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信号分析与处理 ppt课件

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高西全-丁玉美-数字信号处理课件

高西全-丁玉美-数字信号处理课件

拉普拉斯变换：将信号从时 域变换到复频域，便于分析 信号的稳定性和收敛性
状态空间法：通过建立系统 的状态空间模型，分析系统 的动态特性和稳定性
信号流图法：通过绘制信号 流图，分析系统的信号流和 信号处理过程
信号通过非线性系统的分析方法
非线性系统的定义和分类
非线性系统的分析方法：如微分 方程、差分方程、傅里叶变换等
添加标题
添加标题
非线性系统的特性和特点
添加标题
添加标题
非线性系统的应用实例：如通信 系统、控制系统、图像处理等
03
离散时间信号与系统分析
离散时间信号的分类与表示
连续时间信号：在连 续时间上取值的信号
离散时间信号：在离 散时间上取值的信号
连续时间信号的表示： 通常用函数表示
离散时间信号的表示： 通常用序列表示
数字信号处理课件(第三版)
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目录
01
课件概览
02
03
离散时间信号与系统分析
04
05 数 字 信 号 处 理 系 统 性 能 评 估 与 优 化
信号与系统基础 数字信号处理算法与实现
01
课件概览
作者介绍
作者：张辉
专业领域：数字 信号处理
教育背景：清华 大学电子工程系 博士
工作经历：清华 大学电子工程系 教授，从事数字 信号处理研究多 年
离散时间信号的分类： 周期信号和非周期信
号
周期信号：在离散时 间上重复出现的信号
非周期信号：在离散 时间上不重复出现的
信号
离散时间系统的分类与描述
线性系统：输入与输出之间 存在线性关系
添加标题
时不变系统：系统的特性不 随时间变化

数字信号处理-时域离散随机信号处理课件：时域离散随机信号的分析

数字信号处理-时域离散随机信号处理课件：时域离散随机信号的分析
中, 为简单起见，也用小写字母x(n)或xn表示随机序列, 只要概念清 楚, 会分清楚何时代表随机序列, 何时代表样本函数。
数字信号处理——时域离散随机信号处理
x1(tn
t
图 1.1.1 n部接收机的输出噪声
数字信号处理——时域离散随机信号处理
x1(n) x2(n) xn(n)
数字信号处理——时域离散随机信号处理
一般均方值和方差都是n的函数, 但对于平稳随机序列, 它 们与n无关, 是常数。如果随机变量Xn代表电压或电流，其均方 值表示在n时刻消耗在1 Ω电阻上的集合平均功率，方差则表示 消耗在1Ω电阻上的交变功率的集合平均。有时将σx称为标准方 差。
数字信号处理——时域离散随机信号处理
3. 随机序列的相关函数和协方差函数
我们知道, 在随机序列不同时刻的状态之间，存在着关联 性， 或者说不同时刻的状态之间互相有影响，包括随机序列 本身或者不同随机序列之间。 这一特性常用自相关函数和互 相关函数进行描述。
自相关函数定义为
rxx
(n,
m)
E[
X
* n
X
m
]
xn*
xm
pX
n
,
X
m
数字信号处理——时域离散随机信号处理
时域离散随机信号的分析
1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型
数字信号处理——时域离散随机信号处理
1.1 引 言
信号有确定性信号和随机信号之分。 所谓确定性信号，就 是信号的幅度随时间的变化有一定的规律性， 可以用一个明确 的数学关系进行描述，是可以再现的。 而随机信号随时间的变 化没有明确的变化规律，在任何时间的信号大小不能预测， 因 此不可能用一明确的数学关系进行描述，但是这类信号存在着 一定的统计分布规律，它可以用概率密度函数、概率分布函数、 数字特征等进行描述。

《医学信号处理》课件

《医学信号处理》课件

02
生物机械信号采集
03
生物化学信号采集
通过压力传感器、流量计等设备 采集血压、呼吸等生物机械信号 ，监测人体生理功能。
通过光谱、质谱等设备采集血糖 、尿酸等生物化学信号，了解人 体代谢情况。
医学信号预处理
去噪
去除采集到的信号中的噪声，如基线漂移、 工频干扰等。
标准化
将信号的幅度范围调整到合适的范围，便于 处理和分析。
穿戴式设备数据的处理与应用
针对穿戴式设备获取的医学信号，需要设计相应的处理算法，如噪声去除、特征提取、分 类等，同时加强其在临床实践中的应用，如健康监测、疾病预警等。
穿戴式设备在医学信号处理中的挑战与展望
尽管穿戴式设备在医学信号获取和处理中取得了一些进展，但仍存在一些挑战，如信号干 扰、数据隐私保护等，未来的研究方向包括改进算法鲁棒性、保护用户隐私、提高设备便 携性等。
04
医学信号的分类与识别
基于频谱分析的医学信号分类
傅里叶变换
用于将时域信号转化为频域信号，以便分析信 号的频率特征。
小波变换
用于分析非平稳信号，能够提供信号的时间和 频率信息。
短时傅里叶变换
用于分析时变信号的频率特征，能够反映信号在不同时间段的频率成分。
基于模式识别的医学信号分类
统计模式识别
利用统计学原理对信号进行特征提取 和分类，如K近邻法、贝叶斯分类器
基于小波变换的医学信号降噪与增强
小波变换原理
小波变换是一种信号分析方法，能够同时提供信号的时间 和频率信息，适用于分析非平稳信号。
01
小波降噪方法
通过选择合适的小波基和分解层数，对 医学信号进行多级小波分解，并去除噪 声分量，达到降噪效果。
02

《生物医学信号处理》PPT课件(2024版)

《生物医学信号处理》PPT课件(2024版)

生物医学信号检测系统
生物医学传感器是获取生物医学信息并将其转 换成易于测量和处理的信号的关键器件。生物 医学信号检测技术的研究已涉及生物体各层次 的广泛的生物信息。
应用电极可检测心电、脑电、肌电、眼电和神 经电等各种生物电信号；物理传感器已用于血 压、血流、体温，心音、脉搏、呼吸等各种生 理量的测量；应用化学传感器可检测血、尿等 体液中多种离子浓度；用于检测酶、抗原、抗 体、神经递质、激素、受体、DNA和 RNA等 生物活性物质的生物传感器亦在研究及迅速发 展之中；心磁、脑磁等生物磁信号的检测方法 的研究正在受到重视。
生物医学信号通过电极拾取或通过传感 器转换成电信号，经放大器及预处理器 进行信号放大和预处理，然后经A/D转 换器进行采样，将模拟信号转变为数字 信号，输入计算机，然后通过各种数字 信号处理算法进行信号分析处理，得到 有意义的结果。
心电电极、心音传感器、导联线
心电、心音信号放大器
数据采集卡（A/D转换卡）
对数字信号处理，系统可以抽象成一种 变换，或一种运算，将输入序列x(n)变换 成输出序列y(n)。
对系统T，输入x(t)时输出是y(t)，我们称y(t)是 系统T对x(t)的响应(Response)。
当输入是单位冲激信号 x(t)(t) 时，系统的输
出称为系统的单位冲激响应，用h(t)表示。h(t) 反映了系统T的固有的本质，若系统T是线性 时不变系统，只要知道了h(t)，那么对于任意 的输入x(t)，都可以通过公式求出其输出：
在脑电、心电、神经电活动、图像分割处理、三维图 像表面特征提取及建模等方面引入混沌与分形理论等， 已取得了许多重要的研究成果并得到了广泛的临床应 用。
5.2.3 数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代 信息技术的飞速发展，产生了一门新的 独 立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。

信号完整性分析PPT课件

信号完整性分析PPT课件

Olica
4
SI简介
• 学习SI的目的 a.什么是典型的信号完整性问题？ b.这些问题来自哪里？ c.为什么有必要去理解SI问题？ d.如何去分析和解决SI问题？ e.如何去做SI测试？
30.11.2020
Olica
5
• SI的内容 SI简介
信号完整性它包含两方面的内容，一是 独立信号的质量，另一个是时序。我们 在电子设计的过程中不得不考虑两个问 题：信号有没有按时到达目的地？信号 达到目的地后它的质量如何？所以我们 做信号完整性分析的目的就是确认高频 数字传输的可靠性。
30.11.2020
Olica
10
SI简介
• 数据采样及时序例子
30.11.2020
Olica
11
SI简介
• 数据采样及时序例子 从这个图里面我们可以清楚地看到数据 必须准时到达逻辑门而且在接收端期间 开始锁存前必须确定它们的逻辑状态。 任何数据的延迟或者失真都会导致数据 传输的失败。失败有两种可能：一个是 因为接收端根本就无法识别数据；另一 个是接收端虽然识别了数据，但数据因 为失真而导致错误。
30.11.2020
Olica
3
SI简介
• SI的重要性
随着高频数字电路的不断发展，SI问题变得越来越引 人注目，数字电路的频率越高，出现SI问题的可能性 就越大，对设计工程师来说，他的挑战也就越大。很 多SI问题实际上都是自然界中的电磁现象，所以SI问 题跟EMI/EMC是息息相关的。
30.11.2020
30.11.2020
Olica
7
SI简介
• 理想逻辑电压波形
30.11.2020
Olica
8
SI简介

数字信号处理(西电版第三版)ch02_2时域离散信号和系统的频域分析PPT

数字信号处理(西电版第三版)ch02_2时域离散信号和系统的频域分析PPT
Digital Signal Processing
数字信号处理（西电版第三版） ch02_2时域离散信号和系统的频
域分析PPT
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Digital Signal Processing
2.3 时域离散信号的Z变换
在模拟系统中，用傅里叶变换进行频域分析，而拉普拉 斯变换是傅里叶变换的推广，用于对信号在复频域的分 析。在数字域中，用序列傅里叶变换进行频域分析，Z 变换是其推广，用于对信号在复频域中的分析。
n
n 1
n 1
如果X(z)存在，则要求 a 1，z 得1 到收敛域为 。z在收a
敛域中，该Z变换为
X(z)1aa 11zz11 a z1
za
我们将例2.2和例2.3进行比较，两者Z 变换的函数表达式一样，但收敛域却 不相同，对应的原序列也不同，因此 正确地确定收敛域是很重要。
返回
Digital Signal Processing
回到本节
上式右边： 第一项是有限序列的Z变换，收敛域为0 ≤|z|<∞。 第二项为因果序列的Z变换，其收敛域为Rx-<|z|≤∞。
将两个收敛域相与，得到它的收敛域为Rx-<|z|<∞。
如果x(n)是因果序列，即设n1≥0，它的收敛域为 Rx-<|z|≤∞。
返回
Digital Signal Processing
A0 ResXz(z),0 AmResXz(z),zm
回到本节
这样，将上面的两式带入由X(z)展开得到的部分分式中 去，在通过查表（书中表）就能够得到原序列。
但我们知道收敛域不同，即使同一个z函数也可以有 不同的原序列对应，因此根据给定的收敛域，应正确地 确定每个分式的收敛域，这样才能得到正确的原序列。

随机信号分析课件第5章

随机信号分析课件第5章

100%
计算方法
通过计算随机信号各个时刻取值 小于或等于某个值的概率，然后 绘制成函数图像。
80%
应用
用于分析随机信号的统计特性， 如均值、方差等。
数字特征
01
02
03
定义
数字特征是一组描述随机 信号统计特性的数值，如 均值、方差、偏度、峰度 等。
计算方法
通过计算随机信号的各个 数字特征，得到一组数值。
随机信号的特点
不确定性
随机信号的值是不确定的，无法准确预测。
统计特性
随机信号具有特定的统计特性，如均值、方差、概 率分布等。
时间变化性
随机信号的值随时间变化，但遵循一定的统计规律 。
随机信号的应用场景
01
02
03
04
通信系统
在通信系统中，随机信号可用 于模拟噪声和干扰，以测试系 统的抗干扰性能。
高通滤波器
允许高频信号通过，抑制低频信号。
滤波器分类与设计
带通滤波器
允许某一频段的信号通过，抑制其他 频段信号。
带阻滤波器
允许某一频段以外的信号通过，抑制 该频段信号。
滤波器分类与设计
模拟滤波器设计
使用电阻、电容、电感等元件实现。
数字滤波器设计
使用数字信号处理算法实现。
滤波器性能评估
01
02
03
频域分析
02
01
03
定义
频域分析是对随机信号在频率域上的表现形式进行的 研究。
主要内容
包括信号的功率谱密度、频率特性等。
目的
通过频域分析，可以了解信号的长期行为和变化规律 。
时频分析方法
1 2 3
短时傅里叶变换

《随机信号分析》课件

《随机信号分析》课件

连续随机信号
连续时间和连续幅度的随机信号，如噪声信号。
高斯随机信号
服从高斯分布的随机信号，常用于描述自然界 的随机现象。
非高斯随机信号
不服从高斯分布的随机信号，如脉冲信号和干 扰信号。
常见的随机信号分析方法
自相关分析
用于分析信号的自身相关性和 平稳性。
频谱分析
通过对信号进行频域分析，得 到信号的频谱特性。
统计特性分析
对信号的均值、方差等统计特 性进行分析。
使用MATLAB进行随机信号分析的步骤
1
准备据
收集并整理所需信号的数据。
2
数据预处理
对数据进行去噪、归一化等预处理操作。
3
信号分析
运用MATLAB提供的工具进行信号分析和特征提取。
随机信号分析的应用领域
通信系统
用于优化信道传输和抗干扰能力的研究。
金融市场
用于分析股票价格、汇率等随机变动的特性。
生物医学
用于分析心电图、脑电图等生物信号。
气象预报
用于分析天气数据，提高气象预报的准确性。
总结
通过本课件，您了解了随机信号的定义、特性、分类以及分析方法，以及其在不同领域的应用。
《随机信号分析》PPT课 件
本课件将介绍随机信号分析的基本概念和方法，包括随机信号的定义、特性、 分类以及常见的分析方法。
分析随机信号的定义
1 随机信号
随机信号是不确定的信号，具有随机性和不可预测性。
2 随机过程
随机信号可以看作是随时间变化的随机过程。
3 概率论基础
随机信号的定义和性质可以通过概率论进行分析和描述。
随机信号的特性
1 均值和方差
随机信号的均值和方差是 表征其平均值和离散程度 的重要特性。

信号分析与处理第3章离散时间信号的分析_1-44

信号分析与处理第3章离散时间信号的分析_1-44

X (z) x(n)zn x(n)(re j )n [x(n)r n ]e j n
x
x
x
只有当 x(n)rn 符合绝对可和的收敛条件，即
x(n)r n
x=
时，x(n) 的 z 变换才有意义。对序列 x(n) ，其 z 变换 X (z)收
敛的所有 z 的集合称为 X (z)的收敛域，简记为 ROC
X (z) x(n)zn x(0) x(1)z1 x(2)z2 x0
上式是序列 x(n) 的单边 z 变换。
n<0 时样点均为零的序列称为因果序列，对因果序 列，其双边 z 变换与单边 z 变换相同。
单边 z 变换定义式表明，序列的单边 z 变换是复变 量 z 的负幂级数，该级数的系数即是序列 x(n) 本身。
1、 周期单位冲激串的傅里叶变换
周期单位冲激串，如图（a）所示。该函数在研
究信号的采样问题中经常用到，称为狄拉克梳状函数
或理想采样函数，用数学公式表示为
p(t) (t nT ) n
在 2.3 节中已得到，其傅里叶级数为 p(t) 1 ejkt
T k
上式表明，周期单位冲激串的傅里叶级数中，只包 含位于 0，0 ，20 ，…，k0 ，…处的频率分量， 每个频率分量的大小相等且都等于 1 。
两者进行相乘，如图(c) 所示，相乘结果 xS (t) x(t) p(t) 称为 x(t) 的采样信号（sampled signal），如 图（d）所示。xS (t) 中各分量的冲激强度构成的序列为 x(t) 的样本 x(n) 。
设采样间隔为TS ，采样角频率S
2
f
2 TS
。由采
样过程，有
xS (t) x(t) p(t)
为书写方便，对序列 x(n) 取 z 变换和对 X (z)取逆 z 变换常常记为

随机信号分析课件

随机信号分析课件
互相关函数的值越大，说明两个信号 越相似。
谱密度函数
谱密度函数描述了随机信号的频率成分。
通过谱密度函数，可以了解信号在不同频率下的强度分布。
04
随机信号的频域分析
傅里叶变换
傅里叶变换的定义
傅里叶变换是一种将时间域信号转换为频域信号的方法， 通过将信号分解为不同频率的正弦波和余弦波的线性组合， 可以更好地理解信号的频率成分。
功率谱密度的计算
功率谱密度可以通过傅里叶变换的模平方得到， 也可以通过相关函数得到。
功率谱密度的应用
功率谱密度在信号处理中用于频域滤波、噪声抑 制、频率估计等方面。
滤波器设计
滤波器的分类
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波 器等类型，不同类型的滤波器具有不同的频率响应特性。
滤波器的设计方法
傅里叶变换的性质
傅里叶变换具有线性性、时移性、频移性、共轭性、对称 性等性质，这些性质有助于简化信号处理和分析的过程。
傅里叶变换的应用
傅里叶变换在信号处理、通信、图像处理等领域有着广泛 的应用，例如频谱分析、滤波器设计、调制解调等。
功率谱密度
功率谱密度的定义
功率谱密度是描述随机信号频域特性的重要参数， 它表示信号功率随频率的分布情况。
04
通信
在通信领域中，随机信号分析 用于信道容量评估、信噪比估
计、误码率分析等方面。
雷达
在雷达领域中，随机信号分析 用于目标检测、跟踪和成像等
方面。
地球物理学
在地球物理学领域中，随机信 号分析用于地震勘探、矿产资
源评估等方面。
金融
在金融领域中，随机信号分析 用于股票价格波动分析、风险
评估等方面。
02

《医学信号处理》课件

《医学信号处理》课件

要点三
人工智能在医学影像 诊断中的应用
人工智能技术可以通过对大量的医学 影像进行分析，提供早期预警和精确 的诊断结果，从而提高医疗效率和准 确性。
THANK YOU.
医学信号处理应用
• 医学信号处理应用：医学信号处理在多个医学领域有广泛应用，如心电信号处理、脑电信号处理、肌电信 号处理、医学影像处理等。
医学信号处理发展
• 医学信号处理发展：医学信号处理技术不断发展，包括时域和频域分析、线性和非线性分析、时序和图像 分析等方法，以及相关算法和软件的不断优化和更新。
2023
《医学信号处理》课件
目录
• 医学信号处理概述 • 医学信号处理基础知识 • 医学信号处理常用算法 • 医学信号处理应用案例 • 医学信号处理前沿技术
01
医学信号处理概述
医学信号处理定义
• 医学信号处理定义：医学信号处理是将医学信号转换为可分析和解释的形式，以提取有用的医学信息，从 而支持疾病的早期诊断、治疗和监控。
01
脑电信号概述
脑电信号是大脑活动的电生理信号，通过对脑电信号的分析和处理，
能够有效地应用于大脑认知科学研究、临床医学和神经科学等领域。
02 03
脑电信号处理流程
脑电信号处理包括噪声去除、滤波、伪迹去除、特征提取和分类等步 骤，通过对这些步骤的详细阐述，让学生了解脑电信号处理的整个流 程。
脑电信号特征提取
聚类分析算法常用于将相似的医 学信号分为不同的类别，以便于 后续的分析和处理。
特征提取算法常用于从医学信号 中提取有用的特征，以便于后续 的诊断和分析。
分类算法常用于对医学信号进行 分类和识别，以便于后续的诊断 和治疗。
04
医学信号处理应用案例

信号分析与处理

信号分析与处理

系统分析的两种方法：
时域分析（time domain）： 方法直观，物理概念清晰；复杂信号分解困难。 频域分析（Frequency domain）： 可把卷积积分转换为简单的代数方程求解，通过 傅里叶变换把复杂的卷积计算转换为简单的乘积 运算。
8
第 2 章 信号分析和处理基础 信号的卷积运算（convolution） 信号f1(t)和f2(t)的卷积计算公式为：
30
第 2 章 信号分析和处理基础 傅里叶级数展开
cn = f (t ) , gn (t ) = f ( t ) , gn ( t )
Kn gn ( t ) , gn (t ) 1 a0 = ∫ f ( t )dt T1 T1 2 an = ∫ f ( t ) cos nΩ1tdt , n ∈ N T1 T1 2 bn = ∫ f ( t ) sin nΩ1tdt , n ∈ N T1 T1
(一)时域中信号的相加与相乘 如卡拉ＯＫ中演唱者的歌声与背景音乐的混 合及影视动画中添加背景都是信号的叠加；通信 系统中信号的调制解调、混频及频率变换等都用 到信号相乘。 相加： f (t ) = f1 (t ) + f 2 (t ) 相乘：f (t ) = f1 (t ) • f 2 (t )
(二)时域中信号的时移 当信号经不同路径传输时，所用时间不同，从而产 生时移。如电视图像出现的重影是由于信号传输的时 移造成。
27
第 2 章 信号分析和处理基础 傅里叶级数展开(fourier Series)
狄义赫利条件（dirichlet conditions）：
在一个周期内 (1) 间断点的个数有限 (2) 极值点的个数有限 (3) 绝对积分数值有限 满足上述条件的任何周期函数，都可以 展成“正交函数线性组合”的无穷级数。

信号与系统 课件 ppt

信号与系统 课件 ppt

02
信号的基本性质
信号的时域特性
信号的幅度
描述信号在某一时刻的强度。
信号的频率
描述信号周期性变化的快慢程度。
信号的相位
描述信号在某一时刻相对于参考相位的偏移 。
信号的周期
描述信号重复变化的时间间隔。
信号的频域特性
01
02
03
幅度谱
描述信号在不同频率下的 幅度大小。
相位谱
描述信号在不同频率下的 相位偏移。
信号的叠加原理线性性质若两个信号来自足线性性质，则它们的和也是信号 。
独立性
两个信号之和的图形与它们各自的图形没有交点 。
叠加原理的应用
在电路中，多个信号源共同作用产生的电流可以 叠加。
信号的相加与相乘
信号相加
两个信号的图形在时间上对齐，求和后得到一个新的信号。
信号相乘
两个信号相乘得到一个新的信号，称为卷积。
感谢您的观看
THANKS
卷积的性质
两个信号相乘后，其卷积的图形与两个信号分别作图形变换后的 图形有类似形状。
信号的频谱合成与分解
频谱的概念
01
一个周期信号可以分解为多个不同频率的正弦波的和。
傅里叶级数
02
将周期信号分解为正弦波的级数，其中每个正弦波都有一个特
定的频率。
频谱分析
03
通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，可以观察到信号
信号与系统 课件
目录
CONTENTS
• 信号与系统概述 • 信号的基本性质 • 系统的基本性质 • 信号与系统的基本分析方法 • 信号的合成与分解 • 系统的响应与稳定性分析
01
信号与系统概述
信号的定义与分类
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  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
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T 2
T 2
f (t)2dt
能量信号: 0W
f(t)eat
(t0)
功率信号: W ，但 0G f(t)cos2t
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
3．确定信号与随机信号
•确定性信号：可以用确定的时间函数来表示
t0 f (t0) 确定
•随机性信号：无法用确定的时间函数来表示，只知其统计特性
t0 f (t0) 不确定
2．Matlab在课程中的应用
Digital Signal Processing Toolbox
数值计算、算法仿真
西安工业大学
第1章 连续时间信号分析
1.0 引言 1.1 连续时间信号的时域分析 1.2 周期信号的频域分析 1.3 非周期信号的频域分析 1.4 连续时间信号与系统的复频域分析
1，2，3值
3
2
O
t
O 12
n1
O 12345678
t
数字信号：自变量和函数值都离散，离散时间信号的特例
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
2．能量信号与功率信号
信号能量 信号功率
W f(t)2dt
周期信号
G 1
T
T 2
T 2
f (t) 2dt
非周期信号
Glim1 TT
自变量连续与否
f (t)
连续时间信号：在信号存在的时间范围内，任意时刻都有 定义（都可给出确定的函数值）。
f(t)
f(t)
f(t)
1
1
O
t
t0
t
O
-1
t
模拟信号：自变量和函数值都连续，连续时间信号的特例
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
自变量连续与否
1．连续时间信号和离散时间信号
f (t)
离散时间信号：在时间上是离散的，只在某些不连续的规定 时刻给出函数值，其他时间没有定义。
西安工业大学
绪论
四、信号分析与处理技术发展及应用
1．信号分析与处理技术发展的基础
数值计算 + 采样理论
高速数字计算机 快速傅里叶变换及各种快速算法 大规模集成电路技术的发展
西安工业大学
绪论
四、信号分析与处理技术发展及应用
2．信号分析与处理技术应用
数字信号处理是应用最快、成效最为显著的新学科之 一，在图像处理、模式识别、工业现场信号分析、语音 处理、声学、声纳、雷达、地震学、语音通信、数据通 信、遥感遥测、地质勘探、航空航天、电力系统、自动 化仪器仪表、核科学等领域充分显示了它的重要性。
西安工业大学
绪论
一、信号的定义及表示
定义：一切承载信息的事物
信号与信息：信号是信息的载体，信息是信号的内容 信号的形式：电信号，非电信号
特征：随时间变化的
光、声、图像等
函数 f ( t )
自变量，时间变量
表示方法
函数值，也称信号幅值
数学表达式 波形图 数据表格等
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
1．连续时间信号和离散时间信号
DA转换
y (t)
输出滤波
输出显示
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绪论
三、信号分析与处理系统
4．数字信号处理的优点
灵活性：可通过改变数字信号处理系统的参数来改变系统 的性能，使用灵活；
R
x(t)
C
x(n)
y(t)
a
y(n)
延时
高精度、高稳定性：数字系统的特性不易受环境的变化而 变化，运行稳定，计算精度是模拟系统所无法相比的。
只要使用计算机（通用机、专用机、单片机等） 和数据打交道，必然要应用数字信号处理技术。
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绪论
四、信号分析与处理技术发展及应用
旋转机械振动监测故障诊断专家系统
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绪论
四、信号分析与处理技术发展及应用
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绪论
五、Matlab在课程中的应用
1．Matlab简介
Matrix Laboratory，矩阵实验室，交互式软件系 统，主要用于科学研究与工程应用中的计算、仿真
《信号分析与处理》
Signal Analysis and Processing
联系方式：zf_zx963@
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前言
信号：承载信息的事物，信息的载体
信号分析：研究信号
的组成，进而更有效的 获取信号中的信息，或 获取信号的特征。
信号处理：对信号进行某种
加工或变换，以消除信号中的 噪声或干扰，将信号变换为容 易分析、便于应用的形式。
绪论
三、信号分析与处理系统
2．信号处理的分类
数字信号处理：采用数字或符号序列表示信号，利用计算 机或专用处理设备，采用数值计算的方法，完成对信号的 处理与分析。
x(n)
y(n)
a
延时
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绪论
三、信号分析与处理系统
3．信号分析与处理系统组成
f ( t ) 抗混叠 滤波器
x (n )
AD转换
数字信号 y ( n ) 处理单元
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绪论
三、信号分析与处理系统
1．信号处理
信号处理就是采用各种方法对信号进行采集、变换、综 合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于 应用的目的。
2．信号处理的分类
模拟信号处理：通过模拟器件和模拟电路，例如晶体管、 电阻、电容、电感等，完成对信号的处理；
R
x(t)
C y(t)
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绪论
三、信号分析与处理系统
4．数字信号处理的优点 功能强且便于集成：通过复杂算法，可实现高难度的复 杂处理，且数字部件具有高度的规范性，容易大规模集成 和大规模生产，数字系统体积小、重量轻、可靠性强。
可存储：对数字信号可以存储、运算，系统可以获得高 性能指标或完成模拟信号处理所不能完成的功能。
信息化社会，信号分析与处理技术在各个科学领域都得到 了广泛应用，成为许多专业的共同基础，对于自动控制、 电气工程及自动化专业来说，是必须掌握的专业基础理论 之一。
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前言
课程性质：专业基础课，考查课
计算机技术 + 信号处理技术 + 自动控制技术
课程内容：
➢信号的分析(时域、频域） ➢系统分析的基本概念 ➢离散傅里叶变换及快速傅里叶变换 ➢数字滤波器的设计及应用
课程特点：数学方法的使用
信号与系统
+
数字信号处理
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前言
先修课程：
➢高等数学（积分、级数） ➢复变函数（映射、留数） ➢积分变换（拉普拉斯变换、傅里叶变换）
教材与参考文献：
➢徐科军主编，信号分析与处理，清华大学出版社（第二版） ➢靳希等，信号处理原理与应用，清华大学出版社 ➢吴大正等，信号与线性系统分析，高等教育出版社 ➢张峰等， 《数字信号处理原理及应用》，电子工业出版社 ➢[美]维纳.K.恩格尔、约翰.G.普罗克斯编著，刘树棠译，数 字信号处理－使用Matlab，西安交通大学出版社