第5章信号的抽取与插值
第五章插值法PPT课件
三、几何意义、
四、多项式插值问题
对于不同的函数族Φ的选择,得到不同的插值问题 – 当Φ为一些三角函数的多项式集合时:三角插值; – 当Φ为一些有理分式集合时:有理插值; – 当Φ为一些多项式集合时:多项式插值(代数插
值)
特别的取 = Pn span 1, x, x2,, xn , 即
Pn (x) (x) a0 a1x a2x2 anxn, ai R, 0 i n
求得 V n(x0,x1, ,xn) (xixj) 0jin
由于假设ij时,xixj,故所有因子xi-xj0,于 是Vn(x0,x1,…,xn)0。由克莱姆(Grammer)法则,
方程组的解存在且唯一,从而插值多项式是存在唯
一的。
证毕
六、插值余项
引理 已知函数f(x)在[a,b]上具有m-1阶连续导函 数,且在(a,b)上存在m阶导数。 若它在该区间 上有m+1个零点,则它的m阶导函数在(a,b)内至
(xi
) n i0
。
若函数族 中的函数(x) 满足条件
(xi ) f (xi ), i 0,1,, n
(1)
则称 ( x)
为
f
(x)
在
中关于节点
xi
n i0
的一个插值函数。
f (x) ——被插值函数; [a, b] ——插值区间;
xi
n i0
——插值节点;
式(1)——插值条件.
求插值函数(x)的问题称为插值问题。
n
n
若记 n1(x) ,(x则x有i)
n1(x,k)从而(xk xi)
i0
lk(x)(xxkn) 1(n'x)1(xk)
i0,ik
3.插值基函数的性质
《数字信号处理》信号的抽取与插值—多抽样率数字信号处理基础 ppt课件
NM1
Rl(z) h(MnM1l)zn
n0
插值多 相滤波
器
NCEPUBD
8.7.2 插值的滤波器实现
直接多相实现
高效多相实现
NCEPUBD
8.7.3 抽取和插值相结合的滤 波器实现
一般框图
直接多相实现
高效多相实现
NCEPUBD
8.8 抽取与插值的编程实现
定义
NM1
Ei(z) h(Mni)zn
y(n)21 Y(ej)ejnd 2c LLX(ejL)ejnd2cL X(ej)ejL ndL cx(L n)
所以应取c=L以保证y(n)=x(n/L) NCEPUBD
➢时域 8.3.3 先插值再滤波
y(n)(n)*h(n)(k)h(nk) k
x(k L)h(nk) k
即 y(n)x(k)h(nkL)
步骤3:将x(n)按x([Mn/L])来转换,n变化时, 只有当Mn/L为整数时才变化。
NCEPUBD
对一个数字信号,能在一个系统中以不 同的抽样频率出现。
NCEPUBD
8.1 引 言
8.1.2 研究目的
应用举例:
既可传输一般的语音信号,也可传输播视频信 号的数字传输系统;
在音频世界,存在着多种抽样频率; 当需要将数字信号在两个具有独立时钟的数字
系统之间传递时; 对信号(如语音,图象)作谱分析或编码时; 对一个信号抽样时,若抽样率过高,必然会造
n0
M1
则 H(z) zlEl(zM)
l0
若再记 el(n)h(Mnl)
则
El(z) el(n)zn
n0
类 型 -I 多 相 表 示
NCEPUBD
8.5 信号的多相表示
连续时间信号的抽样与量化信号与系统ppt课件
Ts
fs 2 fm 是最低允许的抽样频率 , 称为“奈奎斯 特抽样频率”
§5.3 频率混叠效应和信号抽样 频率的选择
由时域抽样定理可知,为了保证不因抽样而造成 信号信息的丢失,被抽样的信号应是带限的,且要求 1 2 f 抽样频率 ( T 2 f)。当这两个条件得不到满足, T 抽样信号频谱的频谱将由相互重叠的 F [ j( n s )] (n 0, )进行叠加而成,如图所示,显然,在这 1, 2, L 种情况下无论采用什么样的滤波器也不可能从 f s (t ) 中 完整地提取出原始信号 f (t ) 。这种由于信号在时域上 的抽样而造成信号在频域上的频谱混叠称作频率混叠 效应。
抽样信号: f s t f s t f t pt
pt P ,
f s t Fs
1 Fs F P 2π
更关心f s t 中有无 f t 的全部信息,必须考虑f s t 的频 谱结构。
n
F n
s
2.冲激抽样信号的频谱
f (t) 1 F
o p(t )
(1)
t
o m m
P ...
... o TS fS (t ) ... o T S
E ... t 相 乘 ... t 卷 积 ... s ... s o
s
n
n
Ts
2
n s Fs Sa F n s Ts n 2 n s Sa F n s Ts n 2
频谱结构
f (t) 1
5.2.2 冲激序列抽样
数值分析第五章插值法精品PPT课件
故 R n ( x ) K ( x ) x x ( 0 ) x x ( 1 ) ( x x n ).
其中 K (x)是与 x有关的待定函数.
如何求 K (x) ?
8
现把x看成是[a, b]上的固定点, 作辅助函数
x22
x2n
a2
f
(x2
)
1 xn xn2 xnnan f (xn)
系数矩阵A的行列式是Vandermonde行列式,其值为
n
deA t() (xj xi)
i,j0,ij
当插值节点xi (i=0, 1, 2, …, n)互不相同时,此行列
式不为0, 即系数矩阵A可逆. 因此ai (i=0, 1, 2, …, n),
11 2181.031 3 03.
抛物线插值. 取x0=11, x1=12, x1=13, 插值多项式为
L2(x)2.39((1 7x 1 91 1))2 21 x (( 111)3 )32.48((1 4x 2 91 1))1 11 x (( 211)3 )3 2.56(4x 91)1x (1)2 (1 31)11 ( 31)2
xx0xx11y0xx1xx00y1
x0
x1
l0 ( x)
xi x0 x1
1次多项式
10
l0 (x )y 0 l1 (x )y 1
l1( x)
xi x0 x1
1次多项式
01
13
➢ 二次插值多项式
已知
xi
x0 x1 x2
yi f(xi) y 0 y 1 y 2
求 L2(x)
(1) 至多2次多项式; (2) L 2 ( x i ) f ( x i ) y i ( i 0 , 1 , 2 ).
1_1信号的抽取与内插
内插矩阵[2]的列
第0列 第1列 第n列
[k] [k-2] [k-2n]
内插矩阵[2] k行n列
[ 2]k ,n [k 2n]
抽取矩阵与内插矩阵
1 0 0 [ 2] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
利用MATLAB实现序列内插
1 0.5 0 -0.5 -1 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
1
0.5
0 -0.5 -1 0
10
20
30
40
50
60
抽取的矩阵描述
x0 x 1 x 1 0 0 0 0 0 0 x 0 0 1 0 0 0 x2 [ 2] x 2 x 3 x 0 0 0 0 1 0 4 x 4 x5
X D ( z) x[kM ]z k
k
1 X D (z) M
M 1
l0
X (z W )
1 M
l M
X D (e
j
1 ) M
M 1
l0
X (e
j
2 πl M
)
M倍抽取后频谱的变换规律
X D(e )
X (e
j
j
1 M
M 1
l 0
X (e
j
2πl
k
k k是L的整数倍
x[k / L]z k
x[n]z nL
n
X I(z) X (z )
信号的抽样与插值
信号的抽样与插值目前,我们讨论的信号处理的各种理论、算法及实现这些算法的系统都是把抽样频率视为恒定值,即在一个数字系统中只有一个抽样率。
但是,在实际工作中,我们经常会遇到抽样率转换的问题。
一方面,要求一个数字系统能工作在“多抽样率(multirate )”状态,以适应不同抽样信号的需要;另一方面,对一个数字信号,要视对其处理的需要及其自身的特征,能在一个系统中以不同的抽样频率出现。
建立在抽样率转换理论及其系统实现基础上的“多抽样率数字信号处理”已成为现代信号处理的重要内容。
减少抽样率以去掉过多数据的过程称为信号的“抽取(decimatim )”,增加抽样率以增加数据的过程称为信号的“插值(interpolation )。
抽取、插值及其二者相结合的使用便可实现信号抽样率的转换。
例如:⑴ 一个数字传输系统,即可传输一般的语音信号,也可传输播视频信号,这些信号的频率成份相差甚远,因此,相应的抽样频率也相差甚远。
因此,该系统应具有传输多种抽样率信号的能力,并自动地完成抽样率的转换;⑵ 当需要将数字信号在两个具有独立时钟的数字系统之间传递时,则要求该数字信号的抽样率要能根据时钟的不同而转换;⑶ 对信号(如语音,图象)作谱分析或编码时,可用具有不同频带的低通、带通及高通滤波器对该信号作“子带”分解,对分解后的信号再作抽样率转换及特征提取,以实现最大限度减少数据量,也即数据压缩的目的;⑷ 对一个信号抽样时,若抽样率过高,必然会造成数据的冗余,这时,希望能在该数字信号的基础上将抽样率减下来。
1 信号的抽取设()()|t nTs x n x t ==,欲使s f 减少M 倍,最简单的方法是将()x n 中的每M 个点中抽取 一个,依次组成一个新的序列()y n ,即()()y n x Mn = ~n =-∞+∞ (1.1)现在我们证明,()y n 和()x n 的DTFT 有如下关系:1(2)01()()M j j k Mk Y e X eMωωπ--==∑ (1.2)证明:由式2.1,()y n 的Z 变换为()()()nnn n Y z y n zx Mn z∞∞--=-∞=-∞==∑∑ (1.3)为了导出()Y z 和()X z 之间的关系,我们定义一个中间序列1()x n :1()()0x n x n ⎧=⎨⎩ 0,,2,,n M M =±±其他 (1.4)注意,1()x n 的抽样率仍示s f ,而()y n 的抽样率是s f M 。
离散时间信号的采样与插值
——《数字信号处理》
16
——《数字信号处理》
例2.3 输入信号x(n)为归一化频率f1=0.043,f2=0.31的 两个正弦信号相加而成,长度N=50,内插因子为2:⑴不 使用低通抗镜像滤波;⑵使用低通抗镜像滤波。分别显 示输入输出序列在时域和频域中的特性。
——《数字信号处理》
18
——《数字信号处理》
——《数字信号处理》
2.5 离散时间信号的采样与插值
离散信号的采样——整数M倍抽取 离散时间信号的采样实际上是一抽取过程,它使采样 率降低。
yn xnM
原有的离散信号的采样周期为T,经M倍抽取后为T’。
T M T 1
fs f s T MT M
1
——《数字信号处理》
0, M
jw
抽取后的信号无混叠,否则抽取后的信号将产生混叠, 引起混叠失真。
——《数字信号处理》
为防止混叠,应滤除高频分量, 采用一抗混叠低通滤波器:
~ H e j
1, 0,
M
M
7
——《数字信号处理》
例2.2 输入信号x(n)为归一化频率f1=0.043,f2=0.31的两个正 弦信号相加而成,N=100,按因子M=2作抽取:⑴不使用低通滤 波器;⑵使用低通滤波器。分别显示输入输出序列在时域和频 域中的特性。
Y0 z
Y0 z
m
y0 n z m
nL
Y0 z X z
Y0 e
j
n
xn z
L
X e
数字信号处理讲义-信号的抽取与内插
j2πl
X(e M
)
12
M倍抽取后频谱的变换规律
XD(ej)M 1M l01
2πl
j
X(e M )
X (e j
)
扩 M 倍
X
j
(e M
)
周 期 化 2π为
1 M1
2πl
j
X(e M )
M l0
13
证明
~M[k]
M1
1 kl WM
M l0
XD(z)x[kM ]zk
n
x[n]z M
k
n是M的整数倍
1X (ej( )
13 X D (ej )
序列抽取不混叠的条件 X(ej)=0,||>/M15
1 X(ej)
X(ej) 1
1
X(ej()
2XD(ej) 1
2倍抽取产生的频谱混叠
16
抽取和内插的变换域描述
(b) L倍内插
XI(z) xI[k]zk
Ml0
H(z)M1
M l0
1
X(zMWM l )
20
内插等式
x[k ] L
H (z L ) y3[k]
x[k ] H (z)
y4[k] L
Y3(z)X(zL)H(zL) Y4(z)X(z)H(z)LX(zL)H(zL)
21
基本单元的连接
x[k ]
L v1[k] M y1[k] ?
x[k] M v2[k] L
0
3
6
9
k
xD[k]
k
0
1
2
3
5
例: M倍抽取是时变系统。
x[k ]
xD [k], M 2
信号抽样与内插
3)分别在正常采样与欠采样条件下,配置各模块的参数(如信号源的频率,抽样脉冲的间隔,低通滤波器的截止频率等)。
4)在模型文件的菜单中选择Simulation->Start,运行在正常采样、与欠采样条件下的仿真模型;
5)仿真结束后,打开示波器,观察在正常采样与欠采样条件下的仿真结果。
F=fft(z3,N); FF=F(1:m+1); F13=abs(FF);
F=fft(z4,N); FF=F(1:m+1); F14=abs(FF);
subplot(221);
plot(W,F11,'b',-W,F11,'b');
title('输入信号的幅频特性');
xlabel('频率(Rad/s)');
subplot(222);
plot(W,F12,'b',-W,F12,'b');
title('滤波后信号的幅频特性');
xlabel('频率(Rad/s)');
subplot(223);
plot(W,F13,'b',-W,F13,'b');
title('抽样后信号的幅频特性');
xlabel('频率(Rad/s)');
2、因输入信号是周期的,所以频谱都是离散的,以方波过抽样为例,基波为2*pi,频谱间隔为4*pi,抽样后将频谱搬移200*pi的整数倍。
3、抽样后信号包络是Sa函数,是因为实验采用方波抽样;另外,占空比越大,抽样后信号幅度越大。
最新文档-北京交通大学(数字信号处理研究生课程)ch7_1信号的抽取与内插-PPT精品文档
X D (e j )
1 M
M 1 l 0
j 2πl
X (e M )
基本单元
M倍抽取后频谱的变换规律
XD(ej)M 1M l01
利用MATLAB实现序列抽取
1 0.5
0 -0.5
-1 0
1 0.5
0 -0.5
-1 0
x[k]
5
10
15
20
25
30
35
40
y[k]
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
2倍抽取后的序列
抽取和内插的时域描述
(b) L倍内插(interpolation, up-sampler, L-fold expander)
t
播放系统输出的连续信号 y(t)=x(t)
问题延伸 : 16kHz 系统播放抽样频率 24 kHz信号
x(t)
A/D x[k]
D/A
y(t)
抽样系统
播放系统
fsam=24kHz
x(t) t
连续信号
fsam=16kHz
抽样频率为24kHz的离散信号
播放系统输出的连续信号 y(t)=x(2t/3)
问题延伸 : 16kHz 系统播放抽样频率 24 kHz信号
t
k
抽样频率为8kHz的离散信号
y(t) k
播放系统输出的连续信号y(t)=x(2t)
问题分析: 16kHz 系统播放抽样频率 16 kHz信号
x(t)
A/D x[k]
D/A
y(t)
抽样系统
播放系统
fsam=16kHz率为16kHz的离散信号
y(t)
例:3倍抽取
x[k]
ch7_1信号的抽取与内插
Y2 ( z) X ( z)H ( z M ) M
1
M 1
1
1
X ( z M WMl ) H (( z M WMl ) M )
M l0
H (z) M 1 M l0
1
X (z M WMl )
基本单元
内插等式
x[k ] L
H (z L ) y3[k]
x[k ] H (z)
y4[k] L
n
X I (z) X (z L ) XI(ej)= X(ejL)
基本单元
XI(ej)= X(ejL)
L=5时内插序列的频谱
1 X(ej)
镜像
1 XI(ej)
镜像
基本单元的连接
M
N
y[k]
x1[k]
1
x2[k]
2
M
y[k]
基本单元
基本单元的连接
x[k]
L v1[k] M y1[k] ?
x[k]
M
v2 [k ] L
y2[k]
如M和L互素,即M和L无公因子,则上述两种级联等价。
V1(ej ) X(ejL )
V2(ej )
1 M
M 1 k0
2πk j
X(e M )
Y1(ej )
Y3 (z) X (z L )H (z L )
Y4(z) X (z)H(z) L X (z L )H (z L )
基本单元
基本单元的连接
x[k]
L v1[k] M y1[k] ?
x[k]
M
v2 [k ] L
y2[k]
例: L=M=2
北京交通大学(数字信号处理研究生课程)ch7_1信号的抽取与内插 35页PPT文档
x(t)
A/D x[k]
D/A
y(t)
抽样系统
播放系统
fsam=24kHz
x(t) t
连续信号
fsam=16kHz
抽样频率为24kHz的离散信号
播放系统输出的连续信号 y(t)=x(2t/3)
问题的提出
0.3 0.2 0.1
0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4
0
200
150
100
50
0 0
Input signal x[k], Fs=32 KHz, 16Bits
例:3倍抽取
x[k]
0
3
6
9
k
xD[k]
0
1
2
基本单元
k 3
例: M倍抽取是时变系统。
x[k ]
xD [k], M 2
1
3
5
0
2
4
k
012
k
y[k] x[k 1]
yD[k], M 2
2
4
6
01
3
5
k
0123
k
利用MATLAB实现序列抽取
N=40; w0=0.6*pi; M=2 k=0:N-1; x=sin(w0*k); y=downsample(x,M); subplot(2,1,1); stem(k,x); title('x[k]'); subplot(2,1,2); stem(0:length(y)-1,y); title('y[k]');
基本单元
XI(ej)= X(ejL)
L=5时内插序列的频谱
1 X(ej)
镜像
1 XI(ej)
实验二 信号的抽样和内插
实验二信号的抽样和内插
1.实验目的
熟悉信号采样过程,并通过本实验观察欠采样时信号频谱的混迭现象,了解采样前后信号频谱的变化,加深对采样定理的理解,掌握采样频率的确定方法。
2.实验内容和原理
模拟信号经过 A/D变换转换为数字信号的过程称之为采样,信号采样
f,重复出现一次。
为保证采样后其频谱产生了周期延拓,每隔一个采样频率
s
后信号的频谱形状不失真,采样频率必须大于信号中最高频率成份的两倍,这称之为采样定理。
a 正常采样
b 欠采样
图1. 采样信号的频混现象
实验内容为设计一模拟信号:
xπ
=,Hz
f6
=
t
sin(
(ft
)
2
)
3
f为正常采样和欠采样时两种情况进行分析,观察欠采样时信对采样频率
s
号频谱的混迭现象。
3.实验内容
(1)熟悉MATLAB中simulink的用法。
(2)根据下图提示是完成信号)
x的抽样和内插试验仿真设计。
(t
* 运行仿真后各器件的波形如下:
信号源的波形抽样脉冲的波形
抽样后信号的波形恢复以后信号的波形
(3)改变信号源的波形、抽样脉冲的频率,将正弦信号换成方波、三角波后重复实验步骤,思考采样频率如何选择的问题。
4.实验报告要求
简述实验目的及原理,按实验步骤附上相应的信号波形和频谱曲线,说明采样频率变化对信号时域和频域特性的影响,总结实验得出的主要结论。
多采样率信号处理信号的抽取与插值解析ppt课件
NCEPUBD
y(n)的Z变换为 国家汽车产业政策的相继出台和落实,势必对汽车消费起到了拉动作用;而银行汽车消费信贷的推出和实现,则是汽车消费市场快速成长和发展不可或缺的重要手段。
Y(z) y(n)zn x(M)zn n
n
n
定义一个中间序列
x(n)
x1(n)
0
显然
n0,M,2M,, 其它
1引
1.2 研究目的
言
要求一个数字系统能工作在“多 抽样率〔multirate〕〞状态, 以适应不同抽样信号的需要。
对一个数字信号,能在一个系统 中以不同的抽样频率出现。
NCEPUBD
国家汽车产业政策的相继出台和落实 ,势必 对汽车 消费起 到了拉 动作用 ;而银 行汽车 消费信 贷的推 出和实 现,则 是汽车 消费市 场快速 成长和 发展不 可或缺 的重要 手段。
x(k L)h(nk) k
即 y(n)x(k)h(nkL)
k
插值时补进来的零,不再是零。
NCEPUBD
4
国家汽车产业政策的相继出台和落实 ,势必 对汽车 消费起 到了拉 动作用 ;而银 行汽车 消费信 贷的推 出和实 现,则 是汽车 消费市 场快速 成长和 发展不 可或缺 的重要 手段。
抽取与插值相结合的抽样率转换
1引言
1.1 研究背景
至今,我们讨论的数字系统中只有一个 抽样率。
但是,在实际应用中,各系统之间的采 样率往往是不同的
NCEPUBD
国家汽车产业政策的相继出台和落实 ,势必 对汽车 消费起 到了拉 动作用 ;而银 行汽车 消费信 贷的推 出和实 现,则 是汽车 消费市 场快速 成长和 发展不 可或缺 的重要 手段。
Y(z)M 1 M k01X(zM 1WMk )
信号的抽取与插值
现代信号处理基础课程报告信号的抽取与插值姓名:闫庆焕学号:2013022238专业:电子与通信工程一、引言为简单起见,很多时候我们在讨论信号处理的各种理论、算法及实现这些算法的系统时,都把抽样频率视为恒定值,即在一个数字系统中只有一个抽样率。
但是,在实际工作中,我们经常会遇到抽样率转换的问题。
一方面,要求一个数字系统能工作在“多抽样率(multirate)”状态,以适应不同抽样信号的需要;另一方面,对一个数字信号,要视对其处理的需要及其自身的特征,能在一个系统中以不同的抽样频率出现。
例如:•多种媒体(语音、图片、视频、数据)• 减少数据冗余——降采样• 两系统时钟频率不同• 子带编码• 同步• 软件无线电⇒要求转换抽样率,或要求系统工作在多抽样率状态。
⇒多率信号处理以上几个方面都是希望能对抽样率进行转换,或要求数字系统能工作在多抽样率状态。
近20年来,建立在抽样率转换理论及其系统实现基础上的“多抽样率数字信号处理” 已成为现代信号处理的重要内容。
其核心内容是信号抽样率的转换及滤波器组。
减少抽样率以去掉过多数据的过程称为信号的抽取(decimatim),增加抽样率以增加数据的过程称为信号的插值(interpolation)。
抽取、插值及其二者相结合的使用便可实现信号抽样率的转换。
实现抽样率转换的一种方法:离散时间信号变换为模拟信号;模拟信号以新的抽样频率抽样,得到另一个离散时间序列。
这种方法的缺点:失真和量化误差⇒影响精度这种方法如下图所示。
现在主要研究直接在数字域对抽样序列x(n)做抽样率转换,得到新的抽样信号。
二、信号的抽取1、从连续时域改变抽样率,从原信号)(txa中每D个点抽取一个,依次组成一个新的序列)(nxd,即) (n xd =)(Dtxa,),(∞-∞∈n(1)图2-1 连续信号抽取过程图2-2 连续信号抽取后频谱变化2、直接在序列域用整数D的抽取2.1抽取器的时域、频域分析时域:对原信号每D点抽1点。
计算声学第五章插值法
已知 l0(x1)l0(x2)0,即 x1, x2是 l0 ( x ) 的两个零点,所以设
l0(x)k(xx 1 )x (x2)
其中 k为待定常数。由 l0(x0) 1得到
所以
k(x 0 x 1 )x 0 ( x 2 ) 1 k (x 0 x 1 ) 1 x 0 ( x 2 )
l0(x)((xx0 xx11))((xx0xx22))
R n(x)K (x)n 1(x)
其中 K (x) 是与 x有关的待定函数。
为了求得 K ( x),对区间 [x0, xn ] 上异于 xk 的任意一点
x x k(k 0 ,1 ,2 , ,n ),作辅助函数
F ( t) f( t) L n ( t) K ( x )n 1 ( t)
§1 拉格朗日(Lagrange)插值
B
O
x0
x1
x2
x
§1 拉格朗日(Lagrange)插值
设已知 y f(x)在三个不同点 x0,x1,x2 上的值分别为
y0, y1, y2 ,做一个二次插值多项式 L2(x) ,使其满足插值条件 L 2(xi)yi (i0 ,1 ,2 )
由于通过不在同一直线上的三点 A (x 0 ,f(x 0 )B ) (x 1 ,,f(x 1 )C )(x 2 ,,f(x 2 )) 可做一条抛物线,所以称二次插值多项式 L2(x) 为 f (x) 的抛 物线插值函数。
lk(xi) 1 0,,ii k k(i,k0,1,2, ,n)
的n次多项式。
§1 拉格朗日(Lagrange)插值
经过推导得出n次插值基函数
l k ( x ) ( x k ( x x 0 x ) 0 ) x k x ( x ( x 1 1 ) ) ( ( x x k x x k k 1 1 ) ) x x k ( x ( k x k 1 ) 1 ) ( x ( x k x n ) x n ) ,( k 0 , 1 , 2 , , n )
现代信号处理(胡广书)第五章 信号的抽取与插值,上采样,下采样 理论
第5章信号的抽取与插值5.1前言至今,我们讨论的信号处理的各种理论、算法及实现这些算法的系统都是把抽样频率f视为恒定值,即在一个数字系统中只有一个抽样率。
但是,在实际工作中,我们经常会s遇到抽样率转换的问题。
一方面,要求一个数字系统能工作在“多抽样率(multirate)”状态,以适应不同抽样信号的需要;另一方面,对一个数字信号,要视对其处理的需要及其自身的特征,能在一个系统中以不同的抽样频率出现。
例如:1. 一个数字传输系统,即可传输一般的语音信号,也可传输播视频信号,这些信号的频率成份相差甚远,因此,相应的抽样频率也相差甚远。
因此,该系统应具有传输多种抽样率信号的能力,并自动地完成抽样率的转换;2. 如在音频世界,就存在着多种抽样频率。
得到立体声声音信号(Studio work)所用的抽样频率是48kHz,CD产品用的抽样率是44.1kHz,而数字音频广播用的是32kHz[15]。
3. 当需要将数字信号在两个具有独立时钟的数字系统之间传递时,则要求该数字信号的抽样率要能根据时钟的不同而转换;4.对信号(如语音,图象)作谱分析或编码时,可用具有不同频带的低通、带通及高通滤波器对该信号作“子带”分解,对分解后的信号再作抽样率转换及特征提取,以实现最大限度减少数据量,也即数据压缩的目的;5. 对一个信号抽样时,若抽样率过高,必然会造成数据的冗余,这时,希望能在该数字信号的基础上将抽样率减下来。
以上几个方面都是希望能对抽样率进行转换,或要求数字系统能工作在多抽样率状态。
近20年来,建立在抽样率转换理论及其系统实现基础上的“多抽样率数字信号处理”已成为现代信号处理的重要内容。
“多抽样率数字信号处理”的核心内容是信号抽样率的转换及滤波器组。
减少抽样率以去掉过多数据的过程称为信号的“抽取(decimatim)”,增加抽样率以增加数据的过程称为信号的“插值(interpolation)。
抽取、插值及其二者相结合的使用便可实现信号抽样率的转换。
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第5章信号的抽取与插值5.1前言至今,我们讨论的信号处理的各种理论、算法及实现这些算法的系统都是把抽样频率f视为恒定值,即在一个数字系统中只有一个抽样率。
但是,在实际工作中,我们经常会s遇到抽样率转换的问题。
一方面,要求一个数字系统能工作在“多抽样率(multirate)”状态,以适应不同抽样信号的需要;另一方面,对一个数字信号,要视对其处理的需要及其自身的特征,能在一个系统中以不同的抽样频率出现。
例如:1. 一个数字传输系统,即可传输一般的语音信号,也可传输播视频信号,这些信号的频率成份相差甚远,因此,相应的抽样频率也相差甚远。
因此,该系统应具有传输多种抽样率信号的能力,并自动地完成抽样率的转换;2. 如在音频世界,就存在着多种抽样频率。
得到立体声声音信号(Studio work)所用的抽样频率是48kHz,CD产品用的抽样率是44.1kHz,而数字音频广播用的是32kHz[15]。
3. 当需要将数字信号在两个具有独立时钟的数字系统之间传递时,则要求该数字信号的抽样率要能根据时钟的不同而转换;4.对信号(如语音,图象)作谱分析或编码时,可用具有不同频带的低通、带通及高通滤波器对该信号作“子带”分解,对分解后的信号再作抽样率转换及特征提取,以实现最大限度减少数据量,也即数据压缩的目的;5. 对一个信号抽样时,若抽样率过高,必然会造成数据的冗余,这时,希望能在该数字信号的基础上将抽样率减下来。
以上几个方面都是希望能对抽样率进行转换,或要求数字系统能工作在多抽样率状态。
近20年来,建立在抽样率转换理论及其系统实现基础上的“多抽样率数字信号处理”已成为现代信号处理的重要内容。
“多抽样率数字信号处理”的核心内容是信号抽样率的转换及滤波器组。
减少抽样率以去掉过多数据的过程称为信号的“抽取(decimatim)”,增加抽样率以增加数据的过程称为信号的“插值(interpolation)。
抽取、插值及其二者相结合的使用便可实现信号抽样率的转换。
滤波器组,因名思义,它是一组滤波器,它用以实现对信号频率分量的分解,然后根据需要对其各个“子带”信号进行多种多样的处理(如编码)或传输,在另一端再用一组滤波器将处理后的“子带”信号相综合。
前者称为分析滤波器组,后者称为综合滤波器组。
我们将在本章详细讨论抽样率转换的方法,在第6、第7及第8三章讨论滤波器组问题。
5.2信号的抽取设nTs t t x n x ==|)()(,欲使s f 减少M 倍,最简单的方法是将)(n x 中每M 个点中抽取一个,依次组成一个新的序列)(n y ,即)()(Mn x n y = n =-∞~+∞ (5.2.1)现在我们证明,)(n y 和)(n x 的DTFT 有如下关系:∑-=-=10/)2()(1)(M k Mk j j eX Me Y πωω(5.2.2)证明: 由(5.2.1)式,)(n y 的z 变换为∑∑∞-∞=∞-∞=--==n n nnzMn x zn y z Y )()()( (5.2.3)为了导出)(z Y 和)(z X 之间的关系,我们定义一个中间序列)(1n x :⎩⎨⎧=0)()(1n x n x 其它,,2,,0ΛM M n ±±= (5.2.4) 注意,)(1n x 的抽样率仍示s f ,而)(n y 的抽样率是M f s /。
)(n x 、)(1n x 及)(n y 如图5.2.1(a ),(b )和(c )所示,抽取的框图如图(d )所示。
图中符号M 倍抽取。
由该图,显然 )()()(1Mn x Mn x n y ==,这样,有∑∑∞-∞=∞-∞=--==n n Mn nzn x zMn x z Y /11)()()( 即 )()(/11Mzx z Y =(5.2.5)现在的任务是要找到)(1z x 和)(z x 之间的关系。
令∑∞-∞=-=i Mi n n p )()(δ为一脉冲序列,它在M 的整数倍处的值为1,其余皆为零,其抽样频率也为s f 。
由1.8节的Possion 和公式及DFS 的理论,)(n p 又可表示为:∑-=-=101)(M k kn MWMn p , Mj M eW /2π-= (5.2.6)因为)()()(1n p n x n x =,所以:∑∑∞-∞=∞-∞=--==n n n k MnzWn x Mzn p n x z X ))((1)()()(1即:∑-==101)(1)(M k k MzWX Mz X(5.2.7)将该式代入(5.2.5)式,有∑-==101)(1)(M k k MW zX Mz Y(5.2.8)令ωj ez =代入此式,即得(5.2.2)式,证毕。
(5.2.8)式又常写成如下形式∑-==10)(1)(M k k MMzWX Mz Y(5.2.9)图5.2.1信号抽取示意图,M =3, 横坐标为抽样点数()a 原信号()x n ,1()()b x n ,()c 抽取后的信号()y n ,(d )抽取的框图(5.2.2)式的含意是,将信号)(n x 作M 倍的抽取后,所得信号)(n y 的频谱等于原信号)(n x 的频谱先作M 倍的扩展,再在ω轴上作k Mπ2(1,,2,1-=M k Λ)的移位后再迭加。
如图5.2.2的(a ),(b ),(c ),(d )及(e )所示。
图5.2.2 信号抽取后频谱的变化, 图中3M =由抽样定理,在由)(t x 抽样变成)(n x 时,若保证c s f f 2≥,那么抽样的结果不会发生频谱的混迭。
对)(n x 作M 倍抽取得到)(n y ,若保证由)(n y 重建出)(t x ,那么,)(ωj e Y 的一个周期(,M M ππ-)也应等于)(t x 的频谱)(Ωj X 。
这就要求抽样频率s f 必须满足c s Mf f 2≥。
图5.2.2正是这种情况。
图中()j X e ω的频谱限制在33ππ-:内,而又正好作M =3的抽取,因此)(ωj eY 中没有发生频谱的混迭,如图(e )所示。
但是,如果c s Mf f 2≥的条件不能得到满足,那么)(ωj e Y 中将发生混迭,因此也就无法重建出)(t x 。
如图5.2.3(a )所示,()j X e ω的频谱在2ωπ≥的范围内仍有值,因此,即使作M =2倍的抽取,也必然发生混迭,如图(b )所示。
由于M 是可变的,所以很难要求在不同的M 下都能保证c s Mf f 2≥。
为此,防止抽取后在)(ωj e Y 中出现混迭的方法是在对)(n x 抽取前先作低通滤波,压缩其频带,如图(c )所示。
令)(n h 为一理想低通滤波器,即⎩⎨⎧=01)(ωj e H其它M πω2||≤ (5.2.10)如图(d )所示,令滤波后的输出为)(n υ,则∑∞-∞=-=k k n x k h n )()()(υ令对)(n υ抽取后的序列为)(n y ,则∑∞-∞=-==k k Mn x k h Mn n y )()()()(υ∑∞-∞=-=k k Mn h k x )()( (5.2.11)由前面的推导不难得出:∑-==1011)()(1)(M k kM Mk M MW zH W zX Mz Y(5.2.12a)及∑-=--=10)2()2()()(1)(M k Mk j Mk j j eH eX Me Y πωπωω(5.2.12b))(n υ的频谱()j V e ω如图(e )所示,)(ωj e Y 如图(f )所示。
由该图可以看出,加上频带为(M M ππ,-)的低通滤波器后,可以避免抽取后频谱的混迭。
因此,在对信号抽取时,抽取前的低通滤波一般是不可缺少的。
在图5.2.3(f )中使用了变量“y ω”,现对此稍作解释。
在一个多抽样率系统中,不同位置处的信号往往工作在不同的抽样频率下,因此,标注该信号频率的变量“ω” 也就具有不同的含义。
例如,在图5.2.1(d )中,若令相对)(ωj e Y 的圆周频率为y ω,相对对()j X e ω的圆周频率为x ω,则y ω和x ω有如下关系:22()2y y s s x f f f f M Mf f M ωπππω==== (5.2.13)若要求y ωπ≤,则必须有x M ωπ≤,这正是(5.2.10)式对()j H e ω频带所提要求的原因。
同时使用y ω和x ω两个变量固然能指出抽取前后信号频率的内涵,但使用起来非常不方便。
故在本书中,除非特别说明,在抽取前后及下一节要讨论的插值前后,信号的圆周频率统一用ω表示之。
只要搞清了抽取和插值前后的频率关系,一般是不会混淆的。
图5.2.3先滤波再抽取后的频谱的变化,图中M =2(a )()j X e ω,(b )没滤波就抽取得到的()j Y e ω,(c ) 信号抽取框图,(d ))(ωj e H ,(e ))(ωj eV ,(d )滤波后再抽取得到的)(ωj e Y5.3信号的插值如果希望将)(n x 的抽样频率s f 增加L 倍,即变成s Lf ,那么,最简单的方法是将)(n x 每两个点之间补L -1个零。
设补零后的信号为)(n υ,则⎩⎨⎧=0)()(L n x n υ其它Λ,2,,0L L n ±±=(5.3.1)如图5.3.1(a )和(b )所示。
图5.3.1信号的插值(a )原信号)(n x ,(b )插入1-L 个零后的)(n υ,3=L 。
现在来分析)(n x 、)(n υ各自DTFT 之间的关系。
由于∑∑∞-∞=∞-∞=--==n n nj nj eL n x en e V j ωωυω)()()(∑∞-∞=-=k kLj ek x ω)(即)()(L j j e X e V ωω=(5.3.2) 同理)()(L z X z V =(5.3.3)式中,)(ωj e V 和)(ωj e X 都是周期的,)(ωj e X 的周期是π2,但)(L j e X ω的周期是Lπ2。
这样,)(ωj e V 的周期也是L π2。
(5.3.2)式的含意是:在ππ~-的范围内,)(ωj e X 的带宽被压缩了L 倍,因此,)(ωj e V 在ππ~-内包含了L 个)(ωj e X 的压缩样本,如图5.3.2所示。
图5.3.2 插值后对频域的影响,2=L (a )插值前的频谱,(b )插值后的频谱由该图可以看出,插值以后,在原来的一个周期(ππ~-)内,)(ωj e V 出现了L 个周期,多余的L -1个周期称为)(ωj eX 的映像,我们应当设法去除这些映像。
实际上,图5.3.1用塞进零的方法实现插值是毫无意义的,因为补零不可能增加信息。
自然,我们需要用)(n x 中的点对这些为零的点作出插值。
实现插值的方法是用)(n υ和一低通滤波器作卷积。