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数字信号处理｜重点笔记
数字信号处理｜重点笔记 数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是信号处理领域的一个重要分支，它将连续的模拟信号转化为离散的数字信号，并进行各种数学运算和分析，然后再将数字信号转换回模拟信号。 理解DSP的核心在于掌握以下几个关键方面。 首先，离数 (Sampling) 是DSP的基础。 确定采样频率（Sampling Frequency, fs）至关重要，采样频率越高，所能捕捉的信号频率范围就越广，信号的重建质量也越高。 采样定理指出，为了保证信号的完整重建，采样频率必须满足奈奎伦采样定理，即采样频率至少为信号最高频率的两倍。 其次，量化 (Quantization) 则是将连续的模拟信号值转换为离散的数字表示的过程。 量化误差是量化过程中的固有误差，影响着信号的重建精度。 选择合适的量化位数可以有效降低量化误差，提高信号的质量。 然后，数字滤波器 (Digital Filter) 是DSP的核心工具。 数字滤波器可以根据其特性进行分类，例如：有限冲激响应 (FIR) 滤波器和无限冲激响应 (IIR) 滤波器。 FIR 滤波器易于实现且稳定性好，而 IIR 滤波器具有更快的滤波速度和更好的频率特性。 此外，卷积 (Convolution) 在数字信号处理中扮演着至关重要的角色。 卷积运算是滤波器对信号进行滤波的基础，理解卷积的数学原理对于掌握DSP理论至关重要。 最后，Z变换 (Z-Transform) 是分析线性时不变 (Linear Time-Invariant, LTI) 系统的一种常用工具，它将时域的系统描述转换为频域的描述，从而简化了系统的分析和设计过程。 总而言之，数字信号处理涉及离数、量化、滤波、卷积以及Z变换等关键概念和技术，掌握这些知识能够帮助我们更好地理解和应用DSP技术。
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数字信号处理
2025-04-06
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