1、数字信号处理（DSP-Digital Signal Processing）,王卫江Email: Office: 4#102Phone:68913074-605,数字信号处理共48学时，其中8学时为实验。,考核方法（百分制）：1. 平时作业(4次)：10分2. 课堂出勤率（随机）： 10分3. 实验 ：10分（必须及格）4. 期末考试： 70分,参考文献：1. 王世一，数字信号处理，北京理工大学出版社。2. 美奥本海姆，离散时间信号处理，科学出版社。3. 程佩青， 数字信号处理教程， 清华大学出版社。,课程主要内容：Ch2. 离散时间信号和系统分析基础（复习）Ch3. 离散傅立叶变换(DFT)C
2、h4. 快速傅立叶变换(FFT)Ch5. 数字滤波器(DF),课程主要任务：1. 掌握数字信号的表示、变换与滤波器设计的理论和方法；2. 掌握数字信号处理的基本理论和方法；3. 灵活运用FFT、DF处理实际问题。,第一章 数字信号处理概述,1.1 两个概念,数字信号处理（DSP：Digital Signal Processing）,电子信息类专业的专业基础课程； 研究解决 等理论与方法。,数字信号表示,数字信号的变换,滤波器设计,第一章 数字信号处理概述,1.1 两个概念,数字信号处理器（DSPs：Digital Signal Processors）,专门用于数字信号处理的超大规模集成电路；超
3、级哈佛结构；硬乘法器；,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,第一章 数字信号处理概述,1.1 结论,DSP vs. DSPs,i. DSP发展促使DSPs性能提高；,ii. DSPs性能提高推动DSP创新，扩大应用领域。,1.2 信号、系统及数字信号处理过程,1.2.1 信号传载信息的函数,雷达发射信号：,雷达回波信号：,信号函数自变量通常取t来表示，当然还可以取其他的自变量，如频率f、空间（x,y）等。,信号的分类：,第一
4、种分法(按照维数)：,信号的分类：,信号的分类：,信号的分类：,第二种分法（时间、幅度）：,模拟信号与连续时间信号x(t),时间连续、幅值连续,时间连续、幅值可连续可离散,离散时间信号与数字信号x(n),离散时间信号：信号取值仅在离散时间点上才有定义；数字信号： 将离散时间信号在幅度上进行量化。,1.2.2 系统 反映信号处理因果关系的设备或运算,连续时间系统：输入与输出都为连续时间信号的系统。,离散时间系统：输入与输出都为离散时间信号的系统。,模拟系统：输入与输出都是模拟信号的系统。,数字系统：输入与输出都是数字信号的系统。,1.2.3 数字信号处理过程：,DSP是整个系统的核心，可完成：,
5、DFT（第三章）,FFT（第四章）,FIR、IIR（第五章）,功率谱估计（第六章）,快速卷积、相关、内插、多抽样等处理。,D/A输出,模拟滤波输出,1.3 数字信号处理的发展及优点,1965年FFT（Fast Fourier Transform）问世，40年来，DSP在理论、实现、应用三个方面迅速发展，成为高技术领域中一个重要的学科。,1.3.1 DSP的发展,理论方面：,1.信息采集：传感器、抽样、量化；,2. DT（Discrete Time）信号与系统分析： 时域、频域、复频域；,3.信号处理中的快速算法：FFT、快速卷积、相关；,4.滤波理论与方法：经典数字滤波器、现代滤波器；,理论方
6、面：,5.信号估计理论：各种估计方法、相关、功率谱估计；,6.信号建模：AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA；,7.信号处理的特殊算法：抽取、内插、解卷积。,实现方面：,1.在通用机上通过软件编程实现，速度较慢，多用于方案前期论证、模拟仿真；,2.用单片机实现，如8051系列，多用于控制、医疗器等领域，主频在几十兆赫兹；,实现方面：,3.用专用的DSP芯片实现，如TI公司的TMS320CXX系列、AD公司的TigerSHARC系列，其主频可高达6001200MHz，内核包括一个或两个ALU，可用于雷达、声纳、通信、医疗等各行各业；,4.特殊用途的ASIC芯片实现，如专用的FFT、FIR、
7、卷积、相关等芯片，只能实现固定的功能，灵活性差，但速度快。,应用方面：,DSP是应用最广、成效最显著的新学科之一。应用领域包括：语音、雷达、声纳、图像、通信、控制;生物医学、机械振动、遥感遥测、地质勘测;航天航空、电力能源、故障探测、自动化仪表等等。,1.3.2 DSP的优点,1) 精度高,模拟系统，元器件精度很难达到10-3以上 数字系统，17位字长可以达到10-5的精度，很容易。,数字信号处理采用专用或通用的数字系统 性能取决于运算程序和乘法器的各系数 只要改变运算程序或系数，即可改变系统的特性参数 模拟系统做不到例如：数字滤波器比模拟滤波器灵活。,2）灵活性强,2）灵活性强,2）灵活性强
8、,3阶巴特沃斯低通滤波器,2）灵活性强,2）灵活性强,3阶巴特沃斯高通滤波器,2）灵活性强,2）灵活性强,2）灵活性强,2）灵活性强,FIR数字滤波器可以实现严格的线性相位； 数字信号处理中将信号存储起来，用延迟的方法实现非因果系统，提高系统的性能指标； 数据压缩方法大大减少信息传输中的信道容量。,3）可实现模拟系统很难达到的指标或特性,利用庞大的存储单元，可以存储二维的图像信号或多维的阵列信号，实现二维或多维的滤波及谱分析等。,4）实现多维信号处理,5）稳定性好,模拟系统：模拟元器件（电阻、电容、运算放大器等）的特性随着环境温度、湿度的改变而变化。 数字系统：只要在门限范围内，不会随着温度的
9、变化而变化。,6）抗噪声能力强,模拟系统：存在噪声积累 数字系统：不存在噪声积累,7）纠错、加密/解密,信号在传输过程中，存在传输出错的可能，或者信息安全的问题；数据采用数字系统传输时，可以很容易地在数据流中插入“冗余码”进行纠错或者加密/解密。,（1）增加了系统的复杂性 需要模拟接口以及比较复杂的数字系统。（2）应用的频率范围受到限制 主要是A/D转换的采样频率的限制。,数字信号处理缺点：,（3）系统的功率消耗比较大 数字系统中集成了几十万甚至更多的晶体管 模拟系统中大量使用的是电阻、电容、电感等无源器件 随着系统的复杂性增加这一矛盾会更加突出。,数字信号处理缺点：,数字信号处理发展特点：,
10、(1)由简单的运算走向复杂的运算 几十位乘几十位的全并行乘法器可以在数个纳秒的时间内完成一次浮点乘法运算； 在运算速度上和运算精度上为复杂的数字信号处理算法提供了先决条件；,(2)由低频走向高频 模数转换器(ADC)的采样频率已高达数千兆赫； 将视频甚至更高频率的信号数字化后送入处理器；,(3)由一维走向多维 高分辨率彩色电视雷达石油勘探,数字信号处理发展特点：,（4）各种数字信号处理系统更新换代快,图像处理方面 VCD DVD移动通信方面 2G 3G计算机方面 CPU、 内存、硬盘,数字信号处理发展特点：,年代特点 $/MIPS60年代大学探索 $100-$1,00070年代军事运用 $10
11、-$10080年代商用成功 $1-$1090年代进入消费类电子 $0.1-$1今后生活用品 $0.01-$0.1,数字系统性价比,Digital Media Processing,Webpad,Telematics,Wireless Devices:802.11, Bluetooth, Others,Enhanced Gaming,Military and Government Cellular, Secure Connectivity,Industry-Specific PDAs,Biometrics,Medical Devices,各种数字信息系统,机械制造 基于 FFT算法的频谱分析仪用
12、于振动分析和机械故障诊断；医学 数字信号处理技术对心电(ECG)和脑电(EEG)等生物电信号作分析和处理；数字音频广播(DAB)，等等。,数字信号处理新的应用领域,数字信号处理系统的实现,软件实现硬件实现片上系统（SOC, System on a Chip）,用通用数字计算机运行数字信号处理程序。 优点： 经济，一机多用；缺点：处理速度慢 适用场合：非实时的应用场合,(1) 数字信号处理的软件实现,举 例：目的： 处理一盘混有噪声的录像带；方法：将图像信号转换成数字信号并存入计算机，一帧帧处理这些数据，再将处理结果还原成一盘清晰的录像带。结论：通用计算机可完成上述任务，不必花费较大的代价去设计一台专用数字计算机。,(1) 数字信号处理的软件实现,针对特定的应用目标，设计一专用的软硬件系统。 优点： 容易做到实时处理 缺点： 设备只能专用,(2)数字信号处理的硬件实现,(3) 片上系统（SOC）,前提：大规模集成电路技术的发展，一个复杂数字信号处理系统已可以集成在一个芯片上。SOC包含：数字和模拟电路、模拟和数字转换电路、微处理器、微控制器以及数字信号处理器等。,(3) 片上系统（SOC）,SOC关键问题：合理划分软件和硬件所实现的系统功能如何实现软、硬件之间的信息传递结论：SOC是数字信号处理系统的一个新型实现方法。,
