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数字信号处理期末复习——基础知识汇总（三）
数字信号处理期末复习——基础知识汇总（三） 数字信号处理，顾名思义，就是对信号在数字域内的处理。这可不是简单的“把声音变成数字”，它涵盖了从信号的采样、量化，到各种滤波、变换和分析等一系列关键步骤。理解这些基础知识，对于后续更复杂的算法学习至关重要。 首先，采样和量化是数字信号处理的基石。采样是指将连续时间信号转换成离散时间信号的动作，而量化则是将信号的幅值转换为离散的数值。采样率和量化位数直接决定了数字信号的精度和信息量。过低的采样率会导致信息丢失，而过高的采样率则会增加计算负担。 接下来，滤波是数字信号处理中必不可少的环节。常见的滤波算法包括高通滤波、低通滤波、带通滤波和阻带滤波。这些滤波器用于去除信号中的噪声，或者提取信号的特定频率成分。例如，运动模糊信号的处理，往往需要运用数字滤波技术进行去模糊。 然后，傅里叶变换是数字信号处理中的一个核心工具。它将信号从时域转换到频域，使得我们可以更直观地分析信号的频率特性。快速傅里叶变换（FFT）则是一种高效的离散傅里叶变换算法，广泛应用于音频处理、图像处理等领域。 此外，一些常见的数字信号处理算法，例如Z变换，也经常被应用在非线性系统中，用于求解非线性微分方程。 掌握这些基础概念，并灵活运用，无疑将为期末考试打下坚实的基础。让我们一起努力，争取取得优异成绩！
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数字信号处理
2025-07-20
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