12《现代数字信号处理》课程复习...

的DFT。
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三、信号处理
1、IIR数字滤波器设计 三种基本变换方法(冲击响应不变法、双 线性变换法)的原理和变换方法及其优缺 点; 数字Butterworth滤波器设计原理、方法 、设计步骤; 数字Chebyshev滤波器设计原理、方法 、设计步骤。
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2、FIR数字滤波器设计
线性相位FIR滤波器的特性 (四种情况)； 线性相位FIR滤波器的设计； 窗函数设计法原理和设计步骤,窗函数的特 性对滤波器性能的影响, 窗函数选取的原则
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6
二、信号变换
1、Z变换

定义：X (z) ZT[x(n)] x(n)z n n
收敛域：使 X (z) 的所有z的取值域。
Z变换X(z)的表达式和收敛域二者共同唯一确 定x(n)
7
DFT的物理意义：
对x(n)的频谱X (e j )在[0,2 ]上的N点等间隔抽样， 抽样间隔为 2 ，即对序列频谱的离散 化。
(t mT)只在t mT时不为零。
抽样信号频谱： Xˆ a (
j)

1 Ts

Xa(
k
j
jk
2
Ts
)
时域抽样，频谱周期延
拓，延拓周期： s

2
Ts
当 s

2（h 或f s

2
f
）时，周期延拓无频率
h
混叠失真。 5
（2）抽样的恢复
Ya ( j) Xˆ a ( j)H ( j) X a ( j)
比较FIR和IIR数字滤波器的主要优缺点
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3、数字滤波器实现结构
技术指标 设计H (z) 实现结构

其中
解答：
已知
（式4.1）
（式4.2）
因为{x(n)}为实序列，所以由式4.1可得
当m>0时
其中k=m+n
当m<0时
其中l=-m
故
结合式4.2，利用褶积定理可得
5设有零均值平稳序列 ，将其分为K段，每段有 点数据，各段的周期图为 。平均周期图为 。试证明：如果当 时 很小，因而各周期图可认为是彼此独立的，则 。其中 ，这一结果说明了什么？
图4－10 习题15用图
解：由题条件： 是一平稳白噪声， ， ，
经过线性非移变系统得到的输出 也是一个广义平稳信号。
17、设有二阶自回归模型 ，X(n)是方差为 的白噪声，并且 。
（1）证明Y(n)的功率谱密度为
。
（2）求Y(n)的自相关函数。
（3）写出Yule-Walker方程。
解：（1）
由欧拉公式知
求解即可
9设N=5的数据记录为 ，AR模型的阶数p=3，试用莱文森递推法求AR模型参量及 的预测值 。
解：
利用已知数据求得：
一阶时：
二阶时：
三阶时：
故 AR模型得参数为：
因为
故
10利用题9所给N=5的数据记录 ，试用伯格算法求 参数。
解：（1）
前、后向预测误差分别为
（2）
（3）
（4）
模型为：
11推出随机初相（在0至 区间上均匀分布）的复（实）正弦加白噪声的自相关序列值公式。
得证。
（2）
（3）写出Yule-Walker方程：
18、设零均值平稳高斯过程的谱密度为 ，求出此过程的自相关函数。解：
习题五
1.证明白噪声的周期图功率谱估计是无偏的。

“现代数字信号处理”复习思考题变换1. 给出DFT的定义和主要性质。

2. DTFT与DFT之间有什么关系？3. 写出FT、DTFT、DFT的数学表达式。

离散时间系统分析1. 说明IIR滤波器的直接型、级联型和并联型结构的主要特点。

2. 全通数字滤波器、最小相位滤波器有何特点？3. 线性相位FIR滤波器的h(n)应满足什么条件？其幅度特性如何？4. 简述FIR离散时间系统的Lattice结构的特点。

5. 简述IIR离散时间系统的Lattice结构的特点。

采样1．抽取过程为什么要先进行滤波，此滤波器应逼近什么样的指标？维纳滤波1．画出Wiener滤波器结构，写出平稳信号下的滤波方程，导出Wiener-Hopf方程。

2．写出最优滤波器的均方误差表示式。

3．试说明最优滤波器满足正交性原理，即输出误差与输入信号正交。

4．试说明Wiener-Hopf方程和Yule-Walker方程的主要区别。

5．试说明随机信号的自相关阵与白噪声的自相关阵的主要区别。

6．维纳滤波理论对信号和系统作了哪些假设和限制？自适应信号处理1．如何确定LMS算法的值，值与算法收敛的关系如何？2．什么是失调量？它与哪些因素有关？3．RLS算法如何实现？它与LMS算法有何区别？4．什么是遗忘因子，它在RLS算法中有何作用，取值范围是多少？5．怎样理解参考信号d(n)在自适应信号处理处理中的作用？既然他是滤波器的期望响应，一般在滤波前是不知道的，那么在实际应用中d(n)是怎样获得的，试举两个应用例子来加以说明。

功率谱估计1. 为什么偏差为零的估计不一定是正确的估计？2. 什么叫一致估计？它要满足哪些条件？3. 什么叫维拉－辛钦(Wiener-Khinteche)定理？4. 功率谱的两种定义。

5. 功率谱有哪些重要性质？6. 平稳随机信号通过线形系统时输入和输出之间的关系。

7. AR模型的正则方程(Yule-Walker方程)的导出。

8. 用有限长数据估计自相关函数的估计质量如何？9. 周期图法谱估计的缺点是什么？为什么会产生这些缺点？10. 改进的周期图法谱估计有哪些方法？它们的根据是什么？11. 既然隐含加窗有不利作用，为什么改进周期图法谱估计是还要引用各种窗？12. 经典谱估计和现代谱估计的主要差别在哪里？13. 为什么AR模型谱估计应用比较普遍？14. 对于高斯随机过程最大熵谱估计可归结为什么样的模型？15. 为什么Levison-Durbin快速算法的反射系数的模小于１？16. 什么是前向预测？什么是后向预测？17. AR模型谱估计自相关法的主要缺点是什么？18. Burg算法与Levison-Durbin算法的区别有哪些？。

数字信号处理总复习要点考试题型第一题填空题（28/30分）第二题判断题（选择题）（10/15分）第三题简答题、证明题（10分）第四题计算题（40-50分）总复习要点绪论1、数字信号处理的基本概念2、数字信号处理实现的方法：硬件实现、软件实现、软硬件结合实现3、数字信号处理系统的方框图，前后两个低通的作用4、数字信号处理的优缺点第一章离散时间信号与系统1、正弦序列的周期性2、折叠频率3、抗混叠滤波器4、原连续信号的谱，对应的采样信号的谱第二章离散时间傅立叶变换（DTFT ）1、 z 变换的定义，2、 DTFT 、IDTFT 的定义（作业）3、序列的频谱(幅度谱、相位谱)4、序列谱的特点：时域离散、频谱连续，以2π为周期。

5、 DTFT 的性质，见P78表2－3时移性质、频移性质、指数加权、线性加权、卷积定理对称性1、对称性2 （共轭对称、共轭反对称）()[()]()j j nn X e DTFT x n x n eωω∞==∑1()[()]()2j j j nx n IDTFT X e X e e d πωωωπωπ-==6、序列的傅立叶变换和模拟信号傅立叶变换之间的关系（指Xa(j Ω)、Xa(j Ω)、和X(e j ω)三者之间的关系）模拟频率fs 对应数字频率2π，折叠频率fs/2对应数字频率π。

7、周期序列的离散傅立叶级数（DFS ）8、周期序列的傅立叶变换9、离散时间系统的差分方程、H(z)，H(e jw)，h(n)。

第三章离散傅立叶变换（DFT ）1、周期序列离散傅立叶级数(DFS)的性质2、离散傅立叶变换的定义（N ≥M ）1?()()a a s k Xj X j jk T∞=-∞Ω=Ω-Ω∑()()|j TX eXaωΩ==Ω12()()j a k X eX jjk TTTωωπ∞=-∞=-∑211()[()]()N jknNk x n ID FS X k X k e Nπ-===∑21[()]()N j knNn D FS x n xn e π--===∑ ()X k 22()()k X k k Nππδω∞=-∞=-∑[()]DTFT xn 11()[()]()N knNk x n ID FT X k X k W N--===∑1()[()]()N knNn X k DFT x n x n W -===∑3、DFT 的特点：时域离散、频域离散。

2、时不变系统：系统的参数不随时间而变化，不管 、时不变系统：系统的参数不随时间而变化， 输入信号作用时间的先后， 输入信号作用时间的先后，输出信号的响应的形状均 相同， 相同，仅是出现时间的不同 时不变系统 判别准则
若 y(n) = T [ x(n)] 则 T x(n − n0 ) = y(n − n0 )
3、线性卷积 、
y( n) = =
k = −∞
∑
∞
∞
x ( k ) h( n − k ) = x ( n ) * h( n ) x ( n − k ) h( k ) = h ( n ) * x ( n )
k = −∞
∑
① y(n)的长度 的长度——Lx＋Lh－1 的长度 ＋ － 两个序列中只要有一个是无限长序列， ② 两个序列中只要有一个是无限长序列，则卷 积之后是无限长序列 卷积是线性运算， ③ 卷积是线性运算，长序列可以分成短序列再 进行卷积， 进行卷积，但必须看清起点在哪里
Z 变换的收敛域包括 ∞ 点是因果序列的特征。 点是因果序列的特征。
(3) 左边序列 X(z)= ∑ x(n)z-n , (n1 ≤ n ≤ n2, n1 =-∞) ① n1 = -∞, n2 ≤ 0, |z|<Rx＋; ＋ ② n1 = -∞, n2 > 0, 0<|z|< Rx＋; 出现 的负幂 ＋ 出现z的负幂 (4) 双边序列 X(z)= ∑ x(n)z-n，(-∞ ≤ n ≤ ∞) ① Rx＋> Rx－, Rx＋>|z|> Rx－ ＋ － ＋ － ② Rx－> Rx＋ , 空集 － ＋
DFS变换对 变换对
% % DFS [ x ( n ) ] = X ( k ) =
∑

习题二1、求证：,()(,)x i j x i j xi xj R t t C t t m m =+。

证明：(,)(,)(,,,)x i j i j iji j i j i j R t t E x x x xp x x t t dx dx ==⎰⎰(,)[(),()](),()(,,,)()(,,,)(,)(,)i j i j j i i j i j j i i j i jx i j i x j x i x j x i j i j i ji j i x j x x x i j i j i j x i j x x x x x x x i j x x C t t E x m x m x m x m p x x t t dx dx x x x m x m m m p x x t t dx dx R t t m m m m m m R t t m m =--=--=--+=--+=-⎰⎰⎰⎰ 2、令()x n 和()y n 不是相关的随机信号，试证：若()()()w n x n y n =+，则w x y m m m=+和222w x y σσσ=+。

证明：(1)[()][()()][()][()]x ym E n E x n y n E x n E y n m m ωω==+=+=+ (2)2222222222[(())]{[()()()]}[(())(())][(())][(())]2[(())(())]2[]x y x y x y x y x y x y x y x y x y x yE n m E x n y n m m E x n m y n m E x n m E y n m E x n m y n m m m m m m m m m ωωσωσσσσ=-=+-+=-+-=-+-+--=++--+=+即222x y ωσσσ=+3、试证明平稳随机信号自相关函数的极限性质，即证明： ①当0τ=时，2(0),(0)x x x x R D C σ==； ②当τ=∞时,2(),()0x x x R m C ∞=∞=。

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。

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。

（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(t)。

a0.3 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。

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——DigitalSignalProcessing，另一层是狭义的理解，为数字信号处理器——DigitalSignalProcessor。

现代数字信号处理技术复习题一、填空题1、平稳随机信号是指：概率分布不随时间推移而变化的随机信号，也就是说，平稳随机信号的统计特性与起始时间无关，只与时间间隔有关。

判断随机信号是否广义平稳的三个条件是：（1）x(t)的均值为与时间无关的常数：C t m x =)( （C 为常数） ；（2）x(t)的自相关函数与起始时间无关，即：)(),(),(ττx i i x j i x R t t R t t R =+=；（3）信号的瞬时功率有限，即：∞<=)0(x x R D 。

高斯白噪声信号是指：噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时其功率谱密度函数是常数的一类噪声信号。

信号的遍历性是指：从随机过程中得到的任一样本函数,好象经历了随机过程的所有可能状态,因此,用一个样本函数的时间平均就可以代替它的集合平均 。

广义遍历信号x(n)的时间均值的定义为： ，其时间自相关函数的定义为： 。

2、连续随机信号f(t)在区间上的能量E 定义为：其功率P 定义为：离散随机信号f(n)在区间上的能量E 定义为：其功率P 定义为：注意:(1)如果信号的能量0<E<∞，则称之为能量有限信号，简称能量信号。

(2)如果信号的功率0<P<∞，则称之为功率有限信号，简称功率信号。

3、因果系统是指：对于线性时不变系统，如果它在任意时刻的输出只取决于现在时刻和过去时刻的输入，而与将来时刻的输入无关，则该系统称为因果系统。

4、对平稳随机信号，其自相关函数为)(τx R ，自协方差函数为)(τx C ， （1）当0→τ时，有：)(τx R =x D ，)(τx C ＝2x σ。

（2）当∞→τ时，有：)(τx R =2x m ，)(τx C ＝0。

5、高斯－马尔可夫随机信号的自相关函数的一般表达式可表示为:||)(τβητ-e R x ＝ 。

6、高斯–马尔可夫信号)(t x 的自相关函数为||410)(ττ-e R x ＝，其均值 0)(=∞=x x R m ，均方值10)0(==x x R D ,方差102==x D σ。

《数字信号处理》复习大纲主要内容：三种变换、四种周期延拓关系、两类数字滤波器的设计方法 重点章节：第二章、第三章、第六章、第七章第七章：FIR 滤波器的设计一、FIR 滤波器的性质 )()()(ωθωωj g j e H e H = 1. FIR 滤波器的线性相位条件及特性)()1()()()1()(θαωωθαωωθ+-=---=-=--=第二类线性相位条件第一类线性相位条件n N h n h n N h n h 其中21-N ＝α2. FIR 滤波器的幅度特性▲1. h (n )偶对称，N 为奇数 )(ωg H 关于ππω20、、=偶对称，能设计任意类型的滤波器2. h (n )偶对称，N 为偶数 )(ωg H 关于πω=奇对称，能设计低通和带通滤波器3. h (n )奇对称，N 为奇数 )(ωg H 关于ππω20、、=奇对称，能设计带通滤波器4. h (n )奇对称，N 为偶数 )(ωg H 关于πω20、=奇对称，πω=偶对称，能设计高通和带通滤波器3. FIR 滤波器的零点特性：互为倒数的共轭对4. FIR 滤波器的网络结构(结合滤波器设计出题)： 1. 直接型(卷积型)－横截型 2. 线性相位型：3. 频率采样型二、用窗函数法设计FIR 滤波器1. 用窗函数法设计FIR 滤波器的一般过程▲： (1) 根据理想滤波器的技术指标)(ωj d eH 求其单位脉冲响应)(n h d ：ωπωππωd e eH n h n j j d ⎰-=)(21)((2) 对)(n h d 加窗截取求得实际的滤波器的单位脉冲响应h (n )：)()()(n w n h n h N d = 窗函数的选取准则：首先根据阻带衰减确定窗函数的形状，然后根据过渡带宽确定滤波器的长度N ；常用的窗函数(矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗)的过渡带宽与阻带衰减的关系。

(3) 验证设计的滤波器的副频响应)(ωj eH 是否满足技术指标要求。

现代数字信号处理张颢答案现代数字信号处理题目：什么是现代数字信号处理？答案：现代数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种用于处理数字信号的技术，它可以用来改善信号的质量，提高信号的可靠性，以及提高信号的传输效率。

它可以用来处理各种类型的信号，包括声音、图像、视频和数据。

DSP的基本原理是将信号转换成数字信号，然后使用数字信号处理技术来处理它们。

这种技术可以用来改善信号的质量，提高信号的可靠性，以及提高信号的传输效率。

DSP的应用非常广泛，它可以用来处理各种类型的信号，包括声音、图像、视频和数据。

它可以用来改善信号的质量，提高信号的可靠性，以及提高信号的传输效率。

DSP的应用非常广泛，它可以用来处理各种类型的信号，包括声音、图像、视频和数据。

它可以用来改善信号的质量，提高信号的可靠性，以及提高信号的传输效率。

例如，它可以用来改善声音的品质，消除噪声，提高图像的清晰度，以及提高视频的流畅度。

此外，DSP还可以用来处理复杂的信号，例如脉冲信号、正弦信号和锯齿信号。

它可以用来检测信号的特征，以及检测信号的变化。

DSP的另一个重要应用是信号分析。

它可以用来分析信号的特征，以及检测信号的变化。

它还可以用来检测信号的异常，以及检测信号的质量。

总之，现代数字信号处理是一种用于处理数字信号的技术，它可以用来改善信号的质量，提高信号的可靠性，以及提高信号的传输效率。

它可以用来处理各种类型的信号，包括声音、图像、视频和数据，以及复杂的信号，例如脉冲信号、正弦信号和锯齿信号。

它还可以用来分析信号的特征，以及检测信号的变化。

y1(n)y2(n)
满 足 可 加 性
T [a x1(n)]a x1(n )sin (2 9 pnp 7)
a y 1 (n )， a 为 常 数满 足 比 例 性
该 系 统 是 线 性 系 统
24
2、移不变系统
y(n)
x(n)
若系统响应 与激励 加于系统的时刻无关，则
称为移不变系统（或时不变系统）
或同时满足：
可加性： T [ x 1 ( n ) x 2 ( n ) ] y 1 ( n ) y 2 ( n )
比例性/齐次性： T [a x 1(n )]a y1(n )
其中： a,a1,a2为 常 数
实数 复数
则此系统为线性系统。
22
例：证明由线性方程表示的系统
y(n)ax(n)b a,b为常数
p p y (n m ) x (n m )s in [2(n m )]
9
7
T[x(nm)]
该 系 统 不 是 移 不 变 系 统
26
同时具有线性和移不变性的离散时间系统称
为线性移不变系统
LSI：Linear Shift Invariant
27
4、LSI系统的性质
(1)交换律
x(n)
y(n)
由 y ( n 1 ) 1 [ y ( n ) x ( n ) ]， 得 a
y(2) 1 [ y(1) x(1)] 0 a
y(3) 1 [ y(2) x(2)] 0 a
y (n ) a n， n 0
y (n ) 0， n 1
h (n )y (n ) a n u (n )
y(n)
29
(3)分配律(并联)
h1(n)
x(n)

1．现代信号处理的范畴主要包含哪几个方面？它们与经典信号处理有何联系与区别？2．严平稳和弱平稳随机信号在概念上有何区别？严平稳随机信号是否一定是弱平稳的？试以严平稳和弱平稳白噪声〔其均值与方差相同〕为例，说明严平稳和弱平稳随机信号的区别。

3．随机信号的均值、均方值和方差等数值特征与随机变量的这些数值特征在形式上有何区别？为什么会出现这种区别？而平稳随机信号的这些数值特征在形式上与随机变量的数值特征相同，它们在含义上有何区别？4．自相关函数的直观物理含义是什么？如何理解白噪声自相关函数的特点？一个方差为2σ的平稳白噪声序列，试写出其n 阶自相关函数矩阵和自协方差矩阵。

5．试证明实平稳随机信号自相关函数和互相关函数的以下性质： 〔1〕()(), ()()xx xx xy yx r m r m r m r m =-=-； 〔2〕[]2(0)()xx r E x n =；〔3〕(0)(), for any integer xx xx r r m m ≥；〔4〕2lim (), lim ()xx x xy x y m m r m m r m m m →∞→∞==。

6．两个实平稳随机信号的互功率谱是否一定为实函数？ 答：不一定。

7．随机信号的独立性和相关性之间有什么联系与区别？试证明两个相互独立的随机信号必然是不相关的。

8．结合随机过程数字特征的含义以与维纳-辛钦定理，根据你的理解，阐述弱平稳随机信号定义中的两个条件：〔1〕()()x x x m n m n l m =+=，〔2〕1122(,)(,)()xx xx xx r n n m r n n m r m +=+=分别体现了平稳随机信号哪些方面的特性。

9．试叙述你对“平稳随机过程各态历经性〞的理解。

平稳随机信号的各态历经性对简化其分析过程有什么帮助？10． 平稳随机信号通过LTI 系统后，其功率谱将如何变化？这种功率谱的变化在实际应用中有何意义？11． 设有一LTI 系统，其频率特性未知，试根据LTI 系统输入输出信号互功率谱与输入信号功率谱之间的关系，以白噪声作为输入，设计一个方案，估计该LTI 系统的频率特性。

5．所谓采样，就是利用采样脉冲序列p(t)从连续时间信号x a (t)中抽取一系列的离散样值。（ √ ） 6．数字信号处理只有硬件 方式实现。（ × ）
7．对正弦信号进行采样得到的正弦序列一定是周期序列。 （ × ） 8．数字信号处理仅仅指的是数字处理器。 （ × ）
9．信号处理的两种基本方法：一是放大信号，二是变换信号。 （ × ） 10．在时域对连续信号进行抽样，在频域中，所得频 谱是原信号频谱的周期延拓。（ × ） 四、简答题
1．用DFT 对连续信号进行谱分析的误差问题有哪些？
答：混叠失真；截断效应（频谱泄漏）；栅栏效应
2．画出模拟信号数字化处理框图，并简要说明框图中每一部分的功能作用。 答
第1部分：滤除模拟信号高频部分；第2部分：模拟信号经抽样变为离散信号；第3部分：按照预制要求对数字信号处理加工； 第4部分：数字信号变为模拟信号；第5部分：滤除高频部分，平滑模拟信号。
4．设线性时不变系统的单位脉冲响应h(n)和输入序列x(n)，如下图所示，要求分别用图解法和列表法求输出y(n)，并画出波形 一、填空题： 1、一线性时不变系统，输入为 x （n ）时，输出为y （n ） ；则输入为2x （n ）时，输出为 2y(n) ；输入为x （n-3）时，输出为 y(n-3) 。 2、从奈奎斯特采样定理得出，要使实信号采样后能够不失真还原，采样频率f 与信号最高频率fs 关系为： f ≥2fs 。 3、已知一个长度为N 的序列x(n)，它的傅立叶变换为X （e jw ），它的N 点离散傅立叶变换X （K ）是关于X （e jw ）的 N 点等间隔 抽样 。 4、3()5cos()78x n n π π=-的周期为 14 。 5、2()5cos()78 xnnπ π=-的周期为 7 。 6、若正弦序列x(n)=sin(30n π/120)是周期的，则周期是N= 8 。 7、序列()8 ()n jxne π-=是否为周期序列 否 。 8、无限长单位冲激响应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。 9、DFT 与DFS 有密切关系，因为有限长序列可以看成周期序列的___主值序列__，而周期序列可以看成有限长序列的_周期 序列 __。 10、对长度为N 的序列x(n)圆周移位m 位得到的序列用x m (n)表示，其数学表达式为x m (n)=__ x((n+m))N R N (n)___。 二、选择填空题 1、δ(n)的z 变换是（ A ） A. 1 B.δ(w) C. 2πδ(w) D. 2π 2、序列x 1(n)的长度为4，序列x 2(n)的长度为3，则它们线性卷积的长度是（）， 5点圆周卷积的长度是（ B ）。 A. 5, 5 B. 6, 5 C. 6, 6 D. 7, 5 3、在N=32的时间抽取法FFT 运算流图中，从x(n)到X(k)需（ B ）级蝶形运算

1如果信号的自变量和函数值都取连续值，则称这种信号为模拟信号或者称为时域连续信号，例如语言信号、温度信号等；2如果自变量取离散值，而函数值取连续值，则称这种信号称为时域离散信号，这种信号通常来源于对模拟信号的采样;3如果信号的自变量和函数值均取离散值，则称为数字信号。

4数字信号是幅度量化了的时域离散信号。

5如果系统n 时刻的输出只取决于n 时刻以及n 时刻以前的输入序列，而和n 时刻以后的输入序列无关，则称该系统为因果系统。

6线性时不变系统具有因果性的充分必要条件是系统的单位脉冲响应满足下式：________。

7序列x (n )的傅里叶变换X (e j ω)的傅里叶反变换为：x (n )=IFT[X (e j ω)]=————————8序列x (n )的傅里叶变换X (e j ω)是频率的ω的周期函数，周期是2π。

这一特点不同于模拟信号的傅里叶变换。

9序列x (n )分成实部与虚部两部分，实部对应的傅里叶变换具有共轭对称性，虚部和j 一起对应的傅里叶变换具有共轭反对称性。

10序列x (n )的共轭对称部分x e (n )对应着X (e j ω)的实部X R (e j ω)，而序列x (n )的共轭反对称部分x o (n )对应着X (e j ω)的虚部(包括j)。

11时域离散信号的频谱也是模拟信号的频谱周期性延拓，周期为TF s s ππ22==Ω，因此由模拟信号进行采样得到时域离散信号时，同样要满足采样定理，采样频率必须大于等于模拟信号最高频率的2倍以上，否则也会差生频域混叠现象，频率混叠在Ωs/2附近最严重，在数字域则是在π附近最严重。

12因果（可实现）系统其单位脉冲响应h (n )一定是因果序列 ，那么其系统函数H (z )的收敛域一定包含∞点，即∞点不是极点，极点分布在某个圆内，收敛域在某个圆外。

13系统函数H （z ）的极点位置主要影响频响的峰值位置及尖锐程度，零点位置主要影响频响的谷点位置及形状。