数字信号处理（ADSP）
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简介：
数字信号处理（ADSP）是利用数学算法对离散时间信号进行分析、修改和操控的技术领域。它广泛应用于通信、音频工程及医疗成像等领域，旨在提高数据传输效率与质量。
在数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）领域内，西电研究生的课程内容涵盖了该领域的核心概念和技术。数字信号处理是指将连续时间信号转换为离散时间信号，并通过计算机或专用处理器进行分析、变换、滤波、增益控制和编码等操作的过程。这项技术在通信、音频处理、图像处理以及生物医学信号分析等多个领域得到了广泛应用。
一、基础知识
1. **信号与系统**：学习DSP首先要掌握基本的信号类型，如模拟信号及数字信号，并了解它们之间的转换方法；同时要熟悉线性时不变系统的概念和卷积运算等知识。这些理论是理解并设计滤波器的重要基础。
2. **采样定理**：根据奈奎斯特准则得知为了无损地从连续时间域中提取信息，最小的采样频率应至少为信号最高频分量两倍以上；这一原则在DSP领域至关重要，因为它直接决定了转换后的离散数据质量和所需的计算资源数量。
3. **数字信号表示**：二进制数、浮点数和定点数是常见的三种数字信号表达形式。每种方式都有其特点与局限性，在实现高效算法时需充分理解它们的运算规则。
二、基本操作及变换
1. **傅里叶变换**：通过将时间序列转换为频率域，可以更好地分析信号特性；离散傅立叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）及其逆变都是实现这一过程的重要工具。
2. **Z-Transforms**：在处理离散时间系统时，z-变换扮演着与拉普拉斯转换相似的角色，在频域内提供了对信号的分析手段。
三、滤波器设计
1. **IIR和FIR滤波器的设计方法**：无限脉冲响应（IIR）利用反馈结构实现高效处理；有限脉冲响应（FIR），则通过直接累加的方式保证了线性相位特性。常用的设计技术包括窗函数法、频率抽样法及脉冲响应不变等。
2. **滤波器设计标准**：巴特沃兹滤波器提供平坦的通带，切比雪夫和椭圆型滤波器则允许在特定范围内有更大的波动；而文氏（Butterworth）类型则是另一种常见的选择。
四、数字信号处理的应用
1. **音频处理**：包括压缩技术如MP3编码等。
2. **图像处理**：例如缩放图片大小或去除噪点等功能，用于计算机视觉等领域。
3. **通信系统**：在调制解调器及信道均衡等方面发挥作用以提高信息传输质量与可靠性。
4. **生物医学信号分析**：如心电图（ECG）和脑电波监测等应用有助于疾病诊断。
西电提供的“数字信号处理”课程深入浅出地讲解了DSP的核心概念，为学生构建了一个完整的知识框架。通过该课程的学习，学生们能够掌握相关领域的关键技术与方法，并为其未来的研究或职业发展奠定坚实的基础。
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