本课程旨在设计并教授数字信号处理的基本原理与应用技术，涵盖离散时间系统、傅立叶变换及滤波器设计等内容。
### 数字信号处理课程设计知识点概述
#### 一、数字信号处理概览
- **定义**: 数字信号处理(DSP)是一门研究如何通过计算机或其他数字设备对信号进行采集、转换、压缩、增强及识别等操作的技术学科。
- **重要性**: 在现代信息技术领域，DSP技术对于语音识别、图像处理和通信系统等多个方面都有着重要的作用。
#### 二、数字滤波器基础
- **定义**: 数字滤波器是一种通过对离散时间信号进行数学运算来改变其频谱特性的数字设备。
- **分类**:
- **无限冲激响应(IIR)滤波器**: 其单位冲激响应是无穷长的，通常具有较小的相位延迟但可能存在稳定性问题。
- **有限冲激响应(FIR)滤波器**: 其单位冲激响应长度有限，易于实现线性相位且稳定。
#### 三、数字滤波器设计
- **设计方法**:
- **窗函数法**: 使用特定窗口来截断理想滤波器的频谱响应以获取实际滤波器系数。
- **等波纹法**: 这是一种优化技术，确保在整个通带或阻带内误差一致。
- **双线性变换法**: 将模拟滤波器设计转换为数字形式，适用于IIR滤波器的设计。
- **脉冲响应不变法**: 又称冲激响应不变法，用于将模拟滤波器转化为数字实现。
#### 四、心电信号处理
- **心电信号特点**:
- 幅度范围: 10μV~5mV。
- 频率范围: 0.05Hz~100Hz。
- 心电图信号在采集时容易受到多种干扰的影响。
- **采集与分析**: 使用MATLAB读取和处理原始心电信号数据，绘制其时域波形及频谱特性，并计算带宽以了解基本特征。
- **含噪心电信号合成**:
- 在原始心电信号中添加白噪声、工频(50Hz)干扰等模拟真实环境中的信号条件。
- 观察并分析加入各种噪声后的心电图变化情况。
- **滤波处理**:
- 设计和实现不同类型的数字滤波器，包括FIR与IIR滤波器，以去除心电信号的噪声干扰。
- 对含噪心电信号进行实际过滤，并比较多种方法的效果差异。
- **评估**:
- 比较并分析经过滤波处理前后的心电图时域及频谱特性变化情况，评价不同技术的应用效果。
#### 五、课程设计流程
1. 心电信号采集: 使用MATLAB读取原始心电数据文件。
2. 心电信号分析: 绘制信号的时域和频谱图像，并计算带宽以了解其基本特征。
3. 含噪信号合成: 在干净的心电图中加入各种噪声，绘制加噪后信号的时间轴及频率分布图。
4. 数字滤波器设计与应用:
- **题目1**: 使用窗函数法和等波纹技术来设计FIR滤波器，并对心电信号进行处理。
- **题目2**: 利用双线性变换法以及脉冲响应不变方法，为含噪信号构建IIR滤波器并执行过滤操作。
5. 结果分析: 比较不同方式下经过滤后的时域和频谱特性变化，并评估各种技术的性能。
#### 六、课程设计要求
- 上机时间至少16小时以上。
- 提交包含详细步骤与结果的数据报告，包括图形展示等信息。
- 独立完成作业并由导师评定成绩。指导教师为彭祯、张鏖烽和郭芳教授。
### 结论
数字信号处理课程设计不仅加深学生对DSP原理的理解，还提高了他们的实际操作技能。通过具体的心电图项目实践，帮助学习者掌握滤波器的设计技巧及其在真实场景中的应用价值，这对于未来从事相关领域的研究和技术工作具有重要意义。
5星
