数字图像处理四个实验

第一篇：数字图像处理四个实验

遥感数字图像处理实验报告

遥感数字图像处理

学院 理学院 班级 地信131 学号 姓名

编写日期：1

2015.5

▶▶作业a

1.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4

2. L5118_39_19860531 ProductDescription用记事本打开，读取头文件，并填写相关信息与相应位置即可

2

3. L5118-39-19960103

4. L7118039_20050815 直接打开以_mtl为后缀的文件，该文件中包含了遥感影像的所有波段

3 5. LM212803919761127 直接打开波段，然后波段合成即可

6. s5kj297_289_10m

7. WORLDVIEW-052606622010_01

4

▶▶作业b

在ENVI中将landsat的4景影像和SPOT-5的1景的影像打开，并联动连接查看同一区域

link displays是根据象元位置来连接的，geographic link是通过地理坐标位置来连接的。

5

由上图可知，将遥感影像联动时亦可实现不同影像同一区域的快速检索，但是我们也可以看到，由于受到各方面因素的影像并不能特别精确的指在同一地方。

▶▶作业c

1.WORLDVIEW-2影像保存为jpg和TIF格式的4-3-2波段合成的假彩色图像。可用同样的方法将SPOT-5影像保存为jpg和tif格式的4-3-2波段合成的假彩色图像

6 2.为landsat的5景影像附上波段的波长，并根据波长用landsat 5的7-4-3波段，保存为jpg和tif格式影像

为波长复制后，导入影像文件各波段显示差异前后对比

转换为JPG格式后可以用看图软件直接打开

7

▶▶作业d

需要对影像进行裁剪，裁剪的基本步骤如下：

1.L5118_39_19860531裁剪前后对比

2. L5118-39-19960103裁剪前后对比

3. L7118039_20050815裁剪前后对比

4. LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4裁剪前后对比

▶▶

作业e

将剪裁影像，重采样成10m，重采样的操作主要如下

9

1.L5118_39_19860531重采样前后对比

2. L5118-39-19960103重采样前后对比

10

3. L7118039_20050815重采样前后对比

11

4.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4重采样前后对比

12

第二篇：天津科技大学---数字图像处理实验报告

·

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。

第三篇：数字信号处理实验讲稿

邯 郸 学 院

讲 稿

2010 ～2011 学年 第 一 学期

分院(系、部)： 信息工程学院 教 研 室： 电子信息工程 课 程 名 称： 数字信号处理

授 课 班 级： 07级电子信息工程

主 讲 教 师： 王苗苗 职

称：

助教(研究生)

使 用 教 材： 《数字信号处理》

制 作 系 统：

Word2003

邯郸学院制

实验一.. Matlab仿真软件介绍

一、实验目的

熟悉Matlab仿真软件

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、学习Matlab仿真软件的安装

2、熟悉Matlab仿真软件的操作环境

3、直接在Matlab仿真软件的命令窗口实现数值计算

4、编写M文件

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

1、熟悉Matlab仿真软件

2、参阅Matlab及在电子信息类课程中的应用(第2版)唐向宏 电子工业出版社

实验二 离散信号和系统分析的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现离散信号和系统分析

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab产生离散信号

2、利用Matlab计算离散卷积

3、利用Matlab求解离散LTI系统响应

4、利用Matlab计算DTFT

5、利用Matlab实现部分分式法

6、利用Matlab计算系统的零极点

7、利用Matlab进行简单数字滤波器设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验三 利用Matlab实现信号DFT的计算

一、实验目的

1、Matlab实现信号DFT的计算

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab计算信号的DFT

2、利用Matlab实现由DFT计算线性卷积

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验四 利用Matlab实现滤波器设计

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、 利用Matlab实现模拟低通滤波器的设计

2、 利用Matlab实现模拟域频率变换

3、 利用Matlab实现脉冲响应不变法

4、 利用Matlab实现双线性变换法

5、 利用Matlab实现数字滤波器设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验五 利用Matlab实现FIR滤波器设计

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现窗函数法

2、利用Matlab实现频率取样法

3、利用Matlab实现优化设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验六.. 随机信号功率谱估计的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现随机序列

2、利用Matlab计算相关函数的估计

3、利用Matlab进行非参数功率谱估计

4、利用Matlab进行AR模型功率谱估计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验七.. 数字滤波器结构的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现数字滤波器直接型设计

2、利用Matlab实现数字滤波器级联设计

3、利用Matlab实现数字滤波器并联型设计

4、利用Matlab实现数字滤波器格型设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验八.... 利用Matlab实现信号小波分析

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、小波测试信号

2、分解与重构滤波器组

3、离散小波变换

4、离散小波反变换

5、基于小波的信号去噪

6、基于小波的信号压缩

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

第四篇：数字信号处理实验-FFT的实现

实

验

报

告

学生姓名：

学 号：

指导教师：

一、实验室名称：数字信号处理实验室

二、实验项目名称：FFT的实现

三、实验原理：

一.FFT算法思想：

1.DFT的定义：

对于有限长离散数字信号{x[n]}，0  n  N-1，其离散谱{x[k]}可以由离散付氏变换(DFT)求得。DFT的定义为：

N1X[k]通常令ej2Nx[n]en0j2Nnk，k=0,1,…N-1 WN，称为旋转因子。

2.直接计算DFT的问题及FFT的基本思想：

由DFT的定义可以看出，在x[n]为复数序列的情况下，完全直接运算N点DFT需要(N-1)2次复数乘法和N(N-1)次加法。因此，对于一些相当大的N值(如1024)来说，直接计算它的DFT所作的计算量是很大的。

FFT的基本思想在于，将原有的N点序列分成两个较短的序列，这些序列的DFT可以很简单的组合起来得到原序列的DFT。例如，若N为偶数，将原有的N

22点序列分成两个(N/2)点序列，那么计算N点DFT将只需要约[(N/2) ·2]=N/2次复数乘法。即比直接计算少作一半乘法。因子(N/2)2表示直接计算(N/2)点DFT所需要的乘法次数，而乘数2代表必须完成两个DFT。上述处理方法可以反复使用，即(N/2)点的DFT计算也可以化成两个(N/4)点的DFT(假定N/2为偶数)，从而又少作一半的乘法。这样一级一级的划分下去一直到最后就划分成两点的FFT运算的情况。

3.基2按时间抽取(DIT)的FFT算法思想：

设序列长度为N2L，L为整数(如果序列长度不满足此条件，通过在后面补零让其满足)。

将长度为N2L的序列x[n](n0,1,...,N1)，先按n的奇偶分成两组：

x[2r]x1[r]x[2r1]x2[r]，r=0,1,…,N/2-1 DFT化为：

N1N/21N/21X[k]DFT{x[n]}N/21n0x[n]WnkN2rkr0x[2r]W2rkNr0x[2r1]WN(2r1)kN/21r0N/21x1[r]Wx1[r]W2rkNWWkNr0N/21x2[r]WN

r0rkN/2kNr0x2[r]WN/22rkrk上式中利用了旋转因子的可约性，即：WNN/21NrkN/21rkWN/2。又令

rkX1[k]r0x[1r]W,/X2[k]2r0x[r]WN2，则上式可以写成： /2X[k]X1[k]WNX2[k](k=0,1,…,N/2-1)

k可以看出，X1[k],X2[k]分别为从X[k]中取出的N/2点偶数点和奇数点序列的N/2点DFT值，所以，一个N点序列的DFT可以用两个N/2点序列的DFT组合而成。但是，从上式可以看出，这样的组合仅表示出了X[k]前N/2点的DFT值，还需要继续利用X1[k],X2[k]表示X[k]的后半段本算法推导才完整。利用旋转因子的周期性，有：WN/2WN/2X1[N2N/21rkr(kN/2)，则后半段的DFT值表达式：

rkk]r0x1[r]W2N/2r(Nk)N/21r0x1[r]WN/2X1[k]，同样，X2[N2k]X2[k]

(k=0,1,…,N/2-1)，所以后半段(k=N/2,…,N-1)的DFT值可以用前半段k值表达式获得，中间还利用到WN(N2k)NWN2Wk得到后半段的X[k]值表达式W，

k为：X[k]X1[k]WNkX2[k](k=0,1,…,N/2-1)。

这样，通过计算两个N/2点序列x1[n],x2[n]的N/2点DFTX1[k],X2[k]，可以组合得到N点序列的DFT值X[k]，其组合过程如下图所示：

X1[k] X1[k]WNkX2[k]

X2[k] WNnk -1 X1[k]WNkX2[k]

比如，一个N = 8点的FFT运算按照这种方法来计算FFT可以用下面的流程图来表示：

x(0)W0x(1)W0x(2)W0x(3)W2W0W1W0x(5)W0x(6)W0x(7)W2X(7)W3X(6)W2X(5)X(3)X(2)X(1)X(0)x(4)X(4)

4.基2按频率抽取(DIF)的FFT算法思想：

设序列长度为N2L，L为整数(如果序列长度不满足此条件，通过在后面补零让其满足)。

在把X[k]按k的奇偶分组之前，把输入按n的顺序分成前后两半：

N1N/21nkNN1X[k]DFT{x[n]}N/21N/21x[n]Wn0(nn0N2)kx[n]WnkNnN/2x[n]WNnkn0N/21x[n]WnkNn0x[nNkN2]WNnk

Nn0[x[n]x[nN2NkN2]W2N]WN,k0,1,...,N1因为W2N1，则有WX[k](1)，所以：

kkN/21n0[x[n](1)x[nN2]]WN,k0,1,...,N1

nk按k的奇偶来讨论，k为偶数时：

N/21X[2r]n0[x[n]x[nN2]]WN,k0,1,...,N1 N22rnN/21k为奇数时：X[2r1]前面已经推导过WNN/21n0[x[n]x[n]]WN(2r1)n,k0,1,...,N1

2rkWN/2，所以上面的两个等式可以写为：

N2]]WN/2,r0,1,...,N/21 N2rnrkX[2r]n0[x[n]x[nN/21X[2r1]n0{[x[n]x[n]]WN}WN/2,r0,1,...,N/21

nnr通过上面的推导，X[k]的偶数点值X[2r]和奇数点值X[2r1]分别可以由组合而成的N/2点的序列来求得，其中偶数点值X[2r]为输入x[n]的前半段和后半段之和序列的N/2点DFT值，奇数点值X[2r1]为输入x[n]的前半段和后半段之差再与WN相乘序列的N/2点DFT值。

令x1[n]x[n]x[nN/21nN2]，x2[n][x[n]x[nN/21N2]]WN，则有：

nX[2r]n0x1[n]WrnN/2,X[2r1]n0x2[n]WrnN/2,r0,1,...,N21

这样，也可以用两个N/2点DFT来组合成一个N点DFT，组合过程如下图所示：

x[n] x[n]x[nN2]

x[nN2] -1 WNn [x[n]x[nN2]]WNn

二.在FFT计算中使用到的MATLAB命令：

函数fft(x)可以计算R点序列的R点DFT值;而fft(x,N)则计算R点序列的N点DFT，若R>N，则直接截取R点DFT的前N点，若R

四、实验目的：

离散傅氏变换(DFT)的目的是把信号由时域变换到频域，从而可以在频域分析处理信息，得到的结果再由逆DFT变换到时域。FFT是DFT的一种快速算法。在数字信号处理系统中，FFT作为一个非常重要的工具经常使用，甚至成为DSP运算能力的一个考核因素。

本实验通过直接计算DFT，利用FFT算法思想计算DFT，以及使用MATLAB函数中的FFT命令计算离散时间信号的频谱，以加深对离散信号的DFT变换及FFT算法的理解。

五、实验内容：

a) 计算实数序列x(n)cos516n,0n256的256点DFT。

b) 计算周期为1kHz的方波序列(占空比为50%，幅度取为+/-512，采样频率为25kHz，取256点长度) 256点DFT。

六、实验器材(设备、元器件)：

安装MATLAB软件的PC机一台，DSP实验演示系统一套。

七、实验步骤：

(1) 先利用DFT定义式，编程直接计算2个要求序列的DFT值。

(2) 利用MATLAB中提供的FFT函数，计算2个要求序列的DFT值。 (3) (拓展要求)不改变序列的点数，仅改变DFT计算点数(如变为计算1024点DFT值)，观察画出来的频谱与前面频谱的差别，并解释这种差别。通过这一步骤的分析，理解频谱分辨力的概念，解释如何提高频谱分辨力。

(4) 利用FFT的基本思想(基2-DIT或基2-DIF)，自己编写FFT计算函数，并用该函数计算要求序列的DFT值。并对前面3个结果进行对比。

(5) (拓展要求)尝试对其他快速傅立叶变换算法(如Goertzel算法)进行MATLAB编程实现，并用它来计算要求的序列的DFT值。并与前面的结果进行对比。

(6) (拓展要求)在提供的DSP实验板上演示要求的2种序列的FFT算法(基2-DIT)，用示波器观察实际计算出来的频谱结果，并与理论结果对比。

八、实验数据及结果分析：

程序： (1) 对要求的2种序列直接进行DFT计算的程序

(2) 对要求的2种序列进行基2-DIT和基2-DIF FFT算法程序 (3) 对要求的2种序列用MATLAB中提供的FFT函数进行计算的程序

结果：(1)对2种要求的序列直接进行DFT计算的频域波形

(2)对2种要求的序列进行基2-DIT和基2-DIF FFT算法频域波形 (3)对2种要求的序列用MATLAB中提供的FFT函数计算的频域波形。 (4)(拓展要求)分析利用上面的方法画出的信号频谱与理论计算出来的频谱之间的差异，并解释这种差异。

(5)(拓展要求)保持序列点数不变，改变DFT计算点数(变为1024点)，观察频谱的变化，并分析这种变化，由此讨论如何提高频谱分辨力的问题。

九、实验结论：

十、总结及心得体会：

十一、对本实验过程及方法、手段的改进建议：

第五篇：数字湖南四个着力点

推进“创新湖南”、“绿色湖南”、“法治湖南”建设，

按照这一总要求，重点抓好四个着力点

——着力加快发展信息产业。信息技术产业是国民经济新的增长极。只有抓住信息产业升级换代和网络经济快速发展的重大机遇，统筹信息技术创新、应用和管理各个环节，才能推动信息产业跨越式发展。为此，湖南着重从两个方面大力发展信息产业。一方面，大力发展电子信息产品制造业，强力打造电子信息产业集群，重点发展新一代信息网络终端产品，积极推进物联网、云计算等新技术的研发应用和产业化布局。另一方面，大力拓展信息服务业，深入推进全国性移动电子商务综合应用服务平台建设，加快发展数字内容产业和增值服务，积极发展软件产业，打造国民经济新的增长极。“十一五”期间，我省电子信息产业年均增长达31.1%，已成为湖南成长最快的新兴产业之一，其中软件产业连续7年领跑中部六省。2010年，湖南移动电子商务用户超过350万户，月均交易额超过2亿元，用户规模和月交易额居全国第一。

——着力加强信息基础设施建设。推进信息化，基础要先行。为了夯实“数字湖南”建设的基础，全省按照统筹规划、适度超前、集约建设、资源共享和保障安全的原则，大力加强信息基础设施建设。在实践中，着力抓了新一代信息网络的构建，积极推进全省统一的地理空间框架建设、宽带网络基础设施建设、基础性公共性信息基础设施建设，加快实现网络向宽带化、泛在化和融合化演进;着力抓了信息基础平台的打造，积极推进信息通讯枢纽设施建设，加快手机电视及移动平台建设，加强软件产业基地国际通信基础设施建设;着力抓了“三网融合”的推进，建立电信网、互联网、广播电视网三网统一的建管体制。经过多年努力，我省信息基础设施大为改善。比如，在国家有关部门大力支持下，长株潭城市群电信网、互联网、广播电视网三网融合获批国家试点，2012年底前有望完成，并将试点范围扩大到环长株潭城市群，2015年在全省推开;2010年11月，国家超级计算长沙中心正式开工建设，并将于2011年底前建成营运，这是继天津和深圳之后，国家科技部正式批准建立的第三家国家超级计算中心，也是中部唯一的云计算平台。

——着力加速信息化与新型工业化深度融合。用信息化带动工业化，用工业化促进信息化，加速信息化与新型工业化的深度融合，是推进信息化快速高效发展的重要途径。全省按照重点突破、示范带动的原则，重点围绕改造提升传统产业、促进节能减排、积极培育战略性新兴产业、加快发展生产性服务业，着力提高信息产业支撑融合发展的能力，促进工业结构调整和整体优化升级。经过多年努力，如今信息技术在工业领域应用已日渐扩大和深化，计算机辅助设计、产品数据管理等技术在产品研发设计中普遍使用，自动化控制技术大量应用于生产流程控制，电子商务在金融、外贸、铁路、民航及电子信息产品销售等行业的推广也取得明显成效。今年4月，长株潭城市群被工业和信息化部批准为国家级“信息化和工业化融合试验区”。

——着力加快推进电子政务与公共服务信息化。电子政务对提高政府运作效率、促进政务公开、推动社会信息化具有十分重要的作用。全省按照全面发展、民生优先的原则，围绕“两型社会”、服务型政府和“法治湖南”建设目标，大力提升电子政务和公共服务的信息化水平。在实践中，一方面，加快发展集约效能型电子政务，积极推动公共设施智能化转型，促进政府部门信息共享和业务协同;另一方面，着力推进民生领域基本公共服务信息化，深化信息技术在文化教育、医疗卫生、劳动保障、食品安全、公众出行等公共服务领域的应用，催生更多的“快捷湖南”、“节约湖南”、“方便湖南”。到目前为止，全省地理空间框架建设取得阶段性成果，人口数据库实现全省覆盖，法人单位信息数据库、企业信用信息数据库基本建成，应用范围有序扩大;政府网站体系基本形成，省、市(州)、县(市、区)三级政府门户网站拥有率100%，在线服务能力得到增强。

永州市第四次党代会提出未来五年必须从永州实际出发，集中精力、突出重点、扎扎实实办好让全市人民看得见、摸得着、得实惠的十件大事：

一是建好三个国家级产业园，将凤凰园经济开发区建成国家级经济开发区、蓝宁道新加工贸易走廊建成国家级加工贸易区、永州国家农业科技园建成全国一流的农业科技园区。

二是完成涔天河水库扩建工程。 三是建成湘粤桂省际交通枢纽。 四是建成广汽长丰20万台轿车生产线。

五是开展“五城同创”，创建国家历史文化名城、国家卫生城市、全国宜居城市、知名旅游目的地城市、国家森林城市。

六是抓好湘江潇水流域生态环境综合治理。

七是加速新农村建设，建好一批生态旅游乡镇、新农村建设示范片。

八是实现城乡社会保障全覆盖。

九是90%以上的义务教育学校达到合格学校标准。十是大力实施人才强市战略，五年引进2000名以上优秀人才。