姚天任现代数字信号处理习题解答第一章答案

第一章

）

，（服从正态分布，即之间的唯一性定理知：由特征函数与分布函数）（）（）（）（）（）（的特征函数则），，，（此外，）（的特征函数为：

）（）（）（）（）。概率密度函数为：

，（服从正态分布，即

、证明：∑

∑∑∑∑∑

∑

=-=-===-=?

?

?

???---=

-x

T x x

T T

T x x

T T T

T T x T x N x

T T x X x T x x x

N

x

x B B

B m N X B B B B m j B B B m j B f f t t t t t t t m j t f X m X m X x p m N X X

~]2

1exp[]2

1exp[

]2

1exp[21exp 21

~121121

2

ξξμμμμμμμμξπξ

[]

相互独立。

与）

（）（）（）（），（的联合概率密度函数为

，），（的协方差为

，的协方差为

设、证明：

Y X Y p X p Y Y X X Y X R Y X R Y X p Y X Y X E R Y X Cov Y X T X

T X Y

X

M

N T XY T

XY M N Y

X

Y X T Y X

N

N N

N

∴=??????--=

???

?????????????????????-=

∴???

????

?===∑∑∑

∑∑

∑

∑

∑

++??2121exp 21

21exp 21

00

][22

12122

12

ππ 。

且，则，，则要使））（（则，为常量。，其中设、证明：

∑

=

=-==∴====+-=----==+=x

T

x x xx ee x T

ee T

T

x

x xx T

x x ee T

x x x Cov m m R R m x

a a a aa

R aa

m m R a m x a m x E R ee E a a m x

),(?0

0min ]

[][?3

φ

?

=-=--T

Hy)

-)(E[( )]?(?[:6.1x Hy x x x x x E T

）（、解

][2][][T

T

T

yy HE yx E xy E dH

d +--=φ

为随机误差。为真实值。

其中设i i i i

i i i i i v c x w x v c x y +=+=

][][][][T

T

T

T

xw E xx E w x x E xy E +=+=∴）（

都是零均值的，与不相关。且与不相关，故与v x x w x v

0][][==T T wx E xw E 故

][][][][x x E xx E x w x E yx E T

T

T

T

==+=）（同理：

][][T T yx E xy E =∴ 0][2][2=+-=T

T

yy HE xy E dH

d φ故令

1][][-=∴T T yy E xy E H

正交化过程：

由：解

、Schmidt 71

11y =ε

11

111221111222]

[][][][y y y E y y E y E y E y --=-=εεεεε

1221R R = 112

21112231223212212

211122312111323y R R R R R R R R y R R R R R R R R y -+-+

---

=∴）

原式

[]??

??????

?

?

??-=-211

2221

1211

3231

3y y R R R R R R y ??

?

???-------

=-----=--=------112211122113121113221212

21112231211132111

31311

11

2121211

11

21211

11

2123

1113132

1

22231

111333]}

[][][{][][][][y R R R R R R R R R R y R R R R R R R R y R R y y R R y y R R y E y R R y y E y R R y y E y E E y E y ）（）（）（）（εεεεεεεε

正交分解定理，有

上的单位方向矢量，由

、、分别为、、设：解

、32032081y y y e e e

11111000][][y y y E y y E e y T

T -+= 得由Ay =ε

1

1

1112212111

1110220222

1210222]

[][]

[][y y y E y y E e y a y y y E y y E a e a y y a y a T T T

T

--++++=++=ε 故有,12y ⊥ε

0222e e a +=ε

0][,},,{},,{022*******=⊥∈⊥T

T

T

T

T

e E e y y e y y εεε即故 221

00022]

[][a e e E e e E y T

-==∴-

1

00033][][,a e e E e e E y T

-==-同理

1

,1?9110

-≤=∑

--=+N k y y N

k R k

N n n k n YY

）（取样自相关

：解

、

4,,1,.0]2.0,4.0,6.0,8.0,1[? =--=∴m m R YY

）（

1

1

111202]

[][y y y E y y E e y T T -+=代入上式得

][][][][121121102212=++=y y E y y E a y y E a y E T

T

T

ε1

5

10?4

0==∑

=n n n YY

y y R ）（8

.05

11?3

1-==∑

=+n n n YY

y y R ）（6

.0512?2

2==∑=+n n n YY y y R ）（4

.05

13?1

3-==∑

=+n n n YY

y y R ）（2.05

14?0

4=?=y y R YY ）（

]2342345[51)?)?)(?43243214

4

1

1z z z z z z z z z k R z

k R

z S k k YY

N N k k

YY

YY

+-+-+-+-==

=-----=----=-∑∑（（

）

（）后输出（经则其自相关函数

为一零阶马尔可夫

）（证明：设：解

、z Y z B z X m m R P R n x x )()

()(,.}{1012

δσ= 变换有，），对此式做递

（）（）（）化简为（）

（）（则

z z aY z zY z zX z B z X z Y -==

）

（）（）（，有），令（）（）（1111--=+=-+=+n aY n Y n X n k n aY n Y n X )()]1()1[][2

m m R m R a m R m n X n X E m R Y Y

Y xx

δσ=++--=+=（）（）（）（）（ )]1()1([)()(2++-+=m R m R a m m R Y Y Y δσ即 为一阶马尔可夫过程。由此可见)}({,n Y

。

，，，，为最小相位序列，则有

）（：解

、M i z n x i 3211111=≥ 使）为最小相位序列，即

（），要使（）（变换的性质由z Y a

z

X z Y Z =

11*

<<=

a

z a

z z z Y k k k 成立，即

）的所有零点（

M k M k z z a =>

∈}

,2,1{max

即

）对应的所有的零点

（）、（变换为最小相位序列，则其）（）、（设：解

、z Y z X Z n y n x 121 。，，，，，都在单位圆内，其中

，M k N i Z Z i

y i x 2121==

），其零点的集合（）（）（），有（）（）（令z Y z X z Z n y n x n z ==*

{}{}{}.12121成立必有，，，，，，<≡===n

z n z k y i x z Z Z M k Z N i Z Z

则

）为两最小相位序列，

（、设证明

z B z A )(:13.1

）（）（），（）（设B

k M

k A

i

N i z z b z B z z a z A -∏=-∏===1

01

11〈，

〈B

i A

i z z

）

（）（）

（）（）（）

（）（）

（）（）（，，z g z z z z b z z a z z z z b z z a z B z A z C C

j Q j B k M

j

k k A

i N

i i C j

Q

j B

k M

k A i

N i ?-∏≡??

?

??

?-∏+-∏-∏≡-∏+-∏=+==≠=≠====110

101

1

01

0 {

}{

}

M k Z N i Z Z

B

k A

i C j

，，，，，，其中 2121==∈

则不是。

）为最小单位序列，否

（内，则）的所有零点在单位圆

（显然，若z c z g 相位序列。

亦为最小

且为最小相位序列其中举例)15(6

1,

,)3

1)(2

1()15(6

1)3

1)(2

1(2

2

+--

-

+-+

=-

-

z z z z z z z z 为非最小相位序列。其中)2)(2

1()3

2(2

3)2)(2

1(2

+-

-

+

=+-

z z z z z z

∑∑=∞

==N

n n n h n h Parsval 0

2

2

min 141）

（）（等式知，由：证明

、

能量集中）具有最小时延性，其

（）是最小相位序列，故（n h n h min min

）（）（）（）（在序列初始阶段，所以

00,min 2

2

min h h n h n h <>

由谱分解定理知：

分解。）

）（（）（率谱用谱分解定理对有理功：解

、18.018.0136

.01511

+--=-z z z S xx

18.018.0136

.08.018.01]1][1[1

11

21

2+--=----==----）

）（（））（（）

（）（）（z z z z az az

z B z B z S xx εεσσ

6.15

.02

==εσa 解得 ）

）（（））（（）（z z z z

z z z S xx 8.018.01)

5.01)(5.01(

6.118.018.0136

.01

11

----=+--=∴---

1

161+=+=）（）（）（）（：解

、z S z S z S z S xx VV xx YY

的输出

）（）激励系统

（），相当于

（）（）（由1

6.0116.01--=

+=+z

z B n w n w n x n x ）

）（（）（）（）（）（故z z z B z B n w Z z S xx 6.016.0182.0][1

1

--=?=--

）

）（（））（（））（（）（z z az az

z z z z

z z z S YY 6.016.01]

1][1[6.016.016.06.018.216.016.0182.01

1

2

11

1----=----=+--=∴-----εσ???==???==+∴23.06

.018.2122

2

2ε

εεσσσa a a 解得）（

）

）（（）

）（（）（z z z z z S YY 6.016.013.013.0121

1

----=∴-- 为

随机矢量的新息表达式

：解

、171

????

?

???????????????=??????????32132

31

21321101001

εεεb b b y y y ）

（）

（其中01]

[][][][11

211

11121

111221YY YY R R R R y y E y y E E y E b =

=

==--εεε

）

（）

（02]

[][11

311

111331YY YY R R R R E y E b =

=

=-εεε

{}{}2

21

113

212

112231212

11321

112

112

21

2113212211113121321

212212121231

11122122][]

[][R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R y b y y b y E y b y y E E y E b +--=

??

?????+-??????-=---==---）

）（（！εεε

数字信号处理习题集(附答案)

第一章数字信号处理概述 简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称为“抗混叠”滤波器。 在D/A变换之后为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故又称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。 （） 答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处

理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混叠效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz T rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频 率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 采样（T） () n h () n x () t x () n y D/A 理想低通T c πω=() t y 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π

现代数字信号处理复习题

现代数字信号处理复习题 一、填空题 1、平稳随机信号是指：概率分布不随时间推移而变化的随机信号，也就是说，平稳随机信号的统计特性与起始 时间无关，只与时间间隔有关。 判断随机信号是否广义平稳的三个条件是： （1）x(t)的均值为与时间无关的常数：C t m x =)( （C 为常数） ； （2）x(t)的自相关函数与起始时间无关，即：)(),(),(ττx i i x j i x R t t R t t R =+=； （3）信号的瞬时功率有限，即：∞<=)0(x x R D 。 高斯白噪声信号是指：噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时其功率谱密度函数是常数的一类噪 声信号。 信号的遍历性是指：从随机过程中得到的任一样本函数,好象经历了随机过程的所有可能状态,因此,用一个 样本函数的时间平均就可以代替它的集合平均 。 广义遍历信号x(n)的时间均值的定义为： ，其时间自相关函数的定义为： 。 2、连续随机信号f(t)在区间上的能量E 定义为： 其功率P 定义为： 离散随机信号f(n)在区间 上的能量E 定义为： 其功率P 定义为： 注意:(1)如果信号的能量0

数字信号处理习题及答案1

数字信号处理习题及答案1 一、填空题（每空1分, 共10分） 1．序列()sin(3/5)x n n π=的周期为 。 2．线性时不变系统的性质有 律、 律、 律。 3．对4()()x n R n =的Z 变换为 ，其收敛域为 。 4．抽样序列的Z 变换与离散傅里叶变换DFT 的关系为 。 5．序列x(n)=(1，-2，0，3；n=0，1，2，3), 圆周左移2位得到的序列为 。 6．设LTI 系统输入为x(n) ，系统单位序列响应为h(n)，则系统零状态输出 y(n)= 。 7．因果序列x(n)，在Z →∞时，X(Z)= 。 二、单项选择题（每题2分, 共20分） 1．δ(n)的Z 变换是 （ ）A.1 B.δ(ω) C.2πδ(ω) D.2π 2．序列x 1（n ）的长度为4，序列x 2（n ） 的长度为3，则它们线性卷积的长度是 （ ）A. 3 B. 4 C. 6 D. 7 3．LTI 系统，输入x （n ）时，输出y （n ）；输入为3x （n-2），输出为 （ ） A. y （n-2） B.3y （n-2） C.3y （n ） D.y （n ） 4．下面描述中最适合离散傅立叶变换 DFT 的是 （ ） A.时域为离散序列，频域为连续信号 B.时域为离散周期序列，频域也为离散周期序列 C.时域为离散无限长序列，频域为连续周期信号 D.时域为离散有限长序列，频域也为离散有限长序列 5．若一模拟信号为带限，且对其抽样满足奈奎斯特条件，理想条件下将抽样信号通过 即 可完全不失真恢复原信号 （ ）A.理想低通滤波器 B.理想高通滤波器 C.理想带通滤波器 D.理 想带阻滤波器 6．下列哪一个系统是因果系统 （ ）A.y(n)=x (n+2) B. y(n)= cos(n+1)x (n) C. y(n)=x (2n) D.y(n)=x (- n)

数字信号处理习题及答案

三、计算题 1、已知10),()(<<=a n u a n x n ,求)(n x 的Z 变换及收敛域。 （10分） 解：∑∑∞ =-∞ -∞=-= = )()(n n n n n n z a z n u a z X 1 111 )(-∞=--== ∑ az z a n n ||||a z > 2、设)()(n u a n x n = )1()()(1--=-n u ab n u b n h n n 求 )()()(n h n x n y *=。（10分） 解：[]a z z n x z X -=? =)()(， ||||a z > []b z a z b z a b z z n h z H --=---= ?=)()(， ||||b z > b z z z H z X z Y -= =)()()( ， |||| b z > 其z 反变换为 [])()()()()(1n u b z Y n h n x n y n =?=*=- 3、写出图中流图的系统函数。(10分) 解：2 1)(--++=cz bz a z H 2 1124132)(----++= z z z z H ４、利用共轭对称性，可以用一次DFT 运算来计算两个实数序列的DFT ，因而可以减少计算量。设都是N 点实数序列，试用一次DFT 来计算它们各自的DFT ： [])()(11k X n x DFT = []) ()(22k X n x DFT =（10分）。 解:先利用这两个序列构成一个复序列，即 )()()(21n jx n x n w +=

即 [][])()()()(21n jx n x DFT k W n w DFT +== []()[]n x jDFT n x DFT 21)(+= )()(21k jX k X += 又[])(Re )(1n w n x = 得 [])(})({Re )(1k W n w DFT k X ep == [] )())(()(2 1*k R k N W k W N N -+= 同样 [])(1 })({Im )(2k W j n w DFT k X op == [] )())(()(21*k R k N W k W j N N --= 所以用DFT 求出)(k W 后，再按以上公式即可求得)(1k X 与)(2k X 。 5、已知滤波器的单位脉冲响应为)(9.0)(5n R n h n =求出系统函数，并画出其直接型 结构。（10分） 解： ｘ（ｎ） 1-z 1-z 1-z 1-z １ 9.0 2 9.0 3 9.0 4 9.0 ｙ（ｎ） ６、略。 ７、设模拟滤波器的系统函数为 31 11342)(2+-+=++=s s s s s H a 试利用冲激响应不变法，设计IIR 数字滤波器。（10分） 解 T T e z T e z T z H 31111)(-------=

现代信号处理大作业题目+答案

研究生“现代信号处理”课程大型作业 （以下四个题目任选三题做） 1. 请用多层感知器（MLP ）神经网络误差反向传播（BP ）算法实现异或问题（输入为[00;01;10;11]X T =，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S 型Logistic 函数。 2. 试用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补)，进而实现四带滤波器组；并画出其频响。滤波器设计参数为：F p ＝1.7KHz , F r ＝2.3KHz , F s ＝8KHz , A rmin ≥70dB 。 3. 根据《现代数字信号处理》（姚天任等，华中理工大学出版社，2001）第四章附录提供的数据(pp.352-353)，试用如下方法估计其功率谱，并画出不同参数情况下的功率谱曲线： 1） Levinson 算法 2） Burg 算法 3） ARMA 模型法 4） MUSIC 算法 4. 图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR 系统长M =11), 系统输入是取值为±1的随机序列)(n x ，其均值为零；参考信号)7()(-=n x n d ；信道具有脉冲响应： 1 2(2)[1cos( )]1,2,3()20 n n h n W π-?+=?=???其它 式中W 用来控制信道的幅度失真(W = 2～4, 如取W = 2.9,3.1,3.3,3.5等)，且信道受到均 值为零、方差001.02 =v σ(相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声)(n v 的干扰。试比较基 于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐标下画出其学习曲线): 1） 横向/格-梯型结构LMS 算法 2） 横向/格-梯型结构RLS 算法 并分析其结果。

现代数字信号处理习题

1.设()u n 是离散时间平稳随机过程，证明其功率谱()w 0S ≥。 证明：将()u n 通过冲激响应为()h n 的LTI 离散时间系统，设其频率响应()w H 为 ()001,w -w w 0, w -w w H w ???? 输出随机过程()y n 的功率谱为()()()2y S w H w S w = 输出随机过程()y n 的平均功率为()()()00201 1r 022w w y y w w S w dw S w dw π π π+?-?= =?? 当频率宽度w 0???→时，上式可表示为()()()01 r 00y S w w π =?≥ 由于频率0w 是任意的，所以有()w 0 S ≥ 3、已知：状态方程 )()1,()1()1,()(1n n n n x n n F n x ν-Γ+--=观测方程 )()()()(2n n x n C n z ν+= )()]()([111n Q n n E H =νν )()]()([222n Q n n E H =νν 滤波初值 )]0([)|0(0x E x =ξ } )]]0([)0()]][0([)0({[)0(H x E x x E x E P --= 请简述在此已知条件下卡尔曼滤波算法的递推步骤。 解：步骤1 状态一步预测，即 1 *11)|1(?)1,()|(N n n C n x n n F n x ∈--=--∧ ξξ 步骤2 由观测信号z(n)计算新息过程，即 1*11)|(?)()()|(?)()(M n n C n x n C n z n z n z n ∈-=-=--ξξα 步骤3 一步预测误差自相关矩阵 N N H H C n n n Q n n n n F n P n n F n n P *1)1,()1()1,() 1,()1()1,()1,(∈-Γ--Γ+---=- 步骤4 新息过程自相关矩阵M M H C n Q n C n n P n C n A *2)()()1,()()(∈+-= 步骤5 卡尔曼增益M N H C n A n C n n P n K *1)()()1,()(∈-=- 或 )()()()(1 2n Q n C n P n K H -= 步骤6 状态估计 1*1)()()|(?)|(?N n n C n n K n x n x ∈+=-αξξ 步骤7 状态估计自相关矩阵 N N C n n P n C n K I n P *)1,()]()([)(∈--= 或 )()()()]()()[1,()]()([)(2n K n Q n K n C n K I n n P n C n K I n P H H +---= 步骤8 重复步骤1-7，进行递推滤波计算 4、经典谱估计方法：

数字信号处理习题集附答案)

第一章数字信号处理概述简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前让信号通过一个低通滤波器，是为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称位“抗折叠”滤波器。 在D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，是为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故友称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。（）答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理 理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字

长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混迭效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π

(完整版)数字信号处理复习题-答案

、填空题 1．序列x(n) sin(3 n / 5)的周期为10 。2．线性时不变系统的性质有交换律律结合律分配律。 3．从奈奎斯特采样定理得出，要使实信号采样后能够不失真还原，采样频率 f 与信号最高频率fs 关系为：f>=2fs 4．若正弦序列x(n)=sin(30n π/120) 是周期的，则周期是N= 8 。 5．序列x(n) sin(3 n / 5)的周期为10 。 6．设LTI 系统输入为x(n) ，系统单位序列响应为h(n)，则系统零状态输出y(n)= 7．因果序列x(n) ，在Z→∞时，X(Z)= x(0) 。二、单项选择题 1．δ (n)的傅里叶变换是( A ) A. 1 B.δ (ω ) C.2πδ (ω) D.2π 2．序列x1(n)的长度为4，序列x2( n)的长度为3，则它们线性卷积的长度是( C ) A. 3 B. 4 C. 6 D. 7 3．LTI 系统，输入x(n)时，输出y( n)；输入为3x (n-2)，输出为( B ) A. y （n-2） B.3y （n-2） C.3y （n） D.y(n) 4．下面描述中最适合离散傅立叶变换DFT 的是(D ) A. 时域为离散序列，频域为连续信号 B. 时域为离散周期序列，频域也为离散周期序列 C. 时域为离散无限长序列，频域为连续周期信号 D. 时域为离散有限长序列，频域也为离散有限长序列 5．设系统的单位抽样响应为h(n)，则系统因果的充要条件为( C ) A．当n>0 时，h(n)=0 B．当n>0时，h(n) ≠0

6．下列哪一个系统是因果系统( 5．所谓采样，就是利用采样脉冲序列 p(t) 从连续时间信号 x a (t)中抽取一系列的离散样值。 ( 6．数字信号处理只有硬件方式实现。 ( × ) 7．对正弦信号进行采样得到的正弦序列一定是周期序列。 ( × ) 8．数字信号处理仅仅指的是数字处理器。 ( × ) 9．信号处理的两种基本方法：一是放大信号，二是变换信号。 ( × 10．在时域对连续信号进行抽样，在频域中，所得频谱是原信号频谱的周期延拓。 ( × ) 四、简答题 1．用 DFT 对连续信号进行谱分析的误差问题有哪些？ 答：混叠失真；截断效应(频谱泄漏) ；栅栏效应 2．画出模拟信号数字化处理框图，并简要说明框图中每一部分的功能作用。 1 2 3 部分：按照预制要 求对数字信号处理加工； 第 4部分：数字信号变为模拟信号； 第 5 部分：滤除高频部分， 平滑模拟信号。 A.N ≥M B.N ≤M C.N ≤ 2M D.N ≥ 2M 10 ．设因果稳定的 LTI 系统的单位抽样响应 h(n) ， 在 n<0 时， h(n)= ( A ) A.0 B.∞ C. - ∞ D.1 三、 判断题 1． 序列的傅立叶变换是频率ω的周期函数，周期是 2π。 ( √ ) 2 ． x(n)= sin (ω ( √ ) 0n) 所代表的序列不一定是周期 3． 卷积的计算过程包括翻转，移位，相乘，求和四个过程 ( √ ) 4． y(n)=cos[x(n)] 所代表的系统是非线性系统。 ( √ ) ) 则频域抽样点数 N 需满足的条件是 ( A C ．当 n<0 时， h(n)=0 D ．当 n<0 时， h(n) ≠0 A.y(n)=x (n+2) B. y(n)= cos(n+1)x (n) C. y(n)=x (2n) D.y(n)=x (- n) 7． A. x(n)= δ (n-3)的傅里叶变换为( A e 3jw B. e 3jw C.1 D.0 x(n) a n u(n),0 a 1 的傅里叶变换为 11 A. jw B. jw 1 ae 1-ae 8． C ) 1 C. -jw 1-ae 1 D.1 ae - jw 9．若序列的长度为 M ，要能够由频域抽样信号 X(k) 恢复原序列，而不发生时域混叠现象， √)

数字信号处理习题解答

第一章 2、已知线性移不变系统的输入为()x n ，系统的单位抽样相应为()h n ，试求系统的输出()y n 。 （2）3()(),x n R n = 4()()h n R n = 解：此题考察线性移不变系统的输出为激励与单位抽样相应的卷积，即：()()*(){1,2,3,3,2,1}y n x n h n == 4、判断下列每个序列的周期性，若是周期性的，试确定其周期。 3()cos( ) 78 x n A n ππ=- 解：03 ()cos() 78 314 N=2/2/73 14,3x n A n k k k k ππππωπ=-==∴=是周期的，周期是。 6、试判断系统的线性和移不变性。 ()2 (2) ()y n x n =???? 解：()2 ()y n x n =???? ()[]()[]2111)(n x n x T n y == ()()[]()[]2 222n x n x T n y == ()()()[]()[]2 12121n bx n ax n by n ay +=+ ()()[]()()[] ()[]()[]()()()()[]()() n by n ay n bx n ax T n x n abx n bx n ax n bx n ax n bx n ax T 2121212 22 12 21212 +≠+++=+=+即 ()[]()[]()()[] ()[]() 系统是移不变的即∴-=--=--=-m n y m n x T m n x m n y m n x m n x T 2 2 8、以下序列是系统的单位抽样响应()h n ，试说明系统的因果性和稳定性。 （4）3()n u n - 解： 因果性：当0n <时，()0h n ≠，∴是非因果的； 稳定性：0123|()|3332 n h n ??? ∞ --=-∞=+++ = ∑，∴是稳定的。 11、有一理想抽样系统，抽样角频率为6s πΩ=，抽样 后经理想低通滤波器()a H j Ω还原，其中 1 ,3()2 0,3a H j ππ?Ω==∴=<==?? ? ?? ? π ππππ πππΩΩ 第二章 1、求以下序列的z 变换，并求出对应的零极点和收敛域。 （1）||(),||1n x n a a =< 解：由Z 变换的定义可知： 1 1 2 12 ()111(1)(1) 1(1)1 ()() n n n n n n n n n n n n n n n X z a z a z a z a z a z az a a az az az z a z a z z a a ∞ -∞ ----=-∞=-∞=∞ ∞ -==-= ?= +=+-= += -----= --∑∑∑∑∑ ∞ ====<<<

数字信号处理习题解答1

第一章 第二章 11-=--m/2 m=-m -/2 12 m=--/2 -/21 2 m=-m=-()121.7DTFT[x(2n)]=(2n)e m=2n DTFT[x(2n)]=(m)e =[()(1) ()]e [()e e ()e ] [()()] j n n j m j m j m j m j m j j x x x m x m x m x m X e X e ωωωωπ ωωωπ∞ ∞∞ ∞∞ ∞∞ ∞ ∞ ∞-+-=+ =+∑∑ ∑∑∑，为偶数 求下列序列的傅里叶变换（）x(2n) 令，于是 -n 1 1 121 z (1) 2u(n)()2 ()2 1,|(2)|11(2),||n n n n n n X z u n z z z z z z z +∞ --=-∞+∞ --=-∞ --=== <-=>-∑∑14.求出下列序列的变换及收敛域 3.3(1).()cos(),781() 8 (2).()5.25n 640() (5)()x n A n A j n x n e x n y n e πππω=--==判断下面的序列是否周期的是常数 试判断系统是否为线性时不变的（）y(n)=x (n)(7) y(n)=x(n)sin() .试判断系统是否为因果稳定系统（）y(n)=x(n-n )

-1 -1-2 -1 -1112 1-317.X(z)=,2-5+2105< | z | < 2x(n)(2) | z | > 2x(n) 11 X(z)= -1-z 1-2z 05< | z | < 2(n)=2(-n-1)+()(n) | z | > 2(n)=()(n)-2(n)n n n n z z z u u u u 已知分别求：（）收敛域.对应的原序列收敛域对应的原序列解：收敛域.时： x 收敛域时： x -1-1 -1 -1-1 -1 21.(n)=0.9y(n-1)+x(n)+0.9x(n-1)(1)h(n)(2)H(e )1+0.9(1)H(z)=,|z|>0.91-0.91+0.9F(z)=H(z)z =z 1-0.9n 1z=0.9(n j n n z z z z h ω≥已知线性因果网络用下面差分方程表示： y 求网络的系统函数及单位脉冲响应写出网络频率响应函数的表达式，并定性画出其幅频特性曲线解： 令当时，有极点-1-1=0.9-112-1-1-1-1=0=0.9-1-1)=Res[F(z),0.9]1+0.9=z (z-0.9)|1-0.9=20.9(n)=0,n<0 n=0z =0,=0.9(n)=Res[F(z),0]+Res[F(z),0.9]1+0.91+0.9=z z|+z (z-0.9)|1-0.91-0.9=-1+2=1 h(n)=n z n z z z z z h z z z z ?∴因为系统是因果系统，所以有h 当时，有极点00000000=0n-m =0n -m =0 n n 20.9(n-1)+(n)+0.9 (2)H(e )=-0.9 (3)y(n)=h(n)*x(n) =(m)x(n-m) =(m)e =(m)e e =e H(e )+0.9=e -0.9 n j j j m j m j j m j j j j j u e e h h h e e ωω ω ωωωωωωωωδ∞ ∞ ∞ ?∑∑∑（ ）

现代数字信号处理及应用仿真题答案

仿真作业 姓名：李亮 学号：S130101083

4.17程序 clc; clear; for i=1:500 sigma_v1=0.27; b(1)=-0.8458; b(2)=0.9458; a(1)=-(b(1)+b(2)); a(2)=b(1)*b(2); datlen=500; rand('state',sum(100*clock)); s=sqrt(sigma_v1)*randn(datlen,1); x=filter(1,[1,a],s); %% sigma_v2=0.1; u=x+sqrt(sigma_v2)*randn(datlen,1); d=filter(1,[1,-b(1)],s); %% w0=[1;0]; w=w0; M=length(w0); N=length(u); mu=0.005; for n=M:N ui=u(n:-1:n-M+1); y(n)=w'*ui; e(n)=d(n)-y(n); w=w+mu.*conj(e(n)).*ui; w1(n)=w(1); w2(n)=w(2); ee(:,i)=mean(e.^2,2); end end ep=mean(ee'); plot（ep）; xlabel('迭代次数');ylabel('MSE');title('学习曲线'); plot(w1); hold; plot(w2); 仿真结果：

步长0.015仿真结果 0.10.20.30.4 0.50.60.7迭代次数 M S E 学习曲线

步长0.025仿真结果

步长0.005仿真结果 4.18 程序 data_len = 512; %样本序列的长度 trials = 100; %随机试验的次数 A=zeros(data_len,2);EA=zeros(data_len,1); B=zeros(data_len,2);EB=zeros(data_len,1); for m = 1: trials a1 = -0.975; a2 = 0.95; sigma_v_2 =0.0731; v = sqrt(sigma_v_2) * randn(data_len, 1, trials);%产生v(n) u0 = [0 0]; num = 1; den = [1 a1 a2]; Zi = filtic(num, den, u0); %滤波器的初始条件 u = filter(num, den, v, Zi); %产生样本序列u(n) %（2）用LMS滤波器来估计w1和w2 mu1 = 0.05; mu2 = 0.005; w1 = zeros(2, data_len);

数字信号处理习题及答案

数字信号处理习题及答案

==============================绪论============================== 1. A/D 8bit 5V 00000000 0V 00000001 20mV 00000010 40mV 00011101 29mV ==================第一章 时域离散时间信号与系统================== 1. ①写出图示序列的表达式 答：3)1.5δ(n 2)2δ(n 1)δ(n 2δ(n)1)δ(n x(n)-+---+++= ②用δ(n) 表示y (n )={2,7,19,28,29,15} 2. ①求下列周期 ) 5 4sin( )8 sin( )4() 51 cos()3() 54sin()2() 8sin( )1(n n n n n πππ π -

②判断下面的序列是否是周期的; 若是周期的， 确定其周期。 （1） A是常数 8ππn 73Acos x(n)???? ? ?-= （2）)8 1 (j e )(π-=n n x 解： （1） 因为ω=73π, 所以3 14 π2=ω, 这是有理数， 因此是周期序列， 周期T =14。 （2） 因为ω=81, 所以ω π 2=16π, 这是无理数， 因此是非周期序列。 ③序列)Acos(nw x(n)0 ?+=是周期序列的条件是是有理数2π/w 0 。 3.加法 乘法 序列{2，3，2，1}与序列{2，3，5，2，1}相加为__{4，6，7，3，1}__，相乘为___{4，9，10，2} 。 移位 翻转：①已知x(n)波形，画出x(-n)的波形图。 ② 尺度变换：已知x(n)波形，画出x(2n)及x(n/2)波形图。

现代数字信号处理期末试题

现代数字信号处理期末试题 1.短时Fourier变换、小波变换和Gabor变换都是时频信号分析的（线性变换）或（线性时频）表示，而Wigner-Ville分布则属于时频信号分析的（非线性变换）。 2. 简述小波变换的概念及其优点。 答：小波变换从基函数角度出发，吸取傅里叶变换中的三角基(进行频率分析)与短时傅里叶变换中的时移窗函数的特点，形成振荡、衰减的基函数，因为它的定义域有限，故称为小波。小波基函数是时间t、尺度因子a和时移参数b的函数。 小波变换的优点： ⑴小波分解可以覆盖整个频域（提供了一个数学上完备的描述）。 ⑵小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性。 ⑶小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率（宽分析窗口），在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率（窄分析窗口）。 ⑷小波变换实现上有快速算法（Mallat小波分解算法）。 3. 相对于Mallat塔形算法而言，第二代小波方法的优势在哪里？ 答：1.它不依赖于傅里叶变换，完全在时域中完成对双正交小波的构造，具有结构化设计和自适应构造方面的有点 2.构造方法灵活，可以从一些简单的小波函数，通过提升改善小波函数的特性，从而构造出具有期望特性的小波 3.不再是某一给定小波函数的伸缩和平移，它适合于不等间隔采样问题的小波构造 4.算法简单，运算速度快，占用内存少，执行效率高，可以分析任意长度的信号。4.EMD方法在机械设备故障诊断中的应用有（机车轮对轴承损伤定量识别方法）、（烟气轮机摩擦故障诊断）。 5. 随机信号特点？ 答：随机信号也称随机过程，随机信号在任何时间的取值都是不能先验证确定的随机变量。虽然随机信号取值不能先验证确定，但这些取值却服从某种统计规律，换言之，随机信号或过程可以用概率分布特点（简称统计性能）统计的描述。6. 简述经典功率谱估计与现代功率谱估计的差别。 答:功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。然而，实际应用中的平稳随机信号通常是有限长的，只能根据有限长信号估计原信号的真实功率谱，这就是功率谱估计。功率谱估计分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零，相当于数据加窗，主要方法有相关法和周期图法；现代谱估计是通过观测数据估计参数模型再按照求参数模型输出功率的方法估计信号功率谱，主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出的。 7.自适应滤波方法主要是基于几种基本理论再融合递推算法导出来的？ 答：（1）基于维纳滤波理论的方法。基于维纳滤波原理，利用相关的瞬时值通过在工作过程中的逐步调整参数逼近信号的统计特性，实现最优滤波。由此得到一种最常用的算法——最小均方算法，简称LMS算法 （2）基于卡尔曼滤波理论的方法。利用卡尔曼滤波理论的递推求解法导出自适应滤波器更新权矢量得不同递推算法。

现代数字信号处理仿真作业

现代数字信号处理仿真作业 1.仿真题3.17 仿真结果及图形： 图基于FFT的自相关函数计算 图 图周期图法和BT法估计信号的功率谱 图利用LD迭代对16阶AR模型的功率谱估计 16阶AR模型的系数为： a1=--; a2=; a3=3i; a4=7; a5=68i; a6=7+6i; a7=9-2i; a8=2-0i a9=2+0i; a10=2+3i; a11=7-10i; a12=4-9i; a13=8-3i ;

a14=2+4i; a15=2+1i; a16=3i. 仿真程序（3_17）: clear all clc %%产生噪声序列 N=32;%基于FFT的样本长度 %N=256;%周期图法，BT法，AR模型功率谱估计的长度 vn=(randn(1,N)+1i*randn(1,N))/sqrt(2); %%产生复正弦信号 f=[0.150.170.26];%归一化频率 SNR=[303027];%信噪比 A=10.^(SNR./20);%幅度 signal=[A(1)*exp(1i*2*pi*f(1)*(0:N-1));%复正弦信号A(2)*exp(1i*2*pi*f(2)*(0:N-1)); A(3)*exp(1i*2*pi*f(3)*(0:N-1))]; %%产生观察样本 un=sum(signal)+vn; %%利用3.1.1的FFT估计 Uk=fft(un,2*N); Sk=(1/N)*abs(Uk).^2; r0=ifft(Sk); r1=[r0(N+2:2*N),r0(1:N)]; %% r2=xcorr(un,N-1,'biased'); %画图 k=-N+1:N-1; figure(1) subplot(1,2,1) stem(k,real(r1)) xlabel('m');ylabel('实部'); subplot(1,2,2) stem(k,imag(r1)) xlabel('m');ylabel('虚部'); figure(2) subplot(1,2,1) stem(k,real(r2)) xlabel('m');ylabel('实部'); subplot(1,2,2) stem(k,imag(r2)) xlabel('m');ylabel('虚部'); %%周期图法 NF=1024; Spr=fftshift((1/NF)*abs(fft(un,NF)).^2); kk=-0.5+(0:NF-1)*(1/(NF-1));

姚天任现代数字信号处理习题解答第一章答案

第一章 ） ，（服从正态分布，即之间的唯一性定理知：由特征函数与分布函数）（）（）（）（）（）（的特征函数则），，，（此外，）（的特征函数为： ）（）（）（）（）。概率密度函数为： ，（服从正态分布，即 、证明：∑ ∑∑∑∑∑ ∑ =-=-===-=? ? ? ???---= -x T x x T T T x x T T T T T x T x N x T T x X x T x x x N x x B B B m N X B B B B m j B B B m j B f f t t t t t t t m j t f X m X m X x p m N X X ~]2 1exp[]2 1exp[ ]2 1exp[21exp 21 ~121121 2 ξξμμμμμμμμξπξ [] 相互独立。 与） （）（）（）（），（的联合概率密度函数为 ，），（的协方差为 ，的协方差为 设、证明： Y X Y p X p Y Y X X Y X R Y X R Y X p Y X Y X E R Y X Cov Y X T X T X Y X M N T XY T XY M N Y X Y X T Y X N N N N ∴=??????--= ??? ?????????????????????-= ∴??? ???? ?===∑∑∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ++??2121exp 21 21exp 21 00 ][22 12122 12 ππ 。 且，则，，则要使））（（则，为常量。，其中设、证明： ∑ = =-==∴====+-=----==+=x T x x xx ee x T ee T T x x xx T x x ee T x x x Cov m m R R m x a a a aa R aa m m R a m x a m x E R ee E a a m x ),(?0 0min ] [][?3

数字信号处理习题及答案

==============================绪论============================== 1. A/D 8bit 5V 00000000 0V 00000001 20mV 00000010 40mV 00011101 29mV ==================第一章时域离散时间信号与系统================== 1. ①写出图示序列的表达式 答：3) 1.5δ(n 2) 2δ(n 1) δ(n 2δ(n) 1) δ(n x(n)- + - - - + + + = ②用(n) 表示y(n)={2,7,19,28,29,15} 2. ①求下列周期 ) 5 4 sin( ) 8 sin( ) 4 ( ) 5 1 cos( )3( ) 5 4 sin( )2( ) 8 sin( )1( n n n n n π π π π - ②判断下面的序列是否是周期的; 若是周期的，确定其周期。 （1）A是常数 8 π πn 7 3 Acos x(n)?? ? ? ? ? - =（2）) 8 1 (j e ) (π- =n n x 解：（1）因为ω= 7 3 π, 所以 3 14 π 2 = ω , 这是有理数，因此是周期序列，周期T=14。

（2） 因为ω= 81, 所以ω π2=16π, 这是无理数， 因此是非周期序列。 ③序列)Acos(nw x(n)0?+=是周期序列的条件是是有理数2π/w 0。 3.加法 乘法 序列{2，3，2，1}与序列{2，3，5，2，1}相加为__{4，6，7，3，1}__，相乘为___{4，9，10，2} 。 移位 翻转：①已知x(n)波形，画出x(-n)的波形图。 ② 尺度变换：已知x(n)波形，画出x(2n)及x(n/2)波形图。 卷积和：①h(n)*求x(n)，其他02 n 0n 3，h(n)其他03n 0n/2设x(n) 例、???≤≤-=???≤≤= }2 3 ,4,7,4，23{0,h(n)*答案：x(n)= ②已知x (n )={1,2,4,3},h (n )={2,3,5}, 求y (n )=x (n )*h (n ) x (m )={1,2,4,3},h (m )={2,3,5}，则h (-m )={5,3,2}(Step1:翻转) 解得y (n )={2,7,19,28,29,15} ③(n)x *(n)x 3)，求x(n)u(n u(n)x 2),2δ(n 1)3δ(n δ(n)2、已知x 2121=--=-+-+=

《现代数字信号处理》课程复习

“现代数字信号处理”复习思考题 变换 1.给出DFT的定义和主要性质。 2.DTFT与DFT之间有什么关系？ 3.写出FT、DTFT、DFT的数学表达式。 离散时间系统分析 1.说明IIR滤波器的直接型、级联型和并联型结构的主要特点。 2.全通数字滤波器、最小相位滤波器有何特点？ 3.线性相位FIR滤波器的h(n)应满足什么条件？其幅度特性如何？ 4.简述FIR离散时间系统的Lattice结构的特点。 5.简述IIR离散时间系统的Lattice结构的特点。 采样 1．抽取过程为什么要先进行滤波，此滤波器应逼近什么样的指标？ 维纳滤波 1．画出Wiener滤波器结构，写出平稳信号下的滤波方程，导出Wiener-Hopf方程。 2．写出最优滤波器的均方误差表示式。 3．试说明最优滤波器满足正交性原理，即输出误差与输入信号正交。 4．试说明Wiener-Hopf方程和Yule-Walker方程的主要区别。 5．试说明随机信号的自相关阵与白噪声的自相关阵的主要区别。 6．维纳滤波理论对信号和系统作了哪些假设和限制？ 自适应信号处理 1．如何确定LMS算法的μ值，μ值与算法收敛的关系如何？ 2．什么是失调量？它与哪些因素有关？ 3．RLS算法如何实现？它与LMS算法有何区别？ 4．什么是遗忘因子，它在RLS算法中有何作用，取值范围是多少？ 5．怎样理解参考信号d(n)在自适应信号处理处理中的作用？既然他是滤波器的期望响应，一般在滤波前是不知道的，那么在实际应用中d(n)是怎样获得的，试举两个应用例子来加以说明。 功率谱估计 1.为什么偏差为零的估计不一定是正确的估计？ 2.什么叫一致估计？它要满足哪些条件？ 3.什么叫维拉－辛钦(Wiener-Khinteche)定理？ 4.功率谱的两种定义。 5.功率谱有哪些重要性质？ 6.平稳随机信号通过线形系统时输入和输出之间的关系。 7.AR模型的正则方程(Yule-Walker方程)的导出。 8.用有限长数据估计自相关函数的估计质量如何？ 9.周期图法谱估计的缺点是什么？为什么会产生这些缺点？ 10.改进的周期图法谱估计有哪些方法？它们的根据是什么？ 11.既然隐含加窗有不利作用，为什么改进周期图法谱估计是还要引用各种窗？ 12.经典谱估计和现代谱估计的主要差别在哪里？ 13.为什么AR模型谱估计应用比较普遍？ 14.对于高斯随机过程最大熵谱估计可归结为什么样的模型？ 15.为什么Levison-Durbin快速算法的反射系数的模小于１？ 16.什么是前向预测？什么是后向预测？ 17.AR模型谱估计自相关法的主要缺点是什么？ 18.Burg算法与Levison-Durbin算法的区别有哪些？