数字信号编码程序 (2)

成绩：_____ 综合训练报告

班级：信息083

姓名：___________________

学号：______200827142_____________ 指导教师：孙洁王辛杰

2011.12.19-2011.12.25

设计任务书

一、设计目的

1.通过本设计，使学生综合运用《通信原理》、《数字信号处理》、《信息论与编码》、《Ｃ语

言》、《ＭＡＴＬＡＢ》等课程的知识，为以后从事通信相关工作奠定一定的基础。

2.掌握用编程语言编写一个较完整的实用程序。

3.实现编码与解码的全过程。

二、设计内容

1.至少3种基带传输常用编码与解码方法的仿真程序设计。

2.检错编码与加密编码的仿真程序设计。

3.用FFT对离散信号进行谱分析

4.用窗函数法设计FIR数字滤波器

注：1、2可任选其一完成；3、4可任选其一完成。

三、设计要求

可以采用任意编程语言编写代码实现，但不能采用直接调用库函数或第三方函数方法； 完成程序流程设计； 编写代码实现； 运行，测试并写出结果分析。

四、报告要求

1.要求使用A4纸打印封面、设计任务书、原理图、程序清单，其余内容用A4纸手写，要

求字迹工整、格式正确。

2.课程设计报告一般应包含如下部分：

程序流程及其实现

实验结果及其分析

设计过程中的主要难点(自己遇到的)及解决思路和办法、收获、体会和建议。

教师评语：

附1

AMI码流程图

%AMI??

function y=AMI(x,samp)

last_one=-1;

for i=1:length(x)

if x(i)==1

for j=1:samp/2

y((2*i-2)*samp/2+j)=-last_one; y((2*i-1)*samp/2+j)=0;

end

last_one=-last_one;

else

for j=1:samp

y((i-1)*samp+j)=0;

end

end

end

y=[y,x(i)];

附2.

曼彻斯特码的流程图曼彻斯特码编码如下：

#include"iostream.h"

main()

{

int i,j;

char a[5],b[10];

cout<<"首先进行曼彻斯特编码："<

cout<<"请输入二进制数据流："<

for(j=0;j<5;j++)

{

cin>>a[j];

}

for(i=0;i<5;i++)

{

if(a[i]=='0'){ b[2*i]='0';b[2*i+1]='1' ;}

if(a[i]!='0')

{b[2*i]='1';b[2*i+1]='0';}

}

cout<<"曼彻斯特码编码结果为："<

for(i=0;i<10;i++)

{

cout<

}

cout<

//下面进行曼彻斯特译码

char c[20],d[10];

cout<<"下面进行曼彻斯特译码："<

cout<<"请输入偶数个二进制数据流："<

for(i=0;i<20;i++)

{

cin>>c[i];

}

for(i=0;i<10;i++)

{

if((c[2*i]=='0')&&(c[2*i+1]=='1'))d [i]='0';

else d[i]='1';

}

for(i=0;i<10;i++)

{

cout<

}

cout<

附3

费诺编码流程图如下：

Matable程序实现如下：

fu nction c = fano(p)

% p = [0.25 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05] % c = fano(p)

n = size(p , 2) ;

%已经编码完成

if n == 1

c = cell(1,1);

c{1} = ' ' ;

return

end

[p , index] = sort(p);%按概率排序

p = fliplr(p) ;

total = sum(p) ;%总概率

acc = 0 ;%累积概率

flag = 0 ;%是否到达尾部的标志

for i = 1:n-1

newacc = acc + p(i) ;

if abs(total - 2 * newacc) >= abs(total - 2 * acc)

flag = 1 ;

break;

end

acc = newacc ;

end

if ~flag

i = n ;

end

split = i ;

%从分界点对两边的码递归做fano

c1 = fano(p(1:split-1)) ;

c2 = fano(p(split:n)) ;

c = cell(1,n) ;

%添加前缀0，1

for i = 1:split-1

c{i} = strcat('0' , c1{i}) ;

end

for i = split:n

c{i} = strcat('1' , c2{i - split + 1} ) ;

end

%将顺序调整回去

c = fliplr(c) ;

c(index) = c ;

附4

FFT参考子程序

%%%用FFT作谱分析实验

flag1=input('输入信号序号:');

N=input('N=');

while flag1==1

n=1:1:N

x=[1,1,1,1];

X=fft(x,N);

figure(1);

subplot(2,1,1);

stem(x,'r');

title('x(n)的图形');

ylabel('x(n)');

xlabel('n');

subplot(2,1,2);

stem(abs(X),'r');

title('|X(k)|的图形');

ylabel('|X(k)|');

xlabel('k');

flag1=input('输入信号序号:');

N=input('N=');

end

while flag1==2

n=1:8

x=[1,2,3,4,4,3,2,1]

X=fft(x,N);

figure(2);

subplot(2,1,1);

stem(x,'r');

title('x(n)的图形');

ylabel('x(n)');

xlabel('n');

subplot(2,1,2);

stem(abs(X),'r');

title('|X(k)|的图形');

ylabel('|X(k)|');

xlabel('k');

flag1=input('输入信号序号:');

N=input('N=');

end

while flag1==3

n=1:8

x=[4,3,2,1,1,2,3,4]

X=fft(x,N);

figure(3);

subplot(2,1,1);

stem(x,'r'); 流程图如下

数字信号处理期末论文

题目：基于DSP的FFT程序设计的研究 作者届别 系别专业 指导老师职称 完成时间2013.06

内容摘要 快速傅里叶变(Fas Fourier Tranformation，FFT)是将一个大点数N的DFT分解为若干小点的D F T的组合。将用运算工作量明显降低，从而大大提高离散傅里叶变换(D F T) 的计算速度。因各个科学技术领域广泛的使用了FFT 技术它大大推动了信号处理技术的进步，现已成为数字信号处理强有力的工具，本论文将比较全面的叙述各种快速傅里叶变换算法原理、特点，并完成了基于MATLAB的实现。 关键词：频谱分析；数字信号处理；MATLAB；DSP281x

引言： 1965年，库利（J.W.Cooley）和图基（J.W.Tukey）在《计算数学》杂志上发表了“机器计算傅立叶级数的一种算法”的文章，这是一篇关于计算DFT的一种快速有效的计算方法的文章。它的思路建立在对DFT运算内在规律的认识之上。这篇文章的发表使DFT的计算量大大减少，并导致了许多计算方法的发现。这些算法统称为快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform），简称FFT，1984年，法国的杜哈梅尔（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollmann）提出的分裂基快速算法，使运算效率进一步提高。FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。 随着科学的进步，FFT算法的重要意义已经远远超过傅里叶分析本身的应用。FFT算法之所以快速，其根本原因在于原始变化矩阵的多余行，此特性也适用于傅里叶变换外的其他一些正交变换，例如，快速沃尔什变换、数论变换等等。在FFT的影响下，人们对于广义的快速正交变换进行了深入研究，使各种快速变换在数字信号处理中占据了重要地位。因此说FFT对数字信号处理技术的发展起了重大推动作用。 信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(Fouriertransform，FT)。快速傅立叶变换(FFT)和数字滤波是数字信号处理的基本内容。信号时域采样理论实现了信号时域的离散化，而离散傅里叶变换理论实现了频域离散化，因而开辟了数字技术在频域处理信号的新途径，推进了信号的频谱分析技术向更广的领域发展。 1.信号的频谱分析 如果信号频域是离散的，则信号在时域就表现为周期性的时间函数；相反信号在时域上是离散的，则该信号在频域必然表现为周期的频率函数。不难设想，一个离散周期序列，它一定具有既是周期又是离散的频谱。有限长序列的离散傅里叶变换和周期序列的离散傅里叶级数本质是一样的。因而有限长序列的离散傅里叶变换的定义为：x(n)和X(k)是一个有限长序列的离散傅里叶变换对。

数字信号处理实验程序2.

2.1 clc close all; n=0:15; p=8;q=2; x=exp(-(n-p.^2/q; figure(1; subplot(3,1,1; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2'; xk1=fft(x,16; q=4; x=exp(-(n-p.^2/q; subplot(3,1,2; xk2=fft(x,16; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4'; q=8; x=exp(-(n-p.^2/q;

xk3=fft(x,16; subplot(3,1,3; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%时域特性figure(2; subplot(3,1,1; stem(n,abs(xk1; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2'; subplot(3,1,2; stem(n,abs(xk2; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4'; subplot(3,1,3; stem(n,abs(xk3; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%频域特性%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%% p=8;q=8; figure(3; subplot(3,1,1; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';

xk1=fft(x,16; p=13; x=exp(-(n-p.^2/q; subplot(3,1,2; xk2=fft(x,16; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8'; p=14; x=exp(-(n-p.^2/q; xk3=fft(x,16; subplot(3,1,3; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=14,q=8';%时域特性figure(4; subplot(3,1,1; stem(n,abs(xk1; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8'; subplot(3,1,2; stem(n,abs(xk2; title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8'; subplot(3,1,3;

信号与系统

信号与系统 单项选择题 1、 ( ) 1. D. x(t) 2. -x(t) 3. x(0) 4. -x(0) 2、设是带限信号， rad/s，则对进行均匀采样的最大间隔为( ) 1. 0.2s 2. 0.5s 3. 0.1s 4. 0.3s 3、下列信号中属于数字信号的是（）。 1. 2. 3. 4. 4、设系统输入输出关系为y(t)=x(t)cos(t) ，则系统为（）。 1.因果稳定

2.非因果稳定 3.因果不稳定 4.非因果不稳定 5、关于无失真传输的充要条件，下列叙述中正确的是（）。 1.系统的幅频特性为常数 2.系统的相频特性与频率成正比 3. 4. 6、 1. 0 2. 1 3.无穷大 4.不存在 7、 1. 2. 1 3. 4.无法确定 8、关于数字频率，下列表达中错误的是（） 1.数字频率的高频为π附近

2.数字频率的低频为0和2π附近 3.数字频率为模拟频率对采样频率归一化的频率 4.数字频率的单位为Hz 9、 1. 2. 3. 4. 10、关于三个变换之间的关系，下列叙述错误的是（）。 1.若原信号收敛，虚轴上的拉氏变换就是傅里叶变换 2. s域的左半平面映射到z域的单位圆内部

3.从s域到z域的映射是单值映射 4. s域的右半平面映射到z域的单位圆外部 11、关于信号的分解，下列叙述正确的是（） 1.傅里叶级数是一致性意义下的正交分解 2.任意普通信号可分解为冲激函数的叠加，可用卷积形式来描述 3.信号能分解为实分量和虚部分量，故可对信号进行滤波 4.由于信号的可分解性，故在时域中可用冲激响应来表征系统12、 1. 2 2. 4 3. -2 4. -4 13、 1. 2. 3. 4. 14、关于稳定性的描述，下列叙述中错误的是（）。

数字信号处理书上实验1.2.3.4

实验一熟悉Matlab环境 一、实验目的 1.熟悉MATLAB的主要操作命令。 2.学会简单的矩阵输入和数据读写。 3.掌握简单的绘图命令。 4.用MATLAB编程并学会创建函数。 5.观察离散系统的频率响应。 二、实验内容 认真阅读本章附录，在MA TLAB环境下重新做一遍附录中的例子，体会各条命令的含义。在熟悉了MATLAB基本命令的基础上，完成以下实验。 上机实验内容： （1）数组的加、减、乘、除和乘方运算。输入A=[1 2 3 4]，B=[3 4 5 6]，求C=A+B，D=A-B，E=A.*B，F=A./B，G=A.^B并用stem语句画出A、B、C、D、E、F、G。 clear all; a=[1 2 3 4]; b=[3 4 5 6]; c=a+b; d=a-b; e=a.*b; f=a./b; g=a.^b; n=1:4; subplot(4,2,1);stem(n,a); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('A'); subplot(4,2,2);stem(n,b); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('B'); subplot(4,2,3);stem(n,c); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('C'); subplot(4,2,4);stem(n,d); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('D'); subplot(4,2,5);stem(n,e); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('E'); subplot(4,2,6);stem(n,f); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('F'); subplot(4,2,7);stem(n,g); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('G'); （2）用MATLAB实现下列序列： a) x(n)=0.8n0≤n≤15 b) x(n)=e(0.2+3j)n0≤n≤15 c) x(n)=3cos(0.125πn+0.2π)+2sin(0.25πn+0.1π) 0≤n≤15 d) 将c)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x16(n)=x(n+16),绘出四个周期。 e) 将c)中的x(n)扩展为以10为周期的函数x10(n)=x(n+10),绘出四个周期。 clear all; N=0:15; % a) x(n)=0.8n 0≤n≤15 xa=0.8.^N;

通信原理数字信号频带传输

第6章数字信号频带传输 知识点 (1) 数字调幅、调频、调相——二元与多元系统信号分析； (2) 传输信道的利用——正交复用、带宽、频带利用率； (3) 解调方式——相干与非相干； (4) 各种系统噪声性能分析。 知识点层次 (1) 以二元调制系统为基础，掌握数字调制解调模型及信号特征；理解噪声性能分析方法。掌握基于信噪比的误比特率公式与比较分析； (2) 掌握以QPSK、QAM、MSK为重点的基本原理与技术特征，并熟悉有关重要参量与技术措施；掌握各种传输方式误码率表示式； (3) 通过大体了解改进型调制技术特点，了解现代调制技术思路； 本章涉及的系统最佳化设计思想 信号设计——基于已调波信号间正交的概念； 传输技术——基于正交载波复用与多元调制技术； 接收技术——基于相干接收与最佳接收的原理及发展。

6.1 数字频带调制概述 通过第3章模拟调制的讨论，我们已明确到，以调制信号去正比例控制正弦载波3个参量之一，可以产生载荷信息的已调波，并分为线性调制（幅度调制）和角度调制（调频与调相）。现将模拟调制信号改换为数字信号，仍去控制正弦载波，就可以得到相应的数字调幅、数字调频与数字调相等已调波。 本章拟首先介绍二元数字信号作为调制信号的基本调制方式。它们已调波分别称为二元幅移键控——ASK（amplitude shift keying）、二元频移键控——FSK（frequency shift keying）和二元相移键控——PSK（phase shift keying），并分别分析与计算它们在不同解调方式下的抗噪声性能。 然后介绍以多进制符号（M元）控制载波某1个或1、2个参量构成的多元调制，以及常用的优质调制技术。 本章讨论问题的基本着眼点为： （1）各种数字调制方式的发送信号（已调波构成）的设计考虑及其时、频域表示方式。 （2）针对已调波的时—频域特点，给出其传输有效带宽，讨论它们对于传输信道频带利用率。 （3）相干与非相干解调方法与解调效果评价。 （4）分析不同调制与不同解调方式的系统，在高斯信道环境下的抗噪声性能，同时计算它们的接收信号的比特或符号误差概率。 （5）在此基础上，能使读者深入了解到如何进行信号与系统优化设计，能够达到既有效又可靠信息传输。 就本章内容而言，称为数字信号频带传输（或调制），也可称为数字信号的载波传输（或调制）。虽然调制信号为二元或多元数字信号，但已调波信号却是连续波，因此也可称为数字信号的模拟传输。 本章覆盖的内容与概念很多，设计的数字分析也往往比较繁杂，所设计的调制技术均有很大的实用意义，并在不断发展。 6.2 二元幅移键控（ASK） 6.2.1 ASK信号分析

数据编码方式介绍

1.Base64 这里讨论的编码主要的目的是将不可显示的二进制数组转变为可显示的字符串，包括其逆运算。通过特定的协议传输数据，或者加密解密的时候都会用到类似的方法。在这类运算中用的比较多的是Base64，比如MIME中，DotNET中更是直接提供了Base64 Encode和Decode的方法，相当方便。但是Base64通常由“a-z”、“A-Z”、0-9以及“+”和“=”这些符号组成，当中包含了很多混淆的字符，例如“1”、“I”和“l”，“0”和“O”或者“2”和“Z”，看起来总是不爽。特别是当作为序列号编码时，是不应该包含容易混淆的字母，所以有另一种编码形式叫做Base24，用过MS产品的兄弟们一定非常熟悉。但是Base24在实现上还要多绕一个弯，先放一放，我们在下面说Base32，能够基本满足要求的，又非常直观的编码方式。Base32的原理和Base64一模一样，所以先看一下Base64编码是怎么一回事。 Base64顾名思义就是用64个可显示字符表示所有的ASC字符，64也就是6Bits，而ASC字符一共有256个，也就是8Bits，很简单了，取一下最小公约数，24位，言下之意就是用4个Base64的字符来表示3个ASC字符。即在编码时，3个一组ASC字符，产生4个Base64字符，解码时4个一组，还原3个ASC字符。根据这个原理Base64编码之后的字符串应该比原先增加1/3的长度。 这里所谓的编码就是一次取6Bits，换算出来的值作为索引号，利用这个索引数，到预先定义的长度为64的字符数组中取相应的字符替换即可；解码就是逆运算，根据字符取在预定义数组中的索引值，然后按8Bits一组还原ASC字符。 Base32和Base64相比只有一个区别就是，用32个字符表示256个ASC字符，也就是说5个ASC字符一组可以生成8个Base32字符，反之亦然。 2.Base32 2.1.Base32数据编码简介 Base32数据编码机制，主要用来把二进制数据编码成可见的字符串，其编码规则是：任意给定一个二进制数据，以5个位(bit)为一组进行切分(base64以6个位(bit)为一组)，对切分而成的每个组进行编码得到1个可见字符。Base32编码表字符集中的字符总数为25=32个，这也是Base32名字的由来。以下是我在网上找的一个标准的Base32编码表，如表1所示。

数字信号处理的步骤与注意事项,并编写1024个采样点的FFT C语言程序

数字信号处理的步骤与注意事项，并编写1024个采样点的FFT C语言程序1. 数字信号处理 1.1 数字信号处理概述 数字信号处理是研究如何用数字或符号序列来表示信号以及如何对这些序列进行处理的一门学科。随着计算机技术的发展，数字信号处理技术得到了越来越广泛的应用，它已成为现代科学技术必不可少的工具。数字信号是数据序列，其处理实际上就是进行各种数学运算，如加、减、乘以及各种逻辑运算等等。因此，数字信号处理既可以是软件处理也可以是硬件处理。所谓软件处理，就是对所需要的运算编制程序，然后在计算机上实现，其处理灵活、方便。所谓硬件处理，就是用加法器、乘法器、延时器以及它们的各种组合来构成数字电路，以实现所需要的运算。硬件处理显然不如软件处理灵活方便，但能对数字信号进行实时处理。近年来日益广泛采用的各种数字信号处理器（如TI TMS320系列、Philps Trimedia系列等）可以认为是软硬件处理方式的结合，这种处理时用数字信号处理芯片以及存储器来组成硬件电路，所需要的运算靠特定的汇编语言编程来实现。因此，采用数字信号处理器既方便灵活，又能做到实时处理，所以数字信号处理器（DSP）已经越来越广泛地应用于包括通信在内的各个领域之中。 1.2 数字信号处理的优点 （1）精度高 数字系统的特性不因环境的变化而变化，计算精度是模拟系统所无法相比的，运算位数由8位提高到16位、32位、64位。 （2）可靠性高 模拟系统中各种参数受温度、环境影响较大，因而易出现感应、杂散效应，甚至会出现震荡等等；而数字系统受温度、环境影响较小。模拟信号受到干扰即产生失真，而数字信号由于只有两种状态，因此，所受的干扰只要在一定范围以内，就不会产生影响，这就是说，数字信号抗干扰能力强。另外，如果用数字信号进行传输，在中继站还可以再生。总的说来，信号的数字处理可靠性高。（3）灵活性强 可以通过改变数字信号系统的参数来改变系统的性能。数字信号的灵活性还表现在可以利用一套计算设备同时处理多路相互独立的信号，即所谓的“时分复用”，这在数字电话系统中是非常有用的技术。 （4）便于大规模集成化 数字部件具有高度的规范性，易于实现大规模集成化和大规模生产，数字系统体积小、重量轻。 （5）数字信号便于加密处理 由于数字信号实际上为数据序列，因此便于加密运算处理。

信号与系统(含数字信号处理)考试大纲

黑龙江大学硕士研究生入学考试大纲 考试科目名称：信号与系统（含数字信号处理）考试科目代码：[081] 一、考试要求 《信号与系统》是电子信息工程、通信工程、自动化等大学本科专业必修的一门重要的专业基础课，主要考查考生对该课程的基本概念、基础理论、基本分析方法等知识掌握的程度，以及运用所学理论知识分析问题解决问题的能力。 要求考生熟悉确定信号的特性和线性时不变系统的基本理论，信号通过线性系统的基本分析方法及某些典型信号通过某些典型系统引出的一些重要概念。 二、考试内容 第一章信号与系统的基本概念 第一节信号的描述、分类及表示； 第二节信号的运算与分解； 第三节阶跃信号与冲激信号的表示与特性； 第四节系统的基本概念与分类； 第五节线性时不变系统的特性与分析方法，系统性质的判定； 知识点：信号的运算及阶跃信号与冲激信号的特性，理解掌握和运用系统分析方法。 第二章连续时间系统的时域分析 状态的转换； 第一节线性系统微分方程式的建立与求解，起始点的跳变---从0-到0 +第二节系统全响应的两种分解形式：自由响应和强迫响应，零输入响应和零状态 响应； 第三节系统的单位冲激响应和单位阶跃响应的概念及求解； 第四节信号的时域分解和卷积积分的定义、性质、计算； 第五节卷积积分法求解线性时不变系统的零状态响应。 知识点：要求熟悉描述线性时不变系统的数学模型（线性常系数微分方程）并掌握其求解方法；重点掌握零输入响应，零状态响应和全响应的概念；理解阶跃函数和冲激函数，会计算冲激响应和阶跃响应，能计算二个简单函数的卷积积分和利用卷积积分计算零状态响应。 第三章傅里叶变换 第一节周期信号的傅立叶级数分析，典型周期信号的傅立叶级数； 第二节傅立叶变换，典型非周期信号的傅立叶变换，冲激函数和阶跃函数的傅立叶

什么是数字信号处理

什么是数字信号处理？有哪些应用？ 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如：滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 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。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息，并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器：自适应滤波，卷积，相关，数字滤波，FFT, 希尔伯特变换，波形生成，窗函数等等。 ▲语音信号处理：语音增强、识别、合成、编码、信箱等，文字/语音转换 ▲图形/图像处理：三维动画，图象鉴别/增强/压缩/传输，机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理：振动和噪声分析与处理，声纳和雷达信号处理， 通信信号处理, 地震信号分析与处理，汽车安全及全球定位，生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业，以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成：前置预滤波器（PrF）、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算（FIR IIR FFT）， 2.数据具有高度重复（乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见） 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义： 在21世纪，数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系：独立的程序和数据总线，一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的：冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术： ▲硬件乘法器：具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元：DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令：指令具有多功能，一条指令完成多个动作；如：倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低：一般DSP芯片功耗为0.5～4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V （电池供电） DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分：以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分：通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分：定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器，其产品销量一直处于领先地位，公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有： ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%

数字信号处理实验及参考程序

数字信号处理实验实验一离散时间信号与系统及MA TLAB实现 1.单位冲激信号： n = -5:5; x = (n==0); subplot(122); stem(n, x); 2.单位阶跃信号： x=zeros(1,11); n0=0; n1=-5; n2=5; n = n1:n2; x(:,n+6) = ((n-n0)>=0); stem(n,x); 3.正弦序列： n = 0:1/3200:1/100; x=3*sin(200*pi*n+1.2); stem(n,x); 4.指数序列 n = 0:1/2:10; x1= 3*(0.7.^n); x2=3*exp((0.7+j*314)*n); subplot(221); stem(n,x1); subplot(222); stem(n,x2); 5.信号延迟 n=0:20; Y1=sin(100*n); Y2=sin(100*(n-3)); subplot(221); stem(n,Y1); subplot(222); stem(n,Y2);

6.信号相加 X1=[2 0.5 0.9 1 0 0 0 0]; X2=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7]; X=X1+X2; stem(X); 7.信号翻转 X1=[2 0.5 0.9 1]; n=1:4; X2=X1(5-n); subplot(221); stem(n,X1); subplot(222); stem(n,X2); 8.用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。a=[-2 0 1 -1 3]; b=[1 2 0 -1]; c=conv(a,b); M=length(c)-1; n=0:1:M; stem(n,c); xlabel('n'); ylabel('幅度'); 9．用MA TLAB计算差分方程 当输入序列为时的输出结果。 N=41; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6]; x=[1 zeros(1,N-1)]; k=0:1:N-1; y=filter(a,b,x); stem(k,y) xlabel('n'); ylabel('幅度') 10.冲激响应impz N=64; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22];

数字信号处理程序课程设计

数字信号处理课程设计 设计题目： 姓名： 学号： 院系班级： 组次： 指导教师： 时间：2015年11月21日——2015年12月6日

摘要 基于 MATLAB 的图像边缘检测算法的研究和实现 图像边缘是图像的最基本的特征。所谓边缘，就是指图像局部强度变化最明显的部分，存在于区域与区域、目标与目标、目标与背景、基元与基元之间，包含有图像处理中用于识别的关键信息。边缘检测是数字图像处理中，最基础也是最重要的环节之一。本文介绍了六种经典的边缘检测算子，包括 Roberts 算子，Sobel 算子，Canny算子，Prewitt 算子，LOG 算法。并且利用 MATLAB 系统所提供的相关函数等，对同一副图像结合用这些不同的算子分别进行处理，分析并得到他们处理图像的特点。比较传统的边缘检测算子，因为是基于图像函数的一阶导数进行考察的，因而它们具有共同的特点是计算简单、速度较快，但是对噪声都比较敏感。LOG 算法和 Canny算法，都是先对图像进行平滑去噪，抗噪性能较好，但是会损失一些边缘信息，其中 LOG算法比较适合处理渐变灰度图像，而 Canny 算子更适合处理阶跃型边缘图像。小波变换边缘检测法，则能够很好的保留图像的边缘信息，更适合处理小阵列图像。 关键词: MATLAB;图像处理;边缘检测;微分算子

目录 第一章绪论 (4) 1.1设计目的与要求 (4) 1.2叙述国内外研究动态 (5) 第二章软件设计- 基于MatLab的边缘检测算法 (6) 2.1 MatLab简介 (6) 2.2边缘检测算法原理 (7) 2.2.1 Roberts 边缘算子 (7) 2.2.2 Sobel 边缘算子 (8) 2.2.3 Prewitt 边缘算子 (8) 2.2.4 Log 边缘算子 (8) 2.2.5 Canny 边缘算子 (8) 2.3边缘检测算法--测试程序 (9) 第三章实验结果及分析 (13) 3.1 Roberts算子检测图像边缘的实现 (13) 3.2 Sobel算子检测图像边缘的实现 (14) 3.3 Prewitt算子检测图像边缘的实现 (15) 3.4高斯一拉普拉斯LOG算子检测图像边缘的实现 (16) 3.5 Canny算子检测图像边缘的实现 (17) 第四章总结与心得体会 (20) 参考文献 (21) 致谢 (22)

信号与系统和数字信号处理

833-信号与系统和数字信号处理 一、考试目的 1. 信号与系统 考查学生是否掌握信号与线性系统的基本概念、基本理论和线性时不变连续（离散）系统的时域、变换域分析方法，以及相关的分析问题、解决问题的能力。 2. 数字信号处理 考察学生是否掌握数字信号处理的基本知识以及运用理论解决实际问题的能力。 二、考试要求 1. 信号与系统 掌握信号与系统的概念、表征、分类与判断；熟悉信号的分解与基本运算，特别是卷积积分（和）的定义、性质与运算；时域法会求LTI连续（离散）系统的各种响应；掌握连续（离散）信号各种变换域（FS、FT、LT，ZT、DTFT）分析法的定义、性质、反变换；并熟练应用于LTI连续（离散）系统分析；熟悉无失真传输、理想滤波器、系统的物理可实现条件、抽样定理、调制与解调的概念，掌握它们在系统分析中的应用；熟悉系统函数的概念、零极图表示，结合收敛域会判断系统的因果性、稳定性；掌握连续（离散）系统的频率响应，能大致画出系统的幅频特性，并说明其滤波性能；掌握状态方程与输出方程的概念、建立与求解；并能判断系统的稳定性、可控性与可观性。 2. 数字信号处理 掌握离散时间信号和系统分析的基本原理和基本分析方法；理解离散傅里叶变换的基本原理，运用离散傅里叶变换快速算法解决实际问题的能力；掌握数字滤波器的基本概念及结构。 三、考试内容与比例 1. 信号与系统（占70%） 1）连续（离散）信号的描述与分类；典型信号的定义、表征与性质；信号的分解、基本运算，特别是卷积积分（和）的定义、性质与运算；系统的概念、连接与分类。 2）线性连续（离散）系统的数学模型与算子表示；时域分析法求解LTI连续（离散）系统的自由响应、受迫响应，冲激响应、阶跃响应，零输入响应、零状态响应以及全响应，了解瞬态响应与稳态响应；连续（离散）LTI系统的模拟框图、特征函数与系统特性。 3）周期信号的傅立叶级数与频谱；周期信号、非周期信号以及抽样信号的傅立叶变换与频谱；能量谱与功率谱；线性连续系统的频域分析法，频率响应；无失真传输，理想滤波器，系统的物理可实现条件，抽样定理，调制与解调。

《数字信号处理》复习题及答案

《数字信号处理》复习题 一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确答案，并将正确答案的序号填在题干的括号内。每小题2分） 1.在对连续信号均匀采样时，若采样角频率为Ωs，信号最高截止频率为Ωc，则折叠频率为( D)。 A. Ωs B. Ωc C. Ωc/2 D. Ωs/2 2. 若一线性移不变系统当输入为x(n)=δ(n)时输出为y(n)=R3(n)，则当输入为u(n)-u(n-2)时输出为( C)。 A. R3(n) B. R2(n) C. R3(n)+R3(n-1) D. R2(n)+R2(n-1) 3. 一个线性移不变系统稳定的充分必要条件是其系统函数的收敛域包含( A)。 A. 单位圆 B. 原点 C. 实轴 D. 虚轴 4. 已知x(n)=δ(n)，N点的DFT［x(n)］=X(k)，则X(5)=( B)。 A. N B. 1 C. 0 D. - N 5. 如图所示的运算流图符号是( D)基2 FFT算法的蝶形运算流图符号。 A. 按频率抽取 B. 按时间抽取 C. 两者都是 D. 两者都不是 6. 直接计算N点DFT所需的复数乘法次数与( B)成正比。 A. N B. N2 C. N3 D. Nlog2N 7. 下列各种滤波器的结构中哪种不是I I R滤波器的基本结构( D)。 A. 直接型 B. 级联型 C. 并联型 D. 频率抽样型 8. 以下对双线性变换的描述中正确的是( B)。 A. 双线性变换是一种线性变换 B. 双线性变换可以用来进行数字频率与模拟频率间的变换 C. 双线性变换是一种分段线性变换 D. 以上说法都不对 9. 已知序列Z变换的收敛域为｜z｜>1，则该序列为( B)。 A. 有限长序列 B. 右边序列 C. 左边序列 D. 双边序列 10. 序列x(n)=R5(n)，其8点DFT记为X(k)，k=0,1,…,7，则X(0)为( D)。 A. 2 B. 3

数字信号处理窗函数程序

1. 矩形窗: 程序代码： wp=0.2*pi; wst=0.3*pi; tr_width=wst-wp; N(1)=ceil(1.8*pi/tr_width)+1; w_boxcar=boxcar(N(1))'; N(2)=ceil(6.2*pi/tr_width)+1; w_hanning=hanning(N(2))'; N(3)=ceil(6.6*pi/tr_width)+1; w_hamming=hamming(N(3))'; N(4)=ceil(11*pi/tr_width)+1; w_blackman=blackman(N(4))'; N(5)=ceil((50-7.95)/(2.285*tr_width)+1); w_kaiser=kaiser(N(5),0.1102*(50-8.7))'; n=0:(N(1)-1); wc=(wp+wst)/2; alpha=(N(1)-1)/2; hd=(wc/pi)*sinc(wc/pi*(n-alpha)); h=hd.*w_boxcar; figure(1); subplot(221);stem(n,hd,'filled'); axis tight;xlabel('n');ylabel('hd(n)'); [Hr,w1]=zerophase(h); subplot(222);plot(w1/pi,Hr); axis tight;xlabel('\omega/\pi');ylabel('H(\omega)'); subplot(223);stem(n,h,'filled'); axis tight;xlabel('n');ylabel('h(n)'); [H,w]=freqz(h,1); subplot(224);plot(w/pi,20*log10(abs(H)/max(abs(H)))); xlabel('\omega/\pi');ylabel('db'); grid on 程序结果：

《大牛讲解信号与系统以及数字信号处理》

《大牛讲解信号与系统以及数字信号处理》 第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换 引子 很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。 先说"卷积有什么用"这个问题。(有人抢答，"卷积"是为了学习"信号与系统"这门课的后续章节而存在的。我大吼一声，把他拖出去枪毙！) 讲一个故事: 张三刚刚应聘到了一个电子产品公司做测试人员，他没有学过"信号与系统"这门课程。一天，他拿到了一个产品，开发人员告诉他，产品有一个输入端，有一个输出端，有限的输入信号只会产生有限的输出。 然后，经理让张三测试当输入sin(t)(t<1秒)信号的时候(有信号发生器)，该产品输出什么样的波形。张三照做了，花了一个波形图。 "很好！"经理说。然后经理给了张三一叠A4纸: "这里有几千种信号，都用公式说明了，输入信号的持续时间也是确定的。你分别测试以下我们产品的输出波形是什么吧！" 这下张三懵了，他在心理想"上帝，帮帮我把，我怎么画出这些波形图呢?" 于是上帝出现了: "张三，你只要做一次测试，就能用数学的方法，画出所有输入波形对应的输出波形"。 上帝接着说:"给产品一个脉冲信号，能量是1焦耳，输出的波形图画出来！" 张三照办了，"然后呢?" 上帝又说，"对于某个输入波形，你想象把它微分成无数个小的脉冲，输入给产品，叠加出来的

结果就是你的输出波形。你可以想象这些小脉冲排着队进入你的产品，每个产生一个小的输出，你画出时序图的时候，输入信号的波形好像是反过来进入系统的。" 张三领悟了:" 哦，输出的结果就积分出来啦！感谢上帝。这个方法叫什么名字呢?" 上帝说:"叫卷积！" 从此，张三的工作轻松多了。每次经理让他测试一些信号的输出结果，张三都只需要在A4纸上做微积分就是提交任务了！ ---------------------------------------- 张三愉快地工作着，直到有一天，平静的生活被打破。 经理拿来了一个小的电子设备，接到示波器上面，对张三说: "看，这个小设备产生的波形根本没法用一个简单的函数来说明，而且，它连续不断的发出信号！不过幸好，这个连续信号是每隔一段时间就重复一次的。张三，你来测试以下，连到我们的设备上，会产生什么输出波形！" 张三摆摆手:"输入信号是无限时长的，难道我要测试无限长的时间才能得到一个稳定的，重复的波形输出吗?" 经理怒了:"反正你给我搞定，否则炒鱿鱼！" 张三心想:"这次输入信号连公式都给出出来，一个很混乱的波形；时间又是无限长的，卷积也不行了，怎么办呢?" 及时地，上帝又出现了:"把混乱的时间域信号映射到另外一个数学域上面，计算完成以后再映射回来" "宇宙的每一个原子都在旋转和震荡，你可以把时间信号看成若干个震荡叠加的效果，也就是若干个可以确定的，有固定频率特性的东西。" "我给你一个数学函数f，时间域无限的输入信号在f域有限的。时间域波形混乱的输入信号在f 域是整齐的容易看清楚的。这样你就可以计算了"

数字信号处理练习及答案

数字信号处理练习题 一、填空题 1、一个线性时不变因果系统的系统函数为()11 111-----=az z a z H ，若系统稳定则a 的取值范围为 。 2、输入()()n n x 0cos ω=中仅包含频率为0ω的信号，输出()()n x n y 2 =中包含的频率为 。 3、DFT 与DFS 有密切关系，因为有限长序列可以看成周期序列的 ，而周期序列可以看成有限长序列的 。 4、对长度为N 的序列()n x 圆周移位m 位得到的序列用()n x m 表示，其数学表达式为()n x m = ，它是 序列。 5、对按时间抽取的基2—FFT 流图进行转置，即 便得到按频率抽取的基2—FFT 流图。 6、FIR 数字滤波器满足线性相位条件()()0,≠-=βτωβωθ时，()n h 满足关系式 。 7、序列傅立叶变换与其Z 变换的关系为 。 8、已知()113--= z z z X ，顺序列()n x = 。 9、()()1-z H z H 的零、极点分布关于单位圆 。 10、序列()n R 4的Z 变换为 ，其收敛域为 ；已知左边序列()n x 的Z 变换是()()()2110--= z z z z X ，那么其收敛域为 。 11、使用DFT 分析模拟信号的频谱时，可能出现的问题有 、栅栏效应和 。 12、无限长单位冲激响应滤波器的基本结构有直接型， 和 三种。 13、如果通用计算机的速度为平均每次复数乘需要s μ5，每次复数加需要s μ1，则在此计算机上计算210点的基2FFT 需要 级蝶形运算，总的运算时间是 s μ。 14、线性系统实际上包含了 和 两个性质。 15、求z 反变换通常有围线积分法、 和 等方法。 16、有限长序列()()()()()342312-+-+-+=n n n n n x δδδδ，则圆周移位()()()n R n x N N 2+= 。 17、直接计算L N 2=（L 为整数）点DFT 与相应的基-2 FFT 算法所需要的复数乘法次数分别为 和 。

数字信号处理实验全部程序MATLAB

实验一熟悉MATLAB环境 一、实验目的 (1)熟悉MATLAB的主要操作命令。 (2)学会简单的矩阵输入和数据读写。 (3)掌握简单的绘图命令。 (4)用MATLAB编程并学会创建函数。 (5)观察离散系统的频率响应。 二、实验内容 认真阅读本章附录，在MATLAB环境下重新做一遍附录中的例子，体会各条命令的含义。在熟悉了MATLAB基本命令的基础上，完成以下实验。 上机实验内容： (1)数组的加、减、乘、除和乘方运算。输入A=[1 2 3 4]，B=[3 4 5 6]，求C=A+B，D=A-B，E=A.*B，F=A./B，G=A.^B并用stem语句画出A、B、C、D、E、F、G。 实验程序： A=[1 2 3 4]; B=[3 4 5 6]; n=1:4; C=A+B;D=A-B;E=A.*B;F=A./B;G=A.^B; subplot(4,2,1);stem(n,A,'fill');xlabel ('时间序列n');ylabel('A'); subplot(4,2,2);stem(n,B,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('B'); subplot(4,2,3);stem(n,C,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A+B'); subplot(4,2,4);stem(n,D,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A-B'); subplot(4,2,5);stem(n,E,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A.*B'); subplot(4,2,6);stem(n,F,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A./B'); subplot(4,2,7);stem(n,G,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A.^B'); 运行结果：

大牛讲解信号与系统以及数字信号处理

无意在网上看到这篇《大牛讲解信号与系统以及数字信号处理》看的时候眼泪奔涌而出，现在我才知道大学读的专业的干吗的！ 第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换 引子 很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。 先说"卷积有什么用"这个问题。(有人抢答，"卷积"是为了学习"信号与系统"这门课的后续章节而存在的。我大吼一声，把他拖出去枪毙！) 讲一个故事: 张三刚刚应聘到了一个电子产品公司做测试人员，他没有学过"信号与系统"这门课程。一天，他拿到了一个产品，开发人员告诉他，产品有一个输入端，有一个输出端，有限的输入信号只会产生有限的输出。 然后，经理让张三测试当输入sin(t)(t<1秒)信号的时候(有信号发生器)，该产品输出什么样的波形。张三照做了，花了一个波形图。 "很好！"经理说。然后经理给了张三一叠A4纸: "这里有几千种信号，都用公式说明了，输入信号的持续时间也是确定的。你分别测试以下我们产品的输出波形是什么吧！" 这下张三懵了，他在心理想"上帝，帮帮我把，我怎么画出这些波形图呢?" 于是上帝出现了: "张三，你只要做一次测试，就能用数学的方法，画出所有输入波形对应的输出波形"。 上帝接着说:"给产品一个脉冲信号，能量是1焦耳，输出的波形图画出来！" 张三照办了，"然后呢?" 上帝又说，"对于某个输入波形，你想象把它微分成无数个小的脉冲，输入给产品，叠加出来的结果就是你的输出波形。你可以想象这些小脉冲排着队进入你的产品，每个产生一个小的输出，你画出时序图的时候，输入信号的波形好像是反过来进入系统的。" 张三领悟了:" 哦，输出的结果就积分出来啦！感谢上帝。这个方法叫什么名字呢?" 上帝说:"叫卷积！" 从此，张三的工作轻松多了。每次经理让他测试一些信号的输出结果，张三都只需要在A4纸上做微积分就是提交任务了！ ---------------------------------------- 张三愉快地工作着，直到有一天，平静的生活被打破。 经理拿来了一个小的电子设备，接到示波器上面，对张三说: "看，这个小设备产生的波形根本没法用一个简单的函数来说明，而且，它连续不断的发出信号！不过幸好，这个连续信号是每隔一段时间就重复一次的。张三，你来测试以下，连到我们的设备上，会产生什么输出波形！" 张三摆摆手:"输入信号是无限时长的，难道我要测试无限长的时间才能得到一个稳定的，重复的波形输出吗?" 经理怒了:"反正你给我搞定，否则炒鱿鱼！" 张三心想:"这次输入信号连公式都给出出来，一个很混乱的波形；时间又是无限长的，卷积也不行了，怎么办呢?" 及时地，上帝又出现了:"把混乱的时间域信号映射到另外一个数学域上面，计算完成以后再映射回来" "宇宙的每一个原子都在旋转和震荡，你可以把时间信号看成若干个震荡叠加的效果，也就是若干个可以确定的，有固定频率特性的东西。"