信号与信号处理考研

信号与信号处理考研（共8篇）

1.信号与信号处理考研 篇一

全套考研资料由上交大现在读的高分考研学生搜集整理精心编制成套，该资料的编写是为帮助众多立志报考上交大的考生进行全面系统的复习，它结合了近几年的常 考知识点及教学风格出题思路，以考试复习指定教材为基础，对专业课基础不扎实、院系内部信息了解甚少的同学非常适合。此套资料目前为市场上最新最全面的复习资料，具有市场唯一性！

上海交通大学信号与系统全套专业课复习资料：

1.1992-2012上海交通大学信号系统与信号处理真题试卷，真题的作用不言而喻，是必备的第一手资料,从08年开始学校官方不再公布真题，独家拿到考友整理版2010-2012年真题。免费送给购买我们资料的考友们！

2.上海交通大学1998年到2008，2010年真题详细解答完整版

这份答案字迹清晰，准确率高，是很难得的一份真题详细解答，每题都作了详细的解答 3.2008版上交大信号与系统考研辅导班笔记

校内研究生举办的国庆辅导班最新笔记，包含信号与系统和离散时间信号处理,笔记很清晰 4.2008上交大离散时间信号处理考研辅导班笔记

校内研究生举办的国庆辅导班最新笔记，包含信号与系统和离散时间信号处理,笔记很清晰 5.2007版信号与系统考研辅导班笔记

国庆班的笔记，详细写出了信号与系统的重点和不需要把握的知识点，让你复习中能够有的放矢

6.2007版数字信号处理考研辅导班笔记

DSP每年的题量逐渐加大，而信号的题量逐年缩减

7《信号与系统》冲刺班4套自测题+答案

8.《信号与系统》复习考研例题详解（张明友）

9.上海交大06年信号与系统考研辅导班笔记与数字信号处理辅导班笔记(pdf格式)

10.上海交大05年胡光锐老师信号与系统和DSP辅导班笔记(pdf格式)

11.上海交大07年胡光锐（求进辅导机构）冲刺班笔记(pdf格式，43页)

12.2004信号与系统徐昌庆辅导班笔记清晰版

2004年是交大最后一次的校内辅导，此笔记一直是每界考生必备的第一手资料，其经典程度不言而喻！并 且这份笔记不同与其他人销售的模糊版本，字迹相当清晰

13.2004年数字信号处理宫新保辅导班笔记清晰版

这份笔记同上面一样，是不可多得的资料！

14上海交大07年恩波国庆辅导班笔记(PDF格式，42页)

15.上海交大数字信号处理教学大纲和教学进度表

16.1995级-2000级上海交大本科生数字信号处理期末试卷与部分答案

17.上海交通大学老师数字信号处理课程教学视频录像（陈文，李力利，刘兴钊，王军锋老师）

18.上海交大考研指定教材《离散时间数字信号处理》第二版勘误表

19.上海交大刘兴钊数字信号处理课件 20.上海交大李立利dsp数字信号处理课件 21.上海交通大学DSP课件（英文授课）

22.上海交通大学电气系DSP教学课件和课堂练习，补充题解答 23.清华大学电子系陆健华《信号与系统》电子课件

24.奥本海姆《信号与系统》第二版习题解答(指定考研教材的完整习题解答）

25.奥本海姆《离散时间数字信号处理》第二版习题解答(指定考研教材的完整习题解答）26.奥本海姆第二版DSP部分习题解答

27.奥本海姆《数字信号处理》(第一版)习题解答

28.参考书系列:《信号与系统》（上海交大本科生上课教材，前交大命题组长胡光锐主编）29.奥本海姆《信号与系统》中文第二版（PDF，考研指定教材）30.奥本海姆《离散时间数字信号处理》中文第二版(考研指定教材)31.奥本海姆《数字信号处理》(第一版)中文版 32.【全美经典】数字信号处理 33.全美经典】信号与系统

34.《信号与系统复习考研例题详解》 35.《信号与系统学习与考研指导》

36.《数字信号处理教程分析与解答》程佩青第二版（pdf 格式,可作为参考,省去你花很多钱买参考书）

37.1998-2011年浙江大学信号与系统考研真题，38.2003-2007年浙江大学信号与系统真题解析答案 39.2005-2007年清华大学信号与系统考研真题 40.1999-2006年东南大学信号与系统考研真题

41.2003-2004年中国科学技术大学信号与系统真题与详细解答 42.819考研大纲与信号公式大全整理 43.白皮书《信号与系统解题指南》错误更正

44.白皮书《信号与系统解题指南》PDF(前考研命题老师编写，考研必备参考书)45.2005，2006，2007，2008年上海交通大学电子系高频与通信原理复试题目 46.819考研复习经验(过来人的经验很重要)47.上海交大复试英语口语(多篇成功的自我介绍PS)与听力系列（2002-2004年考研听力mp3音频与原文文档）-含08年最新交大复试英语听力音频(考场上录的）48.上海交大复试口语练习资料 49.复试口试范文

50.外教修改过的万能英语口试简历 51.上海交大复试经历

52.上海交大复试经验与常见问题系列（详细的陈述了在面试过程中所有可能遇到的问题和应对技巧，以及个人在复试过程中的心得体会）

53.2003-2009年上海交大电院复试分数线，复试政策和各专业报考人数和录取人数统计 54.电子系导师简介、联系方式 55.模拟电子技术自测题与解答 56.模拟电子技术作业与解答

57.《电子技术基础：模拟部分》康华光主编 58.模拟电子技术基础（第四版）课件 康华光主编 59.《模拟电子技术基础》(童诗白_第三版,高等教育出版社)60.《模拟电子技术基础》(童诗白_第三版)习题答案 61.《模拟电子技术解题题典》

62.《电子技术基础 数字部分》（第四版）

63.《数字电子技术基础》（阎石，高等教育出版社）答案（完全版）64.数字电子技术PPT课件 65.数字电子习题集与解答

66.《数字电子技术常见题型解析及模拟题》考研新干线

67.《研究生入学考试要点、真题解析与模拟试卷(模拟电路与数字电路)》辅导书PDF 68.上海交大电子技术（模拟电路和数字电路）考研1997，1999,2000,2002年真题： 69.【全美经典】工程电磁场基础 70.电磁场与电磁波课件（刘岚）71.《电磁场与电磁波》人民教育传版社

72.《电磁场与电磁波习题解答》（配套哈工大版）73.上海交通大学周希朗老师电磁场课程教学视频录像 74.《通信原理》樊昌信-第五版[教材电子版] 75.《通信原理》电子教案 樊昌信第五版 76.《通信原理》樊昌信 第五版课后答案 77.上海大学通信原理习题集

78.北京邮电大学2001-2007年通信原理考研试题与解答

79.《通信原理辅导》张辉编，西安电子科技大学出版社 [电子版教材] 超星格式 80.《通信原理考研指导》郝建军编，北京邮电大学出版社 [电子版教材] 81.高频电路课件2份

82.高频电路模拟试卷2套与详细解答

83信号与系统（重点、必考点）分析笔记，详细分析了考点，包含连续信号部分和离散信号部分 84《信号与系统》考研常用公式手册 85号与系统》知识点总结 亲爱的同学：

经过不断的努力和发展，我们已成功帮助上万人顺利考进了目标院校，这个数字还在增加，2014年我们总结出了一套完整的科学辅导方法，我们已整理出最新最全最优质的考研专业课复习资料，爱他教育辅导班大部分通过淘宝支付宝报名，100%诚信可靠，100%安全放心，让您报的放心，学得安心，考的顺心，爱他教育拥有全国最大的考研资料库，拥有了全国最强大的师资团队，开设了考研专业课、公共课考研辅导（政治，英语，数学），专业涉及金融学，管理学，经济学，会计，贸易，保险与精算，物理，生物，化学与化工，数学专业，机械，电子，电气工程，材料，土木/建筑，自动化，地学，药学，艺术，体育，新闻传播学，文学，法学，政治学与行政学，环境与市政，英语专业，小语种，社会学，哲学，开设了公共课考研辅导，公共课辅导涉及政治，英语，数学等科目；形成了针对不同学习基础的全程班，一对一，保录计划等综合性科学辅导体系，辅导技术日臻完善，辅导效果立竿见影。期待2014年能和同学们一起共创佳绩，同创辉煌。

2.信号与信号处理考研 篇二

1.1频率和调制格式

GPS卫星发射L1和L2两种波段的载波,L1(1 575.42 MHz)上调制有P码、C/A码及导航电文,L2(1 227.6 MHz)上仅调制了P码和导航电文。该文只研究L1频率上的C/A码。L1频率上的GPS信号为:

1.2 C/A码产生

C/A码是码速率为1.023 MHz的二相调制信号,主瓣两个零值之间的频谱宽度是2.046 MHz。每个码元的长度大约为977.5 ns。为了和P码信号对应,L1载频上的GPS卫星信号传输带宽大约为20 MHz,因此,所传输的C/A码就包括主瓣以及很多旁瓣。整个码周期包括1 023个码元,持续1 ms,因此C/A码的时长为1 ms。

C/A码的相关性是其最重要的特性,包括以下两个方面。

(1)不同C/A码的互相关值约等于零,所有的C/A码都几乎与其他的C/A码不相关,即:对于卫星i和j,其C/A码的互相关性为:

不同卫星产生的C/A码的互相关是非常低的,接近于0。高自相关峰和低互相关峰可以提高信号的捕获灵敏度,为了在强信号中检测出弱信号,强信号的互相关峰必须比弱信号的自相关峰值低。

(2)C/A码的自相关只有在相关间隔为0时存在峰值,即两个相同的C/A码序列只有完全对齐时才可以得到一个相关峰值,自相关峰值的最大值是1 023,等于C/A码的长度。C/A码的自相关函数为:

在接收机中正是利用C/A码的自相关的这种性质来移动本地C/A码的相位,使本地C/A码和接收信号的C/A码相位对齐, 获得更高的处理增益,将深埋在噪声中的信号检测出来。

1.3功率特性

GPS信号在接收时的强度由天线的发射功率,天线波瓣宽度, 卫星到接收机的距离和接收天线的有效面积决定。GPS卫星天线的发射功率为478.63 W,即26.8 d BW。如果接收天线具有单位增益,有效面积是:

接收功率可表示为:

考虑到有大气层造成信号的损失,一般在地球表面,接收功率大约为-160 d BW。

2 Galileo信号特性

Galileo系统的每颗卫星都发射6种信号,分别是E5a、E5b、 E6P、E6C、L1P、L1F。Galileo系统提供5种服务,分别是公开服务(OS,Open Service)、商用服务(CS,Commercial Service)、生命安全服务(SOL,Safety of Life Service)、公共特许服务(PRS, Public Regulated Service)以及搜索与救援服务(SAR,Search and Rescue Support Service),该文仅研究Galileo L1F信号。

Galileo L1F信号和GPS L1信号的中心频率重合,L1F信号是用于公开服务,免费对所有用户开放的。L1F信号包括数据通道(L1B)和引导通道(L1C),导航电文的码速率为125 b/s,采用了前向纠错编码,编码后的速率为250 b/s。两个通道的伪码码长均为4 029个码元,是GPS C/A码的4倍,码速率为1.023 Mb/s,因此码周期为4 ms。L1C信道上还有次级码,次级码与伪码进行模2加, 码长为25 bit,重复周期和伪码相同为4 ms。L1F信号可以表示为:

3 Galileo L1F信号与GPS L1 C/A码信号的比较

在跟踪灵敏度方面,发射Galileo L1F信号的卫星携带了更多载荷,卫星信号的发射功率将比L1 C/A码信号提高3d B-5d B, 从而提高了保持正确跟踪所需的信噪比;而且L1F信号可以利用没用调制导航电文的引导通道L1C与L1B联合跟踪的方法有效的提高跟踪灵敏度。

跟踪可靠性是指跟踪环路只利用码的自相关峰的主峰来跟踪信号的能力。C/A码自相关旁瓣至少比主瓣低21.6 d B,但在复杂环境下,这个差值仍然太小,多址干扰会造成非常大的影响。L1F信号的伪码长度是4 092个码片,是C/A码的4倍,这大大提高了自相关性能,但不利的是由于BOC调制产生相关副峰,比主峰低6 d B,在低信噪比的情况下,将可能造成错误的捕获和跟踪。

由于信号的功率谱远离载波中心频率时,易于减轻热噪声对码跟踪环路的影响,抗干扰能力强,故采用了BOC(1,1)调制的Galileo L1F信号的跟踪精度要比C/A码高。

GPS L1 C/A码信号与Galileo L1F信号的功率谱比较,L1F信号采用了BOC(1,1)调制,这种调制方法谱的主瓣分裂成两部分,对称地位于副载波频率,如上图所示,Galileo L1F信号的主瓣刚好位于GPS L1信号的两边,这样就实现了Galileo与GPS的频谱分离,从而减小了两个系统间的干扰。

参考文献

[1]Dennis M Akos,Ene A,Thor J.A Prototyping Platform for Multi-Frequency GNSS Receivers[C]//Proceedings of International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation.2016.

[2](美)Nesreen I.Ziedan,著.弱信号全球导航卫星系统接收机[M].张欣,译.国防工业出版社,2008.

[3]刘舒莳,唐斌,唐卫涛,等.中频GPS信号模拟器的软件实现[C]//第十四届遥测遥控年会.2006.

[4]巴晓辉,李金海,陈杰.不需要辅助信息的室内GPS信号捕获算法[J].电子技术应用,2006(9):130-132.

[5]Ledvina B M,Psiaki M L,Powell S P,et al.A RealTime Software Receiver for the GPS and Galileo L1Signals[C]//ION GNSS.2006.

3.心音信号的测量与处理 篇三

关键词:心音;心音信号;心音的识别

中图分类号:U228.2 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-02

Measurement&Treatment of Heart Sound Signals

Guo Tengfei

(School of Electrical Engineering and Information,Sichuan University, Chengdu610065,China)

Abstract:Describe the mechanism generation and composition of heart sound,analyze the acquisition and preprocessing of heart sound signal. In the last,give a brief description of identification and classification of heart sound signals.

Keyword:Heart sound;Heart sound recognition

心音是指由心肌收缩、心脏瓣膜关闭和血液撞击心室壁、大动脉壁等引起的振动所产生的声音,是心脏及心血管系统机械运动状况的反映,其中包含着心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量的生理和病理信息。心音信号作为人体最重要的生理信号之一,对心音信号进行定量化、系统化的分析在基础研究和临床诊断上都有十分重要的意义。

一、心音信号的产生机制及其成分

心脏的瓣膜和大血管在血流冲击下形成的湍流与涡流及其对心脏瓣膜、心房、室壁的作用所产生的振动,再加上心肌在周期性的心电活动作用下其刚性的迅速增加和减少形成的振动,经过心胸传到系统到达体表形成了体表心音,这就是对心音的发生机理的归纳[1]。心音听诊是心脏疾病无创性检测的重要方法,具有心电图、超声心电图不可取代的优势。

正常人的心音随心脏波动呈现周期的变化,临床上可分为第一心音、第二心音、第三心音、第四心音。第一和第二心音通常很容易被监听到,在某些情况下可监测到第三或第四心音。第一心音发生在心脏收缩期开始,音调低沉,持续时间较长,是由心室肌的收缩,房室瓣突然关闭以及随后射血入主动脉等引起的振动而产生的;第二心音发生在心脏舒张期的开始,频率较高,持续时间较短,是由半月瓣关闭,瓣膜互相撞击以及大动脉中血液减速和室内压迅速下降引起的振动而产生的;第三心音发生在第二心音后0.1-0.2秒,频率低,它的产生与血液快速流入心室使心室和瓣膜发生振动有关,通常仅在儿童能听到,因为较易传导到体表;第四心音是由于心房收缩时血流急速进入心室,振动心室壁而引起,振幅低[2]。

二、心音信号的采集和预处理

一般的心音处理系统硬件部分大都是由心音传感器、心音信号预处理和计算机显示或存储等部分组成,其框图如下图1所示,下面将详细分析心音信號的采集和预处理。

图1.心音处理系统硬件框图

(一)心音信号的采集

心音信号频率范围较广泛,其低频约3～5Hz左右,高频为600～800Hz左右,信号动态范围可达60-80dB。对于心音检测,传感器的选取和滤波是其中的两项关键技术。心音传感器是心音采集的基础,其作用是将胸壁的机械振动转换成电信号,以方便对信号进行放大和后续处理。

常见的心音传感器类型主要有加速度型和接触传导型。加速度型心音传感器是利用在胸壁上放置低量程、高灵敏度的加速度传感器进行心音信号检测。加速度传感器重量轻、尺寸小、抗干扰能力强、频率响应范围可达10~800Hz,甚至更高,是目前应用范围较广的心音传感器类型之一;接触传导型心音传感器是直接通过敏感元件将胸壁传导出来的心音波动信号传递到换能元件上,并转换为电信号,实现心音信号检测,由于传递心音信号的介质没有采用空气,与气导型传感器相比,该类型传感器具有更好的抵抗外界声波干扰的能力,并且对外界的干扰噪声敏感性较低,另外由于敏感元件直接接受心音的波动,其传递和转换心音能量的效率也比气导式传感器高,是传感器小型化的一种趋势[3]。

(二)心音信号的预处理

由于心音信号是人体产生的微弱生物信号,心音在采集的过程中,噪声的引入是不可避免的。但是传统的模拟滤波方法效果并不理想,容易产生漂移。随着数字信号处理技术的发展,数字滤波可以用于消除心音信号的各种干扰。例如,可以用梳状滤波器消除50Hz工频干扰,可以用小波分解重构来消除心音信号中的其他噪声,因此,基于现代信号处理技术的数字滤波方法比模拟方法更加简便有效[4]。

目前用于心音信号去噪的方法有很多,其中小波变换近年来以其优良的性能在生物医学信号处理中得到了广泛的应用。小波变换具有多分辨率以及局部特征分析能力。对高频信号有很高的时间分辨率,对低频信号采用较长的窗,具有很高的频率分辨率。利用小波分析对信号做出的时-频表示,更接近于产生信号的物理机制,为研究信号在时-频谱中的特性提供了一种比较有效地分析工具[5]

三、心音信号的识别与分类

心音信号的识别与分类对心血管系统疾病的诊断具有重要的意义,其准确性、可靠性的好坏对诊断与治疗心脏病患者的效果其决定性作用。信号处理与分析技术的发展使心音的研究逐步进入了定量分析的阶段。现在许多研究者利用传统的模式识别以及神经网络方法用于心音的识别与分类,期望实现心音的自动识别和自动诊断,以便向临床医生提供实用的辅助诊断信息;心音信号识别与分类的方法是多种多样的,实际中应用较多的是基于统计分析以及神经网络的识别与分类方法[6]。在此前已有的研究中,心音使用了频谱分析、参数和非参数时频分解和声学建模等多种数字信号处理技术。一个信号的相适应性特点表现在提取的更加可靠。心音是低频率、非平稳且多分量的信号。心音信号在时域和频域同时变化,这使得时频域联合分析方法成为了分解和表示的一种有利的方法。时频表示方法,包括短时傅立叶变换,Wigner-Ville分布,连续小波变换和一直应用于心音信号的减少干扰分布。这些非参数方法在刻画第一和第二心音组成部分和从中提取有意义的光谱特征方面很有用处,与参数化建模技术相比具有良好的性能。之前通常的使用主成分分析方法提取S1的光谱变化格局,与应激反应中心肌收缩力增加与相关。特征提取是分类或回归任务的一个典型的前提步骤,心音分类主要是基于形态谱和时频特征,一直被广泛地用于评估生物心脏瓣膜的状况。用于这些研究中的分类算法包括高斯贝叶斯模型、神经网络和基于最邻近原则的距离测量算法。聚类分析是一种常见的划分为数据元素(类似于一种距离度量)的无监督学习技术。聚类分析的应用主要集中在生物医学成像方面,如磁共振成像。当信号应用于周期的生理信号时,聚类分析可以利用独特的共同形态来识别多组信号的周期,同时可以利用不规则形态指出异常噪音的周期[7]。

四、结束语

在过去的几十年中,国内外许多学者在心音信号采集、预处理以及心音信号的识别与分类方面作了大量的研究,并且取得了很多有意义的成果。鉴于心音信号对心血管疾病诊断具有相当重要的作用以及心音信号的低频率、非平稳且多分量等特点,至今心音信号的各方面的研究仍然是生物医学信号领域中一个重要的课题。为了科学准确地对心音信号进行处理和分析,一方面要依靠新的更有效的信号处理技术和识别方法,另一方面应该建立一个心音数据库,以及公认的分析识别指标,从而为心脏和心血管系统疾病的无创诊断提供更科学的依据。

参考文献:

[1]吴延军等.心音的产生与传导机制[J].生物医学工程学杂志,1996.P282.

[2]“心音”相关词条:百度.[DB/OL]http://baike.baidu.com/view/40918.htm?fr=ala0_1_1

[3]陈天华,韩力群,唐海滔,郑若金.心音信号分析方法及应用性研究.北京工商大学学报(自然科学版)[J].2009年3月,卷27,2,P36-37

[4]陈天华,韩力群等.心电信号噪声的数字滤波研究.微计算机信息,2008年,卷24,8,P127-129

[5]王芸.基于小波变换的心音信号分析研究.四川大学硕士学位论文,2005年5月,P4

[6]王衍文,王海滨等.心音信号的识别和分类[J].生物医学工程杂志,1999年,卷16,3

[7]Guy Amit,School of Computer Science, Tel-Aviv University, Tel-Aviv,Israel;Rappaport Faculty of Medicine, Technion-Israel Institute of Technology, Haifa, Israel;School of Computer Science, Tel-Aviv University, Tel-Aviv,.Cluster analysis and classification of heart sounds. Biomedical Signal Processing and Control[J].2009,P26-36

4.信号与信号处理考研 篇四

初次踏上考研之路的你们，也许会觉得自己是在黑暗中摸索。但当你胜利到达成功的彼岸，回过头去，身后的路已是阳光灿烂我曾这样走过。所以，我希望我的文章和教训能够让你们不再迷茫，能够在你们的身上体现出更光辉的价值!

我的考研生活从.6月26号开始到.1月5号结束，这6个月时间我把它分为四个阶段：1、基础复习阶段，从6月到8月底;2、考研中期，从9月到11月底;3、冲刺阶段，从12月到考试前。

基础复习阶段，在我看来这是一个决定你考研成败的阶段。主要的精力仍然要花在基础知识上面，还是数学和英语，当然如果专业课比较难的话，可以适当的分配一些时间去学习专业课。一直到8月底暑期结束，这是一个很长的考研打基础时期，我觉得这段时间才是考研最黄金的时期，基础不牢，地动山摇。准备考研的同学一定要好好把握暑假之前的这一段时期，打牢基础，考研就成功了一大半。至于从9~11月份，这是一个知识点巩固的过程，这段时间要好好总结之前的复习成果。然后适当的增加自己的练习量，数学可以找一些稍微拔高点的题目做做，可以把数学备考过程中做的笔记经常拿出来看看，做做上面所记录的题目，巩固一下自己所不熟悉的知识点。12~1月以真题练习为主，可以每天花一定的时间去模拟练习真题，练习过程出现的问题要注意及时的改正，查漏补缺，对于一些知识盲点一定要抓紧时间去扫除，考前一段时间不要继续和以前一样，把自己的作息安排的很紧。早上可以适当的起早点，晚上可以适当的睡早点。研友间可以多聊聊天，缓解一下心中那种紧张的情绪。

考研的复习时间不宜过早，也不宜过晚。战线拉的太长到后面会很疲惫，很难坚持下去，到后面反倒会走下坡里。时间太短的话计划会完不成，太赶，准备不充分。考研学习要有规律，每天坚持。不能兴趣来了狂学十几个小时，没兴趣了又几天不去自习室。我考研时的作息是这样安排的，早上6点半起床，偶尔也睡下懒觉，午休差不多1个小时，晚上学习不超过10点半。

下面我主要讲一下我专业课的复习方法。

专业课

由于各校专业课难度不同，自然需要配置的时间与精力也就不同，个人在勤远华科考研网上买了一本《华中科技大学824信号与线性系统考研复习精编》(含真题及答案)，里面所含的真题一定要去做。我还做《华中科技大学824信号与线性系统考研冲刺宝典》和《华科824信号与线性系统考研模拟五套卷与答案解析》等很多专业课的资料，加上自己总结的，但最后的结果不是太尽人如意，得了117分。后来复试的时候，问了很多同学，今年大家的专业课分数都不是很高，基本在100分左右徘徊，感觉今年的专业课有点压分。

其实对于考研，我最想说的一句话是：一定要坚持，坚持，再坚持!初试中遇到了各种事情，一个人扛过了所有的压力，复试一个人在华科受过各种鄙视，吃饭住宿各种不熟悉各种不习惯，但最后还是坚持下来了，满满地都是泪，满满地都是心酸。在考研途中，我们会遇到很多困难，但是遇到困难我们必须坚持，只有坚持下来你才会发现，其实坚持下来也并不是那么困难，结果永远是好的。要始终保持昂扬的斗志，尽管做到这点是非常不容易的，即便是2个月都是很难的。不过郁闷应该是比较常见的事，只是不要让这郁闷磨灭了决心，要学会自我安慰，时常打电话给自己的家人朋友寻求慰藉。再就是要保持身体健康，尽量使自己不要生病，身体是革命的本钱。

以上是我在这次考研中所收获的一些学习文章，有自己的也有别人的。如果讲的不好的地方还请大家指正。希望我讲的这些可以给正在考研和打算考研的同学们一些帮助，为大家的备考指明方向。

5.信号与信号处理考研 篇五

一、专业课代码及名称 920 数字信号处理

二、专业课参考书

1.《数字信号处理教程》，清华大学出版社（第三版），程佩青； 2.《数字信号处理》，高等教育出报社，陈后金

三、考试大纲

1、离散时间信号与系统。（1）离散时间信号（序列）：常用序列、序列基本运算、周期性等；（2）线性移不变系统：线性、移不变、因果性、稳定性；（3）连续时间信号抽样：理想抽样、实际抽样、抽样定理。

2、z变换。（1）z变换的定义与收敛域：z变换定义、右边序列、因果序列、左边序列、双边序列的收敛域；（2）z变换性质：线性、移位、尺度变换、微分、共轭、卷积、翻转、初值、终值等；（3）z反（逆）变换：部分分式展开法、典型序列的z变换及收敛域；（4）序列的z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系；（5）序列的傅里叶变换：正变换与反变换定义，对称性质；（6）系统函数：系统函数与系统的稳定性、差分方程与系统函数、离散系统的频率响应、相位响应与群延时等。

3、离散傅里叶变换（DFT）。（1）傅里叶变换的四种形式；（2）周期序列的傅里叶级数：正反变换定义、性质；（3）离散傅里叶变换：正反变换定义；（4）离散傅里叶变换的性质：线性、圆周移位、共轭对称、圆周卷积、线性卷积与圆周卷积的关系；（5）频域抽样定理；（6）DFT应用的几个问题：混叠失真、频率泄漏、栅栏效应、频率分辨率。

4、快速傅里叶变换（FFT）。（1）DFT存在问题与改进途径；（2）时间抽取基-2FFT算法：算法原理、蝶形图、运算量、原位运算、倒序；（3）频率抽取基-2FFT算法：算法原理、蝶形图、运算量、原位运算；（4）离散傅里叶反变换（IFFT）：方法与蝶形图；（5）线性卷积的FFT算法。

5、数字滤波器。（1）数字滤波器结构表示方法：方框图与信号流图；（2）IIR高硕教育新祥旭考研

数字滤波器的基本结构：直接I型、直接II型、级联型、并联型；（3）FIR数字滤波器的基本结构：直接型、级联型、快速卷积结构、线性相位FIR滤波器的结构；（4）简单数字滤波器的频谱：一阶FIR与IIR低通、高通滤波器的频谱结构；滤波器类型的判断方法（几何确定法）等。

6、IIR数字滤波器设计。（1）全通系统：频谱响应特点、零极点位置、应用；（2）最小相位与最大相位系统：零极点位置、稳定性、因果性；（3）冲激响应不变法：变换原理、混叠失真、优缺点；（4）双线性变换法：变换原理、常数c选择、优缺点；（5）模拟低通滤波器设计：设计原理、巴特沃思低通滤波器特点及其设计、切比雪夫滤波器与椭圆滤波器特点；（6）IIR滤波器的两种频率变换法：低通低通、低通高通、低通带通、低通带阻。

7、FIR数字滤波器设计。（1）线性相位FIR滤波器的特点：线性相位条件、频率响应特点、零点位置、四种FIR滤波器的性质；（2）窗函数设计法：设计方法、吉布斯效应、各种窗函数特点；（3）频率抽样设计法：设计方法；（4）IIR与FIR比较。

8：功率谱估计。（1）随机信号的数字特征：均值、方差、自相关函数、互相关函数；（2）功率谱：定义、与相关函数之间的关系；（3）经典功率谱估计：直接法（周期图法）、间接法（相关法）。

6.《信号分析与处理》教案 篇六

课程名称 ：信号分析与处理

本章节授课内容：绪论（信号概述）

教学日期 授课教师姓名：李歧强

职称：教授

授课对象：自动化09级

授课时数：3 教材名称及版本：信号分析与处理

杨西侠、柯晶编著

授课方式（讲课√

实验

实习

设计）

本单元或章节的教学目的与要求

本章主要介绍有关信号的基本概念 —— 信号、信号的分类，并介绍信号分析和信号处理的相关知识。

要求学生掌握信号、信息的概念及其相关之间的关系，理解信号分析和信号处理的概念。

授课主要内容及学时分配（2学时）

1．1 信号 1．2 信号的分类 1．3 信号分析与处理

辅助教学情况（多媒体课件、板书、绘图、标本、示教等）多媒体课件

主要外语词汇

signal, periodic signal, nonperiodic signal, digital signal, analog signal, signal process

参考教材（资料）

1.周浩敏．信号处理技术基础．北京：航空航天大学出版社，2001

2.郑君里，应启绗，杨为理．信号与系统（第二版）．北京：高等教育出版社，2000 3．Oppenheim A V, Willsky A S with Nawab S H.Signals and Systems(Second Edition).Prentic Hall,1999（清华大学出版社影印本）

4．Orfanidis S.J.Introduction to Signal Processing.Prentic Hall International,Inc,1996（清华大学出版社影印本）

5．陈行禄，秦永年．信号分析与处理．北京：航空航天大学出版社，1992 6．徐守时．信号与系统理论、方法和应用．合肥：中国科技大学出版社，1999

山东大学授课教案

课程名称 ：信号分析与处理

本章节授课内容：模拟信号的频谱分析

教学日期 授课教师姓名：李歧强

职称：教授

授课对象：自动化09级

授课时数：12 教材名称及版本：信号分析与处理

杨西侠、柯晶编著

授课方式（讲课√

实验

实习

设计）

本单元或章节的教学目的与要求

模拟信号分析是信号分析的基本内容之一，也是本课程的最基础部分。通过对模拟信号的频谱分析，掌握信号频谱的概念以及周期信号，非周期信号和抽样信号频谱特点，为离散信号的分析打下良好的基础。

要求学生掌握周期信号，非周期信号和抽样信号频谱分析方法，理解与掌握周期信号，非周期信号和抽样信号频谱特点。

授课主要内容及学时分配（12学时）

（2学时）2．1 连续时间信号的时域分析

（4学时）2．2 周期信号的频谱分析——傅里叶级数（4学时）2．3 非周期信号的频谱分析——傅里叶变换（2学时）2．4 抽样信号的傅里叶变换

重点、难点及对学生的要求（掌握、熟悉、了解、自学）

1）掌握与理解频谱的基本概念。

2）掌握周期信号的频谱分析方法以及特点。（重点、难点）3）掌握非周期信号的频谱分析方法以及特点。（重点、难点）4）了解周期信号傅里叶级数和傅里叶变换的联系与区别。5）掌握抽样信号的傅里叶变换。

主要外语词汇

signal, periodic signal, nonperiodic signal, digital signal, analog signal, step signal, impulse signal, sine signal, cosine signal, rectangular pulse signal, complex exponential signal, Fourier analysis, Fourier transform, Fourier series, Fourier coefficient, spectrum density, amplitude spectrum, phase spectrum, complex spectrum.辅助教学情况（多媒体课件、板书、绘图、标本、示教等）多媒体课件

复习思考题

2-1 2-2 2-3 2-4 2-5

2-6 2-7 2-8 2-9 2-10 2-11 2-12 2-13 2-14 2-15 2-16 2-17 2-18

参考教材（资料）

1.周浩敏．信号处理技术基础．北京：航空航天大学出版社，2001

2.郑君里，应启绗，杨为理．信号与系统（第二版）．北京：高等教育出版社，2000 3．Oppenheim A V, Willsky A S with Nawab S H.Signals and Systems(Second Edition).Prentic Hall,1999（清华大学出版社影印本）

4．Orfanidis S.J.Introduction to Signal Processing.Prentic Hall International,Inc,1996（清华大学出版社影印本）

5．陈行禄，秦永年．信号分析与处理．北京：航空航天大学出版社，1992 6．徐守时．信号与系统理论、方法和应用．合肥：中国科技大学出版社，1999

山东大学授课教案

课程名称 ：信号与系统

本章节授课内容：离散信号分析

教学日期 授课教师姓名：李歧强

职称：教授

授课对象：自动化09级

授课时数：10 教材名称及版本：信号分析与处理

杨西侠、柯晶编著

授课方式（讲课√

实验

实习

设计）

本单元或章节的教学目的与要求

离散信号分析是数字信号处理的基本内容之一，也是本课程的重点。通过对信号的频谱分析，掌握信号特征，以便对信号作进一步处理，达到提取有用信号的目的。

要求学生掌握离散信号分析方法，注重DTFT，DFS，DFT的基本概念，以及它们的区别与联系，熟悉FFT算法原理。

授课主要内容及学时分配（10学时）

（1学时）3．1 离散时间信号——序列（1学时）3．2 序列的z变换（1学时）3．3 序列的傅里叶变换（1学时）3．4 离散傅里叶级数（DFS）（2学时）3．5 离散傅里叶变换（DFT）（2学时）3．6 快速傅里叶变换（FFT）（2学时）3．7 离散傅里叶变换的应用

重点、难点及对学生的要求（掌握、熟悉、了解、自学）

1）掌握与熟悉DTFT，DFS，DFT的基本概念。（重点）2）掌握DTFT，DFS，DFT的区别与联系。（重点、难点）3）熟悉FFT算法原理，正确绘制FFT运算蝶形图。4）了解DFT的应用。

主要外语词汇

discrete time signal, sequence, discrete time Fourier transform, discrete Fourier transform, discrete Fourier series, principal value sequence, convolution sum, bit-reversal, butterfly flow graph

辅助教学情况（多媒体课件、板书、绘图、标本、示教等）多媒体课件

复习思考题

3-1 3-2 3-3 3-4 3-5 3-6 3-7 3-8 3-9 3-10 3-11 3-12 3-13 3-14 3-15 3-16 3-17 3-18

参考教材（资料）

1.周浩敏．信号处理技术基础．北京：航空航天大学出版社，2001

2.郑君里，应启绗，杨为理．信号与系统（第二版）．北京：高等教育出版社，2000 3．Oppenheim A V, Willsky A S with Nawab S H.Signals and Systems(Second Edition).Prentic Hall,1999（清华大学出版社影印本）

4．Orfanidis S.J.Introduction to Signal Processing.Prentic Hall International,Inc,1996（清华大学出版社影印本）

5．陈行禄，秦永年．信号分析与处理．北京：航空航天大学出版社，1992 6．程佩青．数字信号处理教程（第二版）．北京：清华大学出版社，2001 7．陈怀琛．数字信号处理教程——MATLAB释义现实现．北京：电子工业出版社，2004

山东大学授课教案

课程名称 ：信号与系统

本章节授课内容：模拟滤波器的设计

教学日期 授课教师姓名：李歧强

职称：教授

授课对象：自动化09级

授课时数：6 教材名称及版本：信号分析与处理

杨西侠、柯晶编著

授课方式（讲课√

实验

实习

设计）

本单元或章节的教学目的与要求

信号处理中最广泛的应用是滤波。数字滤波器的设计是数字信号处理中最基本的技术之一。但是某些数字滤波器实质上是对模拟滤波器的模仿。通过本章的学习，了解模拟滤波器的基本概念和设计原理，为数字滤波器的学习打下基础。

要求学生掌握与理解模拟滤波器的基本概念及设计方法，掌握Butterworth 和Chebyshev模拟滤波器的设计。

授课主要内容及学时分配（6学时）

（2学时）

4．1 模拟滤波器的基本概念及设计方法（4学时）

4．2 模拟滤波器的设计

重点、难点及对学生的要求（掌握、熟悉、了解、自学）

1）掌握与理解模拟滤波器的基本概念及设计方法。（重点）

2）掌握Butterworth 和Chebyshev模拟滤波器的设计。（重点、难点）3）了解频率变换法设计高通、带通和带阻滤波器的方法。

主要外语词汇

filter, Butterworth approximation, Chebyshev approximation , ideal low-pass filter, system function.辅助教学情况（多媒体课件、板书、绘图、标本、示教等）多媒体课件

复习思考题 4-1 4-2 4-3 4-4

参考教材（资料）

1.周浩敏．信号处理技术基础．北京：航空航天大学出版社，2001 2．郑君里，应启绗，杨为理．信号与系统．北京：高等教育出版社，2000 3．Oppenheim A V, Willsky A S with Nawab S H.Signals and Systems(Second Edition).Prentic Hall,1999（清华大学出版社影印本）

4．Orfanidis S.J.Introduction to Signal Processing.Prentic Hall International,Inc,1996（清华大学出版社影印本）

5．陈行禄，秦永年．信号分析与处理．北京：航空航天大学出版社，1992 6．程佩青．数字信号处理教程（第二版）．北京：清华大学出版社，2001 7．陈怀琛．数字信号处理教程——MATLAB释义现实现．北京：电子工业出版社，2004

山东大学授课教案

课程名称 ：信号与系统

本章节授课内容：数字滤波器的设计

教学日期 授课教师姓名：李歧强

职称：教授

授课对象：自动化09级

授课时数：10 教材名称及版本：信号分析与处理

杨西侠、柯晶编著

授课方式（讲课√

实验

实习

设计）

本单元或章节的教学目的与要求

数字滤波器是数字信号处理中最重要的基本内容之一，通过本章的学习，了解数字滤波器的基本概念并掌握IIR和FIR的原理及设计方法。

授课主要内容及学时分配（10学时）

（1学时）5．1 基本概念

（3学时）5．2 IIR数字滤波器设计

（4学时）5．3 FIR数字滤波1 基本概念器设计（2学时）5．4数字滤波器的2 IIR数字滤波实现 3 FIR数字滤波

重点、难点及对学生的要求（掌握4数字滤波器的、熟悉、了解、自学）

1）掌握与理解数字滤波器的基本概念及设计方法。（重点）2）掌握IIR 和FIR模拟滤波器的设计。（重点、难点）3）了解数字滤波器的实现。

主要外语词汇

digital filter, impulse invariance, bilinear transformation, window function, finite impulse response(FIR), infinite impulse response(IIR), recursive digital filter, nonrecursive digital filter.辅助教学情况（多媒体课件、板书、绘图、标本、示教等）多媒体课件

复习思考题

5-1 5-2

5-3

5-4

5-5

5-6

5-7 5-8 5-9 5-10 5-11

参考教材（资料）

1.周浩敏．信号处理技术基础．北京：航空航天大学出版社，2001 2．郑君里，应启绗，杨为理．信号与系统．北京：高等教育出版社，2000 3．Oppenheim A V, Willsky A S with Nawab S H.Signals and Systems(Second Edition).Prentic Hall,1999（清华大学出版社影印本）

4．Orfanidis S.J.Introduction to Signal Processing.Prentic Hall International,Inc,1996（清华大学出版社影印本）

7.涡流检测自然裂纹与信号处理 篇七

小波分析可以提供信号的频率信息和空间位置信息,对于分析信号的局部特征非常有用。可以在不丢失缺陷信号信息的情况下去除噪声。用小波分析方法处理ECT信号,可以增强缺陷信号的信噪比,使缺陷被可靠检测及精确表征。

1 自然裂纹ECT信号的采集

为了使分析结果接近实际,采用自然裂纹作为研究对象。选用200mm长,100mm宽,8mm厚的合金钢板,先沿宽度方向在平板表面中央加工一条浅槽,然后固定在机械装置上,并使平板两端及中间三点反复受力弯曲,直到最终产生疲劳裂纹。按此方法制作了多块具有疲劳裂纹的试样。

自然裂纹试样制作完成之后,用安装线圈探头的涡流检测仪在多种不同频率下对裂纹进行扫描以获得ECT信号。探头由涡流检测仪激励,并由计算机控制的扫描平台进行精确定位。探头在试样不同位置采集的ECT信号被送到检测仪,并经过A/D转换器在计算机中存储起来,用于分析处理。

图1显示了激励电流频率为100kHz时,探头在平板上方沿裂纹方向扫描时所采集的ECT信号。横坐标代表探头采样点位置,而纵轴表示采集的ECT信号幅度大小。在图1中所示的信号中,可见低频的提离噪声信号比缺陷信号强的多,缺陷信号几乎被提离噪声湮没。将导致缺陷不能被可靠检测和表征。在图1中也存在环境等因素引起的白噪声信号,虽然不太明显,但同样干扰对缺陷的识别。

2 离散小波变换

信号f(t)的离散小波变换定义为[2]

(1)式中小波函数ψj,k(t)是按(2)式由基本小波ψ(t)构造而来的

小波函数的空间位置和频率分别由位移参数k和尺度参数j决定。尺度参数j越小,对应的频率越高。小波系数Wf(j,k)反映了信号f(t)在空间和频率的局部特征。

如果基本小波ψ(t)选择合适,信号可以通过(3)式的离散小波反变换被重构

有一个尺度函数ϕ(t)与基本小波ψ(t)相关联,通过这个尺度函数,信号f(t)可以在多级分辨率上被逼近。在j级分辨率上的逼近定义为

(4)式中Af(j,k)=∫f(t) ϕj,k(t)dt (5)

并且ϕj,k(t)=2-(j/2)ϕ(2-jt-k) (6)

这个逼近可以在下一个分辨率下继续被分解为

(7)式中undefined

将方程(7)式与(3)式联系起来,可以得到如下的方程

(9)式中Dj代表在j级分辨率下的细节信号,AM是信号在M级分辨率下的逼近。(9)式可以被重写为

(10)式中j=1,2,…,M。

这就是小波分解的Mallat算法,利用这个算法可以通过对分解系数的处理使噪声从信号中分离出去,从而就可以提取出信号中的有用成分。

3 离散小波变换的信号处理算法

3.1 ECT信号的小波分解

这里采用被称为正交紧支集的Daubechies小波对ECT信号进行离散小波分析。首先使用离散小波变换算法将探头信号f(t)进行M个频率级的分解。适当地选择基本小波和分解频率级M,缺陷信号和噪声能相互分离。低频提离噪声可以被分解成AM,而缺陷信号和高频噪音可以被分解成{Dj}。其中{Dj}的高频级主要被高频噪声控制,其中也包含部分缺陷信号的高频分量。

经过多次对ECT信号进行分解比较,发现采用10阶Daubechies小波将信号进行7个尺度的小波分解,其中低频近似分量可以将提离噪声提取出来。图2显示了对图1所示ECT信号进行分解的情况。图2最上方的波形是原始信号,缺陷信号是一个出现在位置120周围的带通信号。图2中的其它波形是信号分解的部分结果。从图2中可以明显看出低频逼近系数a7提取出了提离噪声,而白噪声主要包含在高频细节分量d1、d2中。

3.2 小波系数的处理和缺陷信号的重构

对原始ECT信号进行小波分解之后,按照下面的原则处理分解系数。因为原始信号中提离噪声很强,所以首先应将其去除,然后再考虑去除白噪声。在a7中的系数主要为提离噪声,因此将它设为零去除[3]。除去代表提离噪声的低频近似系数a7后,发现信号中仍然含有部分提离噪声,所以对去除部分提离噪声的信号继续使用10阶Daubechies小波将信号分解成9个频率级,除去代表提离噪声的低频近似系数之后的信号如图3所示。

去除提离噪声后,接下来就需要去除包含在细节系数{Dj}中的白噪声,虽然白噪声与缺陷信号有重叠,但利用白噪声与缺陷信号的不同空间幅频特征,可以通过一些算法处理小波系数,有效地减少白噪声。

利用5阶Daubechies小波对图3中两次去除提离噪声后的信号进行离散小波分解,信号被分解成5个频率级,如图4所示。对图4低分辨率下的小波变换全部保留,高分辨率下的小波变换则只有被确认为缺陷信号附近的各点才予以保留,其余的都加以去除。

在各级细节中的小波系数既来自缺陷信号,也来自高频噪声。为了去除噪声,需要首先识别缺陷信号的小波系数。缺陷信号的幅度通常比噪声小波系数的幅度大,通过设置门限,缺陷信号的小波系数可以很容易地选择出来。

4 ECT信号处理结果

4.1 一维信号处理结果

采用上述方法处理了如图1所示的ECT信号,原始信号波形重画如图5(a)。提离噪声和白噪声分别使用不同的基本小波进行处理。首先,采用两次小波分解除去了提离噪声。继续采用离散小波变换使用前面部分描述的算法调整小波系数来减少白噪声。通过对调整后的小波系数进行离散小波反变换得到图5(b)中所示的重构缺陷信号。

(a)疲劳裂纹的ECT原始信号 (b)经小波变换重构后的疲劳裂纹ECT信号

4.2 二维信号处理结果

对于2维ECT信号使用二维离散小波变换进行处理,算法与一维信号相同。图6(a)中是在一个有疲劳裂纹的试样上扫描所采集的二维ECT信号。可以从图6中观察到提离噪声很强,缺陷信号几乎被提离噪声湮没,同时也存在着白噪声。利用小波变换处理去除提离噪声和白噪声后,得到如图6(b)所示的缺陷信号。显然在经过小波变换处理后ECT信号的信噪比得到很大增强。

5 结 论

采用小波变换信号处理技术来减少从自然裂纹试样获得的一维和二维ECT信号中的非缺陷信号和白噪声,结果显示有效地减小了白噪声和非缺陷信号,重构了缺陷信号。

与傅立叶变换等传统滤波技术相比,采用小波变换方法去噪具有加强ECT信号的信噪比而不丢失缺陷信号信息的优势。为缺陷的可靠检测及精确表征提供了保证。

(a)疲劳裂纹的二维ECT原始信号(b)小波变换后的疲劳裂纹二维ECT信号

摘要：在用涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)法评价设备缺陷时,缺陷信号由于受到探头提离及设备结构变化引起的非缺陷信号及环境噪声的影响而恶化,直接影响到对缺陷的正确评估。采集了自然裂纹ECT信号并根据其特点,采用小波变换对其进行了去噪处理。首先将ECT信号进行小波分解,去除非缺陷信号及白噪声信号分量,然后对小波系数进行反变换,重构缺陷信号。对一维和二维ECT信号处理结果表明这种信号处理技术对提取湮没在非缺陷信号和白噪声中的缺陷信号非常有效。

关键词：涡流检测,自然裂纹,信号处理,小波变换

参考文献

[1]Yusa N,Chen Zhenmao,Miya K.Sizing of stress corrosion crack-ing on austenitic stainless piping in a nuclear power plant from eddy current NDT signals.Nondestructive Testing and Evaluation,2005;20(2):103—114

[2]杨福生.小波变换的工程分析与应用.北京:科学出版社,1999

8.数字电子技术与数字信号处理 篇八

【关键词】数字电子技术；数字信号处理；逻辑电路

计算能力可以说是人类最重要的能力之一，因为计算能力的需求增强，意味着贸易更加繁荣，人口更加密集，需求也愈发地多，人类最早的一次计算能力的提升是算盘的发明。这是人类利用工具来计算的开始，也是人类计算史上的一次飞跃。而后的很长时间，计算能力一直停留在算盘的层面，直至17世纪，德国数学家查尔斯·巴蓓奇通过大量对于计算的研究，发现通常的计算设备错误百出，于是他开发了自己的一套计算系统，设计出了差分机，差分机虽然只能计算一部分专门的数据，但是其中含有的系统则为以后的计算机的产生提供了思想基础，可以被认为是近代计算机的一个雏形，查尔斯·巴蓓奇也因为他对计算机的产生做出的贡献被认为是“计算机之父”。他设计的理论十分超前，特别是利用卡片输入程序和数据的设计被后人采用。而计算机技术的衍生，使得一个制表机公司悄悄崛起，学习了查尔斯·巴蓓奇的技术，发明了穿孔片计算机，成为了如今的IBM王国，在美国的一次人口普查，原本利用原始的人口普查需要10年的时间，此时IBM大显神威；仅仅利用六个月就完成，大发其财，迅速膨胀。而第二次世界大战的爆发，终于催生了计算机的诞生。因为在战争中需要精确打击对手，发射导弹时就需要知道导弹的飞行时间和落点，其中的计算十分复杂，人工难以实现，亟待一个计算机器的产生帮助计算。于是1946年，第一台真正意义上的计算机产生了，被命名为艾尼阿克，是电子管计算机，被认为是第一代计算机。而后计算机经过了电子管数字计算机，晶体管数字计算机，集成电路数字计算机，大规模集成电路计算机的四个过程，计算机技术逐渐成熟。后来计算机经过了两次的进一步改革，主要是体型大幅度缩小，逐渐进入了企业，家庭的视野，成本也不断降低。在接下来的几十年里，计算机逐渐成了一个集业务，生活，娱乐等多功能于一体的机器，建立了全球服务器系统，使用计算机可以获得许多生活中得不到的资源，充分发挥客户端PC的处理能力，很多工作可以在客户端处理后再提交给服务器，大大减轻了服务器的压力，进入了Internet时代，整个世界就像一张网一样互通有无，其中数字电子技术就是起主体作用的技术之一。

数字电子技术从17世纪发展到今天，理论体系得到逐步的完善，走入了大学校园，成为了一门重要的课程。在电路中，有两种不同的信号进行着信息传递，一种是模拟信号，他是通过电路中的电学指标来传递信号的，是连续变化的，处理这种信号的电路称为模拟电路。而另一种则是通过不连续变化的脉冲信号来作用的，处理数字信号的电路称为数字电路。

数字电路主要是研究脉冲信号的产生、变换、控制和对数字进行逻辑运算等，因此数字电路又称为逻辑电路。数字电子技术则是一门主要研究各种逻辑门电路，集成器件的功能及其应用，逻辑门电路组合和时序电路的分析和设计，集成芯片各脚功能，555定时器等。在最开始的时代，模拟电路更占据主要位置，而随着科技的发展，数字电路的优越性愈发地明显，它的信号处理能力更加强大，我们可以将模拟电路转换成数字信号，而后利用数字电路进行信号处理，最后在转换成模拟信号输出，提高了工作效率与工作质量，数字电子技术则为这种方法提供了理论依据与可行性。

首先，模拟电路是使用电信号的变化传递信息的，而电路中各个元件的属性如电阻，电流，电压容易受到外界条件的影响，如温度变化，湿度变化等因素，而且模拟电路的参数修改较为困难，而相比于模拟电路，数字电路采用的是二进制，通过逻辑门电路来处理信号，这样的处理方式首先外界环境变化对电路影响很小，不会因为某些因素轻微变化导致电路逻辑反转，并且逻辑电路参数修改简单了很多，便于控制，稳定性和灵活性兼备。逻辑门电路有很多种，但就如同每个理论体系一样，逻辑门电路也是有最基本的几个逻辑组成的，其中就包括与门，或门，非门。与门表示如果事件Y发生，则需要其发生的多个条件同时满足；或门表示如果事件Y发生，则需要其发生的多个条件只要一个或多个条件发生即可；非门表示如果决定事件Y发生的条件A满足时，Y不能发生，当A满足时，Y反而能发生。这三种基本的门电路通过组合还能形成与或门，与非门，或非门等，进而形成复杂的逻辑函数，这一切的逻辑处理就需要计算机或者专用机器进行处理。数字信号处理就是利用这些逻辑电路，采集信号，对其以数据的形式进行一系列的处理，得到易于使用，读取，转换的信号形式。数字信号处理主要应用多元化的数学手法，以网络，信号，通信等理论为依归进行处理信号。数字信号处理技术的具体操作方式是先经过信息的获取或者数据的采集，转换成原始信号，原始信号如果是连续信号，则需经过抽样过程成为不连续信号，进而进行转换，如果是不连续信号则可以直接转换，最终得到二进制数码，输入逻辑电路。

21世纪是信息时代，是高科技的时代，所以数字信号处理技术在很多领域都要得到应用。在通信领域，信号是最主要的研究对象，所以数字信号处理技术是核心的手法之一，现在的电子设备，通讯设施逐渐向无线化发展，整个世界形成一个无线系统，数字信号显得极为重要，数据加密，可视电话等进步科技的实现都需要数字信号处理技术的支持。在图形图像领域，数字处理技术可以很好地把图像，音频，视频等具体形式转换，而现如今已经广泛地应用在科学研究以及其他各行各业中，比如粒子的运动轨迹，卫星遥感图像的处理，岩石的勘测，生物细胞细微结构的扩放，这些技术也在迅猛发展，不断完善。尤其在生物学方面，数字信号处理技术居功至伟，因为人与动物的身体就是一个巨大的信息系统，通过各种器官，组织，细胞，传递信息，进行生命系统的微调，而神经系统作为调节的中枢，信息传递更加尤为重要，数字信号处理技术可以帮助研究人脑信息处理模型，为生物学的进步作出巨大的贡献。

总而言之，现今的时代是数字时代，是信息时代，数字信号处理技术作为一门实用性极强，应用广泛的科学，必定会大放异彩。

【参考文献】

[1]孙金林.数字信息处理技术的发展与思考[J].赤峰学院学报（科学教育版），2011（5）.

[2]李方慧.数字信号处理技术的新进展[M].北京理工大学出版社，2010：8.