数字信号课件：DSP绪论

数字信号处理

数字信号处理教程数字信号处理教程习题分析与解答程佩青清华大学出版社教材参考书1.数字信号处理数字信号处理习题解答丁玉美西安电子科技大学出版社2.离散时间信号处理

[美]A.V奥本海姆R.W.谢弗编科学出版社3.SignalProcessing信号处理导论

Sophocles

J.Orfanids(奥法尼索斯S.J)

清华大学出版社4.4./movie/2011/8/L/S/M8AROL7GG_M8ARSNULS.html麻省理工学院数字信号处理课程A.V奥本海姆，26节课5.关于数字信号处理的学习

作为一门课程，学好数字信号处理和学好其他课程有着共同的要求。下面是几点特殊的要求：（1）特别要注意加深概念的理解，不要只停留在死记数学公式上；（2）通过应用来加深理解和记忆；特别希望大家在学习的过程中一定要重视利 用MATLAB来完成实际的信号处理任务。

（3）打好基础，循序渐进；（4）尽可能的多看一些国外的教科书及有关文献什么是数字信号处理1、处理对象：数字信号，序列2、处理方法：数值计算3、处理目的：提取有用信号绪论一、基本概念

1、信号

2、系统

3、信号处理1.信号(复习)

•信号是信息一种物理体现。在信号处理领域中，信号被定义为一个随机变化的物理量。•例如：为了便于处理，通常都使用传感器把这些真实世界的物理信号------>电信号，经处理的电信号--->传感器--->真实世界的物理信号。如现实生活中最常见的传感器是话筒、扬声器话筒(将声压变化)--->电压信号-->空气压力信号(扬声器)1）信号的最基本的参数

•频率和幅度•3-30kHz:VerylowfrequencyVLF(潜水艇导航)甚低频•30-300kHz:LowfrequencyLF(潜水艇通信)低频•300~3000kHz:Mediumfrequency(调幅广播)中频•3-30MHz:Highfrequency(HF)(无线电爱好者，国际广播，军事通信无绳电话，电报，传真)高频•30-300MHz:VeryHighfrequency(VHF)(调频FM，甚高频电视)•0.3~3GHz:Ultrahighfrequency(UHF)(UHF电视，蜂窝电话，雷达，微波，个人通信)超高频•频率低20Hz范围，称为次声波，它不能被听到，当强度足够大，能被感觉到。(处于VLFVerylowfrequency)甚低频•频率20Hz~20KHz称为声波，Lowfrequency(处于LF)低频•频率>20KHz称为超声波，具有方向性，可以成束(处于LF)2）信号分类•同一种信号，如电信号，可从不同角度进行分类：（a）一维信号、二维信号、矢量信号（b）周期信号和非周期信号（c）确定性信号和随机信号（d）能量信号和功率信号（e）连续信号、离散信号（f）模拟信号和数字信号(a)一维信号、二维信号、矢量信号

•信号的变量可以是时间，频率、空间或其他的物理量。•若信号是一个变量(如时间)的函数，称一维信号；•若信号是两个变量(空间坐标x,y)的函数，称为二维信号；•推广：若信号是多个（例如M个，M2）变量的函数，则称为多维（M维）信号。•若信号表示成M维的矢量•x=[x1(n),x2(n),…,xM(n)]•(式中为转置，n为时间变量），则称为x是一个M维信号(b)周期信号和非周期信号若信号满足：x(t)=x(t+kT),k为正整数；或x(n)=x(n+kN)k,N皆为正整数，n+kN为任意整数，则x(t)和x(n)都是周期信号，周期分别为T和N；否则就是非周期信号。(c)确定性信号和随机信号•确定性信号：若信号在任意时刻的取值能精确确定，则称它为确定信号；它的一个值可以用有限个参量来唯一地加以描述。例：直流信号：仅用一个参量可以描述。阶跃信号：可用幅度和时间两个参量描述。正弦波信号：可用幅度、频率和相位三个参量来描述。随机信号：若信号在任意时刻的取值不能精确确定，或说取值是随机的，即它不能用有限的参量加以描述。也无法对它的未来值确定性地预测。它只能通过统计学的方法来描述(概率密度函数来描述)。例：许多自然现象所发生的信号、语音信号、图象信号、噪声都是随机信号。它们具有幅度(能量)随机性、或具有发生时间上的随机性或二都兼有之。d）能量信号和功率信号•若信号能量E有限，则称为能量信号；•若信号功率P有限，则称为功率信号；•信号能量E可表示为信号功率P可表示为周期信号及随机信号一定是功率信号；•非周期的绝对可积（和）信号一定是能量信号。（E)按自变量与函数值的取值形式不同分类：

时间幅度连续时间信号连续连续离散时间信号离散连续数字信号离散量化2、系统系统是将信号进行处理（或变换）以达到人们要求的各种设备。系统可以是硬件的，也可以是软件编程实现的。系统的分类（按所处理的信号种类不同分类）-连续时间信号系统（模拟信号系统）

-离散时间信号系统-数字信号系统3、信号处理信号处理是研究用系统对含有信息的信号进行处理（变换）以获得人们所希望的信号，从而达到提取信息，便于利用的一门学科。信号处理的分类：-模拟信号处理CRxa(t)ya(t)延时x(n)y(n)a-数字信号处理（实质：数值运算）二、DSP系统的基本组成

和实现方法DSP系统的基本组成前置预滤波器A/D转换器数字信号处理器D/A转换器模拟滤波器xa(t)ya(t)x(n)y(n)(1)前置滤波器•将输入信号xa(t)中高于某一频率(称折叠频率，等于抽样频率的一半)的分量加以滤除。(2)A/D变换器由模拟信号产生数字信号（一个二进制流）。其有两个过程：抽样和保持。抽样：每隔T秒(抽样周期)取出一次xa(t)的幅度，此信号称为离散信号。它只表示时间点0，T,2T…,nT,…上的值xa(0),xa(T),xa(2T)…,xa(nT)…..。保持：在保持电路中将抽样信号变换成数字信号，因为一般采用有限位二进制码，所以它所表示的信号幅度就是有一定限制的。经过A/D变换器后，不但时间离散化了，幅度也量化了，这种信号称为数字信号。用x(n)表示。例子如4位码，只能表示24=16种不同的信号幅度，这些幅度称为量化电平。当离散时间信号幅度与量化电平不相同时，就要以最接近的一个量化电平来近似它。所以经过A/D变换器后，不但时间离散化了，而且幅度也量化了，产生一个二进制流。t0xa(t)0x(n)的二进制数0011011000110110011100101100100110010010抽样量化nx(n)n(3)数字信号处理器(DSP)按照预定要求，在处理器中将信号序列x(n)进行加工处理得到输出信号y(n).ny(n)(4)D/A变换器经过D/A变换器，将数字信号序列反过来变换成模拟信号，这些信号在时间点0,T,2T…nT,…上的幅度应等于序列y(n)中相应数码所代表的数值大小。即由一个进制流产生一个阶梯波形，是形成模拟信号的第一步。(5)后置滤波器把阶梯波形平滑成预期的模拟信号。以滤除掉不需要的高频分量，生成所需的模拟信号ya(t).tya(t)

实际数字信号处理系统实际系统并不一定要包括它的所有框图。如有些系统只需数字输出，可直接以数字形式显示或打印，就不需要D/A变换器；另一些系统的输入就是数字量，因而就不需要A/D变换器；纯数字系统则只需要数字信号处理器这一核心即可。四、数字信号处理的学科概貌

1.数字信号处理开端在国际上一般把1965年由Cooley-Turkey提出快速付里叶变换(FFT)的问世，作为数字信号处理这一学科的开端。而它的历史可以追溯到17世纪--18世纪，也即牛顿和高斯的时代。年代 特点 $/MIPS60年代 大学探索 $100-$1,00070年代 军事运用 $10-$10080年代 商用成功 $1-$1090年代 进入消费类电子$0.1-$1今后 生活用品 $0.01-$0.1发展特点2.数字信号处理领域的理论基础数字信号处理的基本工具：微积分，概率统计，随机过程，高等代数，数值分析，近代代数，复杂函数。数字信号处理的理论基础：离散线性变换(LSI)系统理论，离散付里叶变换(DFT)。

3.“数字信号处理”又成为一些学科的理论基础在学科发展上，数字信号处理又和最优控制，通信理论，故障诊断等紧紧相连，成为人工智能，模式识别，神经网络，数字通信等新兴学科的理论基础。4.数字信号处理学科内容数字信号处理学科包含有（1）离散时间线性时不变系统分析（2）离散时间信号时域及频域分析、离散付里叶变换（DFT）理论。（3）信号的采集，包括A/D,D/A技术，抽样，多率抽样，量化噪声理论等。（4）数字滤波技术（5）谱分析与快速付里叶变换（FFT），快速卷积与相关算法。（6）自适应信号处理（7）估计理论，包括功率谱估计及相关函数估计等。（8）信号的压缩，包括语音信号与图象信号的压缩（9）信号的建模，包括AR，MA，ARMA，CAPON，PRONY等各种模型。（10）其他特殊算法（同态处理、抽取与内插、信号重建等）（11）数字信号处理的实现。（12)数字信号处理的应用。

以上（1）（2）（3）三点是理论和技术分析的基础，是最基本的，（4）（5）（6）为本课程教学内容。其中滤波技术又可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波为本科阶段学。主要为FIR和IIR数字滤波器。自适应信号处理作为简介。DSP系统的实现方法-软件实现法-硬件实现法-DSP芯片法片上系统SOC1.采用大、中小型计算机和微机工作站和微机上各厂家的数字信号软件，如有各种图象压缩和解压软件。用这一方法优点：可适用于各种数字信号处理的应用场合，很灵活。2.用单片机由于单片机发展已经很久，价格便宜，且功能很强。优点：可根据不同环境配不同单片机，其能达实时控制，但数据运算量不能太大。3.利用通用DSP芯片DSP芯片较之单片机有着更为突出优点。如内部带有乘法器，累加器，采用流水线工作方式及并行结构，多总线速度快。配有适于信号处理的指令(如FFT指令)等。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%还有AT&T公司dsp16,dsp32系列Motorola公司的dsp56x,dsp96x系列AD公司的ADSP21X,ADSP210X系列4.利用特殊用途的DSP芯片市场上推出专门用于FFT,FIR滤波器，卷积、相关等专用数字芯片。如：BB公司：DF17XX系列

MAXIM公司：MAXIM27X,MAXIM28XNational公司：National-SEMI系列：MF系列。其软件算法已在芯片内部用硬件电路实现，使用者只需给出输入数据，可在输出端直接得到数据。片上系统（SOC,SystemonaChip）随着大规模集成电路的发展，一个复杂数字信号处理系统已可以集成在一个芯片上。SOC包含有数字和模拟电路、模拟和数字转换电路、微处理器、微控制器以及数字信号处理器等。与传统的集成电路不同的是，嵌入式软件的设计也被集成到了SOC的设计流程中，SOC的设计方法将以组装为基础，采用自上至下的设计方法，在设计过程中大量重复使用自行设计或其他第三方拥有知识产权的IP(IntelligentProperty)模块。SOC要充分考虑如何合理划分软件和硬件所实现的系统功能以及如何实现软、硬件之间的信息传递。SOC将是数字信号处理系统的一个新型的实现方法。

三、DSP的特点和应用DSP的特点-高灵活性-高精度-高稳定性易大规模集成、时分复用、可获高性能指标等DSP的应用1.精度高在模拟系统中，它的精度是由元件决定，模拟元器件的精度很难达到10-3以上。而数字系统中，17位字长就可达10-5精度，所以在高精度系统中，有时只能采用数字系统。2.可靠性强数字系统：只有两个信号电平0，1受噪声及环境条件等影响小。模拟系统：各参数都有一定的温度系数，易受环境条件，如温度、振动、电磁感应等影响，产生杂散效应甚至振荡等且数字系统采用大规模集成电路，其故障率远远小于采用众多分立元件构成的模拟系统。3.灵活性大数字系统的性能主要决定于乘法器的各系数，且系数存放于系数存储器内，只需改变存储的系数，就可得到不同的系统，比改变模拟系统方便得多。4.易于大规模集成数字部件：高度规范性，便于大规模集成，大规模生产，对电路参数要求不严，故产品成品率高。例：(尤其)在低频信号：如地震波分析，需要过滤几Hz~几十Hz的信号，用模拟系统处理其电感器、电容器的数值，体积，重量非常大，且性能亦不能达到要求，而数字信号处理系统在这个频率处却非常优越(显示出体积，重量和性能的优点）。5.时分复用利用DSP同时处理几个通道的信号。某一路信号的相邻两抽样值之间存在很大的空隙时间，因而在同步器的控制下，在此时间空隙中送入其他路的信号，而各路信号则利用同一DSP，后者在同步器的控制下，算完一路信号后，再算另一路信号，因而处理器运算速度越高，能处理的信道数目也就越多。多路器DSP分路器同步123n123n6.可获得高性能指标例：对信号进行频谱分析模拟频谱仪在频率低端只能分析到10Hz以上频率，且难于做到高分辨率(也即足够窄的带宽)。但在数字的谱分析中，已能做到10-3Hz的谱分析。又例：有限长冲激响应数字滤波器，则可实现准确的线性相位特性，这在模拟系统中是很难达到的。7.二维与多维处理利用庞大的存储单元，可以存储一帧或数帧图象信号，实现二维甚至多维信号包括二维或多维滤波，二维及多维谱分析等。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、MPEG—1和MPEG—2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。8.局限性

（1）增加了系统的复杂性。需要模拟接口以及比较复杂的数字系统。（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。（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。

第四节

数字信号处理的应用领域自20世纪60年代以来，数字信号处理的应用已成为一种明显的趋势，这与它突出优点分不开的。数字信号处理大致可分为：信号分析信号滤波一、信号分析任务：涉及信号特性的测量。它通常是一个频域的运算。主要应用于：谱(频率和/或相位)分析语音分析说话人识别目标检测1.谱估计谱估计就是对各种信号进行频谱分析,或将时间域信号转换为频率域信号进行处理。通过快速付氏变换(FFT)方便地实现这种变换或反变换。例如通过对环境噪声的谱分析,可以确定主要频率成分,了解噪声的成因,找出降低噪声的对策;对振动信号的谱分析,可了解振动物体的特性,为设计或故障诊断提供资料和数据。对于高保真音乐和电视这样的宽带信号转到频率域后极大多数能量集中在直流和低频部分,就可把频谱中的大部分成分滤去,从而压缩信号频带。二、信号滤波数字滤波就是在形形色色的信号中提取所需要的信号,抑制不需要的信号或干扰信号。滤波器还能消除信息在传输过程中由于信道不理想所引起的失真,因此在电子系统中各种各样的滤波器应用很多。应用于：滤除不需要的背景噪声，去除干扰、频带分割，信号谱的成形所以它广泛地应用于数字通信，雷达，遥感，声纳，语音合成，图象处理，测量与控制，高清晰度电视，多媒体物理学，生物医学，机器人等。三、DSP的典型应用1.网络2.无线通信3.家电4.另外还有虚拟现实，噪声对消技术，电机控制，图像处理等等可以说DSP是现代信息产业的重要基石，它在网络时代的地位与CPU在PC时代的地位是一样的。四、举例

1.语音处理它是最早采用数字信号处理技术的领域之一。本世纪50年代提出语音形成数字模型，经过十多年对语音的分析、综合、证明是正确的。在语音领域现存在着三种系统：语音分析系统：(自动语音识别系统，它能识别语音，辨认说话的人是谁，而且破译后，能立即作出决断。语音综合系统：盲人的自动阅读机，声音响应的计算机终端，会说话玩具，家用电器(CD,VCD,DVD)。语音分析综合系统：语音存储和检索系统。即广泛应用于电话窃听。即应用于语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人确认、语音邮件、语音存储等。语音压缩在ＧＳＭ手机中用ＤＳＰ可将语音压缩至13ｋbps,在卫星电话中用ＤＳＰ将语音压缩至4.3ｋbps后,仍具有良好的清晰度。在语音信箱、留言电话方面也都采用语音压缩技术和ＤＳＰ。2.图像处理数字信号处理技术成功应用的图像处理方法有：数据压缩图像复原清晰化与增强由于单个数字图像以1兆个采样值的量级表示，所以要求高性能的处理机、高密度的数据存储器。即要求高速度硬件。数字压缩数据压缩在一定条件下把原始信号所含信息数据进行压缩,如语音、声音、图像信号中含有许多冗余信息,通过数字信号压缩算法最大限度地去除这些信号中的冗余度,使压缩后信号带宽减小,提高传输效率。作数据存储时可降低所需存储介质的容量。例如直径为120ｍｍ的ＣＤ光盘,本来存储的只是一套70分钟的ＨｉＦｉ立体声音乐,现在可将70分钟电视信号和音乐信号都压缩到120ｍｍ的光盘上,即ＶＣＤ光盘。五、DSP技术的发展方向数字信号处理技术已经成熟,正在获得广泛的应用。目前在电子和通信领域正在进行一场数字化革命,ＤＳＰs在其中扮