种。8、IIR 系统的系统函数为)(z H ,分别用直接型,级联型,并联型结构实现,其中 并 联型的运算速度最高。9、数字信号处理的三种基本运算是:延时、乘法、加法 10、两个有限长序列 和 长度分别是 和 ,在做线性卷积后结果长度是__N 1+N 2-1_。11、N=2M 点基2FFT ,共有 M 列蝶形, 每列有N/2 个蝶形。12、线性相位FIR 滤波器的零点分布特点是 互为倒数的共轭对 13、数字信号处理的三种基本运算是: 延时、乘法、加法 14、在利用窗函数法设计FIR 滤波器时,窗函数的窗谱性能指标中最重要的是___过渡带宽___与__阻带最小衰减__。16、_脉冲响应不变法_设计IIR 滤波器不会产生畸变。17、用窗口法设计FIR 滤波器时影响滤波器幅频特性质量的主要原因是主瓣使数字滤波器存在过渡带,旁瓣使数字滤波器存在波动,减少阻带衰减。18、单位脉冲响应分别为 和 的两线性系统相串联,其等效系统函数时域及频域表达式分别是h(n)=h 1(n)*h 2(n), =H 1(e j ω )× H 2(e j ω )。19、稳定系统的系统函数H(z)的收敛域包括 单位圆 。20、对于M 点的有限长序列x(n),频域采样不失真的条件是 频域采样点数N 要大于时域采样点数M 。 1、下列系统(其中y(n)为输出序列,x(n)为输入序列)中哪个属于线性系统?( y(n)=x(n 2 ) ) A.窗函数的截取长度增加,则主瓣宽度减小,旁瓣宽度减小 B.窗函数的旁瓣相对幅度取决于窗函数的形状,与窗函数的截取长度无关 C.为减小旁瓣相对幅度而改变窗函数的形状,通常主瓣的宽度会增加 D.窗函数法能用于设计FIR 高通滤波4、因果FIR 滤波器的系统函数H(z)的全部极点都在(z = 0 )处。6、已知某序列z 变换的收敛域为|z|<1,则该序列为(左边序列)。7、序列)1() (---=n u a n x n ,则)(Z X 的收敛域为(a Z <。8、在对连续信号均匀 采样时,要从离散采样值不失真恢复原信号,则采样周期T s 与信号最高截止频率f h 应满足关系(T s <1/(2f h ) ) 9、 )()(101n R n x =,)()(72n R n x =,用DFT 计算二者的线性卷积,为使计算量尽可能的少,应使DFT 的长度N 满足 (16=N )。10、线性相位FIR 滤波器有几种类型( 4) 。11、在IIR 数字滤波器的设计中,用哪种方法只适 合于片断常数特性滤波器的设计。(双线性变换法)12、下列对IIR 滤波器特点的论述中错误的是( C )。 A .系统的单位冲激响应h(n)是无限长的B.结构必是递归型的C.肯定是稳定的D.系统函数H(z)在有限z 平面(0<|z|<∞)上有极点 13、有限长序列h(n)(0≤n ≤N-1)关于τ= 2 1 -N 偶对称的条件是(h(n)=h(N-n-1))。14、下列关于窗函数设计法的说法中错误的是( D )。A.窗函数的截取长度增加,则主瓣宽度减小,旁瓣宽度减小 B.窗函数的旁瓣相对幅度取决于窗函数的形状,与窗函数的截取长度无关 C.为减小旁瓣相对幅度而改变窗函数的形状,通常主瓣的宽度会增加 D.窗函数法不能用于设计FIR 高通滤波器 15、对于傅立叶级数而言,其信号的特点是(时域连续非周期,频域连续非周期)。

数字信号处理课程设计教学大纲1213261

数字信号处理课程设计教学大纲 课程设计编码:1213261 周数:1 学分:1 适用专业:通信工程、电子信息工程 一、课程设计的性质与任务 1.课程性质: 《数字信号处理》是电子信息工程专业本科学生的集中实践教学环节之一。主要在掌握数字信号基本概念、性质以及数字信号处理的基本方法的基础上,利用自己在数字信号处理课程中所学的知识进行数字滤波器的综合设计。 2.课程设计的目的 通过对常用数字滤波器的设计和实现,掌握数字信号处理的工作原理及设计方法;掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法。并能够对设计结果加以分析。 3.课程任务: 通过对本门课程设计的学习,使学生深刻掌握数字信号处理的基本原理和基本实现方法;要让学生能够通过动手设计掌握数字信号处理基本实现方法,能够作到举一反三,触类旁通,并为将来的毕业设计作准备。 二、课程设计的内容及其要求 课程设计的主要内容: 1、设计一个数字滤波器(低通、高通、带通、带阻均可)。 2、将待处理信号送入数字滤波器。 3、观察滤波结果。 4、将滤波结果与预期结果比较。 5、分析结果与预期有差异的原因并提出解决方法。 本次课程设计的具体求为: 1、根据具体任务确定自己要设计的数字滤波器的类别; 2、根据具体任务确定所设计的数字滤波器的具体参数指标; 3、根据拟定的滤波器类别和指标设计数字滤波器; 4、利用所设计的数字滤波器对滤波对象进行滤波并检验滤波结果; 设计时可以根据课题需要,要求学生独立完成或分组完成设计任务,至少完成上述内容中的前四项的数字滤波器设计、调试。要求数字滤波器必需能够对待处理信号进行相应的处理,其整个处理过程要能够正确演示,并提交包括下述内容的课程设计总结报告: 1、用户手册:说明如何设计的数字滤波器;

数字信号处理教案

数字信号处理教案

课程特点: 本课程是为电子、通信专业三年级学生开设的一门课程,它是在学生学完了信号与系统的课程后,进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。课程内容包括:离散时间信号与系统;离散变换及其快速算法;数字滤波器结构;数字滤波器设计;数字信号处理系统的实现等。 本课程逻辑性很强, 很细致, 很深刻;先难后易, 前三章有一定的难度, 倘能努力学懂前三章(或前三章的0080), 后面的学习就会容易一些;只要在课堂上专心听讲, 一般是可以听得懂的, 但即便能听懂, 习题还是难以顺利完成。这是因为数字信号分析技巧性很强, 只了解基本的理论和方法, 不辅以相应的技巧, 是很难顺利应用理论和方法的。论证训练是信号分析课基本的,也是重要的内容之一, 也是最难的内容之一。 因此, 理解证明的思维方式, 学习基本的证明方法, 掌握叙述和书写证明的一般语言和格式, 是信号分析教学贯穿始终的一项任务。 鉴于此, 建议的学习方法是: 预习, 课堂上认真听讲, 必须记笔记, 但要注意以听为主, 力争在课堂上能听懂七、八成。 课后不要急于完成作业, 先认真整理笔记, 补充课堂讲授中太简或跳过的推导, 阅读教科书, 学习证明或推导的叙述和书写。基本掌握了课堂教学内容后, 再去做作业。在学习中, 要养成多想问题的习惯。 课堂讲授方法: 1. 关于教材: 《数字信号处理》 作者 丁玉美 高西全 西安电子科技大学出版社 2. 内容多, 课时紧: 大学课堂教学与中学不同的是每次课介绍的内容很多, 因此, 内容重复的次数少, 讲课只注重思想性与基本思路, 具体内容或推导特别是同类型或较简的推理论证及推导计算, 可能讲得很简, 留给课后的学习任务一般很重。. 3. 讲解的重点: 概念的意义与理解, 理论的体系, 定理的意义、条件、结论、定理证明的分析与思路, 具有代表性的证明方法, 解题的方法与技巧,某些精细概念之间的本质差别. 在教学中, 可能会写出某些定理证明, 以后一般不会做特别具体的证明叙述. 4. 要求、辅导及考试: a. 学习方法: 适应大学的学习方法, 尽快进入角色。 课堂上以听为主, 但要做课堂笔记,课后一定要认真复习消化, 补充笔记,一般课堂教学与课外复习的时间比例应为1 : 3 。 b. 作业: 大体上每两周收一次作业, 一次收清。每次重点检查作业总数的三分之一。 作业的收交和完成情况有一个较详细的登记, 缺交作业将直接影响学期总评成绩。 c. 辅导: 大体两周一次。 d. 考试: 只以最基本的内容进行考试, 大体上考课堂教学和所布置作业的内容。 课程的基本内容与要求 第一章. 时域离散信号与时域离散系统 1. 熟悉6种常用序列及序列运算规则; 2. 掌握序列周期性的定义及判断序列周期性的方法; 3. 掌握离散系统的定义及描述方法(时域描述和频域描述); 4. 掌握LSI 系统的线性移不变和时域因果稳定性的判定; 第二章 时域离散信号与系统的傅立叶变换分析方法

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。 精选

PrF ADC DSP DAC PoF (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 ----- D igitalSignalProcessing 另一层是狭义的理解,为数字信号处理器----- DigitalSignalProcesso。 0.5课程内容 该课程在本科阶段主要介绍以傅里叶变换为基础的“经典”处理方法,包括:(1)离散傅里叶变换及其快速算法。(2)滤波理论(线性时不变离散时间系统,用于分离相加性组合的信号,要求信号 频谱占据不同的频段)。 在研究生阶段相应课程为“现代信号处理”(AdvancedSignalProcessin)信号对象主要是随机信 号,主要内容是自适应滤波(用于分离相加性组合的信号,但频谱占据同一频段)和现代谱估计。 简答题: 1 ?按自变量与函数值的取值形式是否连续信号可以分成哪四种类型?

(完整word版)《信号与系统》教学大纲

《信号与系统》教学大纲 通信工程教研室 电子信息科学与技术教研室 课内学时:54学时 学分:3 课程性质:学科平台课程 开课学期:3 课程代码:181205 考核方式:闭卷 适用专业:通信工程,电子信息工程,电子信息科学与技术,电子科学与技术,物联网工程开课单位:通信工程专业教研室,电子信息科学与技术专业教研室 一、课程概述 《信号与系统》是电子信息类各专业的学科平台课程,该课程的基本任务在于学习信号与系统理论的基本概念和基本分析方法。主要包括信号的属性、描述、频谱、带宽等概念以及信号的基本运算方法;包括系统的属性、分类、幅频特性、相频特性等概念以及系统的时域分析、傅里叶分析和复频域分析的方法;包括频域分析在采样定理、调制解调、时分复用、频分复用等方面的应用等。使学生掌握从事信号及信息处理与系统分析工作所必备的基础理论知识,为后续课程的学习打下坚实的基础。 二、课程基本要求 1、要求对信号的属性、描述、分类、变换、取样、调制等内容有深刻的理解,重点掌握冲击信号、阶跃信号的定义、性质及和其它信号的运算规则;重点掌握信号的频谱、带宽等概念。 2、掌握信号的基本运算方法,重点掌握卷积运算、正交分解、傅里叶级数展开方法、傅里叶变换及逆变换的运算、拉普拉斯变换及逆变换的运算等。 3、对系统的属性、分类、描述等概念有深刻的理解,重点掌握线性非时变系统的性质,系统的电路、微分方程、框图、流图等描述方法;重点掌握系统的冲击响应、系统函数、幅频特性以及相频特性等概念。 4、对系统的各种分析方法有深刻的理解,重点掌握系统的频域分析方法;重点掌握频域分析方法在采样定理、调制解调、时分复用、频分复用、电路分析、滤波器设计、系统稳定性判定等实际方面的应用。 5、了解信号与系统方面的新技术、新方法及新进展,尤其是时频分析、窗口傅里叶变换以及小波变换的基本概念,适应这一领域日新月异发展的需要。 三、课程知识点与考核目标 1.信号与系统的基本概念 1)要点: (1)信号的定义及属性; (2)信号的描述方法; (3)信号的基本分类方法; (4)几种重要的典型信号的特性; (5)信号的基本运算、分解和变换方法; (6)系统的描述、性质、及分类 (7)线性非时变系统的概念及性质。 2)考核目标: 熟悉信号与系统的基本概念,熟悉信号与系统的基本描述及分类方法,掌握冲击信号及线性

《数字信号处理》课程教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲 (10级) 编号:40023600 英文名称:Digital Signal Processing 适用专业:通信工程;电子信息工程 责任教学单位:电子工程系通信工程教研室 总学时:56 学分:3.5 考核形式:考试 课程类别:专业基础课 修读方式:必修 教学目的:数字信号处理是通信工程、电子信息工程专业的一门专业基础课,通过本课程的学习使学生建立数字信号处理的基本概念、掌握数字信号处理的基本理论、基本分析方法和数字滤波器的基本设计方法,具有初步的算法分析和运用MATLAB编程的能力,了解数字信号处理的新方法和新技术。为学习后续专业课程和从事数字信号处理方面的研究工作打下基础。 主要教学内容及要求: 1.绪论 了解数字信号处理的特点,应用领域,发展概况和发展局势。 2.时域离散信号和时域离散系统 了解连续信号、时域离散信号和数字信号的定义和相互关系;掌握序列的表示、典型序列、序列的基本运算;掌握时域离散系统及其性质,掌握时域离散系统的时域分析,掌握采样定理、连续信号与离散信号的频谱关系。 3.时域离散信号和系统的频域分析 掌握序列的傅里叶变换(FT)及其性质;掌握序列的Z变换(ZT) 、Z变换的主要性质;掌握离散系统的频域分析;了解梳状滤波器,最小相位系统。 4.离散傅里叶变换(DFT) 掌握离散傅里叶变换(DFT)的定义,掌握DFT、ZT、FT、DFS之间的关系;掌握DFT的性质;掌握频域采样;掌握DFT的应用、用DFT计算线性卷积、用DFT分析信号频谱。 5.快速傅里叶变换(FFT) 熟悉DFT的计算问题及改进途经;掌握DIT-FFT算法及其编程思想;掌握IDFT的高效算法。 6.数字滤波网络 了解滤波器结构的基本概念与分类;掌握IIR-DF网络结构(直接型,级联型,并联型);掌握FIR-DF网络结构(直接型,线性相位型,级联型,频率采样型,快速卷积型)。 7.无限冲激响应(IIR)数字滤波器设计 熟悉滤波的概念、滤波器的分类及模拟和数字滤波器的技术指标;熟悉模拟滤波器的设计;掌握用冲激响应不变法设计IIR数字滤波器;掌握用双线性变换法设计IIR数字滤波器。 8.有限冲激响应(FIR)数字滤波器设计 熟悉线性相位FIR数字滤波器的特点;掌握FIR数字滤波器的窗函数设计法;掌握FIR数字滤波器的频率抽样设计法;了解FIR数字滤波器的切比雪夫最佳一致逼近设计法。 本课程与其他课程的联系与分工:先修课程:信号与系统,复变函数与积分变换,数字电路;后续课程有:DSP原理及应用,语音信号处理,数字图像处理等。

数字信号处理学习心得体会

数字信号处理学习心得 体会

数字信号处理学习心得 一、课程认识和内容理解 《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程,主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法,通过建立数学模型和适当的数学分析处理,来展示这些理论和方法的实际应用。 数字信号处理技术正飞速发展,它不但自成一门学科,更是以不同形式影响和渗透到其他学科:它与国民经济息息相关,与国防建设紧密相连;它影响或改变着我们的生产、生活方式,因此受到人们普遍的关注。信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利用的一门科学,信息要用一定形式的信号来表示,才能被传输、处理、存储、显示和利用,可以说,信号是信息的表现形式。这学期数字信号处理所含有的具体内容如下: 第一单元的课程我们深刻理解到时域离散信号和时域离散系统性质和特点;时域离散信号和时域离散系统时域分析方法;模拟信号的数字处理方法。 第二单元的课程我们理解了时域离散信号(序列)的傅立叶变换,时域离散信号Z变换,时域离散系统的频域分析。 第三单元的课程我们学习了离散傅立叶变换定义和性质,离散傅立叶变换应用——快速卷积,频谱分析。 第四单元的课程我们重点理解基 2 FFT算法——时域抽取法﹑频域抽取法,FFT的编程方法,分裂基FFT算法。 第五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图,无限脉冲响

应基本网络结构,有限脉冲响应基本网络结构,时域离散系统状态变量分析法。 第六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念,模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计,脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器,双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器,数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。 第七单元的课程我们学习了线性相位有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,窗函数法设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,频率采样法设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器 二、专业认识和未来规划 通信工程是一门工程学科,主要是在掌握通信基本理论的基础上,运用各种工程方法对通信中的一些实际问题进行处理。通过该专业的学习,可以掌握电话网、广播电视网、互联网等各种通信系统的原理,研究提高信息传送速度的技术,根据实际需要设计新的通信系统,开发可迅速准确地传送各种信息的通信工具等。 对于我们通信专业,我觉得是个很好的专业,现在这个专业很热门,这个专业以后就业的方向也很多,就业面很广。我们毕业以后工作,可以进入设备制造商、运营商、专有服务提供商以及银行等领域工作。当然,就业形势每年都会变化,所以关键还是要看自己。可以从事硬件方面,比如说PCB,别小看这门技术,平时我们在试验时制作的简单,这一技术难点就在于板的层数越多,要做的越稳定就越难,这可是非常有难度的,如果学好了学精了,也是非常好找工作的。也可以从事软件方面,这实际上要我们具备比较好的模电和数电的

数字信号处理教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲 课程编号: 英文译名:Digital Signal Processing 适用专业:通信工程,电子信息工程,自动化 开课教研室:通信教研室 学分数:3 学时数:51 先修课程:信号与系统、电路分析、高等数学、 概率统计、积分变换、复变函数等 教材:《数字信号处理》(第三版)(丁玉美、高西全) 西安电子科技大学出版社 (普通高校“十一五”国家级规划教材) 参考书目: 1.丁玉美等,《数字信号处理》(第二版)西安电子科技大学出版社 2. 程佩青,《数字信号处理》(第二版)清华大学出版社 3. 胡广书, 《数字信号处理——理论、算法与实现》(第二版) 清华大学出版社,2003.8 4. 高西全等,《数字信号处理(第二版)学习指导》, 西安电子科技大学出版社,2001 一、本课程的性质、目的和任务 数字信号处理是用数字或符号的序列来表示信号,通过数字计算机去处理这

些序列,提取其中的有用信息。例如,对信号的滤波,增强信号的有用分量,削弱无用分量;或是估计信号的某些特征参数等。总之,凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、增强、压缩、估计和识别等都是数字信号处理的研究对象。 数字信号处理课程是电子信息工程、通信工程和自动化等学科专业本科生必修的专业基础课程。本课程介绍了数字信号处理的基本概念、基本分析方法和处理技术。主要讨论离散时间信号和系统的基础理论、离散傅立叶变换DFT 理论及其快速算法FFT 、IIR 和FIR 数字滤波器的设计。通过本课程的学习使学生掌握利用DFT 理论进行信号谱分析,以及数字滤波器的设计原理和实现方法,为学生进一步学习有关信息、通信等方面的课程打下良好的理论基础。 二、教学要求 本课程是在学生学完了信号与系统的课程后,进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习、仿真使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。以下是各章节知识要求: 1、绪论 (讲课1学时) 重点介绍数字信号处理的基本概念和特点,与传统的模拟技术相比存在哪些优点。数字信号处理的应用领域。 2、时域离散信号和时域离散系统(讲课6学时) 复习信号与系统的相关知识,引入离散时间信号、离散系统等概念,介绍线性卷积和差分方程等相关知识,为数字信号处理的学习打基础。 主要知识点要求: ⑴正确理解和区分模拟信号、时域离散信号和数字信号 ⑵掌握时域离散信号的三种表示方法:集合、公式、图形 ⑶掌握常用典型序列 :六种 ()()()()sin()(cos())n j n N n u n R n a u n A n A n e ωδωθωθ++ 周期序列 ⑷掌握正弦(包括余弦和复指数)序列的周期的计算方法:判断2πω/ ⑸理解如何将任意序列表示为单位采样序列的移位加权和 ⑹掌握序列的基本运算:加法和乘法、移位、翻转、尺度 ⑺能够正确判断时域离散系统的线性、时不变性、因果性、稳定性 ⑻正确理解并能熟练运用序列的线性卷积公式,掌握卷积的性质 服从交换律、结合律、分配率 ⑼能够用串、并联分系统的单位脉冲响应表示该系统的总单位脉冲响应 ⑽掌握用N 阶线性常系数差分方程表示系统的输入输出关系 ⑾了解用递推法求解差分方程 ⑿了解用递推法由差分方程求系统的单位脉冲响应 ⒀掌握采样定理的内容,理解推导方法 ()()()m x n x m n m δ∞=?∞ =?∑()()*()()()m y n x n h n x m h n m ∞ =?∞==?∑

数字信号处理 详细分析 采样

离散傅里叶变换 一、问题的提出:前已经指出,时域里的周期性信号在频域里表现为离散的值,通常称为谱线;而时域里的离散信号(即采样数据)在频域里表现为周期性的谱。 推论:时域里的周期性的离散信号,在频域里对应为周期性的离散的谱线。 由于傅里叶变换和它的反变换的对称性,我们不妨对称地把前者称为时域的采样,后者称为频域的采样;这样,采用傅里叶变换,时域的采样可以变换成为频域的周期性离散函数,频域的采样也可以变换成列域的周期性离散函数,这样的变换被称为离散傅里叶变换,简称为DFT。图3-1就是使用采样函数序列作离散傅里叶变换的简单示例。 (a )时域的采样在频域产生的周期性 (b )频域的采样在时域产生的周期性 图3-1 采样函数的离散傅里叶变换 上图就是使用采样函数序列作离散傅立叶变换的简单示例,在时域间隔为s t 的采样函数 序列的DFT 是频域里间隔为s s t f 1 =的采样函数序列;反之,频域里间隔为s f 的采样函数序列是时域里间隔为w W f T 1=的采样函数序列,如图3-1(b)所示。 由于在离散傅立叶变换中,时域和频域两边都是离散值,因此它才是真正能作为数字信号处理的变换,又由于变换的两边都表现出周期性,因此变换并不需要在),(+∞-∞区间进行,只需讨论一个有限周期里的采样作变换就可以保留全部信息。 表3-1为傅立叶变换和傅立叶级数的关系

二、DFT 的定义和性质 离散傅里叶变换(DFT )的定义为: 1、非周期离散时间信号)(n x 的Fourier 变换定义为:ωωωd e n x e X n j j -∞ ∞-∑ =)()( (1) 反变换:ωπωππωd e e X n x n j j ?-= )(21)( )(ωj e X 的一个周期函数(周期为)π 2,上式得反变换是在)(ωj e X 的一个周期内求积分的。这里数字信号的频率用ω来表示,注意ω与Ω有所不同。设s f 为采样频率,则采样周期为 f T 1 =,采样角频率T s π2=Ω,数字域的频率s s f πω2= 式1又称为离散时间Fourier 变换(DTFT )2、周期信号的离散Fourier 级数(DFS ) 三、窗函数和谱分析 1、谱泄露和栅栏效应 离散傅立叶变换是对于在有限的时间间隔(称时间窗)里的采样数据的变换,相当于对数据进行截断。这有限的时间窗既是DFT 的前提,同时又会在变换中引起某些不希望出现的结果,即谱泄露和栅栏效应。 1)谱泄露 以简单的正弦波的DFT 为例,正弦波具有单一的频率,因而在无限长的时间的正弦波,应该观察到单一δ函数峰,如下图示,但实际上都在有限的时间间隔里观察正弦波,或者在时间窗里作DFT ,结果所得的频谱就不再是单一的峰,而是分布在一个频率范围内,下图(b )示。这样信号被时间窗截断后的频谱不再是它真正的频谱,称为谱泄露。

什么是数字信号处理

什么是数字信号处理?有哪些应用? 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如:滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字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。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息,并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器:自适应滤波,卷积,相关,数字滤波,FFT, 希尔伯特变换,波形生成,窗函数等等。 ▲语音信号处理:语音增强、识别、合成、编码、信箱等,文字/语音转换 ▲图形/图像处理:三维动画,图象鉴别/增强/压缩/传输,机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理:振动和噪声分析与处理,声纳和雷达信号处理, 通信信号处理, 地震信号分析与处理,汽车安全及全球定位,生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业,以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成:前置预滤波器(PrF)、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算(FIR IIR FFT), 2.数据具有高度重复(乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见) 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术,它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成,研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义: 在21世纪,数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系:独立的程序和数据总线,一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的:冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术: ▲硬件乘法器:具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元:DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令:指令具有多功能,一条指令完成多个动作;如:倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低:一般DSP芯片功耗为0.5~4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V (电池供电) DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分:以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分:通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分:定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器,其产品销量一直处于领先地位,公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有: ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%

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