数字信号处理 Digital Signal Process

Signal: anything contains information

信号是什么?

包含信息的东西

为什么要信号处理?

1.原先的信号不适合传达信息

2.一般情况下我们不能通知信号源改变信号

3.在接收后处理

为什么是数字信号?

1.很多信号转变成电压随时间变化的函数,比如speech,在每个即时时间,信号可以被找到,所以有了连续时间信号(模拟信号)。大部分现实世界的信号是连续时间信号。

2.信号可以转变为其他形式,比如电

3.我们要用电脑分析信号,电脑只能分析离散信号,将模拟信号抽样成离散信号。

信号数字处理后要转换为模拟信号,需要D/A和A/D转换(Digial/Analogue converter)和低通滤波器(low pass filter)

为什么不是模拟信号?

没有什么优点,新的算法发现在离散信号处理,很少在模拟信号领域

 

任何有周期的波可以被一系列sin函数(sinusoids)合成

傅立叶分析:连续时间信号。有时在频域可以得到时域得不到的信息,通过傅立叶变换把信号转换到时域

吉布斯现象:永远不可能得到方波

 

傅立叶级数:周期连续时间信号

傅立叶变换:非周期连续时间信号转换为周期频谱信号

 

解决频谱混淆的方法

1.增加抽样率fs>=2fmax

2.使用anti-alising滤波器(不超过π)

 

离散傅立叶变换(DFT):非周期离散时间信号转换为周期连续频谱

线性特征

周期特征

平移特征

对称特征

 

快速傅立叶变换(FFT):basic principal "divide and conquer"

本书在Richard G. Lyons所著Understanding Digital Signal Processing, Second Edition的基础上进行了改编,针对通信类学校本科教学大纲,删除了教学中一般不涉及的内容,调整了章节顺序,并增加了z反变换、滤波器结构、线性相位FIR滤波器和其结构、模拟滤波器简介的内容,使教内容材更加完整。全书在概述了离散序列和系统的定义和实例之后,详细讨论了离散系统的特性、信号的离散化和离散卷积、z变换、离散时间傅里叶变换和离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、数字滤波器结构、以及有限和无限脉冲响应数字滤波器的设计等基本概念和基本理论。 [1] 书中涉及的数学知识以简明形式给出,深入浅出,易于理解。本书每章都增加了例题、习题和MATLAB例题,以便加强对每章内容的理解和掌握。 本书在Richard G.Lyons所著Understanding Digital Signal Processing,Second Edition的基础上进行了改编,针对通信类学校本科教学大纲,删除了教学中一般不涉及的内容,调整了章节顺序,并增加了z反变换、滤波器结构、线性相位FIR滤波器和其结构、模拟滤波器简介的内容,使教内容材更加完整。全书在概述了离散序列和系统的定义和实例之后,详细讨论了离散系统的特性、信号的离散化和离散卷积、z变换、离散时间傅里叶变换和离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、数字滤波器结构、以及有限和无限脉冲响应数字滤波器的设计等基本概念和基本理论。书中涉及的数学知识以简明形式给出,深入浅出,易于理解。本书每章都增加了例题、习题和MATLAB例题,以便加强对每章内容的理解和掌握。本书可作为理工类大专院校电子、计算机、通信等专业的本科生双语教学教材,对于DSP领域的工程技术人员也有很好的参考价值。
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