数字信号论文大全11篇

数字信号论文篇（1）

一、随着集成电路的运算速度更快，集成度更高，就有可能耐复杂目益增加均一些多维数字信号处理。

所它在最近才开始出现的一个新领域。尽管如此，多维信号处埋仍然对以下一些间提了解决的办法，这些问题是：计算机辅动断层成术(CAT)，即综合来自不同方向的X射线的投影，以重建人体某一部分的三维图，源声纳阵列的设计及通过人造卫星地球资源。多维数字信号处理除具有许多引人注目和浅显易行的应用之外，它还具有坚卖的数学基础，这不仅使我们能了解它的实现情况，而且当新问题出现时，也当及时解决。

典型的信号处理任务就是把信息从一种信号传递到另一种信号上，例如，可将一张照片加以扫描、抽样，并将共存储在计算机的存储器中，在这种情况下，信息是从可变的银粒密度转换戌可见光束，再变成电的波形，最后变戍数字的序列，随后该数字序列用。磁盘上磁畴的排列来表示CAT扫描器是一个比较复杂，经过处理，最后显赤射线管(CRT)的荧光屏上或胶片上。数字处理能增加信息，但可以重新排列信息，使观察者能更方便地理解它.观察者不必观看多个不同测面的投影而可直接观察截面图。

人们感兴趣的是信号所包含的信息，而不管信号本身是什么形式。也许可以概括地说，信号处理涉及两个基本任务一一信息的重新排列和信息的压缩。

二、数字信号处理涉及到用数的序列表示的信号的处理，而多维数字信号处理则涉罚用多维阵列表示的信号的处理，例如对同时从几个传感器所接收的抽样图像和抽样的时间波形的处理。由于信号是因而它可以用数字硬件处理，同时可以将信号处理的运算规定为算法。

促使人们采用数字方法的是不言而喻的。数字方法既有效灵活。我们可以用数字系统使其有自适应性并易于重新组合。可以很方便地把数字算法由一个厂商的设备上转换到另一个厂商的设备上去，或者把专用数字硬件来实现。同样，数字算法也可用来处理作为时间函数或空间信号，数字算法自然地和逻辑算符如模式分类相联系。数字信号能够长时间无差错地存储。对很多种应用而言，数字方法Ⅸ其它方法更为简单，对另外一些应用，则可能根本不存在其他方法。多维信号处理是不同于一维信号处理，想在多维序列上实现的多运算，例如抽样、滤波和交换等，用于一维序列，然而，严格芯说，我们不得不说多终信号处理与一维信弓有很大差别的。

信号处理与一维信号处理还是有很大差别的，这是由三个因素造成的；(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多；(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备；(3)多维信号处理有更多的自由度，这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性。虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的，一维情况下差分方程是全有序的，而在多维情况下差分方程仅是部分有序的，冈而就存在着灵活性，在一维情况小，离散传里旰变换CDET)可以用快速傅里叶变换CEPT)算法来计算，而在多维情况下，有多且每一个OFT又可用多种AFT算法来计算。在一维情况下，我们可以调整速率。而且也可以调整抽排列。从另一方面来说，多维多项式不能进行因式分解，而一维多项式是可以进行因式分解的。因而在多维情况下，我们不能论及孤立的极，气、孤立的零点及孤立的根。所以，多维信号处理与一维信号处理有相当大的差别。在20世纪60年代初期，用数字系统来模仿模拟系统的想法，使得一维数字信号处毫的各种方法得到了发展。这样，仿照模拟系统理论，创立了许多离散系统理论。随后，当数字系统可以很好地模仿模拟系统时，人们认识到数字系统同时也可以完成更多的功能。由丁这种认识及数字硬件工艺的有力推动，数字信号处理得到了发展，而且现今很多通用的方法，已成为数字方法所特有的，没有与其等效的模拟方法，在发展多维数字信号处理时，可观察到同一发展趋向。因为没有连续时间的(或模拟的)二维系统理论可以仿效，因而最初的二维系统是以一维系统为基础的，80年代后期，多数二维信号处理都是用可分的二维系统。可分的二维系统与用于二维数据的一维系统几乎没有差别。随后，发展了独特的多维算法，该算法相当于一维算法的逻辑推理。这是一段失败的时期，由干许多二维应用要求数据量很大，且IT缺少二维多项式太分解理论，很多一维方法不能很好地推广到二维上来。我们现在正处于认识的萌芽时代。计算机工业以其部件的小型化和价格日趋低廉而有助于我们解决数据量问题。尽管我们总是受限于数学问题，但仍然认识到，多维系统也给了我们新的自由度。以上这些，使得该领域既富于挑战性又无穷乐趣，电子信息技术的结合之软件结台，传统产业中可用电产信息技术的地方，仍然可以在生产或很低的条件下使用人力或传统机械。电予信息技术应到限制，在不同领域和不同水平有各种原因，但烂有一个共大原因是缺乏认识。没有认识，便没有应层。

事实上，在一维和二维信号处理理论之间有实质性的差别，而在二维和更高维之间，除了计算上的复杂世方耐差异之外，似乎差别较小。

参考文献：

[1]吴云韬,廖桂生,田孝华.一种波达方向、频率联合估计快速算法[J]电波科学学报,2003,(04).

[2]吕铁军,王河,肖先赐.利用改进遗传算法的DOA估计[J]电波科学学报,2000,(04)

[3]刘全,雍玲,魏急波.二维虚拟ESPRIT算法的改进[J]国防科技大学学报,2002,(03).

[4]吕泽均,肖先赐.一种冲击噪声环境中的二维DOA估计新方法[J]电子与信息学报,2004,(03).

[5]金梁,殷勤业,李盈.时频子空间拟合波达方向估计[J]电子学报,2001,(01).

数字信号论文篇（2）

1.1科学家成长经历的介绍

科学家之所以可以提出被广泛接受和应用的理论、公式、方法等成果，与他们的成长经历是分不开的。教学改革中添加了对科学家的家庭背景、成长经历、就学学校、对他产生影响的导师这些内容。比如在傅里叶变化的教学中，授课教师介绍了约瑟夫傅里叶因为幼年父母双亡，所以很小便被送入天主教本笃会接受教育，之后考入巴黎高等师范学校，毕业后在军队中教授数学，27岁时他到巴黎高等师范学校教书。这些经历对他后来傅里叶变换的提出起到了关键作用。

1.2科学成果所在年代的历史背景

获得科学成果所在年代的历史背景也是非常重要的内容。所在历史年代的特殊性给了科学家们特定的环境、氛围、机遇等等，使得他们有机会提出新的理论和方法。比如傅里叶所在的年代是18世纪末，当时正是拿破仑东征时期，傅里叶跟随拿破仑军队东征，被任命为下埃及的总督。由于英国舰队对法国人进行了封锁，所以他受命在当地生产军火为远征部队提供军火。这个时期，他向开罗埃及学院递交了几篇有关数学的论文。1816年他回到巴黎，六年后他当选了科学院的秘书，并发表了《热的分析理论》一文，此文是建立在牛顿的热传导理论的速率和温度差成正比的基础上。

1.3中外相同历史时期的对比

将中外历史进行对比，更有助于学生展开联想，容易想象和理解科学家所处时代的环境，从而更好地理解学习内容。仍以傅里叶为例，授课教师介绍了从十七世纪中后期到十九世纪欧洲科技史的发展，在数学课中提到的其他数学家，比如牛顿、拉普拉斯、柯西这些人与傅里叶的前后关系。同时傅里叶所在时期是中国的清朝时期，当时中国的情况、科技的发展又是怎样的。这些对比既增加了学生听课的兴趣，又便于他们理解内容。

2教学反馈与体会

通过对数字信号处理课程引入比以往教学中更多的科技史内容这一探索，授课教师获得了很多正面的反馈，对教学方法改革有了更为深切的体会，积极意义有以下三个方面：

2.1激发了学生的学习兴趣

科技史方面的介绍明显的激发了学生的学习兴趣。关于科学家具体人物的背景介绍更加吸引学生的注意力，大家会更加专注的去聆听授课教师的课程内容，有时会主动提出问题，讨论科学家的经历对他们发表成果的影响。而且课程当中不断回顾这些科技史的内容，会周期性的刺激学生，将暂时失去注意力的学生重新拉回到课堂上来。

2.2培养了学生正确的思考方法

科技史的介绍更加清楚的讲清楚了科学家是如何一步一步推演出最终结论的。传统的教学方式直接给出最终的结果、定理、定律，而新的教学方法更加符合科学发展的自然规律，从最初始的一个新想法，一直讲到最终理论的形成。这一思考方法更有利于学生的思考过程。未来学生在自己学习、从事科研活动中，会应用到这些正确的思考方法，更为容易的取得成果，推动科技进步。

2.3加深了对所学知识的理解

科技史的相关介绍增加了学生的学习热情，让他们有了更为清晰的学习思路，从而获得更好的学习成果。课堂互动、平时测验与期末考试的成绩，都反映出了教学改革之后学生对知识的理解更加深入、透彻，更好的掌握了数字信号处理的许多知识点。学生们也明显对与科学家直接相关的学习内容有更好的记忆力。

数字信号论文篇（3）

1．2多项式法多项式法是根据序列x（n）和h（n）构造多项式，序列x（n）和h（n）的元素作为多项式的系数，例如：根据序列x（n）＝｛1，3，2｝构造多项式x2＋3x＋2，根据序列h（n）＝｛10，20｝构造多项式10x＋20，把两个多项式相乘（x2＋3x＋2）＊（10x＋20）＝10x3＋50x2＋80x＋40，相乘所得的多项式的系数构成的序列｛10，50，80，40｝即为线性卷积的结果。

1．3竖式法竖式法是把序列x（n）和h（n）按照最后一位对齐，进行竖式乘法运算［4］，但各个元素相乘后不进位，例如序列x（n）＝｛1，3，2｝和h（n）＝｛10，20｝按照竖式法计算线性卷积如图1所示，则线性卷积结果为｛10，50，80，40｝。

1．4FFT快速算法当循环卷积的长度L大于或等于线性卷积的长度N＋M－1时，循环卷积的结果和线性卷积的结果相等，所以只要FFT快速算法的计算点数大于线性卷积的长度，就可以采用FFT快速算法计算出线性卷积，在MATLAB软件中提供了FFT快速算法的函数，通过调用fft函数和ifft函数完成线性卷积计算［5］。上述计算线性卷积的方法中，图解法适于讲解线性卷积的运算规律，多项式法和竖式法适合于快速计算出线性卷积的结果，FFT快速算法适合采用MATLAB软件编程实现。

2循环卷积的计算方法

2．1图解法图解法主要是在坐标系上，严格按照计算（4）式的六个步骤：补零、周期延拓、翻转、移位、相乘和求和，得到循环卷积结果［6］，采用图解法比较直观理解循环卷积的计算过程。

2．2矩阵相乘法由于循环卷积在对序列x（m）经过补零、周期延拓、翻转得到的序列x［（（－m））L］＝x（L－m）为循环倒相序列，循环右移序列x［（（n－m））L］为对循环倒相序列进行循环右移n位后得到的循环移位序列，然后把得到的循环移位序列与h（m）相乘并求和得到yc（n），由于相乘求和运算可由矩阵相乘代替，即由循环移位序列构成L点循环卷积矩阵，与由h（m）构成的L维列向量相乘，得到yc（n）。采用矩阵相乘法计算循环卷积简单明了，在数字信号处理教材中大多采用此方法为例讲解循环卷积的计算［1］。

2．3线性卷积法由于循环卷积和线性卷积满足的关系如（5）式所示［1］。当循环卷积的长度L大于或等于线性卷积的长度N＋M－1时，线性卷积yl（n）做周期延拓无重叠，此时循环卷积和线性卷积相等，此时线性卷积的结果为循环卷积的前N＋M－1项，循环卷积的后L－N－M＋1项为零。当循环卷积的长度L小于线性卷积的长度N＋M－1时，线性卷积yl（n）做周期延拓有重叠，循环卷积的结果有两部分组成，一部分是线性卷积不重叠的部分，n的取值区间为N＋M－1－L≤n≤L－1，此时循环卷积和线性卷积相等；另一部分为重叠部分，n的取值区间为0≤n≤N＋M－L－2，重叠部分的循环卷积计算如（6）式所示。上述计算循环卷积的方法中，图形法适于讲解循环卷积的运算规律，矩阵相乘法和线性卷积法适合于快速计算出循环卷积的结果。

数字信号论文篇（4）

在实际设计时应根据具体的应用选择合适的DSP。不同的DSP有不同的特点，适用于不同的应用，在选择时可以遵循以下要点。

算法格式

DSP的算法有多种。绝大多数的DSP处理器使用定点算法，数字表示为整数或-1.0到+1.0之间的小数形式。有些处理器采用浮点算法，数据表示成尾数加指数的形式：尾数×2指数。

浮点算法是一种较复杂的常规算法，利用浮点数据可以实现大的数据动态范围(这个动态范围可以用最大和最小数的比值来表示)。浮点DSP在应用中，设计工程师不用关心动态范围和精度一类的问题。浮点DSP比定点DSP更容易编程，但是成本和功耗高。

由于成本和功耗的原因，一般批量产品选用定点DSP。编程和算法设计人员通过分析或仿真来确定所需要的动态范围和精度。如果要求易于开发，而且动态范围很宽、精度很高，可以考虑采用浮点DSP。

也可以在采用定点DSP的条件下由软件实现浮点计算，但是这样的软件程序会占用大量处理器时间，因而很少使用。有效的办法是“块浮点”，利用该方法将具有相同指数，而尾数不同的一组数据作为数据块进行处理。“块浮点”处理通常用软件来实现。

数据宽度

所有浮点DSP的字宽为32位，而定点DSP的字宽一般为16位，也有24位和20位的DSP，如摩托罗拉的DSP563XX系列和Zoran公司的ZR3800X系列。由于字宽与DSP的外部尺寸、管脚数量以及需要的存储器的大小等有很大的关系，所以字宽的长短直接影响到器件的成本。字宽越宽则尺寸越大，管脚越多，存储器要求也越大，成本相应地增大。在满足设计要求的条件下，要尽量选用小字宽的DSP以减小成本。

在关于定点和浮点的选择时，可以权衡字宽和开发复杂度之间的关系。例如，通过将指令组合连用，一个16位字宽的DSP器件也可以实现32位字宽双精度算法(当然双精度算法比单精度算法慢得多)。如果单精度能满足绝大多数的计算要求，而仅少量代码需要双精度，这种方法也可行，但如果大多数的计算要求精度很高，则需要选用较大字宽的处理器。

请注意，绝大多数DSP器件的指令字和数据字的宽度一样，也有一些不一样，如ADI(模拟器件公司)的ADSP-21XX系列的数据字为16位而指令字为24位。

DSP的速度

处理器是否符合设计要求,关键在于是否满足速度要求。测试处理器的速度有很多方法，最基本的是测量处理器的指令周期，即处理器执行最快指令所需要的时间。指令周期的倒数除以一百万，再乘以每个周期执行的指令数，结果即为处理器的最高速率，单位为每秒百万条指令MIPS。

但是指令执行时间并不能表明处理器的真正性能，不同的处理器在单个指令完成的任务量不一样，单纯地比较指令执行时间并不能公正地区别性能的差异。现在一些新的DSP采用超长指令字(VLIW)架构，在这种架构中，单个周期时间内可以实现多条指令，而每个指令所实现的任务比传统DSP少，因此相对VLIW和通用DSP器件而言，比较MIPS的大小时会产生误导作用。

即使在传统DSP之间比较MIPS大小也具有一定的片面性。例如，某些处理器允许在单个指令中同时对几位一起进行移位，而有些DSP的一个指令只能对单个数据位移位；有些DSP可以进行与正在执行的ALU指令无关的数据的并行处理(在执行指令的同时加载操作数)，而另外有些DSP只能支持与正在执行的ALU指令有关的数据并行处理；有些新的DSP允许在单个指令内定义两个MAC。因此仅仅进行MIPS比较并不能准确得出处理器的性能。

解决上述问题的方法之一是采用一个基本的操作(而不是指令)作为标准来比较处理器的性能。常用到的是MAC操作，但是MAC操作时间不能提供比较DSP性能差异的足够信息，在绝大多数DSP中，MAC操作仅在单个指令周期内实现，其MAC时间等于指令周期时间，如上所述，某些DSP在单个MAC周期内处理的任务比其它DSP多。MAC时间并不能反映诸如循环操作等的性能，而这种操作在所有的应用中都会用到。

最通用的办法是定义一套标准例程，比较在不同DSP上的执行速度。这种例程可能是一个算法的“核心”功能，如FIR或IIR滤波器等，也可以是整个或部分应用程序(如语音编码器)。图1为使用BDTI公司的工具测试的几款DSP器件性能。

在比较DSP处理器的速度时要注意其所标榜的MOPS(百万次操作每秒)和MFLOPS(百万次浮点操作每秒)参数，因为不同的厂商对“操作”的理解不一样，指标的意义也不一样。例如，某些处理器能同时进行浮点乘法操作和浮点加法操作，因而标榜其产品的MFLOPS为MIPS的两倍。

其次，在比较处理器时钟速率时，DSP的输入时钟可能与其指令速率一样，也可能是指令速率的两倍到四倍，不同的处理器可能不一样。另外，许多DSP具有时钟倍频器或锁相环，可以使用外部低频时钟产生片上所需的高频时钟信号。

存储器管理

DSP的性能受其对存储器子系统的管理能力的影响。如前所述，MAC和其它一些信号处理功能是DSP器件信号处理的基本能力，快速MAC执行能力要求在每个指令周期从存储器读取一个指令字和两个数据字。有多种方法实现这种读取，包括多接口存储器(允许在每个指令周期内对存储器多次访问)、分离指令和数据存储器(“哈佛”结构及其派生类)以及指令缓存(允许从缓存读取指令而不是存储器，从而将存储器空闲出来用作数据读取)。图2和图3显示了哈佛存储器结构与很多微控制器采用的“冯·诺曼”结构的差别。

另外要注意所支持的存储器空间的大小。许多定点DSP的主要目标市场是嵌入式应用系统，在这种应用中存储器一般较小，所以这种DSP器件具有小到中等片上存储器(4K到64K字左右)，备有窄的外部数据总线。另外，绝大多数定点DSP的地址总线小于或等于16位，因而可外接的存储器空间受到限制。一些浮点DSP的片上存储器很小，甚至没有，但外部数据总线宽。例如TI公司的TMS320C30只有6K片上存储器，外部总线为24位，13位外部地址总线。而ADI的ADSP2-21060具有4Mb的片上存储器，可以多种方式划分为程序存储器和数据存储器。

选择DSP时，需要根据具体应用对存储空间大小以及对外部总线的要求来选择。

开发的简便性

对不同的应用来说，对开发简便性的要求不一样。对于研究和样机的开发，一般要求系统工具能便于开发。而如果公司在开发下一代手机产品，成本是最重要的因素，只要能降低最终产品的成本，一般他们愿意承受很烦琐的开发，采用复杂的开发工具(当然如果大大延迟了产品上市的时间则是另一回事)。

因此选择DSP时需要考虑的因素有软件开发工具(包括汇编、链接、仿真、调试、编译、代码库以及实时操作系统等部分)、硬件工具(开发板和仿真机)和高级工具(例如基于框图的代码生成环境)。利用这些工具的设计过程如图4所示。

选择DSP器件时常有如何实现编程的问题。一般设计工程师选择汇编语言或高级语言(如C或Ada)，或两者相结合的办法。现在大部分的DSP程序采用汇编语言，由于编译器产生的汇编代码一般未经最优化，需要手动进行程序优化，降低程序代码大小和使流程更合理，进一步加快程序的执行速度。这样的工作对于消费类电子产品很有意义，因为通过代码的优化能弥补DSP性能的不足。

使用高级语言编译器的设计工程师会发现，浮点DSP编译器的执行效果比定点DSP好，这有几个原因：首先，多数的高级语言本身并不支持小数算法；其次，浮点处理器一般比定点处理器具有更规则的指令，指令限制少，更适合编译器处理；第三，由于浮点处理器支持更大的存储器，能提供足够的空间。编译器产生的代码一般比手动生成的代码更大。

不管是用高级语言还是汇编语言实现编程，都必须注意调试和硬件仿真工具的使用，因为很大一部分的开发时间会花在这里。几乎所有的生产商都提供指令集仿真器，在硬件完成之前，采用指令集仿真器对软件调试很有帮助。如果所用的是高级语言，对高级语言调试器功能进行评估很重要，包括能否与模拟机和/或硬件仿真器一起运行等性能。

大多数DSP销售商提供硬件仿真工具，现在许多处理器具有片上调试/仿真功能，通过采用IEEE1149.1JTAG标准的串行接口访问。该串行接口允许基于扫描的仿真，即程序员通过该接口加载断点，然后通过扫描处理器内部寄存器来查看处理器到达断点后寄存器的内容并进行修改。

很多的生产商都可以提供现成的DSP开发系统板。在硬件没有开发完成之前可用开发板实现软件实时运行调试，这样可以提高最终产品的可制造性。对于一些小批量系统甚至可以用开发板作为最终产品电路板。

支持多处理器

在某些数据计算量很大的应用中，经常要求使用多个DSP处理器。在这种情况下，多处理器互连和互连性能(关于相互间通信流量、开销和时间延迟)成为重要的考虑因素。如ADI的ADSP-2106X系列提供了简化多处理器系统设计的专用硬件。

电源管理和功耗

DSP器件越来越多地应用在便携式产品中，在这些应用中功耗是一个重要的考虑因素，因而DSP生产商尽量在产品内部加入电源管理并降低工作电压以减小系统的功耗。在某些DSP器件中的电源管理功能包括：a.降低工作电压：许多生产商提供低电压DSP版本(3.3V,2.5V,或1.8V)，这种处理器在相同的时钟下功耗远远低于5V供电的同类产品。

b.“休眠”或“空闲”模式：绝大多数处理器具有关断处理器部分时钟的功能，降低功耗。在某些情况下，非屏蔽的中断信号可以将处理器从“休眠”模式下恢复，而在另外一些情况下，只有设定的几个外部中断才能唤醒处理器。有些处理器可以提供不同省电功能和时延的多个“休眠”模式。

c.可编程时钟分频器：某些DSP允许在软件控制下改变处理器时钟，以便在某个特定任务时使用最低时钟频率来降低功耗。

d.控制：一些DSP器件允许程序停止系统未用到的电路的工作。

不管电源管理特性怎么样，设计工程师要获得优秀的省电设计很困难，因为DSP的功耗随所执行的指令不同而不同。多数生产商所提供的功耗指标为典型值或最大值，而TI公司给出的指标是一个例外，该公司的应用实例中详细地说明了在执行不同指令和不同配置下的功耗。

成本因素

在满足设计要求条件下要尽量使用低成本DSP，即使这种DSP编程难度很大而且灵活性差。在处理器系列中，越便宜的处理器功能越少，片上存储器也越小，性能也比价格高的处理器差。

封装不同的DSP器件价格也存在差别。例如，PQFP和TQFP封装比PGA封装便宜得多。

数字信号论文篇（5）

1.2可变相位信号30Hz信号(F)和载波f0经边带测角器产生30Hz的调幅边带波信号。可变相分量以30Hz的速度进行旋转，由此可见，当点位不同时，基准信号与可变信号的相位差也不同，相位差与VOR台的具置有关系。通过比较接收机中的基准相位信号和可变相位信号，确定用户的方位。

二、接收信号数字处理

在甚高频全向信标系统的定向原理中，30Hz信号比相是其核心。根据9960副载波可以得出基准相位信号，通过相位比较器可以对相移θ进行检测，并确定方位。然后将基准相位30Hz信号和可变相位30Hz信号进行过0点检测，通过计数器得出相位差，将计算结果处理成数字方位的格式，并将其送到无线电磁指示器（RMI），通过RMI进行全方位显示。

相位差θ和计时器计时时间t的关系式。以基准信号为基准，若发现其正向过零点，则利用计数器开始计数，直到可变信号正向过0点时，结束计数，将检测到的相差点数计算出来，并将计数器清零准备下次计数，若系统采样率为fs，则VOR方位角度分辨率。因为甚高频通信系统会被邻频或同频干扰，在信号处理的过程中会出现系统误差的情况，导致比相信号的不稳定和抖动，所以，在解算相位差时，不能只进行一次求解就得出，而要经过多次的换算取所有结果的平均值，但这样又会引发其他问题，即当两个相位基本一致的时候，相位差会一致在0度左右摆动，这样角度就可能会在360度和0度之间转换，那么，经过多次计算得出的角度将会出现误差，解决这一问题的主要方法有。式中，Z：最终输出的相位差。经过上述公式处理方式，可以有效避免信号在0度附近摆动形成的计算误差是。

数字信号论文篇（6）

对于一些较为复杂的矢量信息的调制，光通信系统当中则一般都是用IQ调制器进行；光纤模型是为了将通信相干系统内处理数字信号进行提高，因此必须要具体研究整个系统内信号进行光纤传输的现象，而该现象则需要从物理以及数学的模型当中入手，对对应的补偿或均衡技术进行研究过程中将数字信号处理技术的作用发挥出来，使得光信号变换成为电磁波的形式，具体的解是在麦克斯韦方程组导出的波动方程中进行的，表达式是：其中X是信号偏振方向的单位向量，是初始振幅的傅立叶表示，是常数，最终将光信号基态模式分布成F（x，y）看成是近似高斯函数。另外在研究接收端过程中，一般都是将光相干接收机作为主要组成进行研究，其能够对接收机进行直接测探，让所检测的信号强度信息得以增强，同时还能够将强度调制信号进行光电转换前对其进行除匹配滤波之外的处理。

2信号处理

研究相干光通信系统内处理数字信号的技术主要是：光纤信道是信号进行传输的通道，而其中所出现的不同形式的失真或者损伤就会在结合过程中出现线性或者非线性的失真。而线性失真的补偿是不存在因果关系，即无需顾虑其顺序问题，不过需要在具体算法当中遵循以下原则：分离所需估计的线性失真为单独形式的变量，并补偿态应该优先估计，对于算法较为简单的变量，然后再补偿随机变量，最后才是对所有变量进行完整补偿。算法流程：每个方框所代表的都是相干接收机内的数字信号处理系统的子系统，且子系统之间所可能出现的反馈线路的具体图表也要进行表示，在预处理算法的研究中，它是指在进行实质的信道均衡、载波恢复之前，对采样后的信号进行一定程度的预先处理，为形成数字信号处理算法做出充分的准备。

3信号补偿

使用数字信号处理算法之后，相干光通信系统对信号补偿是在接收端，具体使用过程当中则会根据情况的不同来使用不同形式的数字信号处理子系统。去偏移系统可以针对偏振之间的采样时刻偏移进行补偿。正交化系统可以补偿因调制器和混频器缺陷造成的欠正交状况。归一化系统能够将信号具备单位的能力和幅度，进而使得信号发生色度色散后可利用静态信道的均衡系统对其进行补偿。即使出现不当采样而导致误差出现时，也能够使用采样时钟来对系统进行相关补偿。即自适应的信道均衡系统能够对于偏振所出现的相关损伤进行补偿，载波相位回复系统是估计载波相位的噪声，进而对所出现的失真进行补偿。载波频率恢复系统则是对发送端和接收端之间载波所出现的频率偏移进行补偿和估计。对于光线非线性造成的信号损伤可以借助非线性补偿系统进行补偿。

4相关耦合

在应用数字信号处理算法过程当中，先在接收端破和所输入的光信号和本振光，进而根据上述的数字信号处理技术子系统来对所耦合的光信号进行模数转化、去偏移以及正交化恢复等处理，然后根据实际的应用环境来选择具体形式的反馈和补偿。即相干光通信系统中有了数字信号处理算法的应用将会对其色散、偏振等造成的信号失真有了非常有效的补偿，进而更好的促进了相干光通信系统的发展。

数字信号论文篇（7）

1数字电视广播信号无线定位概述

1.1无线电定位的概念

同时接收多个已知空间坐标和时间基准的无线电发射源的辐射信号，可以确定接收端用户所在的地理位置，即经度、纬度和高程（海拔高度）。

随着超大规模集成电路（VLSI）工艺的进步，基于电缆或卫星传输的数字电视（DTV）系统已在全球范围广为使用。DTV地面广播系统也已开始大规模建设，在全球不同区域逐渐形成以各自广播标准为基础的数字电视和数字声音广播网。与GPS相比，DTV定位有以下优点：定位误差小，可达1m量级；市区定位概率高，还可满足室内定位要求；定位实时性好；信号处理要求低，处理设备少，功耗低；可利用现有的DTV基础设施，无需改变就可用作定位。

1.2数字电视地面广播与标准

数字电视地面广播与数字卫星广播相比较，有容易普及、接收价格低廉的特点；与数字有线电视广播比较，则不易受城市施工建设、自然灾害、战争等因素造成的网络中断影响，因此在传输状况、应用需求等方面，地面传输方式更加复杂，全球各地在地面数字电视传输系统方案的选择上争议也最大。

世界各国对于数字电视地面广播进行了长期研究。基本形成了美国的ATSC，欧洲的DVB-T和日本的ISDB-T三大标准。我国模拟电视采用的是欧洲的PAL制式，因此要向数字电视过渡基于DVB-T标准开发数字电视地面广播系统是切实可行的。

2基于DTV数字电视广播信号无线定位系统方案的实现

2.1系统结构设计

整个系统的组建可以划分为两大部分：发射和接收。发射部分建在DTV地面广播信号发射台。对于按DVB-T标准发射的电视信号来说，首先要为不同发射台分配不同的系统标识码（ID），再将发射台的空间坐标、发射时间和标识码等信息进行信道编码，最后通过DTV数字广播系统实现信号发射。而对于按DMB-T标准发射的信号来说，由于在发射信号中已经加入帧号、基站识别码、起始发射时间，只要将发射台的坐标预先存储在接收机的处理器中即可。

基于数字广播电视信号的无线定位系统特征在于通过接收多个空间坐标已知的数字地面发射台的信号，确定接收者的空间坐标。

2.2系统工作流程

本文定位方法是建立在无线电信号广播发射系统上的，系统的工作步骤如下：

（1）接收信号：由天线接收到的电视信号经射频放大后下变频为中频信号；

（2）通过模拟/数字（A/D）变换完成中频信号的数字化；

（3）在数字信号处理器（DSP）内完成信号的同步跟踪、解调和解码任务，建立信号载波和码同步跟踪回路；

（4）将数字电视系统广播数据帧的时间间隔作为系统观测的基本时间单位，排定以数据帧间隔或其倍数作为观测间隔，确定观测时间序列；

（5）已预先排定的观测序列时间定时从同步跟踪环路提取出一个数字电视发射源的原始伪距观测值，以及通过解调和解码后的数据得到该发射源标识和空间坐标信息；

（6）重复步骤（5）观测跟踪所有在有效测量范围内的数字电视发射台；将所有得到的信息送入伪距解算方程，即从接收跟踪环路提取得到各发射源的伪距值和发射源空间坐标值，计算出最终接收天线的空间位置坐标，并换算为接收系统的定位信息：包括位置、速度和加速度，这些信息为基本导航定位信息；

（7）测量随后各数字电视广播数据帧接收时刻，得到属于该观测时间点所有有效同步帧头的伪距信息；

（8）以步骤（6）得到的基本导航定位信息，依次代入步骤（7）中的伪距信息和接收时间信息，完成基于顺序双滤波器平滑算法的计算，最终输出系统最优定位信息。

2.3软件接收机的流程实现

对于DVB-T标准来说，同步部分利用时域保护间隔和频域导频信号，估计并跟踪时域FFT窗口位置，同时估计由于收发端上下变频引起的频偏；采样时钟同步估计得到收发晶振不能完全匹配带来的采样时钟误差，经数字锁相环使收发采样时钟同步。对于DMB-T标准，将传统的DVB-T系统中的CP由一段PN序列取代，而在IDFT帧体中不插入任何导频。PN帧头既作为训练序列用于同步和信道估计，又在客观上起保护间隔的作用。DMB-T的每一帧采用不同的PN头作为帧标志，在发射端对PN头采用BPSK调制以获得可靠的传输效果；在接收端则通过同样的PN序列发生器产生本地PN序列，并与接收信号的PN码帧头进行时域相关，从而完成帧同步、频率同步、时间同步、信道传输特性估计等一系列同步运算。3数字电视接收机的实现

3.1接受原理

（1）模拟处理部分。

从天线接收到的信号通过调谐器经预选放大抑制镜像干扰、混频后得到中频信号，经中频滤波器滤波抑制邻道干扰后送入中频放大器中得到放大了的中频信号。在中频放大器中设置AGC以稳定信号输出。

（2）符号起始同步与定时粗同步。

利用保护间隔的循环重复特性可获得定时的粗同步和符号起始，提供给FFT。其基本原理是由于保护间隔中的数据是有效数据的部分重复。而相邻符号的数据则完全不同，这样计算差值s（t）－s（t－Tu），并对其进行段积分，则可获得粗同步。

（3）OFDM解调和传输参数（TPS）提取。

为简化接收机方案，可采用流水结构两倍规模的FFT解调。中频信号经抗混叠滤波后进入ADC中进行两倍采样率采样，每1个符号得到2N样点，这2N样点直接送入2N点FFT的ASIC处理器进行FFT。

（4）频率和定时同步。

由定时符号粗同步后，接收机对连续2个符号采样的2N个样点进行FFT，频率估计器按参考序列给出的连续导频地址找到这2个符号的连续导频值。对频率偏移进行估计得到频率误差信号，经D/A变换及环路滤波后控制中频VXCO本振完成频率同步。

定时估计器在当前符号中找到导频后，对定时偏移进行估计得到定时误差信号，经D/A变换和时钟环路滤波器滤波后完成定时的精同步。这一同步过程时间较长，以缓慢调整达到精同步锁定。

（5）信道估计。

①信道校正。信道响应估计器通过对分布和连续导频点响应的估计，利用时/频域内插得到信道在全频段的响应估计值，对各数据载波进行复相均衡后可得到信道校正。

②信道状态估计。信号输出电平的估计可通过对FFT输出信号的能量获得。信号电平估计后通过D/A变换以及AGC环路滤波后可对信号的输出电平进行精确控制；信道在各数据载波点上的状态估计可通过对该点信噪比的估计，给出信道在各数据载波点上的状态量度，与该载波点数据一起送到Viterbi译码器，对每一位提供“可靠性消息”进行软判决译码。

（6）信道译码及码流处理。

①积码的解码。由数据格式化后得到G1、G2格式的3bit码流送入Viterbi译码器进行软判决译码。软判决是根据提供的信道状态估计每比特的可靠性信息进行的。内信道译码后通过串/并转换把比特码流转换成字节码流送入解外交织器。②解外交织。由于发射端采用的是同步卷积交织器，因而解交织时需要同步。在交织过程中，同步字节sync或sync总是从第0路送入，在解交织时只要设置窗口校验同步字节后（即字节码流获得同步后），把同步字节送入第0路解交织即可完成解交织。③RS译码。从解外交织器送来的字节码流送入RS（204，188）译码器进行外信道译码。RS译码是在找到同步字节sync或sync后把同步字节和后面的187Byte为一组进行译码的。译码后的字节码流经并/串转换变成比特码流，同时还给出同步信号送入反随机化处理。④反随机化。RS解码后的数据码流在同步sync后的8个数据包长度内与随机化序列进行异或后即得到反随机化的数据流，反随机化中每遇到同步比特串，即为随机序列的异或禁止。同时若同步字节为sync，即对其求反处理得sync，完成反随机化后的码流送出信道译码器给MPEG-2码流复用器。最后得到TS码流。

3.2信号定位实现

DTV信号定位采用伪距法。这里的伪距是指从数字广播发射机天线至接收机天线信号之间的几何距离加上各种系统误差。位置计算可以在用户终端实现。终端要测量每一个视距范围发射台的伪距，3个发射台的伪距足以解决用户的经度、纬度和时钟偏差，DTV发射台的位置数据可以存储在用户终端。

定位系统所要确定的系统状态一般为系统的动态特性和系统时钟误差项，即：空间位置、速度、加速度和时钟偏差和时钟漂移。系统状态为：

式中［PR，VR，AR］T，［δtR，δtR］T分别为系统位置、速度加速度三维坐标矢量以及接收时钟偏差和漂移矢量。

3.3定位误差分析

定位精度依赖于由电波传播环境、接收机设计、噪声和干扰特性以及采样信号处理的复杂度。在实际的定位系统中，定位误差主要由以下两部分组成：

（1）接收端检测设备带来的误差。如时钟同步误差、检测设备时延带来的误差等。这部分误差随着定时技术及信号检测技术的发展而降低；

（2）主要由多径效应和非视距传播带来的信道误差。主要取决于信道环境，可以利用相应算法减少其对定位精度的影响。非视距传播是无线定位的主要误差源，即使在无多径效应和采用高精度定时的情况下，非视距传播也会引起测量误差。

因此，如何降低非视距传播的影响是提高定位精度的关键。目前降低非视距传播影响的方法有：利用测距误差统计的先验信息将一段时间内的NLOS测量值调节到接近LOS的测量值；降低LS算法中NLOS测量值的权重，在LS算法中增加约束项等。

参考文献

［1］余兆明，余智.数字电视原理［M］.北京：人民邮电出版社，2004.

［2］何峰,吴乐南.基于数字广播电视信号的无线电组合定位方法［P］.发明专利公开号：CN1776448A.

数字信号论文篇（8）

在取样的过程中对信号造成的损伤主要有：孔阑效应、混叠效应、过冲和振铃。为了说明这些损伤所产生的原因，我们在以下叙述中给出分析结果。

取样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。根据奈奎斯特取样定理：对于最大频率为fm的信号f(t)，当取样频率fs不低于2fm时，由截止频率为fm矩形低通滤波器可以从取样信号中完全恢复原信号。但实际的物理过程与数字模型有不同的工程结果。

1.孔阑效应

在数学模型的理想化状态下理想的取样脉冲宽度为无穷窄，取样情况及其频域情况如图一所示，但在实际设备中取样脉冲只能是有限宽度的脉冲，它的取样情况及其频域情况如图一所示，很显然具有不等于零的实际的有限宽度的取样脉冲所引起的孔阑效应会产生高频衰落。

由于信号的高频部分反映的是视频图象的细节，因此高频衰落会导致视频画面的细节模糊。针对这种情况实际工程中一般采用在将数字信号恢复成模拟信号以后通过提升高频的办法对这种失真进行补偿和校正。一般来讲,由于取样信号的频率fs必须满足fs>2fm,而为了减少孔阑效应要求取样脉冲的宽度τ尽量小,因此要满足τ远远小于取样信号的周期T,即取样信号的脉冲宽度要满足1/τ>>2fm。

2．混叠效应

在实际应用中，为满足奈奎斯特定理在取样之前应使用截止频率为取样频率一半的滤波器对原信号进行滤波，滤除可能产生频谱混叠的高频成分，以保证新处理的信号是一个有限带宽的处理信号。理想低通滤波器特性如图二所示，但实际的低通滤波器性能如图三所示，因此为了尽量滤除大于1/2fc的频率成分，就要选择多阶滤波器。如果滤波器的阶数不足以达到滤除1/2fc以上的高频分量，会引起恢复的信号中频谱混叠效应。混叠效应在视频图象上表现为一种被称为morie的涟漪状的干扰。

3．过冲和振铃

在保证有效的消除混叠效应时，在上述情况已建议采用多阶滤波器以满足滤波器的带外特性，但是取样前的低通滤波器如果阶数太大，会引起过冲和振铃从而造成恢复的视频信号过渡的边沿不清晰。

针对以上两种信号损伤造成的矛盾，主观上选用阶数少的滤波器会有利一些，因为频谱混叠效应只有在图象有超过二分之一取样频率以上分量时，特别是有单频分量时才会明显感觉到，因此是偶发事件。但过冲和振铃效应却是只要有过渡边沿就回出现的经常性现象。因此就主观感觉来说，减少过冲和振铃留有一些混叠相对来讲更有利一些。一般工程上出于平衡考虑取样频率选为fc=(2.2---2.5)fm。

另外为克服这一矛盾的方法是采用过抽样方式，即在抽样时用两倍抽样频率抽样，这时频谱按两倍抽样频率周期重复，重复频谱中心频率之间的间隔比正常情况大一倍，如图四所示。这时抽样前的滤波相对简单，可以用阶数少、频率特性缓降的无振铃滤波器，然后在数字域用线形相位滤波器进行二分之一抽取滤波器恢复到原抽样频率样值。另外，在此过程中，取样频率增加了一倍，因此取样脉冲的宽度只有原来的一半，从而也起到了减少孔阑效应的作用。

二量化误差所带来的信号损伤

取样过程是把模拟信号变成了时间上离散的脉冲信号，量化的过程则是进行幅度上的离散化处理。因此在时间轴的任意一点上量化后的信号电平与原模拟信号电平之间在大多数情况下总是存在有一定的误差，量化所引入的误差是不可避免的同时也是不可逆的，由于信号的随机性这种误差大小也是随机的，这种表现类似于随机噪声效果，具有相当宽度的频谱，因此我们又把量化误差称为量化噪声。但量化误差与噪声是有本质的区别的，因为任一时刻量化误差是可以从输入信号求出的，而噪声与信号之间则没有这种关系。

降低量化误差的方法最直接的就是增加量化级数减小最小量化间隔，但由此带来码率的增加从而要求更大的处理带宽，一般现在的视频信号均采用8比特、10比特，在信号质量要求较高的情况下采用12比特量化。此外，我们在设计一套系统的时候，可以考虑在系统的不同环节采用不同的比特量化，使得在系统的各个环节的量化级相互错开，从而避免量化噪声累积效果所产生的台阶效应，这种均衡的效果可以改善整个系统的量化失真。一般量化比特高的环节应该放在系统的前端，这样可以使系统的前端对信号造成的不可恢复损伤减小到最低限度。

为了减小量化误差我们还要正确的选择量化方式。量化有两种量化方式，一种是取整时只舍不入，此时产生的量化误差总是负的，最大量化误差等于两个相邻量化级的间隔d；另一种是取整时有舍有入，此时量化误差有正有负，量化误差的绝对值最大为1/2d。因此为了减少量化误差，应该采用有舍有入量化方式。

1．轮廓效应

如果信号两个相邻量化电平相差较大，若在图象面积较大的范围内，视频信号缓变区（如渐变的蓝天）能够看出不连续的跳变，即会在图象缓变区出现从一个量化电平到另一个量化电平之间的轮廓线，实际上就是图象的等量化电平线。这种轮廓线是原图象所没有的，所以又称为伪轮廓，即轮廓效应。

一种简单而有效的消除轮廓效应的方法是利用随机的高斯噪声信号发生器产生颤动信号，叠加到被量化的信号当中，当颤动信号的均方根值大于1/3d时人们便觉察不到轮廓效应的存在。在数字电视中使用最多的颤动信号是重复频率为取样脉冲的一半，峰-峰幅度为1/2d的方波，具体步骤如图五所示。

图五高频颤动的效果

由图五比较可以看出，叠加颤动信号的效果等效于将量化间隔由d减小到1/2d，或者说将量化级数提高了一倍（比特数由n提高到n+1），从而改善了轮廓效应。顺便指出，由于模/数转换中的取样、量化都属于非线形过程，难以避免会出现差拍干扰，采用叠加颤动信号的方法对于消除图象中的差拍干扰也同样有效。同时由于颤动信号的幅度小，频率高，并未对图象细节造成显而易见的损伤。

2．颗粒杂波

如果最小量化电平不够小，则图象较弱信号的缓变区可能会出现在邻近的两个量化电平之间产生由于四舍五入法则而造成的跳变，使得图象在这个区域内出现颗粒状的杂波，而人的视觉对图象弱信号缓变区的噪声则是非常敏感的。

为了克服均匀量化时这种大信号时信噪比有余，而小信号时信噪比不足的特点，我们可以采用小信号时量化级间宽度小而大信号时量化级间宽度大些的非均匀量化，又叫非线形量化。值得说明一点，数字摄象机信号处理大多数采用非均匀量化方式，这是由于摄象机中的光-电转换至电视机显象管中的电-光转换在内的整个电视信道必须保持线形，但是实际的电视系统在没有校正之前是非线形的，因此为了使最终显示出来的光像保持良好的线形关系，在摄象机单元必须对它进行校正，即γ校正。而γ校正类似于非线形量化特性，因此我们可以在量化过程中采用非均匀量化方式，在提高小信号信噪比的同时也满足了γ校正的要求。

另外，由于在实际的信号中，弱信号出现的概率是很大的，为了改善弱信号时的的量化信噪比，可以采用压缩扩张的编解码方法。在量化之前，先利用非线形器件将信号电平高的部分进行压缩，然后对压缩过的信号进行量化，解码后复原出的模拟信号再通过非线形器件对大幅度信号进行扩张恢复没压缩之前的比例关系，这种方法相对扩大了小信号的动态范围，等效于对小信号采用量化间隔小的细量化而大信号采用粗量化，从而改善了弱信号的量化信噪比。

三压缩编码所带来的信号损伤

数字电视信号数码率太高,数据量非常大。如果直接存储和传输不但开销很大，而且有时设备也承受不了如此大的负荷。压缩编码以压缩信源数码率为目的，尽量减少信源各符号的相关性，使信源的传输效率提高。当然，它是以牺牲图像质量为前提。必定会对信号造成一定的损伤。

下面针对几种常用的图像压缩方式，来看一下他具体会对信号带来什么样的损伤呢？

（一）差值脉冲编码（DPCM）

电视图像基本上是由面积较大的像块（如蓝天，大地，服装）组成。虽然每个像块的幅值各不相同，但像块内各样值的幅度是相近或相同的。换句话说，相邻象素之间有很强的相关性。我们就可以利用这些相关性对当前的像素进行预测。再利用预测值得到差值。这样在很大的程度上降低了信源的冗余度。这种压缩方法对视频信号会产生以下问题：

1由于在当前差值中包括当前的量化误差，而输出的前一样值又包括前一样值的量化误差，这就造成了量化误差的积累。而误差会传播，这就使信号抗通道误码能力减弱。

2边缘清晰度临界。根据DPCM编码思想，当被预测值处于图象突变边缘时，往往会导致错误预测或产生较大的预测误差。致使边缘清晰度临界。如：边缘为黑白突变，被预测值为x，x1x2x3x4x5为已知值，由DPCM编码可得

进行水平一维预测x=x1=0产生错误预测

进行二维预测x=x1+(x4-x5)/2=1/2产生较大的预测误差

（二）变换编码

变换编码首先对图象数据进行某种形式的正交变换，并对变换后的数据进行编码，从而达到数据压缩的目的。正交变换的种类很多，比如人们熟知的傅立叶变换，沃尔什哈达码变换，哈尔变换，斜变换，余弦变换，正弦变换，K--L变换。

变换编码中较常用的是离散余弦变换DCT，它首先将输入图象分成若干NXN的图象块，对每一小图象块进行正交变换，从空间域变换到频域。为了达到压缩的目的，对DCT系数需作量化处理。低频分量采用较小的量化间隔，量化误差小，精度高。频率越高，量化间隔愈大，精度越低。这是因为高频分量只影响图象的细节，对整块图象来讲，没有低频分量重要。读取时采用之字型。这样的处理给信号带来的损伤主要表现在：

由于高频信息的丢失，恢复图象中相邻块在边界上产生较为规则的误差分布，由于人眼对水平和垂直方向的规则误差分布具有特殊的敏感性，使得在主观感觉上认为具有规则误差分布的图象的质量明显降低，从而产生"块效应"。在拍摄一幅绿草如茵的草地中，充斥画面的草坪随风摇摆时，一种细块状的闪烁效应是这一失真的直观表现。

（三）运动补偿预测

运动补偿预测是一个有力的工具，以便减少帧间的时间冗余度，并作为用于DPCM编码的预测技术。运动补偿概念是以对视频帧间运动的估计为基础的。也就是说，若视频镜头中所有物体均在空间上有一位移，那么用有限的运动参数来对帧间的运动加以描述。为了做到这一点，画面一般划分成一些不连续的象素块，对每个这样的象素块，只对一个运动矢量进行估算、编码和传送。

在MPEG压缩算法中，运动补偿预测技术用来减少帧间的时间冗余度，只对预测误差画面（原始画面与运动补偿预测画面之间的差别）加以编码。运动补偿去除时间方向的冗余度，最多只能利用前后两帧图象间的相关性，效率不高。而实际上，尤其是在运动缓慢的图象序列中，在连续多帧图象间都存在着很强的时间相关性。正是由于它固有的缺陷，使得在图象活动剧烈或低码率通讯时，编码器只能通过迭用粗量化，降低帧频或舍去更多的DCT变换系数来降低码率，因而对信号损伤较大，丢失了许多有用的信息。在恢复图象中将出现明显的块效应和运动物体边缘的蚊音效应。

（四）混合编码

以两种或两种以上的方法对图象进行编码称为混合编码。我们熟悉的JPEG和MPEG都属于该种类型。

1JPEG

JPEG是处理彩色或单色静止图象的压缩标准。利用它可以获得较高的压缩比，并保持较好的信噪比，从而大大节省图象存储空间，降低通讯带宽。但是编码过程会使物体在背景中的位置略有移动（即发生几何畸变）。另外，高压缩比场合，JPEG的重建图象在水平和垂直方向可能有晕圈、幻影，产生"方块"效应。

这不难理解.在JPEG系统中,首先把原始图像划分成大小相等的像素块，然后对图像块进行离散余弦变换DCT（图像块的能量集中到少量的系数），再利用基于人眼特性的矩阵对变换后得到的系数矩阵进行量化，从而大幅度地压缩了矩阵系数，同时也造成了损失。最后对量化得到的矩阵系数进行无损熵编码。图像的重建过程是编码过程的逆过程。在高压缩比场合，JPEG的重建图像在水平和垂直方向出现晕圈、幻影，产生"方块"效应，就是因为对原始图像进行了分块的DCT变换和量化。如果不分块或分块很大而进行DCT变换与量化，那么图像块中像素能量集中到少量的系数效果将变的不明显，即不利于对数据进行量化压缩，同时还得使计算复杂度增加。这样一种现象实际上是离散余弦变换DCT本身的特性所造成的（采用离散正弦变换DST或离散傅立叶变换DFT结果类似）。

2MPEG

MPEG压缩算法中包含两种基本技术：一种是基于16X16子块的运动补偿技术，用来减少帧序列的时域冗余；另一种是基于DCT的压缩，用来减少帧序列的空间冗余。

较为成熟的MPEG技术是MPEG1和MPEG2。MPEG1是为适应在数字存储媒体（如CD-ROM）上有效地存取电视图像而制定的标准（最高速率达1.5Mb/s）。它的压缩技术基础为：宏模块结构、运动补偿及宏模块的有条件再补给。MPEG2是MPEG1算法的扩展。是为MPEG1最初没有包括在内或未想到的应用提供的一种视频编码方法。特别是对MPEG2提出的一个要求，即它所提供的视频质量，不能低于NTSC/PAL，最高应可达到CCIR601质量。MPEG2编码算法的基础为通用的混合DCT/DPCM编码方案。

随着MPEG1和MPEG2的广泛应用，其缺陷也日渐显露，主要表现在：

（1）现已制定的标准所采用的技术，当码率很低时（低于64Kb/s）会产生严重的"方块"效应、"蚊音噪声"以及"动作失真"。而低码率要求是移动通讯信道所必须的。

数字信号论文篇（9）

2内屏蔽层接续工艺改进

目前内屏蔽层接续工艺主要有2种，一是采用双铜环对屏蔽铜网和内屏蔽层进行压接，此种方式的缺陷在于容易造成芯线“皮－泡－皮”绝缘层的损伤。二是采用一截铜网与待接续的内屏蔽层重叠搭接，再用塑料扎带进行绑扎紧固，该方式不能保证内屏蔽层与铜网之间的可靠连接，尤其是当灌入冷封胶时，冷封胶逐渐渗入到内屏蔽层与铜网之间的接触面形成绝缘层。在这种情况下，如果有外界干扰电流在内屏蔽层上引起较大的纵向电动势，就会在内屏蔽层与铜网的接续处造成发热，甚至产生烧损电缆的严重后果。因此，必须采取技术手段实现内屏蔽层与接续铜网之间的可靠电气连接。为保证可靠接续，采用一种含有低熔点金属的焊锡膏进行快速焊接。具体方案如下：将内屏蔽层剥开2cm，在内屏蔽层与四线组之间缠绕一圈云母纸。在内屏蔽层与接续铜网接头处的接触面上，均匀涂抹一种含有低熔点金属的焊锡膏。将排流线（内屏蔽层与四线组间或在内屏蔽层外有一根铜导线称为排流线）缠绕绑扎在铜网与内屏蔽层的接头处，起到一定的固定作用。4．用电子气焊枪加热使焊锡膏熔化，实现内屏蔽层、接续铜网、排流线三者的可靠接续。经过反复实践操作，得出“锡膏焊接法”的特点：一是焊锡膏可以直接涂抹在屏蔽层与铜网的接触面上，比使用普通焊锡丝操作起来更方便；二是焊锡膏含有助焊剂和焊料粉，与普通焊锡丝相比更易融化，所需加热时间更短，四芯组外包裹云母纸，起到隔热、防火和绝缘的作用，仅这两点就可以避免损坏芯线绝缘层；三是焊锡膏在加热过程中有较强的去氧化膜功能和较好的粘附性能，焊接质量可靠。

3成端工艺改进

内屏蔽铁路数字信号电缆在结构上与普通铁路信号电缆相比，增加了内屏蔽层及排流线。内屏蔽铁路数字信号电缆引入室外信号箱盒进行成端时，要求将内屏蔽层及排流线引出并接地，这就是内屏蔽铁路数字信号电缆成端工艺的关键点。目前，施工单位常用的工艺，是采用铜压接管来压接内屏蔽层、排流线和引出线。然而，内屏蔽铁路数字信号电缆芯线的“皮－泡－皮”绝缘层在外力作用下容易损伤，作业人员难以掌握恰当的压接力度，一旦力度过大就会损伤芯线绝缘层，如果施工时只是破皮而未完全破损，那么这一隐患点就难以及时发现，只会在日后的运营过程中随着列车震动造成的摩擦最终破损而导致芯线对地绝缘不良。因此，解决这一问题的关键在于施工过程中要尽量避免对芯线“皮－泡－皮”绝缘层的挤压。经过大量工程实践摸索，建议采用一种含有低熔点金属的焊接材料进行焊接，来替代原来普遍采用的铜环压接或普通焊锡丝焊接工艺，具体操作如下：首先将内屏蔽层与四线组剥离开，再采用一种基于低熔点金属构成的焊锡膏将7×0．52塑料铜芯线与内屏蔽层进行焊接，焊接完成后认真整理内屏蔽层，可采用棉布隔离内屏蔽层与四线组，以防铜屏蔽层割伤芯线，由此杜绝损伤电缆芯线。

数字信号论文篇（10）

1.引言

随着电子技术及计算机技术的飞速发展，数字信号处理的新理论和新技术层出不穷，目前它已成为应用最快、成效最显著的学科之一。《数字信号处理》已经成为我校通信工程专业的一门专业基础课，它是多门课程相互连接的桥梁和纽带，实现了从理论到实践的相互过渡，对于培养学生理论分析和综合应用能力有非常重要的作用。但是该课程理论性比较强，概念抽象，［1］对数学基础要求也比较高，容易使学生感到乏味，学生对该课程普遍有畏难情绪。因此笔者结合江苏大学通信学院的教学特点，对数字信号处理教学方法作了深层的探讨，在传统教学手段的基础上，开发了多媒体教学辅助系统，充分发挥了现代教学手段的优势；并将Matlab软件用于教学，将抽象的概念感性化，以形象生动的手段来展示理论内涵；采用实验和教学相结合的形象教学，培养学生的学习兴趣，充分调动学生的学习积极性。

2.教材和教学内容的选择

2.1教材选择

目前“数字信号处理”的教材很多，笔者选用了东南大学吴镇扬教授编写的《数字信号处理》第二版。［2］该书对信号处理的基础理论和基本算法进行了充分的论述与讨论，条理清楚，深入浅出，有利于学生更牢固地掌握，是一本很实用的教材。该书还很好地处理了和“信号与线性系统”的关系，在保持课程完整性的同时压缩重复内容。在内容取舍上，结合数字信号处理技术的发展做了精心的安排。

2.2教学内容

“数字信号处理”课程理论性较强，对数学基础要求较高，学生普遍反映抽象、难学。［3］针对这种情况，为在60学时（含实验10学时）内有效完成数字信号处理的知识点的讲授，笔者对内容做了合理安排，讲授沿两条主线进行，精简部分内容，如表1所示。

一条是信号与系统的时、频域分析，包括离散系统的时域分析、z域分析、傅氏变换，FFT及利用FFT进行频谱分析；另一条是数字滤波器的设计与实现，包括IIR数字滤波器的设计、FIR数字滤波器的设计，以及这两类数字滤波器的实现结构和各种滤波器结构的误差分析。对教材中关于DSP应用方面，如芯片介绍这一节的内容，将并入到另一门课“DSP芯片原理及应用”这门课中讲授。

3.教学方法优化

“数字信号处理”是一门数学理论较强的课程，其特点是公式多，概念比较抽象，比较枯燥，难度大。要获得较好的教学效果，我们需要采取一些技巧和方法。

3.1多媒体教学手段和传统教学手段的并用

基于本课程的特点，在教学过程中教师可以采用板书和多媒体教学相结合的讲课方式，以板书为主，多媒体为辅。板书主要是针对一些课程中的基本原理和方法推导证明，这样可以使讲课方式更灵活、师生互动性更强，使学生跟随教师的思路来领会学习的要点和难点，学起来比较容易。而对于一些需要形象理解、图形举例演示的部分，教师可以采用多媒体教学方法，利用图像、视频等多种形式进行互动教学。［4］比如介绍采样定理的时候，在推导采样定理的同时，采用动画的方式，演示一个模拟信号经过采样前后，时域和频域的变换关系，使学生更深刻地理解采样定理，实现对该知识点的融会贯通。

在设计幻灯片格式时我们应注意以下几点：

（1）选择容易看清的字体和字号。PowerPoint默认的中文字体为宋体、英文字体为Times New Roman，为保证坐在教室最后一排(尤其角落处)的学生看清演示，中文选用加粗黑体，英文选用加粗Arial，字号在18 points和28 points之间。

（2）选用深蓝色背景，字体颜色采用对比度较高的颜色。为了便于学生使用，将演示文稿制作成适于打印的.pdf文件。

（3）由于学生同时听讲和看幻灯片，注意力容易分散，会感觉跟不上讲课思路或对于幻灯片内容印象不深。为解决这个问题，既可以利用动画效果逐步展示内容，又可以制作内容精练、布局合理、便于识记的幻灯片。

3.2在教学中应用Matlab软件

Matlab是DSP教学中的标准仿真软件，它能轻松完成系统分析、信号处理中的大量计算和绘图工作，并可生成教学所需的多媒体素材。［5］例：已知一连续正弦信号的频率为150Hz，取时间长度为0.1s，采样频率分别取为500Hz，1000Hz，5000Hz，20000Hz，仿真结果分别如图1―4所示。

3.3课堂讨论与练习

课堂目前是本科生进行理论学习的主要场所，课堂教学方法的改革应放在重要位置。笔者采取“启发式教学和研究型学习”的教学方法，从研究问题入手，将数字信号处理的一些重要理论构建过程展现出来，同时提出新的问题，以便让学生进行思考和研究。比如介绍滤波器理论时，笔者首先提出在通信系统构建的主要模块，在系统最前端，其次为了选择有效信号，引入滤波的概念，提出滤波器理论。

在课程的理论教学中，笔者针对教学难点和重点提出问题，定期和不定期地在课堂中进行讨论，请学生事先准备好，上讲台发表见解。

4.结语

《数字信号处理》是一门非常重要的课程，因此在适应素质教育对电子信息专业人才培养的要求下，笔者结合我校实际情况对该课程进行优化改革。实践证明，随着通信技术、电子技术和计算机技术的飞速发展，实现对《数字信号处理》的教学优化，有利于提高课时效率，有利于拓宽专业知识面，有利于培养和加强自身系统设计能力和实践能力，有利于加强自身素质教育的课程改革。

但是，如何在学习过程中发挥自身的主动性，将更多方案应用于学习， 使学生的学习效果达到最优，还有待进一步探索和实践。采用Matlab仿真软件来优化课堂教学，不仅丰富了教学内容，而且加深了学生对理论的理解；使公式的推导不再枯燥，且算法易于实现；使理论与实际紧密结合，更锻炼了学生的实践能力。

参考文献：

［1］陈嘉.《数字信号处理》的优化设计探讨［J］.信息技术与课程整合.

［2］吴镇扬.数字信号处理［M］.北京:高等教育出版社，2004.

数字信号论文篇（11）

作者简介：曹建玲（1974-），女，河北辛集人，重庆邮电大学通信学院，讲师；刘焕淋（1970-），女，重庆人，重庆邮电大学通信学院，教授。（重庆　400065）

基金项目：本文系重庆市教育教学改革项目（项目编号：113002）的研究成果。

中图分类号：G642.423?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）32-0088-02

“数字信号处理”是重庆邮电大学通信电子类、自动化、测控仪器等专业的一门理论性、实践性均很强的主干课，学生在学习这门课时普遍对理论不能理解，也很难将该课程的理论知识应用到工程实践中，[1]因此实验在教学中占有十分重要的地位。如何让学生理解和掌握课程内容及学会灵活运用这一理论工具，提高解决实际问题的能力、提高科研能力和创新能力是“数字信号处理”实验教学所要解决的关键问题。[2]

一、实验教学体系

实验内容上，改变以往运用MATLAB工具对数字信号处理基本理论单一化仿真验证的软件实现方法，增加了研究性和综合性实验，将实验分为三大类：仿真验证实验、研究性实验、综合设计性实验。仿真验证实验主要是运用MATLAB工具对基本理论仿真验证，实验内容主要有利用MATLAB验证时域采样定理；利用MATLAB实现时域离散系统的时域和频域分析。研究性实验要求学生在实验中改变某些参数，看这些参数对结果的影响，分析原因。实验内容主要有用FFT进行谱分析、IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计。综合设计性实验要求学生实例编程完成实验内容，例如综合设计数字语音滤波系统，此实验综合了信号的采样定理、FFT的基本原理及IIR和FIR数字滤波器设计方法的数字信号理论知识。实验教学体系归纳如图1所示。

二、实验教学内容

1.仿真验证性实验

验证性实验比较简单，目的是加强学生对数字信号处理所学基础知识的理解，主要是对比较抽象的知识点进行原理性演示，给学生以直观的认识。学生只需要参照实验指导书上的程序输入就可观察到图形。例如对于时域采样定理，学生很难理解信号采样前后频谱的关系，没有直观的认识。通过实验，学生可以看到采样后信号的频谱发生的改变，也可以看到采样频率和最高频率分量不同时频谱的特点，从而理解采样定理。

2.研究性实验

研究性实验要求学生首先从理论上进行分析，参照指导书上的要求，编写MATLAB程序，得出在不同参数下的多个实验现象，并对这些实验现象进行比较研究，发现问题并用所学的理论知识解决问题，以便在实际中应用。如用FFT进行谱分析，在实验中要求对给出的三类信号（周期序列、非周期序列和连续信号）分别进行谱分析。对于每类信号进行谱分析的时候，采样点数N变换三种取值，对比N不同取值下FFT图形，并和信号的幅频特性曲线比较，以理解DFT的物理意义及分析出FFT作谱分析时有关参数的选择方法。

例如对连续信号x=cos（8πt）+cos（16πt）+cos（20πt）做谱分析关键代码如下：

N=64；

fs=64；

n=0：N-1；

x=cos（8*pi*n/fs）+cos（16*pi*n/fs）+cos（20*pi*n/fs）；

Xk=fft（x，N）；

stem（0：N-1，abs（Xk），'.'）；

得到的此连续信号的64点采样序列和序列的64点的FFT频谱如图2所示。

3.综合设计性实验

综合设计性实验综合数字信号处理的知识点，并与实际系统相联系，使学生拓宽知识面，培养学生的创新性和科研素质。下面以数字语音滤波系统设计为例来介绍综合设计性实验。该实验首先是采集语音信号，对采集的语音信号进行采样，然后用FFT进行频谱分析，根据信号的频谱特性、双线性变换法设计不同功能的数字滤波器进行滤波，得出滤波前后的频谱，分析信号的变化。

（1）采集语音信号及信号采样。利用计算机Windows下的录音机设备录制一段“重庆邮电大学，重庆邮电大学”话音，时间约在4s左右，得到数据文件cqupt.wav。然后在MATLAB软件平台下，利用函数[x，Fs，Nbits]=wavread（‘cqupt.wav’），对此语音信号进行采样，可以得到语音信号的采样频率Fs、采样点数和声音数据变量。[3]将得到的声音数据组放在向量x中，采样频率fs为44.1kHz，采样位数Nbits为16bit。

（2）FFT频谱分析。键入函数sound（x，Fs，Nbits），通过扬声器可以听到“重庆邮电大学，重庆邮电大学”声音，对原始语音信号进行FFT 频谱分析，程序关键代码如下：

figure；

t=（0：length（x）-1）/Fs；

subplot（2，1，1）；plot（t，x）；

title（'信号原形'）；xlabel（'时间（s）'）；ylabel（'幅度'）；

X=fft（x）；m=（0：length（X）-1）；

w=2*m/length（X）；

subplot（2，1，2）；plot（w，abs（X））；