数字信号处理简介 武汉理工大学共24页文档

数字信号处理名词解释-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种广泛应用于信号处理领域的技术，它利用数字化的方式对连续时间信号进行处理和分析。

数字信号处理可以实现信号的滤波、频谱分析、模拟与数字信号的转换、信息编码解码等功能，是现代通信、音视频处理、生物医学领域等各个领域中不可或缺的技术手段。

通过数字信号处理技术，我们可以更加精确和高效地处理各种类型的信号，包括声音、图像、视频等。

数字信号处理可以使信号的处理过程更加稳定可靠，同时也可以方便地与计算机等数字系统进行集成，实现更多复杂功能。

在本篇文章中，我们将深入探讨数字信号处理的定义、应用领域以及基本原理，以期让读者对这一重要领域有更加全面的认识和理解。

1.2 文章结构本文将分为三个主要部分，分别是引言、正文和结论。

在引言部分，我们将对数字信号处理进行简要的概述，并介绍文章的结构和目的。

正文部分将详细讨论数字信号处理的定义、应用领域和基本原理。

最后，在结论部分，我们将总结数字信号处理的重要性，探讨未来数字信号处理的发展趋势，并做出最终的结论。

通过这样的结构安排，读者能够清晰地了解数字信号处理的基本概念、应用以及未来发展方向。

1.3 目的：本文旨在介绍数字信号处理的概念、应用领域和基本原理，旨在帮助读者更深入了解数字信号处理的重要性和作用。

通过对数字信号处理的定义和应用领域的介绍，读者可以了解数字信号处理在各个领域中的广泛应用和重要性。

同时，通过对数字信号处理的基本原理的讲解，读者可以更好地理解数字信号处理的工作原理和技术特点。

通过本文的阐述，希望读者能够全面了解数字信号处理的基本概念和工作原理，进而认识到数字信号处理在现代科学技术中的重要性和必要性。

同时，本文也将展望未来数字信号处理的发展趋势，希望能够启发读者对数字信号处理领域的进一步研究和探索。

最终，通过本文的阐述，读者可以更加深入地理解数字信号处理这一重要的科学技术领域。

数字信号处理： MATLABdft对称性验证以及应用武汉理工大学《数字信号处理》课程设计说明书目录1 MATLAB基本操作及常用命令介绍 (1)1(1 MATLAB的启动 .....................................................................11(2桌面平台 ..................................................................... . (1)1.3 基本平面图形绘制命令plot (2)2 理论分析 ..................................................................... (3)2.1实验内容 ..................................................................... . (3)2.2序列对称性的理论验证 (3)3 程序验证 ............................................................................................. 4 4 结果分析 ..................................................................... ........................ 7 5 对称性的应用 ..................................................................... .. (10)5.1 FFT算法的基本思想 (10)5.2 对称性应用的程序实现 (11)6 心得体会 ..................................................................... ...................... 15 参考文献 ..................................................................... .. (16)武汉理工大学《数字信号处理》课程设计说明书1 MATLAB基本操作及常用命令介绍1(1 MATLAB的启动启动MATLAB有多种方式，最常用的方法就是双击系统桌面的MATLAB图标，也可以在开始菜单的程序选项中选择MATLAB快捷方式。

数字信号处理数字信号处理（Digital signal processing，DSP）是一门广泛应用于信号处理领域的技术。

传统的信号处理技术是指将连续信号进行分析和处理，而数字信号处理则是指将连续信号通过采样和量化的方式转化为离散信号，然后对这些离散信号进行数字化的运算和处理。

数字信号处理的基本原理是将模拟信号转换为数字信号，然后按照数学模型进行数字信号的处理，最后再通过数字信号转换回模拟信号。

数字信号处理在现代通信、音频、视频、图像、控制等领域得到了广泛的应用，几乎每个人都在日常生活中体验到了数字信号处理的便捷性和高效性。

一、数字信号处理的基础1.离散时间系统：数字信号处理中的离散时间系统（discrete time system）是指使用离散的时序来描述的系统，该系统输入和输出的信号都是离散信号。

离散时间系统有多种类型，包括差分方程系统、线性时不变系统（LTI）和非线性时变系统（NLTV）等。

2.数字信号：数字信号是时域离散和幅度量化的信号，可以通过采样和量化的方式将连续信号转变为离散信号。

数字信号可以用一系列的数字来表示，由于数字信号处于离散状态，因此操作数域也是离散的。

3.频域：频域是指信号在频率上的展示，包括信号的功率谱、频谱和相位谱等等。

数字信号处理中，频域变换是一种将时域信号转换为频域信号的变换，常见的频域变换包括傅里叶变换、快速傅里叶变换和Z变换等。

4.量化：量化是将模拟信号转化为数字信号的必要步骤，它将连续和无限的模拟信号转化为离散和有限的数字信号。

量化方法包括线性量化和非线性量化两种，其中非线性量化更适用于高动态范围（HDR）信号等应用场合。

二、数字信号处理的应用数字信号处理在通讯、音频、视频、图像等领域得到广泛应用。

下面是其中几个应用领域的浅析。

1.通信：数字信号处理在通信领域中最广泛的应用之一是数字调制和解调。

数字调制将数字信号转化为模拟信号，然后发送到接收端。

在接收端，通过数字解调将模拟信号转化为数字信号。

数字信号处理Digital signal processing物联网工程复变函数、线性代数、信号与系统2484816《数字信号处理》是物联网工程专业基础必修课。

主要研究如何分析和处理离散时间信号的基本理论和方法，主要培养学生在面对复杂工程问题时的分析、综合与优化能力，是一门既有系统理论又有较强实践性的专业基础课。

课程的目的在于使学生能正确理解和掌握本课程所涉及的信号处理的基本概念、基本理论和基本分析方法，来解决物联网系统中的信号分析问题。

培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。

助力学生树立正确的价值观，培养思辨能力、工程思维和科学精神。

培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。

它既是学习相关专业课程设计及毕业设计必不可少的基础，同时也是毕业后做技术工作的基础。

运用时间离散系统的基本原理、离散时间傅里叶变换、 Z 变换、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、时域采样定理和频域采样定理等工程基础知识，分析物联网领域的复杂工程问题。

培养探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。

助力学生树立正确的价值观，培养思辨能力、工程思维和科学精神。

说明利用DFT 对摹拟信号进行谱分析的过程和误差分析、区分各类网络的结构特点；借助文献研究运用窗函数法设计具有线性相位的FIR 数字滤波器，分析物联网领域复杂工程问题解决过程中的影响因素，从而获得有效结论的能力。

培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。

第一章 时域离散信号与系统(1)时域离散信号表示； (2)时域离散系统；(3)时域离散系统的输入输出描述法； * (4)摹拟信号数字处理方法；：数字信号处理中的基本运算方法，时域离散系统的线性、时不变性及系统的因果性和稳定性。

时域采样定理。

培养探索未知、 追求真理、 勇攀科学高峰的责任感和使命感。

：时域离散系统的线性、时不变性及系统的因果性和稳定性、时域采样定理。

现代数字信号处理题目：BP神经网络算法改进学院（系）：信息工程学院专业班级：电子与通信112班学生姓名：王俊指导教师：刘泉2011年 12月 1日摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。

神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。

目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。

前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。

但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。

于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。

关键词：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network.Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network，improving methods目录摘要 (2)Abstract (2)1 神经网络概述 (4)1.1 生物神经元模型 (4)1.2 人工神经元模型 (4)2 BP神经网络 (7)2.1 BP神经网络特点 (7)2.2 BP神经网络介绍 (8)3 BP神经网络算法改进 (10)3.1 BP网络训练过程介绍 (10)3.2 动态调节学习率的改进方法 (10)3.3 BP神经网络收敛速度的改进方法 (12)3.4局部极小问题的几种改进方案 (13)4 总结 (15)5 参考文献 (16)1 神经网络概述1.1 生物神经元模型人脑是由大量的神经细胞组合而成的，它们之间相互连接。

数字信号处理工作原理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）指的是通过对数字信号进行一系列的数学运算和算法处理，实现对信号进行分析、处理和传输的技术。

数字信号处理广泛应用于通信、音频、图像、雷达、医学成像等领域，对于提高信号的质量、抑制噪声、提取信息具有重要作用。

本文将详细介绍数字信号处理的工作原理。

一、数字信号处理的流程数字信号处理的一般流程包括信号采样、离散化、变换、滤波和重构等步骤。

1. 信号采样：信号采样是将连续的模拟信号在一定的时间间隔内进行离散化，得到离散时间信号。

常用的采样方法有均匀采样和非均匀采样。

2. 离散化：离散化是指将连续时间信号转换为离散序列，常用的离散化方法有脉冲编码调制（PCM）和脉冲幅度调制（PAM）。

3. 变换：变换是将离散时间信号转换为频域信号，常用的变换方法有傅立叶变换、离散傅立叶变换（DFT）、快速傅立叶变换（FFT）等。

4. 滤波：滤波是通过对信号进行频域滤波或时间域滤波，消除噪声、改善信号质量。

常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。

5. 重构：重构是将滤波后的频域信号或时间域信号重新转换为模拟信号。

常用的重构方法有数字模拟转换（DAC）和数模转换（ADC）。

二、数字信号处理的应用领域数字信号处理在各个领域的应用越来越广泛，以下是几个典型的应用领域：1. 通信领域：数字信号处理在通信领域起到了关键作用，如无线通信中的信号调制、解调、信道等处理技术，以及数字音频、视频的压缩、编解码等。

2. 音频处理：数字信号处理在音频领域的应用也非常广泛，如音频信号的滤波、降噪、音乐合成等，数字音频播放器、音频编辑软件等都离不开数字信号处理技术。

3. 图像处理：数字信号处理在图像处理领域有着广泛的应用，如图像增强、图像编码、图像压缩、目标识别等，数字摄像机、图像处理软件等都依赖于数字信号处理技术。

4. 医学成像：数字信号处理在医学成像中也扮演着重要角色，如CT扫描、MRI、超声成像等都需要对信号进行采样、滤波、重构等处理，以获取医学图像信息。

课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：信息工程学院题目：FIR带阻滤波器的设计初始条件：具备数字信号处理的理论知识；具备Matlab编程能力；熟悉带阻滤波器的设计原理；提供编程所需要的计算机一台要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1、设计中心频率为200Hz，带宽为150Hz的FIR数字带阻滤波器，通带最大衰减1dB阻带最小衰减60dB2、独立编写程序实现3、完成符合学校要求的设计说明书时间安排：一周，其中3天程序设计，2天程序调试指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (1)Abstract (2)1、绪论 (3)2、MATLAB简介 (4)3、设计原理 (5)3.1、线性相位FIR滤波器的特点 (5)3.2、窗函数设计法原理 (6)3.3、实验中用到的的窗函数 (9)3.3.1 布莱克曼窗函数 (9)3.2.1 凯塞窗 (9)4、方案设计与分析 (11)4.1布莱克曼窗函数设计 (11)4.2凯塞窗函数设计 (14)5、心得体会 (16)6、参考文献 (17)本科生课程设计成绩评定表 (18)摘要无限长脉冲数字滤波器的设计方法只考虑了幅度特性，没有考虑相位特性，所设的滤波器一般是某种确定的非线性相位特性。

有限脉冲响应（FIR）滤波器在保证了幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到有严格的线性相位特性。

本课题利用MATLAB软件实现。

MATLAB是“矩阵实验室”（MATrixLABoratoy）的缩写，是一种科学计算软件，它使用方便，输入简捷，运算高效，内容丰富，因此利用MATLAB软件，通过一系列较为系统的函数法，根据已知的技术指标，就可以设计出满足要求的滤波器。

关键字：MATLAB窗函数FIR带阻数字滤波器线性相位1AbstractThe design method of the digital filter with infinite length has only considered the amplitude characteristic, without considering the phase characteristic. The filter is usually a certain nonlinear phase characteristic. The finite impulse response (FIR) filter ensures that the amplitude characteristics meet the technical requirements, it is easy to achieve a strict linear phase characteristic.This topic uses the MATLAB software to realize. Matlab is abbreviation of "Matrix Laboratory (matrix LABoratoy), is a kind of scientific calculation software, it is convenient to use, the input is simple, computationally efficient, rich in content. Therefore, the MATLAB software, through a series of systematic function method, according to the known specifications can be designed to meet the requirements of the filter.Keywords: MATLAB window function FIR band stop digital filter linear phase21、绪论现代图像、语声、数据通信对线性相位的要求是普遍的。