信号处理基础：去伪存真与数字信号分析

"该资源主要涉及信号处理的基本概念、目的以及相关的方法，包括信号的数学描述、波形描述，重点讲解了信号处理的目的——去伪存真、特征抽取和编码解码。此外，还介绍了离散时间信号的类型，如连续时间信号、离散时间信号和数字信号，并阐述了物理可实现系统的条件。内容涵盖单位冲激响应、离散系统的分析，特别是循环卷积的计算方法以及利用循环卷积定理求解线性卷积的示例。最后提到了快速傅里叶变换(FFT)的基本应用和IIR数字滤波器的结构。" 详细说明: 信号处理是信息处理的重要组成部分，通过对信号进行提取、变换、分析和综合等操作，来达到提取有用信息、去除噪声、压缩数据等目的。信号可以是各种物理量，如声音、图像、温度等，它们是通信系统中直接处理的对象。信号的描述方法有两种：数学描述和波形描述。前者通过数学公式将信号表示为函数或序列，后者则通过图形化的方式展示信号随时间变化的形态。 信号处理的主要目标有三个：首先，去伪存真，即通过过滤掉噪声，保留信号中的关键信息；其次，特征抽取，从原始信号中提取具有代表性的特征，便于后续的分析和识别；最后，编码解码，对信号进行压缩编码以节省存储空间和传输带宽，然后在接收端进行解码恢复原始信号。 离散时间信号是时间变量离散化的信号，包括连续时间信号和数字信号。数字信号是时间和幅值都离散化的，常用于数字通信系统。物理可实现系统需要同时满足稳定性和因果性，例如线性时不变系统。 单位冲激响应是线性时不变系统对单位冲激序列输入的响应，它是系统特性的重要体现。离散系统的分析中，循环卷积是一种简化计算线性卷积的方法，通过在复平面上的特定运算来实现。文中给出了使用MATLAB代码计算线性卷积的示例，展示了如何使用直接卷积函数和循环卷积函数。 快速傅里叶变换(FFT)是计算离散傅里叶变换的高效算法，对于信号处理和频谱分析有着广泛应用。IIR数字滤波器是数字信号处理中的重要工具，通常有直接I型等不同的结构，用于设计各种类型的滤波效果，如低通、高通、带通和带阻滤波器。 这篇资料涵盖了信号处理的基础知识，包括信号的定义、分类、处理目的以及相关的计算方法，适合信息处理和通信领域的学习者参考。