本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了数字滤波器的基本结构，在分别讨论了IIR与FIR数字滤波器的设计方法的基础上，指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足，提出了一种利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。给出了使用MATLAB语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的FDATool工具进行界面设计的详细步骤。利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。本文还介绍了如何利用MATLAB环境下的仿真软件Simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。 1.1数字滤波器的研究背景与意义 当今，数字信号处理[1] (DSP：Digtal Signal Processing)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。 数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号，等等。上述这些信号大部分是模拟信号，也有小部分是数字信号。模拟信号是自变量的连续函数，自变量可以是一维的，也可以是二维或多维的。大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间，经过时间上的离散化(采样)和幅度上的离散化(量化)，这类模拟信号便成为一维数字信号。因此，数字信号实际上是用数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个二维离散空间序列。数字信号处理，就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。例如，对数字信号经行滤波以限制他的频带或滤除噪音和干扰，或将他们与其他信号进行分离；对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输，存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的，等等。 数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支[2-3]。无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。在所有的电子系统中，使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。 1.2数字滤波器的应用现状与发展趋势 在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理
数字信号处理 实验报告 班级： 学号： 姓名：word文档可自由复制编辑
实验1离散时间信号的产生与运算 一、实验目的 (1)了解离散时间信号的特点。 (2)掌握在计算机中生成及绘制各种常用离散时间信号序列的方法。 (3)掌握序列的加、减、乘、除和平移、反转、尺度变换等基本运算及计算机的 实现方法。 二、实验原理 信号是随时间变化的物理量，而计算机只能处理离散信号。离散信号是在某些不连续的时间上有信号值，而在其它时间点上没有定义的一类信号。离散信号一般可以由连续信号通过模数转换得到。 常用的离散信号有单位脉冲序列、单位阶跃序列、复指数序列、正弦信号序列、随机序列等。 离散信号的基本运算包括信号的加、减、乘、除。离散信号的时域变换包括信号的平移、反转、尺度变换等。 三、实验内容与方法 1、编写程序，生成如下数字信号：sqrt(2*k)u(k错误！未找到引用源。3)， δ(k+5)。 (1) f(k)=sqrt(2*k)u(k错误！未找到引用源。3) 代码： k=(1:10); n=3; u=[(k-n)>=0]; a=sqrt(2*k); stem(k,a.*u); title('sqrt(2*k)u(k 3)的图像'); xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)'); 运行图： word文档可自由复制编辑
(2) f(k)= δ(k+5) 代码： k1=-10;k2=0;k=k1:k2; n=-5; %单位脉冲出现的位置 f=[(k-n)==0]; stem(k,f,'filled');title('δ(k+5)序列的图像') xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)'); 运行图： word文档可自由复制编辑
《数字信号处理》课程设计 作 业 院系：物理工程学院电子信息科学与技术 班级：1 学号：20092250103 姓名：冯军美
实验一：音乐信号音谱和频谱的观察 1.实验方案 读取音乐信号并将信号装换为单声道的，并输出信号的波形图和频谱图% 2.源程序 clear all; close all;clc [x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav'); %读取音乐信号，其中x为截取的音乐信号 size(x) %看音乐信号是单声道还是双声道 sound(x,fs); %听原始音乐信号 x=x(:,1); %获取单声道音乐信号 N=length(x); %N为音乐信号的长度 figure plot(x) %画音乐信号的连续波形 grid on %产生虚线格 title('音乐信号时域波型') %标注图注 xlabel('Time') %x坐标 ylabel('Magnitude') %y坐标 F1=fft(x,N); %做音乐信号的N点快速傅里叶变换 w=2/N*[0:N-1]; %w为连续频谱的数字角频率横坐标 figure plot(w,abs(F1)) %连续频谱图 grid on title('音乐信号频域波型') xlabel('Frequency/Hz') ylabel('Magnitude') %不同抽样频率下听取的音乐信号 % sound(x,2*fs); sound(x,fs/2);
3.输出波形 0.5 1 1.5 2 2.5x 10 5 -1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8 1音乐信号时域波型 Time M a g n i t u d e 00.20.40.6 0.81 1.2 1.4 1.6 1.82 500 1000 1500 20002500 3000 音乐信号频域波型 Frequency/Hz M a g n i t u d e
题目：基于DSP的FFT程序设计的研究 作者届别 系别专业 指导老师职称 完成时间2013.06
内容摘要 快速傅里叶变(Fas Fourier Tranformation，FFT)是将一个大点数N的DFT分解为若干小点的D F T的组合。将用运算工作量明显降低，从而大大提高离散傅里叶变换(D F T) 的计算速度。因各个科学技术领域广泛的使用了FFT 技术它大大推动了信号处理技术的进步，现已成为数字信号处理强有力的工具，本论文将比较全面的叙述各种快速傅里叶变换算法原理、特点，并完成了基于MATLAB的实现。 关键词：频谱分析；数字信号处理；MATLAB；DSP281x
引言： 1965年，库利（J.W.Cooley）和图基（J.W.Tukey）在《计算数学》杂志上发表了“机器计算傅立叶级数的一种算法”的文章，这是一篇关于计算DFT的一种快速有效的计算方法的文章。它的思路建立在对DFT运算内在规律的认识之上。这篇文章的发表使DFT的计算量大大减少，并导致了许多计算方法的发现。这些算法统称为快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform），简称FFT，1984年，法国的杜哈梅尔（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollmann）提出的分裂基快速算法，使运算效率进一步提高。FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。 随着科学的进步，FFT算法的重要意义已经远远超过傅里叶分析本身的应用。FFT算法之所以快速，其根本原因在于原始变化矩阵的多余行，此特性也适用于傅里叶变换外的其他一些正交变换，例如，快速沃尔什变换、数论变换等等。在FFT的影响下，人们对于广义的快速正交变换进行了深入研究，使各种快速变换在数字信号处理中占据了重要地位。因此说FFT对数字信号处理技术的发展起了重大推动作用。 信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(Fouriertransform，FT)。快速傅立叶变换(FFT)和数字滤波是数字信号处理的基本内容。信号时域采样理论实现了信号时域的离散化，而离散傅里叶变换理论实现了频域离散化，因而开辟了数字技术在频域处理信号的新途径，推进了信号的频谱分析技术向更广的领域发展。 1.信号的频谱分析 如果信号频域是离散的，则信号在时域就表现为周期性的时间函数；相反信号在时域上是离散的，则该信号在频域必然表现为周期的频率函数。不难设想，一个离散周期序列，它一定具有既是周期又是离散的频谱。有限长序列的离散傅里叶变换和周期序列的离散傅里叶级数本质是一样的。因而有限长序列的离散傅里叶变换的定义为：x(n)和X(k)是一个有限长序列的离散傅里叶变换对。
用M A T L新编实现常用的离散时间信号及其 时域运算 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
实验四用MATLAB实现常用的离散时间信号及其时域运算 —— 摘要：在MATLAB中，只能用向量来表示离散时间信号。与连续信号不同，离散时 间信号无法用符号运算来表示。用适当的MATLAB语句表示出信号后，就可以利用MATLAB的绘图命令stem来绘出直观的信号波形图，stem是专门用于绘制离散时 间信号的。在MATLAB中离散序列的时域运算和变换不能用符号运算来实现，而必 须用向量表示的方法，即在MATLAB中离散序列的相加、相乘需表示成两个向量的 相加、相乘，因而参加运算的两序列向量必须有相同的维数。 一、实验目的：（1）学习MATLAB语言及其常用指令； （2）学习和掌握用MATLAB语言产生离散时间信号的编程方法； （3）通过编程绘制出离散时间信号的波形，加深理解信号的时域运 算。 二、实验内容：（1）运用MATLAB的绘图指令绘制离散时间信号； （2）用MATLAB语言实现离散时间信号的时域运算。 三、实验原理：（1）单位阶跃序列和单位样值序列。 离散时间信号只在某些离散的瞬时给出信号的值，因此，它是时间上不连续的 序列。单位阶跃序列和单位样值序列在离散时间信号与系统的分析中是两个非 常典型的序列，分别记为u(n)和δ(n)。它们的定义分别如下： 1 n≥0 1 n≥0 u(n)= δ(n)= 0 n<0 0 n≠0
若单位阶跃序列的起始点为n0，单位样值序列出现在n0时刻，则表达式分别为： 1 n≥n0 1 n=n0 u(n-n0)= δ(n-n0)= 0 n 论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换 第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别， 摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。 关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信 DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。 1 DSP的特点 1．1 修正的哈佛结构 DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。 1．2 专用的乘法器 一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。 1．3 特殊的指令设置 DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高引。另外，DSP指令系统的流水线操作与哈佛结构相配合，把指令周期减小到最小值，增加了处理器的处理能力。尽管如此，DSP芯片的单机处理能力还是有限的，多个DSP芯片的并行处理已成为研究的热点。 2 DSP在家电、办公设备中的应用 2．1高清晰度电视 传统电视采用线性扫描的信号处理方式，画面像素最高仅4O～5O万个，会带来画质的损失，而DSP数字超微点阵(Digital SuperMicro Pixe1)技术，超越传统的线性扫描，进入由“点”组成的微显示数字技术层面，从模拟的“线”飞跃到数字的“点”。DSP是逐点优化的。它运用全新的逐点扫描技术，修复并优化每一个点的质量，消降图像边缘模糊现象，细节部分的锐利度成倍提高。 2．2 A／V(Audio／Video)设备 家庭影院主要由数字化A／V(Audio／Video)设备组成，DSP不仅带来环绕声，而且提供虚拟各种现场效果。VCD(VideoCompact Disc)、DVD(Digital Video Disc)、MD(Minidiskette)、DAB(Digital Audio Brod—casting)、DVB(Digital Video Box)等数字音视频产品中，DSP的价值主要体现在音频的Hi—Fi(HighFideli—ty)处理上。目前，对MPEG(Moving Picture Expe Group)音频Layer2、I ayer3等用c语言仿真研究，在此基础上用C549实现了MP3解码器的采样；用’C6201和’C6701分别实现MP3编码器和MPEG一2AAC编解码器。MPEG 一2AAC重建的音质超过MP3和AC一3将成为直播卫星、地面DAB和SW、Mw、AM 广 离散信号的产生及运算 实验一离散信号的产生及运算 一．实验目的： 1．复习和巩固数字信号处理中离散信号的产生和运算 2．学习和掌握用MATLAB 产生离散信号的方法 3．学习和掌握用MATLAB 对离散信号进行运算 二．实验原理 1．用MATLAB 函数产生离散信号 信号是数字信号处理的最基本内容。没有信号，数字信号处理就没了工作对象。MATLAB7.0 内部提供了大量的函数，用来产生常用的信号波形。例如，三角函数（sin,cos）, 指数函数（exp）,锯齿波函数（sawtooth）, 随机数函数（rand）等。 ⑴产生被噪声污染的正弦信号 用随机数函数产生污染的正弦信号。 ⑵产生单位脉冲序列和单位阶跃序列 按定义，单位脉冲序列为 0 0 0 1, ( ) 0,n n n n n n 单位阶跃序列为 。 0 0 0 1, ( ) 0,n n u n n n n ⑶矩形脉冲信号：在MATLAB 中用rectpuls 函数来表示，其调用形式为： y=rectpuls(t,width)，用以产生一个幅值为1，宽度为width,相对于t=0 点左右对称的矩形波信号，该函数的横坐标范围由向量t 决定，是以t=0 为中心向左右各展开width/2 的范围，width 的默认值为1。 例：以t=2T(即t-2×T=0)为对称中心的矩形脉冲信号的MATLAB 源程序如下：（取T=1） t=0:0.001:4; T=1; ft=rectpuls(t-2*T,2*T); plot(t,ft);grid on; axis([0 4 –0.5 1.5]); ⑷周期性矩形波（方波）信号在MATLAB 中用square 函数来表示，其调用形式为：y=square(t,DUTY)，用以产生一个周期为2π、幅值为±1 的周期性方波信号，其中的DUTY 参数表示占空比，即在信号的一个周期中正值所占的百分比。例如频率为30Hz 的周期性方波信号的MATLAB 参考程序如下： t=-0.0625:0.0001:0.0625; y=square(2*pi*30*t,75); plot(t,y);axis([-0.0625 0.0625 –1.5 1.5]);grid on ; 2．MATLAB 中信号的运算 乘法和加法：离散信号之间的乘法和加法，是指它的同序号的序列值逐项对应相乘和相加。 数字信号处理课程设计 姓名： 学号： 专业： 班级： 指导老师： 目录 题目一：离散时间序列的时域分析 (2) 1.1实现离散时间序列 (2) 1.2序列的卷积 (2) 题目二：利用DFT进行周期信号频谱分析 (4) 2.1连续信号频谱分析比较 (5) 2.2利用DFT进行运算 (7) 题目三：离散系统的分析 (9) 3.1求系统的响应 (9) 3.2分析系统的频域特性 (10) 题目四：数字滤波器的设计 (12) 4.1高通滤波器的设计： (13) 总结： (16) 题目一：离散时间序列的时域分析 对离散时间序列的时域分析，通过MATLAB进行离散时间序列的描述，对离散时间序列进行卷积运算，将不同形式的信号波形用不同的时间函数来描述，实现信号的卷积运算。 1.1实现离散时间序列 (1)x0=2*sin（pi/3*n0+3*pi/4） (2)x1=2^n1 (3)单位抽样序列 (4)单位阶跃序列 程序如下： A=2;N=20;phi=3*pi/4; w=pi/3; n0=-5:0.5:10; x0=A*sin(w*n0+phi); a=2;N=20; n1=0:0.3:6; x1=a.^n1; n2=-20:20; x2=[zeros(1,20),1,zeros(1,20)]; n3=-20:20; x3=[zeros(1,20),1,ones(1,20)]; subplot(2,2,1);plot(n0,x0);stem(n0,x0); title('正弦序列');ylabel('x(n)');xlabel('n'); subplot(2,2,2);plot(n1,x1);stem(n1,x1); title('指数序列');xlabel('n');ylabel('x(n)'); subplot(2,2,3);stem(n2,x2); title('单位抽样序列');xlabel('n');ylabel(' ) (n '); subplot(2,2,4);stem(n3,x3); title('单位阶跃序列');xlabel('n');ylabel('u(n)'); 1.2序列的卷积 程序如下： A=2;N=20;phi=3*pi/4; 西安工业大学北方信息工程学院毕业设计(论文)开题报告 题目：数字信号处理实验教学平台设计 系别光电信息系 专业光电信息工程 班级 B100106 姓名彭牡丹 学号 B10010638 导师稀华 2013年11月20日 1 毕业设计（论文）综述 1.1 题目背景和意义 自 20 世纪 60 年代以来，随着计算机和信息学科的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并迅速发展，目前已经形成为一门独立且成熟重要的新兴学科。如今已广泛地应用于通信、语音、图像、遥感、雷达、航空航天、自动控制和生物医学[1]等多个领域。特别在教学方面，此课程已普遍成为大学本科电子通信专业必修的主干课和重要的专业基础课，已成为信息化建设不可缺少的环节。 “数字信号处理”课程主要包括离散时间信号及系统、离散傅立叶变换DFT、快速傅立叶变换FFT、数字滤波器设计及实现和数字信号系统的应用等内容，如何帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、分析方法以及综合应用能力，是教学所要解决的关键问题，但是该课程理论性强，公式繁琐，需要实验辅助学生理解。因此研究数字信号处理虚拟实验技术能够有效地弥补数字信号处理理论教学的不足，所以本课题需要借助一些软件平台来完成数字信号处理课程中重要的实验内容的仿真分析。 1.2 国内外相关研究状况 对于教学平台设计，现在教学方面有很多研究方法，不同的的科研目标用的是不同的软件平台，国内外也提出了多种研究方法。 例如，在做交互式教学实验平台设计时，周强、张兰、张春明[2]等人运用的是Tornado 软件。此设计以 Tornado 专业课程为例，提出教学网络化的预期目标，结合课程内容的实践性特点，依据分层教学的指导理念，以先进的网站开发技术（Dreamweaver、B/S、ASP 等）为支撑手段，对面向 Tornado 的交互式教学实验平台进行设计与实现。通过小范围测试，基本实现了教师发布教学信息、上机实验、问题互助解答、学生在线自测、师生交互平台等教学功能，并在此基础上凸显出对学生进行分级以提供个性化教学的特色。在研究网络的教学实验平台设计，赵迎新、徐平平、夏桂斌[3]等人用的是无线传感器网络的研究方法。此设计研究并开发了一种应用MSP430微控制器芯片和CC2420无线收发模块架构的无线传感器网络的教学实验平台，设计并实现了系统的总体架构、硬件电路、软件接口与数据汇聚模式，根据实践教学要求，设计了基于该平台系统的基本实验要求与操作步骤，给出了对不同层次实践教学的目标要求，最后给出教学实践效果的评价。还有谢延红[4]提出的开放式 Linux 实验教学平台设计与实现。此研究针对 Linux 实验教学中存在的实验环境不够灵活、实验学习时间受限和无法实时沟通的问题，此研究提出了“个网络平台，条技术路线， 离散时间信号表与运算 ————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 实验一 离散时间信号的表示与运算 一 实验目的 1、熟悉MATLAB 的绘图函数； 2、掌握单位取样序列、单位阶跃序列、矩形序列和正余弦序列的产生方法； 3、掌握离散时间信号基本运算的MATLAB 实现； 4、掌握离散时间信号线性卷积和运算的MATLAB 实现。 二 实验设备 1、计算机 2、MA TLAB R2007a 仿真软件 三 实验原理 1）序列相加和相乘 设有序列)(1n x 和)(2n x ，它们相加和相乘如下： ) ()()()()()(2121n x n x n x n x n x n x ?=+= 注意，序列相加（相乘）是对应序列值之间的相加（相乘），因此参加运算的两个序列必须具有相同的长度，并且保证位置相对应。如果不相同，在运算前应采用zeros 函数将序列左右补零使其长度相等并且位置相对应。在MATLAB 中，设序列用x1和x2表示，序列相加的语句为：x=x1+x2；然而要注意，序列相乘不能直接用x=x1*x2,该式表示两个矩阵的相乘，而不是对应项的相乘。对应项之间相乘的实现形式是点乘“.*”，实现语句为：x=x1.*x2。 2）序列翻转 设有序列：)()(n x n y -=，在翻转运算中，序列的每个值以n=0为中心进行翻转，需要注意的是翻转过程中序列的样值向量翻转的同时，位置向量翻转并取反。MATLAB 中，翻转运算用fliplr 函数实现。设序列)(n x 用样值向量x 和位置向量nx 表述，翻转后的序列 )(n y 用样值向量y 和位置向量ny 描述。 3）序列的移位 移位序列)(n x 的移位序列可表示为：)()(0n n x n y -=，其中，00>n 时代表序列右移 0n 个单位；00 实验一 时域离散信号的产生与基本运算 一、实验目的 1、了解常用的时域离散信号及其特点。 2、掌握MATLAB 产生常用时域离散信号的方法。 3、掌握时域离散信号简单的基本运算方法。 二、实验内容 1、自己设定参数，分别表示并绘制单位抽样序列、单位阶跃序列、正弦序列、 实指数序列、随机序列。 2、自己设定参数，分别表示并绘制信号移位、信号相加、信号相乘、信号翻转、 信号和、信号积、信号能量。 3、已知信号 （1） 描绘)(n x 序列的波形。 （2） 用延迟的单位脉冲序列及其加权和表示)(n x 序列。 （3） 描绘以下序列的波形：)2()(),2(2)(),2(2)(321n x n x n x n x n x n x -=+=-= 三、实现步骤 1、自己设定参数，分别表示并绘制单位抽样序列、单位阶跃序列、正弦序列、 实指数序列、随机序列。 （1）单位抽样序列 程序： x=zeros(1,10); x(2)=1; stem(x,'filled') axis([0,10,-0.2,1]); title('μ￥??3é?ùDòáD'); -0.20 0.2 0.4 0.6 0.8 图 1 （2）单位阶跃序列 程序： N=10; u=ones(1,N); stem(u,'filled') axis([-10,10,0,1]); title('μ￥???×??DòáD'); 00.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 单位阶跃序列 图 2 （3）正弦序列 程序： x=-20:1:20; y=sin(0.2*pi.*x+0.5*pi); stem(x,y,'filled'); axis([-20,20,-2,2]); title('?y?òDòáD'); 《数字信号处理与应用》课程论文题目:基于DSP和FPGA的通用数字信号 处理系统设计 系部 专业 学号 姓名 2014年6月7日 基于DSP和FPGA的通用数字信号处理系统设计 摘要 随着电子设备结构和功能的日益复杂,对其内部使用的数字信号处理系统在体积和功耗方面提出了更高的要求?结合以上背景,设计了一种体积小?功耗低的通用数字信号处理系统?该系统利用DSP配合FPGA为硬件架构,以TMS320VC5509ADSP为数据处理核心,通过FPGA对USB?ADC和DAC等外围设备进行控制,并可实现频谱分析?数字滤波器等数字信号处理算法?硬件调试结果表明,该系统满足设计要求,可应用于实际工程和课堂教学等多个领域? 关键词:数字信号处理低功耗DSP FPGA 目录 一引言 (1) 二系统主要功能和技术指标 (2) 三硬件设计 (3) 3.2.1DSP最小系统设计 (3) 3.2.2程序存储器设计 (4) 3.3.1USB通信接口设计 (4) 3.3.2信号发生电路设计 (5) 3.3.3信号采集电路设计 (6) 3.3.4语音电路设计 (7) 四软件设计 (8) 五系统测试 (10) 六结论 (11) 参考文献 (12) 一引言 随着计算机技术和电子技术的高速发展,数字信号处理理论和方法已成为众多研究领域的重要研究基础,被广泛应用在航空航天?自动化控制?通信等领域?然而,数字信号处理系统功能日益齐全,结构也越来越复杂,导致其体积和功耗不断增加,对电子设备的运行造成了严重的影响?因此,减小数字信号处理系统的体积和功耗,对降低整个电子系统的运营成本?提高系统可靠性具有重要意义? TI公司5000系列的数字信号处理器TMS320VC5509A具有较快的数字信号处理能力,同时具有低功耗?封装小?价格低等优点,被广泛的应用于数字信号处理领域中?本文充分利用了TMS320VC5509A的以上优势,同时结合FPGA的并行控制能力,实现了体积小?功耗低的通用数字信号处理系统? 实验项目一 常见离散信号产生和基本运算 1．实验目的 （1）掌握MATLAB 最基本的矩阵运算语句； （2）掌握对常用离散信号的理解与运算实现。 2．实验内容 （1）熟悉MATLAB 的使用环境和方法； （2）练习使用基本的向量生成、矩阵运算、绘图等语句； 利用冒号（：）生成向量： X1=[1 2 3 4 5] X2=[1.000 1.500 2.000 2.500] X3=[5 4 3 2 1] 分别生成3*3，3*4的全0矩阵，全1矩阵和随机矩阵； 分别输入矩阵： 123 456789A = 1.0 1.1 1.22.0 2.1 2.23.0 3.1 3.2 B = 分别计算A+B ，A-B ，A+3，A-4，A*B ，A.*B ，C=inv （A ）,A/B,A./B ； 分别计算sin(x1),cos(x1),exp(x1),log(x2),sqrt(x2)。 （3）生成以上五种基本离散信号函数； （4）绘出信号zn e n x =)(，当6)12/1(π j z +-=、6)12/1(π j z +=时、 121=z 、62π j z +=、6π j z =时的信号实部和虚部图； （5）绘出信号)1.0*2sin(5.1)(n n x π=的频率是多少？周期是多少？产生一个数字频率为0.9的正弦序列，并显示该信号，说明其周期并绘图。 3．实验技能要求 掌握并能灵活运用MATLAB 语句对离散时间信号进行基本建立和运算。 4．实验操作要求 在实验操作过程中要注意对基本实验仪器的保护。 5．实验场所 魂芯DSP应用实验室 6．实验课后训练 实验课后训练以实验报告为表现形式，在实验报告中要对实验过程中出现的问题进行分析和思考，对所测得的数据进行数据处理，并根据结果进行总结。 计算机系毕业论文 计算机系毕业论文篇一：计算机系统结构简述 摘要：计算机系统结构是一个有多个层次组合而成的有机整体，随着科技的不断发展，未来的计算机将会朝着微型化、网络化和智能化的方向发展，为了使大家对计算机系统结构有一个大概的了解，本文主要介绍了计算机系统结构的一些基本概念、计算机系统结构的发展、计算机系统结构的分类方法和计算机系统设计的方法。 关键词：计算机系统结构;冯诺依曼结构;Flynn分类法;冯氏分类法 世界上第一台电子计算机ENIAC诞生于1946年，在问世将近70年的时间里，计算机共历经电子管计算机时代、晶体管计算机时代、中小规模集成电路计算机时代、大规模和超大规模集成电路计算机时代和巨大规模集成电路计算机时代，计算机更新换代的一个重要指标就是计算机系统结构。 1 计算机系统结构的基本概念 1.1 计算机系统层次结构的概念 现代计算机系统是由硬件和软件组合而成的一个有机整体，如果继续细分可以分成7层。L0：硬联逻辑电路;L1：微程序机器级;L2：机器语言级;L3：操作系统级;L4：汇编语言级;L5：高级语言级;L6：应用语言级。其中L0级由硬件实现;L1级的机器语言是微指令级，用固件来实现;L2级的机器语言是机器指令集，用L1级的微程序进行解释执行;L3级的机器语言由传统机器指令集和操作系统级指令组成，除了操作系统级指令由操作系统解释执行外，其余用这一级语言编写的程序由L2和L3共同执行;L4级的机器语言是汇编语言，该级语言编写的程序首先被翻译成L2或L3级语言，然后再由相应的机器执行;L5级的机器语言是高级语言，用该级语言编写的程序一般被翻译到L3或L4上，个别的高级语言用解释的方法实现;L6级的机器语言适应用语言，一般被翻译到L5级上。 1.2 计算机系统结构的定义 计算机系统结构较为经典的定义是Amdahl等人在1964年提出的：由程序设计者所看到的一个计算机系统的属性，即概念性结构和功能特性。由于计算机具有不同的层次结构，所以处在不同层次的程序设计者所看到的计算机的属性显然不同。 用M A T L A B实现常用的离散时间信号及其时域 运算 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】 实验四用M A T L A B实现常用的离散时间信号及其时域运算 —— 摘要：在MATLAB中，只能用向量来表示离散时间信号。与连续信号不同，离散时间信号无法用符号运算来表示。用适当的MATLAB语句表示出信号后，就可以利用MATLAB的绘图命令stem来绘出直观的信号波形图，stem是专门用于绘制离散时间信号的。在MATLAB中离散序列的时域运算和变换不能用符号运算来实现，而必须用向量表示的方法，即在MATLAB中离散序列的相加、相乘需表示成两个向量的相加、相乘，因而参加运算的两序列向量必须有相同的维数。 一、实验目的：（1）学习MATLAB语言及其常用指令； （2）学习和掌握用MATLAB语言产生离散时间信号的编程方法； （3）通过编程绘制出离散时间信号的波形，加深理解信号的时域运算。二、实验内容：（1）运用MATLAB的绘图指令绘制离散时间信号； （2）用MATLAB语言实现离散时间信号的时域运算。 三、实验原理：（1）单位阶跃序列和单位样值序列。 离散时间信号只在某些离散的瞬时给出信号的值，因此，它是时间上不连续的序列。单位阶跃序列和单位样值序列在离散时间信号与系统的分析中是两个非常典型的序列，分别记为u(n)和δ(n)。它们的定义分别如下： 1 n≥0 1 n≥0 u(n)= δ(n)= 0 n<0 0 n≠0 若单位阶跃序列的起始点为n0，单位样值序列出现在n0时刻，则表达式分别为： 离散信号的产生及运算报告 一、实验目的： 1、复习和巩固数字信号处理中离散信号的产生和运算 2、学习和掌握用MATLAB产生离散信号的方法 3、学习和掌握用MATLAB对离散信号进行运算 二、实验原理： 1．用MATLAB函数产生离散信号 信号是数字信号处理的最基本内容。没有信号，数字信号处理就没了工作对象。MATLAB7.0内部提供了大量的函数，用来产生常用的信号波形。例如，三角函数（sin,cos）,指数函数（exp）,锯齿波函数（sawtooth）, 随机数函数（rand）等。 1 产生被噪声污染的正弦信号 用随机数函数产生污染的正弦信号。 2 产生单位脉冲序列和单位阶跃序列 按定义，单位脉冲序列为 单位阶跃序列为 。 3 矩形脉冲信号：在MATLAB 中用rectpuls 函数来表示，其调用形式为： y=rectpuls(t,width，用以产生一个幅值为1，宽度为width,相对于t=0 点左右对称的矩形波信号，该函数的横坐标范围由向量t 决定，是以t=0 为中心向左右各展开width/2 的范围，width 的默认值为1。 例：以t=2T(即t-2×T=0为对称中心的矩形脉冲信号的MATLAB 源程序如下：（取T=1） t=0:0.001:4; T=1; ft=rectpuls(t-2*T,2*T; plot(t,ft;grid on; axis([0 4 –0.5 1.5]; 4 周期性矩形波（方波）信号在MATLAB 中用square 函数来表示，其调用形 式为：y=square(t,DUTY，用以产生一个周期为2π、幅值为±1 的周期性方 第一章绪论 1.1 本论文的背景 随着信息技术的飞速发展，数字信号处理技术已经发展成为一门关键的技术学科，而DSP芯片的出现则为数字信号处理算法的实现提供了可能，这一方面促进了数字信号处理技术的进一步发展,也使数字信号处理的应用领域得到了极大的拓展。在近20年里，DSP芯片已经在通信和家用电器等领域得到了广泛的应用。 1.1.1 数字信号处理器的发展状况 DSP(Digital Signal Processing)也称数字信号处理器，是一种具有特殊结构的微处理器，是建立在数字信号处理的各种理论和算法基础上，专门完成各种实时数字信息处理的芯片。与单片机相比，DSP有着更适合数字信号处理的优点。芯片部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，具有良好的并行特性，提供特殊的DSP指令，可以快速地实现各种数字信号处理算法[1]。 DSP发展历程大致分为三个阶段：70年代理论先行，80年代产品普及，90年代突飞猛进。在DSP出现之前数字信号处理主要依靠MPU(微处理器)来完成。但MPU 较低的处理速度无法满足高速实时的要求。因此，直到70年代才提出了DSP的理论和算法基础。随着大规模集成电路技术的发展，1982年世界上诞生了首枚通用可编程DSP芯片TI的TMS32010。DSP芯片的问世是个里程碑，它标志着DSP应用系统由大型系统向小型化迈进了一大步。进入80年代后期，随着数字信号处理技术应用围的扩大，要求提高处理速度，到1988年出现了浮点DSP，同时提供了高级语言的编译器，使运算速度进一步提高，其应用围逐步扩大到通信、计算机领域。90年代相继出现了第四代和第五代DSP器件。以DSP作为主要元件，再加上外围设备和特定功能单元综合成的单一芯片，加速了DSP解决方案的发展，同时产品价格降低，运算速度和集成度大幅提高[2]。 进入21世纪，现在DSP向着高速，高系统集成，高性能方向发展。当前的DSP 多数基于RISC(精简指令集计算机)结构，且进入了VLSI(超大规模集成电路)阶段。如TI公司的TMS320C80代表了新一代芯片集成技术，它将4个32位的DSP，1个32位RISC主处理器，1个传输控制器，2个视频控制器和50Kb SRAM集成在一个芯片上。这样的芯片通常称之为MVP(多媒体视频处理器)。它可支持各种图像规格和各种算法，功能相当强。而第六代TMSC6000系列则是目前速度最快，性能最高的DSP芯片，该系列芯片的发展蓝图中有高至5000MIPS，3G FLOPS的处理性能。基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文
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