延安大学：《数字信号处理》课程教学讲稿（DigitalSignal Processing，DSP）数字信号处理教学方案（修订）

延安大学：《数字信号处理》课程教学讲稿（DigitalSignal Processing，DSP）数字信号处理教学方案

到目前为止，我们讨论了连续时间周期信号的频谱（CTFS）、连续时间非周期信号的频谱（CTFT）及非周期序列的频谱(DTFT)，本章主要讨论周期序列的傅里叶级数（DFS)及其性质、有限长序列的傅里叶变换(DFT)的性质、有限长序列的傅里叶变换与周期序列的傅里叶级数的关系。有限长序列的离散傅里叶变换不仅在理论上十分重要，而且还存在快速算法，因此，离散傅里叶变换在数字信号处理中起着核心作用。 6.1 有限长序列与周期序列的关系 6.2 导出周期序列傅里叶级数的各种途径 6.3 常用周期序列的傅里叶级数 6.4 离散傅里叶变换 6.5 DFS与DFT的性质 6.6 离散傅里叶级数分析法 6.7 有限长序列的ZT、DTFT及DFT的相互表示 6.8 利用DFT逼近CTFT

针对轧辊偏心问题,提出了一套对轧辊偏心信号进行提取和检测的数字信号处理方法;讨论了该方法在偏心控制中应用的有关问题。现场实验结果证实,该方法应用方便,处理正确,控制有效

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向

延安大学：《数字信号处理》课程PPT教学课件（DigitalSignal Processing，DSP）Chapter 8 多采样率数字信号处理（演示版）

一、数字逻辑电路 ⒈数字信号 ⑴ 数字量： ⑵数字信号：

上海交通大学：《数字信号处理 Digital Signal Processing（B）》教学资源_Reference Book_数字信号处理及其matlab实现

8.1数字信号接收的统计表述 8.2最佳接收的准则 8.3最佳接收机的抗干扰性能

• 1、引言 • 2、数字信号接收的统计表述 • 3、关于最佳接收的准则 • 4、确知信号的最佳接收 • 5、随相信号的最佳接收 • 6、起伏信号的最佳接收 • 7、普通接收机与最佳接收机的性能比较 • 8、匹配滤波器 • 9、最佳基带传输系统