第一篇:吉林大学数字信号处理
天津科技大学---数字图像处理实验报告
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数字图像处理实验报告
专 业:计算机科学技术 学 号:11101110 姓 名:马艳松 提交日期:2014.6.5
实验一 数字图像的读入与显示
一.实验目的:
1.熟悉opencv的开发环境设置
2.读取一幅图像,并显示,掌握Imread, imwrite,imshow的使用
3.掌握opencv中图像的表示,及其属性的含义。 二.实验内容: 配置好visualstudio2010下opnecv开发环境
使用opencv的函数读入一幅图像,并在窗口中显示出来。
三.实验步骤: #include "stdafx.h" #include using namespace cv; using namespace std; void test1() { Mat inputImage=imread("..imageookeach.jpg",1); if(!inputImage.empty()) {
cvNamedWindow("test");
imshow("test",inputImage);
waitKey(); } else
{
cout<<"file open error!";
getchar(); } }
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { test1(); return 0; }
四.实验心得:通过上课实验理解了opencv的配置过程。通过程序实现了图片的成象处理。
实验二 数字图像像素的访问
一.实验目的: 掌握opencv开发环境中对灰度图像及彩色图像中的像素的访问方法
理解mat数据结构
掌握opencv中对图像进行处理的基本过程。 二.实验内容: (1)打开一幅灰度图像,对其进行线性灰度变换(直线方程的参数为k, b),并显示变换前、后的图像。;调整K值,分别取>1, <1, =1, 以及-1,比较不同K值时的图像增强效果。
(2)打开一幅彩色图像,对每个像素进行访问,分别令R、G、B的值为0,查看处理后的图像,并比较原图像的差异。
重点和难点: 掌握灰度图像和彩色图像的像素的值的访问方法。 三.实验步骤: 1r)实验代码
void image1Pixel() {
double durationa,durationb,durationc; double cacStart,cacEnd;
Mat image=imread("..imageookeach.jpg",1); Mat gray(image.size().height,image.size().width,CV_8UC1,Scalar(0)); //gray=0.299R+0.587G+0.114b uchar r,g,b; float fgray; cacStart = static_cast(getTickCount()); for(int m=0;m<100;m++) for(int i=0;i
for(int j=0;j
{
b=image.at(i,j)[0];
g=image.at(i,j)[1];
r=image.at(i,j)[2];
fgray=0.299*r+0.587*g+0.114*b;
gray.at(i,j)=saturate_cast(fgray);
}
imshow("",gray);
cacEnd = static_cast(getTickCount()); durationa=(cacEnd-cacStart)/cv::getTickFrequency(); // the elapsed time in ms waitKey(); } 2)实验代码
#include "stdafx.h"
#include using namespace cv; using namespace std;
void image1Pixel() {
{
Mat inputImage=imread("..imageookeach.jpg",1); if(!inputImage.empty()) { double durationa,durationb,durationc; double cacStart,cacEnd; Mat image=imread("..imageookeach.jpg",1); Mat gray(image.size().height,image.size().width,CV_8UC1,Scalar(0)); Mat grayGB(image.size().height,image.size().width,CV_8UC3,Scalar(0)); Mat grayRB(image.size().height,image.size().width,CV_8UC3,Scalar(0)); Mat grayRG(image.size().height,image.size().width,CV_8UC3,Scalar(0)); uchar r,g,b; float fgray; cacStart = static_cast(getTickCount()); for(int m=0;m<100;m++) for(int i=0;i
for(int j=0;j
} imshow("org",image); cvNamedWindow("gray"); imshow("gray",gray); waitKey(); b=image.at(i,j)[0]; g=image.at(i,j)[1]; r=image.at(i,j)[2]; //////////////////////////// grayGB.at(i,j)[0] = b; grayGB.at(i,j)[1] = g; grayGB.at(i,j)[2] = 0; //R grayRB.at(i,j)[0] = b; grayRB.at(i,j)[1] = 0;// G grayRB.at(i,j)[2] = r; grayRG.at(i,j)[0] = 0; //B grayRG.at(i,j)[1] = g; grayRG.at(i,j)[2] = r; //////////////////////////// fgray=0.299*r+0.587*g+0.114*b; gray.at(i,j)=saturate_cast(fgray); cvNamedWindow("org"); cacEnd = static_cast(getTickCount()); durationa=(cacEnd-cacStart)/cv::getTickFrequency(); } void test1()
}
} cvNamedWindow("test"); imshow("test",inputImage); waitKey(); else {
} cout<<"file open error!"; getchar(); int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) {
}
image1Pixel(); test1(); return 0; 心得体会:通过本次试验,我了解并大致掌握灰度图像和彩色图像的像素的值的访问方法。由于之前很少练习这方面的内容,试验过程中遇到了一些问题,好在在别人的帮助下和向别人咨询终于了解了这方面知识的大致框架和原理。由此更坚定了我学习下去的信心和动力!
实验三 图像的平滑
一.实验目的: 掌握opencv开发环境中对灰度图像及彩色图像中的像素的访问方法
掌握opencv中对图像进行处理的基本过程。
掌握均值平滑和中值滤波的基本原理
二.实验内容: (1)打开一幅灰度图像,对图像进行3*3(包括中心点)的邻域平均处理。
(2)对原图进行3*3(包括中心点)的中值滤波处理。
(3)比较原图像与邻域平均的图像、中值滤波后的图像的差异
三.实验步骤: 1)中值滤波处理
for(int i=1;i
{
for(int j=1;j
{
int
imshow("中值滤波",gray);
cacEnd = static_cast(getTickCount()); durationa=(cacEnd-cacStart)/cv::getTickFrequency(); waitKey(); } int GetMidNum(int n[]) {
for (int i=0;i<9;i++)
for(int j = 0 ;j<8;j++)
{
if (n[j]>n[j+1])
{
int temp ;
temp = n[j+1];
n[j+1] = n[j];
n[j]= temp;
}
}
return n[4]; }
void test4_4() { int count[256];//存放各个像素值对应的个数
float hist[256],sumHist[256]; uchar grayHist[256]; for (int i=0;i<256;i++) {
count[i]=0;
hist[i]=0; a[9]={gray.at(i-1,j),gray.at(i,j),gray.at(i+1,j),
gray.at(i-1,j-j),gray.at(i,j-1),gray.at(i+1,j-1)
+gray.at(i-1,j+1),gray.at(i,j+1),gray.at(i+1,j+1)};
gray.at(i,j)=GetMidNum(a);
}
}
} int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { image1Pixel(); //Test3();
//test4_4(); return 0; }
2)邻域平均
void image1Pixel() sumHist[i]=0; grayHist[i]=0; } Mat image=imread("..imageookeach.jpg",0); for(int i=0;i(i); for(int j=0;j
count[data[j]]++; } } for(int i=0;i<256;i++) hist[i]=((float)count[i])/(image.size().height*image.size().width); sumHist[0]=hist[0]; for(int i=1;i<256;i++) sumHist[i]=sumHist[i-1]+hist[i]; for(int i=0;i<256;i++) grayHist[i]=saturate_cast(sumHist[i]*255); Mat gray(image.size().height,image.size().width,CV_8UC1,Scalar(0)); for(int i=0;i(i); uchar* grayData=gray.ptr(i); for(int j=0;j
grayData[j]=grayHist[data[j]]; } } cvNamedWindow("tset"); imshow("org",image); cvNamedWindow("hist"); imshow("hist",gray); waitKey(); {
double durationa,durationb,durationc; double cacStart,cacEnd;
Mat image=imread("..imageookeach.jpg",1); Mat gray(image.size().height,image.size().width,CV_8UC1,Scalar(0)); //gray=0.299R+0.587G+0.114b uchar r,g,b; float fgray; cacStart = static_cast(getTickCount()); for(int m=0;m<100;m++) for(int i=0;i
for(int j=0;j
{
b=image.at(i,j)[0];
g=image.at(i,j)[1];
r=image.at(i,j)[2];
fgray=0.299*r+0.587*g+0.114*b;
gray.at(i,j)=saturate_cast(fgray);
}
imshow("",gray);
cacEnd = static_cast(getTickCount()); durationa=(cacEnd-cacStart)/cv::getTickFrequency(); // the elapsed time in ms waitKey(); }
void Test3() {
int GetMidNum(int n[]); double durationa,durationb,durationc; double cacStart,cacEnd;
Mat image=imread("..imageookeach.jpg",1); Mat gray(image.size().height,image.size().width,CV_8UC1,Scalar(0)); Mat grayGB(image.size().height,image.size().width,CV_8UC3,Scalar(0)); Mat grayRB(image.size().height,image.size().width,CV_8UC3,Scalar(0)); Mat grayRG(image.size().height,image.size().width,CV_8UC3,Scalar(0)); //gray=0.299R+0.587G+0.114b uchar r,g,b; float fgray; cacStart = static_cast(getTickCount()); for(int m=0;m<100;m++)
for(int i=0;i
b=image.at(i,j)[0];
g=image.at(i,j)[1];
r=image.at(i,j)[2];
}
实验心得:通过这次试验,我明白了,平滑技术用于平滑图像的噪声,平滑噪声可以在空间域中进行,基本方法是求像素灰度的平均值或中值。但是这些很容易引起边缘的模糊,常用的有均值滤波、中值滤波,在使用时,针对不同的噪声,也需要不同的滤波法,没有哪种方法是绝对好,必须具体情况具体分析。 最后比较三种平滑效果,八点平滑最好,说明对高斯噪声平滑滤波效果较好。中值滤波基本把椒盐噪声都滤去了,说明中值滤波对椒盐噪声平滑效果比高斯噪声好。
fgray=0.299*r+0.587*g+0.114*b;
gray.at(i,j)=saturate_cast(fgray); } imshow("原图",gray); for(int i=1;i
for(int j=1;j
{
gray.at(i,j)= (gray.at(i-1,j)+gray.at(i,j)+gray.at(i+1,j)+
gray.at(i-1,j-j)+gray.at(i,j-1)+gray.at(i+1,j-1)
+gray.at(i-1,j+1)+gray.at(i,j+1)+gray.at(i+1,j+1))/9;
}
imshow("邻域平均",gray); 实验四 图像的直方图均衡化
一.实验目的: 掌握直方图均衡化的基本步骤及实现方法
掌握opencv中对图像进行处理的基本过程。
二.实验内容: (1)打开一幅灰度图像,对图像进行直方图均衡化处理。
(2)比较原图像与均衡化的图像的差异。
(3)要求自己按照课本介绍的均衡化的步骤在opencv下实现直方图均衡化处理。
三.实验步骤:void test1() { Mat inputImage=imread("..imageookeach.jpg",1);
if(!inputImage.empty()) {
cvNamedWindow("test");
imshow("test",inputImage);
waitKey(); } else
{
cout<<"file open error!";
getchar(); } } void test4() { int count[256]; float hist[256],sumHist[256]; uchar grayHist[256];
for (int i=0;i<256;i++) {
count[i]=0;
hist[i]=0;
sumHist[i]=0;
grayHist[i]=0; }
Mat image=imread("..imageookeach.jpg",0);
for(int i=0;i
uchar* data=image.ptr(i);
for(int j=0;j
{
count[data[j]]++;
} } for(int i=0;i<256;i++)
hist[i]=((float)count[i])/(image.size().height*image.size().width); sumHist[0]=hist[0]; for(int i=1;i<256;i++)
sumHist[i]=sumHist[i-1]+hist[i]; for(int i=0;i<256;i++)
grayHist[i]=saturate_cast(sumHist[i]*255);
Mat gray(image.size().height,image.size().width,CV_8UC1,Scalar(0));
for(int i=0;i
uchar* data=image.ptr(i);
uchar* grayData=gray.ptr(i);
for(int j=0;j
{
grayData[j]=grayHist[data[j]];
} }
cvNamedWindow("org");
imshow("org",image);
cvNamedWindow("hist");
imshow("hist",gray);
waitKey();
} int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //test1(); test4(); return 0; }
四.实验心得:通过这次的实验,我明白了直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
第二篇:“数字信号处理”教案
Digital Signal Processing —
Teaching Project
第一讲:信号的采集、基本DSP系统
Lecture 1 Conceptual introduction of DSP
了解技术背景、各种信号的特征、A/D转换、采样与量化、Nyquist 定理
2
一、连续信号的采样与量化
信号的分类与特点、模拟信号到离散信号的转换、Nyquist采样定理以及量化。
二、采样前后频谱的变化
模拟信号以及相应离散信号频谱之间的关系。
三、从采样信号恢复连续信号
如何从采样后的离散信号恢复模拟信号。
Questions: (1) What is the advantage of DSP ? (2) Why generally put a LPF and a amplifier before the A/D conversion ?
第二讲:离散信号的描述与基本运算、线性卷积
Lecture 2 Discrete signal: its description and computations
掌握离散信号的描述方法、典型信号的特征、信号之间的基本运算以及线性卷积 信号与系统分类
一、信号的分类
模拟信号、离散信号、数字信号
二、系统分类
模拟系统、离散系统、数字系统 连续时间信号的采样与量化 1 离散时间信号—序列
一、典型的序列
离散信号的时域描述;冲击信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号等的描述 。
二、序列的运算
信号序列之间的基本运算,能量的计算以及分解等。
2 线性卷积
序列的线性卷积运算、具体步骤。
Questions: (1) What is absolute time for a time index n of x(n) ? (2) In practical application, is determined signals such as sine need to be processed ? If not, what type of signal is we mostly faced ?
第三讲:系统的分类与描述
Lecture 3 Linear shift-invariant system and its description
掌握LSI、因果、稳定、FIR、IIR系统的特征;LSI的I/O描述;线性常系数差分方程;系统结构描述
1 离散时间系统
一、离散时间系统的类型
线性系统、移不变系统、因果系统、稳定系统、IIR与FIR系统。
二、离散时间系统的描述
LSI系统的I/O关系(线性卷积形式)、差分方程描述。
Questions: (1) Which system description is mostly used in practical application, why ? (2) Can a IIR system be replaced by a FIR system ?
第四讲:Z变换与系统函数
Lecture 4 Z transform
掌握Z变换;系统函数以及零极点分析;系统函数与差分方程之间的转换
1 Z变换
一、Z变换的定义及其收敛域
双边Z变换、收敛域的概念、典型信号的Z变换;不同分布序列的收敛域特征。
二、逆变换
基本逆Z变换的定义、留数法以及幂级数法计算。
三、Z变换的性质
导数与极值等特性。
2 离散时间系统的Z变换分析法
一、系统函数
系统函数定义;不同系统的系统函数特点;极点与零点的特性、与差分方程的关系等。
二、离散时间系统的信号流图描述
系统的结构框图、流图描述方法。
Questions: (1) why we need study Z transform, how important converge region is ? (2) why the condition for a causal stable LSI is that its converge region includes the unit circle ?
第五讲:离散信号的傅立叶变换
Lecture 5 Discrete time Fourier transform
掌握离散信号的傅立叶变换DTFT;频谱、幅度谱与相位谱;离散信号DTFT的特征
1 离散信号的傅立叶变换
一、离散信号傅立叶变换的定义
离散信号DTFT与IDTFT的定义,典型信号的DTFT计算。
二、离散信号的傅立叶变换与Z变换的关系
单位圆上的Z变换。
2 离散信号傅立叶变换的特点
Questions: (1) What a point on magnitude spectrum states ? (2) What is relation between frequency components of a signal and the points of its spectrum curve ?
第六讲:系统频率响应与频谱关系
Lecture 6 System frequency response and spectrum relations
掌握LSI系统频率响应概念;零极点对频谱的影响;模拟信号频谱与对应离散信号频谱的关系。
1 线性移不变系统的频率响应
2 系统函数零极点与频率响应的关系
3 离散信号频谱与模拟信号频谱之间的关系
一、离散时间傅立叶变换的导出
Questions: 从模拟信号以及频谱推导到离散信号的频谱。 模拟信号频谱与对应离散信号频谱之间的关系。
二、DTFT与FT的关系 系统函数与频率响应的关系,零点和极点对系统频率响应的影响。 由线性移不变系统对复指数信号的作用推导出系统的频率响应。 对称、周期、卷积等特性,帕斯维尔(Parseval)定理。 (1)What a point on magnitude frequency response states ? (2)What is response of a system to the points of spectrum of input signal ?
第七讲:频谱分析与应用
Lecture 7 Spectrum analysis and application
掌握频谱的基本信息特征;频谱分析的典型应用;短时谱分析的概念
1 频谱分析与应用
一、频谱的基本特征
通过复正弦信号的频谱说明DTFT的意义以及频谱分析的意义。
二、信号调制与语音合成
通信中AM调制与语音合成中频谱的应用。
二、短时频谱分析
Questions: (1) propose some examples of spectrum analysis in application (2) what is the influence of short time processing for spectrums ?
第八讲:周期信号的傅立叶级数表示
Lecture 8 Fourier series of periodical discrete signal
了解周期信号的DFS描述; DFS的频谱特征; 周期卷积
1 周期信号的离散傅立叶级数表示
一、离散傅立叶级数
周期信号的DFS定义及频谱分析。
二、周期卷积
从一个周期求和的线性卷积导出周期卷积。
第九讲:离散傅立叶变换 阐述实际应用中的频谱分析方法。 Lecture 9 Discrete Fourier transform
掌握DFT;DFT的基本前提与特征;频率取样定理;DFT与DFS和DTFT的关系
1 离散傅立叶变换
2 离散傅立叶变换特性
一、有限长特性与频域采样定理
描述DFT的时频有限长特性;DFT作为DTFT采样的频域采样定理。
二、循环卷积特性
Questions: (1) Why we need DFT ? (2) What is the difference between DFT and spectrum sampling ?
第十讲:短时离散傅立叶变换
Lecture 10 Short-time DFT
掌握循环卷积;STDFT的概念和实用意义;时间分辨率与频率分辨率
1 短时离散傅立叶变换分析
一、短时离散傅立叶变换的定义
非有限长信号的STDFT定义;STDFT与原始频谱之间的关系。
二、频率分辨率与时间分辨率
Questions: (1) why it is said, for non-stationary signal, short-time DFT is a unique selection ? (2) Is zero-padding enough for high frequency resolution ? 短时频谱的时间分辨率与频率分辨率,及其短时窗长的影响。 有限长信号的循环卷积。 DFT与IDFT的定义;DFT与短时谱;从DFT的信号完备恢复。
第十一讲:快速傅立叶变换与应用
Lecture 11 Fast Fourier transform ant application
掌握基2运算的FFT算法;了解FFT在信号处理中的应用
1 快速傅立叶变换
一、基于时选的快速傅立叶变换
时域实行奇偶分解的FFT算法。
二、基于频选的快速傅立叶变换
2 快速傅立叶变换的应用
一、信号去噪与语音识别
谱相减方法的去噪处理;应用频谱特征的语音识别应用。
二、利用FFT计算线性卷积
线性卷积与循环卷积的关系;通过循环卷积与DFT的对应关系得到FFT计算线性卷积的方法。
Questions: (1) Is there any difference between DFT and FFT ? (2) Can you propose a new fast algorithm of DFT ?
第十二讲:数字滤波器类型与技术指标
Lecture 12 Digital filter type and technical parameters
了解IIR、FIR数字滤波器的结构特点;滤波器的设计技术指标;IIR数字滤波器的一般设计方法
1 数字滤波器的技术指标
频域实行奇偶分解的FFT算法。 IFFT快速算法与FFT的关系。
三、傅立叶反变换的快速计算 通带、阻带、截止频率(3dB下降)、通带与阻带边界频率、阻带衰减。
2 无限脉冲响应数字滤波器的结构
3 模拟滤波器到数字滤波器的转换
一、脉冲响应不变法
从时域脉冲响应保持不变原理分析导出模拟滤波器到数字滤波器的转换。
二、双线性变换法
Questions: (1) how many technical parameters must be set for design of filter ? (2) what is advantages of bilinear transform ?
第十三讲:IIR数字滤波器的设计
Lecture 13 Design of IIR filter
掌握Butterworth、Chebyshev和椭圆滤波器的设计方法;脉冲响应设计法与双线性设计法; LPF与HPF、BPF、BSF的转换
1 IIR滤波器的特性
一、巴特沃兹滤波器
Butterworth滤波器的特点;相应滤波器的设计方法。
二、切比雪夫滤波器 Chebyshev滤波器的特点;相应滤波器的设计方法。
三、椭圆滤波器
椭圆滤波器的特点以及设计方法。
2 IIR滤波器设计的频率变换方法 从克服模拟滤波器到数字滤波器转换过程中频率畸变的问题,导出双线性频率变换方法。 直接Ⅰ与Ⅱ型结构;级联与并联结构;全通滤波器。
一、模拟低通滤波器到其它滤波器的变换
模拟低通滤波器转换到高通、带通、带阻滤波器的方法。
二、数字低通滤波器到其它滤波器的变换
Questions: (1) do you think Butterworth is much easier than others ? (2) what is a general steps for design of IIR filters ?
第十四讲:IIR滤波器的应用与系数量化效应
Lecture 14 Application and coefficient effects of IIR filter
了解IIR滤波器设计中的系数量化效应和实际应用
1 IIR滤波器实现与系数量化效应
一、IIR滤波器的实现
IIR滤波器的硬件与软件实现方法。
二、系数量化效应
2 IIR滤波器应用
一、小循环阻抗容积信号处理
说明滤波器的具体应用与效果。
二、DTMF双音频信号的合成
Questions: (1) Is it OK for use of IIR filter in image processing ? (2) Propose other IIR filter applications .
介绍用一个IIR滤波器如何完成输出一个单频率信号。 滤波器系数量化效应对性能的影响分析。 数字低通滤波器转换到数字高通、带通、带阻滤波器的方法。 第十五讲: 线性相位FIR滤波器及窗函数设计原理
Lecture 15 Linear phase FIR filter and principle of window method
掌握FIR滤波器的特点;线性相位概念、意义及其实现条件;FIR滤波器窗函数设计法原理。
1 FIR数字滤波器的特点
一、基本特点
脉冲响应、差分方程、系统函数以及系统结构等方面的特点。
二、线性相位特点
线性相位概念、系统设计中的意义,举例说明。
三、线性相位FIR滤波器的实现条件
如何实现线性相位,不同奇偶点数的区别。
2 窗函数设计法原理
一、窗函数设计法原理
从时域逼近角度分析导出窗函数设计法,说明失真的情况。
二、理想低通滤波器
Questions: (1) What is the importance of linear phase for a filter ? (2) Can IIR be realized as a linear phase filter, why ?
第十六讲:窗函数设计分析与实例
Lecture 16 Design analysis and examples of window method
掌握Hamming窗等5种基本窗函数的具体设计方法;特别是Kaiser窗设计实例
1 窗函数设计法分析
一、各种窗函数设计法 描述一个理想LPF的特点,特别是幅度特性。 矩形窗、汉宁窗、哈明窗、布莱克曼窗、凯泽窗设计FIR的方法、特点。
二、窗函数设计法的进一步分析与总结
对窗长、窗的类型在设计中的影响做总结分析。
2 利用凯泽窗设计FIR滤波器
一、低通滤波器设计
凯泽窗设计LPF的具体举例分析。
二、高通通滤波器设计
凯泽窗设计HPF的具体举例分析。
三、带通滤波器设计
凯泽窗设计BPF的具体举例分析。
四、带阻滤波器设计
凯泽窗设计BSF的具体举例分析。
Questions: (1) are you confident for design of FIR filter now ? why ? (2) If you are assigned to design a untypical filter, how can you do ?
第十七讲:频率取样设计与等波纹优化设计
Lecture 17 Frequency design and equal-ripple method of FIR filter design
掌握频率取样设计方法;等波纹优化设计方法
1 频率取样设计法
一、频率取样设计法原理
从频率抽样形成DFT频谱,并进一步得到有限长脉冲响应的思路介绍,说明其实际失真。
二、设计实例分析
2 等波纹逼近优化设计方法
举例说明频率取样设计法的具体过程、从不成功设计到成功设计的转变思路与方法。
一、最小均方误差优化设计 LMS准则下的优化设计介绍。
二、等波纹逼近优化设计法
Questions: (1) which is more excellent as a method ? (2) why some points must be set in transition band ?
第十八讲:系数量化效应与FIR滤波器应用
Lecture 18 Application and coefficient effects of FIR filter
了解 FIR滤波器的系数量化效应以及实际应用
1 系数量化效应与溢出控制
一、系数量化效应
有限字长条件下滤波器系数的量化对频谱的影响,引起失真的情况。
二、溢出控制
怎样处理滤波器输出数据对D/A转换器或其他接收器的输入溢出问题。
2 FIR滤波器应用
一、信号去噪
举例说明运用FIR实现限带噪声消除的实际应用。
二、信号的高频提升
Questions: (1) If to implement a FIR in a MCU, what should you consider ? (2) Propose some other application examples . 最小误差意义下的频域的等波纹逼近,具体设计方法,MATLAB仿真设计举例。
一个简单的一阶高频FIR滤波器如何提升信号的高频部分。
第三篇:数字信号处理学习心得
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。
第五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图,无限脉冲响应基本网络结构,有限脉冲响应基本网络结构,时域离散系统状态变量分析法。
第六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念,模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计,脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器,双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器,数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。
第七单元的课程我们学习了线性相位有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,窗函数法设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,频率采样法设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器
二、专业认识和未来规划
通信工程是一门工程学科,主要是在掌握通信基本理论的基础上,运用各种工程方法对通信中的一些实际问题进行处理。通过该专业的学习,可以掌握电话网、广播电视网、互联网等各种通信系统的原理,研究提高信息传送速度的技术,根据实际需要设计新的通信系统,开发可迅速准确地传送各种信息的通信工具等。
对于我们通信专业,我觉得是个很好的专业,现在这个专业很热门,这个专业以后就业的方向也很多,就业面很广。我们毕业以后工作,可以进入设备制造商、运营商、专有服务提供商以及银行等领域工作。当然,就业形势每年都会变化,所以关键还是要看自己。可以从事硬件方面,比如说PCB,别小看这门技术,平时我们在试验时制作的简单,这一技术难点就在于板的层数越多,要做的越稳定就越难,这可是非常有难度的,如果学好了学精了,也是非常好找工作的。也可以从事软件方面,这实际上要我们具备比较好的模电和数电的基础知识。
我选择了这个专业,在这里读了三年关于通信知识的书,我还是想以后毕业能够从事这个方面的工作,现在学了通信原理、数字信号处理这些很有用的专业课,所以,我在以后的学习中,我会把这些方面的知识学扎实,从事技术这一块要能吃苦,我也做好了准备,现在还很年轻,年轻的时候多吃点苦没什么,为了我自己美好的将来,我会努力学好这个专业的。
数字信号处理课程属于专业基础课,所涵盖的内容主要有:离散时间信号与系统的基本概念及描述方法,离散傅立叶变换及快速傅立叶变换,数字滤波器结构及设计等。对于电气信息类专业的学生来说,这些内容是学习后续专业课程的重要基础,也是实际工作中必不可少的专业基础知识。目前几乎所有的高等院校都在电子工程类、信息工程类、通信工程类、电子技术类、自动控制类、电气工程类、机电工程类、计算机科学类等工科电类及其他相关专业的本科生中开设了该门课程。随着计算机技术、微电子技术、数字信号处理理论和方法的发展,半个世纪以来,尤其是最近的三十来年里,数字信号处理的方法和应用得到了飞跃式的发展,数字信号处理的地位和作用变得越来越重要。因此,加强该课程的建设具有重要的意义。
三、课程评价和建议
我们的数字信号处理课是罗老师教的,罗老师有丰富工作的经验,对于这门课的实际用途很了解,另外罗老师本身就很幽默,对于这门课采用多种教学方法,丰富教学内容,偶尔给我们讲些生活上的问题,吸引学生对课程的关注。利用实验课让我们来编程做仿真,体会信号处理课程的乐趣,这样子激发了学生的兴趣、提高了教学的效果。因此,我们班的同学在这一个学期的学习中,我们都感觉比较轻松。另外我个人观点是大学主要是培养自己的自学能力,老师只是个引导者,所以学习效果如何关键看自己的对学习的态度和付出程度。
数字信号处理课程的特点是课程本身理论性强、公式推导较多、概念比较抽象,使我们感到有枯燥难学之感。近年来,国外及国内有些学校对一般电类专业该课程的教学主要强调应用性学习,主要介绍数字信号处理的用途和用法,而对其深奥的理论推导仅做一般介绍,并给学生提供进行实验的机会,以激发学生对该课程的兴趣和学习主动性。
对该课程的改革思想主要是课程内容要适应数字信号处理技术的发展现状,淡化枯燥的数学推导,辅助以现代化教学手段,并开设相应的实验课。结合专业现状,将课堂教学一部分变为多媒体教学,尽量将一些理论分析用图形手段展示出来,以增强我们的感性认识。实验课主要是以MATLAB为平台,充分利用MATLAB的数字信号处理各种功能让学生亲自动手将课堂所学进行仿真实现。实验课还可以通过用DSP试验箱实现数字信号处理的功能向学生进行演示。
第四篇:数字信号处理学习心得
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。
第五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图,无限脉冲响应基本网络结构,有限脉冲响应基本网络结构,时域离散系统状态变量分析法。
第六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念,模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计,脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器,双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器,数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。 第七单元的课程我们学习了线性相位有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,窗函数法设计有限脉冲响应(FIR)数
二、专业认识和未来规划
通信工程是一门工程学科,主要是在掌握通信基本理论的基础上,运用各种工程方法对通信中的一些实际问题进行处理。通过该专业的学习,可以掌握电话网、广播电视网、互联网等各种通信系统的原理,研究提高信息传送速度的技术,根据实际需要设计新的通信系统,开发可迅速准确地传送各种信息的通信工具等。
对于我们通信专业,我觉得是个很好的专业,现在这个专业很热门,这个专业以后就业的方向也很多,就业面很广。我们毕业以后工作,可以进入设备制造商、运营商、专有服务提供商以及银行等领域工作。当然,就业形势每年都会变化,所以关键还是要看自己。可以从事硬件方面,比如说PCB,别小看这门技术,平时我们在试验时制作的简单,这一技术难点就在于板的层数越多,要做的越稳定就越难,这可是非常有难度的,如果学好了学精了,也是非常好找工作的。也可以从事软件方面,这实际上要我们具备比较好的模电和数电的基础知识。
我选择了这个专业,在这里读了
字滤波器,频率采样法设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器
三年关于通信知识的书,我还是想以后毕业能够从事这个方面的工作,现在学了通信原理、数字信号处理这些很有用的专业课,所以,我在以后的学习中,我会把这些方面的知识学扎实,从事技术这一块要能吃苦,我也做好了准备,现在还很年轻,年轻的时候多吃点苦没什么,为了我自己美好的将来,我会努力学好这个专业的。数字信号处理课程属于专业基础课,所涵盖的内容主要有:离散时间信号与系统的基本概念及描述方法,离散傅立叶变换及快速傅立叶变换,数字滤波器结构及设计等。对于电气信息类专业的学生来说,这些内容是学习后续专业课程的重要基础,也是实际工作中必不可少的专业基础知识。目前几乎所有的高等院校都在电子工程类、信息工程类、通信工程类、电子技术类、自动控制类、电气工程类、机电工程类、计算机科学类等工科电类及其他相关专业的本科生中开设了该门课程。随着计算机技术、微电子技术、数字信号处理理论和方法的发展,半个世纪以来,尤其是最近的三十来年里,数字信号处理的方法
和应用得到了飞跃式的发展,数字信号处理的地位和作用变得越来越重
三、课程评价和建议
我们的数字信号处理课是罗老师教的,罗老师有丰富工作的经验,对于这门课的实际用途很了解,另外罗老师本身就很幽默,对于这门课采用多种教学方法,丰富教学内容,偶尔给我们讲些生活上的问题,吸引学生对课程的关注。利用实验课让我们来编程做仿真,体会信号处理课程的乐趣,这样子激发了学生的兴趣、提高了教学的效果。因此,我们班的同学在这一个学期的学习中,我们都感觉比较轻松。另外我个人观点是大学主要是培养自己的自学能力,老师只是个引导者,所以学习效果如何关键看自己的对学习的态度和付出程度。
数字信号处理课程的特点是课程本身理论性强、公式推导较多、概念比较抽象,使我们感到有枯燥难学之感。近年来,国外及国内有些学校对一般电类专业该课程的教学主要强调应用性学习,主要介绍数字信号处理的用途和用法,而对其深奥的理论推导仅做一般介绍,并给学生提供进行实验的机会,以激发学生对该课程的兴趣和学习主动性。
对该课程的改革思想主要是课程
要。因此,加强该课程的建设具有重要的意义。
内容要适应数字信号处理技术的发展现状,淡化枯燥的数学推导,辅助以现代化教学手段,并开设相应的实验课。结合专业现状,将课堂教学一部分变为多媒体教学,尽量将一些理论分析用图形手段展示出来,以增强我们的感性认识。实验课主要是以MATLAB为平台,充分利用MATLAB的数字信号处理各种功能让学生亲自动手将课堂所学进行仿真实现。实验课还可以通过用DSP试验箱实现数字信号处理的功能向学生进行演示。
第五篇: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。
五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图,无限脉冲响应基本网络结构,有限脉冲响应基本网络结构,时域离散系统状态变量分析法。 六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念,模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计,脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器,双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器,数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。
七单元的课程我们学习了线性相位有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,窗函数法设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,频率采样法设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器
通信工程是一门工程学科,主要是在掌握通信基本理论的基础上,运用各种工程方法对通信中的一些实际问题进行处理。通过该专业的学习,可以掌握电话网、广播电视网、互联网等各种通信系统的原理,研究提高信息传送速度的技术,根据实际需要设计新的通信系统,开发可迅速准确地传送各种信息的通信工具等。
对于我们通信专业,我觉得是个很好的专业,现在这个专业很热门,这个专业以后就业的方向也很多,就业面很广。我们毕业以后工作,可以进入设备制造商、运营商、专有服务提供商以及银行等领域工作。当然,就业形势每年都会变化,所以关键还是要看自己。可以从事硬件方面,比如说PCB,别小看这门技术,平时我们在试验时制作的简单,这一技术难点就在于板的层数越多,要做的越稳定就越难,这可是非常有难度的,如果学好了学精了,也是非常好找工作的。也可以从事软件方面,这实际上要我们具备比较好的模电和数电的基础知识。
我选择了这个专业,在这里读了三年关于通信知识的书,我还是想以后毕业能够从事这个方面的工作,现在学了通信原理、数字信号处理这些很有用的专业
课,所以,我在以后的学习中,我会把这些方面的知识学扎实,从事技术这一块要能吃苦,我也做好了准备,现在还很年轻,年轻的时候多吃点苦没什么,为了我自己美好的将来,我会努力学好这个专业的。
数字信号处理课程属于专业基础课,所涵盖的内容主要有:离散时间信号与系统的基本概念及描述方法,离散傅立叶变换及快速傅立叶变换,数字滤波器结构及设计等。对于电气信息类专业的学生来说,这些内容是学习后续专业课程的重要基础,也是实际工作中必不可少的专业基础知识。目前几乎所有的高等院校都在电子工程类、信息工程类、通信工程类、电子技术类、自动控制类、电气工程类、机电工程类、计算机科学类等工科电类及其他相关专业的本科生中开设了该门课程。随着计算机技术、微电子技术、数字信号处理理论和方法的发展,半个世纪以来,尤其是最近的三十来年里,数字信号处理的方法和应用得到了飞跃式的发展,数字信号处理的地位和作用变得越来越重要。因此,加强该课程的建设具有重要的意义。。
我们的数字信号处理课是罗老师教的,罗老师有过实际工作的经验,对于这门课的实际用途很了解,罗老师对于这门课采用多种教学方法,丰富教学内容,吸引学生对课程的关注。利用实验课使学生亲自编程,体会信号处理课程的乐趣,这样子激发了学生的兴趣、提高了教学的效果。因此,我们班的同学在这一个学期的学习中,这门课都学的比较好。
数字信号处理课程的特点是课程本身理论性强、公式推导较多、概念比较抽象,学生常有枯燥难学之感。近年来,国外及国内有些学校对一般电类专业该课程的教学主要强调应用性学习,主要介绍数字信号处理的用途和用法,而对其深奥的理论推导仅做一般介绍,并给学生提供进行实验的机会,以激发学生对该课程的兴趣和学习主动性。
对该课程的改革思想主要是课程内容要适应数字信号处理技术的发展现状,淡化枯燥的数学推导,辅助以现代化教学手段,并开设相应的实验课。结合专业现状,将课堂教学一部分变为多媒体教学,尽量将一些理论分析用图形手段展示出来,以增强学生的感性认识。实验课主要是以MATLAB为平台,充分利用MATLAB的数字信号处理工具箱提供的各种功能让学生亲自动手将课堂所学进行仿真实现。实验课还可以通过用DSP试验箱实现数字信号处理的功能向学生进行演示。
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