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数字滤波器是用于处理信号的常用技术,其核心在于通过滤除特定频率的噪声或干扰,从而获得更清晰、更干净的信号。 广泛应用于音频处理、图像处理以及通信系统等多个领域。

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简介:
第l章 数字信号处理引言1.1 引言1.2 数字信号处理起源1.3 信号域1.4 信号分类1.5 DSP:一个学科第2章 采样原理2.1 引言2.2 香农采样原理2.3 信号重构2.4 香农插值2.5 采样方法2.6 多通道采样2.7 MATLAB音频选项第3章 混叠3.1 引言3.2 混叠3.3 圆判据3.4 IF采样第4章 数据转换和量化4.1 域的转换4.2 ADC分类4.3 ADC增强技术4.4 DSP数据表示方法4.5 量化误差4.6 MAC单元4.7 MATLAB支持工具第5章 z变换5.1 引言5.2 z变换5.3 原始信号5.4 线性系统的z变换5.5 z变换特性5.6 MATLAB z变换设计工具5.7 系统稳定性5.8 逆z变换5.9 赫维赛德展开法5.10 逆z变换MATLAB设计工具第6章 有限冲激响应滤波器6.1 引言6.2 FIR滤波器6.3 理想低通FIR滤波器6.4 FIR滤波器设计6.5 稳定性6.6 线性相位6.7 群延迟6.8 FIR滤波器零点位置6.9 零相位FIR滤波器6.10 最小相位滤波器第7章 窗函数设计法7.1 有限冲激响应综述7.2 基于窗函数的FIR滤波器设计7.3 确定性设计7.4 数据窗7.5 基于MATLAB窗函数的FIR滤波器设计7.6 Kaiser窗函数7.7 截尾型傅里叶变换设计方法7.8 频率采样设计法第8章 最小均方设计方法8.1 有限冲激响应综述8.2 最小二乘法8.3 最小二乘FIR滤波器设计8.4 MATIAB最小均方设计8.5 MATLAB设计对比8.6 PRONY方法第9章 等波纹设计方法9.1 等波纹准则9.2 雷米兹交换算法9.3 加权等波纹FIR滤波器设计9.4 希尔伯特等波纹FIR滤波器9.5 等波纹滤波器阶次估计9.6 MATLAB等波纹FIR滤波器实现9.7 LpFIR滤波器设计9.8 基于Lp范数的MATLAB滤波器设计第10章 FIR滤波器特例10.1 引言10.2 滑动平均FIR滤波器10.3 梳状FIR滤波器10.4 L波段FIR滤波器10.5 镜像FIR滤波器10.6 补码FIR滤波器10.7 频率抽样滤波器组10.8 卷积平滑FIR滤波器10.9 非线性相位FIR滤波器10.10 Farrow FIR滤波器第11章 FIR的实现11.1 概述11.2 直接型FIR滤波器11.3 转置结构11.4 对称FIR滤波器结构11.5 格型FIR滤波器结构11.6 分布式算法11.7 正则符号数11.8 简化加法器图11.9 FIR有限字长效应11.10 计算误差11.11 缩放11.12 多重MAC结构第12章 经典滤波器设计12.1 引言12.2 经典模拟滤波器12.3 模拟原型滤波器12.4 巴特沃斯原型滤波器12.5 切比雪夫原型滤波器12.6 椭圆原型滤波器12.7 原型滤波器到最终形式的转换12.8 其他IIR滤波器形式12.9 PRONY(PADE)法12.10 尤尔—沃尔第13章 无限冲激响应滤波器设计13.1 引言13.2 冲激响应不变法13.3 冲激响应不变滤波器设计13.4 双线性z变换法13.5 翘曲13.6 MATLAB IIR滤波器设计13.7 冲激响应不变与双线性z变换IIR对比13.8 最优化第14章 状态变量滤波器模型14.1 状态空间系统14.2 状态变量14.3 模拟仿真14.4 MATLAB仿真14.5 状态变量模型14.6 基变换14.7 MATLAB状态空间14.8 转置系统14.9 MATLAB状态空间算法结构第15章 数字滤波器结构15.1 滤波器结构15.2 直Ⅰ、Ⅱ型结构15.3 直Ⅰ、Ⅱ型IIR滤波器的MATLAB相关函数15.4 直Ⅰ、Ⅱ型结构的MATLAB实现15.5 级联型结构15.6 一阶、二阶子滤波器15.7 一阶、二阶子滤波器的MATLAB实现15.8 并联型结构15.9 级联/并联型结构的MATLAB实现15.10 梯型/格型IIR滤波器第16章 定点效应16.1 背景16.2 定点系统16.3 溢出(饱和)效应16.4 算法误差16.5 系数敏感度16.6 二阶子滤波器16.7 标准IIR滤波器16.8 缩放16.9 极限环振荡第17章 IIR结构分析17.1 溢出防范17.2 Lp范数界17.3 L2溢出预防17.4 L2范数测定17.5 L2范数的附加说明17.6 L∞范数界17.7 L1范数界17.8 噪声功率增益17.9 基于状态空间的噪声分析17.10 相似变换第18章 多采样率系统简介18.1 背景18.2 抽取18.3 插值18.4 采样率转换18.5 多相表示法18.6 子带滤波器18.7 MATLAB第19章 多采样率滤波器19.1 引言19.2 离散傅里叶变换(DFI)滤波器组19.3 L波段滤波器19.4 正交镜像滤波器19.5 多相表达式19.6 掩频滤波器19.7 级联积分梳状滤波器(CIC)附录一 MATLAB附录二 词汇表附录三 中英文对照参考文献

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    本研究聚焦于心电图信号中的工频干扰问题,提出了一种有效的滤波方法以提高信号质量,为后续的心脏疾病诊断提供准确的数据支持。 设计了FIR陷波器用于心电信号中的工频干扰滤波。实际采集的10秒心电信号中含有60Hz的工频干扰。通过频谱分析可以发现这一干扰信号,进而设计陷波器以去除该干扰,最终获得干净的心电信号。
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    本资源涵盖数字信号处理技术应用,包括噪声频谱分析、滤波算法设计及优化、语音信号的采集与清晰播放等核心内容。 录制一段个人语音信号,并绘制该信号的时域波形和频谱图;接着录制相同长度的背景噪声并与原始语音信号进行加法叠加处理;分析叠加前后信号频谱的变化;设计一个合适的滤波器,用于去除叠加的噪声;最后回放经过处理后的清晰语音信号。
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    本研究探讨了语音信号处理及滤波技术在数字信号处理领域的应用,分析其在改善通话质量、实现噪声抑制等方面的关键作用。 使用MATLAB软件中的相关函数录制一段包含“新年好,HAPPY NEW YEAR”的声音,并对其进行频谱分析。设计一个滤波器对这段录音进行处理后保存为新的音频文件。最后将处理后的数据与原始声音进行比较。本项目重点在于语音信号的处理以及滤波器的设计。
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    本课程专注于数字信号处理技术中的语音信号分析与滤波方法,涵盖基础理论和实际应用,旨在培养学生在音频工程、通信系统等领域解决复杂问题的能力。 本课程设计涵盖了数字信号处理中的语音信号处理与滤波技术。通过综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析及滤波器的设计,并通过理论推导得出相应的结论,再利用MATLAB编程工具实现计算机模拟,以加深对所学内容的理解。
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    本研究聚焦于数字信号处理在相干光学通信中的应用,探讨了该技术的关键理论与实践问题,旨在提升数据传输速率及通信系统的稳定性。 光调制格式和相干通信的入门书籍对于学习光通信非常重要。
  • MATLAB-DSP-语.zip:DSP_MATLAB、语原始_
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    本资源包含使用MATLAB进行语音信号处理的代码和教程,涉及数字信号处理(DSP)中的滤波技术及对原始音频文件的操作。适合学习与研究音频信号处理的相关人员参考。 使用MATLAB将自己录制的音频加入噪声后,再通过滤波器去除噪声以恢复原始音频。
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    本篇文章主要探讨了MATLAB工具在数字信号处理中多速率滤波技术的应用。通过实例分析和实验验证,展示了如何利用MATLAB高效设计、实现及测试各种多速率信号处理系统,进而提升其性能与灵活性。 ### 多抽样率信号处理及其MATLAB应用 #### 核心知识点概览 1. **多抽样率信号处理的基础概念** 2. **多抽样率系统的结构与设计** 3. **多抽样率滤波器的设计方法** 4. **多抽样率信号处理在通信系统中的应用** 5. **基于MATLAB的多抽样率滤波器实现** #### 详细知识点解析 ##### 1. 多抽样率信号处理的基础概念 - **定义与背景**:多抽样率信号处理是指将信号在一个或多个不同采样频率之间转换的技术。这项技术广泛应用于通信、音频和图像处理等领域,旨在提高数据传输效率、减少带宽需求以及改善信号质量。 - **基本原理**:多抽样率信号处理涉及上采样(通过插入零值来增加样本数)和下采样(通过删除样本以降低频率)。这些操作通常需要低通滤波器或高通滤波器的配合,防止混叠现象的发生或者避免信息失真。 - **关键术语**:包括抽样率转换、内插、抽取以及多相滤波等概念。 ##### 2. 多抽样率系统的结构与设计 - **结构概述**:一个典型的多抽样率系统由一系列的上采样器、下采样器和各种类型的滤波器组成。这些组件被组合成复杂的转换网络,用于实现高效的数据压缩或解压。 - **设计原则**:在构建多抽样率系统时需考虑的因素包括选择合适的频率比、确定适当的滤波器阶数以及优化系数等。同时还要评估系统的稳定性、复杂度和延迟性能等方面的问题。 - **优化技术**:为了提升效率,可以采用诸如多相滤波器技术、多层次设计及并行处理等方式来改良系统结构。 ##### 3. 多抽样率滤波器的设计方法 - **设计流程**:设计过程通常包括确定使用何种类型的滤波器(例如FIR或IIR)、选择参数值以及计算系数等步骤。 - **实现技巧**:为了优化性能,可以应用频域采样法、窗口技术等多种策略来改进频率响应特性。 - **工具支持**:MATLAB提供了多种函数和库以帮助设计与仿真多抽样率滤波器,如`fir1`和`fdesign`等。 ##### 4. 多抽样率信号处理在通信系统中的应用 - **应用场景**:该技术广泛应用于数字调制解调、无线通信及卫星通讯等领域。 - **具体实例**:例如,在数字调制器中,多抽样率技术可用于高效的编码和解码;而在无线网络里,则可以用于载波同步与符号定时恢复等任务。 - **优势分析**:通过使用该技术能够显著提高传输效率、减少硬件需求并降低成本,从而增强系统的灵活性及性能表现。 ##### 5. 基于MATLAB的多抽样率滤波器实现 - **环境介绍**:MATLAB是一款强大的科学计算软件,在信号处理领域尤为流行。它拥有便捷的图形用户界面和编程工具,支持多种算法开发与测试工作。 - **实施步骤**:根据具体需求选择合适的滤波器类型及参数;利用内置函数来生成所需的系数值;构建完整的系统并进行仿真验证其性能。 - **示例代码**:例如,在MATLAB中设计一个简单的多抽样率滤波器可能涉及以下操作: - 使用`fir1`命令创建FIR滤波器; - 利用`resample`函数执行上采样和下采样的变换; - 运行`plot`来显示系统的频率响应特性,并评估其效果。 《多抽样率信号处理及其MATLAB应用》这本书全面介绍了这一领域的基础理论和技术,提供了丰富的实例代码供读者参考学习。
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    本课程主要介绍数字信号处理器(DSP)的基本原理及编程技术,并探讨其在图像处理领域的广泛应用与实现方法。 近年来,DSP(数字信号处理)技术的不断进步已将该领域的理论研究成果应用于实际系统,并推动了新的理论与应用领域的发展,在图像处理等领域发挥了重要作用。本段落详细介绍了DSP及其在图像处理中的具体应用。
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    本研究探讨了微波光子滤波技术在卫星通信中的应用,特别关注其对信号处理效能的提升作用。通过结合光学与电子学的优势,微波光子滤波器能够实现更高效、低噪点及宽带宽的数据传输,在复杂电磁环境下的信号识别和干扰抑制方面展现出巨大潜力。 微波光子滤波器在卫星通信信号处理中的应用。
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    本研究探讨了利用MATLAB平台进行语音信号处理时,不同类型的数字滤波器的应用及其效果。通过实验分析,展示了低通、高通等滤波技术如何有效去除噪声和增强语音信号质量,为通信与音频工程领域提供技术支持。 对语音信号进行频谱分析以识别干扰分量的频谱,并设计数字滤波器来去除音频文件中的噪声,使处理后的音频听起来更加自然。在本项目中使用了原始文件SunshineSquare.wav以及用于处理语音信号的MATLAB脚本。通过对比处理前后的时域图和频域图,可以直观地观察到去噪效果。具体而言,采用了一个加权三点平均器(FIR滤波器)来对含有噪音的原始音频进行降噪处理。