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数字信号处理应用领域的不断扩大也促使数字信号处理在理论和方法上向更深的层次发展。数字信号处理的理论研究可以分为两个阶段：一文的确定信号的数字信号处理技术和多文的非平稳信号的数字信号处理技术。其中前者主要研究一文的离散时间信号和系统，是数字信号处理中最重要、最基本的研究内容，也是本书所要讲述的内容；后者主要研究在其基础上，对二文、多文阵列信号，非平稳信号进行研究和处理，属于较深的研究内容。
1.2 数字滤波器的现状和发展
1.3 数字滤波器的设计方法
现在国内外研究中，对FIR数字滤波器的开发研究主要有以下几种方式：
1、纯硬件。基于DA算法的滤波器，是一种使用纯硬件的方式来实现FIR数字滤波器的。这种方法最突出的优点就是运算速度特别地快，特别适合于实时、高速、快变的数字信号处理的要求。不过，这种使用纯硬件做出的滤波器就不能按照参数指标随时进行更改。
2、纯软件。用软件对FIR数字滤波器的设计有很多，如MATLAB、C语言、VHDL等程序语言软件。
3、软硬件结合。大多数FIR数字滤波器都使用专用的DSP（数字信号处理）芯片（比如TMS320CXX系列），这些基于DSP的处理系统存在着很多的优点，例如可操作性强、方案灵活等等。由于这是利用软硬件相互结合才完成的滤波器，所以软件运行时，会存在制约系统运行速率问题，则不能满足高速传输的速率。
根据通带的特性，数字滤波器可以分为低通、高通、带阻、带通和全通滤波器。根据滤波器的实现方式，则可以分为无线冲激响应（IIR）数字滤波器和有限冲激响应（FIR）数字滤波器 。目前常用FIR滤波器的设计方法主要有三种：窗函数法、频率采样法和最优化设计方法。窗函数法比较简单，可应用线程的窗函数公式，在技术指标要求不高的时候方便灵活应用。所谓的频率采样法，就是需要我们从频域出发，用理想的在单位圆上等角度取样得到 ，根据 得到 将逼近理想。等波纹滤波器在解决问题过程中使用了数学优化中的交换算法，因此等波纹FIR滤波器的设计方法也叫Remeze算法，即最优化设计方法 。
1.4 MATLAB的简介
MATLAB是一种用于科学工程数值计算和可视化的交互式和基于矩阵的体系。它的优点在于，可以很容易地求解复数数值问题，而且根据所需要的时间，仅占了像用Fortran或C语言编程时间的很小一部分。人们利用其相对简单的编程能力，就可以很容易将MATLAB扩展创建出其他新的命令和函数。从这一点看，它对的功能是很强大的。
MATLAB功能强大的模块集和工具箱在许多专门的领域都得到了很好的应用，因为MATLAB就是针对为这些领域开发的。简单一点来说，这些模块集和工具箱都是由那些特定领域的专家开发的，这样用户就可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同完成工作，而不需要自己编写代码。领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。在数字信号处理方面有效地使用MATLAB可以获得更多的裨益，并增进学习过程。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的一种商业数学软件，运行于Windows，GNU/Linux，UNIX，MAC筹跨平台环境下，是一种用于数值计算及可视化图形处理的工程语言。其在算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等方面有广泛应用，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB将数值分析、信号处理、矩阵运算、模拟仿真、图形图像处理等诸多强大的功能集成在一个交互式的软件中，该软件既支持交互式处理，也可以编写MATLAB专用的M文件进行代码的编写，然后运行程序。此软件为科学研究、工程应用提供了一种功能强、效率高的编程工具。它拥有强大的科学计算功能和可视化的图像操作功能，简单易用，特别有意义的是其所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得其在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、实验仿真和应用开发的一个首选平台。
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