数字信号处理毕业论文

1.现代数字信号处理的编辑推荐

译者序：

随着电子技术的发展，数字信号已经取代了模拟信号，占据了主导地位。目前，虽然绝大多数科研院校都开设了“数字信号处理”课程，着重介绍数字信号处理的基础理论，但其中涉及的内容离实际使用的理论和算法还存在一定的距离。本书的编写过程中特别注意了上述问题，其内容非常贴近实际应用，可以作为初学者的入门书籍，也可以供研究生和工程人员的进一步提高使用。

本书涉及的内容较广泛，按照所涉及理论的难易程度安排，前7章是数字信号处理的经典理论，后面两章是现代理论。第1章和第2章，回顾信号与系统的基础理论并介绍数字信号处理的基础知识；第3章介绍数字信号处理的基本工具—离散时间傅里叶变换；第4章至第8章介绍滤波器和滤波器组的设计、多采样率变换等内容；第9章介绍时频分析基础。读者可根据自己的需要和水平有选择性地阅读，相信这本书会给大家带来帮助。

整书的翻译历时近8个月才完成了初稿。在对初稿的校对中，我们一起讨论分析，使得大家对数字信号处理的理论又有了一层更深的认识。翻译是一种艰苦的工作，但当书籍即将出版的时候，这种苦已经变成了一种期待的兴奋和快乐。作为一个老师和一个译者，此时希望将这种快乐与读者、参与翻译的人们和出版社的编辑分享，希望大家在阅读时能够记下他们的名字—张伟、尤扬、李晋、潘银君、肖龙安、郑珊瑚、白晓亮。同时，我也希望把这本书作为一份礼物送给我的导师—陈健教授，希望他收到这份礼物时能够和当年拿着我的博士毕业论文时一样高兴。最后，我要感谢我的父母和我的妻子，是他们的支持让我能够在工作上投入很大的精力，感激之情难于言表，套用一句歌词“军功章上有我的一半，也有你的一半”。

限于水平和时间原因，书中难免有误漏之处，敬请读者批评指正。

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2.我要做毕业设计,题目是数字信号处理课程仿真实验的开发,要用

寡人来也 来晚了么

就是在回调函数底下 放你的m文件 比如

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

global im

[filename pathname] = 。

uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'}， '开始')；

str=[pathname filename];

im=imread(str);

axes(handles.axes1);

imshow(im);

3.数字信号处理课程设计

这个问题我来回答哈采集系统说明：麦克风输入方式MiclnMATLAB函数MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱（DAQ-Data Acquisition Toolbox），可满足控制声卡进行数据采集的要求：wavrecord(n,fs,ch,dtype) %记录声音waveplay(y,fs)  %发送向量信号wavread(file)  %读取wave文件sound(y,fs)  %向扬声器送出音频信号滤波函数说明：采用Kaiser window FIR:Sampling Frequency: 8192Type:Lowpass Fc:956.6Beta:5分帧函数说明：语音处理工具箱：VOICEBOX Speech Processing Toolboxv5中提供了该函数：function f=enframe(x,win,inc)端点检测函数说明：zcr = sum(signs.*diffs, 2)； %计算过零率amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)), 2）；%计算短时能量 【参考书目】1.《现代语音处理技术及应用》2.《现代语音技术基础与应用》3.《语音信号处理》4.《语音信号处理[专著]》5.《Visual C++开发工具程序员参考手册》6. 《信号处理滤波器设计--基于MATLAB和Mathematic》7. 《数字信号处理及其MATLAB实现》8. 《MATLAB数字信号详解》原程序：【附源程序】1.界面：clearglobal hpop hlistclf resetH=axes('unit','normalized','position',[0,0,1,1],'visible','off');set(gcf,'currentaxes',H);str='\fontname{隶书}'；h_fig=get(H,'parent');set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.7,0.6]); hlist=uicontrol(h_fig,'style','list','unit','normalized',。

'position',[0.7,0.6,0.2,0.2],。 'string'，'录音|滤波|分帧|端点检测|录音回放'，'MAX',2);hpush=uicontrol(h_fig,'style','push','unit','normalized',。

'position',[0.76,0.32,0.1,0.06],'string'，{'运行'}，'callback',。 'yuyin')；分帧：function f=enframe(x,win,inc)nx=length(x);nwin=length(win);if (nwin == 1) len = win;else len = nwin;endif (nargin < 3) inc = len;endnf = fix((nx-len+inc)/inc);f=zeros(nf,len);indf= inc*(0:(nf-1)).';inds = (1:len);f(:) = x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:));if (nwin > 1) w = win(:)'; f = f .* w(ones(nf,1),:);endglobal hlistB=get(hlist,'value');switch B case 1 fs = 11025; x = wavrecord(5*fs); subplot('position',[0.001,0.03,1,0.8]),plot(x);。

title（'原图'）； axis square;axis off case 2 I=imread('bonemarr.tif'); J=imadjust(I,[0 1],[1 0],1.3); subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),imshow(I);。 title（'原图'）； axis square;axis off subplot('position',[0.38,0.6,0.3,0.3]),imshow(J),title（'调整后'）； case 3 f=enframe(x,10); subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),plot(x);。

title（'原图'）； axis square;axis off subplot('position',[0.38,0.6,0.3,0.3]),plot(f),title（'分帧后'）； case 4 [x1,x2] = vad(x) case 5 wavplay(x);end2.检测程序：。

4.数字信号处理课程设计

这个问题我来回答哈采集系统说明：麦克风输入方式MiclnMATLAB函数MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱（DAQ-Data Acquisition Toolbox），可满足控制声卡进行数据采集的要求：wavrecord(n,fs,ch,dtype) %记录声音waveplay(y,fs)  %发送向量信号wavread(file)  %读取wave文件sound(y,fs)  %向扬声器送出音频信号滤波函数说明：采用Kaiser window FIR:Sampling Frequency: 8192Type:Lowpass Fc:956.6Beta:5分帧函数说明：语音处理工具箱：VOICEBOX Speech Processing Toolboxv5中提供了该函数：function f=enframe(x,win,inc)端点检测函数说明：zcr = sum(signs.*diffs, 2)； %计算过零率amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)), 2）；%计算短时能量【参考书目】1.《现代语音处理技术及应用》2.《现代语音技术基础与应用》3.《语音信号处理》4.《语音信号处理[专著]》5.《Visual C++开发工具程序员参考手册》6. 《信号处理滤波器设计--基于MATLAB和Mathematic》7. 《数字信号处理及其MATLAB实现》8. 《MATLAB数字信号详解》原程序：【附源程序】1.界面：clearglobal hpop hlistclf resetH=axes('unit','normalized','position',[0,0,1,1],'visible','off');set(gcf,'currentaxes',H);str='\fontname{隶书}'；h_fig=get(H,'parent');set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.7,0.6]); hlist=uicontrol(h_fig,'style','list','unit','normalized',。

'position',[0.7,0.6,0.2,0.2],。 'string'，'录音|滤波|分帧|端点检测|录音回放'，'MAX',2);hpush=uicontrol(h_fig,'style','push','unit','normalized',。

'position',[0.76,0.32,0.1,0.06],'string'，{'运行'}，'callback',。 'yuyin')；分帧：function f=enframe(x,win,inc)nx=length(x);nwin=length(win);if (nwin == 1) len = win;else len = nwin;endif (nargin < 3) inc = len;endnf = fix((nx-len+inc)/inc);f=zeros(nf,len);indf= inc*(0:(nf-1)).';inds = (1:len);f(:) = x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:));if (nwin > 1) w = win(:)'; f = f .* w(ones(nf,1),:);endglobal hlistB=get(hlist,'value');switch B case 1 fs = 11025; x = wavrecord(5*fs); subplot('position',[0.001,0.03,1,0.8]),plot(x);。

title（'原图'）； axis square;axis off case 2 I=imread('bonemarr.tif'); J=imadjust(I,[0 1],[1 0],1.3); subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),imshow(I);。 title（'原图'）； axis square;axis off subplot('position',[0.38,0.6,0.3,0.3]),imshow(J),title（'调整后'）； case 3 f=enframe(x,10); subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),plot(x);。

title（'原图'）； axis square;axis off subplot('position',[0.38,0.6,0.3,0.3]),plot(f),title（'分帧后'）； case 4 [x1,x2] = vad(x) case 5 wavplay(x);end2.检测程序：。

5.本人是二本的通信工程专业,请教非官方回答

现在基本所有信号的处理都是针对数字信号（把模拟信号变成数字量来处理） 比如mp3播放器中音频信号的处理 都是在数字下完成 比较直观的是mp3中的'eq'（均衡器 可以调节声音各频段声音的大小）就是处理数字信号的频域（模拟信号是傅里叶变换 数字信号是z变换 DFT等）~再如photoshop中的图像处理也是数字信号处理的一方面 比如改变颜色 （颜色本是模拟量但数字化后就可以通过改变这些数据来获得图像处理的结果 ）比如使图像变红 我们可以在频域中增加红色频段的数值来使图像变红~~数字信号处理方面还有很多~最终的目的是用电脑做出一些算法（编程）来处理数字信号~~ps：这学期刚学完数字信号处理，绝对非官方解答，自言自语。

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