现代信号处理_01[sby]
现代信号处理在实际中的应用
现代信号处理在实际中的应用现代信号处理是超大规摸集成电路(VLSI):时代的信号处理技术，它包括信号分析、系统理论、统计方法和数值分析等领城之间相互影响和渗透的结果，而超大规模集成电路技术的迅速发展又促使其本身与计算机工程和信号处理的紧密结合、即现代信号处理要求信号处理的理论与实现，算法与结构紧密结资和相互影响以满足大容盆和高速度的运算要求.运算量的要求尽替砚代信号处理要涉及极广泛的数学概念，但其基本核心是线性代数和线性运算的理论。
在李月老师为期四周的讲座中，我们了解到目前信号处理的应甩已经迅速扩展到生物工程、地震和地球物理研究、图像处理和模式识别、雷达和声纳检洲与对统、声音和语言研究以及遐远通讯等许多领域，在这些应用中都对信号处理器提出了高速和实时处理伪要求，因而促使了现代信号处理技术的发展。
机械设备状态监测与故障诊断是一项与现代化大生产密切相关的技术，近些年在国民生产与经济重要部门中受到了广泛的重视.已基本上形成了一门既有基础理论，又有实际应用背景的独立学科，是当今科学技术研究的热点之一。
在机械故障诊断学科的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也是最困难的问题之一是故障特征信息提取，这可以说是当前故障诊断研究中的瓶颈，它直接关系到故障诊断的准确率和故障早期预报的可靠性。
为了从根本上解决故障特征信息提取这个关键问题，人们主要是借助信号处理、特别是现代信号处理的理论和技术手段。
现代信号处理与分析的本质可以用一个"非"字来高度概括，即研究和分析非线性、非因果、非最小相位系统，非高斯、非平稳、非整数维（分形)信号和非白色的加性噪声。
从机械设备上所测得的（振动)信号千变万化，大量是非平稳、非高斯分布和非线性的随机信号，尤其是当故障发生时更为突出。
这正是现代信号处理技术可以大显身手的地方。
为了更有效、更容易地获取故障特征信息，研究和发展基于非高斯、非平稳信号分析理论的故障特征信息提取方法成为必然趋势。
现代信号处理技术在通信系统中的应用
现代信号处理技术在通信系统中的应用随着科技的不断发展，现代信号处理技术越来越广泛地应用于各个领域，尤其是在通信系统中。
本文将讨论现代信号处理技术在通信系统中的应用，并探讨其对通信系统性能的提升。
通信系统是一个由发送器、信道和接收器组成的系统，用于传输信息。
传统的通信系统主要依赖于模拟信号处理技术，但随着数字技术的发展，现代通信系统越来越多地采用数字信号处理技术来实现更高质量和更可靠的通信。
一种常见的现代信号处理技术是数字调制，它用于将数字数据转换为模拟信号以便在信道中传输。
传统的调制技术包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）和相位调制（PM），而数字调制技术则可以实现更高的数据传输速率和更低的误码率。
例如，QAM（Quadrature Amplitude Modulation）是一种常用的数字调制技术，它可以将多个比特位转换为一个复杂的调制符号，从而实现更高的数据速率。
除了数字调制，现代信号处理技术还广泛应用于信道编码和解码。
信道编码是一种通过在发送端对数据进行冗余编码来减少信道噪声对通信质量的影响的技术。
常用的信道编码技术包括前向纠错编码（FEC）和卷积编码（CC）。
随着纠错编码技术的不断改进，通信系统可以实现更高的误码率容限，从而提供更可靠的通信。
另一个重要的应用是多址技术。
多址技术允许在同一频率和时间资源上同时发送多个用户的信号，从而提高系统的频谱效率。
CDMA（Code Division Multiple Access）是一种常见的多址技术，它通过给每个用户分配唯一的码片序列来实现用户之间的区分。
CDMA技术广泛应用于3G和4G无线通信系统中，使得多个用户可以同时进行通信而不会互相干扰。
另外，现代信号处理技术还可以应用于自适应均衡和降噪。
自适应均衡技术可以通过对接收信号进行处理，抵消信道失真和干扰，从而实现更高的信号质量。
降噪技术可以通过对接收信号进行滤波和抑制来减少信号中的噪声。
这些技术的应用可以极大地提高通信系统的性能，使得用户可以在复杂的信道环境中获得更好的通信效果。
现代信号处理1
def
P (f ) xy P ( f )P (f ) xx yy
若 对 某 一 滞 后 ， 有 (0 ) 1 ， 则 称 x ( t ) 和 y ( t ) 为 相 干 信 号 ， 并 且 0 x y
j c 此 时 有 y ( t ) C e x ( t ) ， 即 y ( t ) 是 x ( t ) 的 拷 贝 信 号 0
特征：参数化信号处理（或称为基于模型的 信号处理），如参数化的功率估计。 优点：性能更好。 缺点：对于偏离模型的信号，效果不好。
§1.2 信号分类
1、确定性信号
如果序列{s(t)}在每个时刻的取值不是随机的， 而是服从某种固定函数的关系，则称为为~。 例如：阶跃信号
1 U(t) 0
t 0 t 0
均值为零，
2 ，则 { x ( t )} 是一白噪声序列。
x [ x ( 1 ), , x ( t )] T 量中的每个元素，有 E { x ( i )} 0
则由已知条件，对于向
0 2 E { x ( i ) x ( i )} R xx ( ) 0 0 由于 { x ( t )} 的均值为零，故其协方 差函数与相
关函数相等 C
xx
( ) R xx ( ) 2 ( )
0 , 1, 2
2
因此，功率谱xx
( ) e j 2 f d
练习：
令 c (n )表示白噪声序列， s (n )表示一个与 c (n ) 不相
*
def
R ( ) xy
（6）互功率谱
* x y
P ( f ) ( ) e xy xy C
现代信号处理
时频分析摘要:随着信息传递速度的提高,信号处理技术要求也在不断提高。
从信号频域可以观测信号特点,但是对于自然中的非平稳信号,仅仅频域观测不能反映信号频率在时间轴上的变化,由此提出了时频分析技术,可以产生时间与频率的联合函数,方便观测信号频率在时间轴上的变化。
在现有的时频分析技术中较为常见的算法有短时傅里叶变换、WVD、线性调频小波等。
本文介绍了以上几种常见的算法和时频分析的相关应用。
关键词:信号处理非平稳信号时频分析一．整体概况在传统的信号处理领域，基于 Fourier 变换的信号频域表示及其能量的频域分布揭示了信号在频域的特征，它们在传统的信号分析与处理的发展史上发挥了极其重要的作用。
但是，Fourier 变换是一种整体变换，即对信号的表征要么完全在时域，要么完全在频域，作为频域表示的功率谱并不能告诉我们其中某种频率分量出现在什么时候及其变化情况。
然而，在许多实际应用场合，信号是非平稳的，其统计量（如相关函数、功率谱等）是时变函数。
这时，只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的，最希望得到的乃是信号频谱随时间变化的情况。
为此，需要使用时间和频率的联合函数来表示信号，这种表示简称为信号的时频表示。
时频分析的主要研究对象是非平稳信号或时变信号，主要的任务是描述信号的频谱含量是怎样随时间变化的。
时频分析是当今信号处理领域的一个主要研究热点，它的研究始于20世纪40年代，为了得到信号的时变频谱特性，许多学者提出了各种形式的时频分布函数，从短时傅立叶变换到 Cohen 类，各类分布多达几十种。
如今时频分析已经得到了许多有价值的成果，这些成果已在工程、物理、天文学、化学、地球物理学、生物学、医学和数学等领域得到了广泛应用。
时频分析在信号处理领域显示出了巨大的潜力，吸引着越来越多的人去研究并利用它。
1.1基本思想时频分布让我们能够同时观察一个讯号在时域和频域上的相关资讯，而时频分析就是在分析时频分布。
传统上，我们常用傅里叶变换来观察一个讯号的频谱。
现代信号处理应用
现代信号处理在实际中的应用1984年创立的系统论，信息论和控制论三大科学理论，对于信号处理学科的发展起到了非常重要的奠基和推动作用。
系统论是美国生物学家贝格朗菲创立的，他为确立适用于系统的一般原则做出了重要的贡献。
信息论是美国数学家仙农建立的，他是现代通信理论的基础，在计算技术、自动控制等方面得到广泛应用。
控制论是美国数学家维纳提出的，它促进了通信、计算机和人工智能等方面得到了广泛应用。
随着大规模集成工艺和计算机技术的飞速发展，近几十年来，信号与系统学科得到了惊人的发展。
信号处理是信息论的一个分支学科，它的基本概念与分析方法还在不断的发展，其应用范围也在不断的扩大，它在通信、航空与航天、电工及电子电路、机械、声学、地震学、探矿、生物工程、能源、化学等许多领域起着重要的作用。
该学科水平的高低反映了一个国家的整体科技水平。
信号是信息的表现形式，信息则是信号的具体内容。
从信号中剔除干扰，保留信号中的有用的信息，这一过程成为信号处理。
现代信号处理的基本内容之一即统计信号处理，其基本内容有参数估计理论，波形估计，现代频谱分析，自适应滤波，鲁棒参数估计，倒频分析，统计性能分析以及信号检测。
除此之外，现代信号处理的内容还包括多维多信道信号处理，非高斯信号处理和非平稳信号处理。
信号处理的目的即去伪存真，特诊提取，以及编码和解码等等。
信号处理中有一个分支是语音信号处理。
语音识别技术发展到今天，已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98％，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。
这些技术已经能够满足通常应用的要求。
由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。
在西方经济发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。
一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。
现代信号处理
现代信号处理技术摘要：信号处理是指将语言、图像，雷达、声纳等电信号或其他电测非电信号〔如震动)进行过滤、平滑，压缩、变挨、重构等加工过程的理论和技术，以及这些技术在电子和非电子领城中的应用。
VLSI阵列处理器的设计提供了先进的手段，促使砚代信号处理技术更迅速的发展和广泛的应用。
关键词：现代信号处理；VLSI矩阵处理Abstract: the signal processing is to point to will language, image, radar, sonar signal or other electrical measurement, theelectrical signals (such as vibration), smooth filter, compression,variable get, restructuring of the machining process theory andtechnology, as well as the technology in the electronic and theapplication of electronic brought city. DFM array processor designprovides advanced means, prompted inkstone generation signalprocessing technology more rapid development and wideapplication.Keywords:modern signal processing; DFM matrix processing信号处理是指将语言、图像，雷达、声纳等电信号或其他电测非电信号…如震动)进行过滤、平滑，压缩、变挨、重构等加工过程的理论和技术，以及这些技术在电子和非电子领城中的应用。
本世纪初的信号处理主要使用模拟元件，到了50年代也只有低频的地震信号才用数字滤波的概念进行处理。
现代信号处理基础阅读笔记
《现代信号处理基础》阅读笔记目录一、内容概览 (1)二、信号处理的基本概念 (2)三、信号处理技术的发展历程及现状 (3)四、信号处理的应用领域 (5)五、现代信号处理基础 (6)1. 信号分类与特性分析 (8)2. 信号处理系统构成及功能 (10)3. 信号处理的关键技术 (11)六、信号处理中的数学工具 (13)1. 高等数学基础 (15)（1）微积分理论与应用 (16)（2）微分方程理论与应用 (17)（3）函数与变换理论等 (19)2. 信号与系统分析基础 (21)（1）信号的时域分析 (22)（2）信号的频域分析 (23)（3）信号的变换域分析等 (25)一、内容概览信号和系统的基本概念：在这一章节中，我了解到信号与系统的定义，性质以及基本分析方法。
这些内容为我理解后续复杂的内容打下了基础。
信号处理的基本原理：涵盖了信号处理的各个方面，包括滤波、变换、调制、解调等基本原理。
这些原理是信号处理技术的核心，对于理解现代通信、音频处理等领域至关重要。
数字信号处理：详细介绍了数字信号处理的基本原理和方法，包括信号的数字化表示、采样、量化等。
这部分内容也介绍了数字滤波器和数字信号处理算法的应用。
现代信号处理的应用：该部分讨论了信号处理在通信、医学影像处理、音频处理等领域的应用。
我认识到信号处理不仅仅是一种理论或技术，它在实际生活中的应用是广泛且深入的。
信号检测与估计理论：此部分详细介绍了信号检测与估计的基本原理和方法，包括信号检测、参数估计等内容。
这些内容对于理解无线通信、雷达等领域有着重要的价值。
信号的变换理论：涵盖了信号的各类变换理论，如傅里叶变换、小波变换等。
这些变换理论在信号分析和处理中发挥着重要的作用。
通过阅读这些内容，我对现代信号处理有了更深入的理解，也认识到了信号处理在现代社会中的重要作用。
在接下来的阅读中，我期待更深入地了解这些理论在实际应用中的实现方式，以及面临的挑战和未来的发展趋势。
现代信号处理技术-1绪论
滤波:
数字滤波器 滤波器组
4类主要方法 (2/4)
❖ 基于模型的方法
信号产生过程的参数模型
▪ 分析:
线性预测 参数谱估计
▪ 滤波:
最优线性滤波器
维纳滤波器, 卡尔曼滤波器
自适应滤波器
7
3 Methods
4类主要方法 (3/4)
❖ 统计信号处理方法
信号统计模型 贝叶斯估4
2. 信号处理的应用
❖ DSP的两类广泛应用 信号分析
提取有用信息 谱估计，信号建模 分类，检测，预测，模式识别…
信号滤波
提高信号质量 数字滤波器，最优滤波器，自适应滤波器，阵
列滤波器等 噪声消除，均衡，去卷积 …
3. 信号处理方法
❖ 取决于关于对信号本身的知识 ❖ 取决于具体应用
5
3 Methods
• 数字信号处理
• 概率论,随机信号分析
• 线性代数
• 统计信号处理
• 检测与估计
• 信号处理中的小波变换
• 阵列信号处理
•…
技术分类
分析
随机信号
统计过程理论
滤波基于分析 分析通过滤波
11
3 Methods
滤波
技术分类 (2)
12
3 Methods
分析
滤波
谱估计
信号建模
最优滤波
自适应滤波
时间/尺度分 析
Modern digital signal analysis and filtering
Beyesian statistical processing
滤波:
MAP, ML, LS
8
3 Methods
4类主要方法 (4/4)
现代信号处理读书心得
现代信号处理读书心得
近年来，现代信号处理在信息处理和控制领域的应用越来越广泛，也受到了国内外学术界和业界的高度关注。
为了更好地了解现代信号处理，我特别购买了《现代信号处理》一书，并仔细阅读和总结，借此给大家分享一下我的读书心得。
首先，一书系统介绍了信号处理的基本概念，包括信号模型、信源和系统模型、数字率转换、数据采样等。
其次，详细介绍了信号处理的基本原理，包括频率域、时域分析、系统稳态特性、线性系统的响应曲线和系统参数分析等。
另外，本书还介绍了信号处理的几种基本方法，包括调制解调、数字滤波、时变信号分析和多维信号处理等，以及各个方法的应用实例。
通过对本书的阅读，我对现代信号处理有较为全面的了解了。
在我阅读本书中，最大的感受就是信号处理技术具有非常广泛的应用范围和深刻的理论基础，它能够很好地实现信号的采集、传输、处理和融合。
因此，开发新型信号处理系统或设备时，必须认真研究信号处理的基本原理，以及相关的设计与分析方法。
同时，对本书的读书，也令我对信号处理技术的应用有了更深的认识。
除了一般的信号传输、采集和处理之外，信号处理技术还可以应用于复杂的控制系统中，如智能控制系统等，能够更好地实现信号的采集、传输和处理，以增强控制系统的精确度。
总之，阅读《现代信号处理》这本书，对我对信号处理的基本理论有了深入的了解，以及较为全面的认识，能够更好地应用信号处理
技术进行系统控制和信号处理。
我希望，以此为阅读本书的人们能够从中获得更多的收获，并能够更好地应用信号处理技术。
现代信号处理
现代信号处理课程设计实验报告实验课题：现代信号处理专业班级：学生姓名：学生学号：指导老师：完成时间：目录一．前言-------------------------------------------------2二．课程设计内容要求及题目-------------------------3 三．设计思想和系统功能结构及功能说明-----------4四．关键部分的详细描述和介绍，流程图描述关键模块和设计思想--------------------------------------------------7五．问题分析及心得体会--------------------------20 六．参考文献------------------------------------------21 七．附录：程序源代码清单------------------------21一、前言数字滤波在通信、图像编码、语音编码、雷达等许多领域中有着十分广泛的应用。
目前，数字信号滤波器的设计在图像处理、数据压缩等方面的应用取得了令人瞩目的进展和成就。
它是数字信号处理理论的一部分。
数字信号处理主要是研究用数字或符号的序列来表示信号波形，并用数字的方式去处理这些序列，以便估计信号的特征参量，或削弱信号中的多余分量和增强信号中的有用分量。
具体来说，凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、调制、解调、均衡、增强、压缩、固定、识别、产生等加工处理，都可纳入数字信号处理领域。
数字信号处理学科的一项重大进展是关于数字滤波器设计方法的研究。
关于数字滤波器，早在上世纪40年代末期就有人讨论设计它的可能性问题，在50年代也有人讨论过数字滤波器，但直到60年代中期，才开始形成关于数字滤波器的一整套完整的正规理论。
在这一时期，提出了各种各样的数字滤波器结构，有的以运算误差最小为特点，有的则以运算速度高见长，而有的则二者兼而有之。
出现了数字滤波器的各种实现方法，对递归和非递归两类滤波器作了全面的比较，统一了数字滤波器的基本概念和理论。
现代信号处理
课程简介
现代信号处理是“信息与通信工程 信息与通信工程”一级学 科“通信与信息系统”和“信号与信息处理” 两个专业的学位课，“电子与通信工程 电子与通信工程”专 业 门重要的学位专业基 课 作为信息处 业一门重要的学位专业基础课，作为信息处 理与现代通信的基础，它对信息科学的发展 起着重要作用 先修课程：随机过程、最优化方法、数字信 先修课程 号处理
现代信号处理 8
lifei@
信号处理的典型应用
• • • • • • 1.语音处理 2.图像处理 3.通信 4 航空航天 4.航空航天 5.生物医学 ……
语音处理
• • • • • 最早采用DSP的领域之一 语音编码 语音合成 语音识别 语音增强
lifei@
lifei@
图像处理
• 数据压缩 • 图像复原 • 清晰化与增强
信号处理方法（小结）
• 方法分类
– – – – 基于变换的方法（Fourier 变换） 基于统计的方法 (Bayes准则) 基于模型的方法 (信号模型AR, AR MA MA, ARMA) 基于智能/机器学习的方法 (盲方法，对信号所知甚少)
现代信号处理 - 研究内容
DSP DSP: 两大支柱,表层信息 –快速变换 –数字滤波 MSP MSP: 四大处理, 深层信息 –自适应信号处理(盲,半盲） –现代谱估计（如HOS） –非平稳信号处理(Wavelets) –非线性信号处理(如NNSP)
现代信号处理 20
lifei@
现代信号处理 - 处理方法
• 取决于信号本身（关于对信号本身的知识） • 取决于具体应用
信号处理框图
D S P
现代信号处理 21
ห้องสมุดไป่ตู้
现代信号处理分析
信号处理发展趋势（续）
“应用”
信号处理与通信相结合的通信信号处理是当前研究热点 通信信号处理成为信号处理一个独立分支，并有专著出版 通信信号处理成为通信与信号处理期刊和学术会议的专题、 专集 通信信号处理从信源、终端、信道深透到网络(如选路、流控、 均衡)，形成所谓“网络信号处理” 基于DSP平台的软件无线电(SDR)技术成为现代通信的一项重 要技术，也是通信信号处理的一个典型例子 一种具有认知 (智能) 功能的SDR与通信技术相结合的认知无 线电(Cognitive Radio)乃至认知无线电网络是通信信号处理的 最新发展，也是无线通信发展到智能无线通信的重要标志。
信号处理发展趋势（续）
“新” IT与量子力学、生物技术等结合的信息处理新技术 生物信息学：基因工程与信息科学相结合的产物。它 以计算机为工具,对遗传信息进行管理、交流、破译、 预测 。 量子信息学：量子力学与信息科学相结合的产物，包 括量子计算、量子通信、量子密码术、量子计算机 基于内容的信息理论及信息内容的智能处理
FIR数字滤波器设计
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数字滤波器
数字滤波器概述
• 数字滤波器分类 - IIR滤波器
一定是递归系统
- FIR滤波器
一般为非递归系统；也可以是递归系统,如频域取样 滤波器
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数字滤波器(续）
• 数字滤波器设计
不管何种滤波器，其设计大体上可归纳为三个步骤： - 按实际需要确定滤波器的性能要求（即确定指标） - 用一个稳定且因果的系统函数去逼近这个指标 - 用一个有限精度的计算去实现该系统函数。 下面我们主要讨论上述第二个步骤，即系统函数或传 递函数的确定或逼近(确定)“实现” 信号处理技术与VLSI相结合,集理论、实现和应用于一体 DSP算法与VLSI技术相结合的DSP处理器有力地促进 DSP技术的应用 DSPs与4C(Comp,Com, Cont. Cons)结合,有力促进了IT技 术及产业进步 把微控制单元(MCU)和DSPs结合在一起的所谓“系统 芯片(SoC) ”已经问世 把DSPs和应用在一起的专用芯片(ASIC)即一种特殊的 SoC,以及片上网络(NoC)已均已问世。
现代信号处理第5章
相互正交，即V j ⊥W j 。j 0 V，0 尺度函数(t) 与W 0 小波函数 (t ) 正交,内
积
( t l),( t k ) ( k l)
Vj Wj
反复使用式(L 52 .2(.R 11)) 和 关 系W 1⊥ W 0， W 得1 到 小 波 逼j 近Z W 空j间表达式
空间 V，j j（Z 代表V分j 辨率为 的多分2 j辨分析子空间）
W
是 j
V在j
中V 的j 1 正交补空间。这些子空间具有以下性质：
1) 一致单调性： V 1 V 0 V 1 ;(5.2.7)
性质1)表明分辨率为 2 j1 的子空间 V j 1 中的逼近信号包含了分辨率为 2 j 的 子空间V j 的信息以及分辨率低于 2 j 的所有信息。这也称为因果性质。
对信号 x(t ) 进行小波变换相当于通过小波的尺度因子和时移 因子变化去观察信号。
c
c′
t
d′
d
时宽减小（频宽增大）
尺
度 时宽增大（频宽减小）
a 平 移b
小波变换的局部化是变化的，在高频处时间分辨率高，频 率分辨率低；在低频处时间分辨率低，频率分辨率高，即 具有“变焦”的性质，也就是具有自适应窗的性质。
机械工程学院机自所动态室
2
第五章 非平稳信号处理方法
5.1 短时傅里叶变换 5.2 小波变换 5.3 小波包信号分解与频带能量监测 5.4 工程应用
2019/9/17
机械工程学院机自所动态室
3
第五章 非平稳信号处理方法
5.1 短时傅里叶变换 5.2 小波变换 5.3 小波包信号分解与频带能量监测 5.4 工程应用
h(t-τ)
现代信号处理
现代信号处理信号与信息处理学科是信息科学一个重要组成部分，该学科水平从一个侧面反映了一个国家整体科学技术水平。
信号处理经历了从模拟到数字，从确知到随机的发展过程，正阔步迈向以非平稳信号、非高斯信号为主要研究对象和以非线性、不确定性为主要特征的智能信号处理时代。
时频峰值滤波、混沌阵子检测、迹变换、盲信号处理、小波变换等方法的提出，将信号处理再次推向了又一个高峰。
信号是信息的载体，通过信号传递信息。
信号处理是指利用信号采集设备获得信号，然后通过一定的信号处理手段从采集的信号中获得所需的信息或实现某一目的。
常见的信号处理包括：滤波、变换、预测、识别等等。
滤波是指将信号中的干扰成分滤除，得到纯净的有效信号的过程。
预测就是通过对已知信息内容的深入分析，建立在这种分析基础上的对未知或未来信息的科学预测。
识别是指提取信号中的某些特征量，并利用这些特征信息分辨某一信号的存在与否或信号的具体类别。
信号处理的目的是削弱信号中的多余内容，滤出混杂的噪声和干扰，或者将信号变换成容易处理、传输、分析与识别的形式，以便后续的其它处理。
在时频峰值滤波方法中，待滤波信号可以是带有附加噪声的一系列任意限带的非平稳信号之和，将含噪信号编码为幅度为1的FM分析信号的瞬时频率。
为了得到微弱的确定信号的估计值，用标准的时频峰值检测方法来估计分析信号的瞬时频率时频峰值滤波有两个步骤：首先编码待滤波信号为单位幅值FM调频分析信号的瞬时频率，然后用TFD的峰值估计这个分析信号IF，从而恢复信号。
时频峰值滤波应用领域主要有雷达信号处理、生物医学、语音信号、地震信号。
由于TFPF方法的理论推导可知，该方法适用于白噪声背景。
而在实际资料处理中，往往是色噪声。
在这种与原推导过程中，必要条件相矛盾情形出现时，是沿用原公式还是需要建立新公式是一个尚未解决的问题。
我们认为，这是一个理论与应用两方面的双重难点。
基于混沌的信号检测技术主要有三种形式：其一，已知背景信号为混沌信号，根据接收到的信号重构出背景信号的相空间，得到混沌的预测模型，从接收信号中减去预测到的混沌信号，就可以将淹没在混沌背景信号中的待测信号检测出来。
现代信号处理
主讲教师：高华 电子与信息工程学院 2013.09
概
述
信号处理是信息论的一个分支学科，它的基本概念 与分析方法还在不断的发展，其应用范围也在不断的扩 大。该学科水平的高低反映一个国家的整体科技水平。 要理解近代信号处理理论，需要具备以下一些基础 知识：数理统计与概率论、信号估计理论、泛函等。 整体上，可将信号处理技术分为两大部分：
nonlinear
Non-stationary Feature Extraction
No No
Yes Discrete: No Continuous: Yes
Yes Yes
Comparisons: Fourier,Hilbert &Wavelet
Possible Applications
• Vibration, speech and acoustic signal analyses: this also applies to machine health monitoring • Non-destructive test and structural Health monitoring
主要内容
• 随机信号处理基础 1)随机信号概念
2)平稳随机信号的特性：平稳性、各态历经性、高斯 性等
• 几种现代信号处理方法
1) Time-Frequency Analysis short—time FOURIER Analysis Gabor Transform WVD：Wigner-Ville Distribute Hilbert_Huang Transform ——HHT Wavelet
2) Blind Signal Processing
Blind Source Separation——BSS Independent Componet Analysis—— ICA PrincipalComponentsAnalysis ——PAC 3）Choas signal Processing What is choas? Generation of the choas; Characteristics of chaos； Application of Chaos。
现代数字信号处理1齐齐哈尔大学
4 对 称 性 P16 共 扼 对 称 ： x (n )= x * (-n ) 共 扼 反 对 称 ： x (n )= -x * (-n )
第一章 离散时间信号与系统 三 频域 付里叶变换 输出、
3 .3 系 统 响 应 的 频 域 表 示
付里叶变换：
X ( e j )
3 .2 .2 序 列 付 里 叶 变 换 的 特 性
付 里 叶 变 换 ： X ( e j ) x ( n ) e j n F ( x ( n )
n
3 频率移序
F ( e j 0 n x ( n ) [ e j 0 n x ( n )] e j n
n
x ( n ) e j ( 0 ) n X ( e j ( )0 )
X(t)
T
X(n)
A/D 2． 直接采集
信号本身就是以数字形式出现的
第一章 离散时间信号与系统 （一 数字信号 典型序列
1.3 典 型 序 列
1.3.1 单 位 脉 冲 序 列
(n) 10,,
n0 others
1.3.2 单 位 阶 跃 序 列
u(n)
10,,
n0 others
第一章 离散时间信号与系统 （一 数字信号 典型序列)
定义： 系统的频率相应
H ( e j ) h ( n ) e j n
n
第一章 离散时间信号与系统 三 频域 系统频率响应
定义： 系统的频率相应
H ( e j )
h
(n )e
j n
n
特点：
1 . 复 数 ： H ( e j ) H ( e j ) e jArg ( H ( e j ))
第一章 离散时间信号与系统 一 数字信号 1.4 表示 图形
《现代信号处理》课程设计
目录一、课程设计目的------------------------------2二、课程设计任务------------------------------2三、详细设计过程------------------------------4四、设计结果及分析---------------------------13五、心得体会---------------------------------24一、课程设计目的：1．全面复习课程所学理论知识，巩固所学知识重点和难点，将理论与实践很好地结合起来。
2．提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力； 3．熟练使用一种高级语言进行编程实现。
二、课程设计内容（一）．信号分析1、编制信号生成程序，产生下述各序列，绘出它们的时域波形 1） 单位抽样序列 ()n δ2）矩形序列 ()N R n 3） 三角波序列4) 反三角波序列5）Gaussian 序列6） 正弦序列取7）衰减正弦序列44,03()3,470,n n x n n n -≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其它31,03()8,470,n n x n n n +≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其它2()5,015()0,n p qen x n --⎧⎪≤≤=⎨⎪⎩其它6()sin 16x n tπ=64,16fs Hz N ==at-对连续信号 进行采样，可得到测试序列。
令A=50,采样周期T=1ms,即fs=1000Hz,f0=62.5,a=100。
2. 对上述信号完成下列信号分析1）对三角波序列3()x n 和反三角波序列4()x n ，作N=8点的FFT ，观察比较它们的幅频特性，说明它们有什么异同？绘出两序列及其它们的幅频特性曲线。
在3()x n 和4()x n 的尾部补零，作N=16点的FFT ，观察它们的幅频特性发生了什么变化？分析说明原因。
2)、观察高斯序列5()x n ，固定信号5()x n 中的参数p=8，令q 分别等于2，4，8，观察它们的时域和幅频特性，了解当q 取不同值时，对信号序列的时域幅频特性的影响；固定q=8，令p 分别等于8，13，14，观察参数p 变化对信号序列的时域及幅频特性的影响，观察p 等于多少时，会发生明显的泄漏现象，混叠是否也随之出现？记录实验中观察到的现象，绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。
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1,区分数字信号与离散时间信号 2,区分数字频率与模拟频率 :ω=ΩT=Ω/ s ;f= F/ Fs , Ω =Ω/F
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离散时间信号与系统(续) 离散时间信号与系统(续)
离散时间系统 - 线性不变系统定义
线性系统: 满足叠加原理, 线性系统 满足叠加原理,即 T[ax1(n)+bx2(n)] = aT[x1(n)] + bT[x2(n)] 不变系统: 时(移)不变系统 系统参数不随时间变 即T[x(n-n)]=y(n-n0) 移 不变系统 系统参数不随时间变,即 一个重要性质: 一个重要性质:y(n)=x(n)*h(n)
4) 双线性变换法的特点
i) 不存在幅频失真,适应范围广; ii) 存在相频失真.
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
FIR数字滤波器设计 FIR数字滤波器设计
主要方法:窗口法,频率取样法, 主要方法:窗口法,频率取样法,优化方法 最重要方法:线性相位FIR FIR滤波器的优化设计 最重要方法:线性相位FIR滤波器的优化设计 两种数字滤波器设计的最大不同 - FIR滤波器很容易做到线性相位,IIR滤波器很难做到 FIR滤波器很容易做到线性相位 IIR滤波器很难做到 滤波器很容易做到线性相位,
现代信号处理
研究对象 处理方法 研究内容
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现代信号处理
DSP: DSP:研究确知或随机信号 –线性 –因果 –最小相位 –时不变 –平稳随机信号 –高斯随机信号 –整数维信号
- 研究对象
MSP: MSP:研究随机信号 –非线性 –非因果 –非最小相位 –时变 –非平稳随机信号 –非高斯随机信号 –分数维(分形)信号
离散时间信号的频域表示
取样及其频谱
重要概念 时域取样(离散化) 频域周期延拓(周期化) 时域取样(离散化) 频域周期延拓(周期化) 频域取样(离散化) 时域周期延拓(周期化) 频域取样(离散化) 时域周期延拓(周期化) 重要理论:取样定理 即频谱不重叠条件) 取样定理( 重要理论 取样定理(即频谱不重叠条件) s/2 ≥ max o r s≥2 max
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
- 如何使用修正公式 i)当使用归一化模拟低通滤波器 p'=1)设计数字低通时 当使用归一化模拟低通滤波器( 当使用归一化模拟低通滤波器 设计数字低通时 '=1 取 p c tg(ωp/2) = 1 则 c = cotg(ωp/2) =cotg(πFp/Fs) ≠1 ii) 当使用一般模拟低通滤波器 p'≠1)设计数字低通时 当使用一般模拟低通滤波器( 设计数字低通时 c=1 取 ' 则 = 这里ω= T) 这里 p = tg(ωp/2)=tg(πFp/Fs)≠1 (这里 = 注意: 对应于ω 注意: '=∞对应于 = π; 对应于 ;
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现代信号处理
- 处理方法
DSP: DSP: 硬计算或硬处理 精确计算 数学模型 求解微分或差分方程 MSP: 软计算或软处理 估计与预测 黑盒子 软计算
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现代信号处理
- 研究内容
DSP: DSP: 两大支柱, 两大支柱,表层信息 –快速变换 –数字滤波 MSP: MSP: 四大处理, 四大处理, 深层信息 –自适应信号处理(盲,半盲) –非平稳信号处理 (HOS,Wavelets) –非线性信号处理(如NSP)
- 线性不变系统 性质
稳定性:输入有界,输出必有界 稳定性:输入有界, 充要条件: 充要条件 ∑|h(n)|<∞ () 因果性: 因果性:系统输出只取决于当前及过去的输入 充要条件: 由重要性质推出) 充要条件 h(n)=0, n<0 (由重要性质推出 由重要性质推出
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离散时间信号与系统(续) 离散时间信号与系统(续)
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
3) 设计步骤
i) 按数字滤波器性能要求,确定ωk= kT=2πFk/Fs或 ωk /2=πFk/Fs及c; ii) 求预畸后的 k': k'=c tg(ωk/2)=tg(πFk/Fs); iii) 按 k'设计模拟滤波器Ha(s); iv) 求数字滤波器H(z) = Ha(s)| s = c[(1- z-1)/(1+z-1)]
现代信号处理
郑宝玉 南京邮电学院
2006.3
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序
言
物质,能量同信息 信息一起构成人类最宝贵的三项战略资 源;人类正快步走向信息社会 ,信息技术(IT)已经成 信息技术( 信息技术 ) 为最具时代特征和最富活力的支柱技术之一. 作为IT基础的信息科学 信息科学正在经历从"统计"到"理 解",从"传输"到"认知"的巨大变革,正满怀信心 地迎接以信息的"理解"和"认知"为主要特征,以 全信息理论为主要内容的信息时代的新阶段—智能信 息科学时代. 作为信息载体的信号处理 信号处理经历了从模拟到数字,从确 知到随机的发展过程,正阔步迈向以非平稳信号,非 高斯信号为主要研究对象和以非线性,不确定性为主 要特征的智能信号处理时代. 2
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
2. 映射关系
1) 一般情况 (s =σ+j ) 利用(1b), 有 z = (2/T+σ+j ) / (2/T-σ-j ) - - 由上式可以看出: i) 当σ<0时|z|<1 s平面的左半平面 -> z平面的单位园内 左 内 ii) 当σ=0时|z|=1 s平面的虚轴 -> z平面的单位园上 虚轴 上 iii) 当σ>0时|z|>1 s平面的右半平面 -> z平面的单位园外 右 外 可见,在双线性变换式 s – z 的映射关系是一一对应的. 在双线性变换式, 的映射关系是一一对应的 在双线性变换式
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离散系统的频响
数字信号处理基础
离散时间信号与系统 离散时间 数字滤波器 快速变换算法
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数字滤波器
内 容
概述 IIR数字滤波器设计 数字滤波器设计
- IIR数字滤波器结构与设计方法 数字滤波器结构与设计方法 - 脉冲响应不变法 - 双线性变换法
FIR数字滤波器设计 FIR数字滤波器设计
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
3. 讨论
1)克服办法 : 引入"预畸"来克服所引起的频率非线性 克服办法
"畸变".
2) 使用双线性变换式应注意的几个问题
- 原始公式 用(1)式设计滤波器很不方便 因此必须修正. 原始公式: 式设计滤波器很不方便, 式设计滤波器很不方便 因此必须修正. - 修正公式 即用参数 代替 式中的 修正公式: 即用参数c代替 式中的2/T, 从而 变为 代替(1)式中的 从而(1)变为 s = c[(1- z-1)/(1+z-1)] (3a) 或 z = (c+s)/(c-s) (3b) 相应地,数字-模拟频率间的关系为 '=c tg(ω/2) (4a) 其中c满足 p'=c tg(ωp/2).
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
IIR数字滤波器设计 数字滤波器设计
IIR数字滤波器结构与设计方法 数字滤波器结构与设计方法 - IIR数字滤波器结构 数字滤波器结构
根据其传递函数(z的有理函数 形式 可分为三种: 根据其传递函数 的有理函数)形式,可分为三种: 的有理函数 形式, 1)有理多项式形式-直接型; )有理多项式形式-直接型; 2)有理二次三项式连乘形式-级联型; )有理二次三项式连乘形式-级联型; 3)有理二次三项式连加形式-并联型; )有理二次三项式连加形式-并联型;
数字滤波器
数字滤波器概述
数字滤波器分类 - IIR滤波器
一定是递归系统
- FIR滤波器
一般是非递归系统,也可以是递归系统
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
数字滤波器设计
不管何种滤波器,其设计大体上可归纳为三个步骤: - 按实际需要确定滤波器的性能要求(即指标 指标) 指标 - 用一个稳定且因果的系统函数去逼近 逼近这个指标 逼近 指标 - 用一个有限精度的计算去实现 实现该系统函数. 实现 下面我们主要讨论上述第二个步骤,即系统函数或传 递函数的确定或逼近(确定)问题.
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数字滤波器( 数字滤波器(续)
2) 特殊情况 =j ) 特殊情况(s
这时 由(1a)得 z = ejω
'=(2/T)tg(ω/2)
(2a)
或 ω =2tg-1( 'T/2) (2b) 这里用 '代替 ,以区别于ω= T中的 .由此可见: i) '与ω的关系是非线性关系 的关系是非线性关系且为一一对应关系 一一对应关系, 的关系是非线性关系 一一对应关系 故不存在频域混叠失真; ii) '与ω的非线性关系表明 的非线性关系表明存在相位频率特性的失真, 的非线性关系表明 以相位频率特性的失真换取幅度频率特性的不混叠.
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数字信号处理基础
离散时间信号与系统 离散时间 数字滤波器 快速变换算法
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离散时间信号与系统 离散时间
内 容
离散时间信号与线性移不变系统 离散时间信号的频域表示 离散时间系统描述及系统频响
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离散时间信号与系统 离散时间信号与系统
离散时间信号与线性移不变系统
离散时间信号-序列 离散时间信号- - 常用序列:δ(n),u(n),sin nω0 ,RN(n),指数序列 常用序列: , , , - 一般序列:x(n) = x(n)*δ(n)=∑x(k)δ(n-k) 一般序列:
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现代信号处理
- 小结
一个目标 – 以实现智能系统为目标 四个要点 – 以DSP的原理为理论基础 – 以软计算为主要处理方法 – 以计算机为主要实现手段 – 以通信业为主要应用领域