《数字信号处理》课件展示

数字信号处理理论与应用课程介绍与教学大纲课程目标课程内容了解数字信号处理的基本概念、理论和方法掌握常用数字信号处理算法，并能应用于实际工程问题培养学生的逻辑思维能力和解决问题的能力什么是数字信号处理？数字信号处理（技术在现代科技中扮演着至Digital SignalDSPProcessing,DSP）是指利用数字关重要的角色，它广泛应用于通计算机对模拟或数字信号进行处信、音频、图像、视频、医疗、理的技术，以实现信号的分析、工业自动化等领域变换、滤波、增强、压缩等功能模拟信号与数字信号的基本概念模拟信号数字信号模拟信号是指随时间连续变化的信号，其幅度和相位都可以取连续数字信号是指随时间离散变化的信号，其幅度和相位只能取离散的的值例如音频信号、视频信号、温度信号等值，通常用二进制数表示例如计算机数据、数字音频信号、数字图像信号等信号的基本特征与分类周期性能量有限功率有限信号在一段时间后重复出现信号的能量在有限时间内是有限的信号的功率在有限时间内是有限的确定性信号随机信号信号的未来值可以完全预测信号的未来值具有随机性，无法完全预测信号的时域表示幅度1信号在不同时刻的幅度值时间2信号随时间变化的规律相位3信号的起始点与参考点的相位差信号的频域分析频率信号中不同频率成分的强度幅度不同频率成分的振幅大小相位不同频率成分的相位信息傅里叶变换基础时域频域1信号在时间上的表示信号在频率上的表示2傅里叶逆变换傅里叶变换43将频域信号转换为时域信号将时域信号转换为频域信号离散傅里叶变换（）DFT离散信号1对连续信号进行采样得到的信号DFT2用于分析离散信号的频域特征频谱3的输出结果，反映信号的频率成分DFT快速傅里叶变换（）算法FFTDFT1计算量大，效率低FFT2利用信号的周期性，减少计算量加速3显著提高了的计算效率DFT采样定理模拟信号数字信号采样频率连续变化的信号离散采样的信号采样速度，决定信号的还原精度数字系统基本特征变换与系统分析Z123变换系统函数系统分析Z将离散时间信号转换为复频域信号用Z变换描述系统的特性利用Z变换分析系统的稳定性、频率响应等线性时不变系统系统的响应impulse响应特征impulse一个短暂的脉冲信号系统对impulse信号的输出impulse响应完全描述了系统的特性数字滤波器基础滤波器数字滤波器根据信号的频率特性进行选择性处利用数字信号处理技术实现滤波功理能类型滤波器和滤波器FIR IIR滤波器设计FIR窗函数法1利用窗函数截断理想滤波器频率采样法2在频率域进行采样设计优化算法3通过迭代优化滤波器的系数滤波器设计IIR模拟滤波器利用模拟滤波器设计方法双线性变换将模拟滤波器转换为数字滤波器优化通过优化算法提高滤波器的性能低通滤波器原理高频信号2抑制信号的高频成分低频信号1保留信号的低频成分平滑消除信号中的高频噪声3高通滤波器原理高频信号1保留信号的高频成分低频信号2抑制信号的低频成分锐化3增强信号中的高频细节带通滤波器设计通带1保留指定频段的信号阻带2抑制其他频段的信号选择性3提取信号中的特定频率成分数字信号处理的硬件实现芯片芯片微处理器DSP FPGA专门用于数字信号处理的芯片可编程逻辑器件，可实现自定义信号处理逻通用处理器，也可用于数字信号处理辑芯片介绍DSP特点应用高速运算能力、低功耗、专用指令集、集成外设等通信系统、音频处理、图像处理、医疗设备、工业自动化等信号处理编程技术语言高效、底层控制能力强C1汇编语言接近硬件，执行速度快2强大的信号处理工具箱，便于快速开发和仿真MATLAB3易于学习，丰富的库支持Python4在中的应用MATLAB DSP123信号分析系统设计代码生成时域和频域分析、滤波器设计、信号处数字信号处理系统建模、仿真、测试等将MATLAB代码转换为C代码，用于硬理算法仿真等件实现信号重建与插值采样信号重建信号插值离散的数字信号恢复原始模拟信号在采样点之间插入新的数据点数字信号量化量化量化误差将模拟信号的幅度值转换为离散值量化过程引入的误差量化精度量化值的位数，决定量化误差的大小信号失真与噪声分析失真噪声分析信号在传输或处理过程中产生的变化随机干扰信号，影响信号质量分析失真和噪声的类型、来源和影响信号处理中的误差控制量化误差计算误差1量化过程引入的误差数值运算产生的误差2误差控制误差分析43采取措施减少误差分析误差的来源和影响卷积运算原理卷积1一种数学运算，用于描述信号与线性系统的相互作用时域2卷积运算在时域上进行频域3卷积运算在频域上对应相乘相关性分析自相关1信号自身不同时刻的相关性互相关2两个信号之间不同时刻的相关性应用3信号识别、噪声抑制、特征提取等窗函数技术矩形窗汉宁窗海明窗简单，但主瓣宽，旁瓣高主瓣稍宽，旁瓣低主瓣更宽，旁瓣更低数字信号处理的应用领域通信系统音频信号处理图像处理技术无线通信、有线通信、数据传输等语音识别、音频压缩、音频增强等图像压缩、图像增强、图像识别等通信系统中的DSP调制解调1信道编码解码2信号均衡3多址接入技术4音频信号处理噪声抑制1消除音频信号中的噪声回声消除2消除音频信号中的回声音频压缩3压缩音频信号的数据量音效处理4改变音频信号的音效图像处理技术图像压缩减少图像数据量图像增强提高图像质量图像识别识别图像中的物体生物医学信号分析心电图脑电图分析心电信号，诊断心血管疾病分析脑电信号，诊断脑部疾病肌电图分析肌电信号，诊断肌肉疾病雷达信号处理目标探测目标跟踪目标识别探测目标的存在跟踪目标的位置和运动识别目标的类型语音识别技术特征提取声学模型1提取语音信号的特征将语音特征映射到音素2解码语言模型43将音素序列转换为文本预测音素序列的概率信号压缩算法数据压缩1减少数据量，提高传输效率无损压缩2不丢失数据信息有损压缩3允许一定程度的数据丢失数据压缩基本原理冗余信息1数据中重复或无关的信息压缩算法2去除冗余信息，减少数据量解压缩算法3恢复原始数据信息小波变换小波基函数小波变换应用具有有限持续时间，具有良好的时频局域化用小波基函数对信号进行分解和重构信号压缩、图像处理、噪声抑制等特性信号处理中的统计方法随机信号分析概率模型参数估计分析随机信号的统计特性，例如均值、方建立随机信号的概率模型，用于预测和分估计随机信号模型的参数差、自相关函数等析随机信号分析功率谱密度1分析随机信号的频率特性自相关函数2分析随机信号自身不同时刻的相关性互相关函数3分析两个随机信号之间不同时刻的相关性功率谱密度频率功率应用随机信号的频率成分每个频率成分的功率大小噪声分析、信号识别、系统辨识等自适应滤波器自适应应用能够根据输入信号的变化自动调整噪声抑制、回声消除、信道均衡等滤波器参数算法最小均方误差（）算法、递归最小二乘（）算法等LMS RLS信号重构技术压缩信号重构信号应用经过压缩处理后的信号恢复原始信号数据恢复、图像重建等数字信号处理系统设计系统需求分析算法选择12硬件平台选择软件开发34系统测试系统维护56实时信号处理实时性1对信号进行实时处理，满足时间要求应用2通信系统、控制系统、医疗设备等挑战3高性能计算、低延迟、可靠性嵌入式系统DSP嵌入式系统将芯片嵌入到其他设备中DSP应用智能手机、可穿戴设备、工业控制等优势体积小、功耗低、成本低并行信号处理并行计算优势利用多个处理器同时进行计算提高计算速度、处理大规模数据应用图像处理、视频处理、大数据分析现代信号处理算法自适应滤波小波变换稀疏信号处理根据信号的变化自动调整滤波器参数利用小波基函数进行信号分析和处理处理具有稀疏性的信号机器学习在信号处理中的应用分类识别2识别信号的类型特征学习1自动学习信号的特征预测分析预测信号的未来值3深度学习与信号处理卷积神经网络1用于图像处理、语音识别循环神经网络2用于序列数据处理，例如语音识别、自然语言处理深度学习3将深度学习技术应用于信号处理未来发展趋势人工智能1人工智能技术将进一步推动信号处理的发展大数据2大数据分析将为信号处理提供新的应用场景云计算3云计算平台将为信号处理提供强大的计算能力信号处理面临的挑战复杂信号实时性要求数据隐私处理越来越复杂的信号，例如非平稳信号、满足实时处理的要求，例如自动驾驶、无人保护信号数据隐私，例如医疗信号、金融信非线性信号机控制号课程总结核心概念常用算法应用领域数字信号处理的基本概念、理论和方法傅里叶变换、离散傅里叶变换、快速傅里通信、音频、图像、视频、医疗、工业自叶变换、数字滤波器设计等动化等关键知识点回顾信号的时域和频域分析傅里叶变换离散傅里叶变换123快速傅里叶变换数字滤波器设计信号处理中的统计方法456信号处理系统设计7课程展望与学习建议深入学习实践应用不断学习最新的数字信号处理技术将所学知识应用到实际项目中，积和应用累经验持续探索积极探索数字信号处理的前沿领域，开拓创新。