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JMY © Copyrights Reserved, SDU 山东大学 数字信号处理精品课程 1 / 70
数字信号处理 Digital Signal Processing(DSP)主讲: 江铭炎
教授/博导
联系方式: 山东大学 中心校区
信息科学与工程学院 南楼203 Email: [email protected]
课程网址: 信息学院网页----精品课程----数字信号处理
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教材: 数字信号处理教程(第四版), 程佩青,清华大学出版社, 2013
• 课程内容
• 共64学时,其中讲授48学时,上机实验16学时。
• 教材内容:第1章~第8章
1. 信号的类型、信号处理应用的基本介绍。2学时
2. 离散时间信号与系统的时域分析。6学时
3. 离散时间信号的变换域分析。6学时
4. 线性时不变离散时间系统在变换域中的分析。8学时
5. 连续时间信号的数字处理,快速傅里叶变换FFT 。8学时
6. 数字滤波器的结构和实现方法。6学时
7. 数字滤波器的设计。8学时
8. 多抽样数字信号处理。4学时
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学习方法
• 数字信号处理非常有趣,也非常有用。• 强调基本概念、基本理论和分析方法;
• 适当练习,并利用MATLAB进行数字信号处 理实践;结合光盘内容,加深课程理解,增强
学习兴趣;
• 理论联系实际,巩固和加深对课程内容的理解。 利用Internet来扩大自己的知识面和跟踪本门
学科的最新发展动态;• 考核方式:平时成绩(作业+实验+考勤)40%,
期末考试成绩60%。
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本课程的参考书:• 数字信号处理-基于计算机的方法(第二版),
Mitra著,电子工业出版社.• 数字信号处理教程习题解答(第四版),程佩青,清
华大学出版社• 离散时间信号处理,[美]A.V.奥本海姆,科学出版
社.• Signal Processing 信号处理导论, Sophocles
J.Orfanids,清华大学出版社.• 数字信号处理使用MATLAB, 维纳.K.恩格尔约翰.G. 普罗克斯 ,刘树棠译,西安交通大学出版社.
• 基于MATLAB的系统分析和设计-信号处理,楼顺 天等编著,西安电子科技出版社.
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绪论
• 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, 硬件和软件的DSP算法和 芯片在各个工程领域得到广泛应用。
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。
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• 数字信号处理(DSP) (Digital Signal Processing)
• 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、压缩、扩展、增强、 估计、复原、识别、参数提取、频谱分析、综合 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。
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信号的特征和分类
• 信号(signal)是一种物理体现,或是传递信息的函 数。而信息是信号的具体内容,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)
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信号分类
• 模拟信号(analog signal):指时间连续、幅度连续 的信号。
• 连续时间信号
• 离散时间信号
• 数字信号(digital signal):时间和幅度上都是离散 (量化)的信号。
• 确定性信号和随机信号、(非)周期信号,能量 和功率信号
• 数字信号可用一序列的数表示,而每个数又可表 示为二进制码的形式,适合计算机处理。
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x(t)采样
保持
x(tn)
t tn
模数
转换
x(n)
n
模拟信号和数字信号
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• 周期信号,非周期信号
定义,x(t)=x(t+kT),k=1,2…式中t表示时间,T表示周期
• 能量信号
• 功率信号
dttfE 2|)(|
dttxT
PT
TT
2|)(|1lim
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确定性信号和随机信号
确定性信号:它的每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:不能用有限的参量加以描述。也无法对它的 未来值确定地预测。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者都兼有之。
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一维(1-D)信号: 一个自变量的函数。 二维(2-D)信号: 两个自变量的函数。 多维(M-D矢量)信号: 多个自变量的函数。
• 例 单词Away
256Hz 音叉信号
虎鲸的声音
注意声音与频率的关系
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脑电图(EEG):
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信号的最基本的参数• 频率和幅度• 3-30kHz:Very low frequency VLF(潜水艇导航)• 30-300kHz:Low frequency LF(潜水艇通信)• 300~3000kHz:Medium frequency(调幅广播)• 3-30MHz:High frequency(HF)(无线电爱好者,国际广
播,军事通信 无绳电话,电报,传真)• 30-300MHz:Very High frequency(VHF)(调频FM,VHF
电视)• 0.3~3GHz:Ultra high frequency(UHF)(UHF电视,蜂窝
电话,雷达,微波,个人通信)• 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VLF Very low frequency)• 频率20Hz~20KHz称为声波,Low frequency (处于LF)• 频率>20KHz称为超声波 ,具有方向性,可以成束(处于
HF)
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图像信号:黑白图像:二维信号
彩色图像:三通道二维信号
黑白视频信号:三维信号彩色视频信号:三维三通道信号
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• 系统:处理信号的物理设备。或者说,凡 是能将信号加以变换以达到人们要求的各 种设备。有模拟系统与数字系统。
x(t)系统
y(t)
处理
x(n) y(n)
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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。
• 信号处理的内容包括:滤波、变换、检测、 谱分析、估计、压缩、识别等一系列的加
工处理。
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• 多数科学和工程中遇到的是模拟信号。以前都是 研究模拟信号处理的理论和实现。
• 模拟信号系统处理缺点:难以做到高精度,受环 境影响较大,可靠性差,且不灵活等。
• 数字系统的优点:体积小、功耗低、精度高、可 靠性高、灵活性大、易于大规模集成、可进行二 维与多维处理。
• 随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发 展,加之数字信号处理理论和技术的成熟和完 善,用数字方法来处理信号,即数字信号处理,
已逐渐取代模拟信号处理。• 随着信息时代、数字世界的到来,数字信号处理
已成为一门极其重要的学科和技术领域。
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数字信号处理系统的基本组成
模拟
xa(t)
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
模拟
ya(t)ADC DSP DAC
采样→量化 转换为模拟电平→零阶保持
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模/数转换
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数/模转换
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典型的信号处理运算
• 时域(time domain):描述信号随时间的变化。
• 频域(frequency domain):信号的频谱 (spectrum)。
• 频谱:对信号中所含频率分量的描述,由 该频率处的频谱幅度表示。通常用FFT(快
速傅立叶变换)计算。
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中音C
和弦CEG
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数字滤波
• 数字滤波可以便捷地改变信号的特性。• 常用的滤波器改变信号的频率特性,让一些信号
频率通过,阻塞另一些信号频率。通过消除一个 或一些频率分量来改变信号的频谱。
• 低通滤波器(low pass filter):通低频,阻高频;• 高通滤波器(high pass filter): 则相反;• 带通滤波器(band pass filter):允许一定频带内的频
率通过;• 带阻滤波器(band stop filter):允许一定频带以外
的所有频率通过。• 截止频率(cut-off frequency):滤波器拐角处的频率
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数字滤波举例
和弦CEG CEG基频 CE基频 C基频
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对于图像(二维信号),低频部分时指图像中变化缓 慢的部分,高频部分对于边缘或突变部分。
高频噪声滤除:
数字滤波器是由一系列滤波器系数定义的, 只需要简单改变滤波器系数就可以完成滤波 器特性的修改。
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其他信号处理运算:
• 复数信号的产生
• 调制和解调
• 复用和解复用
• 正交振幅调制
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典型信号举例
• 心电图信号
• 脑电图信号
• 地震信号
• 柴油机信号
• 语音信号
• 音乐信号
• 图像
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数字信号处理学科介绍及应用
• 在国际上一般把1965年由Cooley-Turkey提出快速傅里叶 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。
• 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,离散傅里叶变换(DFT)。
• 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。
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数字信号处理学科内容
• 信号的采集:包括A/D, D/A技术、抽样定理、量化噪声理 论等。
• 离散信号分析:离散时间信号时域及频域分析、离散傅里 叶变换(DFT)理论, FFT进行谱分析、统计频谱分析。
• 离散系统分析• 信号处理的快速算法: 谱分析与快速傅里叶变换。
(FFT),快速卷积与相关算法。• 滤波技术• 信号的估计: 各种估值理论、相关函数与功率谱估计。• 信号的压缩: 包括语音信号与图象信号的压缩。• 信号的建模: 包括AR 、 MA 、 ARMA等各种模型。• 其他特殊算法: 同态处理、抽取与内插、信号重建等。• 数字信号处理的实现。• 数字信号处理的应用。
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数字信号处理实现方法
• 1.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: 可根据不同环境配不同单片机,其能达到实 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。美国德州仪器公司Texas Instrument(TI), Analog Devices ,Lucent , Motorola ,AT&T等公司都有
生产。• 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。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。
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• 用通用的可编程的数字信号处理器实现 法—是目前重要的数字信号处理实现方 法,它即有硬件实现实时的优点,又具有
软件实现的灵活性优点。
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数据信号处理的特点
• 与模拟系统(ASP)相比,数字系统具有如下特点:
• 精度高
• 可靠性
• 灵活性大
• 易于大规模集成
• 时分复用
• 可获得高性能指标
• 二维与多维处理
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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。
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2.可靠性强
• 数字系统:只有两个信号电平0和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。
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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。
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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)。
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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。
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6.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。
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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。
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8.局限性
• 数字系统的速度还不算高,因而不能处理 很高频率的信号。(因为抽样频率要满足奈 奎斯特准则定理)
• 另外,数字系统的设计和结构复杂,价格 较高,对一些要求不高的应用来说,还不 宜使用。
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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
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离散时间线性非时变系统理论和DFT 二维处理
数字滤波 频谱分析
FIR滤波器逼近
IIR滤波器逼近
FIR滤波器综合
IIR滤波器综合
FIR滤波器实现
IIR滤波器实现
FFT
用FFT滤波 统计频谱分析
频谱分析仪的实现
硬件、软件微处理器
应用雷达声纳通信
语音图像
.
.
.
.
.
.
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• 信号分析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、
语音分析和识别、目标检测等。
• 例如(1)对环境噪声的谱分析,可确定主要频率 成分,了解噪声的成因,找出降低噪声的对策;(2)
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; (3)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。
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• 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。
• 应用于(1)消除信息在传输过程中由于信道不理 想所引起的失真, (2)滤除不需要的背景噪声,
(3)去除干扰、(4)频带分割,信号谱的成形。
• 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。
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DSP的通信中应用
• 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。
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• 语音处理:语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语 音邮件、语音储存等。
• 图像/图形:二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像识 别、动画、机器人视觉、多媒体、电子地图、图像增强等。
• 军事;保密通信、雷达处理、声呐处理、导航、全球定位、 跳频电台、搜索和反搜索等。
• 仪器仪表:频谱分析、函数发生、数据采集、地震处理等。
• 自动控制:控制、深空作业、自动驾驶、机器人控制、磁盘 控制等。
• 医疗:助听、超声设备、诊断工具、病人监护、心电图等。
• 家用电器:数字音响、数字电视、可视电话、音乐合成、音 调控制、玩具与游戏等。
DSP的典型应用
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1.语音处理• 它是最早采用数字信号处理技术的领域之一。• 上世纪50年代提出语音形成数字模型,经过多年对语
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。• 这些系统广泛应用于电话窃听,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。
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2.图像处理
• 数字信号处理技术成功应用于图像处理方 法有:
1) 数据压缩
2) 图像复原
3) 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(GPU)。
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3.雷达
• 在军事上,雷达、计算机、射击武器等组成一个 自动控制系统。
• 当目标进入雷达的作用半径以内并被雷达自动跟 踪时,雷达就测量出目标的当前位置(距离、方位 角和高低角),并把数据送入计算机,推算出目标 的航向,航速,引导导弹或自动火炮去击中目标
(爱国者导弹对飞毛腿导弹)。雷达系统是应用高 性能数字信号处理技术的一个例子。
• 雷达系统主要信号处理功能包括:信号产生、匹配滤波、门限比较、目标参数(如
射程、方位和速度)估计。
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4.通信
• 整个通信领域几乎没有不受数字信号处理技术影响 的地方。
• 数字技术已用于信号的调制、解调、滤波、混频、 检波和多路传输等问题中。
• 语音数据压缩与解压是数字信号处理的重要内容。
•
在电信领域,数字处理技术已发展到音调检测,回 波清除、自适应均衡、数据加密、数据压缩、可视 电话等。许多音频通信的信号处理功能,已由单块 集成电路实现。
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5.电话、电报
•
脉冲编码调制通讯(简称PCM)主要有的 是抗干扰性强。但是,要对语音信号进行 脉冲编码传输,起码要有64千比特/秒。为
了提高信道的利用率,必须压缩语音数码 率。语音压缩编码的方法很多,如自适应 差分脉调制(ADPCM),32千比特/秒的 数码率达到了长途电话的质量标准,且复 杂程度较低,1988年被CCITT(国际电报电
话咨询委员会)建议为长途传输中的一种 新型国际通用语音编码方法。
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6.扩频通信
•
与数据压缩相反的数据扩张,也是很有用 的技术。它的根据是仙农编码定理:在一 定的条件下,只要码的长度充分大时,一 定存在一种编码、译码方法,使错误译码 率充分小。近年来,在国防上实现发射功 率隐蔽与抗电子干扰,采用了数据扩张技 术,用300千比特/秒的数码率传送64千比 特/秒的语音,可以使敌方对此信号难以侦 察或干扰。
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7.移动通信
•
现代通信系统是信息时代的生命线。最近 几年,电信业在我国发展很快,电话的用 户与日俱增,移动通信已全国联网。现
在,世界性的全球通讯网连接着16亿个以 上的电话,还提供大量的用户电报以及数 据通信业务。通讯将超过能源、汽车、钢 铁、交通和农业,成为世界上最大的行业。
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8.其他
• 生物医学信号处理CT / CAT• CT:计算机X射线断层摄影装置。其中头颅
CT英国EMI公司豪斯菲尔德获诺贝尔奖。
• CAT:计算机X射线空间重建装置。出现全身 扫描,心脏活动立体图形,脑肿瘤异物,人 体躯干图像重建。
• 心电图分析。
• 嵌入式电子系统
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DSP技术的发展趋势
• DSP技术的发展趋势,可用四个字“多快好省”来 概括。
• 1). 多。可从广度和深度看,广度是指DSP的型号 越来越多。如TMS320C2x(控制)/5x(低功耗) /6x(高性能处理)。从深度讲是多CPU的糅合,
一种多DSP的糅合,一种DSP的核和其他事务性 处理的核的糅合在一起。
• 2). 快。运算的速度越来越快,指令速度越来越 快,频率越来越高,功能越来越强。
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DSP技术的发展趋势
• 3. 好。主要是指性能价格比。
性价比符合摩尔定律:每隔18个月,芯 片的速度提高一倍,价格是原来的一半。 这是由于半导体工艺的发展,使得成本降 低引起的。
• 4. 省。功耗越来越低。
正是由于DSP多快好省的发展,DSP的 应用范围越来越宽。
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DSP技术的发展方向
• 数字汇聚
• 远程会议系统
• 融合网络
• 数字图书馆
• 图像与文本合一的信息检索业务
• 多媒体通信
• 个人信息终端
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1. 对元件值的容限不敏感,受温度、环境等外部参 与影响小;
2. 容易实现集成;VLSI3. 可以时分复用,共享处理器;
4. 方便调整处理器的系数实现自适应滤波;
5. 可实现模拟处理不能实现的功能:线性相位、多 抽样率处理、级联、易于存储等;
6. 可用于频率非常低的信号。
数字处理的优点
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1. 需要模数转换;
2. 受采样频率的限制,处理频率范围有限;
3. 数字系统由耗电的有源器件构成,没有无源设备 可靠。
但是优点远远超过缺点。
数字处理的缺点
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作业
• 写一篇综述文章,DSP主要在某一方面的 研究及应用,或是了解某一领域应用DSP
的前景及其发展趋势等。
• 要求按论文写作要求。有题目、作者、摘 要、关键字、主文(条目形式)、参考文 献及外文摘要。
• 上交时间为二个星期之后。
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小结
• 1.什么是数字信号处理
• 2.数字信号处理的学科分支
• 3.数字信号处理的基本组成
• 4.数字信号处理的实现方法
• 5.数字信号处理的特点
• 6.数字信号处理的应用领域
• 7.数字信号处理的发展趋势
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数字信号处理(DSP) (Digital Signal Processing)
• 凡是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。
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数字信号处理基本学科分支
• 数字信号频谱分析
• 数字信号滤波
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数字信号处理系统的基本组成
模拟
xa(t)
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
模拟
ya(t)ADC DSP DAC
采样→量化 转换为模拟电平→零阶保持
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数字信号处理实现方法
• 1.采用大、中小型计算机和微机。
• 2.用单片机。
• 3.利用通用DSP芯片
• 4.利用特殊用途的DSP芯片
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数据信号处理的特点
• 与模拟系统(ASP)相比,数字系统具有如下特点:
• 精度高
• 可靠性
• 灵活性大
• 易于大规模集成
• 时分复用
• 可获得高性能指标
• 二维与多维处理
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数字信号处理的应用领域
• 数字信号处理应用领域大致可分为:
• 信号分析
• 信号滤波
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DSP技术的发展趋势
• DSP技术的发展趋势:四个字“多快好省”。