信号分析与处理绪论

信号处理技术上海大学机自学院自动化系

昝鹏zanpeng@Tel:56331269延长路149号电机楼212

关于“数字信号处理”概论（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什么是DSP?DigitalSignalProcessing(DSP)

一门新的学科DigitalSignalProcessor(DSP)

数字信号处理器:DSPs一门正在蓬勃发展的高新 技术学科信号？数字信号？数字信号处理？

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（一）信号连续时间信号，又称模拟信号（AnalogSignal)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； 人体生理信号等等常见人体生理信号

（生物医学信号）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段形态不同心脏病人的心电图脑电信号胎儿心电信号脑电（EEG）的节律（即主要频率）：节律：<4Hz的成分；节律：4Hz～8Hz的成分；节律：8Hz～13Hz的成分；节律：>13Hz的成分。（深睡）（浅睡）（清醒）（受刺激或思考）火车鸣笛信号二维信号：视频信号：

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，不灵活非电信号转化为电信号转换-传感器（二）数字信号:所有整数:抽样间隔，：抽样频率(SamplingFrequency)归一化：流程图sensors放大器A/DDSP装置信号源D/A例:A/D8bit5V000000000V0000000120mV0000001040mV29mV31mVA/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。

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。（三）数字信号处理任务：从信号中提取出所需要的信息，并将其用于 实际。1.数字信号处理的任务例：心电监护仪：内含CPU用于危重病房（intensivecareunit，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；

（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（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（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。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)强数学:微积分,线性代数,概率,随机过程,数论,近世代数现代通信原理、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信号与系统,计算机3.数字信号处理的理论：基础发展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)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

（教学,科研,开发的前期）DSP软件包MATLABSignalProcessingToolBox4.数字信号处理的实现软件实现:硬件实现:CPU,MCU,DSPTI产品系列

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：

5、数字信号处理的应用DSP的应用耳背式耳道式耳内式完全耳内式心电Holter5.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）尽可能的多看一些国外的教科书及有关文献教材数字信号处理理论、算法与实现（第二版）清华大学出版社胡广书

[1]SJ.Orfanids.IntroductiontoSignalProcessing.1996;清华大学出版社，1999[2]SKMitra.DigitalSignalProcessing:AComputer－BasedApproach.2001，清华大学出版社，2001[3]ProakisJ.G.IntroductiontoDigitalSignalProcessing.1988参考书有关期刊IEEETrans.onSignalProcessing;IEEETrans.onCircuitsandSystems;IEEETrans.onBiomedicalEngineering;Proc.ofIEEE;SignalProcessing;信号处理考核平日成绩+专题报告+小论文（平日成绩20%，专题报告40%，小论文40%）专题报告：就某个信号处理技术的相关专题以PPT形式介绍。报告情况（报告时间15分钟，PPT的首页要有导师姓名、自己姓名、学号、邮箱）小论文：撰写一篇文章（要求按论文写作要求。有题目、作者、摘要、关键字、参考文献及外文摘要）。主要内容信号采集技术与现代信号处理方法1模拟输入通道相关技术（放大、A/D）

2接口及总线技术(采集卡、232、USB、PCI)

3虚拟仪器采集系统

（Labview、CVI）

4信号处理系统（DSP，FPGA）

5报告、小论文参考范围无线数据传输技术（BlueTooth、Zigbee）6信号预处理方法（滤波，盲源分离，ICA）7信号处理方法（小波、NN、HHT、

SVM）8智能控制方法概述（模糊、自适应、最优）9自己参与的相关课题101、信号采集的概念

也称为数据采集（DataAcquisition），是指将温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集、量化转换成数字量后，以便由计算机进行存储、处理、显示或打印，相应的系统称为信号采集系统。传感器模拟