课程内容
? 共 64学时，其中讲授 48学时，上机实验 16学时。
? 教材内容,第 1章～第 8章
1,信号的类型、信号处理应用的基本介绍。 1学时
2,离散时间信号与系统的时域分析。 6学时
3,离散时间信号的变换域分析。 7学时
4,线性时不变离散时间系统在变换域中的分析。 8学时
5,连续时间信号的数字处理。 8学时
6,数字滤波器的结构。 6学时
7,数字滤波器的设计。 8学时
8,多抽样数字信号处理。 4学时
学习方法
? 数字信号处理非常有趣，也非常有用。
? 强调基本概念、基本理论和分析方法；
? 适当练习，并利用进行 MATLAB进行数字信号处理实践；
结合光盘内容，加深课程理解，增强学习兴趣；
? 理论联系实际，巩固和加深对课程内容的理解。利用
Internet来扩大自己的知识面和跟踪本门学科的最新发展
动态；
? 考核方式：平时成绩 (作业 +实验 )30％，期末考试成绩
70%。
本课程的教材和参考书,
? 数字信号处理－基于计算机的方法（第二版）,Mitra著,
电子工业出版社,
? 数字信号处理教程 (第二版），数字信号处理习题解答,
程佩青，清华大学出版社
? 离散时间信号处理, [美 ]A.V.奥本海姆，科学出版社,
? Signal Processing 信号处理导论,Sophocles J.Orfanids,清
华大学出版社,
? 数字信号处理使用 MATLAB,维纳,K.恩格尔 约翰,G.普罗
克斯,刘树棠译，西安交通大学出版社,
? 基于 MATLAB的系统分析和设计 -信号处理,楼顺天等编
著，西安电子科技出版社,
第一章 数字信号处理
? 数字信号处理,
是 20世纪 60年代，随着信息学科和计算机学科
的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。它
的重要性日益在各个领域的应用中表现出来。
其主要标志是两项重大进展，即快速傅里叶变
换 (FFT)算法的提出和数字滤波器设计方法的完善。
? 数字信号处理 (DSP)
(Digital Signal Processing)
? 数字信号处理是 把信号用数字或符号表示成序列，通过计算
机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种
处理，达到提取有用信息便于应用的目的。
? 例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、
频谱分析等。
? 对于 DSP:狭义理解可为 Digital Signal Processor 数字信号处
理器。广义理解可为 Digital Signal Processing 译为数字信号
处理技术。在此我们讨论的 DSP的概念是指广义的理解。
1.1 信号的特征和分类
? 信号 (signal)是一种物理体现，或是传递信息的函数。而
信息 是信号的具体内容。
? 模拟信号 (analog signal)：指 时间连续、幅度连续 的信号。
? 数字信号 (digital signal),时间和幅度上都是离散 (量化 )
的信号。
? 数字信号可用一序列的数表示，而每个数又可表示为二
制码的形式，适合计算机处理。
? 一维 (1-D)信号, 一个自变量的函数。
? 二维 (2-D)信号, 两个自变量的函数。
? 多维 (M-D)信号, 多个自变量的函数。
例如,
单词 Away
256Hz 音叉信号
注意声音与频率的关系
虎鲸的声音
脑电图 (EEG),
图像信号,
黑白图像：二维信号
黑白视频信号：三维信号
彩色视频信号：三维三通道信号
彩色图像：三通道二维信号
? 系统,处理信号的物理设备。或者说，凡
是能将信号加以变换以达到人们要求的各
种设备。模拟系统与数字系统。
? 信号处理的内容：滤波、变换、检测、谱
分析、估计、压缩、识别等一系列的加工
处理。
系统
处理
y(t) x(t)
? 多数科学和工程中遇到的是 模拟信号 。以前都是研究模拟
信号处理的理论和实现。
? 模拟信号处理缺点,难以做到高精度，受环境影响较大，
可靠性差，且不灵活等。
? 数字系统的优点,体积小、功耗低、精度高、可靠性高、
灵活性大、易于大规模集成、可进行二维与多维处理
? 随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，加之从
60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善,用
数字方法来处理信号，即数字信号处理，已逐渐取代模拟
信号处理 。
? 随着信息时代、数字世界的到来，数字信号处理已成为一
门极其重要的学科和技术领域。
抗混叠
滤波器
A/D
变换器
数字信号
处理器
D/A
变换器
抗镜像
滤波器
模拟
xa(t)
模拟
ya(t)
x(n) y(n)
数字信号处理系统的基本组成
采样 → 量化 转换为模拟电平 → 零阶保持
ADC DAC DSP
模 /数转换
模 /数转换：采样（ sampling），量化（ quantization）
数 /模转换
数 /模转换：数字信号转换为模拟信号，零阶保持（ zero order hold）,
抗镜像滤波器进行平滑。
1.2 典型的信号处理运算
? 时域 (time domain):描述信号随时间的变化。
? 频域 (frequency domain)：信号的频谱（ spectrum）。
? 频谱：对信号中所含频率分量的描述，有该频率处
的频谱幅度表示。通常用 FFT（快速傅立叶变换）
计算。
中音 C
和弦 CEG
数字滤波
? 数字滤波可以便捷地改变信号的特性。
? 常用的滤波器改变信号的频率特性，让一些信号频率通过，
阻塞另一些信号频率。通过消除一个或一些频率分量来改
变信号的频谱。
? 低通滤波器 (low pass filter)：通低频，阻高频； 高通滤波器
(high pass filter)则相反； 带通滤波器 (band pass filter)允许
一定频带内的频率通过； 带阻滤波器 (band stop filter)允许
一定频带以外的所有频率通过。
? 截至频率 (cut-off frequency):滤波器拐角处的频率
数字滤波举例
CEG基频 CE基频 C基频 和弦 CEG
? 对于图像（二维信号），低频部分时指图像中变
化缓慢的部分，高频部分对于边缘或突变部分。
数字滤波器是由一系列滤波器系数定义的，只需要简单
改变滤波器系数就可以完成滤波器特性的修改。
高频噪声滤除,
? 其他信号处理运算,课本 1.2节
? 复数信号的产生
? 调制和解调
? 复用和解复用
? 正交振幅调制
1.3 典型信号举例
? 心电图信号
? 脑电图信号
? 地震信号
? 柴油机信号
? 语音信号
? 音乐信号
? 图像
1.4 典型的信号处理应用
? 声音记录应用
? 电话拨号应用
? 调频立体声应用
? 电子音乐合成
? 电话网中的回声拟制
1.5 数字信号处理 学科介绍及应用
? 在国际上一般把 1965年由 Cooley-Turkey提出快速付里叶变
换 (FFT)的问世，作为数字信号处理这一学科的开端。
? 而它的历史可以追溯到 17世纪 --18世纪，也即牛顿和高斯的
时代。
? 数字信号处理的基本工具：微积分，概率统计，随机过程，
高等代数，数值分析，近代代数，复杂函数。
? 数字信号处理的理论基础：离散线性变换 (LSI)系统理论，
离散付里叶变换 (DFT)。
? 在学科发展上，数字信号处理又和最优控制，通信理论，故
障诊断等紧紧相连，成为人工智能，模式识别，神经网络，
数字通信等新兴学科的理论基础。
? 数字信号处理学科内容
? 信号的采集, 包括 A/D,D/A技术,抽样定理,量化噪声理论等
? 离散信号分析,离散时间信号时域及频域分析、离散付里叶变换（ DFT） 理论
? 离散系统分析
? 信号处理的快速算法,谱分析与快速付里叶变换（ FFT），快速卷积
与相关算法。
? 滤波技术
? 信号的估计,各种估值理论、相关函数与功率谱估计
? 信号的压缩,包括语音信号与图象信号的压缩
? 信号的建模,包括 AR,MA,ARMA等各种模型。
? 其他特殊算法,同态处理、抽取与内插、信号重建等
? 数字信号处理的实现。
? 数字信号处理的应用。
? 数字信号处理实现方法
? 1.采用大、中小型计算机和微机,工作站和微机上各厂家的数字信号软
件，如有各种图象压缩和解压软件。
? 2.用单片机,可根据不同环境配不同单片机，其能达实时控制，但数据
运算量不能太大。
? 3.利用通用 DSP芯片, DSP芯片较之单片机有着更为突出优点。如内部
带有乘法器，累加器，采用流水线工作方式及并行结构，多总线速度
快。配有适于信号处理的指令 (如 FFT指令 )等。 美国德州仪器公司
Texas Instrument（ IT）,Analog Devices, Lucent, Motorola,
AT&T等 公司都有生产。
? 4.利用特殊用途的 DSP芯片,市场上推出专门用于 FFT,FIR滤波器，卷
积、相关等专用数字芯片。其软件算法已在芯片内部用硬件电路实现，
使用者只需给出输入数据，可在输出端直接得到数据。
? 用通用的可编程的数字信号处理器实现法 — 是目前重要的数
字信号处理实现方法，它即有硬件实现法实时的优点，又具
有软件实现的灵活性优点。
? 数字信号处理大致可分为：信号分析和信号滤波
? 信号分析涉及信号特性的测量。它通常是一个频域的运算。
主要应用于：谱 (频率和 /或相位 )分析、语音分析和识别、目
标检测等。
? 例如（ 1）对环境噪声的谱分析,可确定主要频率成分,了解噪
声的成因,找出降低噪声的对策 ;（ 2）对振动信号的谱分析,
可了解振动物体的特性,为设计或故障诊断提供资料和数据。
（ 3）对于高保真音乐和电视这样的宽带信号转到频率域后
极大多数能量集中在直流和低频部分,就可把频谱中的大部
分成分滤去,从而压缩信号频带。
? 数字滤波就是在形形色色的信号中提取所需要的信号,抑
制不需要的信号或干扰信号。
? 应用于（ 1） 消除信息在传输过程中由于信道不理想所引
起的失真,（ 2）滤除不需要的背景噪声，（ 3）去除干扰、
（ 4）频带分割,信号谱的成形。
? 它广泛地应用于数字通信，雷达，遥感，声纳，语音合成，
图象处理，测量与控制，高清晰度电视，多媒体物理学，
生物医学，机器人等。
? DSP的典型应用
? 语音处理,语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语
音邮件、语音储存等。
? 图像 /图形,二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像
识别、动画、机器人视觉、多媒体、电子地图、图像增强等。
? 军事 ；保密通信、雷达处理、声呐处理、导航、全球定位、
跳频电台、搜索和反搜索等。
? 仪器仪表,频谱分析、函数发生、数据采集、地震处理等。
? 自动控制,控制、深空作业、自动驾驶、机器人控制、磁盘
控制等。
? 医疗,助听、超声设备、诊断工具、病人监护、心电图等。
? 家用电器,数字音响、数字电视、可视电话、音乐合成、音
调控制、玩具与游戏等。
? 生物医学信号处理举例,
? CT,计算机 X射线断层摄影装置。（其中发明头
颅 CT英国 EMI公司 的 豪斯菲尔德获诺贝尔奖。 ）
? CAT:计算机 X射线空间重建装置。出现全身扫描，
心脏活动立体图形，脑肿瘤异物，人体躯干图像
重建。
? 心电图分析。
? 数字处理的优点,
1,对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部
参与影响小；
2,容易实现集成； VLSI
3,可以时分复用，共享处理器；
4,方便调整处理器的系数实现自适应滤波；
5,可实现模拟处理不能实现的功能：线性相位、
多抽样率处理、级联、易于存储等；
6,可用于频率非常低的信号。
? 数字处理的缺点,
1,需要模数转换；
2,受采样频率的限制，处理频率范围有限；
3,数字系统由耗电的有源期间构成，没有无源设
备可靠。
但是优点远远超过缺点。
