数字信号处理知识点总结，数字信号处理主要内容是什么

来源：整理时间：2024-12-31 14:28:48 编辑：摄影教程手机版

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1，数字信号处理主要内容是什么
2，有谁能总结一下数字信号处理中零点与极点
3，经典的数字信号处理的算法主要包括哪些内容
4，数字信号处理有哪些先验知识
5，数字信号处理系统的基本原理及特点要详细一点的介绍
6，数字信号处理名词解释在线等高分
7，数字信号处理的知识概括

1，数字信号处理主要内容是什么

数字信号处理是信号与系统的后续课程，在复习z变换的基础上进一步学习dfs、dft和dft的实际应用算法fft理论，之后书中将用大量的篇幅介绍滤波器的设计包括iir和fir。部分教科书最后会介绍时频变换的相关内容。

z变换 FFT IFFT

数字信号处理主要内容是什么

2，有谁能总结一下数字信号处理中零点与极点

分子上为0 就是零点分母上为0就是极点分子分母都有相同的零极点就可以消除下来就是单位圆上运动表示为所有与0点长度的乘积除以所有与极点长度的乘积来体现滤波器特性注意一下稳定系统与因果系统,这里有对零极点要求,看看书你就明白.剩下看书吧,这个感觉就这些性质了

先画一个复坐标系，然后求出传递函数g (x)的零点和极点，标在坐标系中即可，零点为分子为零的点，极点为分母为零的点！祝你学习进步！

有谁能总结一下数字信号处理中零点与极点

3，经典的数字信号处理的算法主要包括哪些内容

经典数字信号处理的内容，包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散傅里叶变换、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位与结构、数字滤波器设计（IIR、FIR及特殊形式的滤波器）、信号的正交变换（正交变换的定义与性质、K-L变换、DCT及其在图像压缩中的应用）、信号处理中若干典型算法（如抽取与插值、子带分解、调制与解调、反卷积、SVD、独立分量分析及同态滤波）、数字信号处理中的有限字长问题及数字信号处理的硬件实现等；下篇是统计数字信号处理的内容，包括平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、维纳滤波器及自适应滤波器等。

先将控件同时选中，再单击工具栏上的“lay out vertically in splitter”（垂直分裂器）按钮，效果如图3-6所示。可以看到控件的大小可以随分裂器的大小改变而改变，这就是分裂器和布局管理器的区别。图3-2　手工布局　qt layouts控件

经典的数字信号处理的算法主要包括哪些内容

4，数字信号处理有哪些先验知识

主要是信号与系统，其他还需要一些高等数学，数字电路和模拟电路的知识，但都不是很深，而且一般的数字信号处理书籍都会先介绍一定的信号与系统知识，所以个人觉得可以直接学习，遇到看不明白的再去问

呃……请原谅我这样说，但是一楼可能是纯小白…… matlab和c当然必须要精通，这是基础，matlab是数学工具，是你设计一切数字信号算法仿真的基本手段；c是你在dsp上实现用的语言，根本不是一个层面上的东东，要想以后靠dsp吃饭，两者必须都要熟练精通。我不知道你们是什么情况，我们（pku）的情况是，先学完《信号与系统》，再学《数字信号处理》，专门的一门课，你会加强z变换，dtft，dft以及fft的一些基本素养，注意，这些都是基本素养。然后会在后面学习数字滤波器的设计方法和性能分析，学习多速率变换以及非理想情况下（如有限字长等）的性能分析。对于你在题目中说想设计一个选频滤波器，其实非常简单。楼主要明白的是，滤波器的性能不仅有幅频特性，还有相频特性，fir滤波器可以得到线性相位响应的滤波器，避免相位失真，比较小白的做法，打开matlab，输入fdatool，这是一个傻瓜化的fir滤波器设计软件，楼主可以先玩玩。不过这只是皮毛，强烈建议楼主认真潜心再学一年《数字信号处理》和c语言再上dsp。学习dsp建议采用ti的，主要是仿真器成本略低，最近xds510降价的确实厉害。欢迎继续追问，祝楼主好运。

5，数字信号处理系统的基本原理及特点要详细一点的介绍

谁说百度学术方面不行？这本身是个伪命题。不是百度行不行，是百度上的人行不行。据我所知，牛人还是很多的。回答楼主的疑问。数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。数字信号处理系统的优点：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。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。希望对你有用~

6，数字信号处理名词解释在线等高分

(在单位时间内物体完成脉冲的次数叫数字频率)数字频率w（rad）频率的2π倍叫角频率（单位rad/s）数字信号处理中的三种基本操作：数字信号的三种调制方式为振幅调制、频率调制、相位调制。 FIR系统中具有线性相位的条件： FIR滤波器经常被设计成为线性相位的,当然不是必须要这么做。如果滤波器的系数是关于中心系数对称的,也就是说第一个系数和最后一个系数相同,第二个系数和倒数第二个相同,那么FIR滤波器就是线性的。有奇数个系数的FIR滤波器，中心单独的系数没有对应的。双线性法设计IIR滤波器的基本原理和主要特点：数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进行加工处理，或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换。主要特点：频率特性好增益高与模拟滤波相比，它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点

物体完成脉冲的次数叫数字频率

帅到八宝山：名字太酷了！哈哈。。。。。。。。

数字信号处理的基本概念: 信号处理就是采用各种方法对信号进行采集、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。信号处理的方式: 模拟信号处理：通过模拟器件和模拟电路，例如晶体管、电阻、电容、电感等，完成对信号的处理；数字信号处理：采用数字或符号序列表示信号，利用计算机或专用处理设备，采用数值计算的方法，完成对信号的处理与分析。数字角频率的概念：首先要了解连续时间信号角频率大欧米伽，称为模拟角频率；将该信号进行采样后离散化，使得模拟信号变为数字信号，Asin(大欧米伽t）=Asin(大欧米伽nt）=Asin(小欧米伽t）因此总是有：小欧米伽=大欧米伽乘以T 对应的，模拟信号的频率 f=大欧米伽除以2pi 因此，离散数字化信号的频率 f=小欧米伽除以2pi “数字信号处理中的三种基本操作”我不太清楚你什么意思 IIR滤波器设计双线性映射法法IIR设计原理：两次映射，第一次，将这个S平面信号压缩到-PI到+PI的横断面上第二次，用tan函数将该横断面映射到Z平面的单位圜内。完成从S域到Z域的变换，即为把模拟信号滤波器变为了数字滤波器。IIR数字滤波器设计步骤：模拟低通滤波器原型设计；频率变换；模拟数字转换即映射；数字滤波器。我的邮箱limit2001cn@yahoo.com.cn 我可以给你些详细资料

7，数字信号处理的知识概括

第1章时域离散信号与系统　　第2章时域离散信号与系统的频域分析基础　　第3章离散傅立叶变换及其快速算法　　第4章数字滤波器的基本结构　　第5章 IIR数字滤波器的设计与MATLAB实现　　第6章 FIR数字滤波器的设计与MATLAB实现　　第7章多采样率数字信号处理基础　　第8章时域离散系统的实现与数字信号处理量化效应　　第9章 DSP原理与应用开发基础　　附录 MATLAB信号处理工具箱函数

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。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。数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是把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系列新兴学科的理论基础。数字信号处理的实现方法一般有以下几种： (1) 在通用的计算机（如PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现； (2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现； (3) 用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制等； (4) 用通用的可编程DSP芯片实现。与单片机相比，DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法； (5) 用专用的DSP芯片实现。在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用DSP芯片很难实现，例如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的DSP芯片，这种芯片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现，无需进行编程。在上述几种方法中，第1种方法的缺点是速度较慢，一般可用于DSP算法的模拟；第2种和第5种方法专用性强，应用受到很大的限制，第2种方法也不便于系统的独立运行；第3种方法只适用于实现简单的DSP算法；只有第4种方法才使数字信号处理的应用打开了新的局面。虽然数字信号处理的理论发展迅速，但在20世纪80年代以前，由于实现方法的限制，数字信号处理的理论还得不到广泛的应用。直到20世纪70年代末80年代初世界上第一片单片可编程DSP芯片的诞生，才将理论研究结果广泛应用到低成本的实际系统中，并且推动了新的理论和应用领域的发展。可以毫不夸张地说，DSP芯片的诞生及发展对近20年来通信、计算机、控制等领域的技术发展起到十分重要的作用。