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Lecture 1 数字信号处理概述,华工数字信号处理课件,DSP

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数字信号处理课件ppt

数字信号处理课件ppt


| rws (k ) |2
2 w
1 dz 1 C Sss ( z) H opt ( z)S xs ( z ) z 2πj
通过前面的分析, 因果维纳滤波器设计的一般方法可以按 下面的步骤进行：
(1) 根据观测信号x(n)的功率谱求出它所对应的信号模型的
传输函数，即采用谱分解的方法得到B(z)。 S xs ( z) (2) 求 B( z 1 ) 的Z反变换，取其因果部分再做Z变换，即 S xs ( z ) 舍掉单位圆外的极点，得 B( z 1 ) (3) 积分曲线取单位圆，应用（2.3.38）式和（2.3.39）式，计 算Hopt(z), E［|e(n)|2］min。
1 ˆ' rxx (m) N
N |m|1

n 0
x ( n ) x ( n m)
平稳随机序列通过线性系统：
y (n)
k
h( k ) x ( n k )
k

m y E[ y (n )]
h(k ) E[ x(n k )]
k

ryy (m)
m0

k=0, 1, 2, …
利用白化x(n)的方法求解维纳-霍夫方程:
x(n)=s(n)+υ (n)
H(z) (a)
ˆ y ( n) s ( n)
x(
x(n)
1 B( z )
w(n)
G(z) (b)
ˆ y ( n) s ( n)
x(
图2.3.5 利用白化x(n)的方法求解维纳-霍夫方程
D (m)
2 x
rxx (m)
2 x (m)

数字信号处理 教案PPT课件

数字信号处理 教案PPT课件
10
2、单位阶跃序列u(n)
u(n) 10
n0 n0
11
(n)与u(n)的关系？
(n)u(n)u(n1)
n
u(n)(m) 或u(n)(nk)
m
k0
12
3． 矩形序列RN(n)
1 0nN1 RN(n)0 其它 n
13
矩形序列与单位阶跃列 序的关系：
R N (n)u(n)u(nN ) 矩形序列与单位序列的 关系：
3
数字信号处理的应用
通信 语音 图像、图形 医疗 军事 ……
4
第1章 时域离散信号和时域离散系统
掌握常见时域离散信号的表示及运算。 掌握时域离散系统的线性、时不变性、因
果性及稳定性的含义及判别方法。 掌握采样定理。
5
1.1 引 言
信号的定义： 载有信息的，随时间变化的物理量或
绪论
数字信号处理的对象是数字信号. 数字信号处理是采用数值计算的方法完成
对信号的处理.1整Fra bibliotek概述概况一
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概况二
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概况三
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2
数字信号处理的特点
灵活性 高精度和高稳定性 便于大规模集成 可以实现模拟系统无法实现的诸多功能
刻的序列值逐项对应相加和相乘。
19
20
2． 移位
移位序列x(n－n0) ，当n0>0时, 称为x(n)的
延时序列；当n0<0时，称为x(n)的超前序列。 例3 已知x(n)波形，画出x(n-2)及x(n+2)波形图。
21

《数字信号处理》课件

《数字信号处理》课件
特点
数字信号处理具有精度高、稳定性好、灵活性大、易于实现和可重复性好等优 点。它克服了模拟信号处理系统中的一些限制，如噪声、漂移和温度变化等。
数字信号处理的重要性
数字信号处理是现代通信、雷达、声 呐、语音、图像、控制、生物医学工 程等领域中不可或缺的关键技术之一 。
随着数字技术的不断发展，数字信号 处理的应用范围越来越广泛，已经成 为现代信息处理技术的重要支柱之一 。
04 数字信号变换技术
CHAPTER
离散余弦变换
总结词
离散余弦变换（DCT）是一种将离散信号变换到余弦函数基 的线性变换。
详细描述
DCT被广泛应用于图像和视频压缩标准，如JPEG和MPEG， 因为它能够有效地去除信号中的冗余，从而减小数据量。 DCT通过将信号分解为一系列余弦函数的和来工作，这些余 弦函数具有不同的大小和频率。
雷达信号处理
雷达目标检测
利用数字信号处理技术对雷达回 波数据进行处理和分析，实现雷 达目标检测和跟踪。
雷达测距和测速
通过数字信号处理技术，对雷达 回波数据进行处理和分析，实现 雷达测距和测速。
雷达干扰抑制
利用数字信号处理技术对雷达接 收到的干扰信号进行抑制和滤除 ，提高雷达的抗干扰能力。
谢谢
THANKS
《数字信号处理经典》ppt课 件
目录
CONTENTS
• 数字信号处理概述 • 数字信号处理基础知识 • 数字滤波器设计 • 数字信号变换技术 • 数字信号处理的应用实例
01 数字信号处理概述
CHAPTER
定义与特点
定义
数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及信号的获 取、表示、变换、分析和综合的理论和技术。它以数字计算为基础，利用数字 计算机或其他数字硬件来实现信号处理的方法。

数字信号处理课件--数字信号处理(1)

数字信号处理课件--数字信号处理(1)
CT s (CT x) jy
(CT x)2 y2 。 (CT x)2 y2
所以对于 S 平面上左半平面的点 x 0 ，映射为 Z 平面上单位圆内 1的点；右半平面的点 x 0 ，映射为 Z 平面上单位圆外 1 的点。
而 S 平面虚轴 x 0 ，映射为 Z 平面上单位圆上 1 的点。
， 其中； si 为
使用变换关系式得：
N
Ai
H (z) H (s) | s s | a
1 T ssi 1esiT z1
i1
1 T i ssi 1esiT z 1
T
N i 1
1
Ai e siT
z 1
ROC :| z || esiT |
由变换关系式得到的数字系统是否为因果、稳定系统？需要讨论 Z 域 和 S 域的映射关系。
的周期化，所以在设计模拟滤波器时应该使得 s 2（s 为数字系
统的采样角频率）的幅度频率特性足够小，以满足混叠误差要求。
2021/5/27
数字信号处理
8
例：已知数字系统采样频率为 500Hz。要求所设计的低通数字滤波器的 3dB 截止 频率为 50Hz。求一个二阶数字低通滤波器的实现方案。
解：[1] 根据题义，数字滤波器设计指标为：截止频率 50Hz；阶数 k=2；采样
换
s
CT
1 1
z 1 z 1
得数字滤波器系统函数
H (z) 。这样两次变换畸变抵消，可以保证数字滤波器在指定的特征频率
所以，用冲击响应不变法所得到的数字滤波器也是因果稳定的。
2021/5/27
数字信号处理
6
6.5.4 冲击响应不变法设计步骤
1、按照给定的数字滤波器的设计指标，利用模拟滤波器设计技术设

数字信号处理课件

数字信号处理课件
j� 3、序列x(n) 的DTFT为 X (e ) ，求下列各序列的DTFT。
(2) x(n) � exp[ j ( n � )] 8 6
�
�
(1) x(n � k )
(2) x(�n)
(3) x* ( n)
(4) j Im[ x(n)]
(5) x 2 ( n)
1、
h( n) � a � n u ( � n) 4、已知一个线性非移变系统的单位取样响应为：
(4) y (n) � � � � x(n � k ), � 为非零常数
k ��3
(3) y (n) � � � � x(n � k ), � 为非零常数
k ห้องสมุดไป่ตู้0 3
3
1、
9、已知一离散系统的信号流图如下： 1
x(n)
1
K
Z
�1
1
1
y(n)
（1）写出该系统的系统函数及差分方程。
（2）判断K对系统的稳定性和因果性是否有影响，并说明原因。
4
� sin[ (t � kT )] � � T xa (t ) � y (t ) � � xs (kT ) � � xs (kT )�k (t ) � k ��� k ��� (t � kT ) T
1、
5、Z变换
1 Z
�
X (Z ) �
2
3 4
X (Z )
Z
n � ��
j�
Z �e
�n x ( n ) Z �
1 n �1 x ( n) � X ( Z ) Z dZ � c 2�j
1、
6、系统函数及信号流图
1
2 3 4 5
H (Z ) �
n � ��

数字信号处理基础pptDSP第01章

数字信号处理基础pptDSP第01章

例1-10 h(n)= anu(n) 该系统是因果系统，当0< |a| < 1时系统稳定
§1.4 N阶线性常系数差分方程
无限脉冲响应系统（IIR, Infinite Impulse Response）
M
N
y(n) bm x(n m) ak y(n k)，ak、bm是常数
m0
k 1
ak有非零值
n的有效
有效
n的有效
区间范围 数据长度 区间范围
有效 数据长度
x(n) [0, M1]
M
h(n) [0, N1]
N
y(n) [0, MN2] MN1
[nxl, nxu]
[nhl, nhu]
[nxl nhl, nxu nhu]
nxunxl1
nhunhl1
nxu nhu nxlnhl1
x(n)={1, 2, 3}，0 n 2， M = 3 h(n)={1, 2, 2, 1}，0 n 3， N = 4 y(n)={1, 4, 9, 11, 8, 3}，0 n 5，M N 1 = ulse Response）
M
y(n) bm x(n m)
m0
差分方程的求解方法 ➢时域方法
例1-8 T[ x1(n)] nx1(n) x1(n 1) 3 T[ x2 (n)] nx2 (n) x2 (n 1) 3 T[ax1(n) bx2 (n)] n[ax1(n) bx2 (n)] ax1(n 1) bx2 (n 1) 3
≠ aT[ x1(n)] bT[ x2 (n)] n[ax1(n) bx2(n)] ax1(n 1) bx2(n 1) 3(a b)
T[ax1(n) bx2 (n)] aT[ x1(n)] bT[ x2(n)]

《数字信号处理原理》PPT课件

《数字信号处理原理》PPT课件

•Digital signal and image filtering
•Cochlear implants
•Seismic analysis
•Antilock brakes
•Text recognition
•Signal and image compression
•Speech recognition
•Encryption
•Satellite image analysis
•Motor control
•Digital mapping
•Remote medical monitoring
•Cellular telephones
•Smart appliances
•Digital cameras
•Home security
Upper Saddle River, New Jersey 07458
All rights reserved.
FIGURE 1-4 Four frames from high-speed video sequence. “ Vision Research, Inc., Wayne, NJ., USA.
Joyce Van de Vegte Fundamentals of Digital Signal Processing
ppt课件
11
Copyright ©2002 by Pearson Education, Inc.
Upper Saddle River, New Jersey 07458
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Joyce Van de Vegte Fundamentals of Digital Signal Processing

dsp数字信号处理课件第1章离散时间信号与系统

dsp数字信号处理课件第1章离散时间信号与系统

PPT文档演模板
2020/10/30
dsp数字信号处理课件第1章离散时间 信号与系统
例：检查
y(n) = a x(n) + b 代表的系统是否是时不变系统 上式中a和b是常数。 解： y(n) = a x(n) + b y(n-n0) = a x(n- n0) + b y(n- n0) = T［x(n- n0)］ 因此该系统是时不变系统。
PPT文档演模板
2020/10/30
dsp数字信号处理课件第1章离散时间 信号与系统
d.
----the exponential sequence
（ 指数序列）
PPT文档演模板
2020/10/30
dsp数字信号处理课件第1章离散时间 信号与系统
e. sin(ωn) ----the sinusoidal sequence （正弦序列）
•Ωm •Ω
•采样后
谱
信号频
谱
•-Ωm
•Ωm
••
•Ωs
•Ω
•The periodic extension （周期性延拓）of the X(jΩ)
PPT文档演模板
2020/10/30
dsp数字信号处理课件第1章离散时间 信号与系统
A folding （折叠） or aliasing （混叠）of ‘image’ frequencies
T
•fs: the sampling rate T: the sampling time interval
•Fs = 2fmax —— the Nyquist rate （奈奎斯特速率）
•fs/2 —— the Nyquist frequency or folding frequency

《数字信号处理教学课件》dsp

《数字信号处理教学课件》dsp
数字滤波器设计
介绍了数字滤波器的基本原理、设计 方法和实现过程，包括IIR和FIR滤波
器的设计。
采样定理
讲解了采样定理的基本概念、原理和 应用，以及采样定理在信号处理中的 重要性。
傅里叶变换
讲解了傅里叶变换的基本概念、性质 和应用，以及傅里叶变换在信号处理 中的重要性。
数字信号处理的发展趋势
深度学习在信号处理中的应用
FFT的实现方式有多种，如递归、迭代 和混合方法等。其中，递归和迭代方 法是最常见的实现方式。
IIR和FIR滤波器设计
IIR滤波器设计
IIR滤波器是一种递归滤波器，其设计方法主要有冲激响应不变法和双线性变换 法。IIR滤波器的优点是相位特性好，但稳定性较差。
FIR滤波器设计
FIR滤波器是一种非递归滤波器，其设计方法主要有窗函数法、频率采样法和优 化方法等。FIR滤波器的优点是稳定性好，但相位特性较差。
在音频、视频、通信等领域，采样定理被广泛应用 ，以将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
量化误差
80%
量化误差定义
由于将连续的模拟信号转换为离 散的数字信号时，每个样本只能 取有限的离散值，导致与实际值 之间的误差。
100%
量化误差的性质
量化误差具有随机性，其大小取 决于输入信号的性质和量化位数 。
对未来学习的建议
深入学习数字信号处理理 论
建议学习者深入学习数字信号处理的基本理 论，包括离散傅里叶变换、小波变换等。
学习先进的信号处理算法
建议学习者关注最新的信号处理算法和技术，如深 度学习在信号处理中的应用等。
实践与应用
建议学习者多进行实践和应用，通过实际项 目来加深对数字信号处理的理解和掌握。
介绍了深度学习在信号处理中的最新进展，包括自编码 器、生成对抗网络等。
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3微米、0.8微米、0.1微米 未来的纳米
计算能力（MIPS ）
5，40，200，5000，8000 50000? MIPS: Million Instructions Per Second
计算能力（主频 ）
5MHz，到100MHz、200MHz 、1.1Ghz ?
考核方式
考核方式
期末考试：70％～80％ 平时作业：20％～30％
课程宗旨
突出基本概念及原理算法 清晰理论及关键技术应用背景 强调理论联系实践
结合Matlab或C/C++，加强练习
Practice Makes Perfect
结合学科发展进行有特色的讲座式授课 创新型人才培养
DSP(processing) vs. DSP(processor)
数字信号处理是分析处理数字信号的一门科学， DSP将信号离散数字化表示，通过计算处理设备， 用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息 便于应用的目的。常用的处理方法有：
AD/DA，滤波、检测、变换、编码、压缩、增强、估计、
的定义
A special-purpose CPU used for digital
signal processing applications. It provides ultra-fast instruction sequences, such as shift and add, and multiply and add, which are commonly used in math-intensive signal processing. DSP chips are widely used in a myriad of devices, including cell-phones, sound cards, fax machines, modems, hard disks and digital TVs. The first DSP chip used in a commercial product was believed to be in the very popular Speak & Spell game, introduced by TI(Texas Instruments) in the late 1970s.
A simple DSP system
Digital Signal Processor
DSP: Digital Signal Processor WikiPEDIA的定义：
A digital signal processor (DSP) is a specialized microprocessor
信号处理的应用概述 数字信号处理的优点
一、课程简介
课程简介
教材 [美] S.K. Mitra著, 孙洪译，《数字信号处理－基于计算机 的方法》（第四版），电子工业出版社，2012.1。 主要参考书 程佩青，《数字信号处理教程》 （第三版），清华大学 出版社，2007.2。 [美]A.V.奥本海姆，刘树棠译 ，《离散时间数字信号处理》 （第二版），科学出版社，1998.7。 [美] 维纳· K· 恩格尔, 约翰· G· 普罗克斯,刘树棠 译,《数字信 号处理－使用MatLab》，西安交通大学出版社，2002. 胡广书，《数字信号处理—理论、算法与实现》（第二 版），清华大学出版社，2003.8。
预备知识
《高等数学》 《信号与系统》 《大学英语》（科技文献阅读） 《MATLAB》基本编程知识 《概率论与数理统计》（Optional, for 随机 信号处理）
二、什么是数字信号处理
两个概念
DSP：Digital Signal Processing
数字信号处理
DSP: Digital Signal Processor
功耗
250mW，12.5mW，0.1mW，0.01mW
0.001mW ?
Q: 这些指标代表什么物理意义？
DSP发展的趋势
年代 速度（MIPS） RAM(字节) 规模（门） 1980 5 256 50K 1990 40 2K 500K 2000 5000 32K 5M 2010 50000 1M 50M
课程简介
课程主讲
金连文：博士，教授 Email: eelwjin@ Office: 逸夫科学馆420室 Tel： 87113540 Web: /lianwen/ 薛洋：博士，讲师 Email: yxue@ Office: 逸夫科学馆416室
第六代DSP芯片TMS320C62X/C67X等 集多片DSP芯片于一体的高性能DSP芯片TMS320C8X。
应用领域举例：
移动电话、数码相机 、VoIP、Cable Modem、马达控制、
智能机器人、VCD、DVD、MP3、Mp4、航天、……
DSP有关的一些指标术语
CMOS工艺：
工艺（微米）
价格（美元）
3
$150.00
0.8
$15.00
0.1
$5.00
0.02
$0.15
DSP功耗的Gene定律
DSP功耗性能比每隔5年
将降低10倍
小知识
什么是Moore’s Law（摩尔定律） ：
Version 1:
集成电路芯片上所集成的电路的数目，每隔18个月就
翻一番
Vesion 2:
微处理器的性能每隔18个月提高一倍，而价格下降一
倍
Version 3:
每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18个月翻两番
Intel 创始人之一Gordon Moore1965年最早提出，后经过多次修正
三、信号的概念信息量的时间的函数。
实验课程老师：薛洋
课程内容安排
学时
上课48课时 上机实践16课时
授课内容
数字信号处理概述
离散时间信号的时域及频域分析
离散时间系统的时域及变换域分析 连续时间信号的数字处理（抽样、量化等） 数字滤波器的结构及设计 随机信号处理简介及应用 专题数字信号处理及应用讲座（optional）
数字信号处理
Digital Signal Processing
第1讲 数字信号处理概述
Introduction to Digital Signal Processing
主讲：薛洋
yxue@
本章主要内容
课程简介 什么是数字信号处理（DSP） 信号的概念及分类 典型信号举例 典型的信号处理运算举例
识别、参数提取、频谱分析等等
数字信号处理是理论基础，是一个更加广义的概念 数字信号处理器（芯片）是针对数字信号处理算法 发展起来的处理器，是信号处理在硬件（或专用芯 片）的实现/呈现。
DSP的简要发展历史
Before1960s：数字信号处理的理论发展阶段，硬件处于初 级阶段 1965年：一般认为 Cooley-Turkey提出FFT（快速Fourier变 换），标志DSP作为一个学科的开端 1978：Intel 推出2920 “模拟信号处理芯片”，实现AD/DA 等DSP功能 1978：Bell Labs推出Mac 4 DSP 1979：AMI公司推出S2881信号处理器 1983：TI推出首款可编程通用数字信号处理器TMS32010, 此后发展为TMS320系列，商业应用获得极大成功 1985之后：众多公司如Motorola、Phillips、ADI、ARM等 等各自发展了多种不同的DSP芯片 1990s：可编程的DSP器件已广泛应用于数据通信、海量存 储、语音处理、汽车电子、消费类音频和视频产品等，其中 最为辉煌的成就之一是在移动电话中的成功应用

的定义
A category of techniques that analyze
signals from sources such as sound, weather satellites and earthquake monitors. Signals are converted into digital data and analyzed using various algorithms such as Fast Fourier Transform.
DSP的简要发展历史
TI 公司DSP芯片系列
第一代 DSP 芯片TMS32010及其系列 第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28 第三代DSP芯片TMS320C30/C31/C32 第四代DSP芯片TMS320C40/C44
第五代 DSP 芯片TMS320C5X/C54X，
Digital signal processing (DSP) is the study and
implementation of signals in digital computing and their processing methods. DSP and analog signal processing are subfields of signal processing. DSP includes subfields like: audio and speech signal processing, sonar and radar signal processing, sensor array processing, spectral estimation, statistical signal processing, image processing, signal processing for communications, biomedical signal processing, etc.