南华大学电气工程学院
《数字信号处理课程设计》任务书
设计题目： Hilbert 变换滤波器的实现 专 业： 学 号:
学生姓名: 起迄日期: 指导教师:
2012 年 12 月 28 日—2013 年 1 月 14 日
南华大学课程设计
《数字信号处理课程设计》任务书
1．课程设计的内容和要求（包括原始数据、技术要求、工作要求等） ：
1.设计内容： 根据自己在班里的学号0207（最后两位）查表一得到一个四位数1301，由该四位 数索引表二确定待设计数字滤波器的类型：Hilbert变换滤波器；滤波器设计方法： 等波纹FIR。 2. 滤波器的设计指标： （1）通带波纹 ?1 ≤ 0.05 ； （2）阻带波纹 ? 2 ≤ 0.05 ； （3）过渡带宽度 （4）滚降 = 0.014π rad ； =5.6 dB ；
其中，错误！未找到引用源。为学号的最后两位，故 i d =7 3. 滤波器的初始设计通过手工计算完成； 4. 在计算机辅助计算基础上分析滤波器结构对其性能指标的影响 （至少选择两种以 上合适的滤波器结构进行分析）； 5. 在计算机辅助计算基础上分析滤波器参数的字长对其性能指标的影响； 6. 以上各项要有理论分析和推导、原程序以及表示计算结果的图表； 7. 课程设计结束时提交设计说明书。
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2．对课程设计成果的要求〔包括图表（或实物）等硬件要求〕 ：
滤波器的初始设计通过手工计算完成； 在计算机辅助计算基础上分析滤波器结构对其性能指标的影响（至少选择两种以 上合适的滤波器结构进行分析）； 在计算机辅助计算基础上分析滤波器参数的字长对其性能指标的影响； 以上各项要有理论分析和推导、原程序以及表示计算结果的图表； 课程设计结束时提交设计说明书。
3．主要参考文献：
[1]高息全 丁美玉.《数字信号处理》[M].西安：西安电子科技大学出版社，2008.8 [2]陈怀琛.《数字信号处理教程——MATLAB 释义与实现》[M].北京：电子工业出版 社，2004.12 [3]张德丰.《详解 MATLAB 数字信号处理》[M].北京：电子工业出版社，2010.6 [4]飞思科技产品研发中心.《MATLAB7 辅助信号处理技术与应用》[M].北京：电子工 业出版社，2005.3 [5]胡广书.《数字信号处理—理论、算法与实现》北京：清华大学出版社，2006
4．课程设计工作进度计划： 序号
1 2 3 4 5 6
起 迄 日 期
2012.12.28-2013.12.31 2013.1.1-2013.1.2 2013.1.3-2013.1.5 2013.1.6-2013.1.7 2013.1.8-2013.1.10 2013.1.11-2013.1.14
工 作 内 容
接到题目，搜集资料 整理资料，构思设计方案 手工计算进行滤波器的初步设计 完善初步设计，学习 Matlab 软件操作 通过 Matlab 软件分析设计内容， 逐步落实课题目标 上交课程设计，并做细节修改并完成设计 日期： 年 月 日
主指导教师
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摘要
本设计介绍了 FIR 滤波器的设计思想与步骤，通过建立滤波器模型利用 MATLAB 软件进行仿真，在计算机辅助计算基础上分析滤波器结构和参数的字长 对其性能指标的影响。在此着重介绍希尔伯特变换滤波器、等波纹最佳逼近设计 思想及 FIR 滤波器网络结构和有效字长对滤波器性能指标的影响， 并通过仿真结 果对其进行分析。
关键字
FIR 滤波器
希尔伯特变换
等波纹最佳逼近
Abstract
This design is introduced the FIR filters the design thoughts and step by establishing filter model, using MATLAB software, and simulation calculation basis in computer aided analysis filter structure and parameters of the word on the performance of the long effect. Introduced in this Hilbert transformation filter, the corrugated best approximation design idea and FIR filter network structure and effective word length to filter the influence of performance index, and through the simulation results on the analysis.
Keywords
approximation
FIR filter
hilbert transform
the corrugated best
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目录
1、希尔伯特变换滤波器的设计步骤?????????????6 2、希尔伯特变换器的基本原理???????????????6 3、滤波器的技术指标???????????????????7 4、FIR 滤波器的结构分析?????????????????9 5、希尔伯特变换器的 Matlab 设计?????????????14 5.1直接程序法????????????????????14 5.2利用 FDATool 工具设计法??????????????16 6、借助 FDA 工具箱分析字长对滤波器性能的影响???????17 7、心得体会???????????????????????24
Hilbert 变换滤波器的实现
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在传统的设计中，希尔伯特变换器可由一个 FIR 滤波器和一个时延模块实 现， 也可由一组滤波器对实现， 而实现 FIR 型希尔伯特变换器的一个简单方法就 是对原型低通滤波器作正弦/余弦变换。Matlab 作为滤波器设计的基础软件，不 仅可以快速有效地实现希尔伯特变换器的设计、分析仿真和最优化，而且可以直 接计算出希尔伯特变换器的系数。
1、希尔伯特变换滤波器的设计步骤
设计一个 FIR 数字滤波器主要包括下面 5 个步骤： （1）确定滤波器要求的规范指标； （2）选择合适的滤波器系数计算； （3）用一个适当的结构来表示滤波器并用软件来实现滤波器； （4）有限字长效应对滤波器性能的影响分析；
2、希尔伯特变换器的基本原理
连续时间信号 x(t)的希尔伯特变换定义为：
? x（t） ?
??
1
??
-?
x（t） 1 d? ? t -? ?
?
??
-?
x（t - ?） d?
?
? x（t） ?
1 ? ?t
式（1）
由式(1)可得单位冲击响应 h(t)=1/(π t)，由于 jh(t)=j/(π t)的傅里叶变 换是符号函数 sgn(w)，所以希尔伯特变换器的频率特性为：
H（e j?） -jsgn （?） {-j，? ??00 ? ? j，?
记
式（2）
H（j?） H（j?） j?（?） ? e
，当
H（j?） 1 时： ?
?（ ? ） { ?
-? ，? ? 0 2 ? ，? ? 0 2
式（3）
信号 x(t)的希尔伯特变换可以看成是信号 x(t)通过一个幅度为1的全通滤 波器输出，信号通过希尔伯特变换器后，其负频率成分作+90°的相移，而正频 率成分作-90°的相移。 这类滤波器要求滤波器的零频响应为 0，若滤波器阶数为偶数，则还要求 Nyquist 频率(归一化频率为1)处的响应为0。即如果滤波器的阶数为偶数，那么 增益在频率为0 Hz 和 fs/2处必须降为零，希尔伯特滤波器必须是一个带通滤波 器。如果滤波器的阶数为奇数，那么增益在频率为0 Hz 处必须降为零，希尔伯
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特滤波器必须是一个高通滤波器。
3、滤波器的技术指标
常用的数字滤波器一般属于选频滤波器。假设数字滤波器的频率响应函数
H (e jw ) 用下式表示：
H (e j? ) ?| H (e j? ) | e j? ???
式中， | H (e jw ) | 称为幅频特性函数; ? (w) 称为相频特性函数。幅频特性表示信号 通过该滤波器后各频率成分振幅衰减情况， 而相频特性反映各频率成分通过滤波 器后在时间上的延时情况。
图 3-1 低通滤波器的幅频特性
上图 3-1 表示低通滤波器的幅频特性， wp 和 w s 分别称为通带边界频率和阻 带截止频率。通带频率范围为 0≤|ω |≤ω p，在通带中要求 1 ? ?1 ?| H (e jw ) |? 1， 阻带频率范围为ω s≤|ω |≤π ，在阻带中要求 | H (e jw ) |? ? 2 。 从 wp 到 w s 称为过 渡带，过渡带上的频响一般是单调下降的。 通常， 通带内和阻带内允许的衰减一般用分贝表示，通带内允许的最大衰减 ap a 用 表示，阻带内允许的衰减用 as 表示。对低通滤波器， p 和 as 分别定义为
a p ? 20 lg
max | H (e jw ) | dB min | H (e jw ) |
0 ?| ? |? ?p
通带中max | H (e jw ) | a s ? 20 lg 阻带中min | H (e jw ) | dB
所以低通滤波器的设计指标完全由通带边界频率 wp 、 通带最大衰减 a p 阻带 边界频率 ws 和阻带最小衰减 ?s 确定。片段常数特性： 对于选频型滤波器，一 般对通带和阻带内的幅频响应曲线形状没有具体要求， 只要求其波纹幅度小于某 个常数，通常将这种要求称为“片段常数特性” 。所谓片段，是指“通带”和“阻 带” ，常数是指“通带波纹幅度 ?1 ”和“阻带波纹幅度 ? 2 ” ，而通带最大衰减 a p 和 阻带最小衰减 as 是与 ?1 和 ? 2 完全等价的两个常数。
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上图 3-1 所示的单调下降幅频特性， a p 和 as 别可以表示为:
| H (e j0 ) | ? p ? 20lg dB j?p | H (e ) |
| H (e j0 ) | ? s ? 20 lg dB | H (e j?s ) |
j0 如果将 | H (e ) | 归一化为 1 则表示为：
?ｐ ? ?20lg | H (e j? ) | dB
ｐ
?ｓ ? ?20lg | H (e j?ｓ)| dB
希尔伯特变换滤波器的设计要求： 用等波纹最佳逼近法设计一个 FIR 型希尔伯特变换滤波器，要求如下： （1）通带波纹 ?1 ≤ 0.05 ； （2）阻带波纹 ? 2 ≤ 0.05 ； （3）过渡带宽度 （4）滚降 = 0.014π rad ； =5.6 dB ； （学号：20094470207，故式中 id =7）
一般情况下，用损耗参数ω p,α p,ω s,α s.描述在工程实际中，通常取通带 边界频率ω p=π /2,通带最大衰减α p=2dB,阻带边界频率ω s=11π /20,阻带最小 衰减α s=20dB. 但是在等波纹最佳逼近设计法求滤波器阶数 N 和误差加权函数 W（ω ）时， 要求给出的滤波器通带和阻带的震荡波纹δ 1 和δ 2。这是等波纹法设计滤波器 时常使用的描述方法。 所以，有转换关系为：α p=-20lg[(1-δ 1)/(1+δ 1)] α s=-20lg[δ 2/(1+δ 1)]
手工计算完成等波纹 FIR 滤波器初始设计的技术指标：
设采样频率 Fs=10kHz，通带波纹 ?1 = 0.05。 由公式 f =Fs/2 ? ω 可将截止频率 的单位转换为 Hz： （1）通带截止频率： wp =0.5π，fpc=2500Hz； (2)过渡带宽度: = 0.014π rad ， 70Hz ； =2500+70 =2570Hz；
（3） 阻带截止频率: w s =0.5π+0.014π=0.514π，
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（4）通带最大衰减：αp=-20lg[(1-δ1)/(1+δ1)]=0.8693dB； （5）阻带最小衰减： =0.8693+5.6=6.4693dB ；
所以，阻带波纹 ? 2 =10-α s/20=0.474826555≈ 0.4748 此时，由凯泽逼近 n 的公式: n=
? 20 lg ?1? 2 ? 13 14.6?f
,
Δ f =
?s ? ? p 2?
可得：ωs-ωp =0.014π rad，Δ f =0.007rad，n=31.75097805≈32
4、FIR 滤波器的结构分析
FIR 网络结构特点是没有反馈支路，即没有环路，其单位脉冲响应是有限长 的。设单位脉冲响应 h（n）长度为 N，其系统函数 H(z）和差分方差分别是
H (Z )
N -1
?
? h （ n） z -n
n ?0
（1）
y（n）?
m ?0
? h (m) x(n?m)
（2）
N ?1
FIR 系统的基本网络结构有二种，即直接型和级联型。 （1）直接型 按照 H(z）或者卷积公式直接画出结构图如图 4-1 所示。这种结构称为直接 型网络结构或者称为卷积型结构。
图 4-1 FIR 网络直接型结构
（2）级联型 当需要控制滤波器的传输零点时，可将系统函数分解为二阶实系数因子 的形式：
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于是可用二阶节级联构成，每一个二阶节控制一对零点。 级联型网络结构，其优点是调整方便，而且级联结构中后面的网络输出不会 流到前面，运算误差的积累也相对较小。 缺点： ①所需要的系数 a 比直接型的 h(n)多； ②乘法运算多于直接型。 图 4-2 为 FIR 级联型网络结构
图 4-2 FIR 级联型网络结构
下面来讲述直接型到级联型的变换： 设 FIR 网络直接型系统函数 H（z）如下式： H ( z) ? 0.96 ? 2.0 z ?1 ? 2.8z ?2 ? 1.5z ?3 将 H（z）进行因式分解，得到： H ( z) ? (0.6 ? 0.5z ?1 )(1.6 ? 2z ?1 ? 3z ?2 ) 利用 Matlab 求解程序如下： B=[0.96 2 2.8 1.5];A=1; [S,G]=tf2sos（B,A） 运行结果： S=1.0000 0.8333 1.0000 1.2500 G=0.9600
?1 ?1 ?2 所以级联型的系统函数为： H ( z) ? 0.96(1 ? 0.833z )(1 ? 1.25z ? 1.87z )
0 1.0000 1.8750 1.0000
0 0
0 0
其直接型结构和级联型结构如下图 4-3（a）（b）所示 、
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x（n）
z ?1
z ?1
z ?1
0.96
2
2.8
1.5
y（n）
图 4-3 （a）直接型 x（n） 0.6 1.6 y（n）
z ?1 0.5
z ?1 z ?1
2 3
图 4-3 （b）级联型
级联型结构每一个一阶因子控制一个零点， 每一个二阶因子控制一对共轭零 点，因此调整零点位置比直接型方便，但 H(z）中的系数比直接型多，因而需要 的乘法器多。分解的因子愈多，需要的乘法器也越多。另外，当 H(z）的阶次高 时，也不易分解。因此，普遍应用的是直接型。 直接型 根据希尔伯特变换器的设计要求，用Matlab程序实现，其程序清单如下： clf;n=32; f=[0.25 0.257];m=[1 1]; fs=10000; hn=firls(n,f,m,'h') 运行结果如下： %理想滤波器的幅频特性 %采样频率 %采用 firls 设计 Hilbert 变换器
hn=
-0.0012189 0.0040515 0.0068899 0.0055853 0.00091828 -0.00061417 0.00455 -0.0043058 -0.0069437 -0.0054057 -0.0047829 -0.0069977 -0.0050038 0 0.00061417
0.0069797 0.0052116 0.00030768
0.0050038 0.0069977 0.0047829 -0.00030768 0.0054057 0.0069437 0.0043058 -0.00091828
-0.0052116 -0.0069797 -0.00455
-0.0055853 -0.0068899 -0.0040515 0.0012189
hn 即为所设计的希尔伯特变换变换器的直接型系数，如下图 4-4 示：
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图 4-4 希尔伯特变换变换器的直接型系数 hn
所以，系统函数
H ( z ) ? ? h(n) Z ?n =-0.0012189+0.0040515Z-1+0.0068899Z-2+0.0055853Z-3+…
n ?0 N ?1
…-0.0068899Z-30-0.0040515Z-31+0.0012189Z-32 因此，直接型结构如下图 4-5 所示：
z
x(n)
-0.001218 9
-1
z
-1
z
??
-1
0.004051 5
0.006889 9
图 4-5 直接型结构
0.0047829
0.0012189
??
y(n) n)
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级联型 将其转换为级联型系数的 Matlab 程序为： B=[-0.0012189 0.0040515
-0.00061417 0.0068899 0.0055853 0.00091828 -0.0043058 -0.0069437 -0.0054057 -0.0047829 -0.0069977 -0.0050038 0 0.00061417
0.00455
0.0069797 0.0052116 0.00030768
0.0050038 0.0069977 0.0047829 -0.00030768 0.0054057 0.0069437 0.0043058 -0.00091828
-0.0052116 -0.0069797 -0.00455
-0.0055853 -0.0068899 -0.0040515 0.0012189];A=1;
[S,G]=tf2sos(B,A) 运行结果为： S=
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
-5.7233 0.78828 1.6698 1.851 1 -0.74081 1.1272 1.9624 -0.36386 0.78591 1.4255 -1.9603 -1.0901 -1.6531 0.026113 -1.8429 0.41425
4.7233 -0.21172 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
G=
-0.0012189 - 13 -
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G 和 S 即为所设计的希尔伯特变换变换器的级联型系数，如下图 4-6 示：
图 4-6
希尔伯特变换变换器的级联型系数 S
所以，系统函数 H(z)=-0.0012189(1-5.7233Z-1+4.7233Z-2)(1+0.78828Z-1-0.0.21172Z-2)(1+1.669 8Z-1+Z-2)……(1+0.41425Z-1+Z-2) 因此，级联型结构如下图 4-7 所示：
图 4-7 级联型结构
5、希尔伯特变换器的 Matlab 设计
5.1直接程序法 Matlab 信号处理工具箱提供了 firls 函数和 remez 函数，它们的调用格式 语法规则相同， 只是优化算法不同，函数 firls 利用最小二乘法使期望的频率响
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应和实际的频率响应间的误差最小;函数 remez 实现 Park-McClellan 算法， 这种 算法利用 remez 交换算法和 Che-byshev 近似理论设计滤波器，使实际频率响应 拟合期望频率响应达到最优。 函数调用格式为 b=remez(n，f，m， ‘h’)或 b=firls(n，f，m， ‘h’)，其 中， 为滤波器的阶数;f 为滤波器期望频率特性的频率向量标准化频率， n 取值0～ 1，是递增向量，允许定义重复频点;m 为滤波器期望频率特性的幅值向量，向量 m 和 f 必须同长度且为偶数;h(n)为函数返回的滤波器系数，长度为 n+1，本文将 采用 firls 函数法。 下面设计一个希尔伯特变换器，要求采样频率为10k Hz，通频带为2.5～ 2.57kHz，滤波器阶数为32阶。实现程序如下：
clf;n=32; f=[0.25 0.257];m=[1 1]; %理想滤波器的幅频特性 fs=10000; b=firls(n,f,m,'h'); [h,w]=freqz(b,1,512,fs); figure(1); plot(w,20*log10(abs(h)));grid; axis([0 1000 -40 10]); xlabel('频率/Hz'); ylabel('幅值/dB'); title('Hilbert 变换器的幅频特性'); figure(2); plot(w,angle(h)/pi*180); grid; xlabel('频率/Hz'); ylabel('相角/'); title('Hilbert 变换器的相频特性') %计算相频特性 %计算幅频特性 %绘制正半轴频率 %采样频率 %采用 firls 设计 Hilbert 变换器 %计算 Hilbert 变换器的脉冲响应
设计的希尔伯特变换器的特性如图5-1所示。
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图 5-1
等波纹最佳逼近法设计的幅频响应曲线
5.2 利用 FDATool 工具设计法 FDATool 是 Matlab 信号处理工具箱专用的滤波器设计分析工具，操作简单、 灵活， 可以采用多种方法设计不同的滤波器，同时可以实现滤波器的最小阶数设 计。在 Matlab 命令窗口输入 FDATool 后回车就会弹出 FDATool 界面。 根据2.1中的设计实例， 首先在 Filter Type 栏中选择 Hilbert Transformer， 在 Design Method 栏中选择 Equiripple 法，在 filter order 中选择32，在 Frequencyand Magnitude Specifications 中 设 置 F=[2500 2570];m=[1 1];Fs=10000，最后点击 Design Filter，通过菜单选项 Analysis 可以在特性显 示区看到滤波器的各种特性，如图5-2～图5-6所示。
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图 5-2 Hilbert 变换器的单位脉冲响应
图 5-3 Hilbert 变换器的幅度响应
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图 5-4 Hilbert 变换器的相位响应
图 5-5 Hilbert 变换器的零极点图
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图 5-6 Hilbert 变换器的相位延时图
在幅频特性和相频特性满足要求的同时， 由图 5-2 可知单位脉冲响应为奇对 称，即 h(n)=-h(N-n-1)，也符合希尔伯特变换器的特性。若设计不满足要求， 则可以直接在 FDATool 界面中改变参数。
6、借助 FDA 工具箱分析字长对滤波器性能的影响
系统对输入信号进行处理时需要若干参数或者称为系数， 这些系数都要存储 在有限位数的寄存器中， 因此存在系数的量化效应。系数的量化效应误差直接影 响系统函数的零、极点位置，如果发生了偏移，会使系统的频率响应不满足实际 需要。下面，借助 FDA 工具箱分析设计滤波器的量化误差，方法是对量化前和量 化后 16 位字长、8 位字长和 4 位字长的零极点分布、幅频响应和、相频响应和 相位延时进行对比，得到量化误差对滤波器性能的影响： 1、量化前零极点分布：
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量化后，16 位字长时的零极点分布： 量化后，8 位字长时的零极点分布： 量化后，4 位字长时的零极点分布： 小结：由上面的零极点分布图可以看出，极点并未发生变化，零点变化比较 明显，所以系统的破坏性不大，所以稳定性变化不明显。 2、量化前幅频响应：
量化后，16 位字长的幅频响应： 量化后，8 位字长的幅频响应： 量化后，4 位字长的幅频响应： 小结： 由上面的幅频响应曲线很明显的可以看出，幅频响应曲线在量化前后 发生了变化，可以看出字长为 16 时为量化最优。 3、量化前相频响应：
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第一章数字信号处理概述 简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称为“抗混叠”滤波器。 在D/A变换之后为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故又称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。 （） 答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处
理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混叠效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz T rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频 率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 采样（T） () n h () n x () t x () n y D/A 理想低通T c πω=() t y 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π
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
数字信号处理习题解答 第二章 数据采集技术基础 2.1 有一个理想采样系统，其采样角频率Ωs =6π，采样后经理想低通滤波器H a (j Ω)还原，其中 ?? ???≥Ω<Ω=Ωππ 3032 1 )(，，j H a 现有两个输入，x 1(t )=cos2πt ，x 2(t )=cos5πt 。试问输出信号y 1(t )， y 2(t )有无失真？为什么？ 分析：要想时域采样后能不失真地还原出原信号，则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍，即满足Ωs ≥2Ωh 。 解：已知采样角频率Ωs =6π，则由香农采样定理，可得 因为x 1(t )=cos2πt ，而频谱中最高角频率ππ π32 621 =< =Ωh ， 所以y 1(t )无失真； 因为x 2(t )=cos5πt ，而频谱中最高角频率ππ π32 652 => =Ωh ， 所以y 2(t )失真。 2.2 设模拟信号x (t )=3cos2000πt +5sin6000πt +10cos12000πt ，求： （1） 该信号的最小采样频率； （2） 若采样频率f s =5000Hz ，其采样后的输出信号； 分析：利用信号的采样定理及采样公式来求解。 ○ 1采样定理 采样后信号不失真的条件为：信号的采样频率f s 不小于其最高频
率f m 的两倍，即 f s ≥2f m ○ 2采样公式 )()()(s nT t nT x t x n x s === 解：（1）在模拟信号中含有的频率成分是 f 1=1000Hz ，f 2=3000Hz ，f 3=6000Hz ∴信号的最高频率f m =6000Hz 由采样定理f s ≥2f m ，得信号的最小采样频率f s =2f m =12kHz （2）由于采样频率f s =5kHz ，则采样后的输出信号 ? ?? ? ????? ??-???? ????? ??=? ??? ????? ??+???? ????? ??-???? ????? ??=? ??? ????? ??++???? ????? ??-+???? ????? ??=? ??? ????? ??+???? ????? ??+???? ????? ??=? ?? ? ??====n n n n n n n n n n n f n x nT x t x n x s s nT t s 522sin 5512cos 13512cos 10522sin 5512cos 35112cos 105212sin 5512cos 3562cos 10532sin 5512cos 3)()()(πππππππππππ 说明：由上式可见，采样后的信号中只出现1kHz 和2kHz 的频率成分， 即 kHz f f f kHz f f f s s 25000200052150001000512211 ======，， 若由理想内插函数将此采样信号恢复成模拟信号，则恢复后的模拟信号
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);
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
数字信号处理基础书后题答案中文版
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)、35000π =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。 2.7 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 -200 200 400 600 800 1000 1200 0.10.20.30.40.50.60.70.80.91 幅度 频
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
==============================绪论============================== 1. A/D 8bit 5V 00000000 0V 00000001 20mV 00000010 40mV 00011101 29mV ==================第一章 时域离散时间信号与系统================== 1. ①写出图示序列的表达式 答：3)1.5δ(n 2)2δ(n 1)δ(n 2δ(n)1)δ(n x(n)-+---+++= ②用δ(n) 表示y (n )={2,7,19,28,29,15} 2. ①求下列周期 ) 5 4sin( )8 sin( )4() 51 cos()3() 54sin()2() 8sin( )1(n n n n n π π π π - ②判断下面的序列是否是周期的; 若是周期的， 确定其周期。 （1）A是常数 8ππn 73Acos x(n)??? ? ??-= （2）)8 1 (j e )(π-=n n x 解： （1） 因为ω= 73π, 所以314 π2=ω, 这是有理数， 因此是周期序列， 周期T =14。 （2） 因为ω= 81, 所以ω π2=16π, 这是无理数， 因此是非周期序列。 ③序列)Acos(nw x(n)0?+=是周期序列的条件是是有理数2π/w 0。
3.加法 乘法 序列{2，3，2，1}与序列{2，3，5，2，1}相加为__{4，6，7，3，1}__，相乘为___{4，9，10，2} 。 移位 翻转：①已知x(n)波形，画出x(-n)的波形图。 ② 尺度变换：已知x(n)波形，画出x(2n)及x(n/2)波形图。 卷积和：①h(n)*求x(n)，其他0 2 n 0n 3，h(n)其他03n 0n/2设x(n) 例、???≤≤-=???≤≤= }2 3 ,4,7,4，23{0,h(n)*答案：x(n)= ②已知x (n )={1,2,4,3},h (n )={2,3,5}, 求y (n )=x (n )*h (n ) x (m )={1,2,4,3},h (m )={2,3,5}，则h (-m )={5,3,2}(Step1:翻转) 解得y (n )={2,7,19,28,29,15} ③(n)x *(n)x 3)，求x(n)u(n u(n)x 2),2δ(n 1)3δ(n δ(n)2、已知x 2121=--=-+-+= }{1,4,6,5,2答案：x(n)= 4. 如果输入信号为 ，求下述系统的输出信号。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/883414863.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
第一章数字信号处理概述简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前让信号通过一个低通滤波器，是为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称位“抗折叠”滤波器。 在D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，是为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故友称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。（）答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理 理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字
长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混迭效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π
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
数字信号处理期末复习题 一、单项选择题（在每个小题的四个备选答案中选出一个正确答案，并将正确答案的号码写在题干后面的括号内，每小题1分，共20分） 1.要从抽样信号不失真恢复原连续信号，应满足下列条件的哪几条( ① )。 (Ⅰ)原信号为带限 (Ⅱ)抽样频率大于两倍信号谱的最高频率 (Ⅲ)抽样信号通过理想低通滤波器 ①.Ⅰ、Ⅱ②.Ⅱ、Ⅲ ③.Ⅰ、Ⅲ④.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 2.在对连续信号均匀采样时，若采样角频率为Ωs，信号最高截止频率为Ωc，则折叠频率为( ④ )。 ①Ωs②.Ωc ③.Ωc/2④.Ωs/2 3.若一线性移不变系统当输入为x(n)=δ(n)时输出为y(n)=R3(n)，则当输入为u(n)-u(n-2)时输出为( ② )。 ①.R3(n) ②.R2(n) ③.R3(n)+R3(n-1) ④.R2(n)-R2(n-1) 4.已知序列Z变换的收敛域为｜z｜>1，则该序列为( ② )。 ①.有限长序列②.右边序列 ③.左边序列④.双边序列 5.离散系统的差分方程为y(n)=x(n)+ay(n-1)，则系统的频率响应( ③ )。 ①当｜a｜<1时，系统呈低通特性 ②.当｜a｜>1时，系统呈低通特性 ③.当0 6.序列x(n)=R5(n)，其8点DFT记为X(k)，k=0,1,…,7，则X(0)为( ④ )。 ①.2 ②.3 ③.4 ④.5 7.下列关于FFT的说法中错误的是( ① )。 ①.FFT是一种新的变换 ②.FFT是DFT的快速算法 ③.FFT基本上可以分成时间抽取法和频率抽取法两类 ④.基2 FFT要求序列的点数为2L(其中L为整数) 8.下列结构中不属于FIR滤波器基本结构的是( ③ )。 ①.横截型②.级联型 ③.并联型④.频率抽样型 9.已知某FIR滤波器单位抽样响应h(n)的长度为(M+1)，则在下列不同特性的单位抽样响应中可以用来设计线性相位滤波器的是( ④ )。 ①.h［n］=-h［M-n］ ②.h［n］=h［M+n］ ③.h［n］=-h［M-n+1］ ④.h［n］=h［M-n+1］ 10.下列关于用冲激响应不变法设计IIR滤波器的说法中错误的是( ④ )。 ①.数字频率与模拟频率之间呈线性关系 ②.能将线性相位的模拟滤波器映射为一个线性相位的数字滤波器 ③.容易出现频率混叠效应 ④.可以用于设计高通和带阻滤波器 11.利用矩形窗函数法设计FIR滤波器时，在理想特性的不连续点附近形成的过滤带的宽度近似等于( ① )。 ①.窗函数幅度函数的主瓣宽度 ②.窗函数幅度函数的主瓣宽度的一半 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。 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探讨数字信号处理的发展
数字信号处理实验报告
数字信处理技术的应用与发展
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