数字信号处理算法实现 课件

DSP技术与算法实现学习报告

DSP技术与算法实现学习报告 一.课程认识 作为一个通信专业的学生，在本科阶段学习了数字信号处理的一些基本理论知识，带着进一步学习DSP技术以及将其理论转化为实际工程实现的学习目的，选择了《DSP技术与算法实现》这门课程。通过对本课程的学习，我在原有的一些DSP基础理论上，进一步学习到了其一些实现方法，系统地了解到各自DSP芯片的硬件结构和指令系统，受益匪浅。 本门课程将数字信号处理的理论与实现方法有机的结合起来，在简明扼要地介绍数字信号处理理论和方法的基本要点的基础上，概述DSP的最新进展，并以目前国际国内都使用得最为广泛的德克萨斯仪器公式（TI，Texas Instruments）的TMS320、C54xx系列DSP为代表，围绕“DSP实现”这个重点，着重从硬件结构特点，软件指令应用和开发工具掌握出发，讲解DSP应用的基础知识，讨论各种数字信号处理算法的实现方法及实践中可能遇到的主要问题，在此基础上实现诸如FIR、IIR、FFT等基本数字信号处理算法等等。 1.TI的DSP体系 TI公司主要推出三大DSP系列芯片，即TMS320VC2000，TMS320VC5000，TMS320VC6000系列。 TMS320VC200系列主要应用于控制领域。它集成了Flash存储器、高速A/D转换器、可靠的CAN模块及数字马达控制等外围模块，适用于三相电动机、变频器等高速实时的工控产品等数字化控制化领域。 TMS320VC5000系列主要适用于通信领域，它是16为定点DSP芯片，主要应用在IP 电话机和IP电话网、数字式助听器、便携式音频/视频产品、手机和移动电话基站、调制调解器、数字无线电等领域。它主要分为C54和C55系列DSP。课程着重讲述了C54系列的主要特性，它采用改进哈弗结构，具有一个程序存储器总线和三个数据存储器总线，17×17-bit乘法器、一个供非流水的MAC（乘法/累加）使用的专用加法器，一个比较、选择、存储单元（Viterbi加速器），配备了双操作码指令集。 TMS320VC6000系列主要应用于数字通信和音频/视频领域。它是采用超长指令字结构设计的高性能芯片，其速度可以达到几十亿MIPS浮点运算，属于高端产品应用范围。

DSP常见算法的实现

3.6 常见的算法实现 在实际应用中虽然信号处理的方式多种多样，但其算法的基本要素却大多相同，在本节中介绍几种较为典型的算法实现，希望通过对这些例子（单精度，16bit ）的分析，能够让大家熟悉DSP 编程中的一些技巧，在以后的工作中可以借鉴，达到举一反三的效果。 1. 函数的产生 在高级语言的编程中，如果要使用诸如正弦、余弦、对数等数学函数，都可以直接调用运行库中的函数来实现，而在DSP 编程中操作就不会这样简单了。虽然TI 公司提供的实时运行库中有一些数学函数，但它们所耗费的时间大多太长，而且对于大多数定点程序使用双精度浮点数的返回结果有点“大材小用”的感觉，因此需要编程人员根据自身的要求“定制”数学函数。实现数学函数的方法主要有查表法、迭代法和级数逼近法等，它们各有特点，适合于不同的应用。 查表法是最直接的一种方法，程序员可以根据运算的需要预先计算好所有可能出现的函数值，将这些结果编排成数据表，在使用时只需要根据输入查出表中对应的函数值即可。它的特点是速度快，但需要占用大量的存储空间，且灵活度低。当然，可以对上述查表法作些变通，仅仅将一些关键的函数值放置在表中，对任意一个输入，可根据和它最接近的数据采用插值方法来求得。这样占用的存储空间有所节约，但数值的准确度有所下降。 迭代法是一种非常有用的方法，在自适应信号处理中发挥着重要的作用。作为函数产生的一种方法，它利用了自变量取值临近的函数值之间存在的关系，如时间序列分析中的AR 、MA 、ARMA 等模型，刻画出了信号内部的特征。因为它只需要存储信号模型的参量和相关的状态变量，所以所占用的存储空间相对较少，运算时间也较短。但它存在一个致命的弱点，由于新的数值的产生利用了之前的函数值，所以它容易产生误差累积，适合精度要求不高的场合。 级数逼近法是用级数的方法在某一自变量取值范围内去逼近数学函数，而将自变量取值在此范围外的函数值利用一些数学关系，用该范围内的数值来表示。这种方法最大的优点是灵活度高，且不存在误差累积，数值精度由程序员完全控制。该方法的关键在于选择一个合适的自变量取值区间和寻找相应的系数。 下面通过正弦函数的实现，具体对上述三种方法作比较。 查表法较简单，只需要自制一张数据表，也可以利用C5400 DSP ROM 内的正弦函数表。 迭代法的关键是寻找函数值间的递推关系。假设函数采样时间间隔为T ，正弦函数的角频率为ω，那么可以如下推导： 令()()()T T ω?β?αω?-+=+sin sin sin 等式的左边展开为 T T side left ω?ω?sin cos cos sin _+= 等式的右边展开为 ()T T side right ω?βωα?sin cos cos sin _-+= 对比系数，可以得到1,cos 2-==βωαT 。令nT =?，便可以得到如下的递推式： [][][]21cos 2---=n s n s T n s ω

如何学习数字信号处理

如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中，继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ，包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing ）和数字信号处理器（Digital Signal Processor ）。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面，由于课时安排和其他一些原因，通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来，表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现，或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信，我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上，能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能，这也是符合DSP 本身的二重定义的，学生通过本课程的学习，将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思：到底我在大学学到了什么呢？难道就是一些理论知识吗？他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢？ 因此，大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理，基本理论的同时，应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性，并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样，学习本课程学习的三部曲是：一，学习数字信号处理的基本理论；二，掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法，如FFT ，FIR 和IIR 滤波器设计等；三，选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习，比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片，包括该处理器的硬件和软件系统，如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中，要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋，我们也是一样可以想出来的。 最后，感谢同学们对我的支持，我会尽我所能，与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。

数字信号处理 详细分析 采样

离散傅里叶变换 一、问题的提出：前已经指出，时域里的周期性信号在频域里表现为离散的值，通常称为谱线；而时域里的离散信号(即采样数据)在频域里表现为周期性的谱。 推论：时域里的周期性的离散信号，在频域里对应为周期性的离散的谱线。 由于傅里叶变换和它的反变换的对称性，我们不妨对称地把前者称为时域的采样，后者称为频域的采样；这样，采用傅里叶变换，时域的采样可以变换成为频域的周期性离散函数，频域的采样也可以变换成列域的周期性离散函数，这样的变换被称为离散傅里叶变换，简称为ＤＦＴ。图３-1就是使用采样函数序列作离散傅里叶变换的简单示例。 （a ）时域的采样在频域产生的周期性 （b ）频域的采样在时域产生的周期性 图3-1 采样函数的离散傅里叶变换 上图就是使用采样函数序列作离散傅立叶变换的简单示例，在时域间隔为s t 的采样函数 序列的DFT 是频域里间隔为s s t f 1 =的采样函数序列；反之，频域里间隔为s f 的采样函数序列是时域里间隔为w W f T 1=的采样函数序列，如图3-1(b)所示。 由于在离散傅立叶变换中，时域和频域两边都是离散值，因此它才是真正能作为数字信号处理的变换，又由于变换的两边都表现出周期性，因此变换并不需要在),(+∞-∞区间进行，只需讨论一个有限周期里的采样作变换就可以保留全部信息。 表3-1为傅立叶变换和傅立叶级数的关系

二、DFT 的定义和性质 离散傅里叶变换（DFT ）的定义为： 1、非周期离散时间信号)(n x 的Fourier 变换定义为：ωωωd e n x e X n j j -∞ ∞-∑ =)()( （1） 反变换：ωπωππωd e e X n x n j j ?-= )(21)( )(ωj e X 的一个周期函数（周期为）π 2，上式得反变换是在)(ωj e X 的一个周期内求积分的。这里数字信号的频率用ω来表示，注意ω与Ω有所不同。设s f 为采样频率，则采样周期为 f T 1 =，采样角频率T s π2=Ω，数字域的频率s s f πω2= 式1又称为离散时间Fourier 变换（DTFT ）2、周期信号的离散Fourier 级数（DFS ） 三、窗函数和谱分析 1、谱泄露和栅栏效应 离散傅立叶变换是对于在有限的时间间隔（称时间窗）里的采样数据的变换，相当于对数据进行截断。这有限的时间窗既是DFT 的前提，同时又会在变换中引起某些不希望出现的结果，即谱泄露和栅栏效应。 1）谱泄露 以简单的正弦波的DFT 为例，正弦波具有单一的频率，因而在无限长的时间的正弦波，应该观察到单一δ函数峰，如下图示，但实际上都在有限的时间间隔里观察正弦波，或者在时间窗里作DFT ，结果所得的频谱就不再是单一的峰，而是分布在一个频率范围内，下图（b ）示。这样信号被时间窗截断后的频谱不再是它真正的频谱，称为谱泄露。

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%

信号处理 FFT算法

实验2 基2时域抽选的FFT 程序设计与调试 一、实验目的 掌握信号处理，尤其是数字信号处理的基本原理和方法。要求能通过实验熟练掌握基2时域抽选的快速傅立叶变换算法（FFT ）的基本原理，了解二维及多维快速傅立叶变换算法。 二、实验原理 1．复数类型 对于FFT 算法涉及的复数运算，使用自定义的COMPLEX 来定义复数类型，其使用方法与常规类型（如int,float,double ）相似。 typedef struct { float real, imag; } COMPLEX; 2．FFT 基本原理 FFT 改进了DFT 的算法，减少了运算量，主要是利用了旋转因子W 的两个性质： （a ）W 的周期性：W = W （b) W 的对称性：W =-W FFT 把N 点DFT 运算分解为两组N/2点的DFT 运算，然后求和： )()()(21k X W k X k X k N += 1,,1,0 ),()()2 (2 21-=-=+ N k N k k X W k X N k X 其中， ∑∑∑∑-=-=-=-=+== = = 1 1 2 21 1 112 2 2 2 2 2 2 2 )12()()()2()()(N N N N N N N N r rk r rk r rk r rk W r x W r x k X W r x W r x k X 在计算X 1(k)与X 2(k)时，仍利用上述公式，把它们看成是新的X(k)。如此递归下去，便是FFT 算法。 3．蝶形运算 从基2时域抽选FFT 运算流图可知： ① 蝶形两节点的距离为2m-1，其中，m 表示第m 列，且m =1,… ,L 。 例如N=8=23， 第一级(列)距离为21-1=1， 第二级(列)距离为22-1=2， 第三级(列)距离为23-1=4。 ② 考虑蝶形运算两节点的距离为2m-1，蝶形运算可表为： X m (k)=X m-1(k)+X m-1(k+2m-1) W N r X m (k+2m-1)= X m-1(k)-X m-1(k+2m-1) W N r 由于N 为已知，所以将r 的值确定即可确定W N r 。为此，令k=(n 2n 1n 0)2 ,再将k 左移(L-m)位，右边位置补零，就可得到(r)2 的值，即(r)2 =(k)22L-m 。 例如 N=8=23

数字信号处理算法研究毕业论文

数字信号处理算法研究毕业论文

毕业论文 论文题目（中文）数字信号处理算法研究--基于人体脉搏信号 论文题目（外文）Research on Digital Signal Processing Algorithm-- based on human pulse signal

数字信号处理算法研究 --基于人体脉搏信号 中文摘要 脉搏信号是一种较为常见的生物医学信号,是人体重要的动力学信号之一,脉搏信号在相当程度上可以反映人体心血管的生理状态信息,它能反映人体心脏器官以及血液循环系统的生理情况变更,在临床健康观察和疾病诊断中位置非常的重要。因此脉搏信号的处理和分析在医学界受到了广泛的关注和重视。随着电子技术与计算机技术的快速发展,将人体脉搏信号转化为电信号进行处理与分析,实现智能化的脉搏检测与分析技术,已是生物医学工程范畴的发展目标。 具体研究工作为： （1）通过采用一款pulsesensor基于光电反射式模拟传感器用于测量脉搏、心率来检测人体模拟脉搏信号。 （2）再通过Arduino等单片机将模拟脉搏信号转换为数字信号通过USB 上传到电脑上。 （3）最后通过matlab对其进行滤波处理消除噪声干扰，得到正确脉搏信号。 （4）处理后发现了脉搏信号可以反映人体的生理特性。 关键词：人体脉搏信号数字信号处理滤波器

Research on Digital Signal Processing Algorithm -- based on human pulse signal Abstract Pulse signal is a common biomedical signal, is one of the important dynamic signals of the human body, the pulse signal to a certain extent, reflects the human cardiovascular physiological status information, it can reflect the human heart organs and blood circulation system physiological changes, It is very important in clinical health observation and disease diagnosis. Pulse signal processing and analysis in the medical world has been widely concerned and attention. With the development of electronic technology and computer technology, the human pulse signal into electrical signals for detection and analysis, to achieve intelligent pulse detection and analysis technology, biomedical engineering is the direction of development.Specific research work: (1)to detect the pulse signal of human body by measuring the pulse and heart rate by using a pulsesensor based analog sensor. (2)and then through the Arduino microcontroller analog pulse signal into digital signal through the USB upload to the computer. (3)Finally, through matlab to filter it to eliminate noise interference, get the correct pulse signal. (4) after treatment found that the pulse signal can reflect the physiological characteristics of the human body. Keywords: human pulse signal, digital signal processing, filter

数字信号处理

数字信号处理 实 验 报 告

实验四IIR数字滤波器设计及软件实现一、实验目的 （1）熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法； （2）学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数（或滤波器设计分析工具fdatool）设计各种IIR数字滤波器，学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。 （3）掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。 （4）通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱，建立数字滤波的概念 二、实验原理与方法 设计IIR数字滤波器一般采用间接法（脉冲响应不变法和双线性变换法），应用最广泛的是双线性变换法。基本设计过程是：①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标；②设计过渡模拟滤波器；③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。MATLAB 信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR数字滤波

器。 三、实验内容及步骤 （1）调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st，该函数还会自动绘图显示st 的时域波形和幅频特性曲线，如图10.4.1所示。由图可见，三路信号时域混叠无法在时域分离。但频域是分离的，所以可以通过滤波的方法在频域分离，这就是本实验的目的。 （2）要求将st中三路调幅信号分离，通过观察st的幅频特性曲线，分别确定可以分离st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器（低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器）的通带截止频率和阻带截止频率。要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为60dB。 提示：抑制载波单频调幅信号的数学表示式为 S(t)=cos(2*pi*f0*t)cos(2*pi*fc*t)=1/2[cos(2*pi*(fc-f0)*t)+cos(2*pi(fc+f0)*t)] 其中，cos(2*pi*fc*t)称为载波，fc为载波频率， cos(2*pi*f0*t)f0为调制正弦波信号频率，且满足fc>f0。由上式可见，所谓抑制载波单频调幅信号，就是2个正弦信号相乘，它有2个频率成分：和频f0+fc和差频fc-f0,这2个频率成分关于载波频率fc 对称。所以，1路抑制载波单频调幅信号的频谱图是关于载波频率fc对称的2根谱线，其中没有载频成分，故取名为抑制载波单频调幅信号。

阵列信号处理中DOA算法分类总结(大全)

阵列信号处理中的DOA（窄带） 空域滤波 波束形成：主要研究信号发射/接收过程中的信号增强。 空间谱估计 空域参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。 测向波达方向估计(DOA) 空间谱：输出功率P关于波达角θ的函数，P(θ). 延迟——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。

1、传统法常规波束形成CBF/Bartlett波束形成器 常规波束形成（CBF：Conventional Beam Former） Capon最小方差法/Capon 波束形成器/MVDR波束形成器 最小方差无畸变响应（MVDR：minimum variance distortionless response）Root-MUSIC算法

多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC） 基于波束空间的MUSIC算法 2、[object Object]

TAM 旋转不变子空间法 LS-ESPRIT （ESPRIT） TLS-ESPRIT 确定性最大似然法（DML：deterministic ML） 3、最大似然法 随机性最大似然法（SML：stochastic ML）

4、综合法：特性恢复与子空间法相结合的综合法，首先利用特征恢复方案区分多个信号，估计空间特征，进而采用子空间法确定波达方向 最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。 阵列流形矩阵（导向矢量矩阵）只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ，就可以很容易地得出一个特定阵列天线的阵列流形矩阵A。 传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的，并没有利用接收信号向量的模型（或信号和噪声的统计特性）。知道阵列流形 A 以后，可以对阵列进行电子导引，利用电子导引可以把波束调整到任意方向上，从而寻找输出功率的峰值。 ①常规波束形成(CBF)法 CBF法，也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。 （参考自：阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜）注意：理解信号模型

数字信号处理课程总结

绪论 绪论部分概括性地介绍了数字信号处理的基本概念，实现方法，特点，以及涉及的理论、实现技术与应用这四个方面。 信号类别： 1.连续信号（模拟信号） 2.时域离散 ，其幅度取连续变量，时间取离散值 3.幅度离散信号，其时间变量取连续值，幅度取离散值 4.数字信号，幅度和时间都取离散值 数字信号处理的四个方面可以抽象成两大方面的问题：（1）数字信号处理的研究对象（2）数字信号处理的一般过程。 1. 数字信号处理的研究对象 研究用数字信号或符号的序列来表示信号并用数字的方法处理这些序列，从而得到需要的信号形式。 2. 数字信号处理的一般过程（注：数字信号处理技术相对于模拟信号处理技术存在诸多优点，所以对于 模拟信号，往往通过采样和编码形成数字信号，再采用数字信号处理技术进行处理） 1）信号处理过程（不妨假设待处理信号为模拟信号） ()()A/DC D/AC a a t t y x ???→??→??→??→??→???→ 预滤波数字信号处理平滑滤波 ()a x t ：模拟信号输入 预滤波：目的是限制带宽（一般使用低通滤波器） ○ 1采样：将信号在时间上离散化 A/DC ：模/数转换??→○2量化：将信号在幅度上离散化（量化中幅度值=采样幅度值） ○ 3编码：将幅度值表示成二进制位（条件2s c f f ≥） 数字信号处理：对信号进行运算处理 D/AC ：数/模转换（一般用采样保持电路实现：台阶状连续时间信号→在采样时刻幅度发生跳变 ） 平滑滤波：滤除信号中高频成分（低通滤波器），使信号变得平滑 ()y a t ：输入信号经过处理后的输出信号 有处理过程可见数字信号处理的特点： 1）灵活性 2）高精度和高稳定性 3）便于大规模集成 4）可以实现模拟系统无法实现的诸多功能 最后对信号处理的发展的肯定和展望 第一章 时域离散信号和时域离散系统

数字信号处理综述

数字信号处理综述 摘要:数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，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。本文主要是对数字信号处理技术的国内外发展现状、研究方向、数字信号处理的目的及其技术的进展情况、数字信号处理技术的不足之处进行一些总结与展望。 关键词: 数字信号处理、国内外现状、研究方向、进展情况、存在问题 0 引言 数字信号处理是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。它的重要性日益在各个领域的应用中表现出来。其主要标志是两项重大进展，即快速傅里叶变换(FFT)算法的提出和数字滤波器设计方法的完善。数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，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。例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。 1 国内外现状： 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。数字信号处理是以众多的学科为理论基础的，它所涉及的范围及其广泛。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。一些新兴的学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。

数字信号处理(基于计算机的方法 第三版)matlab程序

% Program 2_1 % Generation of the ensemble average % R = 50; m = 0:R-1; s = 2*m.*(0.9.^m); % Generate the uncorrupted signal d = rand(R,1)-0.5; % Generat e the random noise x1 = s+d'; stem(m,d); xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude'); title('Noise'); pause for n = 1:50; d = rand(R,1)-0.5; x = s + d'; x1 = x1 + x; end x1 = x1/50; stem(m,x1); xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude'); title('Ensemble average'); % Program 2_2 % Generation of complex exponential sequence % a = input('Type in real exponent = '); b = input('Type in imaginary exponent = '); c = a + b*i; K = input('Type in the gain constant = '); N = input ('Type in length of sequence = '); n = 1:N; x = K*exp(c*n);%Generate the sequence stem(n,real(x));%Plot the real part xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude'); title('Real part'); disp('PRESS RETURN for imaginary part'); pause stem(n,imag(x));%Plot the imaginary part xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude'); title('Imaginary part'); % Program 2_3 % Generation of real exponential sequence %

数字信号处理的实现

4 数字信号处理的软件设计实现 4.1 程序设计概述 前两章介绍了信号采集和处理所涉及的软硬件开发环境和关键技术，本章将采用C语言对数字信号处理算法进行编程实现，设计中使用Keil software公司开发的单片机C语言软件开发系统Keil C51来进行编程开发，下面将做具体介绍。 4.1.1 Keil集成开发环境简介 Keil开发环境是专门为51单片机设计的C语言开发环境，可在Windows系统中运行，它将编译和仿真集成在了一起，通常称为μVision。Keil C51提供了C编译器、宏汇编、连接器、库管理和一个功能强大的仿真调试器，支持C语言与汇编语言的混合编程，且支持在线调试。Keil系统的各种功能模块的结构如图4.1 所示。 图4.1 Keil C51系统工具包结构 Keil C51编译器是在标准C编译器的基础上进行改进后得到，与标准C相比，特点是根据单片机一些特点进行了优化，如存储组织、库函数优化等。例如，我们将会用到的标准输入输出函数的输出设备被改变为串口而非显示器。经过优化的编译器生成的目标代码效率非常高，多数语句生成的汇编代码很紧凑，容易理解，在开发大型软件时更能体现高级语言的优势。这也是设计中采用这个开发环境的重要原因。另外，Keil C51的仿真功能强大，配合单片机提供的JTAG接口，可方便地进行在线调试使开发更为简单[6]。 4.1.2 程序整体结构 本课题将实现信号的采集和处理程序设计，其中信号处理为主要内容，需着重实现，而在信号处理的诸多算法中，希望能够实现快速傅里叶变换算法和FIR滤波器算法。据此，我们可以设计出程序的流程如图4.2所示。 图4. 2 程序总体结构 程序实现过程：假设以一个受噪声污染的正弦信号作为输入信号，则经过信号采集后（可以设定采样频率），离散信号值被存在相应的存储器中；之后对采集到的信号值进行FFT变换；将变换结果输出并进行频谱分析，得出有用信号频率值与噪声频率值；设定滤波器截止频率等参数；进行滤波运算；得到处理后信号并输出。对比输出信号与输入信号，则可以检验出滤波效果。在程序设计中，为了更容易进行程序性能的分析，希望输入的含噪声信号特点突出，因此可以人为地产生一个测

数字信号处理的几个算法

摘要 在学习数字信号处理算法程序中用VC编写的几个通用算法程序。 关键词离散卷积FIR 在学习信号处理的过程中,看到书上的大部分算法都是用Fortan或者Basic 实现,于是自己试验着用VC实现了一下。 1、卷积计算 离散卷积公式的算法实现 图1 卷积计算界面 1.1 主程序代码(省略了部分不关键代码) void CInterVolveDlg::CalTheNumByArray() {

this->UpdateData(TRUE); FFuncs funcs[2] = {funch1,funch2}; int n = this->m_ValueN; double* x = new double[2*(n+1)];//x(n) double* y = new double[2*(n+1)];//y(n) double* h = new double[2*(n+1)];//h(n) //1.init x(n),h(n),y(n) CButton* pbtn = (CButton*) this->GetDlgItem(IDC_RADIO1); int nChoseItem = 0;//函数选择if(pbtn->GetCheck()) { nChoseItem = 0; } else { nChoseItem = 1; } for(int i= 0;i<2*(n+1);i++) { if(i< n+1) { x[i] = 1; h[i] = funcs[nChoseItem](i); } else { x[i] = 0; h[i] = 0; } } //2.y(i)=SUM(x(m)*h(i-m)) m=0..i for(i=0;i<2*(n+1);i++) { y[i] = Calcy(x,h,i); }

实验五-数字信号处理

深圳大学实验报告课程名称：数字信号处理 实验项目名称：时间抽取基-2 FFT 算法实现学院：信息工程学院 专业：电子信息工程 教务处制

一、实验目的 1. 学习和理解离散傅里叶变换快速实现算法的原理； 2. 掌握使用 Matlab 来实现时间抽取基‐2 的 FFT 算法； 3. 学习使用编程工具实现数字信号处理算法. 二、实验原理： 快速傅里叶算法能够有效地计算离散傅里叶变换（DFT ） 。它把一定长度的序列的DFT 运算转换为多个短的序列的 DFT 运算，从而节省了运算复杂度和系统开销。快速傅里叶算法的种类很多，这里以时间抽取基-2 的 FFT 算法为例来演示其实现过程。这一节概述其原理。 设输入序列为)(n x ，其长度为 L N 2=，L 为正整数。FFT 算法把原序列的 DFT 运算分解为两个长度为原序列一半的序列的 DFT ，以此迭代，直至序列长度为 2。在此迭代分解过程中，蝶形运算单元是一个基本模块。 1. 蝶形运算单元 由于L N 2=，时间抽取基-2 的流图中有 L 级蝶形结。第l （l=1... L 级蝶形计算 公式如下所示 r N l l l L W k X k X k X )2()()(111---++= r N l l l l l W k X k X k X )2()()2(1111----+-=+ 其中， k 表示节点在第 l 级中由上到下的位置（地址） ，12-l 表示第 l 级中蝶形结对偶节点的距离， N r j r N e W π2-= 2. 数据倒位序 为了使FFT 的输出为自然次序， 我们需要对输入序列进行一个数据倒位序的操作。倒位序是指将位置为 n 的数据与位置为 n 的数据交换，其中， n 与 n 的二进制表示的比特位次序互为颠倒。倒位序号的计算可由雷德（Rader ）算法实现，其流程图如图 1 所示。 （参考课本第四章）

数字信号处理—基于计算机的方法第3章答案

3-2 (a) Sketch the naturally sampled PAM waveform that results from sampling a 1-kHz sine wave at a 4-kHz rate. (b) Repeat part (a) for the case of a flat-topped PAM waveform. Solution: 3-4 (a)Show that an analog output waveform (which is proportional to the original input analog waveform) may be recovered from a naturally sampled PAM waveform by using the demodulation technique showed in Fig.3-4. (b) Find the constant of proportionality C, that

is obtained with this demodulation technique , where w(t) is the oriqinal waveform and Cw(t) is the recovered waveform. Note that C is a function of n ,where the oscillator frequency is nfs. Solution: ()()()()()()1 111sin sin 2cos sin 2cos cos sin [cos 2cos cos sin 2cos s s jk t s k k k jk t s k k s s k s s s s s k n k t kT s t c e k d k d d e d d k t k d k d k d w t w t d d k t k d v t w t n t k d w t d n t n d d d k t n t n k d d ωωτππωπππωπωππωππωω∞ ∞ -=-∞ =-∞ ∞ ∞ -=-∞ =∞ =∞ =≠-?? =∏=?? ??==+?? =+?? ?? ==++∑∑ ∑ ∑ ∑∑ 2 ] s n t ω

数字信号处理实验一：FFT算法的应用

实验题目：实验1 FFT 算法的应用 姓 名： 学 号： 上课时间： FFT 算法的应用 1． 实验目的： 离散傅氏变换（DFT ）的目的是把信号由时域变换到频域，从而可以在频域分析处理信息，得到的结果再由逆DFT 变换到时域。FFT 是DFT 的一种快速算法。在数字信号处理系统中，FFT 作为一个非常重要的工具经常使用，甚至成为DSP 运算能力的一个考核因素。 本实验通过使用MATLAB 函数中的FFT 命令计算离散时间信号的频谱，以加深对离散信号的DFT 的理解及其FFT 算法的运用。 2． 实验要求： 对实验内容中给定的序列求给定点数N 的FFT 和IFFT ，利用MATLAB 编程完成计算，绘出相应图形。并与理论计算相比较，说明实验结果的原因。 3． 实验原理： 一．数字滤波器设计： （一）基—2按时间抽取FFT 算法 对于有限长离散数字信号{x[n]}，0 ≤ n ≤ N-1，其离散谱{x[k]}可以由离 ()1 ,...,1,0][)2( 1 -==--=∑N k e n x k X nk N j N n π

散付氏变换（DFT ）求得。DFT 的定义为 可以方便的把它改写为如下形式： 不难看出，W N 是周期性的，且周期为N ，即 W N 的周期性是DFT 的关键性质之一。为了强调起见，常用表达式W N 取代W 以便明确其周期是N 。 由DFT 的定义可以看出，在x[n]为复数序列的情况下，完全直接运算N 点DFT 需要（N-1）2次复数乘法和N （N-1）次加法。因此，对于一些相当大的N 值（如1024）来说，直接计算它的DFT 所作的计算量是很大的。FFT 的基本思想在于，将原有的N 点序列序列分成两个较短的序列，这些序列的DFT 可以很简单的组合起来得到原序列的DFT 。例如，若N 为偶数，将原有的N 点序列分成两个（N/2）点序列，那么计算N 点DFT 将只需要约[(N/2)2 ·2]=N 2/2次复数乘法。即比直接计算少作一半乘法。因子（N/2）2表示直接计算（N/2）点DFT 所需要的乘法次数，而乘数2代表必须完成两个DFT 。上述处理方法可以反复使用，即（N/2）点的DFT 计算也可以化成两个（N/4）点的DFT （假定N/2为偶数），从而又少作一半的乘法。这样一级一级的划分下去一直到最后就划分成两点的FFT 运算的情况。比如，一个N = 8点的FFT 运算按照这种方法来计算FFT 可以用下面的流程图来表示： x(0) x(1) x(2) x(3)x(4) x(5) x(6) x(7) X(7) X(6) X(5) X(4)X(3)X(2)X(1)X(0) ()1 ,...,1,0][1 0-==∑-=N k W n x k X nk N N n ... 2,1,0,))((±±==++l m W W nk N lN k mN n N