《信号的转换 》课件.pptVIP

*****************课程目标1掌握信号的基本概念了解信号的定义、分类和特征,为后续学习打下基础。2理解信号处理的基本原理掌握频域分析、采样、量化、编码等核心概念和方法。3学习常见的信号转换技术包括A/D转换、D/A转换,并了解相关的优缺点。4拓展信号处理的应用领域涵盖信号的滤波、压缩编码、实时处理等高级主题。什么是信号定义信号是在时间或空间中传输或存储的理想化量。它可以携带各种形式的信息，如声音、图像、温度、压力等。功能信号用于传递和处理信息。它可用于监控、控制、通信等各种应用场景。特征信号的主要特征包括幅度、频率、相位等。它们决定了信号的性质和应用方式。信号的分类模拟信号连续变化的波形,代表物理量的大小和变化情况,如声音、温度、压力等。数字信号离散的数字值,具有固定的波形和振幅,如计算机中的0和1。信号分类信号既可以是模拟的,也可以是数字的,还可以根据时间特性分为连续时间信号和离散时间信号。离散时间信号离散时间信号离散时间信号是一种只在特定时间点上有定义的信号,与连续时间信号不同,其值在这些时间点之外是未定义的。离散时间信号通常由采样过程产生。采样过程离散时间信号是通过对连续时间信号进行采样得到的,即在时间轴上选取若干离散时间点来确定信号的值。采样频率决定了信号的时间分辨率。计算机表示离散时间信号可以用计算机进行数字化存储和处理,在数字信号处理中广泛应用。它们可以用序列表示,并进行各种数学运算和信号处理。连续时间信号定义连续时间信号是指随时间连续变化的数学函数,它可以在任意时刻取值。这种信号的值随时间变化且连续,未经采样或量化处理。特点连续时间信号可以在任何时间取值,无需依赖离散的时间间隔。它可以表示如声音、电压等物理量的实际变化过程。应用连续时间信号广泛应用于声音、图像、雷达等领域,可以完全反映信号的连续特性。它为后续的信号处理和分析提供了基础。表示连续时间信号通常用数学函数x(t)表示,其中t代表连续的时间变量。它可以用分析函数来描述信号随时间连续变化的特性。频域与时域1时域分析时域分析关注信号随时间的变化特征，如幅度、频率等。这种分析方法直观易懂，但对复杂信号的分析有限。2频域分析频域分析将信号分解为不同频率成分的组合，可以更全面地描述信号的特性。这种方法有助于分析和处理复杂的周期性信号。3时频分析时频分析综合了时域和频域分析的优势，提供了信号在时间和频率两个维度上的分布情况。这种方法更适用于非平稳信号的分析。傅里叶变换频域分析傅里叶变换可以将时域信号转换为频域表示。这使我们能够分析信号的频谱特征,从而更好地理解信号的特性和规律。周期信号分解任何周期信号都可以分解为一系列正弦波的叠加。傅里叶变换就是找出构成信号的这些基本频率成分。频谱特性傅里叶变换后的信号频谱反映了信号中各频率成分的幅度和相位。这些频谱特性蕴含了信号的丰富信息。应用场景傅里叶分析广泛应用于信号处理、通信、音乐、图像处理等领域,是理解和分析复杂信号的重要工具。信号的采样1连续时间信号原始信号连续的时间变化。2采样过程以固定频率对连续时间信号进行离散化。3离散时间信号由采样获得的离散化的时间序列。4满足采样定理采样频率至少为信号最高频率的2倍。采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。它通过定期测量连续时间信号的值来获得离散时间序列。采样过程必须满足奈奎斯特采样定理,以确保可以完全恢复原始连续时间信号。样本与重建1采样将连续时间信号转换为离散时间信号2量化将离散时间信号的幅值量化为有限个电平3编码将量化后的信号转换成数字代码4重建将采样、量化和编码后的离散时间数字信号重建为连续时间模拟信号从连续时间信号到可编码的离散时间信号,需要经过采样、量化和编码等步骤。而从数字信号重建模拟信号则需要通过重建滤波来实现。这些过程共同构成了信号的数字化处理。量化与编码量化过程将连续时间、连续幅度的模拟信号转化为离散的数字信号,需要经过量化和编码两个步骤。量化是将连续幅度分割成有限个离散电平。量化误差与噪声量化过程会引入量化误差,导致信号失真。量化噪声是一种量化引入的无关噪声,会降低信号的信噪比。编码过程编码是将量化后的离散电平用二进制码表示。编码过程还会引入编码噪声,需要权衡编码精度和系统复杂度。A/D转换原理模拟信号采样将连续的模拟信号以周期性的方式对其进行采样,转换为离散的数字信号。量化与编码采样后的信号需要量化成有限的离散电平,并进行编码转换为二进制数字。A/D转换器模拟-数字转换器将连续的模拟信号转换为可表