《數(shù)字信號(hào)處理導(dǎo)論-第1章》

典型離散時(shí)間信號(hào)離散信號(hào)的運(yùn)算三.信號(hào)的分類

四.噪聲六.確定性信號(hào)的相關(guān)函數(shù)七.與本章內(nèi)容有關(guān)的MATLAB文件第1章離散時(shí)間信號(hào)1.單位抽樣信號(hào)（Kronecker函數(shù)）？如何表達(dá)1.1典型離散時(shí)間信號(hào)單位沖激信號(hào)（Drac函數(shù)）脈沖串：

或?qū)憺?/p>

={…,1,1,1,…}沖激串：將用

來(lái)替換離散序列2.脈沖串序列3.u(n)單位階躍序列則4.指數(shù)信號(hào)指數(shù)信號(hào)

5.正弦信號(hào)定義：(:Hz;:rad/s;:抽樣頻率,Hz)?周期

例:

則令則:則周期無(wú)周期

歐拉公式?!1.移位：整個(gè)序列移動(dòng)1.2離散信號(hào)的運(yùn)算給定:當(dāng)前時(shí)刻:過去時(shí)刻:將來(lái)的單位延遲是以后用表示2.加,減,乘:4.信號(hào)的變換：Z，DFT注意·：時(shí)刻對(duì)齊3.卷積和：5.信號(hào)時(shí)間尺度變化離散信號(hào)時(shí)間尺度的伸縮？信號(hào)的抽取與插值6.信號(hào)的分解分解的基向量分解的系數(shù)信號(hào)的離散表示由信號(hào)的分解，或信號(hào)的變換奇偶對(duì)稱序列的分解1.連續(xù),離散2.周期,非周期3.功率信號(hào),能量信號(hào)能量信號(hào)1.3信號(hào)的分類功率信號(hào)例信號(hào)可求出：能量信號(hào)信號(hào)可求出：不收斂，非能量信號(hào)4.確定性信號(hào),隨機(jī)信號(hào)表格曲線公式確定性信號(hào)均勻分布的隨機(jī)變量隨機(jī)信號(hào)5.單通道,多通道1.4噪聲（Noise）（一）噪聲與信號(hào)的關(guān)系：加法性噪聲乘法性噪聲信號(hào)和噪聲是相對(duì)而言的1.白噪聲：頻譜為一直線；自相關(guān)函數(shù)為函數(shù)各點(diǎn)之間互不相關(guān)WhiteNoise（二）噪聲的種類白噪聲是信號(hào)處理中最常用的噪聲模型！信噪比SNR

均勻分布白噪聲直方圖高斯分布白噪聲直方圖ColoredNoise3.脈沖噪聲4.工頻噪聲2.有色噪聲：特點(diǎn)：頻譜不是直線去除噪聲是信號(hào)處理的永恒話題！相關(guān)是研究?jī)蓚€(gè)信號(hào)之間，或一個(gè)信號(hào)和其移位后的相關(guān)性，是信號(hào)分析、檢測(cè)與處理的重要工具；在隨機(jī)信號(hào)的理論中起到了中心的作用。相關(guān)系數(shù)1.6確定性信號(hào)的相關(guān)函數(shù)能量有限信號(hào)相關(guān)系數(shù)的又一個(gè)定義：注意，

相關(guān)系數(shù)不能反映信號(hào)內(nèi)在的相關(guān)性，所以引入相關(guān)函數(shù)。包含自相關(guān)函數(shù)和互相關(guān)函數(shù)：

之間的互相關(guān)

之間的互相關(guān)所以相關(guān)函數(shù)中的時(shí)間變量：保持不動(dòng)，將往左，或右移動(dòng)個(gè)抽樣間隔，然后將和對(duì)應(yīng)相乘與相加，即得；和的長(zhǎng)度應(yīng)一樣長(zhǎng)；3.可正可負(fù)。含意自相關(guān)函數(shù)：實(shí)序列復(fù)序列互相關(guān)函數(shù)性質(zhì)：自相關(guān)函數(shù)性質(zhì)：功率信號(hào)相關(guān)函數(shù)的定義：自相關(guān)互相關(guān)對(duì)于能量信號(hào)：自相關(guān)1.若

是周期的,周期是,則2.若是實(shí)的,則3.取最大值,