数字信号处理实验介绍

第一篇：数字信号处理实验介绍

南邮广播电视工程广测实验六-数字卫星电视射频信号测量介绍

通信与信息工程学院

2016 / 2017 学年第一学期

《广播电视测量技术》

实

验

报

告

实 验 名 称 数字卫星电视射频信号测量 专 业 广播电视工程 学 生 班 级

B130114 学 生 学 号

B1311413

学 生 姓 名

陈超

指 导 教 师 姚锡林

日 期：

2016 年

10 月 12 日 1.实验目的：

在了解卫星电视接收系统的组成、原理之后，利用矢量频谱信号分析仪观察卫星电视QPSK星座图特征，分析卫星电视传输环境的特征。

2.实验原理：

(一)卫星电视接收系统的组成

一般的卫星电视接收系统主要包括:(1)天线;(2)馈源;(3)低噪声下变频器， 也称为高频头(是由低噪声放大器与下变频器集成的组件)，用LNB表示;(4)电 缆线;(5)端子接头;(6)卫星接收机;(7)电视接收机

1.抛物面天线:是把来自空中的卫星信号能量反射会聚成一点(焦点)。 2.馈源:设置在抛物面天线的焦点处，意思是馈送能量的源，要求将会聚 到焦点的能量全部收集起来。馈源又称波纹喇叭，主要功能有俩个:一是将天线接收的电磁波信号收集起来，变换成信号电压，供给高频头。二是对接收的电磁波进行极化。

3.高频头:(LNB亦称降频器)是将馈源送来的卫星信号进行降频和信号放大然后传送至卫星接收机。高频头的噪声度数越低越好。目前KU频道多采用馈源一体化高频头。

4.卫星接收机:是将高频头输送来的卫星信号进行解调，解调出卫星电视图像信号和伴音信号。

图1 卫星电视接收系统组成

(二)各部分组成原理说明 1)卫星接收天线

卫星接收天线有许多种:不同口径的，前馈型和后馈型的，板状和网的，Ku波段和C波段的，电动极轴和多馈源多波束的等。

1)在前馈天线和后馈天线的选择上，一般来说对收发合用的卫星通信站，选 购后馈天线是有利的，因后馈天线的增益比前馈天线的增益高，且容易与发射机 输出波导联接，馈损小，不会对天线形成阻挡。对一般的卫星接收站，可选前馈 天线，因前馈天线比后馈天线成本低。

2)在板状天线和网状天线的选择上，一般选用板状天线，因板状天线寿命长、增益高。但在风力较大的地区，宜选用结构强度较大的网状天线，因网状天线抗风能力强。网状天线增益虽比板状天线低一些，但成本约减一半。 3)接收Ku波段一般采用前馈天线。前馈天线又分正馈和偏馈两种。现在生 产的Ku波段接收天线几乎都是偏馈式的，因为在相同尺寸的情况下，偏馈天线 比正馈天线的增益高，且偏馈天线一般使用一体化的馈源高频调谐器(双线极 化)，易于安装调试与使用。

4)在天线口径的选择上，应根据所接收信号的卫星等效全向辐射功率(EIRP 和接收图像质量需求(等级)，对接收系统G/T值提出要求，再根据室外单元的 噪声温度，计算出接收天线的增益和口径。天线增益与口径的关系如下式所示: DG

式中:G一一接收天线的增益;D一一接收天线的直径;一天线效率;a一一工作波长。

2)高频调谐器(高频头) 高频调谐器又称卫星电视下变频器(高频头)，其作用是将天线接收到的卫星 信号进行低噪声放大和频率变换的装置。卫星电视低噪声下变频器又称为高频头 (也称卫星电视的室外单元)，它是由微波低噪声放大器，微波混频器，第一本振 和第一中频前置放大器组成。 2

图2 高频头原理框图

由于卫星电视接收系统中的地面天线接收到的卫星下行微波信号经过约 40000 km左右的远距离传输己是非常微弱，通常天线馈源输出载波功率约为-90dBmW。若馈线损耗为0.5 dB，则低噪声放大器输入端载波功率为一90.5 dBmW。第一变频器和带通滤波器的损耗约为10 dB，第一中放的增益约为30 dB 这样，若低噪声放大器给出增益(40-50) dB，则下变频器输出端可以输出（30- -20) dBmW的信号。因此，卫星电视下变频器的作用是在保证原信号质量参数的 条件下，将接收到的卫星下行频率的信号进行低噪声放大并变频。高频调谐器有 许多种:C波段和Ku波段的，模拟和数字的，与馈源一体的，双极性的，双本 振的，双波段双极性的等。

本次试验用为Ku波段数字的与馈源一体高频头。对于Ku频段高频头的选 择，由于目前我国使用的通信卫星(鑫诺1号星、亚洲2号星、亚太1A星等)转 发器的下行工作频段都为(12.25-12.75) GHz，而国际电联分配给我国直播卫星 (三个轨位为620E, 800E, 920E)的下行工作频段为(11.7^12.2) GHz，因此所选 用Ku频段高频头的频宽范围一定要与所需接收卫星的下行工作频率范围相适 应。

3)接收机 接收机有模拟接收机和数字接收机。模拟接收机主要由第二变频器和调频信 号解调器组成。数字接收机也叫综合解码器(IRD)，它由QPSK解调器、前向纠 错(FEC)器、解复用器、视音频解码器、D/A转换器组成。其功能是:接收卫星 下行经QPSK调制的MPEG-2数据流，并解码出一套广播电视信号。

在接收不同卫星数字传输标准的数字信号时，需要使用不同标准的IRD来 接收信号。例如:在接收亚洲2号Ku频段转发器上的中

3、中_

5、中

6、中8等 节目时，不但须用专用IRD(符合Digicipher且标准)接收机，而且须经中央电视台卫星电视传播中心授权后才能接收;如果要接收亚洲2号C波段转发器上我 国省区卫视节目，则须采用符合MPEG-2/DVB-S标准的IRD接收机;如果要接 收鑫诺1号“村村通”的卫星电视节目，则必须购买带有智能卡(Smart Card)插槽的专用卫星数字接收机，并经插有附加的智能卡解密后才能正常接收;如果要接收境外的加密卫星数字电视节目，除须使用符合相应标准的卫星接收机外，还须购买一个专用的智能卡(Smart Card)，其中含有解密所必须的密钥，把此卡插入卫星接收机后才能正常接收; 如果IRD的用户还有接收卫星数据的需求，则还要选择带有数据接口的IRD, 并且要注意其数据输出的最大速率是否符合应用要求，同时其传输码流应符合 DVB标准。

当接收卫星数字电视信号时，在接收天线的仰角和方位角大致对准后，其细 调要比接收模拟信号更慢、更仔细。因为数字解码接收机在收到信号以后对其数 据包的标志、状态等进行检索、识别判断、运算处理等复杂工序后才能有视音频 输出，这个过程大约需要数秒钟的时间。

数字电视解码接收机有一项重要指标一一Eb/No门限值(Eb为二进制码元信号能量，No为单位频谱的噪声功率)，一般要求接收机的门限值小于等于5 .5 dB (FEC= 3/4时)。在数字卫星电视接收中，当接收信号的Eb/No值高于门限值时，C/N的变化不会影响图像的信噪比S/N的变化，而在门限值附近时，C/N的下降会引起S/N的急据恶化，信号会出现误码而引起“图像停顿”或“马赛克”现象，严重时会接收不到信号，这种现象称为“峭壁效应”。在门限值附近，C/N仅变化(0.1 }-0.2)dB就会使图像由正常到中断，因此在数字电视接收中，除要求采用具有低Eb/No门限的优质IRD接收机外，还必须使接收端留出足够的C/N裕量， 这一点对Ku频段卫星信号接收尤为重要，因为Ku频段的雨衰量大。

由于上述原因，在卫星数字电视接收调试时，就不能采用像接收模拟电视那 样用观察图像的办法来调整天线，数字电视信号在数字接收机的门限值以下是不 会有图像的。所以在调试时应进入菜单，观察信号强度指示，若发现信号强度显 示有指示，调试就应放慢速度、减小幅度，进行微调，最终使信号强度指示最大。 4)接收参数

在接收卫星电视节目时，必须先搞清所要接收频道的接收参数，把接收参数 输入到接收机是接收数字卫星的一个重要环节。卫星电视接收参数一般包括: （1）下行频率，是指卫星电视信号从卫星转发器传送到地面接收站的频率。寻星时必须知道该星的下行频率，也可到有关专业报刊或网站中查询。需要注意的是，在报刊或网站中查找到的下行频率数值可能与频道运营商提供的稍有差别，在实际接收中可能导致数字机接收不到信号或出现停顿、马赛克现象，此时在排除器材质量及安装调试不当等因素的影响后，可将参数在小范围内稍加改动便有可能使节目顺利下载。

（2）极化方式，在同一接收地点，高频头的极化角因所接收卫星的经度不同的而发生变化，在接收中应根据所接收不同卫星适当调整高频头极化角。一般以正南方为基准，当接收正南方卫星的信号时，高频头的极化角为零，当接收南偏东方向的卫星信号时，要顺时针转动高频头来调整极化角。反之，当接收南偏西方向的卫星时要逆时针转动高频头来调整极化角。对于接收较弱的信号，细调高频头的极化角效果非常明显，如极化角调整不当很可能使弱信号的节目不能顺利下载。

（3）符码率，符码率的大小与传输图像的质量有关。符码率越大，图像传输的速率越大，图像质量也越高，允许的节目量也越大。频道运营商通过码率的设置和分配，满足不同的画质要求。

（4）前向纠错FEC，设置不同的前向纠错FEC根本目的是提高信号传输的可靠性。在DVB-S标准中，前向纠错FEC值有五种比率，即1/2, 2/3, 3/4,5/6和7/8，以前向纠错FEC为3/4为例，它表示在该节目码的总数中，3/4的数据为节目内容码，1/4的数据为纠错码。因目前生产的数字卫星接收机均可对前向纠错FEC进行自动侦测，在使用接收机时无需人工加入FEC值，因而该参数也常被人们忽视，导致不能很好地解释卫视接收中遇到的一些问题。例如用同洲3188A数字机接收亚太1A卫星上采用1/2前向纠错比的宁夏、甘肃、重庆和旅游卫视节目时，只要信号锁定灯点亮，Eb/No值为0也可流畅的收视。相反，当接收亚洲3S卫星上4000 H 268_50凤凰卫视一组节目时，其前向纠错比为7/8 ， Eb/No值达30%以上才不出现停顿、马赛克现象。

3.实验仪器: 卫星电视接收系统

Agilent MXA N9020A 矢量频谱信号分析仪

4.实验过程及数据

1)将卫星信号连接到N9020A; 2)按MODE键进入Vector Signal Analyzer(VXA)矢量信号分析仪模; 3)按MEAS键进入Digital Demod数字解调界面; 4)设置数字解调模式为QPSK; 5)选择测试目标为福建东南卫视，输入中心频率1. 444GHZ; 6)设置Symbol Rate符号率为4. 42MHZ; 7)按SPAN X Scale键设置SPAN为FULL SPAN; 8)按AMPTD Y Scale键设置Range为-40dBm。

图1 解调信号星座图

图2 解调信号误差矢量

图3 解调信号频谱

图4 解调信号误差分析

5.实验小结：

此次实验利用矢量频谱信号分析仪观察卫生电视QPSK信号并分析相关星座图、频谱等特征，其中星座图是判断相干干扰、噪声等的重要参考，解调后的卫星数字星座图只能大致看出在四个星座点之间跳动，且跳动剧烈，说明干扰导致解调出现巨大偏差，误码率大，从而不难得出卫星传输信道的干扰和衰落较为剧烈，准确可靠的解调恢复应使各星座点均在四个着陆点圆圈内部跳动。实验操作时在解调模式确定的情况下，先后设定的中心频率、符号速率、频扫范围和灵敏度范围对解调信号的正确至关重要，缺一不可。

第二篇：数字信号处理实验报告完整版

实验 1

利用 T DFT 分析信号频谱

一、实验目的

1.加深对 DFT 原理的理解。

2.应用 DFT 分析信号的频谱。

3.深刻理解利用 DFT 分析信号频谱的原理，分析实现过程中出现的现象及解决方法。

二、实验设备与环境

计算机、MATLAB 软件环境 三、实验基础理论

T 1.DFT 与 与 T DTFT 的关系

有限长序列 的离散时间傅里叶变换 在频率区间的 N 个等间隔分布的点 上的 N 个取样值可以由下式表示：

212 /0( )| ( ) ( ) 0 1Nj knjNk NkX e x n e X k k N      由上式可知，序列 的 N 点 DFT ,实际上就是 序列的 DTFT 在 N 个等间隔频率点 上样本 。

2.利用 T DFT 求 求 DTFT

方法 1 1：由恢复出的方法如下：

由图 2.1 所示流程可知：

101( ) ( ) ( )Nj j n kn j nNn n kX e x n e X k W eN               由上式可以得到：

IDFT DTFT

第三篇：数字信号处理实验-FFT的实现

实

验

报

告

学生姓名：

学 号：

指导教师：

一、实验室名称：数字信号处理实验室

二、实验项目名称：FFT的实现

三、实验原理：

一.FFT算法思想：

1.DFT的定义：

对于有限长离散数字信号{x[n]}，0  n  N-1，其离散谱{x[k]}可以由离散付氏变换(DFT)求得。DFT的定义为：

N1X[k]通常令ej2Nx[n]en0j2Nnk，k=0,1,…N-1 WN，称为旋转因子。

2.直接计算DFT的问题及FFT的基本思想：

由DFT的定义可以看出，在x[n]为复数序列的情况下，完全直接运算N点DFT需要(N-1)2次复数乘法和N(N-1)次加法。因此，对于一些相当大的N值(如1024)来说，直接计算它的DFT所作的计算量是很大的。

FFT的基本思想在于，将原有的N点序列分成两个较短的序列，这些序列的DFT可以很简单的组合起来得到原序列的DFT。例如，若N为偶数，将原有的N

22点序列分成两个(N/2)点序列，那么计算N点DFT将只需要约[(N/2) ·2]=N/2次复数乘法。即比直接计算少作一半乘法。因子(N/2)2表示直接计算(N/2)点DFT所需要的乘法次数，而乘数2代表必须完成两个DFT。上述处理方法可以反复使用，即(N/2)点的DFT计算也可以化成两个(N/4)点的DFT(假定N/2为偶数)，从而又少作一半的乘法。这样一级一级的划分下去一直到最后就划分成两点的FFT运算的情况。

3.基2按时间抽取(DIT)的FFT算法思想：

设序列长度为N2L，L为整数(如果序列长度不满足此条件，通过在后面补零让其满足)。

将长度为N2L的序列x[n](n0,1,...,N1)，先按n的奇偶分成两组：

x[2r]x1[r]x[2r1]x2[r]，r=0,1,…,N/2-1 DFT化为：

N1N/21N/21X[k]DFT{x[n]}N/21n0x[n]WnkN2rkr0x[2r]W2rkNr0x[2r1]WN(2r1)kN/21r0N/21x1[r]Wx1[r]W2rkNWWkNr0N/21x2[r]WN

r0rkN/2kNr0x2[r]WN/22rkrk上式中利用了旋转因子的可约性，即：WNN/21NrkN/21rkWN/2。又令

rkX1[k]r0x[1r]W,/X2[k]2r0x[r]WN2，则上式可以写成： /2X[k]X1[k]WNX2[k](k=0,1,…,N/2-1)

k可以看出，X1[k],X2[k]分别为从X[k]中取出的N/2点偶数点和奇数点序列的N/2点DFT值，所以，一个N点序列的DFT可以用两个N/2点序列的DFT组合而成。但是，从上式可以看出，这样的组合仅表示出了X[k]前N/2点的DFT值，还需要继续利用X1[k],X2[k]表示X[k]的后半段本算法推导才完整。利用旋转因子的周期性，有：WN/2WN/2X1[N2N/21rkr(kN/2)，则后半段的DFT值表达式：

rkk]r0x1[r]W2N/2r(Nk)N/21r0x1[r]WN/2X1[k]，同样，X2[N2k]X2[k]

(k=0,1,…,N/2-1)，所以后半段(k=N/2,…,N-1)的DFT值可以用前半段k值表达式获得，中间还利用到WN(N2k)NWN2Wk得到后半段的X[k]值表达式W，

k为：X[k]X1[k]WNkX2[k](k=0,1,…,N/2-1)。

这样，通过计算两个N/2点序列x1[n],x2[n]的N/2点DFTX1[k],X2[k]，可以组合得到N点序列的DFT值X[k]，其组合过程如下图所示：

X1[k] X1[k]WNkX2[k]

X2[k] WNnk -1 X1[k]WNkX2[k]

比如，一个N = 8点的FFT运算按照这种方法来计算FFT可以用下面的流程图来表示：

x(0)W0x(1)W0x(2)W0x(3)W2W0W1W0x(5)W0x(6)W0x(7)W2X(7)W3X(6)W2X(5)X(3)X(2)X(1)X(0)x(4)X(4)

4.基2按频率抽取(DIF)的FFT算法思想：

设序列长度为N2L，L为整数(如果序列长度不满足此条件，通过在后面补零让其满足)。

在把X[k]按k的奇偶分组之前，把输入按n的顺序分成前后两半：

N1N/21nkNN1X[k]DFT{x[n]}N/21N/21x[n]Wn0(nn0N2)kx[n]WnkNnN/2x[n]WNnkn0N/21x[n]WnkNn0x[nNkN2]WNnk

Nn0[x[n]x[nN2NkN2]W2N]WN,k0,1,...,N1因为W2N1，则有WX[k](1)，所以：

kkN/21n0[x[n](1)x[nN2]]WN,k0,1,...,N1

nk按k的奇偶来讨论，k为偶数时：

N/21X[2r]n0[x[n]x[nN2]]WN,k0,1,...,N1 N22rnN/21k为奇数时：X[2r1]前面已经推导过WNN/21n0[x[n]x[n]]WN(2r1)n,k0,1,...,N1

2rkWN/2，所以上面的两个等式可以写为：

N2]]WN/2,r0,1,...,N/21 N2rnrkX[2r]n0[x[n]x[nN/21X[2r1]n0{[x[n]x[n]]WN}WN/2,r0,1,...,N/21

nnr通过上面的推导，X[k]的偶数点值X[2r]和奇数点值X[2r1]分别可以由组合而成的N/2点的序列来求得，其中偶数点值X[2r]为输入x[n]的前半段和后半段之和序列的N/2点DFT值，奇数点值X[2r1]为输入x[n]的前半段和后半段之差再与WN相乘序列的N/2点DFT值。

令x1[n]x[n]x[nN/21nN2]，x2[n][x[n]x[nN/21N2]]WN，则有：

nX[2r]n0x1[n]WrnN/2,X[2r1]n0x2[n]WrnN/2,r0,1,...,N21

这样，也可以用两个N/2点DFT来组合成一个N点DFT，组合过程如下图所示：

x[n] x[n]x[nN2]

x[nN2] -1 WNn [x[n]x[nN2]]WNn

二.在FFT计算中使用到的MATLAB命令：

函数fft(x)可以计算R点序列的R点DFT值;而fft(x,N)则计算R点序列的N点DFT，若R>N，则直接截取R点DFT的前N点，若R

四、实验目的：

离散傅氏变换(DFT)的目的是把信号由时域变换到频域，从而可以在频域分析处理信息，得到的结果再由逆DFT变换到时域。FFT是DFT的一种快速算法。在数字信号处理系统中，FFT作为一个非常重要的工具经常使用，甚至成为DSP运算能力的一个考核因素。

本实验通过直接计算DFT，利用FFT算法思想计算DFT，以及使用MATLAB函数中的FFT命令计算离散时间信号的频谱，以加深对离散信号的DFT变换及FFT算法的理解。

五、实验内容：

a) 计算实数序列x(n)cos516n,0n256的256点DFT。

b) 计算周期为1kHz的方波序列(占空比为50%，幅度取为+/-512，采样频率为25kHz，取256点长度) 256点DFT。

六、实验器材(设备、元器件)：

安装MATLAB软件的PC机一台，DSP实验演示系统一套。

七、实验步骤：

(1) 先利用DFT定义式，编程直接计算2个要求序列的DFT值。

(2) 利用MATLAB中提供的FFT函数，计算2个要求序列的DFT值。 (3) (拓展要求)不改变序列的点数，仅改变DFT计算点数(如变为计算1024点DFT值)，观察画出来的频谱与前面频谱的差别，并解释这种差别。通过这一步骤的分析，理解频谱分辨力的概念，解释如何提高频谱分辨力。

(4) 利用FFT的基本思想(基2-DIT或基2-DIF)，自己编写FFT计算函数，并用该函数计算要求序列的DFT值。并对前面3个结果进行对比。

(5) (拓展要求)尝试对其他快速傅立叶变换算法(如Goertzel算法)进行MATLAB编程实现，并用它来计算要求的序列的DFT值。并与前面的结果进行对比。

(6) (拓展要求)在提供的DSP实验板上演示要求的2种序列的FFT算法(基2-DIT)，用示波器观察实际计算出来的频谱结果，并与理论结果对比。

八、实验数据及结果分析：

程序： (1) 对要求的2种序列直接进行DFT计算的程序

(2) 对要求的2种序列进行基2-DIT和基2-DIF FFT算法程序 (3) 对要求的2种序列用MATLAB中提供的FFT函数进行计算的程序

结果：(1)对2种要求的序列直接进行DFT计算的频域波形

(2)对2种要求的序列进行基2-DIT和基2-DIF FFT算法频域波形 (3)对2种要求的序列用MATLAB中提供的FFT函数计算的频域波形。 (4)(拓展要求)分析利用上面的方法画出的信号频谱与理论计算出来的频谱之间的差异，并解释这种差异。

(5)(拓展要求)保持序列点数不变，改变DFT计算点数(变为1024点)，观察频谱的变化，并分析这种变化，由此讨论如何提高频谱分辨力的问题。

九、实验结论：

十、总结及心得体会：

十一、对本实验过程及方法、手段的改进建议：

第四篇：《数字信号处理》实验三用双线性变换法设计IIR数字滤波器

实验三 用双线性变换法设计IIR数字滤波器

一、 实验目的

1、熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法

2、掌握数字滤波器的计算机仿真方法

3、通过观察对实际心电图信号的滤波作用获得数字滤波的感性知识。

二、 实验内容及原理

1、用双线性变换法设计一个巴特沃斯低通IIR数字滤波器。设计指标参数为在通带内截止频率低于0.2时最大衰减小于1dB在阻带内0.3频率区间上最小衰减大于15dB。

2、以0.02为采样间隔打印出数字滤波器在频率区间0/2上的幅频响应特性曲线。

3、用所设计的滤波器对实际心电图信号采样序列进行仿真滤波处理并分别打印出滤波前后的心电图信号波形图观察总结滤波作用与效果。 教材例中已求出满足本实验要求的数字滤波系统函数 31kkzHzH 3211212121kzCzBzzAzHkkk 式中 A0.09036 2155.09044.03583.00106.17051.02686.1332211CBCBCB

三、实验结果 心电图信号采样序列 0510152025303540455055-100-50050nxn心电图信号采样序列xn 用双线性变换法设计IIR数字滤波器一级滤波后的心电图信号 0102030405060-100-80-60-40-2002040ny1n一级滤波后的心电图信号 二级滤波后的心电图信号 0102030405060-100-80-60-40-2002040ny2n二级滤波后的心电图信号 三级滤波后的心电图信号 0102030405060-80-60-40-2002040ny3n三级滤波后的心电图信号 用双线性变换法设计IIR数

验字滤波器滤代波器的幅频响应曲线 码 00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5-50-40-30-20-10010w/pi20lgHjw滤波器的幅频响应曲线

四、实x-4-20-4-6-4-2-4-6-6-4-4-6-6-261280-16-38-60-84-90-66-32-4-2-48121210666400000-2-4000-2-200-2-2-2-20 n0:55 subplot111 stemnx. axis0 55 -100 50 xlabeln ylabelxn title心电图信号采样序列xn N56 A0.09036 20.09036 0.09036 B1 -1.2686 0.7051 B11 -1.0106 0.3583 B21 -0.9044 0.2155 y1filterABx n0:55 figure subplot111 stemny1. xlabeln ylabely1n title一级滤波后的心电图信号 y2filterAB1y1 n0:55 figure 用双线性变换法设计IIR数字滤波器subplot111 stemny2. xlabeln ylabely2n title二级滤波后的心电图信号 y3filterAB2y2 n0:55figure subplot111 stemny3. xlabeln ylabely3n title三级滤波后的心电图信号 A0.09036 20.09036 0.09036 B11 -1.2686 0.7051 B21 -1.0106 0.3583 B31 -0.9044 0.2155 H1wfreqzAB1100 H2wfreqzAB2100 H3wfreqzAB3100 H4H1.H2 HH4.H3 magabsH db20log10mageps/maxmag figure subplot111 plotw/pidb axis0 0.5 -50 10 xlabelw/pi ylabel20lgHjw title滤波器的幅频响应曲线

五、实验总结 双线性变换法的特点 对频率的压缩符合下列公式 11112zzTs sTsTz22 用双线性变换法设计IIR数字滤波器这样的变换叫做双线性变换。用双线性变换法来设计数字滤波器由于从s面映射到s1面具有非线性频率压缩的特点因此不可能产生频率混叠现象而且转换成的Hz是因果稳定的这是双线性变换法的最大优点。其缺点是w与之间的非线性关系直接影响数字滤波器频香逼真的模仿模拟滤波器的频响。 数字滤波器的输入和输出均为数字信号通过一定的运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分。数字滤波器可以通过模拟其网络传输函数进行实现。如图中所示滤波器对其高于截止频率的频段产生很高的衰减所得信号较之原信号剔除了高频的成分。

第五篇：数字图像处理图像变换实验报告

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

实 验

实验名称：图像处理姓名：刘强

班级：电信

学号：

报 告

1102

1404110128

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

实验一 图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换

一、 实验条件

PC机 数字图像处理实验教学软件

大量样图

二、 实验目的

1、 学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面的简单操作;

2、 熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理，了解编程实现的具体步骤;

3、 观察图像的灰度直方图，明确直方图的作用和意义;

4、 观察图像点运算和几何变换的结果，比较不同参数条件下的变换效果;

5、 观察图像正交变换的结果，明确图像的空间频率分布情况。

三、 实验原理

1、 图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤

图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度分布情况，为图像的相关处理操作提供了基本信息。

图像点运算是一种简单而重要的处理技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作，而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y)，输出图像为B(x,y)，则点运算可以表示为：

B(x,y)=f[A(x,y)] 其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation，GST)函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了。另外，点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。

图像几何变换是图像的一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等，其理论基础主要是一些矩阵运算，详细原理可以参考有关书籍。

实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图，如下：

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

2、 图像正交变换的基本原理及编程实现步骤 数字图像的处理方法主要有空域法和频域法，点运算和几何变换属于空域法。频域法是将图像变换到频域后再进行处理，一般采用的变换方式是线性的正交变换(酉变换)，主要包括傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换和小波变换等。正交变换被广泛应用于图像特征提取、图像增强、图像复原、图像压缩和图像识别等领域。

正交变换实验的重点是快速傅立叶变换(FFT)，其原理过于复杂，可以参考有关书籍，这里不再赘述。至于FFT的编程实现，系统采用的方法是：首先编制一个一维FFT程序模块，然后调用该模块对图像数据的列进行一维FFT，再对行进行一维FFT，最后计算并显示幅度谱。程序流程图如下：

四、 实验内容

图像灰度直方图

点运算：图像反色、灰度线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和灰度

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实验一 图象变换实验

均衡

几何变换：图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转 正交变换：傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换和小波正反变换

注意：

1、 所有实验项目均针对8位BMP灰度图像进行处理，其它格式(如JPG)的图像可以利用系统提供的图像格式转换工具进行转换，再进行处理;

2、 本次实验的重点是图像的灰度直方图和点运算，几何变换和正交变换只作一般性了解。

五、 实验步骤

以图像灰度阈值变换为例说明实验的具体步骤，其它实验项目的步骤与此类似。

1、 打开计算机，在系统桌面上双击“数字图像处理实验教学软件系统”的可执行文件“图象处理”的图标，进入实验系统;

2、 执行文件→打开，在OPEN对话框中选择待处理的图像，按【OK】后系统显示出图像;

3、 执行查看→图像基本信息，将显示图像基本信息对话框，如图所示;

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实验一 图象变换实验

4、 执行查看→灰度直方图，查看图像的灰度直方图，如图所示;

5、 执行图像变换→正交变换→傅立叶变换，查看图像的频率域分布情况，如图所示;

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实验一 图象变换实验

6、 执行图像变换→正交变换→小波变换，查看图像经过小波变换的效果，如图所示;

7、 执行图像变换→点运算→阈值变换，修改阈值变换对话框中的阈值参数，如图所示;

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实验一 图象变换实验

8、 设置完阈值参数后按【OK】,系统显示阈值变换后的图像，与原图像进行比较，观察阈值变换的效果，如图所示;

9、 重复步骤4，查看阈值变换后图像的直方图分布情况;

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实验一 图象变换实验

10、 重复步骤5，查看阈值变换后图像的频率域分布情况;

11、执行文件→保存或另存为，保存处理后的图像;

12、执行文件→重新加载，重新加载原始图像，但要注意先前对图像的处理将会丢失; 注意：

13、在执行步骤2时可能会出现有些图像文件不能打开的情况，如图所示，此时可以先利用图像格式转换工具将图像文件转换为8位BMP图像，再利用系统进行处理。步骤14和15是使用图像格式转换工具的方法;

14、在桌面上双击图像格式转换工具Jpg2bmp的图标，进入转换工具界面，如图所示;

15、按照界面提示，把JPG格式的图像文件转换成8位BMP图像。

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

步骤13示意图

步骤14示意图

六、 思考题

1、 图像灰度线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和灰度均衡之间有何区别?

灰度线性变换就是将图像的像素值通过指定的线性函数进行变换，以此增强或者减弱图像的灰度。

灰度的阈值变换可以让一幅图像变成黑白二值图。

灰度的窗口变换也是一种常见的点运算。它的操作和阈值变换类似。从实现方法上可以看作是灰度折线变换的特列。窗口灰度变换处理结合了双固定阈值法，与其不同之处在于窗口内的灰度值保持不变。

灰度拉伸又叫做对比度拉伸，它与线性变换有些类似，不同之处在于灰度拉伸使用的是分段线性变换，所以它最大的优势是变换函数可以由用户任意合成。

灰度均衡是增强图像的有效方法之一。灰度均衡同样属于改进图像的方法，灰度均衡的图像具有较大的信息量。从变换后图像的直方图来看，灰度分布更加均匀。

2、 利用图像镜像和旋转变换可以实现图像转置吗?如果可以，应该怎样实现?

可以。进行一次镜像变换，顺(逆)时针旋转两次，再以与第一次相反的方向镜像变换。

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实验一 图象变换实验

实验二 图像增强及复原实验

七、 实验条件

PC机 数字图像处理实验教学软件

大量样图

八、 实验目的

1、 熟练使用“数字图像处理实验教学软件系统”;

2、 熟悉图像增强及复原的基本原理，了解编程实现的具体步骤;

3、 观察图像中值滤波、平滑、锐化和伪彩色编码的结果，比较不同参数条件下的图像增强效果;

4、 观察图像退化和复原的结果，比较不同复原方法的复原效果。

九、 实验原理

1、 图像增强和复原的基本原理

对降质图像的改善处理通常有两类方法：图像增强和图像复原。

图像增强不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地进行突出，并衰减图像的次要信息，改善后的图像不一定逼近原始图像，只是增强了图像某些方面的可读性，如突出了目标轮廓，衰减了各种噪声等。图像增强可以用空域法和频域法分别实现，空域法主要是在空间域中对图像象素灰度值直接进行运算处理，一般包括中值滤波、模板平滑和梯度锐化等，空域法可以用下式来描述：

g(x,y)=f(x,y)*h(x,y) 其中f(x,y)是处理前图像，g(x,y)表示处理后图像，h(x,y)为空间运算函数。图像增强的频域法是在图像的频率域中对图像的变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域，系统涉及的各种滤波器属于频域法增强，这是一种间接处理方法，可以用下面的过程模型来描述：

其中：F(u,v)=[ f(x,y)]，G(u,v)= F(u,v)H(u,v)，g(x,y)=1[ G(u,v)]，和1分别表示频域正变换和反变换。实验系统提供了图像增强相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。

图像复原是针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，使改善后的图像尽可能逼近原始图像，提高了图像质量的逼真度。关于图像复原的详细原理可以参考相关书籍，这里不再赘述。本系统提供了图像的噪声退化、卷积退化和运动模糊退化操作，并提供了相应的逆滤波复原、维纳复原和运动模糊复原操作。本次

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实验一 图象变换实验

实验中图像复原只作一般性了解。

2、 编程实现步骤

下面以图像增强中的中值滤波操作为例给出编程实现的程序流程图，如下：

十、 实验内容

图像增强：中值滤波、图像模板平滑、理想低通滤波器平滑、巴特沃斯低通滤波器平滑、梯度锐化、拉普拉斯锐化、理想高通滤波器锐化、巴特沃斯高通滤波器锐化和伪彩色编码

图像复原：图像的噪声退化、卷积退化、卷积加噪声退化、运动模糊退化、逆滤波复原、维纳复原和运动模糊复原

注意：

3、 所有实验项目均针对8位BMP灰度图像进行处理;

4、 本次实验的重点是图像增强中的中值滤波和模板平滑，图像复原只作一般性了解。

十一、 实验步骤

以图像中值滤波操作为例说明实验的具体步骤，其它实验项目的步骤与此类似。

11、 打开计算机，在系统桌面上双击“数字图像处理实验教学软件系统”的可执行文件“图象处理”的图标，进入实验系统;

12、 执行文件→打开，在OPEN对话框中选择待处理的图像，按【OK】后系统显示出图像;

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实验一 图象变换实验

13、 执行查看→图像基本信息，将显示图像基本信息对话框，如图所示;

14、 执行查看→灰度直方图，查看图像的灰度直方图，如图所示;

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实验一 图象变换实验

15、 执行图像变换→正交变换→傅立叶变换，查看图像的频率域分布情况，如图所示;

16、 执行图像增强→中值滤波，选择或自定义对话框中的滤波器参数，如图所示;

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实验一 图象变换实验

17、 设置完滤波器参数后按【OK】,系统显示中值滤波后的图像，与原图像进行比较，观察中值滤波的效果，如图所示;

18、

重复步骤4，查看中值滤波后图像的直方图分布情况;

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

19、 重复步骤5，查看中值滤波后图像的频率域分布情况;

10、执行文件→保存或另存为，保存处理后的图像;

11、执行文件→重新加载，重新加载原始图像，但要注意先前对图像的处理将会丢失。

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实验一 图象变换实验

十二、

思考题

1、 图像中值滤波和模板平滑之间有何区别?

图像平滑处理就是用平滑模板对图像进行处理，以减少图像的噪声。而中值滤波是一种非线性的信号处理方法。

2、 图像增强和图像复原之间有何区别?

图像增强：利用一定的技术手段，不用考虑图像是否失真(即原 始图像在变换后可能会失真)而且不用分析图像降质的原因。针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

图像复原：针对质量降低或者失真的图像，恢复图像原始的内容或者质量。图像复原的过程包含对图像退化模型的分析，再对退化的图像进行复原。图像退化是由于成像系统受各种因素的影响，导致了图像质量的降低，称之为图像退化。这些因素包括传感器噪声、摄像机聚焦不佳、物体与摄像机之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的象差、成像光源和射线的散射等。 图像复原大致可以分为两种方法：

一种方法适用于缺乏图像先验知识的情况，此时可对退化过程建立模型进行描述，进而寻找一种去除或消弱其影响的过程，是一种估计方法;

另一种方法是针对原始图像有足够的先验知识的情况，对原始图像建立一个数学模型并根据它对退化图像进行拟合，能够获得更好的复原效果。

3、 图像维纳复原为什么比逆滤波复原效果好?

维纳滤波复原的原理可表示为

对于维纳滤波，由上式可知，当

时，由于存在 项，所以数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

不会出现被0除的情形，同时分子中含有项，在处，。当时，，此时维纳滤波就变成 了逆滤波;当时，，表明维纳滤波避免了逆滤波中 出现的对噪声过多的放大作用,也就是说图像维纳复原比逆滤波复原效果好。