数字信号处理课件绪论

《数字信号处理课件绪论》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、绪论一数字信号处理的概念把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数字的数值的方法处理（滤波、合成、变换、压缩、增强、估计、识别等），以达到提取有用信息、便于应用的目的。Digitalsignalprocessing------DSP数字信号处理Discretesignalprocessing-----DSP√离散信号处理什么时候需要信号处理？§每天使用的机械的声调有点不正常，发出了奇怪的声音。如果是一个熟练的技术工人，就可以从这异常的声音中发现机械的不正常所在。如果要用计算机来代替人对信号进行判断－－要用到信号处

2、理技术。§传送声音信号时，较大的杂音使想听到的声音不能很好的收听，传真的图像不清晰等。尽量抑制多余的噪声，提取出需要的信号，或者使信号变得更清楚－－要用到信号处理技术。二信号的基本概念§1.信号的定义§随时间变化的物理量。两个基本参数：幅值和频率特征：能够观测；能转换为电信号一维信号语音信号：时间二维信号照片：坐标三维信号视频：坐标，时间2.信号的分类信号t（时间）A（幅度）模拟信号连续连续离散时间信号离散连续数字信号离散离散确定性信号和随机性信号3.采样§每隔一段时间，采集一次输入信号的幅值。一般地，每两次采样之间的间隔是一定的，称为采样间

3、隔，用T表示。采样后的信号是否能完全代表原信号？4.量化§量化过程为用一组数值来表示变量的过程，即将连续变化的量离散化的过程。三数字信号处理研究的主要内容§1.信号的采集(A/D、采样定理)§2.离散时间信号的分析(时域和频域分析)§3.离散时间系统分析(系统描述、系统函数、频率特性)§4.信号处理中的快速算法(FFT)§5.滤波技术(数字滤波器的设计)§6.信号的建模(AR,MA,ARMA等模型)§7.信号处理的特殊算法§8.信号处理技术的实现(软件和硬件的实现)§9.信号处理技术的应用离散时间信号与离散时间信号与离散时间信号与多维处理多维

4、处理系统理论及离散时间信号与系统理论及DFTDFT系统理论及系统理论及DFTDFT数字滤波数字滤波频谱分析频谱分析FFTFFTFIRFIR滤波滤波IIRIIR滤波滤波器逼近器逼近器逼近器逼近量化理论量化理论用用FFTFFT统计频谱统计频谱FIRFIR滤波滤波IIRIIR滤波滤波滤波滤波分析分析器综合器综合器综合器综合微处理器微处理器FIRFIR滤波滤波IIRIIR滤波滤波硬件、软件硬件、软件谱分析仪谱分析仪器实现器实现器实现器实现的实现的实现应用应用四数字信号处理的主要特点§1．精度高§2．可靠性高§3．灵活性高§4．便于大规模集成§5．易于

5、实现线性相位滤波§6．可以实现时分复用§7.便于加解密§8．指标高：美国德州仪器公司的TMS320C64系列芯片的时钟速度已达600MHz，运算能力可达4800MIPS(MIPS是每秒百万条指令)。五数字信号处理的应用§1.历史§天文学领域，很早就进行了太阳黑子的时间序列分析，利用AR(AutoregressiveModel)模型进行分析。§地震学领域，很早就利用相当于AR模型等线性模型的方法来进行地震波分析和特征提取，如最大熵(MaximumEntropyMethod)法。§计量经济学(Econometrics)则是利用最小二乘法(Leas

6、tSquaresMethod)及各种方法构成的线性模型来进行经济预测的。2.与数字信号处理有关的主要工程领域3.主要的数字信号处理系统语音处理系统图像处理系统通信系统数字信号处理控制系统其它系统自适应系统六数字信号处理的发展1.基于控制论概念的信号处理，具有自适应、学高级智能系统习功能、判断能力和知识学习功能的高级智能大规模系统非线性系统系统；2.非线性信号处理；数字信号处理3.大规模信号处理；4.非定常信号处理；非定常系统实时系统5.实时信号处理；高级信息系统6.复杂信号处理。七本课程的基础理论体系包括：数学：微积分、概率和统计、随机过程、

7、复变函数等。专业基础：信号与系统目前数字信号处理又成为人工智能、模式识别、人工神经网络等的理论基础。七本课程的要求1.课程讲授第1，2，3，4，6，7章，4次实验；48学时2.学习方法：1)重点是基本概念、基本理论和分析方法；2)多作习题和实验；3)理论联系实际，巩固和加深对课程内容的理解；3.考核方式：平时成绩占20%:其中平时纪律，课堂测验5%；作业，实验15%；闭卷考试占80%.