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1、欢迎并感谢您使用,数字信号处理理论、算法与实现 或 数字信号处理导论 及 本电子课件,关于“数字信号处理”,概论,(一)信号 (二)数字信号 (三)数字信号处理 1 数字信号处理的任务 2 数字信号处理的优势 3 数字信号处理的理论 4 数字信号处理的实现 5 数字信号处理的应用 6 关于数字信号处理的学习,关于数字信号处理,什么是DSP?,Digital Signal Processing (DSP) 一门新的学科 Digital Signal Processor (DSP) 数字信号处理器: DSPs,一门正在蓬勃发展的高新 技术学科,信号?,数字信号?,数字信号处理?,信号是信息(Inf
2、ormation)的载体 ,即信息包含在信号中。 信号,特别是一维信号,多是时间 的函数,即,一.什么是DSP,(一) 信号,连续时间信号,又称模拟信号(Analog Signal),常见信号: 电压,电流,磁通; 温度,压力, 压强; 光,机械振动; 价格,经济指数,股市指数; 流量,水位,潮位; 人体生理信号 等等,常见人体生理信号 (生物医学信号),ECG(心电) EEG(脑电) EOG(眼电) EMG(肌电) PCG(心音),要求:准确检测R波,99 准确检测 P,Q,S,T等波, 90% 准确测量 PQ间期, QRS宽度, S-T段形态,不同心脏病人的心电图,脑电信号,胎儿心电信号,
3、脑电(EEG)的节律(即主要频率):,节律:4Hz 的成分;,节律:4Hz8Hz 的成分;,节律:8Hz13Hz 的成分;,节律:13Hz 的成分。,(深睡),(浅睡),(清醒),(受刺激或思考),火车鸣笛信号,二维信号: 视频信号:,作用:将非电信号转化为电信号。 转化后的信号是连续时域模拟 (Analog)信号, 可以用 表示。 模拟信号产生、处理和传输所使用 的器件是: R, L, C, OP(运算放大器) 缺点: 体积大, 精度低,不灵活,传感器 (sensor),(二)数字信号,流程图,例: A/D 8bit 5V,00000000 0V,00000001 20mV,00000010
4、 40mV,29mV,31mV,A/D芯片已高度集成化,将这些芯片配以一些必要的外围电路可做成不同的A/D板(又称数据采集板)。将A/D板插入普通计算机(如PC)的扩展槽中,配以相应的软件即可实现信号的抽样。A/D芯片有两个主要的参数,一是字长,二是转换速度。现在市售的A/D芯片的字长有8bit,10bit,12bit及14bit,字长越长,量化误差越小,自然,转换的精度就越高。转换速度决定了其A/D芯片的最大抽样速度,目前市售的A/D芯片的抽样速度可由几十千赫至几百兆赫。当然,字长越长,速度越高,其售价也越贵,使用者应视实际需要选用。,以PC或专用DSP装置为硬件平台, 以数值分析为基本工具
5、, 发展众多的信号处理算法,实现信号自身的提取或是信号有用特征( 幅度, 周期, 持续时间, 过零点个数, 上升时间, 下降时间, 自相关函数, 功率谱)的提取, 以达到认识信号, 利用信号的目的。,(三) 数字信号处理,任务:从信号中提取出所需要的信息,并将其用于 实际 。,1. 数字信号处理的任务,用于危重病房(intensive care unit,ICU)的心电自动监护仪的作用是监护病人的心电状态(同时也包括其他生理参数,如血压、呼吸等),它应能实时地显示和存储病人的心电波形,并根据心电图的异常来自动决定是否给出报警。一个实际的心电监护仪由心电放大器、A/D 转换器、CPU、显示单元、
6、存储单元、系统管理软件和心电信号处理软件所组成。,心电处理软件的功能: (1) 在CPU的控制下实现心电信号的采集、显 示和存储;,(2)去除噪声: 在信号采集时,身体的任一微小运动都会产生“基线漂移”,这是一种低频干扰,同时,由于肌电的存在又产生了高频的肌电噪声,由于空间电磁场的存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声不去除,就会影响下一步的信号处理。,带有高频噪声及病态失真的心电信号,(3)波形检测(参数提取):,R波检测:要求99; P波检测,T波检测:幅度特别低,90; P-Q间期测量;S-T段形态检测; QRS宽度检测,(4)病类判别:根据检测出的参数、心脏疾病的 原 理和
7、医生的临床经验,建立起各种心律异常的数学 模型并对心电信号做出判别,决定是否异常,如异常, 又属于哪一类异常。这一工作即是信号处理的应用。 以上内容虽然属于生物医学工程学科的范畴, 但从中可以看出数字信号处理的内容和任务。其他 学科的信号处理过程和该问题类似,即大体上也包 含了去噪、特征检测(或提取)和应用于实际这三 个方面。,2. 数字信号处理的优势:,(1). 精度高 (2). 可重复性强 (3). 体积小 (4). 成本低 (5). 可编程:所以灵活性强 (6). 实时性(Real-time)强,数学: 微积分, 线性代数, 概率, 随机过程, 数论, 近世代数,现代通信原理、现代控制理
8、论 模式识别、最优化、神经网络 系统辨识、 振动测试 生物医学工程,信号与系统, 计算机,3. 数字信号处理的理论:,基础,发展,1. 信号抽样与采集理论; 2. 信号分析理论: Z变换, 离散傅里叶变换(DFT) Hilbert 变换 离散余弦变换(DCT) 离散小波变换(DWT) 快速算法理论(FFT),3. 离散系统分析; 4. 离散系统设计(滤波器设计); 5. 随机信号统计分析理论; 6. 信号建模(AR, MA,ARMA) ; 7. 特征估计(自相关函数,功率谱计); 8. 实现(软件-MATLAB; 硬件- DSP); 9. 应用,(教学, 科研, 开发的前期) DSP软件包 M
9、ATLAB Signal Processing Tool Box,4. 数字信号处理的实现,软件实现:,TI产品系列,DSP的特点: 时钟快;硬件乘法器(实现连乘连加); 哈佛结构;较多的寄存器, 等等,数字信号处理中最常用的算法是线性卷积和 DFT,其特点是大量的“连乘连加”运算,如:,5、数字信号处理的应用,DSP的应用,耳背式,耳道式,耳内式,完全耳内式,心电 Holter,5. 关于数字信号处理的学习,作为一门课程,学好数字信号处理和学好其他课程有着共同的要求。下面是几点特殊的要求: (1)特别要注意加深概念的理解,不要只停留在死记数学公式上; (2)通过应用来加深理解和记忆; 特别希
10、望大家在学习的过程中一定要重视利用MATLAB来完成实际的信号处理任务。 (3)打好基础,循序渐进; (4)尽可能的多看一些国外的教科书及有关文献,1 S J. Orfanids. Introduction to Signal Processing. 1996; 清华大学出版社,1999 2 S K Mitra. Digital Signal Processing: A Computer Based Approach . 2001, 清华大学出版社,2001 3 Proakis J.G. Introduction to Digital Signal Processing. 1988,参考书,有关期刊,I EEE Trans. on Signal Processing; I EEE Trans. on Circuits and Systems; I EEE Trans. on Biomedical Engineering; Proc. of I EEE; Signal Processing; 信号处理,衷心希望大家 喜欢 DSP,学好 DSP;,希望并相信 DSP 会在您的学位论文及今后的就业中发挥重要的作用!,