摘要： 一个众所周之的事实是，信号处理几乎就是一个框，什么内容都可以往里装。人类感知世界的两种最常用的方式：用耳朵听，用眼睛看，所谓是“听其言，察其行”。对应到两种重要的信号：语音信号和图像信号。在语音信号和图像信号中，数字信号处理的作用几乎无处不在。在军事应用领域，雷达声纳的发展，数字信号处理的贡献也非... 阅读全文

摘要： 在数字信号处理中，Z变换是一种非常重要的分析工具。但在通常的应用中，我们往往只需要分析信号或系统的频率响应，也即是说通常只需要进行傅里叶变换即可。那么，为什么还要引进Z变换呢？Z变换和傅里叶变换之间有存在什么样的关系呢？ 傅里叶变换的物理意义非常清晰：将通常在时域表示的信号，分解为多个正弦信号的叠加... 阅读全文

摘要： 原文链接：http://www.cnblogs.com/ylhome/archive/2010/01/07/1641121.html卷积这个东东是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。因为是对模拟信号论述的，所以常常带有繁琐的算术推倒，很简单的问题的本质常常就被一大堆公式淹没了，那么卷积... 阅读全文

摘要： 在数字信号处理的学习中，很多刚入门朋友常常为模拟频率、数字频率及其相互之间的关系所迷惑，甚至是一些已经对数字信号处理有所了解的朋友也为这个问题所困惑。 我们通常所说的频率，在没有特别指明的情况下，指的是模拟频率，其单位为赫兹(Hz)，或者为1/秒(1/s)，数学符号用f来表示。这是因为现实世界中的... 阅读全文

摘要： 增加采样频率可以改善系统的SNR，其原因是，当采样频率增加时，量化噪声功率仍保持不变（量化噪声只与字长有关），量化误差可以建模为样本与样本之间不相关，这就将产生平坦的频率响应，从而具有单边功率谱密度：PSD等于两倍的量化噪声功率与采样频率之比。因此，尽管总的量化噪声功率保持不变，量化噪声的PSD随... 阅读全文

摘要： 在数字信号处理中，要求待处理的信号都是离散的，而且还要是经过量化的。但在现实的世界中，比如电压、温度等都是连续的量，也即是通常所说的模拟信号。因此，在进行数字信号处理之前，需要把这些连续的信号转变为数字信号。这种转换由ADC来完成。将模拟信号转换为数字信号，实际上包含着两部分的工作，一是离散，二是... 阅读全文

摘要： 傅里叶分析可以说是信号处理最重要的基石之一。但傅里叶级数、傅里叶变换、离散时间傅里叶变换、离散傅里叶变换等几个有点像又有点不像的概念，不仅经常搞得初学者晕头转向，有时候让老手也有点糊涂。 在开篇之前，先简要介绍一下傅里叶分析有关的八卦旧闻。早在19世纪初，法国数学家、物理学家傅里叶在研究热传导问题... 阅读全文

摘要： 在数字信号处理中，经常要求系统具有线性相位。比如说，在滤波器设计中，FIR滤波器的线性相位的特点使其备受青睐。 从数学概念上讲，线性相位就是要求系统的相频特性是一条直线。而且从数学公式出发，可以很容易证明系统冲激响应如果满足对称性的条件，无论是奇对称还是偶对称，则系统必具有线性相位。如何理解呢？ ... 阅读全文

摘要： 离散傅里叶变换(DFT)的输入是一组离散的值，输出同样是一组离散的值。在输入信号而言，相邻两个采样点的间隔为采样时间Ts。在输出信号而言，相邻两个采样点的间隔为频率分辨率fs/N，其中fs为采样频率，其大小等于1/Ts，N为输入信号的采样点数。这也就是说，DFT的频域分辨率不仅与采样频率有关，也与信... 阅读全文

摘要： fft在分析频谱分析的时候，会有下面四个方面的误差：（1）频谱混叠： 奈奎斯特定理已被众所周知了，所以几乎所有人的都知道为了不让频谱混叠，理论上采样频谱大于 等于信号的最高频率。那和时域上联系起来的关系是什么呢？采样周期的倒数是频谱分辨率，最高频率的倒数是采样周期。设定采样点数为N，采样频率fs，最... 阅读全文