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  • 【数字信号处理】数字信号处理简介 ( 数字信号处理技术 | 傅里叶变换 )
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    2021-04-13 18:19:16





    一、数字信号处理技术



    数字信号处理 ( DSP , Digital Signal Processing )信息学科计算机学科 结合产生的一门新的学科 , 核心是 使用 数值计算的方法 , 完成对信号的处理 ;

    DSP 有两种理解 :

    • Digital Signal Processor : 数字信号处理器 ;
    • DSP , Digital Signal Processing : 数字信号处理技术 ;

    数字信号处理完整过程 :

    模拟信号 经过 A/D 转换数字信号 , 数字信号经过 数字信号处理 转换成新的 数字信号 , 然后经过 D/A 转换模拟信号 ;


    Analog Signal 模拟信号 , Digital Signal 数字信号 ;

    数字信号处理一般进行 频谱分析 , 滤波 , 数据压缩 , 数据调制解调 等处理 ;


    DSP 实现 : 数字信号处理一般使用硬件实现 ,

    • 通用 CPU: 一般的电脑 , 服务器 上运行的 DSP 算法 ; CPU 的性能越来越高 ( 这个是主要趋势 ) ;
    • DSP 芯片 : TI 公司的 TMS320 系列芯片 , AD 公司的 ADSP 系列芯片 , AT&T 的 TS201 系列芯片 ;
    • 可编程芯片 ;
    • 专用芯片 ;

    数字信号处理前置学科 :

    • 高等数学 ;
    • 信号与系统 ;
    • C语言 / Java 语言 ( 或者其它任意一门编程语言 ) ;
    • MATLAB ;




    二、傅里叶变换 ( 时域转频域 )



    信号的主要变换方式 : 傅里叶级数变换 , 傅里叶变换 , 拉普拉斯变换 , 等 ;

    模拟信号先表示成 数字信号 , 然后再使用傅里叶变换进行 频谱分析 ,

    x ( t ) ⟷ F T x ( j Ω ) x(t) \stackrel{FT}{\longleftrightarrow} x( j \Omega ) x(t)FTx(jΩ)

    c o s Ω 0 t cos \Omega_0 t cosΩ0t 的频谱是一个冲激 :


    c o s Ω 0 t ⟷ F T π ∣ δ ( Ω − Ω 0 ) + δ ( Ω + Ω 0 ) ∣ cos \Omega_0 t \stackrel{FT}{\longleftrightarrow} \pi | \delta (\Omega - \Omega_0) + \delta (\Omega + \Omega_0) | cosΩ0tFTπδ(ΩΩ0)+δ(Ω+Ω0)

    c o s Ω 0 t cos \Omega_0 t cosΩ0t 是一个能量无限的信号 , 其 所有的能量都集中在了 Ω 0 \Omega_0 Ω0 频率上 , 因此是一个冲激 ;

    傅里叶变换频谱分析反应了信号在频率意义上的能量分布 ; c o s Ω 0 t cos \Omega_0 t cosΩ0t 在除 Ω 0 \Omega_0 Ω0 之外的频率上 , 能量都是 0 0 0 ,


    如果一个信号在时间上是可分的 , 没有噪声 , 如 在 0 0 0 ~ 100 100 100 秒内发出 5 K H z 5KHz 5KHz 信号 , 在 100 100 100 ~ 200 200 200 秒内发出 2 K H z 2KHz 2KHz 信号 , 简单的时域分析 , 就可以分析该信号的情况 , 没有必要进行傅里叶变换 ;


    频谱图上表示的是一段时间内 , 不同频率上 , 信号的能量强度 ;


    如果在信号上加入了噪声 , 如果 将信号从时域转为频域 , 可以很清晰的看到每个频率上的信号能量分布 , 如果噪音的频率与信号的频率不同 , 可以很清晰的看到哪些是噪音 , 哪些是信号 ; 同时可以计算出信号的信噪比 ;

    在时间上 , 信号和噪声同时存在 , 都存在了 200 200 200 秒 , 经过傅里叶变换 , 检查频谱 , 可以将分布在所有时间上的不同频率的的能量分析出来 , 哪个是噪音 , 哪个是信号 , 一目了然 ;


    电话的双音多频信号 , 使用两个固定频率单音信号 , 组合成一个信号 , 转为频域信号时 , 只要 监控这两个固定频率的信号强度 , 就知道是否发出了该组合信号 ;


    在相同时间内 , 出现与信号频率相同的噪声 , 如收听某个广播电台的 100 H z 100Hz 100Hz 频率的广播信号时 , 突然出现干扰噪声 , 该干扰也是 100 H z 100Hz 100Hz 的 , 这样即使使用傅里叶变换 , 在频谱分析上也无法识别出噪声 ;

    对于与信号的 时域 , 频域 相同的噪声 , 需要使用阵列信号处理 , 将 时域变到空域 , 在空间上 , 噪声与信号是处于不同空间的 , 这里就有一个与频谱类似的 空间谱 ,

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    本文介绍了常见信号平滑处理方法:(一阶滤波,互补滤波,卡尔曼滤波)

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  • 数字信号处理常见知识点汇总

    千次阅读 2021-12-11 17:41:17
    离散时间信号与系统分析、系统及滤波器设计

    离散时间信号与系统分析:

    1. 利用DFT进行谱分析会产生哪些误差
    (1)混叠现象
    由于DFT是针对离散时间信号进行谱分析的,因此要先对连续信号进行采样,采样频率若不满足奈奎斯特采样定理,则频谱会在 w = π w=\pi w=π (折叠频率)附近发生混叠。
    (2)栅栏效应
    由于N点DFT是在数字频率 [ 0 , 2 π ] [0,2\pi] [0,2π]上对信号的频谱进行N点等间隔采样,而采样点之间的频谱函数是不知道的,像是通过N个栅栏缝隙中去观察频谱函数值一样。

    改善方法:
    增大DFT的采样点数N;
    时域序列末尾补0,时域序列末尾补0至L点DFT后,计算出的频谱函数值实际上是原信号频谱在 [ 0 , 2 π ] [0,2\pi] [0,2π]上的L点等间隔采样,从而增加了对真实频谱采样的点数,并改变了采样点的位置,这将会显示出原信号频谱更多的细节,故可以改善栅栏效应(像是增多了栅栏的缝隙)。
    (3)截断效应(吉布斯效应):
    实际中遇到的信号可能是无限长的,用DFT对其进行谱分析时,需要用矩形窗函数 R N ( n ) R_{N}(n) RN(n)截断成有限长序列 y ( n ) = x ( n ) R N ( n ) y(n)=x(n)R_{N}(n) y(n)=x(n)RN(n)
    由于时域和矩形窗函数乘积,对应于频域和 S a ( ) Sa() Sa()函数卷积,因此截断后序列的频谱与原序列的频谱必然有区别,主要表现在以下两个方面:

    1. 原来的离散谱线会向附近展宽,形成频谱泄露(信号频谱中各谱线之间相互影响 ,使测量结果偏离实际值 ,同时在谱线两侧其他频率点上出现一些幅值较小的假谱);
    2. 另一方面是主谱线两侧形成许多旁瓣,引起不同频率分量间的干扰,形成谱间干扰

    改善方法:
    由于存在截断效应,增加N使 R N ( w ) R_{N}(w) RN(w)的主瓣变窄(相应地减小过渡带带宽),提高频谱分辨率,但旁瓣的个数和幅度不会减小(不改变肩峰值,最大肩峰值总是约为8.95%,只能使起伏震荡变密),因此为了减小谱间干扰(改善截断效应),只能换窗

    2. 序列末尾补0与间插0的区别

    DFT——末尾补零与插零方式的区别
    末尾补零:
    改善栅栏效应,提高频谱分辨率。

    3. 引起栅栏效应的原因是什么?
    由于DFT是对连续频谱的N点采样,因此导致频域观测的是离散谱线,不连续,出现类似通过栅栏的缝隙去观察频谱一样。

    4. 如何利用DFT计算IDFT

    先对X(k)取共轭,再对 X ∗ ( k ) X^{*}(k) X(k)求DFT后再取共轭并除以N.
    在这里插入图片描述
    5. 频域采样定理
    频域采样同样会导致时域信号周期性延拓,若在频域对频谱进行N点采样,则时域信号则会以N为周期进行周期性延拓,此时采样点数N≥时域序列长度M才可避免发生时域混叠。

    6. 频率分辨率
    频率分辨率F,即信号的模拟分辨率,与信号的补零长度无关,仅与信号的有效长度有关,

    F = 1 T p m i n = 1 N T = F s N F=\frac{1}{T_{pmin}}=\frac{1}{NT}=\frac{F_s}{N} F=Tpmin1=NT1=NFs

    其中Tpmin是信号的最小记录时间= 1 N T m a x \frac{1}{NT_{max}} NTmax1,Tmax为最大时间间隔,即1/Fsmin=1/2Fmax.

    信号的持续时间t=1/F=N·Tmax.

    7.非零周期序列的Z变换不存在。

    系统及滤波器设计:

    1. 最小相位系统与全通系统的关系及其应用
    最小相位系统,是指零点全部在单位圆内的稳定系统。

    应用:
    (1)利用最小相位系统,可得到幅度响应相同相位延迟(群延迟)最小的系统;
    (2)任何一个非最小相位系统的系统函数均可由一个最小相位系统和一个全通系统级联而成。
    (3)最小相位系统保证其逆系统存在,逆滤波在信号检测及解卷积中有重要应用。

    全通系统,是指幅度响应为常数的稳定系统。

    全通系统属于最大相位系统,因为其全部零点均在单位圆外,而全部极点均在单位圆内;此外,全通系统每一对零、极点呈倒数关系,以单位圆为界镜像分布(可作为分析题的一种判断依据,如求出H(z)的极点1/a,零点a,则为全通系统)。

    应用:利用全通系统可设计出通带近似为线性相位的IIR滤波器(因为信号通过全通系统后,幅度谱不变,仅相位谱发生改变,得到纯相位滤波)。

    2. IIR数字滤波器的优缺点
    优点:

    1. IIR Filters的系统函数可以写成封闭函数的形式;
    2. IIR Filters在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,设计工作量较小,对计算工具要求不高;

    缺点:

    1. 相位的非线性,将引起频率的色散,若需线性相位,则要采用全通网络进行相位校正,从而使得滤波器设计变得复杂,成本也高。
    2. IIR Filters采用递归型结构,即带有反馈环路,由于运算中的舍入处理,使误差不断积累,有时会产生寄生振荡(极限震荡环)。

    3. 频率采样法设计FIR滤波器时,如果阻带衰减不够,应该采取何种措施?
    提高阻带衰减的具体方法是在频率响应间断点附近区间内插一个或几个过渡采样点使不连续点变成缓慢过渡带。(注意与窗函数法改变阻带衰减的方法不同:窗函数法是直接换窗)

    4. 什么是吉布斯效应?窗函数的旁瓣峰值衰减损耗和滤波器设计时的阻带最小衰减各指什么,有何区别?
    增加窗口长度N只能相应的减小过渡带宽度,而不能改变肩峰值。如:使用矩形窗时,最大肩峰值约为8.95%,无论N如何增大,只能使起伏震荡变密,而最大肩峰值总是8.95%,这种现象称为吉布斯效应。

    旁瓣峰值衰减损耗适用于窗函数,是窗谱主板旁瓣幅度之比,
    即旁瓣峰值衰减损耗=20lg(第一旁瓣值/主瓣峰值)。

    阻带最小衰减适用于滤波器
    当滤波器是用窗函数法得出时,阻带最小衰减取决于窗谱主瓣旁瓣面积之比。

    5. FIR与IIR的区别

    1. IIR相位一般是非线性的,FIR可实现严格线性相位
    2. IIR不一定稳定,但FIR一定稳定
    3. IIR一定存在递归结构,FIR主要是非递归结构,也可以含有递归结构
    4. 相同性能下IIR阶数较少,FIR阶数较高
    5. IIR的设计有封闭形式的表达式,FIR没有封闭形式的表达式
    6. IIR有噪声反馈,噪声大,FIR噪声小
    7. IIR运算误差大,可能出现极限震荡环,FIR运算误差小,不存在极限震荡环
    8. IIR对计算手段要求低,FIR一般要用计算机实现
    9. IIR主要用于设计带限滤波器(LP,HP,BP,BS),FIR可设计应用更为广泛的滤波器
    10. IIR作为选频滤波器,对频率分量选择性良好,而FIR选择性差

    6. 尾数处理
    数字系统在定点制乘法运算和浮点制加法、乘法运算中进行尾数处理。

    7. 双线性变换法设计步骤

    1. 确定数字滤波器的技术指标:
      w p , w s w_p,w_s wp,ws,
      通 带 最 大 衰 减 α p 通带最大衰减\alpha_p αp(越小越好,越小通带内对信号的衰减越小)
      阻 带 最 小 衰 减 α s 阻带最小衰减\alpha_s αs(越大越好,越大对阻带内信号的衰减越大)
    2. 预畸变
    3. 根据模拟滤波器的技术指标确定模拟滤波器的传输函数 H a ( s ) H_a(s) Ha(s)
    4. 利用变换公式将模拟滤波器的传输函数 H a ( s ) H_a(s) Ha(s)变换为数字滤波器的系统函数 H ( z ) H(z) H(z)

    其中双线性变换法会改变所有点的频率,而非部分特殊点的频率,原理是采用非线性频率压缩的方法,克服了脉冲响应不变法所采用的线性变换引发频域混叠的缺点,将整个模拟频率轴压缩到 ± π T \pm\frac{\pi}{T} ±Tπ之间,再利用 z = e S T z=e^{ST} z=eST(Z变换与Laplace变换的关系)转换到Z平面上。

    8. 从模拟滤波器设数字滤波器必须满足的两个条件
    (1)因果稳定的模拟滤波器转化为数字滤波器,仍然是因果稳定的。模拟滤波器的因果稳定的条件是 H a ( s ) H_a(s) Ha(s)极点全部位于s平面的左半平面,数字滤波器因果稳定的条件是 H ( z ) H(z) H(z)极点全部位于单位圆内,因此转换关系使s平面的左半平面映射到z平面的单位圆内部。
    (2)数字滤波器的频率响应应接近于模拟滤波器的频率响应特性,s平面的虚轴映射到z平面的单位圆上,响应的频率关系呈线性关系。

    9. 窗函数法设计FIR滤波器,过渡带宽取决于窗谱的主瓣宽度**,肩峰与阻尼(阻带最小衰减)取决于窗谱的主瓣与旁瓣的面积之比。**

    10.系数量化效应的影响
    在这里插入图片描述
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    11. 极点位置灵敏度,极限环振荡

    1. 极点偏移和系数的量化误差大小有关
    2. 极点偏移和系统极点的密集程度有关
    3. 极点的偏移和滤波器的阶数N有关,阶数越高,系数量化效应的影响越大,因而极点偏移越大
      在这里插入图片描述

    在IIR滤波器中由于存在反馈环,舍入处理在一定条件下引起非线性振荡,如零输入极限环振荡。

    12. 误差影响
    IIR滤波器,直接型运算误差累积最大,级联型运算累计误差较小,并联型运算误差最小且速度最快。
    直接型运算误差累积最大,且极点灵敏度过高,易出现不稳定或较大误差;
    级联型“田字型”可直接控制零极点;
    并联型可单独调整一对极点位置,但不能单独调整零点位置。

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  • 信号与系统、数字信号处理——复试常见问题

    千次阅读 多人点赞 2021-03-13 20:14:31
    数字信号处理的课程脉络:围绕数字系统的分析和设计展开,分析了数字系统的响应、IIR和FIR滤波器的设计。 从分析方法的角度来看,可以分为时域分析和变换域分析。时域分析主要是用线性卷积来求解系统的零状态响应;...

    数字信号处理的课程脉络:围绕数字系统的分析和设计展开,分析了数字系统的响应、IIR和FIR滤波器的设计。

    从分析方法的角度来看,可以分为时域分析和变换域分析。时域分析主要是用线性卷积来求解系统的零状态响应;变换域主要用z变换求响应,用零极点图、收敛域等工具判断系统的特性。用傅里叶变换分析系统滤波特性、用DFT分析有限长序列、为了减小DFT的运算量提出FFT。
    信号在时域和频域的对偶关系:连续——非周期、离散——周期

    信号与系统Q&A

    为什么要引入拉普拉斯变换?
    拉式变换的引入是因为指数增长信号的傅里叶级数不存在。由于指数增长信号不收敛,我们把它和收敛因子ⅇ^(−σt) 相乘,用s控制衰减。这使得拉式变换相较于傅式变换研究信号范围变大了。

    时域

    卷积convolution
    什么是卷积?
    卷积的本质就是加权求和,它可以联系时域和频域。
    引入卷积运算有什么意义?
    在对系统进行分析时,系统的传递函数和输入信号进行卷积就得到了输出信号。而我们知道卷积的本质是加权求和,那么输出信号实际上就是把输入信号进入系统后不同时间点的响应进行叠加。
    卷积的应用?
    1.应用于图像处理;2.卷积定理可以简化运算,比如FFT的使用。
    卷积和如何计算?
    对位相乘相加法。卷积后序列的长度:N+M-1

    序列的周期性:2π/ω是有理数时,正弦序列Asin(ωn+φ)是周期序列。

    变换域(z变换)

    关于ROC:圆内/圆环/圆外。对于有限长序列一般是全域,严格来讲要讨论0点和无穷远点。ROC内一定不包含极点。

    因果性:先有输入后有输出;LSI系统因果的充要条件是h(n)是因果序列收敛域在圆外
    稳定性:有界输入有界输出;LSI系统稳定的充要条件是h(n)绝对可和收敛域包含单位圆

    为什么幅频特性能用来判断滤波器类型?
    在这里插入图片描述
    傅里叶变换以2π为周期。那么中间(π)就是变化最快的点,即高频;两端(0和2π)是变化最慢的点,即低频。所以只需要画出0到π上的幅频特性图,就足以看出系统的滤波类型。

    关于DTFT

    DTFT即对序列做傅里叶变换。
    DTFT是其原连续时间信号的傅里叶变换的周期延拓。
    DTFT是序列在单位圆上的z变换。

    关于DFT

    为什么要引入DFT呢?
    在进行了DTFT后人们发现,离散时间的傅里叶变换仍然是连续谱。为了在频域得到离散信号以便于计算机分析,人们对DTFT进行采样,得到了DFT。

    DTFT和DFT的关系:离散傅里叶变换DFT是离散时间傅里叶变换DTFT在(0,2π)上的N点等间隔采样。
    DFT和DFS的关系:DFT是DFS的主值序列;DFS是DFT以N为周期的周期延拓序列。
    DFT和z变换的关系:DFT是z变换在单位圆上的N点等间隔采样。
    DFT是有限长序列的傅里叶变换。

    DFT的圆周移位性质:如果序列x(n)发生m点圆周移位,移位后序列的DFT是原序列的DFT乘 W N − m k W_{N}^{-m k} WNmk

    DFT的误差:

    1. 混叠失真:采样频率不够,导致不满足采样定理,出现混叠。解决方法:抽样之前先将信号通过一个低通滤波器,滤除高频部分。
    2. 频谱泄露:由于加窗函数造成很多旁瓣的产生,从而产生谱间干扰。解决方法:选择合适的(缓变型的)窗函数、或者加大窗的宽度。
    3. 栅栏效应:对频谱进行采样时,只能看到各采样点上的频谱,而可能会有重要的峰值没有被采到,就像是隔着栅栏一样。解决方法:增加抽样点数、或尾部补零以增加数据长度。

    DFT 的性质:线性、圆周移位、圆周卷积、共轭对称

    什么是圆周卷积?
    圆周卷积相当于周期延拓后的序列做周期卷积后再取主值区间。
    什么是周期卷积?
    周期卷积就是两个周期序列的卷积,具体计算和线性卷积相同。

    在什么条件下圆周卷积的结果和线性卷积相同?
    设两序列的长度为M、N,在序列后补零到L=M+N-1,进行L点圆周卷积,结果就与线性卷积相同。
    or to say, 圆周卷积的长度≥线性卷积的长度时,圆周卷积即和线性卷积相同。

    关于FFT

    FFT的算法原理:①基于时间:按序列在时间上的次序是奇数还是偶数分解为两个更短的子序列。
    04261537倒位序的树状结构

    按时间抽选的基-2FFT算法流图特点:①输入是码位序倒置排列、输出是自然顺序;②基本计算单元是蝶形计算
    FFT的运算量:在这里插入图片描述

    IIR滤波器与FIR滤波器设计

    IIR与FIR的区别:
    IIR是无限长单位冲激响应,有极点,有递归结构;
    FIR是有限长单位冲激响应,没有极点,一般没有递归结构,除非采用零极点相互抵消的方式。

    模拟信号数字化的过程:1.通过滤波器滤除高频部分;2.A/D转换;3.数字信号处理;4.D/A转换;5.通过滤波器平滑信号

    窗函数法设计FIR滤波器:要求窗函数频谱的主瓣尽可能高、窄,旁瓣尽可能短小,但这两个要求不能同时满足,因为主瓣升高旁瓣也会升高,因此只能折中。

    双线性法设计IIR滤波器的步骤:1.确定滤波器参数;2,数字滤波器参数换成模拟滤波器参数;3.设计模拟低通滤波器;4.转化为数字低通滤波器。

    全通系统:

    采样定理

    采样频率:单位时间(一般一秒)内的采样点数

    带宽:指的是信号的主体占据的频率范围

    频率分辨率:分辨两个不同频率信号的最小间隔f_{0} =\frac{1}{T} ,所以信号越长,分辨率越好,T就是采样前模拟信号的时间长度

    根据采样定理,最低的采样频率必须是信号频率的两倍;也就是说如果给定了采样频率,则信号频率是采样频率的一半,这时称这个信号频率为奈奎斯特频率。如果信号频率超过了奈奎斯特频率,就会发生畸变。比如,风扇在转速较高的时候,人眼看来会出现倒转的情况,这就是因为风扇的转动频率超过了人眼的采样频率,出现了频谱混叠。

    并不是采样点数越多,分辨率就越高,因为T是确定的。只有增加点数的同时增加长度,才能提高分辨率。要注意在DFT补零的过程中是没有增加有效数据的长度的。

    带通采样定理:带通信号的频谱处在某个频段之内,而不是在零频附近。并且通频带的中心频率一般都远大于带宽。如果按照采样定理采样,采样频率就会变得无意义得高。为了减少采样频率,提出带通采样定理如下:当信号的最高频率是带宽的整数倍时,取采样频率为2倍带宽即 f s = 2 Δ f 0 f_{s} =2\Delta f_{0} fs=2Δf0若最高频率不是带宽的整数倍,就将通带延伸一段使它变成整数倍。则抽样频率的取值范围为 2 Δ f 0 ≤ f s < 4 Δ f 0 2\Delta f_{0}\leq f_{s}<4\Delta f_{0} 2Δf0fs<4Δf0

    其他常见问题

    在AD转换前、DA转换后要通过低通滤波器的作用分别是什么?
    A\D转换前通过低通滤波器,是为了限制信号的最高频率以满足采样定理。D\A转换后通过低通滤波器是为了滤除高频延拓,让抽样保持的阶梯型输出平滑化。

    什么是吉布斯现象?
    在对有间断点的周期函数进行傅里叶展开时,将有限项进行合成。当参与合成的项数越多,合成后的波的峰起就越靠近间断点。当项数足够多时,这个峰起值会趋于总跳变值的9%

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  • MATLAB中常见数字信号处理相关函数汇总 现将MATLAB信号处理工具箱函数进行分组,便于记忆查询和长期回顾。 Waveform Generation(波形产生) chairp: 产生扫频余弦函数; diric: 产生Dirichlet或周期sinc函数; ...
  • 语音信号处理入门入籍和课程推荐

    千次阅读 2020-11-29 10:39:50
    欢迎关注我的公众号,微信搜一搜...作为刚刚入门音频信号处理(语音信号处理包括但不限于语音合成、语音识别、语音情感分析、车辆声音信号处理、麦克风阵列信号处理等)的小懵懂们总是会问以下问题(以下问题均摘自
  • 文章目录一、信号的时域分析1.1信号波形参数识别1.2检测方法 过零检测法1.3数字信号微分与数字信号积分二、信号的频域分析2.1周期信号的频谱分析2.2 信号的频谱分析2.3数字信号的频谱计算方法三、信号的时差域相关...
  • 数字信号处理中各种变换小结

    千次阅读 2019-03-22 15:19:51
    自己学习数字信号处理的笔记
  • 基于EEMD的信号处理方法分析和实现

    千次阅读 2020-12-22 17:53:49
    降噪技术的目的是将噪声从信号中去除,不过在一些情况下,可以通过加入噪声的方法来进行辅助分析,这钟方法就称为噪声辅助信号处理( NADA) ,噪声辅助信号处理方法常见的就是预白化。在信号中加入白噪声来平滑脉冲...
  • 雷达干扰技术(四)雷达信号处理

    千次阅读 2021-01-21 22:05:20
    参考论文:《杂波环境下雷达信号处理的SystemVue建模与仿真方法研究》,作者:尹园威等 雷达工作的电磁环境越来越复杂,充斥着各种杂波、噪声及干扰,如何从回波中提取到有效信息,准确、快速地检测到目标就显的至...
  • 南邮现代信号处理期末考试(2020年复习提纲总结) 第一章 绪论及基础-数字信号处理基础 1.1、离散时间信号与系统 1.1.1 序列 1.1.2 LTI系统 1.1.3 快速变换 1.1.4 滤波器设计 1.2、随机信号基础 1.2.1 数字特征 1.2.2...
  • 雷达、信号处理方向的理解

    千次阅读 2021-05-08 09:29:35
    此文档记录从2021.05.08开始所有雷达信号处理方向的理解,可能会记得比较细碎,只是为了自己理解和学习,会持续记录 2021.05.08 信号参数 bw,f0,tp(pw),fs,A,pri,snr,scr 1.脉冲宽度是时域上的信号长度,tp...
  • 本人只是为了了解信号处理的基础知识而做的学习笔记,涉及深度可能不够,有理解错误的地方请大胆指出,感激不尽 一、信号生成和预处理 (一)信号生成 从数据中去除噪声、离群值和乱真内容。增强信号以对其可视化并...
  • 信号处理基础校招面试题 FIR、IIR滤波器的区别 IIR滤波器和FIR滤波器的区别与联系:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6281182601019rst.html FIR滤波器和IIR滤波器的区别和选择:...
  • 信号在最早的Unix系统中被引入,内核可用信号通知进程系统所发生的事件。...信号的本质操作系统给进程发送信号,本质上是给进程的PCB中写入数据,修改相应的PCB字段,进程在合适的时间去处理所接受的信号。我们模拟...
  • 文章目录1. 引言2. 信号的概念2.1 信号操作之忽略信号2.2 信号操作之捕捉信号2.3 信号操作之执行系统默认操作2.4 常见信号3....信号提供了一种异步处理事件的方法,例如:终端用户输入中断键,会通过信号机制终止...
  • 数字信号处理(DSP:Digital Signal Process)是电子通信领域非常重要的研究方向,博主汇总了数字信号处理(DSP)中常用的经典案例分析,主要基于算法分析、MATLAB程序实现、信号图像显示,对数字信号处理的实际应用...
  • 当引入广义函数的概念后,许多不满足绝对可积条件的函数也能进行傅里叶变换,这给信号与系统分析带来很大方便。 一、奇异函数的傅里叶变换 1、冲激函数的频谱 方法一:根据傅里叶变换的定义式,并且考虑到冲激函数的...

空空如也

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常见的信号处理方法