1 系统因果稳定性
系统因果稳定性的判断方法有三种。
第一种是定义法，即因果系统是指某时刻的输出只取决于此时刻和此时刻以前时刻的输入，稳定系统是指有界输入产生有界输出。
第二种方法是线性时不变系统的充分必要条件，因果性是指n<0时，冲激响应函数h(n)=0。稳定性是
|()|n h n P ∞
=-∞
=<∞∑。
第三种方法是线性时不变系统的收敛域法，即系统函数H(z)必须在从单位圆到无穷的整个z 域内收敛。
注意第一种判断法是通式，可适用于任何系统，而第二、三种方法仅适用于线性时不变系统。
例题1：判断系统()
()[()]x n y n T x n e
==
的因果稳定性。
解法一：定义法。
y(n)只与x(n)有关，∴是因果系统。 又
|()|,()A
A
x n A y n e e
-<<<∴ 则系统稳定。
解法二：充分必要条件法。
()
()
()0()10|()|||
...1111...n n n n h n n h n h n e e
e e
δδ∞∞
=-∞
=-∞
=<==≠∴==++++++→∞∴∑∑
当时，是非因果系统。又是非稳定系统。
为什么用两种方法得出相反的结论呢? 分析一下, 第一种判断法是通式，可适用于任何系统，而第二、三种方法仅适用于线性时不变系统。那么此系统是否为线性时不变系统呢?由于
1
212
()()
12()
()
1212()()()()()()n n n n ax bx T n n ax bx T n T n aT n bT n ax bx e e e ax bx x x +
??=??=????=????????≠+????
+
所以此系统为非线性系统，不能用第二种方法判断。因此，解法一的答案正确。此题告诉我
们，应用定理时要注意定理的应用范围。
2 翻褶移位函数的实现及其z 变换
大多数教科书中分别介绍了移位和翻褶这两种运算。若某序列为x(n)，则x(n+m) 表示x(n)逐项依次左移（m>0）位。x(-n)表示以n=0的纵轴为对称轴将x(n)加以翻褶。那翻褶移位合并起来，如x(-n+m)怎样实现，书中没有给出，很多学生理解有误，表现在求其z 变换上出错。下面举例说明x(-n+m)的含义。
例题2：设x(n)=[1 2 3]，求x(-n+1)及其z 变换。 解法一：
思路：序列先移位后翻褶。用Matlab 画图表示。
-2
2
012
3-2
2
012
3-2
2
012
3
图1. 解法一序列波形图
x(n+1)表示将x(n)左移一位，x(-n+1)表示将x(n+1)翻褶。相应的z 变换：
1
()()()()
1
()()()
()m
m
x n X z x n m X z x n x n m X z X z z z
--?+?--?
-+?
m=1即为答案。 解法二：
思路：序列先翻褶后移位。用Matlab 画图表示。
-2
2
012
3-2
2
-2
2
0123
图2. 解法二序列波形图
x(-n)表示将x(n) 翻褶，x(-(n-1)) 表示将x(-n)右移一位，而不是左移。相应的z 变换：
1
()()1()()(())()
()
m
x n X z x n x n m x n m X X z z z --?--?
-+=--?
两种解法答案一样。通过这个例题，可注意到x(-n)的移位与x(n)的移位方向相反。
3 卷积与相关
卷积和相关有类似的数学公式，即 线性卷积：()()()m z n x m y n m ∞
=-∞
=
-∑ 线性相关：
*
()()()xy
m n x m m n y r
∞
=-∞
=
-∑
容易混淆。但它们的物理概念完全不同，应用不同。卷积反映了线性时不变系统输入和输出的关系，而相关只是反映两个信号的相似程度，和系统本身的特性无关。例如，语音信号是由激励源与声道传输函数卷积得到，对于浊音部分可通过求自相关函数得到它的基音周期。掌握了概念的物理意义，就不会混淆了。但在数学计算上他们确实有类似的地方，相关可以用卷积形式表示， 如
*
()()()xy m n x m m n y r ∞
=-∞
=
-∑
＝x(n)*y *(-n)
4 四种傅里叶变换的关系
四种傅里叶变换:
连续时间非周期信号的傅里叶变换（CTFT ） 连续时间周期信号的傅里叶级数(CFS) 离散时间非周期信号的傅里叶变换(DTFT) 离散时间周期信号的傅里叶级数(DFS) 之后，
离散傅里叶变换（DFT ）是不是第五种傅里叶变换形式呢？不是。
前四种傅里叶变换揭示出傅里叶变换的真正含义——时域信号和它的频谱的对应关系，一个域的连续或离散，对应变换域的非周期或周期，并且这四种傅里叶变换形式真正表示信号的频谱，而DFT 实际上来自DFS ，只不过仅在时域和频域各取一个周期而已，对应在时域和频域都是离散、有限长序列，它不是一种新的傅里叶变换形式，是为了计算和处理方便引入的。
在讨论其性质时， 无论在时域还是频域都要时刻注意所隐含的周期性,即参于计算的序列是周期序列的一个周期，因而DFT 中的移位为循环移位。
这些傅里叶变换的形式和性质可以对照着记忆。
5傅里叶变换的对称性
一个序列x(n)可以分解为实部x R (n)和虚部x I (n)，也可分解为共轭对称部分x e (n)和反共轭对称部分x o (n)。相应的x(n)的频域值(
)j X e
ω
也可分解为实部
()j R e
X ω
和虚部()j I e
X ω，也可分解为共轭对称部分()j e e X ω和反共轭对称部分()j o e X ω
。
由于习惯上将小写字母对应于时域信号，相应的大写字母就是它的频域形式，所以学生就容易想当然的认为x R (n)和
()j R e
X ω构成一对傅里叶变换对，x e (n)和()j e e X ω
构成一对傅里叶变换对。这是错误的，正确的对应关系为：
()()()
()
()
()()()
()
()
R
e
o
I
j j j o I
x n n n n n j j X e R jx x
x x jX
e e e X e e X X ω
ω
ω
ω
ω
=
+=
+=
+
=
+
简单证明一个
()()j R e n x e
X ω
?
关系，如下： ()()
*
*
1[()][[()()]]
21[]()2
e j j j R DTFT n DTFT x n n X x x e e e X X ωωω=+-=+=
相应的离散傅里叶DFT 变换也有类似的结论，可以联合起来一起记忆，但要注意到正是由于有限长序列被看成周期序列的一个周期，或者说是进行了周期性延拓，所以有了圆周共轭对称的定义。由此可见，不能按照思维定式，想当然的推理，要理解公式含义，正确推导。
6 高密度谱和高分辨率谱
高密度谱和高分辨率谱也是两个不同的概念。高密度谱是通过补零操作得到更光滑的谱线，减少栅栏效应。高分辨率谱是通过增加信号的记录长度得到，频率分辨力与信号的实际长度成反比，信号越长，其分辨力越高。下面举例说明这两种谱的区别。
例题3: 设x(n) = cos(0.48πn)+cos(0.52πn); 099n ≤≤，分别用Matlab 语言编程画出下列函数的波形及幅度谱： （1） x(n)的前10点；
（2） x(n)的前10点，后面补上90个零值； （3） x(n)的前100点。
解：Matlab 语言编程程序省略，这里直接给出图形，见图3所示。
x(n), 0 <= n <= 9n
00.51Magnitude spectrum frequency in pi units
x(n), 0 <= n <= 9 + 90 zeros n 00.510
246810High density spectrum frequency in pi units
x(n), 0 <= n <= 99
n
00.510
20
4060High resolution spectrum frequency in pi units
(a) (b) (c)
图3. 序列的波形图及幅度谱
图3（a ）为x(n)前10点的波形及幅度谱，（b ）为x(n)的前10点，后面补上90个零值的函数波形及幅度谱，（c ）为x(n)前100点的波形及幅度谱。比较图3（a ）和（b ），发现两者有用的信息量相同，但用不同的点数N 做DFT ，N 值越大，谱线更光滑，使原来漏掉的某些频谱分量被检测出来，改善了栅栏效应，但是频谱包络线不变，因此并不能提高频谱分辨率。
分析函数x(n)知，它应有两个频率成分，分别为0.48πrad/s 和0.52πrad/s ，而图3（b ）虽然使谱线更光滑，但只给出一个峰值，没有检测出x(n)的两个频率成分。图3（c ）增加了采样点数，则可在幅度谱上清晰的分辨出两个谱峰。因此图3（b ）对应的是高密度谱，图3（c ）对应的是高分辨率谱。
由此可见，补零操作可以使谱的外观得到平滑，减小了栅栏效应，信号的频谱看得更清楚，但不能提高频度分辨率。提高分辨率是通过增加信号的记录长度得到的。
7 重叠相加法和重叠保留法
对于很长序列和短序列进行卷积，可采用重叠相加法和重叠保留法进行快速实现。课本上只是通过公式图形来讲解，十分抽象。许多同学对这两种方法产生混淆，不理解，不会应用，特别是重叠保留法。下面就先给出基本原理，再用实例讲解分析。
设h(n)的点数为M ，信号x(n)为很长的序列。
重叠相加法是将长序列x(n)分解为很多段，每段x i (n)长度为L ，L 和M 数量级相同。将每段x i (n)和h(n)补零到N 点（N>=L+M-1）,用圆周卷积得到每段线性卷积的值，相邻两段输出序列的重叠M-1值相加得到正确值。
重叠保留法也是将长序列x(n)分解为很多段x i (n)，但是每相邻段重叠M-1值取值（对第一段采取前面补M-1个零值），使得每段长度为N 点，做N 点的x i (n)和h(n)圆周卷积，将每段输出结果前M-1值去掉，剩下的值连结起来就是正确值。
下面就举例说明它们的用法。
例题4：已知 x(n)=(n+1), 05n ≤≤, h(n)={1,0,1},分别用重叠相加法和重叠保留法求解x(n)*h(n)。
解：通过直接卷积可知x(n)*h(n)值为 {1 2 2 2 2 2 -5 -6}。
解法一：重叠相加法
已知M=3,令L=4, 将x(n)分段，得： x1(n)={1 2 3 4 }； x2(n)={5 6 0 0 }；
将每段做N=8的圆周卷积。
x1(n) ⑧ h(n) ={1 2 2 2 -3 -4 0 0 } x2(n) ⑧ h(n) ={5 6 -5 -6 0 0 0 0} 则：y1=x1(n)* h(n)= {1 2 2 2 -3 -4}
y2=x1(n)* h(n)= {5 6 -5 -6}
将y1尾部和y2头部值重叠 M-1=2点相加，得到y(n)={ 1 2 2 2 2 2 -5 -6}。与直接卷积x(n)*h(n)值比较，发现两值相等。说明此法正确。
解法二：重叠保留法
已知M=3, 将x(n) 重叠 M-1=2点分段，每段长度为4，得： x1(n)={0 0 1 2 }； x2(n)={1 2 3 4 }； x3(n)={3 4 5 6 }； x4(n)={5 6 0 0 }；
将每段做N=4的圆周卷积，得：
y1=x1(n) ④ h(n) ={-1 -2 1 2 }； y2=x2(n) ④ h(n) ={-2 -2 2 2 }； y3=x3(n) ④ h(n) ={-2 -2 2 2 }； y4=x4(n) ④ h(n) ={ 5 6 -5 -6 }；
每段输出去掉前M-1点，将剩下的值连接起来，得到y(n)={ 1 2 2 2 2 2 -5 -6}。与直接卷积x(n)*h(n)值比较，发现两值相等。说明此法正确。
有些同学提出，反正重叠保留法前M-1点不正确，要去掉，能否分段时重叠处直接补零？下面我们就如此分段：
x11(n)={0 0 1 2 }； x22(n)={0 0 3 4 }； x33(n)={0 0 5 6 }； x44(n)={0 0 0 0 }；
下面的求解过程同上，得到yy = { 1 2 3 4 5 6 0 0 }，与x(n)*h(n)值不相等。所以分段时重叠处不能补零，而是相邻段重叠M-1值取值，这样才不会造成输出信号的遗漏，得出正确值。
重叠保留法一个常用的应用就是对语音信号进行分析。语音是短时平稳信号，对它分析，首先就要加窗分帧。分帧一般是采用重叠法，然后对它进行滤波，就可采用重叠保留法。
1.sound, voice, noise sound自然界各种各样的声音，voice人的嗓音，noise噪音I hate the loud noise outside. 2. exercise, exercises, practice exercise运动，锻炼(不可数)，exercises练习(可数)，practice(反复做的)练习take exercise 做运动 3. work, job 二者均指工作。work不可数，job可数a good job，What interesting work it is! 4. cook, cooker cook厨师，cooker厨具He is a good cook. 5. police, policeman police警察的总称，后接复数谓语动词，policeman 指某个具体的警察The police are questioning everyone in the house. 6. problem, question problem常和困难联系，前面的动词常为think about, solve, raise，question常和疑问联系，多和ask, answer连用 7. price, prize price价格，prize奖，奖品，奖金win the first prize The price is high/low. 8. a number of, the number of a number of许多，谓语动词用复数。the number of…的数目，谓语动词用单数。The number of students is increasing. 9. in front of, in the front of in front of范围外的前面，in the front of范围内的前面A boy sits in the front of the room. 10. next year, the next year next year将来时间状语，the next year过去将来时间状语 He said he would go abroad the next year.
《数字信号处理》辅导 一、离散时间信号和系统的时域分析 （一） 离散时间信号 （1）基本概念 信号：信号传递信息的函数也是独立变量的函数，这个变量可以是时间、空间位置等。 连续信号：在某个时间区间，除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 模拟信号：是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 离散信号：时间上不连续，幅度连续。常见离散信号——序列。 数字信号：幅度量化，时间和幅度均不连续。 （2）基本序列（课本第7——10页） 1）单位脉冲序列 1,0()0,0n n n δ=?=?≠? 2）单位阶跃序列 1,0 ()0,0n u n n ≥?=?≤? 3）矩形序列 1,01 ()0,0,N n N R n n n N ≤≤-?=?<≥? 4）实指数序列 ()n a u n 5）正弦序列 0()sin()x n A n ωθ=+ 6）复指数序列 ()j n n x n e e ωσ= （3）周期序列 1）定义：对于序列()x n ，若存在正整数N 使()(),x n x n N n =+-∞<<∞ 则称()x n 为周期序列，记为()x n ，N 为其周期。 注意正弦周期序列周期性的判定（课本第10页） 2）周期序列的表示方法： a.主值区间表示法 b.模N 表示法 3）周期延拓 设()x n 为N 点非周期序列，以周期序列L 对作()x n 无限次移位相加，即可得到周期序列()x n ，即 ()()i x n x n iL ∞ =-∞ = -∑ 当L N ≥时，()()()N x n x n R n = 当L N <时，()()()N x n x n R n ≠ （4）序列的分解 序列共轭对称分解定理：对于任意给定的整数M ，任何序列()x n 都可以分解成关于/2c M =共轭对称的序列()e x n 和共轭反对称的序列()o x n 之和，即
DSP技术与算法实现学习报告 一.课程认识 作为一个通信专业的学生，在本科阶段学习了数字信号处理的一些基本理论知识，带着进一步学习DSP技术以及将其理论转化为实际工程实现的学习目的，选择了《DSP技术与算法实现》这门课程。通过对本课程的学习，我在原有的一些DSP基础理论上，进一步学习到了其一些实现方法，系统地了解到各自DSP芯片的硬件结构和指令系统，受益匪浅。 本门课程将数字信号处理的理论与实现方法有机的结合起来，在简明扼要地介绍数字信号处理理论和方法的基本要点的基础上，概述DSP的最新进展，并以目前国际国内都使用得最为广泛的德克萨斯仪器公式（TI，Texas Instruments）的TMS320、C54xx系列DSP为代表，围绕“DSP实现”这个重点，着重从硬件结构特点，软件指令应用和开发工具掌握出发，讲解DSP应用的基础知识，讨论各种数字信号处理算法的实现方法及实践中可能遇到的主要问题，在此基础上实现诸如FIR、IIR、FFT等基本数字信号处理算法等等。 1.TI的DSP体系 TI公司主要推出三大DSP系列芯片，即TMS320VC2000，TMS320VC5000，TMS320VC6000系列。 TMS320VC200系列主要应用于控制领域。它集成了Flash存储器、高速A/D转换器、可靠的CAN模块及数字马达控制等外围模块，适用于三相电动机、变频器等高速实时的工控产品等数字化控制化领域。 TMS320VC5000系列主要适用于通信领域，它是16为定点DSP芯片，主要应用在IP 电话机和IP电话网、数字式助听器、便携式音频/视频产品、手机和移动电话基站、调制调解器、数字无线电等领域。它主要分为C54和C55系列DSP。课程着重讲述了C54系列的主要特性，它采用改进哈弗结构，具有一个程序存储器总线和三个数据存储器总线，17×17-bit乘法器、一个供非流水的MAC（乘法/累加）使用的专用加法器，一个比较、选择、存储单元（Viterbi加速器），配备了双操作码指令集。 TMS320VC6000系列主要应用于数字通信和音频/视频领域。它是采用超长指令字结构设计的高性能芯片，其速度可以达到几十亿MIPS浮点运算，属于高端产品应用范围。
数字信号处理的应用与发展趋势 作者：王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要： 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科，也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词： 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP，英文全名是Digital Signal Processing。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 DSP系统的基本模型如下： 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础，所涉及范围及其广泛。例如，在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具；同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 数字信号处理技术的发展经历了三个阶段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅里叶变换的经典数字信号处理, 其系统由分立的小规模集成电路组成, 或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能, 当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理, 主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展, 理论和技术进入到以快速傅里叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段, 出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片, 例如美国德州仪器公司(TI公司) 的TMS32010 芯片, 在全世界推广应用, 在雷达、语音通信、地震等领域获得应用, 但芯片价格较贵, 还不能进 入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人, 理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段, 能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息, 硬件采用更高速的DSP 芯片, 能实时地完成巨大的计算量, 以TI 公司推出的TMS320C6X 芯片为例, 片内有两个高速乘法器、6 个加法器, 能以200MHZ 频率完成8 段32 位指令操作, 每秒可以完成16 亿次操作, 并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X 、C3X 、C5X 、C6X不同应用范围的系列, 新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用, 数字化的产品性能价 格比得到很大提高, 占有巨大的市场。 1.3、数字信号处理的特点
Phonological structure音系结构 Which sound units are used and how they are put together Phonological analysis 音系学分析 Take a word, replace one sound by another, and see whether a different meaning results. (minimal pairs Phonemic contrast The relation between 2 phonemes when they occur in the same environment and distinguish meaning Phonological rule 音系规则 a formal way of expressing a systematic phonologicalprocess or sound change in language. Assimilation Dissimilation 异化 A process where 2 identical or similar phonemes changes or displaces the other one Suprasegmental/Phonological features (syllable stress tone intonation Those aspects of speech that involve more than single sound segments Syllable structure 音节结构(divided into rhyme and onset Componential analysis A way in which the meaning of a word can be dissected into meaning components, called semantic features. Grammatical construction 语法结构 The process of internal organization of a grammatical unit ( IC analysis Syntactic construction 句法结构 (endo/exo-centric construction Syntactic function 句法功能 Shows the relationship between a linguistic form and other parts of the linguistic pattern in which it is used Grammatical rule By which the grammaticality of a sentence is governed Grammatical relations The structural and logical functional relations of constituents Syntactic relations positional/substitutability/co-occurrence
3.6 常见的算法实现 在实际应用中虽然信号处理的方式多种多样，但其算法的基本要素却大多相同，在本节中介绍几种较为典型的算法实现，希望通过对这些例子（单精度，16bit ）的分析，能够让大家熟悉DSP 编程中的一些技巧，在以后的工作中可以借鉴，达到举一反三的效果。 1. 函数的产生 在高级语言的编程中，如果要使用诸如正弦、余弦、对数等数学函数，都可以直接调用运行库中的函数来实现，而在DSP 编程中操作就不会这样简单了。虽然TI 公司提供的实时运行库中有一些数学函数，但它们所耗费的时间大多太长，而且对于大多数定点程序使用双精度浮点数的返回结果有点“大材小用”的感觉，因此需要编程人员根据自身的要求“定制”数学函数。实现数学函数的方法主要有查表法、迭代法和级数逼近法等，它们各有特点，适合于不同的应用。 查表法是最直接的一种方法，程序员可以根据运算的需要预先计算好所有可能出现的函数值，将这些结果编排成数据表，在使用时只需要根据输入查出表中对应的函数值即可。它的特点是速度快，但需要占用大量的存储空间，且灵活度低。当然，可以对上述查表法作些变通，仅仅将一些关键的函数值放置在表中，对任意一个输入，可根据和它最接近的数据采用插值方法来求得。这样占用的存储空间有所节约，但数值的准确度有所下降。 迭代法是一种非常有用的方法，在自适应信号处理中发挥着重要的作用。作为函数产生的一种方法，它利用了自变量取值临近的函数值之间存在的关系，如时间序列分析中的AR 、MA 、ARMA 等模型，刻画出了信号内部的特征。因为它只需要存储信号模型的参量和相关的状态变量，所以所占用的存储空间相对较少，运算时间也较短。但它存在一个致命的弱点，由于新的数值的产生利用了之前的函数值，所以它容易产生误差累积，适合精度要求不高的场合。 级数逼近法是用级数的方法在某一自变量取值范围内去逼近数学函数，而将自变量取值在此范围外的函数值利用一些数学关系，用该范围内的数值来表示。这种方法最大的优点是灵活度高，且不存在误差累积，数值精度由程序员完全控制。该方法的关键在于选择一个合适的自变量取值区间和寻找相应的系数。 下面通过正弦函数的实现，具体对上述三种方法作比较。 查表法较简单，只需要自制一张数据表，也可以利用C5400 DSP ROM 内的正弦函数表。 迭代法的关键是寻找函数值间的递推关系。假设函数采样时间间隔为T ，正弦函数的角频率为ω，那么可以如下推导： 令()()()T T ω?β?αω?-+=+sin sin sin 等式的左边展开为 T T side left ω?ω?sin cos cos sin _+= 等式的右边展开为 ()T T side right ω?βωα?sin cos cos sin _-+= 对比系数，可以得到1,cos 2-==βωαT 。令nT =?，便可以得到如下的递推式： [][][]21cos 2---=n s n s T n s ω
数字信号处理技术的最新发展 电子与信息工程学院12S005044 郭晓江 摘要：数字信号处理（DSP,digital signal processing）是一门涉及许多领域的新兴学科，在现代科技发展中发挥着极其重要的作用。近年来，随着半导体技术的进步，处理器芯片的处理能力越来越强大，使得信号处理的研究可以主要放在算法和软件方面，不再像过去那样需要过多考虑硬件。由于它的出色性能，DSP目前被广泛应用于数字通信、信号处理、工业控制、图像处理等领域。自从数字信号处理器问世以来，由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点，已在图形、图像处理，语音、语言处理，通用信号处理，测量分析，通信等领域发挥越来越重要的作用。随着技术成本的降低，控制界已对此产生浓厚兴趣，已在不少场合得到成功应用。数字信号处理（DSP）是广泛应用于许多领域的新兴学科，因其具有可程控、可预见性、精度高、稳定性好、可靠性和可重复性好、易于实现自适应算法、大规模集成等优点，广泛应用于实时信号处理系统中。DSP技术在数据通信、汽车电子、图像处理以及声音处理等领域应用广泛。 DSP国际发展现状 国外的商业化信号处理设备一直保持着快速的发展势头。欧美等科技大国保持着国际领先的地位。例如美国DSP research公司，Pentek公司，Motorola公司，加拿大Dy4公司等，他们很多已经发展到相当大的规模，竞争也愈发激烈。我们从国际知名DSP技术公司发布的产品中就可以了解一些当今世界先进的数字信号处理系统的情况。 以Pentek公司一款处理板4293为例，使用8片TI公司300 MHz的TMS320C6203芯片，具有19 200 MIPS的处理能力，同时集成了8片32 MB的SDRAM，数据吞吐600 MB/s。该公司另一款处理板4294集成了4片Motorola MPC7410 G4 PowerPC处理器，工作频率400/500 MHz，两级缓存256K×64 bit，最高具有16MB 的SDRAM。 ADI公司的TigerSHARC芯片也由于其出色的协同工作能力，可以组成强大的处理器阵列，在诸多领域（特别是军事领域）获得了广泛的应用。以英国Transtech DSP公司的TP-P36N为例，它由4～8片TS101b（TigerSharc）芯片构成，时钟250 MHz，具有6～12 GFLOPS的处理能力。 DSP应用产品获得成功的一个标志就是进入产业化。在以往的20年中，这一进程在不断重复进行，而且周期在不断缩小。在数字信息时代，更多的新技术和新产品需要快速地推上市场，因此，DSP的产业化进程还是需要加速进行。随着竞争的加剧，DSP生产商随时调整发展规划，以全面的市场规划和完善的解决方案，加上新的开发历年，不断深化产业化进程。 2002年1月7日~11日，在美国拉斯维加斯举行的全球最大的消费类电子产品展CES (Consumer Electronic Show)，以及2月1 日在英国伦敦科学博物馆开幕“通向未来”科学技术展，展示了最新研究开发的DSP 新技术新产品在通信领域的应用。DSP制造商新推出一系列的产品，并且都瞄准了通信领域的应用。 作为处理数字信号的DSP技术，为人们快速的获取、分析和利用有效信息奠定
由于成本、系统功耗和面市时间等原因，许多通讯、视频和图像系统已无法简单地用现有DSP处理器来实现，现场可编程门阵列(FPGA)尤其适合于乘法和累加(MAC)等重复性的DSP任务。本文从FPGA与专用DSP器件的运算速度和器件资源的比较入手，介绍FPGA 在复数乘法、数字滤波器设计和FFT等数字信号处理中应用的优越性，值得(中国)从事信号处理的工程师关注。 Chris Dick Xilinx公司 由于在性能、成本、灵活性和功耗等方面的优势，基于FPGA的信号处理器已广泛应用于各种信号处理领域。近50%的FPGA产品已进入各种通信和网络设备中，例如无线基站、交换机、路由器和调制解调器等。FPGA提供了极强的灵活性，可让设计者开发出满足多种标准的产品。例如，万能移动电话能够自动识别GSM、CDMA、TDMA或AMPS等不同的信号标准，并可自动重配置以适应所识别的协议。FPGA所固有的灵活性和性能也可让设计者紧跟新标准的变化，并能提供可行的方法来满足不断变化的标准要求。 复数乘法 复数运算可用于多种数字信号处理系统。例如，在通讯系统中复数乘积项常用来将信道转化为基带。在线缆调制解调器和一些无线系统中，接收器采用一种时域自适应量化器来解决信号间由于通讯信道不够理想而引入的干扰问题。量化器采用一种复数运算单元对复数进行处理。用来说明数字信号处理器优越性能的指标之一就是其处理复数运算的能力，尤其是复数乘法。 一个类似DSP-24(工作频率为100MHz)的器件在100ns内可产生24×24位复数乘积(2个操作数的实部和虚部均为24位精度)。复数乘积的一种计算方法需要4次实数乘法、1次加法和1次减法。一个满精度的24×24实数管线乘法器需占用348个逻辑片。将4个实数乘法器产生的结果组合起来所需的2个48位加法/减法器各需要24个逻辑片(logic slice)。这些器件将工作在超过100MHz的时钟频率。复数乘法器采用一条完全并行的数据通道，由4×348+2×24=1440个逻辑片构成，这相当于Virtex XCV1000 FPGA所提供逻辑资源的12%。计算一个复数乘积所需的时间为10ns，比DSP结构的基准测试快一个数量级。为了获得更高的性能，几个完全并行的复数乘法器可在单个芯片上实现。采用5个复数乘法器，假设时钟频率为100MHz，则计算平均速率为每2ns一个复数乘积。这一设计将占用一个XCV1000器件约59%的资源。 这里应该强调的一个问题是I/O，有这样一条高速数据通道固然不错，但为了充分利用它，所有的乘法器都须始终保持100%的利用率。这意味着在每一个时钟来临时都要向这些单元输入新的操作数。 除了具有可实现算法功能的高可配置逻辑结构外，FPGA还提供了巨大的I/O带宽，包括片上和片外数据传输带宽，以及算术单元和存储器等片上部件之间的数据传输带宽。例如，XCV1000具有512个用户I/O引脚。这些I/O引脚本身是可配置的，并可支持多种信号标准。实现复数乘法器的另一种方法是构造一个单元，该单元采用单设定或并行的24x24实数乘法器。这种情况下，每一个复数乘法需要4个时钟标识，但是FPGA的逻辑资源占用率却降到了最低。同样，采用100MHz系统时钟，每隔40ns可获得一个新的满精度复数乘积，这仍是DSP结构基准测试数据的2.5倍。这一设定方法需要大约450个逻辑片，占一个XCV1000器件所有资源的3.7%(或XCV300的15%)。 构造一条能够精确匹配所需算法和性能要求的数据通道的能力是FPGA技术独特的特性之一。而且请注意，由于FPGA采用SRAM配置存储器，只需简单下载一个新的配置位流，同样的FPGA硬件就可适用于多种应用。FPGA就像是具有极短周转时间的微型硅片加工厂。
so+形容词+(a/an/the)+单数名词/复数名词 such+(a/an/the)+形容词+单数名词/复数名词 【The weather is so nice that all of us want to go to the park.】 such+adj. such为形容词 【It's such nice weather that all of us want to go to the park.】 such+adj.+不可数名词或复数可数名词+that such+a/an+adj.+单数可数名词+that=so+adj.+a/an+单数可数名词+that 【Mike is such an honest worker that we all believe him.】= 【Mike is so honest a worker that we all beleve him.】 一句话，so后面直接跟形容词，后面+that再+名词。such后面加形容词后+名词再加that 最明显的区别就是用法不同： so+形容词+(a/an/the)+单数名词/复数名词 such+(a/an/the)+形容词+单数名词/复数名词 so副词，意思是“如此、这样”，后面常接形容词或副词；such形容词，意思是“如此、这样”，修饰名词，即可接可数名词，也可以接不可数名词。例如： It’s such a fine day. It’s so fine a day. 从上面两例可以看出： such修饰单数可数名词时，不定冠词a/an通常放在such之后紧挨着；而so则不同，不定冠词位置不同。其结构分别为： such a/ an +形容词+单数可数名词； so +形容词+a/an+单数名词。 such除了修饰单数可数名词外，还可以修饰复数名词和不可数名词，so是副词，修饰形容词或副词。 如果复数名词前有few，many等形容词；不可数名词前有little，much等形容词，就必须用so，而不能用such，例如： The camel had such a long neck. 骆驼长着那样长的脖子。 Don’t make so much noise! 别那么大声嚷嚷ch和so的区别习题 悬赏分：10 | 提问时间：2009-7-30 15:45 | 提问者：CS666666OL 我就是要such和so的专项区别习题! 例：Today is___such____bad weather. 填such或such a或so或so a 填such 因为weather 是不可数名词 so后面接形容词，such后面接名词或名词短语 so副词，意思是“如此、这样”，后面常接形容词或副词；such形容词，意思是“如此、这样”，修饰名词，即可接可数名词，也可以接不可数名词。例如： It’s such a fine day. It’s so fine a day. 从上面两例可以看出： such修饰单数可数名词时，不定冠词a/an通常放在such之后紧挨着；而so则不同，不定冠词位置不同。其结构分别为： such a/ an +形容词+单数可数名词；
绪论：本章介绍数字信号处理课程的基本概念。 0.1信号、系统与信号处理 1.信号及其分类 信号是信息的载体，以某种函数的形式传递信息。这个函数可以是时间域、频率域或其它域，但最基础的域是时域。 分类： 周期信号/非周期信号 确定信号/随机信号 能量信号/功率信号 连续时间信号/离散时间信号/数字信号 按自变量与函数值的取值形式不同分类： 2.系统 系统定义为处理（或变换）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都称为系统。 3.信号处理 信号处理即是用系统对信号进行某种加工。包括：滤波、分析、变换、综合、压缩、估计、识别等等。所谓“数字信号处理”，就是用数值计算的方法，完成对信号的处理。 0.2 数字信号处理系统的基本组成 数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行变换和处理。不仅应用于数字化信号的处理，而且
也可应用于模拟信号的处理。以下讨论模拟信号数字化处理系统框图。 （1）前置滤波器 将输入信号x a(t)中高于某一频率（称折叠频率，等于抽样频率的一半）的分量加以滤除。 （2）A/D变换器 在A/D变换器中每隔T秒（抽样周期）取出一次x a(t)的幅度，抽样后的信号称为离散信号。在A/D 变换器中的保持电路中进一步变换为若干位码。 （3）数字信号处理器（DSP） （4）D/A变换器 按照预定要求，在处理器中将信号序列x(n)进行加工处理得到输出信号y(n)。由一个二进制码流产生一个阶梯波形，是形成模拟信号的第一步。 （5）模拟滤波器 把阶梯波形平滑成预期的模拟信号；以滤除掉不需要的高频分量，生成所需的模拟信号y a(t)。 0.3 数字信号处理的特点 （1）灵活性。（2）高精度和高稳定性。（3）便于大规模集成。（4）对数字信号可以存储、运算、系统可以获得高性能指标。 0.4 数字信号处理基本学科分支 数字信号处理（DSP）一般有两层含义，一层是广义的理解，为数字信号处理技术——DigitalSignalProcessing，另一层是狭义的理解，为数字信号处理器——DigitalSignalProcessor。 0.5 课程内容 该课程在本科阶段主要介绍以傅里叶变换为基础的“经典”处理方法，包括：（1）离散傅里叶变换及其快速算法。（2）滤波理论（线性时不变离散时间系统，用于分离相加性组合的信号，要求信号频谱占据不同的频段）。 在研究生阶段相应课程为“现代信号处理”（AdvancedSignalProcessing）。信号对象主要是随机信号，主要内容是自适应滤波（用于分离相加性组合的信号，但频谱占据同一频段）和现代谱估计。 简答题： 1．按自变量与函数值的取值形式是否连续信号可以分成哪四种类型? 2．相对模拟信号处理，数字信号处理主要有哪些优点? 3．数字信号处理系统的基本组成有哪些？
数字信号处理技术及发展趋势 贵州师范大学物电学院电子信息科学与技术 罗滨志 120802010051 摘要 数字信号处理的英文缩写是DSP，而数字信号处理又是电子设计领域的术语，其实现的功能即是用离散（在时间和幅度两个方面）所采样出来的数据集合来表示和处理信号和系统，其中包括滤波、变换、压缩、扩展、增强、复原、估计、识别、分析、综合等的加工处理，从而达到可以方便获得有用的信息，方便应用的目的【1】。而DPS实现的功能即是对信号进行数字处理，数字信号又是离散的，所以DSP大多应用在离散信号处理当中。 从DSP的功能上来看，其发展趋势日益改变着我们的科技的进步，也给世界带来了巨大的变化。从移动通信到消费电子领域，从汽车电子到医疗仪器，从自动控制到军用电子系统中都可以发现它的身影【2】。拥有无限精彩的数字信号处理技术让我们这个世界充满变化，充满挑战。 In this paper Is the abbreviation of digital signal processing DSP, the digital signal processing (DSP) is the term in the field of electronic design, the function of its implementation is to use discrete (both in time and amplitude) sampling represented data collection and processing of signals and systems, including filtering, transformation, compression, extension, enhancement, restoration, estimation, identification, analysis, and comprehensive processing, thus can get useful information, convenient for the purpose of convenient application [1]. And DPS the functions is to digital signal processing, digital signal is discrete, so most of DSP applications in discrete signal processing. From the perspective of the function of DSP, and its development trend is increasingly changing our of the progress of science and technology, great changes have also brought the world. From mobile communication in the field of consumer electronics, from automotive electronics to medical equipment, from automatic control to the military electronic systems can be found in the figure of it [2]. Infinite wonderful digital signal processing technology to let our world full of changes, full of challenges
基于TMS320C6455的高速数字信号处理系统设计 摘要：针对高速实时数字信号处理系统设计要求，本文提出并设计了基于dsp+fpga结构的高速数字信号处理系统，采用ti公司目前单片处理能力最强的定点dsp芯片tms320c6455为系统主处理器，fpga作为协处理器。详细论述了dsp外围接口电路的应用和设计，系统设计电路简洁、实现方便，可靠性强。 关键词：tms320c6455 fpga 数字信号处理系统设计 design of high-speed digital signal processing system based on tms320c6455 cao jingzhi,he fei,li qiang，ren hui，qin wei （department of tool development,china petroleum logging co.,ltd shaan xi xi’an 710077） abstract:according to the design needs of high-speed real-time digital signal processing system.the paper puts forward a design of high-speed digital signal processing system based on dsp+fpga structure,adopting ti company fixed-point dsp chip tms320c6455,the currently strongest capacity monolithic processor,for system main processor,and fpga as coprocessor.this paper describs the application and design of dsp periphery circuit interface in detail.the system design has simple circuit and realize convenient, reliability.
数字信号处理技术的应用和发展 摘要互联网信息化技术的不断进步和应用范围的持续拓宽加速了数字时代的到来。数字信号处理技术是将声音、图片或者是视频进行信息的模拟再将其转化为数字信息，该技术也是数字时代的标志性技术，目前已经在仪器仪表、通信、计算机以及图像图形处理等领域得到了广泛应用。本文结合数字处理技术的特点，就其应用现状和发展方向进行了思考。【关键词】数字信号处理数字时代计算机技术发展 计算机、机械制造、通讯等技术的进步为数字信号处理技术的发展提供了基础。数字信息护理技术可以对更大层面的数据信息进行分析处理，作为数字信号处理环节中实用性较强的应用型技术综合了数字信号处理理论、硬件技术、软件技术等。分析数字信号技术的发展现状对于技术和优化和应用水平的提高有着重要的理论意义和现实意义。 1 数字信号处理技术概述 1.1 数字信号处理技术的特点 数据提取和转化是数字信号处理技术的本质特征，该技术就是将各类信号从复杂的环境中提取出来并将其转化为更加容易识别和利用的形式。高速的运算能力和高准确性的运算结果是数字信号处理技术的显著特征。通过独特的寻址模式和流水线结构是数字信号处理技术的主要运算方法。在一个指令周期内分别进行一次乘法和一次加法就是硬件乘法累加操作，该技术应用在实际的操作中速度可以达到800Mb/s。除此之外数字信号处理技术的稳定性也十分出色，通过二值逻辑的采用使得数字信号处理技术可以保证较强的环境使用能力。在软件的作用下数字处理技术可以实现参数的修改，保证较强的灵活性。 1.2 数字信号处理技术应用的意义
各类新技术的出现与发展对于社会生产和人类生活产生了巨大的影响，数字信号处理技术作为一项发展较快且适用性强的技术，其发展迅速在各个领域的应用水平也不断提高，销售价格也随之降低。目前应用中的数字信号处理技术的总线、资源及技术结构的标准化程度不断提高，一方面这会加剧我国的电子产品行业的竞争，另一方面也会促进电子产品和其他相关行业的进步与发展。 2 数字信号处理技术的应用思考 2.1 通信领域的应用 目前数字信号技术已经在众多领域得到了应用，通信领域中信号处理技术的应用推动了通信技术的发展和通信行业的变革。数字信号处理技术显著提高了通信信号和信息的处理效率和处理质量，为通信技术的进步与变革提供了基础，数字信号处理技术已经成为了通信理论中的一个新的学科，加快了无线系统成为主流通信方式的进程，数字信号处理技术对于通信行业的发展有着重要的支撑和引导作用，可视电话以及通信扩频等都需要数字信号处理技术参与的情况下才可以实现。 2.2 图像图形技术领域的应用 数字信号处理技术在图像图形技术领域的应用主要集中在有线电视机高品位卫星广播中，除此之外在MPEG2编码器和译码器、DVD活动中的图像压缩和解压中也发挥着重要的作用。数字信号处理技术的应用有效推动了信息处理速度和处理功能的提高，科技的不断进步加快了活动影像解压技术的快速发展。 2.3 仪器仪表领域中的应用 目前仪器仪表领域中相关测量工作中也有着数字信号处理技术的应用，于此同时该技术有取代高档单片机成为主流仪器仪表测量方式的趋势。在仪器仪表的开发和测量中应用数字信号处理技术有利于产品档次的提高，相较于传统的信息处理技术数字信号处理技术的内在资源
易错与易混淆的知识点! 1、［误］Please give me a paper. ［正］Please give me a piece of paper. ［析］不要认为可以数的名词就是可数名词，这种原因是对英语中可数与不可数名词的概念与中文中的能数与不能数相混淆了，所以造成了这样的错误，因paper在英语中是属于物质名词一类，是不可数名词。而不可数名词要表达数量时，要用与之相关的量词来表达，如：two pieces of paper. 2、［误］Please give me two letter papers. ［正］Please give me two pieces of letter paper. ［析］paper作为纸讲是不可数名词，而作为报纸、考卷、文章讲时则是可数名词，如：Each student should write a paper on what he has learnt. 3、［误］My glasses is broken. ［正］My glasses are broken. 4、［误］I want to buy two shoes. ［正］I want to buy two pairs of shoes. ［析］英语中glasses—眼镜，shoes—鞋，trousers—裤子等由两部分组成的名词一般要用复数形式。如果要表示一副眼镜应用a pair of glasses而这时的谓语动词应与量词相一致。如：5、This pair of glasses is very good. ［误］May I borrow two radioes? ［正］May I borrow two radios? ［析］以o结尾的名词大都是用加es来表示其复数形式，但如果o前面是一个元音字母或外来语时则只加s就可以了。这样的词有zoo—zoos,piano—pianos. 6、［误］This is a Mary's dictionary. ［正］This is Mary's dictionary. ［析］如名词前有指示代词this, that, these those,及其他修饰词our,some, every, which, 或所有格时，则不要再加冠词。 7、［误］There are much people in the garden. ［正］There are many people in the garden. ［析］可数名词前应用many, few, a few, a lot of 来修饰，而people是可数名词，而且是复数名词，如：The people are planting trees here.
什么是数字信号处理？有哪些应用？ 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如：滤波、检测、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。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息，并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器：自适应滤波，卷积，相关，数字滤波，FFT, 希尔伯特变换，波形生成，窗函数等等。 ▲语音信号处理：语音增强、识别、合成、编码、信箱等，文字/语音转换 ▲图形/图像处理：三维动画，图象鉴别/增强/压缩/传输，机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理：振动和噪声分析与处理，声纳和雷达信号处理， 通信信号处理, 地震信号分析与处理，汽车安全及全球定位，生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业，以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成：前置预滤波器（PrF）、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算（FIR IIR FFT）， 2.数据具有高度重复（乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见） 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义： 在21世纪，数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系：独立的程序和数据总线，一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的：冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术： ▲硬件乘法器：具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元：DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令：指令具有多功能，一条指令完成多个动作；如：倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低：一般DSP芯片功耗为0.5～4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V （电池供电） DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分：以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分：通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分：定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器，其产品销量一直处于领先地位，公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有： ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%