數(shù)字信號處理學(xué)習(xí)心得最終五篇-資料下載頁
2024-11-15 22:14本頁面
【正文】 ),x(n)的傅里葉變換就叫做離散時間傅里葉變換IDFT。其IDFT的結(jié)果為Y39。(f)，Y39。(f)也是連續(xù)頻譜。而這個Y39。(f)與Y(f)之間有非常美麗的關(guān)系：Y39。(f)是Y(f)的周期拓展。拓展的周期就是時域的抽樣頻率f_sam。要完全了解Y39。(f)與Y(f)之間的關(guān)系，就需要詳細的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)了。不論是FT 還是IDFT, 其頻域特性計算方法都是連續(xù)的數(shù)學(xué)積分。而計算機能處理的都是數(shù)值化的計算方法。怎么用數(shù)值化的計算方法來表征信號的頻域特性？這就用到了DFT和FFT。離散的時域信號x(n)有自己的DFT 計算公式，其DFT結(jié)果為Y39。39。(n)。通過DFT計算出來的Y39。39。(n)有什么物理含義呢？Y39。39。(n)是在f_sam頻率內(nèi)對Y39。(f)的N點均勻抽樣，N是計算DFT時采用的點數(shù)。可以想象，當(dāng)N值越來愈大，Y39。(f)抽樣的點數(shù)越來密集，Y39。39。(n)就能很好地反映Y39。(f)的情況。當(dāng)然，頻域的抽樣也是有抽樣定理的，當(dāng)N點值滿足一定條件時，就可以保證頻域抽樣能完全恢復(fù)信號。這個也可以去看詳細的數(shù)學(xué)證明。最后說道FFT。其實FFT 和DFT的物理意義是一樣的。只不過為了節(jié)省計算機中存儲和計算資源，大牛們通過研究DFT算法，對DFT的計算方法提出了一些改進，即FFT，使得離散傅里葉變換更容易被計算機處理，而實質(zhì)的內(nèi)容是不變的。第五篇：隨機數(shù)字信號處理學(xué)習(xí)心得《隨機數(shù)字信號處理》學(xué)習(xí)心得姓名：吳迪 學(xué)號：2010522039 專業(yè)：通信與信息系統(tǒng) 隨機數(shù)字信號處理是由多種學(xué)科知識交叉滲透形成的, 在通信、雷達、語音處理、圖象處理、聲學(xué)、地震學(xué)、地質(zhì)勘探、氣象學(xué)、遙感、生物醫(yī)學(xué)工程、核工程、航天工程等領(lǐng)域中都離不開隨機數(shù)字信號處理。隨著計算機技術(shù)的進步 ,隨機數(shù)字信號處理技術(shù)得到飛速發(fā)展。本門課主要研究了隨機數(shù)字信號處理的兩個主要問題：濾波器設(shè)計和頻譜分析。在數(shù)字信號處理中,濾波技術(shù)占有極其重要的地位。數(shù)字濾波是語音和圖像處理、模式識別、頻譜分析等應(yīng)用中的一個基本處理算法。但在許多應(yīng)用場合,常常要處理一些無法預(yù)知的信號、噪聲或時變信號,如果采用具有固定濾波系數(shù)的數(shù)字濾波器則無法實現(xiàn)最優(yōu)濾波。在這種情況下, 必須設(shè)計自適應(yīng)濾波器, 以使得濾波器的動態(tài)特性隨著信號和噪聲的變化而變化, 以達到最優(yōu)的濾波效果。自適應(yīng)濾波器(Adaptive Filter)是近幾十年來發(fā)展起來的關(guān)于信號處理方法和技術(shù)的濾波器, 其設(shè)計方法對濾波器的性能影響很大。自適應(yīng)濾波器是相對固定濾波器而言的, 它是一種能夠自動調(diào)整本身參數(shù)的特殊維納濾波器。自適應(yīng)濾波算法的研究是自適應(yīng)信號處理中最為活躍的研究課題之一,其中，兩種最基本的線性濾波算法為：最小均方誤差(LMS)算法和最小二乘(RLS)算法,由于 LMS算法具有初始收斂速度較慢、執(zhí)行穩(wěn)定性差等缺點,本門課著重介紹了RLS 算法。RLS算法的初始收斂速度比LMS算法快一個數(shù)量級, 執(zhí)行穩(wěn)定性好。譜分析是隨機數(shù)字信號處理另一重要內(nèi)容，它在頻域中研究信號的某些特性如幅值、能量或功率等隨頻率的分布。對通常的非時限信號做頻譜分析,只能通過對其截取所獲得的有限長度的樣本來做計算,其結(jié)果是對其真實譜的近似即譜估計。現(xiàn)代譜估計算法除模型參量法之外, 人們還提出了其它一些方法, 如Capon最大似然譜估計算法、Pisarenk 諧波分解法、MU SIC 算法、ESPRIT算法等利用矩陣的特征分解來實現(xiàn)的譜估計方法。在實際的譜估計過程中,無論是從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)(直接法),或是由樣本的自協(xié)方差函數(shù)出發(fā)(間接法),窗函數(shù)的引入都是不可避免的,因為數(shù)據(jù)樣本的簡單截取本身就意味著通過了矩形窗。窗效應(yīng)在譜分析或譜估計中的影響表現(xiàn)在降低譜的頻率分辨力和產(chǎn)生能量的泄漏。本門課介紹了短時傅里葉變換以及由此引申出的一系列譜分析方法，并經(jīng)驗證得到了很好的效果。綜上所述，為我對本門課的理解和認知。通過本門課的學(xué)習(xí)，使我對隨機數(shù)字信號處理的技術(shù)和方法有了進一步的了解，加深了對基本理論和概念的領(lǐng)悟程度，課程所涉及到的很多算法和思想對我個人的研究方向有很大的啟發(fā)，我將繼續(xù)鉆研相關(guān)理論和算法，爭取盡早與科研實際相結(jié)合，實現(xiàn)學(xué)有所用。最后，感謝老師孜孜不倦的講解，為我們引入新的思想，幫助我們更快的成長。
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