对模拟信号（一维信号，是时间的函数）进行采样后，就是 离散 信号，再进行幅度量化后就是 数字信号。2、若线性时不变系统是有因果性，则该系统的单位取样响应序列h(n)应满足的充分必要条件是  当n<0时，h(n)＝0 。3、序列的N点DFT是的Z变换在   单位圆  的N点等间隔采样。4、，只有当循环卷积长度L≥8 时，二者的循环卷积等于线性卷积。5、已知系统的单位抽样响应为h(n)，则系统稳定的充要条件是  6、用来计算N＝16点DFT，直接计算需要（N²）16*16＝256_次复乘法，采用基2FFT算法，需要__(N/2 )×log₂N＝8×4＝32 次复乘法。7、无限长单位冲激响应（IIR）滤波器的基本结构有直接Ⅰ型，直接Ⅱ型，_级联型_和  并联型_四种。8、IIR系统的系统函数为，分别用直接型，级联型，并联型结构实现，其中 并联型的运算速度最高。9、数字信号处理的三种基本运算是：延时、乘法、加法             10、两个有限长序列 和 长度分别是 和 ，在做线性卷积后结果长度是__N₁＋N₂－1_。11、N=2^M点基2FFT，共有 M 列蝶形，每列有N/2  个蝶形。12、线性相位FIR滤波器的零点分布特点是   互为倒数的共轭对    13、数字信号处理的三种基本运算是：  延时、乘法、加法  

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书上首先讨论了时域上看离散时间信号，之后从频域上看离散信号。

信号

时域有什么处理呢？（平移那些炒冷饭就不说了。）

抽样率转换：分为上抽样，下抽样。上抽样就是插值罗，相当与抽样频率上升抽样因子为L，就是在两点间插入L-1个零。下抽样就是干点一些抽样后的一些点，相当与对抽样之后的信号再次抽样。

圆周时间反转：;

圆周平移：

信号的相关:x与y的互相关相当与x与-y的卷积.

频域上的处理

就是DTFT啦

抽样也算频域吗?当然啦,信号抽样后能无失真的恢复正是从频域上说明的.这里要强调带通抽样.f=2*dw.dw为带宽,不过这里有个前提,就是wh为dw的整数倍.

讲完信号就到系统啦.

一些常见系统:

滑动平均滤波器,中值滤波器,线性内插器

系统的性质

线性,因果,稳定,无损,无源

系统的频率响应

以上很理论，信号都是无限的，现实都是有限信号，怎么办呢？

用dft啊！

Dft与dtft关系：dft就是dtft抽样。

Dtf还有一个很重要的作用，就是计算线性卷积，圆周卷积在频域就是dft相乘，所以先将信号求dft相乘再 求idtft就是圆周卷积结果。

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题型：选择 填空 简答 计算 画图

20 25 20 15 30

选择：

1.数字信号的特征

数字信号：时间离散而幅度量化的信号

2.线性移不变系统的运算关系 20~22

3.因果序列的收敛域

因果序列是最重要的一种右边序列，即n1=0的右边序列 46

4.因果线性时不变稳定的条件

因果稳定的线性移不变系统的单位抽样响应是因果的且绝对可和的。 29 线性移不变系统是稳定系统的充分且必要条件是所对应序列绝对可和 28 系统函数全部极点必须在单位圆内 86

5.Z变换的性质

主要考反褶、卷积和、移位 61 63 64

6.圆周卷积

圆周卷积和公式以及圆周卷积和线性卷积的关系 118 122

7.离散傅立叶信号的特征

主要考察第3.2节内容 98

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信息09-1班 陈启祥 金三山 赵大鹏 刘恒

进入大三，各种专业课程的学习陆续展开，我们也在本学期进行了数字信号处理这门课程的学习。

作为信心工程专业的核心课程之一，数字信号处理的重要性是显而易见的。在近九周的学习过程中，我们学习了离散时间信号与系统的时域及频域分析、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、IIR及FIR数字滤波器的设计及结构等相关知识，并且在实验课上通过MATLAB进行了相关的探究与实践。总体来说，通过这一系列的学习与实践，我们对数字信号处理的有关知识和基础理论已经有了初步的认知与了解，这对于我们今后进一步的学习深造或参加实际工作都是重要的基础。

具体到这门课程的学习，应当说是有一定的难度的。课本所介绍的相关知识理论性很强，并且与差分方程、离散傅里叶级数、傅里叶变换、Z变换等数学工具联系十分紧密，所以要真正理解课本上的相关理论，除了认真聆听老师的讲解，还必须要花费大量时间仔细研读课本，并认真、独立地完成课后习题。总之，理论性强、不好理解是许多同学对数字信号处理这门课程的学习感受。

另外，必须要说MATLAB实验课程的开设是十分必要的。首先，MATLAB直观、简洁的操作界面对于我们真正理解课堂上学来的理论知识帮助很大；其次，运用MATLAB进行实践探究，也使我们真正意识到，在信息化的今天，研究数字信号离不开计算机及相关专业软件

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XXX

( XXX学院 XXX班)

一、课程认识和内容理解

《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。

数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利用的一门科学，信息要用一定形式的信号来表示，才能被传输、处理、存储、显示和利用，可以说，信号是信息的表现形式。这学期数字信号处理所含有的具体内容如下：

第一单元的课程我们深刻理解到时域离散信号和时域离散系统性质和特点；时域离散信号和时域离散系统时域分析方法；模拟信号的数字处理

方法。

第二单元的课程我们理解了时域离散信号（序列）的傅立叶变换，时域离散信号Z变换，时域离散系统的频域分析。

第三单元的课程我们学习了离散傅立叶变换定义和性质，离散傅立叶变换应用——快速卷积，频谱分析。

第四单元的课程我们重点理解基2 FFT算法——时域抽取法﹑频域抽取法，FFT的编程方法，分裂基FFT算法。

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数字信号处理学习心得

通信工程 0801 赖立根

《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。

数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利用的一门科学，信息要用一定形式的信号来表示，才能被传输、处理、存储、显示和利用，可以说，信号是信息的表现形式，而信息则是信号所含有的具体内容。

一单元的课程我们深刻理解到时域离散信号和时域离散系统性质和特点；时域离散信号和时域离散系统时域分析方法；模拟信号的数字处理方法。 二单元的课程我们理解了时域离散信号（序列）的傅立叶变换，时域离散信号Z变换，时域离散系统的频域分析。

三单元的课程我们学习了离散傅立叶变换定义和性质，离散傅立叶变换应用——快速卷积，频谱分析。

四单元的课程我们重点理解基2 FFT算法——时域抽取法﹑频域抽取法，FFT的编程方法，分裂基FFT算法。

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课程总结

1 时域离散随机信号的分析

所谓随机信号是指信号随时间的变化没有明确的变化规律，在任何时间的信号大小不能预测，不可能用一明确的数学关系进行描述。但这类信号存在着一定的统计分布规律，它可以用概率密度函数、概率分布函数、数字特征等进行描述。

实际中的随机信号常有四种形式：

（1）连续随机信号，是时间变量和幅度均取连续值的随机信号。

（2）时域离散随机信号，简称随机序列，是时间变量取离散值，而幅度取连续值的随机信号。

（3）幅度离散随机信号，是幅度取离散值，而时间变量取连续值得随机信号。

（4）离散随机序列也简称随机数字信号，幅度和时间变量均取离散值的信号。

对一个随机序列进行描述，通常是通过计算较容易得到的数字特征，如数学期望，方差和相关函数等。

随机序列的数学期望定义为：

mxn?n??E?x?n???

随机序列的均方值定义为：

2?EXn???????????x?n?pxn?x,n?dx (1-1) ???x?n?2pxn?x,n?dx (1-2)

随机序列的方差定义为：

22??n??E???xX?mnnx???? (1-3)

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绪论

绪论部分概括性地介绍了数字信号处理的基本概念，实现方法，特点，以及涉及的理论、实现技术与应用这四个方面。

信号类别：

1.连续信号（模拟信号）

2.时域离散 ，其幅度取连续变量，时间取离散值

3.幅度离散信号，其时间变量取连续值，幅度取离散值

4.数字信号，幅度和时间都取离散值

数字信号处理的四个方面可以抽象成两大方面的问题：（1）数字信号处理的研究对象（2）数字信号处理的一般过程。

1.       数字信号处理的研究对象

研究用数字信号或符号的序列来表示信号并用数字的方法处理这些序列，从而得到需要的信号形式。

2.       数字信号处理的一般过程（注：数字信号处理技术相对于模拟信号处理技术存在诸多优点，所以对于模拟信号，往往通过采样和编码形成数字信号，再采用数字信号处理技术进行处理）

1）信号处理过程（不妨假设待处理信号为模拟信号）

     ：模拟信号输入

预滤波：目的是限制带宽（一般使用低通滤波器）

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