數(shù)字信號(hào)處理學(xué)習(xí)心得最終五篇-資料下載頁(yè)
2025-11-06 22:14本頁(yè)面
【正文】 ),x(n)的傅里葉變換就叫做離散時(shí)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(gè)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(shí)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(xì)的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)了。不論是FT 還是IDFT, 其頻域特性計(jì)算方法都是連續(xù)的數(shù)學(xué)積分。而計(jì)算機(jī)能處理的都是數(shù)值化的計(jì)算方法。怎么用數(shù)值化的計(jì)算方法來(lái)表征信號(hào)的頻域特性？這就用到了DFT和FFT。離散的時(shí)域信號(hào)x(n)有自己的DFT 計(jì)算公式，其DFT結(jié)果為Y39。39。(n)。通過(guò)DFT計(jì)算出來(lái)的Y39。39。(n)有什么物理含義呢？Y39。39。(n)是在f_sam頻率內(nèi)對(duì)Y39。(f)的N點(diǎn)均勻抽樣，N是計(jì)算DFT時(shí)采用的點(diǎn)數(shù)?？梢韵胂?，當(dāng)N值越來(lái)愈大，Y39。(f)抽樣的點(diǎn)數(shù)越來(lái)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(diǎn)值滿足一定條件時(shí)，就可以保證頻域抽樣能完全恢復(fù)信號(hào)。這個(gè)也可以去看詳細(xì)的數(shù)學(xué)證明。最后說(shuō)道FFT。其實(shí)FFT 和DFT的物理意義是一樣的。只不過(guò)為了節(jié)省計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)和計(jì)算資源，大牛們通過(guò)研究DFT算法，對(duì)DFT的計(jì)算方法提出了一些改進(jìn)，即FFT，使得離散傅里葉變換更容易被計(jì)算機(jī)處理，而實(shí)質(zhì)的內(nèi)容是不變的。第五篇：隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理學(xué)習(xí)心得《隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理》學(xué)習(xí)心得姓名：吳迪 學(xué)號(hào)：2010522039 專業(yè)：通信與信息系統(tǒng) 隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理是由多種學(xué)科知識(shí)交叉滲透形成的, 在通信、雷達(dá)、語(yǔ)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(kāi)隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步 ,隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)得到飛速發(fā)展。本門課主要研究了隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理的兩個(gè)主要問(wèn)題：濾波器設(shè)計(jì)和頻譜分析。在數(shù)字信號(hào)處理中,濾波技術(shù)占有極其重要的地位。數(shù)字濾波是語(yǔ)音和圖像處理、模式識(shí)別、頻譜分析等應(yīng)用中的一個(gè)基本處理算法。但在許多應(yīng)用場(chǎng)合,常常要處理一些無(wú)法預(yù)知的信號(hào)、噪聲或時(shí)變信號(hào),如果采用具有固定濾波系數(shù)的數(shù)字濾波器則無(wú)法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)濾波。在這種情況下, 必須設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器, 以使得濾波器的動(dòng)態(tài)特性隨著信號(hào)和噪聲的變化而變化, 以達(dá)到最優(yōu)的濾波效果。自適應(yīng)濾波器(Adaptive Filter)是近幾十年來(lái)發(fā)展起來(lái)的關(guān)于信號(hào)處理方法和技術(shù)的濾波器, 其設(shè)計(jì)方法對(duì)濾波器的性能影響很大。自適應(yīng)濾波器是相對(duì)固定濾波器而言的, 它是一種能夠自動(dòng)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(hào)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(diǎn),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(gè)數(shù)量級(jí), 執(zhí)行穩(wěn)定性好。譜分析是隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理另一重要內(nèi)容，它在頻域中研究信號(hào)的某些特性如幅值、能量或功率等隨頻率的分布。對(duì)通常的非時(shí)限信號(hào)做頻譜分析,只能通過(guò)對(duì)其截取所獲得的有限長(zhǎng)度的樣本來(lái)做計(jì)算,其結(jié)果是對(duì)其真實(shí)譜的近似即譜估計(jì)?，F(xiàn)代譜估計(jì)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(jì)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(lái)實(shí)現(xiàn)的譜估計(jì)方法。在實(shí)際的譜估計(jì)過(guò)程中,無(wú)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?yàn)閿?shù)據(jù)樣本的簡(jiǎn)單截取本身就意味著通過(guò)了矩形窗。窗效應(yīng)在譜分析或譜估計(jì)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(shí)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(yàn)證得到了很好的效果。綜上所述，為我對(duì)本門課的理解和認(rèn)知。通過(guò)本門課的學(xué)習(xí)，使我對(duì)隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理的技術(shù)和方法有了進(jìn)一步的了解，加深了對(duì)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(duì)我個(gè)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(zhēng)取盡早與科研實(shí)際相結(jié)合，實(shí)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(zhǎng)。
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