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00随机信号电子课件(绪论).ppt

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资源描述

1、泉州师范学院,制作者:理工学院 林顺达,随机信号处理Stochastic/Random Signal Processing,2006年1月,绪论,一. 数字信号处理的基本概念 1.信号 2.信号分类 3.模拟信号 4. 数字信号 5. 二者关系 6. 数字信号处理,数字信号处理 DSP(Digital Signal Processing)DSP是利用计算机或专用设备,以数值计算的方法对信号进行采集、变换、综合、估值、识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的的一门学科。,1、信号信号是传输信息的函数,是信息的物理表现形式;而信息是信号的具体内容,通俗地讲,信息就是有用的消息。信息是一个十

2、分抽象而又复杂的概念,它包含在消息之中,是通信系统中传送的对象,是客观世界的第三要素;其特点是无形的,可共享的,无限的,可度量的。消息不等于信息,同一消息可含有不同的信息量。 2、信号的分类依载体:电信号、磁信号、声信号、光信号、热信号、 机械信号。依变量个数:一维、二维、多维(矢量)信号。,依周期性:周期信号x(t)=x(t+kT); 非周期信号。依是否为确定函数:确定信号;随机信号。依能量或功率是否有限:能量信号;功率信号。无论是用模拟方法还是用数字方法,都是将所研究的信号先变成电信号,即所谓模拟信号。因此,可把信号分为模拟信号和数字信号两类。,3.模拟信号用电压或电流去模拟其他物理量,如

3、声音、温度、压力、图象等所得到的信号。 4.数字信号在时间上和幅度上都是离散的信号。它可由模拟信号经离散和量化得到,亦可客观存在。本质上,它只是一系列的“数”。 5.两者关系模拟经A/D变换得数字;数字经D/A变换得模拟。 6.数字信号处理通俗地讲,处理就是加工,因数字信号常表示成序列,加工实际上就是相加、相乘和位移。,二. 数字信号处理的学科概貌(研究内容)1. 信号的采集实现信号的数字化,包括取样、量化。2. 信号的分析信号描述与运算,各种变换,时、频域分析。3. 系统分析线性系统与非,时变系统与非,线性时(移)不 变系统,因果系统与非,线性时(移)不变因果系统。 4. 快速算法FFT,

4、WFT, 快速卷积、相关算法。 5. 数字滤波技术 (1) IIR数字滤波器的分析与设计; (2) FIR数字滤波器的分析与设计。,6. 信号的频谱分析与估值确定信号:谱分析;随机信号:相关计算、谱估计。 7. 特殊算法反卷积,信号重构。 8. 数字信号处理的实现 (1) 在通用微机上,用软件实现; (2) 用单片机实现; (3) 专用数字信号处理芯片DSP。,三. 数字信号处理系统的基本组成1. 框图,前置预滤波器,A/D变换器,数字信号处理器,D/A变换器,模拟滤波器,y(n),y(t),2. 各单元的作用前置预滤波器:滤除高于某一频率的信号,防混迭。A/D变换器:完成抽样和量化,实现数字

5、化。如下图所示:,数字信号处理器:,y(n),0,1,2,3,4,n,D/A变换器: 模拟滤波器:,四. 数字信号处理的特点 精度高模拟系统:由元器件确定(10-3);数字系统:由字长确定。 2. 灵活性高数字系统的性能主要由乘法器的系数决定。 3. 可靠性高只有“0”和“1”两个电平,受温度噪声影响小。 4. 容易集成规范性高,电路参数要求不高。,5. 时分复用,6. 可获得高性能指标如频谱分析:模拟方法10Hz;数字方法10-3Hz. 7. 便于二维与多维处理用存储一祯或数祯图象信号,实现二、多维 处理。 8. 速度不够高,工作频率也不够高几十MHz以下。,缺点1:增加了系统的复杂性,它需

6、要模拟接口以及比较复杂的数字系统; 缺点2:应用的频率范围受到限制,主要是A/D转换的采样频率的限制; 缺点3:系统的功率消耗比较大。数字信号处理系统中集成了几十万甚至更多的晶体管,而模拟信号处理系统中大量使用的是电阻、电容、电感等无源器件,随着系统的复杂性增加这一矛盾会更加突出。,五. 数字信号处理的应用领域,语音处理 语音信号分析 语音合成 语音识别 语音增强 语音编码 图像处理:恢复,增强,去噪,压缩 通信:信源编码,信道编码 ,多路复用,数据压缩 电视 :高清晰度电视,可视电话,视频会议 雷达:对目标探测,定位,成像,声纳 有源声纳信号处理 无源声纳信号处理 地球物理学 生物医学信号处

7、理 音乐 其它领域,六. 数字信号处理学科的发展历史,理论基础(经典数值计算or计算数学):17th Century-18th Century 中叶发展起来; DSP独立学科的形成:20th Century 4050s,迅速发展:60年代中期;(FFT和数字滤波器设计) FFT对DSP迅速发展起了极大的推动作用:1965年,J.W.Cooley & J.W.Tukey提出了FFT(Fast Fourier Transform),很快得到了推广应用;,数字滤波器(Digital Filter)设计方法的研究是DSP迅速发展的另一个标志,40年代60年代中期,形成了完整的理论基础(FIR & II

8、R); 有限冲击响应(FIRFinite Impulse Response); 无限冲击响应(IIRInfinite Impulse Response); 三个著名的DSP实验室: Bell实验室、IBM的Watson实验室、MIT的Lincoln实验室。,由简单的运算走向复杂的运算,目前几十位乘几十位的全并行乘法器可以在数十纳秒的时间内完成一次浮点乘法运算,这无论在运算速度上和运算精度上均为复杂的数字信号处理算法提供了先决条件; 由低频走向高频,模数转换器的采样频率已高达数百兆赫,可以将视频甚至更高频率的信号数字化后送入计算机处理; 由一维走向多维,像高分辨率彩色电视、雷达、石油勘探等多维信

9、号处理的应用领域已与数字信号处理结下了不解之缘。,发展特点,各种数字信号处理系统均几经更新换代:在图像处理方面,图像数据压缩是多媒体通信、影碟机(VCD或DVD)和高清晰度电视(HDTV)的关键技术。国际上先后制定的标准H.261、JPEG、MPEG1和MPEG2中均使用了离散余弦变换(DCT)算法。近年来发展起来的小波(Wavelet)变换也是一种具有高压缩比和快速运算特点的崭新压缩技术,应用前景十分广阔,可望成为新一代压缩技术的标准。,七. 本课程的特点1. 数学工具多微积分,概率统计,随机过程,高等代数,数值分析,积分变换,复变函数等。 2. 要求基础强网络理论、信号与系统是本课程的理论基础。 3. 与其它学科密切相连与最优控制、通信理论、故障诊断、计算机、微电子技术不可分,又是人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一。,注意:,本课程的教学要求:,考试方式:分散考核 成绩构成:平时及作业成绩(20%);期中及课程论文(30%);期未考试(50%)。,

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