数字信号处理第五章(经典)
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第五章微弱信号处理5.1 微弱信号检测技术中气体浓度检测仪中的应用微弱信号不仅意味着信号的幅度小,而且主要指被噪声淹没中的信号。
为了检测被背景噪音淹没的信号,就需要分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特点、相关性以及噪声的统计特性,以寻找出从背景噪声中检测有用信号的方法。
因此,微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比。
它不同于一般的检测技术,它注重的不是传感器的物理模型和传感原理、相应的信号转换电路和仪表实现方法,而是如何抑制噪声和提高信噪比。
由于被测量的信号微弱,传感器的固有噪声、放大电路及测量仪器的固有噪声以及外界的干扰噪声往往比有用信号的幅度大得多,放大被测信号的过程同时也放大了噪声,而且必然还会附加一些额外的噪声,因此只靠放大是不能把微弱信号检测出来的。
只有在有效地抑制噪声的条件下增大微弱信号的幅度,才能提取出有用的信号。
为了表征噪声对信号的淹没程度,引入信噪比SNR来表示,它指的是信号的有效值S与噪音的有效值N之比。
而评价一种微弱信号检测方法的优劣,经常采用两种指标:一种是信噪改善比SNIR,它等于系统输出端的信噪比SNR和系统输入段oSNR之比。
SNIR越大,表明系统抑制噪声的能力越强。
i另一个指标是检测分辨率,指的是检测仪器指示值可以响应与分辨的最小输入值的变化值。
检测分辨率不同于检测灵敏度,后者表示的是检测系统标定曲线的斜率,定义为输出变化量y∆之比。
一般情况下,∆的输入变化量x∆与引起y灵敏度越高,分辨率越好。
但提高系统的放大倍数虽可提高灵敏度,但却不一定能提高分辨率,因为分辨率要受噪声和误差额制约。
5.1.1 本检测系统的噪声源广义的噪声是扣除被测信号真实值以后的各种测量值,可以分为两类:一是干扰;另一被称为电子噪声(狭义)。
干扰是指被非被测信号或非测量系统所引起的噪声。
从理论上讲,干扰是属于理想上可排除的噪声。
不少干扰源发出的干扰是有规律的,有些具有周期性,有些只是瞬时值。
第五章离散时间信号的数字处理Q5.1运行程序P5.1,产生连续时间序号及其抽样形式,并显示它们。
clf;t = 0:0.0005:1;f = 13;xa = cos(2*pi*f*t);subplot(2,1,1)plot(t,xa);gridxlabel('时间, msec');ylabel('振幅');title('连续时间序号 x_{a}(t)');axis([0 1 -1.2 1.2])subplot(2,1,2);T = 0.1;n = 0:T:1;xs = cos(2*pi*f*n);k = 0:length(n)-1;stem(k,xs);grid;xlabel('时间 n');ylabel('振幅');title('离散事件序号 x[n]');axis([0 (length(n)-1) -1.2 1.2])Q5.2 正弦信号的频率是多少赫兹?抽样周期是多少秒?正弦信号的频率f=13Hz,抽样周期T=0.1s。
Q5.3 解释两个axis命令的效果。
给x,y轴标刻度。
Q5.4 以比在程序P5.1中列出的抽样周期低的两个抽样周期和高的两个抽样周期的四个其他值,运行程序P5.1.评论你的结果。
T=0.04s T=0.08sT=0.15s T=0.3s由上图可以发现:当取的T越小时,得到的图形越接近原图形。
Q5.5 通过将正弦信号的频率分别变为3HZ和7HZ,重做习题Q5.1。
相应的等效离散时间信号与习题Q5.1中产生的离散时间信号之间有差别么?若没有,为什么没有?f=3Hz f=7Hz由图可以看出,变换频率得到的两个图没有区别,因为他们的抽样周期一样。
Q5.6 运行程序P5.2,产生离散时间信号x[n]及其连续时间等效ya[t],并显示它们。
clf;T = 0.1;f = 13;n = (0:T:1)';xs = cos(2*pi*f*n);t = linspace(-0.5,1.5,500)';ya = sinc((1/T)*t(:,ones(size(n))) - (1/T)*n(:,ones(size(t)))')*xs;plot(n,xs,'o',t,ya);grid;xlabel('时间, msec');ylabel('振幅');title('重构的连续时间序号 y_{a}(t)');axis([0 1 -1.2 1.2]);图1 图2Q5.7 在程序P5.2中,t的范围和时间增量的值是什么?在图中,t的范围是什么?改变t的范围,显示上述程序所计算的全范围ya[t]并再次运行程序P5.2,。
第5章 数字滤波器的基本结构5.1 学习要求1 掌握IIR 数字滤波器的基本网络结构,包括直接型、级联型和并联型;2 掌握FIR 数字滤波器的基本网络结构,包括直接型、级联型和频率抽样型;3 了解数字信号处理中的量化效应和数字信号处理的实现。
5.2 学习要点5.2.1 数字滤波器的结构特点与表示方法一个数字滤波器可以用系数函数表示为:01()()()1Mkk k N kk k b zY z H z X z a z -=-===-∑∑ (5-1) 直接由此式可得出表示输入输出关系的常系数线性差分方程为:1()()()N Mk k k k y n a y n k b x n k ===-+-∑∑ (5-2)由式(5-2)看出,实现一个数字滤波器需要几种基本的运算单元—加法器、单位延时和常数乘法器。
这些基本的单元可以有两种表示法:方框图法和信号流图法,如图5-1所示。
用方框图表示较明显直观,用流图表示则更加简单方便。
z ⊕aa单位延时乘常数相加方框图表示法信号流图表示法图5-1 基本运算过程的表示5.2.2 无限长单位脉冲响应(IIR)滤波器的基本结构无限长单位脉冲响应(IIR)滤波器有以下几个特点:(1) 系统的单位脉冲响应()h n 是无限长的;(2) 系统函数()H z 在有限z 平面(0z <<∞)上有极点存在; (3) 结构上存在着输出到输入的反馈,也就是结构上是递归型。
同一种系统函数()H z 的基本网络结构有直接I 型、直接Ⅱ型、级联型和并联型四种。
1直接I 型直接型按式(5-2)差分方程式将输入采样值(序列))(n x 延迟并乘以系数k b ,将输出采样(序列))(n y 延迟并乘以系数k a ,再把它们加起来,这种结构称为直接I 型,结构流图如图5-2所示。
由图可看出,总的网络)(z H 由Mkk k b z-=∑和11Nkk k a z-=-∑两部分网络级联组成,第一个网络实现零点,第二个网络实现极点,从图中又可看出,直接I 型结构需要N M +级延时单元。