现代信号处理 第1讲

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现代信号处理方法1_2

现代信号处理方法1_2
但应当指出,并不是所有的时-频分布都 满足表中的所有性质,实际中适用的时-频 分布并非一定要满足所有的性质,应该根据 具体情况进行合理取舍。
1.3.4 核函数的基本性质要求
由(1.3.5)式
( , v)




P(t , f )e j 2 ( vt f ) dtdf Az ( , v) P (t , f )e j 2 ( vt f ) dtdf
则(1.3.1)式化为
1 * 1 j 2f P(t , f ) z (t ) z (t )e d 2 2

(1.3.2)
上式就是著名的Wigner-Ville分布 .

上式是一个双线性变换(双时间信号)。关于 时间t作Fourier反变换
k z (t , ) z (t ) z (t ) 2 2
j 2 ( vt f )
如果时-频分布 p (t , 核函数的性质要求.
P (t , f )e z (u 2 ) z (u 2 )e
*

dtdf
(1.3.5)
j 2vu
du
f )有特定性质要求, 由上式可决定对
互时-频分布定义
两个连续信号 x(t ),y(t )的互时-频分布定义为:
P(t , ) 0
在上面的特性中,边缘特性和非负特性保 证了时-频分布准确反映信号的谱能量、瞬 时功率和总能量。边缘特性可以保证信号的 总体量(平均时间、平均频率、时宽和带宽 等)正确给定。非负性则可以进一步保证分 布的条件期望是切合实际的和物理解释。非 负性和边缘特性一起可以保证时-频分布的 强有限支撑。
2 2 * 1 2 z1 , z2 * 2 1 z2 , z1

现代信号处理1

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

清华大学《现代信号处理》课件

清华大学《现代信号处理》课件

现代信号处理(离散随机信号处理)电子工程系本课程要讨论的主要问题:(1)对信号特性的了解随机信号(随机过程,时间序列––随机过程的一个实现)信号模型→参数估计→现代谱估计:参数化谱估计讨论信号模型及模型参数的估计问题,比较参数谱估计方法和周期图方法的优劣。

(2)对统计意义下最优滤波器设计的研究平稳条件下:Wiener滤波器理论非平稳条件下:Kalman滤波理论上的目标,实际算法可达到的最佳结果(3)对环境的自适应,具备“学习能力”的滤波算法自适应均衡、波束形成、线性自适应滤波器(4)更多信息的利用,挖掘(针对非高斯问题)线性系统、功率谱:二阶矩,高斯过程的完全刻划非线性、多谱:高阶量,循环平稳(5)对时间(空间)–––频率关系的适应性:全局特性与局域特性,小波变换,时频分析信号处理算法设计面向的几个主要因素n信噪比n先验知识n雷达n通信系统n电子对抗n对先验知识的利用:统计基础上的假设、学习过程n算法复杂性与性能要求的匹配性一些进展中的课题盲自适应信号处理序列贝叶斯估计、粒子滤波阵列信号处理等等与信号处理紧密关联的学科人工神经网络统计学习理论模式识别等等教材n张旭东,陆明泉:离散随机信号处理,2005年10月,清华大学出版社主要参考书①S. Haykin, Adaptive Filter theory, Third Edition, Prentice-Hall, 1996,//Fouth Edition 2001 (电子工业出版社均有影印本)①S.M. Kay, Modern Spectral Estimation: Theory & Application,Prentice-Hall, 1988①S.M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, Prentice Hall PTR, 1993.①S. Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing, Academic press, 1998,Second Edition 1999①扬福生, 小波变换的工程分析与应用, 科学出版社, 2000.① D. G. Manolakis, et,al. Statistical and Adaptive Signal Processing, Mcgraw-Hall, 2000.①J. G. Proakis, et al. Algorithms for Statistical Signal Processing, Prentice hall, 2002①张贤达现代信号处理第2版清华大学出版社课程成绩n平时作业10%n2个Matlab作业40%(布置后2周内提交)n期末开卷考试50%1.1随机信号基础被噪声干扰的初相位是随机值的正弦波信号本质上均是随机的,但将信号作为随机信号处理,还是做为确定信号处理,与我们的应用目标和我们的先验知识有关,一般地,我们总是选择对应用有利的处理方式。

最新现代信号处理第1章ppt课件

最新现代信号处理第1章ppt课件
信号是传载信息的物理量,是信息的表现形式。
信号处理的本质是信息的变换和提取。
信息的提取就要借助各种信号获取方法以及信号处理 技术。
信号测量系统和信号处理的工作内容的成本已达到装 备系统总成本的50%-70%。
1.1 现代信号处理的内容和意义
信号处理技术的应用领域:
电子通讯; 机械振动信号的分析与处理; 自动测量与控制工程领域; 语音分析、图像处理与声纳探测; 生物医学工程。
(1.4.4)
R x(y ) x ( t)y ( t)d t x ( t)y ( ,t)
(1.4.5)
内积可视为 x (t与) “基函数”关系紧密度或相似性的一种度量。
1.4 信号处理的内积与基函数
信号的内积与基函数
傅里叶变换是应用最为广泛的信号处理方法,函数 x (t ) 的傅里叶变换为
cn
1 T
T/2 x(t)eintdt
T/ 2
(1.3.6)
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
傅里叶级数具有两个独特的性质:
1、函数 x (t ) 可分解为无限多个互相正交的分量 gn(t):cneint 的和,其中正交是指 g m 与 g n 的内积对所有 mn成立, 即
gm,gn:T 1 T T //2 2gm (t)gn(t)d t0
mn
2、正交分量 或 可用一个简单的基函数
的整数m
或n的膨胀g生m 成,g 线n 性累加逼近任何函数 g1(。t)
x(t) 小波变换中,通过母小波的伸缩和平移生成小波族。
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
第一章 绪论
1.1 现代信号处理的内容和意义 1.2 信号的分类 1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解 1.4 信号处理的内积与基函数 1.5 现代信号处理的应用现状与进展

现代信号处理

现代信号处理

现代信号处理一 信号分析基础傅里叶变换的不足:()()1()()2j t j tX j x t e dtx t X j e d π∞-Ω-∞∞Ω-∞Ω==ΩΩ⎰⎰1.不具有时间和频率的“定位”功能;2.傅里叶变换对于非平稳信号的局限性;3.傅里叶变换在分辨率上的局限性。

频率不随时间变化的信号,称为时不变信号(又称为平稳信号),频率随时间变化的信号称为时变信号(又称为非平稳信号),傅里叶变换反映不出信号频率随时间变化的行为,只适合于分析平稳信号。

而我们希望知道在哪一时刻或哪一段时间产生了我们所要考虑的频率,现代信号处理主要克服傅里叶变换的不足,这些方法构成了现代信号处理。

分辨率包括频率分辨率和时间分辨率,含义是指对信号能作出辨别的时域或频域的最小间隔。

分辨率的好坏一是取决于信号的特点,二是取决于信号的长度,三是取决于所用的算法。

克服傅里叶变换不足的主要方法有:方法一:STFT (Short Time Fourier Transform )方法二:联合时频分析Cohen 分布,联合时频分析Wigner 分布 方法三:小波变换方法四:信号的子带分解,将信号的频谱均匀或非均匀地分解成若干部分,每一个部分都对应一个时间信号。

方法五:信号的多分辨率分析,与方法四类似,为了适应在不同频段对时域和频域分辨率的不同要求,可以将信号的频谱做非均匀分解。

明确概念:时间中心、时间宽度、频率中心和频带宽度 信号能量:2221()()()2E x t x t dt X j d π===ΩΩ<∞⎰⎰时间中心:21()()t t x t dt Eμ=⎰ 频率中心:21()()2x d EμπΩ=ΩΩΩ⎰ 时间宽度:22201()()t t t x t dt E ∞-∞∆=-⎰频率宽度:22221=()2X d Eπ∞Ω-∞∆ΩΩΩ-Ω⎰ 时宽和带宽:2,2t T B Ω=∆=∆品质因数=信号的带宽/信号的频率中心。

不定原理:给定信号x(t),若()0t t →∞=,则12t Ω∆∆≥当且仅当x(t)为高斯信号,即2()t x t Ae α-=等号成立。

现代信号处理

现代信号处理
互相关函数
R x(y)E {x(t)y*(t)}
互协方差函数
C x(y ) E {x ( [ t)x ]y ( [ t )y ] * } Rxy()x*y

互相关系数
xy()
Cxy()
Cxx(0)Cyy(0)
主要性质
1.对零均值随机信号,相关函数与协方差函数
非平稳即不具有广义平稳。 例1.1.1
随机信号的遍历性
均方遍历:一个平稳信号,其n阶矩及较
低阶的所有矩都与时间无关,对所k 有1, ,n
和所有整数 t1,,tk ,恒有
N l i E m 2 N 1 1t N N x (t t1) x (t tk)(t1, ,tk)2 0
及 ,其k阶矩有界,并满足
( t 1 , ,t k ) ( t 1 , ,t k )
广义平稳(协方差平稳、弱平稳):均值为常 数,二阶矩有界,协方差函数与时间无关。
严格平稳:概率密度函数与时间无关。
3者关系 广义平稳是n=2的n阶平稳; 严格平稳一定广义平稳,反之则不一定;
等价
2. 0 时,自相关函数退化为二阶矩
Rxx(0)E{x(t)2}
3. 0时,协方差函数退化为方差 Cx(x0)Rx(x0)x2
4. R* xx()Rxx() 5. C* xx()Cxx() 6. C x(x)C x(x 0),
R* xy()Ryx()
白噪声
互功率谱密度
定义
P x(yf) Cx(y )ej2fd
互功率谱的实部称为同相谱,虚部称为正交谱。
相干函数
定义 C(f) Pxy(f)
特点

现代信号处理讲义讲义

现代信号处理讲义讲义
信号S 噪声G
子空间:向量组 a1, ,ap 的线性组合的集合,称为 a1, ,ap 张成的空间。
p
span a1, ,a p close a1, ,a p ja j , j C
j1
信号子空间: span s1, ,sp span u1, ,up 噪声子空间: span g1, ,g p span up1, ,um
J (w) 0
w*
wopt Rxx1a(k )

wH opt
a(k
)
1
aH
(k
)wopt
,代入上式
aH
(k
1
)R xx1a( k
)
wopt
Rxx1a(k ) aH (k )Rxx1a(k )
最佳滤波器
由Capon提出,称为最小方差无畸变(MVDR)波束形成器
MVDR: minimum variance distortionless response
期望信号 干扰信号 加性噪声
E z(n) 2 lim 1 N z(n) 2 wH E x(n)xH (n) w
N N
n1
E sk (n) 2 wH a(k ) 2 p E si (n) 2 wH a(i ) 2 2 w 2 i 1,i k
wH a(k ) 1
(波束形成条件)
现代信号处理讲义
3.5 MUSIC方法
1. 阵列信号处理问题 2. 最优波束形成器 3. 子空间方法 4. MUSIC方法 5. 改进的MUSIC方法
3.5 MUSIC方法
MUSIC: Multiple Signal Classification 1. 阵列信号处理问题 (array signal processing)

现代信号处理教程-胡广书(清华)

现代信号处理教程-胡广书(清华)

现代信号处理教程-胡广书(清华)jtt2g t, g,ed qt2q(4.4.2)式中g t,由(4.3.7)式定义。

由(4.3.8)和(4.3.9)及上式结果,有Cx t,21jxu2xu2qt u2qt u2dued,则上式变成令u2,u2Cx t,1j x x qt qt ed d21j jx qt ed x qt ed(4.4.3)221Xq2于是结论得证。

式中Xq是x t乘上窗函数q t后的傅立叶变换。

该式说明,如果g,是某一函数的模糊函数,那么用此g,所得到的Cx t,等效于谱图。

因此,谱图也是Cohen类成员。

2.P1,实值性,即Cxt,R,t,,Q1:g,g,证明:由(4.1.1)式,t,Cx12j t u xu2xu2g,ed du d 令,,则上式变为t,Cx12j t uxu2xu2g,ed dud显然,如要求t,Cx t,,必有g,g,Cx3、时移:P2:若s t x t t0,则Cs t,Cx t t0,Q2: g,不决定于t证明:因为g 4、频移:,处于,域,和t无关,所以它不影响分布的时移性质;若sP3:t x t ej t,则Cs t,Cx t,0Q3:g,与无关性质P2与P3称为Cohen类时-频分布的“移不变”性质,它包含了时移和频移。

5、时间边缘条件,即12Ct,d xtP4:x2Q4:g,0 1证明:将(4.1.1)式两边对积分,有Cx t,d12j t uxu2xu2g,edud d dx u2x u2g,e j t u dud d x u g,0e j t u dud2欲使上式的积分等于x t,必有欲使该式成立,必有j(t u)g(,0)ed2(t u)01,也就是说,为保证C t,具有WVD的边界性质,g,xg,在轴上始终为1。

6、频率边缘条件,即P5: Q5:Cx t,dt Xg0, 12其证明请读者自己完成。

112前已述及,为了有限的抑制AF中远离,0,0的互项,希望g,应为,平面上的2-D低通函数。

第1章 现代信号处理 (1)

第1章  现代信号处理 (1)

ψ 若把ψ (t ) 看成一窗函数, (t / a ) 的宽度将随着的不同而不同, 看成一窗函数, 的宽度将随着的不同而不同, Ψ,由此我们可得到不同的 ( aΩ ) 这也同时影响到频域, 这也同时影响到频域,即 a 对应分析信号的高频部分, 时域分辨率和频域分辨率。 时域分辨率和频域分辨率。 小,对应分析信号的高频部分, a 对应分析信号的低频部分。 大,对应分析信号的低频部分。参数 是沿着时间轴的位 b x 尺度 位移” WTx ( a, b) 尺度- 移,所得结果 是信号 的“(t ) -位移”联合分 它也是时-频分布的一种。 析,它也是时-频分布的一种。
第1章 信号分析基础 章
Cohen时 Cohen时-频分布
C x (t , Ω : g ) =
1 2π
x (u + τ ) x * (u − τ ) g (θ ,τ )e − j (θt +Ωτ −uθ ) dudτdθ 2 2 ∫∫∫
Cohen分布即 式中g (θ , τ )是处在平面的权函数若g (θ , τ )=1,则Cohen分布即 变成Wigner-Ville分布,给定不同的权函数,我们可得到同 变成Wigner-Ville分布,给定不同的权函数, Wigner 分布 的时-频分布,统称为Cohen类时-频分布,简称Cohen类 的时-频分布,统称为Cohen类时-频分布,简称Cohen类, Cohen类时 Cohen
第1章 信号分析基础 章
小波变换
小波变换: 希望找到一个基本函 小波变换:对给定的信号 x (t ) ,希望找到一个基本函 数 ψ (t ) ,并记 ψ (t ) 的伸缩与位移
ψ a,b (t) = 1a ψ ( t −b ) a
x 为一族函数, 为一族函数,(t )和这一族函数的内积

现代信号处理技术-1绪论

现代信号处理技术-1绪论
signals)
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01

现代信号处理01

现代信号处理电信工程学院无线网络实验室蒋挺周正电话62281489办公室明光楼706室E m a i l:t j i a n g@b u p t.e d u.c n,j j i a n g t i n g@163.c o m信号是信息的载体。

信息可以是一系统(如物理系统、人体)的模型参数、冲激响应和功率谱,也可以是一人工目标(如飞机、车船)的分类特征,还可以是诸如气象、水文的预报、人体心电的异常等。

如果观测的信号可以用一个数学表示式来表示,则称此信号为确定性信号或规则信号。

其数字或者观测值为随机变量的信号称为随机信号。

所谓随机,是指信号的取值服从某种概率规律。

这一规律可以是完全已知的、部分已知的或完全未知的。

信号处理是指对信号的加工或变换。

信号处理的目的是从各种实际信号中提取有用信号或者对有用信号进行有效的保护。

数字信号处理DSP--线性、时不变、最小相位,通常研究的系统为物理可实现。

现代信号处理Modern SP--非线性、时变、非最小相位,通常研究的系统为物理不可实现。

近年来,随着现代通信、信息理论和计算机科学与技术的飞速发展,信号处理的经典理论也在向现代理论演化。

已从研究简单的线性时不变的最小相位系统,发展为研究非线性时变的非最小相位系统。

同时由于高阶统计量及小波变换等数学工具的新发展,使人们可以有效地分析和处理非高斯信号和非平稳时变的信号。

这就使得现代信号处理成为现代通信信息系统、电子科学技术以及自动控制等众多学科的理论基础和有力工具。

通过本课程的学习,应使学生较全面地掌握有关现代信号处理的理论基础和分析方法的基础知识;并且通过跟踪本学科的最新发展趋势与热门研究课题,来启发培养学生能具备适应未来一些新的交叉学科发展的综合创新能力。

本课讲授的主要内容:信号检测与估计参数估计理论波形估计与最佳线性滤波理论--维纳滤波与卡尔曼滤波现代谱分析与谱估计--经典谱估计与现代谱估计的对比--AR模型、最大熵谱估计--前向预测误差与后向预测误差滤波器谱估计自适应信号处理的原理及应用--自适应滤波器原理--LMS算法、递归自适应滤波器--非线性自适应滤波与盲均衡进化计算及其应用小波分析与信号处理--Harr小波基,尺度方程与小波方程--小波应用信号分析、信号压缩、去噪--小波包、信号压缩、特征提取、通信应用主要参考书:《信号检测与估计》刘有恒编著,通信工程丛书,人民邮电出版社,1989 北京《自适应滤波器原理》英文第3版,S.Haykin著,电子工业出版社,1998北京《子波变换与子波分析》赵松年等著,电子工业出版社,1997年第1版《现代信号处理》张贤达编著,清华大学出版社《非平稳信号分析与处理》张贤达编著,清华大学出版社《数字信号处理及其MATLAB实现》陈怀琛等译,电子工业出版社,1998 北京《随机信号处理》陈炳和编著,国防工业出版社,1996北京Software tools--MATLAB 5.0ftp:///ComeInHere/ScientificComputing/Matlab5.3/。

现代信号处理

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

现代信号处理的理论和方法》Chapter1PPT课件

现代信号处理的理论和方法》Chapter1PPT课件
这样,表示v0(n), v1(n)所需bit数是20fs/2= 10fs。比原来的 16fs,bit数下降了近40%。
信号的多分辨率分析
对频带的不均匀剖分产生了不同的时间、频率分辨 率,对快变信号需要好的时间分辨率,对慢变信号 需要好的频率分辨率。
d1(n)
H1(z)
↓2
x(n)
d2(n)
a1(n)
现代信号处理的理论与方法
预修课程
概率论与数理统计 信号与系统 数字信号处理 随机过程
课程特点及主要内容
以平稳随机信号处理技术为基础,主要讲授 现代数字信号处理的新理论和新技术。
非平稳随机信号的处理方法; 非高斯信号处理方法; 多抽样率信号处理技术; 盲信号处理技术
成绩评定
课堂作业 40% 闭卷考试 60%
盲源分离、盲均衡、盲系统辨识
第一章 信号分析基础
1.1 随机信号的统计描述 1.2 信号的时间和频率 1.3 信号的时间分辨率和频率分辨率 1.4 信号的时宽和带宽 1.5 信号的分解
1.1.1 信号的分类
信号的分类:
➢ 确定性信号 ➢ 随机信号:
✓ 平稳随机信号 ✓ 非平稳随机信号
1.1.2 随机信号的统计描述
➢均值、均方值和方差:
mx(n)E[X(n)] x(n)pXn(x,n)dx
Dx2(n)E[ X(n)2]
1、高阶统计和高阶谱方法
功率谱只揭示了该随机序列的幅度信息,而 没有反映出其相位信息。要准确描述随机信 号,仅使用二阶统计量是不够的,还要使用 高阶统计量。
2、 时频分析技术
有效地克服了傅里叶变换存在的不足
FT
X(j )x(t),ej t
X (t, ) x(t),t,

现代信号处理_2012-07

现代信号处理_2012-07

(11)
i 1) a (ji ) a (ji 1) ai(i ) ai( (12) j ( j 1,..., i 1)
(i ) (i 1) [1 (ai(i ) ) 2 ]
(13)
6) 置i =i+1; 7) 判别:若 i N 转3);否则,结束程序.
现代信号处理 7 现代信号处理 8
现代信号处理 4
1
Levinson算法
r (1) r (0) r (1) r (0) R ( k 1) r (k 1) r(k ) r ( k 1) r(k )
k
Levinson算法
由(5)式,(6)式和(9)式可得
(3)
r (k ) r ( k 1) 1 ( k 1) k ( k 1) r ( k ) a1( k 1) 0 ( k 1) r (0) r (1) ak 0 ( k 1) ak 1 r (1) r (0) 0
ai( i ) [ r (i ) a (ji 1) r (i j )] / ( i 1)
j 1 i 1
Levinson算法
Levinson算法第4步利用了一个重要递推关系(12) 通常称为Levinson关系式 递推过程产生一个滤波参数序列 通常称为偏相关系数 ai(i ) (i 1,..., N ) 递推过程产生的 ( i ) 可用来监视i阶信号模型的均方 误差估值 (N) 递推结果的最终解为 a j ( j 1,..., N ) 和 ( N ) 最后,计算功率谱密度:
(1)
最小方差谱估计
• 自相关矩阵的特征分解为

现代信号处理1分析

现代信号处理1分析
不一定是严格平稳的。只有高斯过程例外:二者完全等价。
5
根本概念
❖ 平稳过程与循环平稳过程
➢ 循环平稳过程
• 定义:统计特性随时间周期性变化的非平稳过程称为 循环
平稳或周期平稳(CS)过程。 • 循环平稳过程可进一步分为一阶(均值)循环平稳、二 阶循
环平稳(相关函数)和高阶循环平稳。循环二阶统计量 可用
现代信号处理1分析
主要内容
❖ 随机信号的最优预测和滤波 ❖ 最优滤波理论与维纳滤波器 ❖ 横向LMS自适应数字滤波器 ❖ 横向RLS自适应数字滤波器 ❖ 自适应格型滤波器 ❖ 自适应格-梯型滤波器 ❖ 无限脉冲响应自适应滤波器 ❖ 盲自适应信号处理 ❖ 自适应滤波器应用
2
盲自适应信号处理
❖ 引言 ❖ 根本概念 ❖ 根本思想 ❖ 盲自适应算法

序列 { x(n) }
系统 h
序列 { y(n) }
图1
➢问题:给定系统输出端的观测序列{y(n)},我们要恢复输入的信息 序列{x(n)}, 或等价地辨识系统h的逆系统h-1, 通常称为反卷积。
➢ 可行性 ➢ • 假设系统或信道h是最小相位的(即信道传递函数的所有零 极
➢ 点均位于z平面单位圆内), 那么不仅信道h是稳定的, 而且逆 信道

U () 1e j( D ) H ()
( 2 )
结论: 平衡器的目的就是实现上式所示的传递函数. 13
根本思想
❖ 盲平衡问题的数学描绘
➢ 盲平衡问题的求解(续)
上述表明, 我们希望设计均衡器的抽头系数 u i ,使得输 出序列{~x(n)}与输入序列{x(n)}满足式(1). 若令{ s i }代表信道 (滤波器)与均衡器(逆滤波器)的组合系统的抽头系数, 且
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3 f[k] 2 1 k
19
2
62
-2 -1
0
1
2
连续时间信号均为模拟信号 连续时间信号均为模拟信号 均为 离散时间信号不一定均为数字信号 离散时间信号不一定均为数字信号 不一定均为 数字信号均为离散时间信号 数字信号均为离散时间信号 均为 模拟信号不一定均为连续时间信号 模拟信号不一定均为连续时间信号 不一定均为
62 31
3.时不变系统与时变系统 .
时不变系统(Time-invariant System): 时不变系统 : 输出与输入关系不随输入作用于系统的时间起点 而改变的系统
f (t)
y (t)
f (t t0)
y (t t0 )
62
t0
t0
32
时不变特性
时不变的连续系统表示为: 时不变的连续系统表示为:
lim 连续信号 W = T →∞ ∫T f (t )dt
2 T
1 T 2 P = lim ∫T f (t )dt T → ∞ 2T
1 N 2 P = lim ∑ f (k ) N →∞ 2 N N
lim 离散信号 W = N→∞ ∑ f 2 (k )
N
N
直流信号与周期信号都是功率信号 注意: 一个信号, 注意: 一个信号,不可能既是能量信号又是功率信号 62 24
62
13
Continuous Time and Discrete Time Signals
Two dimensions variable
62
14
2. 确定信号与随机信号 按信号是否存在随机性的特点来分类
确定信号(Deterministic Signals) : 确定信号 能以确定的时间函数表示的信号
1
0
1
2
3
4
62
-1
21
4. 周期信号与非周期信号 按信号的重复性特点来分类
周期信号(Periodic Signals): 周期信号 :
* 连续时间周期信号定义 t ∈ R ,存在非零 ,使得 连续时间周期信号定义: 存在非零T, 存在非零
f (t + rT ) = f (t )
成立(r为整数 ,则f(t) 为周期信号 成立 为整数), 为整数 * 离散时间周期信号定义 k∈I , 存在非零 ,使得 离散时间周期信号定义: ∈ 存在非零N,
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 2 4 6 8 10
62
20
数字信号幅度取值均为离散 数字信号幅度取值均为离散 幅度取值均为 模拟信号幅度取值不一定均为连续 模拟信号幅度取值不一定均为连续 幅度取值不一定均为 幅度取值连续的信号一定是模拟信号 幅度取值连续的信号一定是模拟信号 幅度取值离散的信号不一定是数字信号 幅度取值离散的信号不一定是数字信号
62
16
随机信号未来值随时间推移,是随机变化的,只能用概率分 随机信号未来值随时间推移,是随机变化的,只能用概率分 未来值随时间推移 来描述,或用统计平均值来表征,所以又称统计时间信号 统计平均值来表征 布来描述,或用统计平均值来表征,所以又称统计时间信号 语音信号、生物电信号、地震信号等均为随机信号 语音信号、生物电信号、
离散信号的产生 2) 信号本身是离散的
62
3) 计算机产生
11
离散时间信号
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1
62 12
2
4
6
8
10
Continuous Time and Discrete Time Signals One dimensions variable
消息
表示信息的语言、文字、图像和数据等 表示信息的语言、文字、图像和数据等 信息 有时仍不便传送和交换,借助电 有时仍不便传送和交换,借助电、光、声等物理量来运载
信号
运载消息的 运载消息的电、光、声等物理量 消息
62 2
1. 定义 广义: 信号是随时间变化的某种物理量 广义 信号是随时间变化的某种物理量 严格: 信号是消息的表现形式与传送载体 严格 信号是消息的表现形式与传送载体 常见的信号: 常见的信号: 电信号通常是随时间变化的电压或电流 电信号通常是随时间变化的电压或电流 2. 表示
现代信号处理
讲授: 讲授:汪源源 办公室:物理楼503 503室 办公室:物理楼503室 电话:65642756 电话: Email:yywang@ :
62
1
绪论
信息、 §0.1 信息、信号与系统 信息
人和自然界中需传送、交换、存贮和提取的抽象内容 人和自然界中需传送、交换、存贮和提取的抽象内容 为了传送和交换,通过语言、文字、图像和数据表示出来 为了传送和交换,通过语言、文字、图像和数据表示出来 语言

y(t)=f1(t)+f2(t)
f(t)

y (t ) = ∫
t

f (τ )dτ
f2(t)
f(t)
a
y(t)=af(t)
离散时间系统
f1[k]

y[k]=f1[k]+f2[k]
f[k]
D
y[k]=f[k-1]
f2[k]
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f[k]
a
y[k]=af[k]
28
2.线性系统与非线性系统 .
线性系统(Linear System): 线性系统 : 具有线性特性的系统 线性特性包括均匀特性与叠加特性 (1) 均匀特性 均匀特性(homogeneity):
输入(激励 与输出 响应)均为离散时间信号的系统 输入 激励)与输出 响应 均为离散时间信号的系统 激励 与输出(响应
连续时间系统的数学模型是微分方程式 离散时间系统的数学模型是差分方程式
f (t) 连续系统 y(t) f[k] 离散系统 y[k]
62
27
描述系统的基本单元方框图
连续时间系统
f1(t)
随机信号的一个样本
t
62
17
X(t)
x1 (t )
t
x 2 (t )
t
x3 (t )
t
62
18
3. 模拟信号与数字信号 按信号幅度的取值特点来分类
模拟信号(Analogue Signals): 模拟信号 : 连续时间信号或 连续时间信号或幅度取值连续的信号的总称 数字信号(Digital Signals): 数字信号 : 幅度取值为某个量值整数倍的离散时间信号 幅度取值为某个量值整数倍的离散时间信号
f (n + rN ) = f (n)
成立, 成立,则f(k) 为周期信号 满足上述条件的最小的正T、 称为信号的基本周期 满足上述条件的最小的正 、正N称为信号的基本周期 称为信号的基本
62 22
*周期信号每一周期内信号完全一样,故只需研究信号在 周期信号每一周期内信号完全一样, 周期信号每一周期内信号完全一样 一个周期内的状况
若 1(t) → y1(t) f
则 Kf
1
( t ) → Ky
1
(t )
(2) 叠加特性 叠加特性(additivity): :
若 f 1 ( t ) → y 1 ( t ), f 2 ( t ) → y 2 ( t )
则 f 1 ( t ) + f 2 ( t ) → y1 ( t ) + y 2 ( t )
观测中的任意时间值上信号均有确定的值 有限个间断点 通常以f(t)表示 通常以 表示
62 10
f (t) 1
f(t) 1
2
0
3
t


π 0
π


t
离散信号(Discrete Time Signals): 离散信号 :
信号仅在规定的离散时刻有定义 通常以 f(k)表示 表示 1) 对连续信号抽样 f[k]=f(kT)
确定信号
t
62
15
x[n]

0 N

n
随机信号(Stochastic Signals): 随机信号 : 也称为不确定信号, 也称为不确定信号,不是时间的确定函数
给定某一时间, 给定某一时间,信号值是随机的 信号未来值不能用准确的时间函数式来描述 信号未来值无法准确预测 相同的条件下也不能准确地重现信号
连续系统
y1(t) f (t) 2
Байду номын сангаас
连续系统
y2 (t)
α f1 ( t ) + β f 2 ( t )
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连续系统
α y1 ( t ) + β y 2 ( t )
30
具有线性特性的离散时间系统可表示为: 具有线性特性的离散时间系统可表示为:
f1[k ] y1[k ], →
f 2 [ k ] y2 [ k ] →
Energy and Power Signals 能量信号和功率信号(能量有限信号和能量无限信号 能量信号和功率信号 能量有限信号和能量无限信号) 能量有限信号和能量无限信号 能量信号 (Joule)
E = lim ∫
T
T → ∞ T
f (t ) dt < ∞
2
E = lim
N →∞
n= N

N
f ( n) < ∞
2
功率信号 (Watt)
1 P = lim T → ∞ 2T

T
T
f (t ) dt < ∞
2
1 P = lim N →∞ 2 N
n= N

N
f ( n) < ∞
2
62
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