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

一、理解信号变换的基本概念 二、理解离散傅立叶变换的基本概念 三、掌握快速傅立叶变换的应用方法 四、掌握离散余弦变换的应用方法 五、掌握Z变换的应用方法 六、了解Chirp z变换的基本概念 七、掌握Hilbert变换的初步应用 八、了解倒谱变换的基本概念

➢ 掌握数字信号处理基本流程； ➢ 掌握数字低通滤波器的基本设计流程； ➢ 掌握Visual Studio平台下数字信号插值的基本实现流程

1、信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。 2、连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 3、模拟信号是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 4、离散信号:时间上不连续,幅度连续。 5、数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续

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快速傅里叶变换（FFT)的出现推动了傅里叶分析的发展和应用。事实上，FFT不是一种新的变换，而是DFT的快速算法。线性卷和及离散傅里叶变换（DFT）是信号处理涉及最多的运算，DFT在相关、滤波及谱估计等方面已得到了广泛的应用。本章重点讨论FFT的基2算法、分裂基算法和使频域细化的线性调频Z变换(CZT)算法，同时，也讨论了卷和的快速算法。 7.1 概述 7.2 直接计算DFT存在的问题及改进的途径 7.3 Goertzel算法 7.4 按时间抽取(DIT)的基2 FFT算法 7.5 按频率抽取(DIF)的基2 FFT算法 7.6 进一步减少运算量的措施 7.7 按频率抽取(DIF)的基4 FFT算法 7.8 分裂基算法 7.9 线性卷和与线性相关的FFT算法 7.10 线性调频Z变换（CZT）

4.1 LTI Discrete-Time Systems in the Transform Domain · Such transformdomain- representations provide additional insight into the behavior of such systems It is easier to design and implement these systems in the transform-domain for certain applications We consider now the use of the DtFt and the z-transform in developing the transform- domain representations of an LTI system

2. 4 离散时间信号和系统的频域描述 2. 4. 1 离散时间信号的傅里叶变换 众所周知，连续时间信号f(t)的傅里叶变换定义为：

一个周期为N的周期序列 可表示为： 这样的周期序列的Z变换是不收敛的。如果用离散傅里叶 级数表示，则可以讨论其收敛性。 用傅里叶级数表示，其基波频率为： 用复指数表示： 第k次谐波为： 由于是周期序列，且k次谐波也是周期为N的序列：

频率取样是指对序列的傅里叶变换或系统的频率特性进行取样 。本节讨论在什么条件下能够用得到的频谱取样值无失真地恢复原信号或系统