数字信号知识要点
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数电重要知识点总结一、数字信号与模拟信号的区别1. 数字信号数字信号是用离散的数值来表示的信号,通常用0和1来表示。
数字信号是通过数模转换器将模拟信号转换成数字信号,然后再通过模数转换器将数字信号转换成模拟信号。
数字信号的特点是具有高抗干扰能力和便于存储和传输的优点。
2. 模拟信号模拟信号是连续变化的信号,其数值可以在一定范围内连续变化。
模拟信号在传输和处理过程中容易受到噪声和干扰的影响,信号传输的质量也容易受到衰减。
模拟信号的特点是具有较高的精度和灵活性。
二、数字电路的基本组成数字电路由数字元件、数字逻辑电路和数字系统组成。
1. 数字元件数字元件是数字电路的基本组成部件,主要包括数字信号源、数字信号的采集和产生设备、数字信号的处理设备等。
数字元件的功能是采集、处理和产生数字信号,保证数字信号在电路中的传输和处理。
2. 数字逻辑电路数字逻辑电路是由逻辑门、触发器、计数器、移位寄存器等数字元件组成的电路,用于实现数字信号的逻辑处理。
数字逻辑电路根据逻辑门的输出状态来确定电路的工作方式。
3. 数字系统数字系统是由数字元件和数字逻辑电路相互配合形成的系统,用来完成特定的数字信号处理任务。
数字系统有多种不同的结构和形式,主要包括组合逻辑系统、时序逻辑系统和计算机系统等。
三、布尔代数布尔代数是一种用于描述逻辑函数的代数系统,它是由乔治·布尔引入的。
布尔代数的基本概念包括布尔变量、布尔常量、布尔函数、布尔表达式、逻辑和、逻辑或、逻辑非等。
布尔代数用于描述逻辑门和数字逻辑电路的工作原理和逻辑关系。
1. 布尔变量布尔变量是用于表示逻辑状态的变量,通常用字母或符号表示。
布尔变量的取值只能是0或1,表示逻辑假和逻辑真。
2. 布尔函数布尔函数是用来描述布尔变量之间逻辑关系的函数,其返回值也是布尔值。
布尔函数可以表示成表达式、真值表或卡诺图等形式。
3. 布尔表达式布尔表达式是由布尔变量和逻辑运算符组成的表达式,用于描述逻辑函数的等价关系。
数字信号处理知识点总结《数字信号处理》辅导一、离散时间信号和系统的时域分析 (一) 离散时间信号(1)基本概念信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。
连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。
模拟信号:是连续信号的特例。
时间和幅度均连续。
离散信号:时间上不连续,幅度连续。
常见离散信号——序列。
数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续。
(2)基本序列(课本第7——10页)1)单位脉冲序列 1,0()0,0n n n δ=⎧=⎨≠⎩2)单位阶跃序列 1,0()0,0n u n n ≥⎧=⎨≤⎩3)矩形序列 1,01()0,0,N n N R n n n N ≤≤-⎧=⎨<≥⎩ 4)实指数序列 ()n a u n5)正弦序列 0()sin()x n A n ωθ=+ 6)复指数序列 ()j n n x n e e ωσ= (3)周期序列1)定义:对于序列()x n ,若存在正整数N 使()(),x n x n N n =+-∞<<∞ 则称()x n 为周期序列,记为()x n ,N 为其周期。
注意正弦周期序列周期性的判定(课本第10页)2)周期序列的表示方法: a.主值区间表示法 b.模N 表示法 3)周期延拓设()x n 为N 点非周期序列,以周期序列L 对作()x n 无限次移位相加,即可得到周期序列()x n ,即()()i x n x n iL ∞=-∞=-∑当L N ≥时,()()()N x n x n R n =当L N <时,()()()N x n x n R n ≠(4)序列的分解序列共轭对称分解定理:对于任意给定的整数M ,任何序列()x n 都可以分解成关于/2c M =共轭对称的序列()e x n 和共轭反对称的序列()o x n 之和,即()()(),e o x n x n x n n =+-∞<<∞并且1()[()()]2e x n x n x M n *=+-1()[()()]2o x n x n x M n *=--(4)序列的运算 1)基本运算2)线性卷积:将序列()x n 以y 轴为中心做翻转,然后做m 点移位,最后与()x n 对应点相乘求和——翻转、移位、相乘、求和定义式:1212()()()()()m y n x m x n m x n x n ∞=-∞=-=*∑线性卷积的计算:A 、图解B 、解析法C 、不进位乘法(必须掌握)3)单位复指数序列求和(必须掌握)/2/2/2/2/2/21/2/2/2/2/2/2(1)/21()()/(2)1()()/(2)sin(/2)sin(/2)j N j N j N j N j N j N j N N j nj j j j j j j n j N e e e e e e e j ee e e e e e e j N e ωωωωωωωωωωωωωωωωωω------------=-----===---=∑如果2/k N ωπ=,那么根据洛比达法则有sin(/2)(0)(0)(()())sin(/2)N N k N N k N ωδδω===或可以结合作业题3.22进行练习(5)序列的功率和能量能量:2|()|n E x n ∞=-∞=∑功率:21lim |()|21NN n NP x n N →∞=-=+∑(6)相关函数——与随机信号的定义运算相同(二) 离散时间系统1.系统性质 (1)线性性质定义:设系统的输入分别为1()x n 和2()x n ,输出分别为1()y n 和2()y n ,即1122()[()],()[()]y n T x n y n T x n ==统的输对于任意给定的常数a、b ,下式成立1212()[()()]()()y n T ax n bx n a y n by n =+=+则该系统服从线性叠加原理,为线性系统,否则为非线性系统。
1. 傅里叶变换有限长序列 可看成周期序列的一个周期; 把 看成 的以N 为周期的周期延拓。
有限长序列的离散傅里叶变换(DFT ):① 长度为N 的有限长序列 x(n) ,其离散傅里叶变换 X(k) 仍是一个长度为N 的有限长序列;② x(n)与X(k)是一个有限长序列离散傅里叶变换对,已知x(n) 就能唯一地确定 X(k);同样已知X(k)也就唯一地确定x(n)。
实际上x(n)与 X(k) 都是长度为 N 的序列(复序列)都有N 个独立值,因而具有等量的信息; ③ 有限长序列隐含着周期性。
)(n x )(n x )(~n x )(~n x ⎩⎨⎧===)())(()()(~)())(()(~n R n x n R n x n x n x n x N N N N ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧====∑∑-=--=101)(1)]([)()()]([)(N k nk NN n nk NW k X N k X IDFT n x W n x n x DFT k X2.循环卷积(有可能会让画出卷积过程或结果)循环卷积过程为:最后结果为:3.(见课本)课本3、线性卷积(有可能会让画出卷积过程或结果)以下为PPT上的相关题目:4.计算分段卷积:重叠相加法和重叠保留法(一定会考一种)重叠相加法解题基本步骤:将长序列均匀分段,每段长度为M;基于DFT快速卷积法,通过循环卷积求每一段的线性卷积;依次将相邻两段的卷积的N-1个重叠点相加,得到最终的卷积结果。
4.级联、并联、直接形(画图) 以下为课后作业相关题目:1. 已知系统用下面差分方程描述:)1(31)()2(81)1(43)(-+--n x n x n y n y n y +-=试分别画出系统的直接型、 级联型和并联型结构。
式中x (n )和y (n )分别表示系统的输入和输出信号。
解: 将原式移项得)1(31)()2(81)1(43)(-+=-+--n x n x n y n y n y将上式进行Z 变换, 得到121)(31)()(81)(43)(---+=+-zz X z X z z Y z z Y z Y21181431311)(---+-+=z z z z H(1) 按照系统函数H(z), 根据Masson 公式, 画出直接型结构如题1解图(一)所示。
数字信号处理知识点总结数字信号处理技术为人们提供了处理和分析信号的便利方式,同时也加快了信号的传输速度和提高了传输质量。
数字信号处理技术在多个领域都有着广泛的应用,比如图像处理、音频处理、通信系统、雷达系统、生物医学信号处理等等。
在这些领域中,数字信号处理技术能够对信号进行分析、滤波、编码、解码、压缩等处理,从而提高系统性能和降低成本。
数字信号处理的基础知识点主要包括以下几个方面:1. 信号和系统基础:信号与系统是数字信号处理的基础,需要深入理解信号的特性和系统的行为。
信号与系统的基本概念包括信号的分类、时域和频域分析、连续时间信号和离散时间信号、因果性、稳定性等等。
2. 采样和量化:采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程,而量化是将模拟信号转换为数字信号的过程。
采样和量化的基本概念包括采样定理、采样率和量化精度。
3. 离散时间信号的表示和运算:离散时间信号可以用离散时间单位冲激函数的线性组合表示,同时可以进行离散时间信号的运算,比如线性和、线性积分、线性差分等。
4. 离散时间系统的性质和分析:离散时间系统的特性包括线性性、时不变性、因果性、稳定性等,同时还需要对离散时间系统进行频域和时域分析。
5. 离散傅里叶变换(DFT):DFT 是将离散时间信号转换到频域的一种方法,它可以帮助分析信号的频率分量和谱特性。
6. Z变换:Z 变换是将离散时间信号转换到 Z 域的一种方法,它可以帮助分析离散时间系统的频域特性。
7. 数字滤波器设计:数字滤波器设计是数字信号处理中非常重要的一部分,它包括有限脉冲响应(FIR)滤波器和无限脉冲响应(IIR)滤波器的设计方法。
8. FFT 算法:快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的计算 DFT 的算法,它能够大大提高傅里叶变换的计算速度。
9. 数字信号处理系统的实现:数字信号处理系统的实现可以通过软件方式和硬件方式两种方法进行,比如使用 MATLAB、C 语言等软件实现,或者使用专用的数字信号处理器(DSP)进行硬件实现。
数字信号处理基础数字信号处理(Digital Signal Processing, DSP)是指通过数字技术对模拟信号进行采样、量化和编码,然后利用数字计算机进行信号处理的技术。
它广泛应用于通信、音视频处理、图像处理等领域。
本文将介绍数字信号处理的基础知识和常用算法。
一、数字信号处理的基础概念1.1 信号的采样与量化在数字信号处理中,信号的采样是指对模拟信号进行时间上的离散,将连续时间信号转化为离散时间信号。
采样定理(奈奎斯特定理)规定,当信号的最高频率不超过采样频率一半时,信号可以完全恢复。
采样频率过低会导致混叠现象,采样频率过高则浪费存储和计算资源。
信号的量化是指将连续幅度的信号转化为离散幅度的信号。
量化过程中,信号的幅度根据一定的精度进行划分,并用一个有限的比特数来表示每个划分区间的取值。
量化误差会引入信号的失真,因此需要在精度和存储空间之间进行权衡。
1.2 Z变换和离散时间信号的频域表示Z变换是一种用于离散时间信号的频域表示的数学工具。
它将离散信号的时间域表达式转化为Z域中的复数函数,其中Z是一个复数变量。
通过对Z变换结果的分析,可以获得信号的频率响应、系统的稳定性等信息。
有限长离散时间信号可以通过离散时间傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)转化为频率域表示。
DFT是Z变换在单位圆上的离散采样。
通过DFT计算,可以得到信号在不同频率下的幅度和相位。
二、数字信号处理常用算法2.1 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)FFT是一种高效的计算DFT的算法,它通过将长度N的DFT分解为多个长度为N/2的DFT相加,从而大大减少了计算复杂度。
FFT广泛应用于频谱分析、滤波、信号重建等领域。
2.2 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的模块,用于对信号进行频率的选择性衰减或增强。
滤波器的设计可以采用时域方法和频域方法。
时域方法包括有限脉冲响应(Finite Impulse Response, FIR)和无限脉冲响应(Infinite Impulse Response, IIR)滤波器设计,频域方法主要是基于窗函数的设计方法。
数字信号得基础知识在人们生存得社会环境中,有各种各样得信号,这些信号有得以电得形式出现,有得以声、光、磁、力等得形式出现。
目前在信号处理方面以电信号得处理最为方便,技术上也最为成熟。
研究电信号得产生与处理得技术就就是电子技术。
电子技术分为两大部分,其一就是模拟电子技术,其二就是数字电子技术。
本课程研究得就就是数字电子技术部分。
电子技术研究得对象就是载有信息得电信号,以下简称为信号。
在电子技术中会遇到多种电信号,按其特点可以将这些信号分为两大类,即模拟信号与数字信号。
1.1.1 数字信号与模拟信号模拟信号就是指:物理量得变化在时间上与幅度上都就是连续得。
把表示模拟量得信号称为模拟信号,并把工作在模拟信号下得电路称为模拟电路。
声音、温度、速度等都就是模拟信号。
图1-1就就是模拟信号得例子,正弦波信号就是典型得模拟信号。
图1-1模拟信号数字信号就是指:物理量得变化在时间上与数值(幅度)上都就是不连续(或称为离散)得。
把表示数字量得信号称为数字信号,并把工作在数字信号下得电路称为数字电路。
十字路口得交通信号灯、数字式电子仪表、自动生产线上产品数量得统计等都就是数字信号。
图1-2就就是数字信号得例子,矩形波信号就是典型得数字信号。
图1-2 数字信号由图1-2可以瞧出,数字信号得特点就是:突变与不连续。
数字电路中得波形都就是这类不连续得波形,通常这类波形又称为脉冲。
1.1.2 数字电路得特点数字电路处理得信号包括反映数值大小得数字量信号与反映事物因果关系得逻辑量信号,它们就是在时间与数值上都不连续变化得离散信号,在数字电路中用高、低电平表示,在运算中则用“0”与“1”来表示,因此数字电路具有以下特点。
①数字电路所研究得问题就是输入得高、低电平与输出得高、低电平之间得因果关系,称为逻辑关系。
②研究数字电路逻辑关系得主要工具就是逻辑代数。
在数字电路中,输入信号也称为输入变量,输出信号称为输出变量,也称逻辑函数,它们均为二值量,非“0”即“1”。
数字信号处理第0章绪论1.数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。
2.DSP系统构成输入抗混叠滤波A/DDSP芯片D/A平滑滤波输出输入信号首先进行带限滤波和抽样,然后进行A/D(Analog to Digital)变换将信号变换成数字比特流。
根据奈奎斯特抽样定理,为保证信息不丢失,抽样频率至少必须是输入带限信号最高频率的2倍。
DSP芯片的输入是A/D变换后得到的以抽样形式表示的数字信号。
3.信号的形式(1)连续信号在连续的时间范围内有定义的信号。
连续--时间连续。
(2)离散信号在一些离散的瞬间才有定义的信号。
离散--时间离散。
4.数字信号处理主要包括如下几个部分(1)离散时间信号与系统的基本理论、信号的频谱分析(2)离散傅立叶变换、快速傅立叶变换(3)数字滤波器的设计第一章离散时间信号一、典型离散信号定义1.离散时间信号与数字信号时间为离散变量的信号称作离散时间信号;而时间和幅值都离散化的信号称作为数字信号。
2.序列离散时间信号-时间上不连续上的一个序列。
通常定义为一个序列值的集合{x(n)},n 为整型数,x(n)表示序列中第n 个样值,{·}表示全部样本值的集合。
离散时间信号可以是通过采样得到的采样序列x(n)=x a (nT),也可以不是采样信号得到。
二.常用离散信号1.单位抽样序列(也称单位冲激序列))(n δ⎩⎨⎧≠==0,00,1)(n n n δδ(n):在n=0时取值为12.单位阶跃序列)(n u ,⎩⎨⎧<≥=0,00,1)(n n n u 3.矩形序列,⎩⎨⎧=-≤≤=其它n N n n R N ,010,1)(4.实指数序列,)()(n u a n x n =,a 为实数5.正弦型序列)sin()(φω+=n A n x 式中,ω为数字域频率,单位为弧度。
15On 1-10()0sin nω()t 0sin Ω16.复指数序列nj e n x )(0)(ωσ+=7.周期序列如果对所有n 存在一个最小的正整数N ,使下面等式成立:)()(N n x n x +=,则称x(n)为周期序列,最小周期为N 。
第一章要点:
P6 数字信号特征
P14 离散时间系统特性:线性、时不变(判断)
p18 线性时不变系统特性:因果性、稳定性(判断)
P16 线性卷积计算:图解法、列表法
P25 ①时域采样定理:采样信号的频谱是连续时间信号频谱的周期延拓。
②折叠频率概念。
③采样恢复。
第二章要点:
序列傅里叶变换定义、p37对称性质、p39周期性
P41 会求常用序列z变换,如u(n)、a|n|、会判断收敛域。
掌握部分分式展开法求反变换。
P54 由差分方程会求系统函数p56因果稳定系统收敛域必包括单位圆及单位圆以外整个z平面。
P58 例2-19 由差分方程求单位脉冲响应,及频率响应
P64 两类系统FIR、IIR
第三章要点:
P72 傅里叶变换几种形式比较图3-1、一个域离散对应另一个域周期延拓
P77 有限长序列和周期序列关系。
有限长序列做DFT变换隐含了周期性。
P79 DFT与Z变换关系X(k)、X(z)、X(ejw)
P88 频域采样定理序列时域长度与频域采样点数关系
P93 圆周卷积计算线性卷积条件及实现---结合p82圆周卷积
P98 用DFT进行谱分析存在误差问题
第四章要点:
P110 直接计算DFT运算量问题-只考虑复乘N2
P114 基2-FFT算法运算量只考虑复乘N/2*log2N
P116 倒位序
能画出最多8点的按时间、或按频率抽取的基2 FFT流图
第五章要点:
P135 IIR数字滤波器设计方法:①零极点累试法
②利用模拟滤波器理论设计
③最优化设计法
P156 S平面到z平面即Ha(s) H(z)的方法①脉冲响应不变法②双线性变换法例5-9
P159 映射关系zi=eSiT s左半平面映射为单位圆内部
P161脉冲响应不变法、双线性变换法优缺点及适用范围。
第六章要点:
P178 FIR容易实现线性相位、但有条件;FIR一定是稳定的、可实现的。
P184 线性相位FIR的零点位置:互为倒数共轭对。
P186 窗函数法设计线性相位FIR-不同窗比较例6-4
结合表6-3及所给性能指标,会选择窗函数种类。
频率采样法设计线性相位滤波器
第七章要点
掌握基本实现结构—IIR的直接Ⅱ型结构。
FIR的直接型(卷积型)结构。