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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！,
