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数字信号处理 ( Digital Signal Processing )

数字信号处理 ( Digital Signal Processing ). 国家电工电子实验示范中心 数字信号处理课程组. CUST. （一）信号 （二）数字信号 （三）数字信号处理 1 数字信号处理的任务 2 数字信号处理的优势 3 数字信号处理的理论 4 数字信号处理的实现 5 数字信号处理的应用 6 关于数字信号处理的学习. 关于数字信号处理. Digital Signal Processing (DSP) 一门新的学科 Digital Signal Processor (DSP)

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数字信号处理 ( Digital Signal Processing )

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Presentation Transcript

  1. 数字信号处理(Digital Signal Processing) 国家电工电子实验示范中心 数字信号处理课程组

  2. CUST （一）信号 （二）数字信号 （三）数字信号处理 1 数字信号处理的任务 2 数字信号处理的优势 3 数字信号处理的理论 4 数字信号处理的实现 5 数字信号处理的应用 6 关于数字信号处理的学习 关于数字信号处理

  3. Digital Signal Processing (DSP) 一门新的学科 Digital Signal Processor (DSP) 数字信号处理器: DSPs CUST 什么是DSP? 一门正在蓬勃发展的高新技术学科

  4. CUST 信号？ 数字信号？ 数字信号处理？

  5. CUST （一） 信号 信号是信息（Information)的载体 ，即信息包含在信号中。 信号，特别是一维信号，多是时间 的函数，即 连续时间信号，又称模拟信号（Analog Signal)

  6. CUST 常见信号：电压，电流，磁通； 温度，压力， 压强； 光，机械振动； 价格，经济指数，股市指数； 流量，水位，潮位； 人体生理信号 等等

  7. 常见人体生理信号 （生物医学信号） CUST ECG(心电) EEG(脑电) EOG(眼电) EMG(肌电) PCG(心音) 要求：准确检测R波，>99％ 准确检测 P,Q,S,T等波， >90% 准确测量 P－Q间期， QRS宽度， S-T段形态

  8. CUST 不同心脏病人的心电图

  9. CUST 脑电信号 胎儿心电信号

  10. CUST 脑电（EEG）的节律（即主要频率）： 节律：<4Hz 的成分； （深睡） 节律：4Hz～8Hz 的成分； （浅睡） 节律：8Hz～13Hz 的成分； （清醒） 节律：>13Hz 的成分。 （受刺激或思考）

  11. CUST 火车鸣笛信号

  12. CUST 二维信号： 视频信号：

  13. CUST 传感器 (sensor) 作用：将非电信号转化为电信号。 转化后的信号是连续时域模拟 （Analog)信号, 可以用 表示。 模拟信号产生、处理和传输所使用 的器件是: R, L, C, OP(运算放大器) 缺点: 体积大, 精度低，不灵活

  14. CUST : 所有整数 : 抽样间隔 ， ：抽样频率(Sampling Frequency) 归一化： （二）数字信号

  15. 信号源 sensors 放大器 CUST A/D DSP装置 D/A 流程图

  16. CUST 例: A/D 8bit 5V 00000000 0V 00000001 20mV 00000010 40mV 29mV 31mV

  17. CUST A/D芯片已高度集成化，将这些芯片配以一些必要的外围电路可做成不同的A/D板（又称数据采集板）。将A/D板插入普通计算机（如PC）的扩展槽中，配以相应的软件即可实现信号的抽样。A/D芯片有两个主要的参数，一是字长，二是转换速度。现在市售的A/D芯片的字长有8bit，10bit，12bit及14bit，字长越长，量化误差越小，自然，转换的精度就越高。转换速度决定了其A/D芯片的最大抽样速度，目前市售的A/D芯片的抽样速度可由几十千赫至几百兆赫。当然，字长越长，速度越高，其售价也越贵，使用者应视实际需要选用。

  18. CUST （三） 数字信号处理 以PC或专用DSP装置为硬件平台, 以数值分析为基本工具, 发展众多的信号处理算法，实现信号自身的提取或是信号有用特征( 幅度, 周期, 持续时间, 过零点个数, 上升时间, 下降时间, 自相关函数, 功率谱)的提取, 以达到认识信号, 利用信号的目的。

  19. 例： CUST 心电监护仪：内含CPU 1. 数字信号处理的任务 任务：从信号中提取出所需要的信息，并将其用于实际 。

  20. CUST 用于危重病房（intensive care unit，ICU）的心电自动监护仪的作用是监护病人的心电状态（同时也包括其他生理参数，如血压、呼吸等），它应能实时地显示和存储病人的心电波形，并根据心电图的异常来自动决定是否给出报警。一个实际的心电监护仪由心电放大器、A/D 转换器、CPU、显示单元、存储单元、系统管理软件和心电信号处理软件所组成。 心电处理软件的功能： （1） 在CPU的控制下实现心电信号的采集、显 示和存储；

  21. CUST （2）去除噪声： 在信号采集时，身体的任一微小运动都会产生“基线漂移”，这是一种低频干扰，同时，由于肌电的存在又产生了高频的肌电噪声，由于空间电磁场的存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声不去除，就会影响下一步的信号处理。 带有高频噪声及病态失真的心电信号

  22. CUST （3）波形检测（参数提取）： • R波检测：要求>99％； • P波检测，T波检测：幅度特别低，>90％； • P-Q间期测量；S-T段形态检测； • QRS宽度检测

  23. CUST （4）病类判别：根据检测出的参数、心脏疾病的 原 理和医生的临床经验，建立起各种心律异常的数学 模型并对心电信号做出判别，决定是否异常，如异常， 又属于哪一类异常。这一工作即是信号处理的应用。 以上内容虽然属于生物医学工程学科的范畴， 但从中可以看出数字信号处理的内容和任务。其他 学科的信号处理过程和该问题类似，即大体上也包 含了去噪、特征检测（或提取）和应用于实际这三 个方面。

  24. CUST 2. 数字信号处理的优势: （1）. 精度高 （2）. 可重复性强 （3）. 体积小 （4）. 成本低 （5）. 可编程：所以灵活性强 （6）. 实时性(Real-time)强

  25. CUST 信号与系统, 计算机 3. 数字信号处理的理论： 数学: 微积分, 线性代数, 概率, 随机过程, 数论, 近世代数 基础 现代通信原理、现代控制理论 模式识别、最优化、神经网络 系统辨识、 振动测试 生物医学工程 发展

  26. 1. 信号抽样与采集理论; 2. 信号分析理论: Z变换, 离散傅里叶变换(DFT) Hilbert 变换 离散余弦变换(DCT) 离散小波变换(DWT) 快速算法理论(FFT) CUST

  27. 3. 离散系统分析; 4. 离散系统设计(滤波器设计); 5. 随机信号统计分析理论; 6. 信号建模(AR, MA,ARMA) ; 7. 特征估计(自相关函数,功率谱计); 8. 实现(软件--MATLAB; 硬件-- DSP); 9. 应用 CUST

  28. CUST CPU, MCU, DSP 硬件实现: 4. 数字信号处理的实现 （教学, 科研, 开发的前期） DSP软件包 MATLAB Signal Processing Tool Box 软件实现:

  29. CUST TI产品系列

  30. CUST 数字信号处理中最常用的算法是线性卷积和 DFT,其特点是大量的“连乘连加”运算，如： DSP的特点: 时钟快；硬件乘法器（实现连乘连加）； 哈佛结构；较多的寄存器， 等等

  31. CUST 5、数字信号处理的应用

  32. CUST DSP的应用 耳背式 耳道式 耳内式 完全耳内式 心电 Holter

  33. CUST 6. 关于数字信号处理的学习 作为一门课程，学好数字信号处理和学好其他课程有着共同的要求。下面是几点特殊的要求： （1）特别要注意加深概念的理解，不要只停留在死记数学公式上； （2）通过应用来加深理解和记忆； 特别希望大家在学习的过程中一定要重视利 用MATLAB来完成实际的信号处理任务。 （3）打好基础，循序渐进； （4）尽可能多看一些国外的教科书及有关文献

  34. CUST 参考书 [1] S J. Orfanids. Introduction to Signal Processing. 1996; 清华大学出版社，1999 [2] S K Mitra. Digital Signal Processing: A Computer－ Based Approach . 2001， 清华大学出版社，2001 [3] Proakis J.G. Introduction to Digital Signal Processing. 1988

  35. CUST 有关期刊 • I EEE Trans. on Signal Processing; • I EEE Trans. on Circuits and Systems; • I EEE Trans. on Biomedical Engineering; • Proc. of I EEE; • Signal Processing; • 信号处理

  36. CUST 衷心希望大家 喜欢 DSP，学好 DSP; 希望并相信 DSP 会在您的学位论文及今后的就业中发挥重要的作用！

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