第一章 數(shù)據(jù)庫

數(shù)字信號處理教程

—MATLAB釋義與實現(xiàn)陳懷琛編著1第一章信號和信號處理1.1信號的分類1.2信號處理1.3信號采樣和復(fù)原的一個實例1.4本書概貌的說明21.1信號的分類按信號載體的物理特征，可分為電、磁、光、機械、熱、聲音等；

按信號中的自變量的數(shù)目分：一維信號：如語言和音樂二維信號：如黑白照片或地形圖，三維信號：如黑白電視圖象，

（彩色圖像或電視是三個因變量，自變量同上）3信號的分類按信號中自變量和因變量的取值特點分連續(xù)時間（Continuous-Time—CT）信號：

自變量和因變量均連續(xù)取值,(自變量的連續(xù)稱為連續(xù)時間，因變量的連續(xù)稱為模擬信號)

離散時間（Discrete-Time—DT）信號：

自變量離散，因變量仍連續(xù)取值數(shù)字信號（DigitalSignal）：

自變量和因變量均離散取值(因變量的離散稱為數(shù)字信號)4信號的分類信號量化的方法自變量的量化：等間隔采樣，t=nT,n=0,1,…T為采樣周期，也即量化步長因變量x的量化：設(shè)量化步長為△x，則量化公式為對應(yīng)的MATLAB語句(x為數(shù)組也適用)xq=round(x/deltax)*deltax;其它取整函數(shù)有ceil,floor,fix等

5由對模擬信號采樣而產(chǎn)生離散信號x(n)量化后信號xq的誤差絕對誤差e=xq-x相對誤差rerror=(xq-x)./abs(x)

對大的數(shù)，量化造成的相對誤差??；而對小的數(shù)，量化造成的相對誤差大。

信號的分類6信號分類的例題例1.1.1設(shè)連續(xù)信號為其中tf為終點時刻。若采樣周期為0.5秒，求采樣后的離散時間信號

MATLAB程序hc1117例1.1.1的MATLAB程序hc111此程序分別描述了連續(xù)信號、離散信號和數(shù)字信號dt=0.001;tf=6;t=0:dt:tf;%建立自變量向量xa=sqrt(t)+cos(t); %原始的連續(xù)時間信號xa(t)T=0.5;n=0:tf/T;%建立離散自變量向量x=sqrt(n*T)+cos(n*T);%離散時間信號x(n)deltax=0.5; %deltax為x的量化步長xq=round(x/deltax)*deltax;%量化的數(shù)字信號xq以下為繪圖語句8例1.1.1的圖形9按照信號的來源來分

心電（ElectroCardioGraphy—ECG）信號：腦電圖（ElectroEncephaloGram—EEG）信號地震信號：它由巖石的自然運動、或人為的地下爆炸等產(chǎn)生。發(fā)動機振動信號：

語言信號：

音樂信號：

統(tǒng)計數(shù)據(jù)：

等等信號的分類10心電圖信號：心電圖主要分析它的時域特性：常用的特征點有：P波；Q波；R波；S波；T波；延續(xù)時間較長的波還要細分。如T1,T2,…波111.2信號處理

信號的時域分析處理：如分析心電路中各波形特征，從雷達回波信號提取和分析目標參數(shù)信號的頻域分析處理：如分析腦電波信號的頻譜來判斷大腦的活動分析音樂信號的頻譜濾波器設(shè)計：如設(shè)計模擬濾波器和數(shù)字濾波器12把模擬信號作為數(shù)字信號

進行處理的基本框圖將模擬信號用數(shù)字方法進行處理的框圖如下：模擬信號xa(t)經(jīng)預(yù)濾波，A/D變換，變成數(shù)字信號x(n)；用數(shù)字方法進行處理；得到數(shù)字信號y(n)作D/A變換，再平滑濾波，變回模擬信號ya(t)；用圖中五個方框完成對模擬信號的處理。13數(shù)字信號處理的優(yōu)越性1)靈活性

2)高精度和高穩(wěn)定性3)便于開發(fā)和升級4)便于大規(guī)模集成5）功能強