现代信号处理_同态处理

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现代信号处理

现代信号处理

现代信号处理
现代信号处理是对信号进行数字化处理的一种技术,它使用数字信
号处理算法来分析、修复、增强或压缩信号。

现代信号处理技术广
泛应用于通信、音频处理、图像处理、生物医学工程、雷达和声纳
等领域。

现代信号处理的基本步骤包括信号采集(模拟信号转换为数字信号)、滤波、采样、量化和编码。

滤波可以用于去除信号中的噪声
或不需要的成分,采样和量化将连续的信号转换为离散的数据点,
编码则将离散的数据点转换为数字形式,方便存储和传输。

现代信号处理算法包括傅里叶变换、小波变换、自适应滤波、功率
谱估计以及各种滤波器设计方法等。

傅里叶变换可以将信号从时域
转换为频域,从而可以分析信号的频谱特性;小波变换可以将信号
分解成不同的频率分量,实现信号的多分辨率分析;自适应滤波可
以根据信号的特性自动调整滤波器的参数,以适应不同的环境条件。

1
现代信号处理技术在通信领域广泛应用,例如调制解调、信道编码、多址接入等;在音频处理中,可以实现音频降噪、语音识别和语音
合成;在图像处理中,可以实现图像去噪、边缘检测和数字图像压缩;在生物医学工程中,可以实现生物信号的特征提取、滤波和分析;在雷达和声纳中,可以实现目标检测、目标跟踪和图像重建。

总之,现代信号处理技术为信号分析和处理提供了一种高效、准确
和灵活的方法,为我们获取有用的信息、改善信号质量和实现更复
杂的信号处理任务提供了重要的工具。

2。

现代信号处理_完美版PPT

现代信号处理_完美版PPT


测量信号v(n)是均值为零,方差为
2 v
的高斯白噪声;
且v(n)与信号x(n)统计无关,即v(n)不影响信号的谱形状
故有
S y ( y ) S x (x ) v 2 u 2 H () 2 v 2 R u ( m y ) E [ u ( n ) y ( n m ) ] u 2 h ( m )
2
高阶谱估计
➢ 研究的必要性 ➢ 高阶统计量 ➢ 高阶谱 ➢ 高阶累积量和多谱的性质 ➢ 三阶相关和双谱及其性质 ➢ 基于高阶谱的相位谱估计 ➢ 基于高阶谱的模型参数估计 ➢ 多谱的应用
参考:《现代数字信号处理》(184-199;204-205)
3
研究高阶谱的必要性
❖ 关于模型参数估计问题
• 所谓模型参数估计,就是根据有限长的数据序列(如模 型输出端所观测到的信号y(n)来估计图中随机信号模型 的参数,)
i1
i1
即不同ARMA过程具有相同形状的功率谱。这一特性 称为相关函数的多重性或模型的多重性。
9
随机信号的高阶特征(续)
两个具有零均值和相同方差的高斯白色噪声和 指数分布白色噪声显然是不同的随机过程,但它 们的功率谱相同。
用这样两个白色噪声激励同一个ARMA模型,产生的 两个ARMA过程显然是不同的随机过程,但它们的
• 与前面所述不同之处在于:这里考虑了观测过程所引 入的噪声v(n).
v(n)
u(n)
H(z)
x(n) ∑
y(n)
(h(n))
4
研究高阶谱的必要性
❖ 基于二阶统计量的模型参数估计方法的缺陷
• 前述模型参数估计方法中,估计得到的模型参数仅与 信号的自相关函数或功率谱包络相匹配;其功率谱不 含信号的相位特性,亦称盲相。即

现代信号处理论文

现代信号处理论文

递归最小二乘法(RLS)自适应滤波算法摘要所谓自适应,从通俗意义上讲,就是这种滤波器能够根据输入信号统计特性的变化自动调整其结构参数,以满足某种最佳准则的要求.自适应滤波器所采用的最佳准则由最小均方误差准则、最小二乘准则、最大信噪比准则和统计监测准则等。

自适应滤波理论和技术是统计信号处理和非平稳随机信号处理的主要内容,它可以在无需先验知识的条件下,通过自学习适应或跟踪外部环境的非平稳随机变化,并最终逼近维纳滤波和卡尔曼滤波的最佳滤波性能。

因而,自适应滤波不但可以用来检测确定性信号,而且可以检测平稳的或非平稳的随机信号。

自适应技术应用包括自适应谱线检测增强与谱估计方法、自适应噪声抵消技术、自适应均衡技术、只适用阵列处理与波束形成以及自适应神经网络信号处理等内容。

关键词:递归最小二乘法;自适应滤波;滤波器设计;自适应算法;1 引言滤波可分为经典滤波和现代滤波。

经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性,如维纳滤波和卡尔曼滤波。

现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性,如自适应滤波。

自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果,自动地调节当前时刻的滤波参数,从而达到最优化滤波。

自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。

其中,自适应滤波算法一直是人们的研究热点,包括线性自适应算法和非线性自适应算法,非线性自适应算法具有更强的信号处理能力,但计算比较复杂,实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法,线性自适应滤波算法的种类很多,有LMS自适应滤波算法、R路自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等.自适应滤波器主要包括滤波器的结构和自适应算法两部分,这两部分不同的变化与组合,可以导出许多不同形式的自适应滤波器.所谓的自适应滤波,就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果,自动地调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。

自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。

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。

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。

信号变换与处理分析

信号变换与处理分析

函数的傅里叶变换
傅里叶变换是把图像从空间域转换到频率域, 即将空间域中复杂的卷积运算转化为频率域中简单 的乘积运算。 应用:在频率域中可以有效的实现图像增强、特征 提取、 图像恢复、纹理分析与水印嵌入等。
1.傅里叶变换的定义:
正 变 换 : 函 数f (t )的 一 维 傅 里 叶 变 换 定 义
参考书目 1、现代信号处理技术,武汉大学出版社;吴正国 夏立 尹为民 ,2003。 2、基于计算机的信号处理实践,电子工业出版社;栾晓明,2006。 3、现代信号处理,清华大学出版社; 张贤达,1995。
信号变换与处理
信号变换与处理
数字信号处理的流程:
信号变换与处理
数字信号处理的一些应用:
数字信号处理的一些应用:图像处理
遥感图像自动分类
气象云图 气象预报
信号变换与处理
数字信号处理的一些应用:雷达
军事应用 目标跟踪
数字信号处理的一些应用:交通辅助
如车牌识别等。
数字信号处理的一些应用:文化娱乐
(1)计算机合成图像 (2)动画制作 (3)广告设计
计算机合成图像
计算机合成图像
动画
广告设计
娱乐
信号变换与处理
百闻不如一见
One picture is worth more than ten thousand words.
Anonymous
什么是图像
“像”是人的视觉系 统对图的接收在大 脑中形成的印像或 认识
“像”是人的感觉
“图”是物体投 射光或反射光 图像是两者的结合 的分布
“图”是客观存在的
什么是图像?
其中,F (u)
R2(u) I 2(u),
(u)
arctg

现代信号处理

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 总结1

现代信号处理 总结1

第1章 离散时间信号与系统1、 傅里叶分析和Z 变换的区别、缺陷、特点关系:点数为N 的有限长序列x(n)的Z 变换为X(z),而其离散傅里叶变换为X(k),两者均表示了同一有限长序列x(n)的变换,它们之间的关系是:对z 变换在单位圆上取样可得DFT 。

而DFT 的内插就是变换。

傅里叶变换优缺点(1) 傅里叶变换缺乏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) 傅里叶变换在时间和频率分辨率上的局限性傅立叶变换是最基本得变换,由傅里叶级数推导出。

傅立叶级数只适用于周期信号,把非周期信号看成周期T 趋于无穷的周期信号,就推导出傅里叶变换,能很好的处理非周期信号的频谱。

但是傅立叶变换的弱点是必须原信号必须绝对可积,因此适用范围不广。

Z 变换的本质是离散时间傅里叶变换(DTFT ),如果说拉普拉斯变换专门分析模拟信号,那Z 变换就是专门分析数字信号,Z 变换可以把离散卷积变成多项式乘法,对离散数字系统能发挥很好的作用。

Z 变换看系统频率响应,就是令Z 在复频域的单位圆上跑一圈,即Z=e^(j2πf),即可得到频率响应。

2、系统的记忆性、因果性、可逆性(1)记忆性如果系统在任意时刻n0的响应仅与该时刻的输入f(n0)有关,而与其它时刻的输入无关,则称该系统为非记忆系统(或系统无记忆性),否则称为记忆系统。

系统的记忆性有时也被称为动态特性。

该特性强调系统的响应是否仅与当前时刻的输入有关。

对于无记忆LTI 系统,其系统冲激响应为,其中()()h n K n δ=,K 为一常数。

由于系统频率响应是冲激响应的傅氏变换、系统函数为系统冲激响应的z 变换,因此,无记忆LTI 系统的系统频率响应和系统函数分别为H(ω)=K ,H(z)=K 。

(2) 因果性如果系统任意时刻的响应与以后的输入无关,则该系统称为因果系统(或系统具有因果性),否则为非因果系统。

该特性强调的是,系统的响应是否与未来的输入有关。

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

现代信号分析与处理技术_第5讲_通信中的信号处理(二)

现代信号分析与处理技术_第5讲_通信中的信号处理(二)

1 ⎛ ρ ⎞ H , 其中λ = Ei , j Ei , j P ( si → s j ) ≤ M R ⎜ ⎟ λ ⎝ 4M T ⎠ 最大分集度是MR(无发射分集), 空间速率为rs= MT
编码的空分复用(SM, spatial multiplexing)方案:
水平编码:H-BLAST 垂直编码:V-BLAST 对角编码:D-BLAST
−MR
H-BLAST编码
各信息符号只在一个天线上发射 可达的分集度和阵列增益都为MR 没有发射分集 各层的编码调制较灵活
V-BLAST编码
假设发射信号经历的MIMO信道独立衰落 信息符号扩展到所有天线⎯⎯各层数据是相耦合的 由于单个比特可能扩展到各个发射天线,所以可达到 最优编码(引入空间相关) 可获得全速率MT和潜在的全分集度MT MR(需编码协助) 最优解码较复杂,需各路联合解码
最大似然接收机
完成矢量解码,是最优接收机 对于等概率发生的未考虑信道编码的发射符号, 检测为
2 Es MT
ˆ s = arg min y −
s
Hs
F
它对所有可能的矢量s完成全局搜索 其计算量会指数增长,因此需要次优的检测方法
迫零接收机 1
迫零接收机检测信号为
ˆ s=
MT Es
(H
H
H) H y
−1 H
y=
Es MT
Hs + n
MR
n = [n1 ,..., nM R ]T ∈ M R 是噪声矢量 M R ×M T 是随机衰落的信道矩阵 H∈
ES 是一个符号周期内发射端所具有的平均能量 噪声 ni ∼ CN (0, N 0 ) ,协方差为 E{nnT } = N 0 I M , 均值为

故障诊断第二章习题

故障诊断第二章习题

故障诊断第⼆章习题第⼆章第⼀节信号特征检测⼀、填空题(10)1.常⽤的滤波器有、低通、带通、四种。

2.加速度传感器,特别是压电式加速度传感器,在及的振动监测与诊断中应⽤⼗分⼴泛。

3.传感器是感受物体运动并将物体的运动转换成的⼀种灵敏的换能器件。

4.振动传感器主要有、速度传感器、三种。

5.把模拟信号变为数字信号,是由转换器完成的。

它主要包括和两个环节。

6.采样定理的定义是:。

采样时,如果不满⾜采样定理的条件,会出现频率现象。

7.电⽓控制电路主要故障类型、、。

8.利⽤对故障进⾏诊断,是设备故障诊断⽅法中最有效、最常⽤的⽅法。

9.振动信号频率分析的数学基础是变换;在⼯程实践中,常运⽤快速傅⾥叶变换的原理制成,这是故障诊断的有⼒⼯具。

10.设备故障的评定标准常⽤的有3种判断标准,即、相对判断标准以及类⽐判断标准。

可⽤制定相对判断标准。

⼆、选择题(10)1.()在旋转机械及往复机械的振动监测与诊断中应⽤最⼴泛。

A位移探测器B速度传感器C加速度计D计数器2.当仅需要拾取低频信号时,采⽤()滤波器。

A⾼通B低通C带通D带阻3.()传感器,在旋转机械及往复机械的振动监测与诊断中应⽤⼗分⼴泛。

A压电式加速度B位移传感器C速度传感器 D 以上都不对4.数据采集、谱分析、数据分析、动平衡等操作可⽤()实现。

A传感器B数据采集器C声级计D滤波器5.()是数据采集器的重要观测组成部分。

A. 滤波器B. 压电式传感器C数据采集器D数据分析仪6.传感器是感受物体运动并将物体的运动转换成模拟()的⼀种灵敏的换能器件。

A⼒信号B声信号C光信号 D. 电信号7.在对()进⾏电⽓故障诊断时,传感器应尽可能径向安装在电机的外壳上。

A单相感应电机B三相感应电机C⼆相感应电机D四相感应电机8.从理论上讲,转速升⾼1倍,则不平衡产⽣的振动幅值增⼤()倍。

A1 B2 C3 D49.频谱仪是运⽤()的原理制成的。

A绝对判断标准B阿基⽶德C毕达哥拉斯D快速傅⽴叶变换10.伺服控制上常⽤三环结构,三个环都是调节器,其中有的采⽤P调节器,有的采⽤PI 调节器,有的采⽤PID调节器。

现代信号处理ModernSignalProcessing40页PPT

现代信号处理ModernSignalProcessing40页PPT
凡不是广义平稳的信号
遍历性
若 N li m E 2N 11tN Nx(tt1)Lx(ttk)(t1,L,tk)2 0
则 {x(t)}称 为 均 方 遍 历 信 号 。
2.两个随机信号的二阶统计量
互相关函数
Rxy()@E{x(t)y*(t)}
相同部分相乘(相同符号) 不同(随机)部分相乘 (平均意义上,相互抵消)。
考核方式 习题(11%) 计算机仿真(实验3次,24%) 考试(65%)
第一章 随机信号
本章主要介绍随机信号的基本概念:相关 函数、功率谱密度、两个信号的正交、统计不 相关和统计独立、相干信号以及它们的几个典 型应用。
1.信号分类
信号——信息的载体
连 续 时 间 信 号s(t) t 离 散 时 间 信 号s(k) k为 整 数
▪ 时分多址(TDMA: time-division multiple access): 各个用户的信号波形在时域上无重叠 正交(时域正交)
用户1和用户2之间有一个保护时隙
b
a si
(t)s*j (t)dt
0,
i j
共享:整个频带
正交的两个典型应用(续)
▪ 频分多址(FDMA: frequency-division multiple access): 各个用户的信号波形在频域上无重叠 频域正交
E wi 2 qiHqi
im1
im1
由wi qiHx得:E wi 2 E qiHxxHqi qiHE xxH qi qiHRxqi
正交的两个典型应用(续)
M
最优化: min Em min
q
H i
R
x
q
i
im 1

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。

现代信号处理技术

现代信号处理技术

DWTf DWT (m, n) 2m / 2 f (k ) (2m k n)
k
(11-27)
4 一维Mallat算法 ( x) ,满足尺度方程 设尺度函数为 ( x),对应的小波函数为 ( x) h(n) (2 x n)
信号 f ( x)在尺度j下所平滑的信号 Ad 为 j f
2. Fourier分析的主要内容
从本质上讲,Fourier变换就是一个棱镜(Prism),它把一 个信号函数分解为众多的频率成分,这些频率又可以重构 原来的信号函数,这种变换是可逆的且保持能量不变。
图11-1 傅立叶变换与棱镜
二、小波分析的发展历程
1.小波分析起源与追踪 1981年,Morlet仔细研究了Gabor变换方法,对 Fourier变换与加窗Fourier变换的异同、特点及函数构 造做了创造性研究,首次提出了“小波分析”概念, 建立了以他的名字命名的Morlet小波。 2. 多分辨分析及Mallat算法的建立 Mallat与Meyer创立多分辨分析和Mallat算法。 3. Daubechies小波的提出 Daubechies建立了著名的Daubechies小波,这种小波是 目前应用最广泛的一种小波,不能用解析公式给出, 只能通过迭代方法产生,是迭代过程的极限。
二、短时傅立叶变换(Short Time Fourier
Transform , STFT )
我们将一个信号的STFT定义如下:
1 it (11-1) S ( , t ) e s( )h( t )d 2
其中h(t) 是窗函数. 沿时间轴移动分析窗, 我们可以得到 两维的时频平面。STFT 方法最大的优点是容易实现。 STFT 分析实质上是限制了时间窗长的Fourier分析. STFT只能选定一个固定的窗函数, 且STFT 分析受限于 不确定性原理, 较长的窗可以改善频域解但会使时域解 变糟; 而较短的窗尽管能得到好的时域解, 频域解却会变 得模糊。

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
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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
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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)
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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

现代信号处理完整版.doc

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意:正态和白色是两个不同的概念,前者指信号取值 服从的规律,后者指信号不同时刻的相关性 信号的比较与区分——独立性、相关性与正交性(1) 两个随机序列 x(n)和 y(n)是统计独立的,若联合概 率密 度 函 数 f XY x, y 等于 x(n) 的概率密度函数
f X x 与 y(n) 的概率密度函数 fY y 的乘积。即

m q

q
传递函数 H ( z )

q
1 ak z k
k 1
r 0 p
br z r

B( z ) A( z )
结合
S x(z ) 2
m q

q
[ bk m bk ] z m
k 0
q |m|
若 u(n)是一个方差为 2 的白噪声,则 x(n)的功率谱
设 {x(n), n 0,1,2 N 1}为随机序列
f XY ( x, y ) f X ( x) fY ( y );(2)两个随机序列 x(n)和
y(n)是统计不相关的,若对于所有的 m,它们的互协
X (e j ) x(n)e-jm
m 0
N 1
限方差的平稳 ARMA 或 MA 模型都可以表示成唯一的、 阶数可能是无穷大的 AR 模型;同样地任何一个有限 方差的平稳 ARMA 或 AR 模型都可以表示成唯一的, 阶 数可能是无穷大的 MA 模型。
y(n m )] 互相关函数 R xy(m ) E[x(n )
高斯(正态)随机序列
R x( m )
一、

1 2 π

π
-π
S x(ej ) ejm d
维纳-辛钦公式 J.Tukey )

同态滤波的基本原理

同态滤波的基本原理

同态滤波的基本原理同态滤波作为一种新型的数字信号处理技术,可以改善信号的质量,提高信号处理系统的性能,有效消除噪声,过滤持续不变和非稳定的低频成分,从而提供准确的信号处理系统。

本文将重点介绍同态滤波的基本原理,其中包括定义、工作原理、优点和应用等。

一、什么是同态滤波同态滤波(Homomorphic Filter,HF)是一种新型的数字信号处理技术,它可以在完整的时域内进行频域或空间域信号处理,从而实现连续变化和不变信号之间的模糊转换。

由于这种技术具有对输入信号无直接操作的特性,因此,它可以有效抑制或剔除无关组件,并保留有用的信号部分,从而提高信号的质量。

二、同态滤波的工作原理同态滤波的工作原理是将输入信号转换成点阵的形式,然后对点阵进行变换,以改变点阵的信号的复杂性,并对其进行压缩或限制,以满足特定的需求。

在完成变换后,在输入信号点阵中分离有用信号和冗余信号,并删除其中的持续不变和非稳定的低频成分,以提高信号的质量。

三、同态滤波的优点1、特定信号处理与传统滤波器不同,同态滤波器可以在数字信号中处理特定的信号,有效抑制或剔除无关组件,并保留有用的信号部分;2、无调制同态滤波器的滤波器实现不需要系统模型的调制;三、抗噪同态滤波器可以有效抑制噪声,提供准确的信号处理系统;4、低功耗滤波运算过程中,同态滤波需要少量的运算,从而降低系统功耗。

四、同态滤波的应用同态滤波可仨用于多个领域,包括语音、图像、视频和无线通信等。

(1)语音处理:可以用同态滤波器来消除噪声,优化语音质量,增强语音的特征,使语音更加清晰;(2)图像处理:可以使用同态滤波器对图像进行增强,提取图像的纹理特征,消除图像中不必要的噪声;(3)视频处理:可以使用同态滤波器来处理视频信号,提高视频画面的清晰度,消除静帧噪声;(4)无线通信:同态滤波技术可以改善无线信号的传输质量,消除传输过程中的干扰,降低信号失真率。

综上所述,同态滤波是一种新型的数字信号处理技术,它可以有效抑制或剔除无关组件,并保留有用的信号部分,从而改善信号的质量,提高信号处理系统的性能,有效消除噪声,过滤持续不变和非稳定的低频成分,从而提供准确的信号处理系统。

4第五章 同态分析

4第五章 同态分析

1 ˆ n x ˆ n x 2 1 ˆo n x ˆ n x ˆ n x 2 ˆe n x
ˆn g nx ˆe n x
0 ˆ n x ˆ e n x 2 x ˆ e n
n 0 n 0 n 0
5-2 同态信号处理的基本原理


我们日常生活中遇到的许多信号,它们并不是 加性信号(即组成各分量按加法原则组合起来) 而是乘积性信号或卷积性信号,如语音信号、 图像信号、通信中的衰落信号、调制信号等。 这些信号要用非线性系统来处理。 而同态信号处理就是将非线性问题转化为线性 问题的处理方法。按被处理的信号来分类,大 体分为乘积同态处理和卷积同态处理两种。由 于语音信号可视为声门激励信号和声道冲击响 应的卷积,所以这里仅讨论卷积同态信号处理。
设序列 x(n) (n) a (n N ) 求其复倒谱,大致画出其图形。
0 a 1
N
X ( z ) 1 az
ˆ ( z) ˆ (n) Z 1 ln Z ( x(n)) Z 1 X x
是 x(n)的复倒频谱,简称为复 ^ x(n) 倒谱,有时也称为对数复倒谱。同样 是 y(n) ^ y(n)
一.复倒频谱域和复倒谱n) ^ x(n)
ˆ(n) ˆ (n) u ˆ (n) h x
复倒谱关系式
5-4.1
声门激励信号的复倒谱
(1)发清音时,声门激励是能量较小的,频谱均匀分 布的白噪声。 (2)发浊音时,声门激励是以基音周期Np为周期的冲 激序列。
u(n) ar (n rN p )
r 0
M
主要考察浊音时的声门激励信号的复倒谱。
jw jw jw ˆ X (e ) ln | X (e ) | j arg[X (e )]

3现代信号处理-平稳随机信号

3现代信号处理-平稳随机信号

随机信号处理
一、随机信号及其数字特征
4、各态历经性的定义: ★推论:具有各态历经性的随机过程必定是平稳的。 但平稳随机过程不一定是各态历经的。 当一个信号是n阶矩均方遍历的平稳过程时,它 的n阶及所有低阶的统计平均都可以用各自的时间平 均来代替。换句话说,这些统计量均可以根据该信号 的一次观测数据进行估计。均方遍历性是对平稳随机 信号的一个基本假设。
x(n) 是电压或
电流, E[ x(n)] 可理解为第n点上电压或电流的“直流 分量”。若随机过程是平稳的,则均值与n无关,是 一个常数. 均值有下列性质:和的均值等于均值的和;乘以 一个常数的均值等于均值乘此常数。
随机信号处理
一、随机信号及其数字特征
3、数字特征: ★均方值:
E[ x 2 (n)] 可理解为在第n点上这个电压或 压或电流, 电流在1 电阻上的“平均功率”。 平稳离散随机过程,均方值与n无关是常数。
现代信号处理 (Advanced Signal Processing)
1、信号与系统的基本概念(信号的表征、常用变换方法、系统的概 念、数字滤波器、有限字长效应等); 2、同态信号处理(广义线性、同态系统、乘法同态系统、卷积同态 系统); 3、平稳随机信号(特征描述、各态遍历性、通过线性系统) 4、参数估计(贝叶斯估计、最大似然估计、最小均方误差估计、最 小二乘估计、估计质量的评价); 5、维纳滤波和卡尔曼滤波(非因果维纳滤波、因果维纳滤波、标量 卡尔曼、矢量卡尔曼); 6、信号的频谱估计(经典频谱估计、AR模型估计); 7、自适应信号处理(随机梯度法、最小二乘法、格形结构、横向结 构); *8、信号的时频分布(短时傅里叶变换、Cohen时频分布); *9、信号的小波变换(连续小波变换、多分辨分析、小波包)。

同态滤波原理

同态滤波原理

同态滤波原理同态滤波是一种在数字图像处理中常用的技术,它可以用于增强低对比度图像、消除图像噪声、改善图像细节等方面。

同态滤波的原理是基于信号处理的一种方法,它可以将信号分解成两个或多个部分,然后在不同的频率中进行处理。

同态滤波是一种广义上的频域滤波方法,它是一种用于处理非线性系统的方法,因为非线性系统的输出信号不仅与输入信号的幅度有关,而且与其相位有关。

同态滤波可以消除非线性系统的相位影响,使信号的幅度可以被恢复。

同态滤波的原理是将输入信号分解成两个部分:低频部分和高频部分。

低频成分包含信号中的长周期部分,而高频成分包含信号中的短周期部分。

通过对这两个频率部分进行分别处理,可以实现对信号的增强和去噪。

同态滤波的处理过程可以分为两个步骤:首先对输入信号进行对数变换,将信号的幅度值转换为对数幅度值;然后对变换后的信号进行频域滤波处理,去除高频噪声和低频噪声,同时增强信号的细节。

同态滤波的优点在于它可以同时增强低频和高频信号,从而使图像的对比度得到显著提高。

同时,同态滤波还可以消除照明不均匀性、光照变化和背景噪声等问题,从而提高图像的质量和准确性。

同态滤波在实际应用中有着广泛的用途,例如医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等领域。

在医学图像处理中,同态滤波可以用于增强医学影像的对比度和清晰度,从而帮助医生更准确地诊断疾病。

在计算机视觉中,同态滤波可以用于目标检测、图像分割和人脸识别等方面。

在自然语言处理中,同态滤波可以用于语音信号处理和文本数据分析等方面。

同态滤波是一种强大的信号处理技术,它可以用于增强图像的对比度、消除噪声、改善细节等方面。

同态滤波的原理基于频域处理和信号分解的方法,它可以有效地消除非线性系统的相位影响,从而提高信号的质量和准确性。

同态滤波在各种领域都有着广泛的应用,它可以帮助我们更好地理解和分析信号数据。

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5.1 同态系统的基本概念

4. 同态系统的规范形式
任何同态系统都可以表示成由三个子系统
级联的形式:
*
D *[•] + ׈ + L[•] + × + D〇
-1[•]
〇 ◇
x ( n) △
x ( n) ×
ˆ ( n) × y
y( n)
*和+同态系统
+同态系统
+和〇同态系统
5.1 同态系统的基本概念
1 ˆ x(n) Z [ln X ( z )] 为信号x(n) 的复倒谱
(Cepstrum)。
卷积同态系统的 D*[•]将卷积运算组合的信
号转换成它们的复倒谱之和。
5.4 复倒谱

2. 序列的复倒谱
设x(n)的Z变换为
X ( z ) Az r

1 ( 1 a z k ) (1 bk z ) 1 ( 1 c z k ) (1 d k z ) k 1 k 1 k 1 pi k 1 po
5.0 引言

加性组合信号(MMSE分离)
x(n)信号 y(n)噪声 r(n)
5.0 引言

非线性组合信号
x(n)信号1 r(n) y(n)信号2 乘法 x(n)信号 r(n) y(n)
卷积
5.1 同态系统的基本概念

1. 线性系统 叠加原理 • 设 x1(n) 和 x2(n) 为系统的两个输入序列, 其输出分别用y1(n) 和y2(n)表示,即

ˆ ˆ ˆ ˆ exp[ y1 ( n) y2 ( n)] {exp[ y1 ( n)]} {exp[ y2 ( n)]} y1 ( n) y 2 ( n)
5.2 乘法同态系统

4. 规范形式的实现框图
复对数
x ( n) ×
+
+
ˆ ( n) x

5.1 同态系统的基本概念

2. 广义叠加原理
将系统中的运算用符号抽象化
• 系统的输入中: • 信号间的运算用*表示 (加、乘、卷积 等) • 常数与信号间的运算用△表示 ( 乘、 幂、开方等)
5.1 同态系统的基本概念
• 系统的输出中: • 信号间的运算用〇表示 (加、乘、卷 积等) • 常数与信号间的运算用◇表示 ( 乘、 幂、开方等) • 用 H 表示系统变换,用 C表示系统中的 常数。
mi
mo
其中:
1 1 • ak , bk 为零点,ck , d k 为极点;
• ak , bk , ck , d k 的模均小于1;
• mi , mo 为单位圆内、外零点的数目;
• pi , po 为单位圆内、外极点的数目。
5.4 复倒谱
ln( 1 ck z 1 ) ln( 1 d k z )
数,则
ˆ (n) D[ x(n)] D[ x1 (n)] D[ x2 (n)] x ˆ 1 (n) x ˆ 2 (n) x ˆ (n) L[ x ˆ (n)] L[ x ˆ 1 (n)] L[ x ˆ 2 (n)] y ˆ 1 (n) y ˆ 2 (n) y 1 1 1 ˆ ( n)] D ˆ 1 ( n)] D ˆ 2 ( n)] y( n) D [y [y [y
线性 + 系统
+
复指数
×
y( n)
ˆ ( n) y
5. 应用 可表示成多个分量乘积的信号有: • 衰落信道的输出信号 • 调幅波
5.2 乘法同态系统
同态滤波的作用:
• 若要处理乘性混合信号,先对其进行分 离,增强其中某个信号分量,同时压缩 或削弱另一个信号分量。
5.3 卷积同态系统

1. 规范形式
若 * 为乘法, 〇 也为乘法,则称该系统为
乘法运算同态系统或乘法同态系统。
若 * 为卷积, 〇 也为卷积,则称该系统为
卷积运算同态系统或卷积同态系统。
若 * 为乘法, 〇 为卷积,则称该系统为乘
法和卷积运算同态系统。
5.1 同态系统的基本概念

3. 同态系统的分类 信号变换x2(n)能否构成乘法同态系统? 信号变换3x (n)能否构成乘法同态系统?
1 1 ˆ 1 ( n)]} {D ˆ 2 ( n)]} {D [y [y
5.2 乘法同态系统

3. 特征系统D×[•]
将信号间的乘法运算转换成加法运算;
将常数与信号间的幂运算转换成乘法运算。

D×[•]是对数运算: D×-1[•]是指数运算:
ˆ 1 ( n) x ˆ 2 (n) ln[ x1 (n) x2 (n)] ln x1 (n) ln x2 (n) x
常数与信号之间的运算:
• △≡◇≡指数运算
5.2 乘法同态系统

2.乘法同态系统的规范形式
x ( n) ×
幂运算
D×[•]
+
׈
+
x ( n) ×
L[•]
+
+
×y ˆ ( n) ×

-1[•]
× y( n)
幂运算
设输入为 x( n) x1 ( n) x 2 ( n)
,其中 , 为常
n b 1 Z [ln( 1 bk z )] k , n 0 n
n d • 同理可得:Z 1[ln( 1 d k z )] k , n 0 n
ˆ ( z ) ln X ( z ) ln A ln z ln( 1 a z ) ln( 1 b z ) X k k
r 1 k 1 k 1
mi
mo
ln( 1 ck z ) ln( 1 d k z )
1 k 1 k 1
pi
po
5.4 复倒谱
• ln z r 项:
n r ( 1) n0 Z 1[ln z r ] n n0 0
n ak Z [ln( 1 ak z )] , n 0 n 1 1
• 同态系统强调在某运算下同态。
5.1 同态系统的基本概念 H[C △x(n)] C ◇ H[ x(n)]

3. 同态系统的分类
H[ x1 (n) * x2 (n)] H[ x1 (n)] 〇 H[ x2 (n)]
若 * 和 〇 均为加法,△和◇均为乘法,则
称该系统为加法同态系统,或线性系统。

5. 同态系统的特征系统
将信号之间的*运算转化成+运算的系统称
为*运算的特征系统。
*
x ( n) △
D *[•]
+ ×
将信号之间的+运算转化成〇运算的系统
称为〇运算的特征系统的逆系统。
+ × D〇
-1[•]


5.2 乘法同态系统

1. 乘法同态系统的运算
信号之间的运算:
* ≡〇 ≡乘法运算

ˆ ( Z )] 计算 Z 1[ X
• Z 1 ln( 1 ak z 1 )
n a ln( 1 ak z 1 ) k z n n 1 n
xn ln( 1 x ) n 1 n

n a Z 1[ln( 1 ak z 1 )] k , n 0 n
y1 (n) T[ x1 (n)] y2 (n) T[ x2 (n)] • 叠加原理要求:
T[ x1 (n) x2 (n)] T[ x1 (n)] T[ x2 (n)] y1 (n) y2 (n) T[ ax1 (n)] a T[ x1 (n)] ay1 (n)
满足叠加原理的系统称为线性系统。
再用复对数将乘法运算变为加法运算:
U 2 ( z ) ln[ U1 ( z )] ln[ X1 ( z )] ln[ X 2 ( z )]
5.3 卷积同态系统
1 1 ˆ x(n) Z [U 2 ( z )] Z [ln X 1 ( z ) ln X 2 ( z )]
最后用逆 Z 变换将信号由 Z 域变换到时域:

3. D*-1[•]的实现
ˆ ( n) y
i)
Z[•]
对信号进行Z变换,将信号由时域变换 到Z域:
ˆ (z) Y ˆ (z) ˆ (n)] Z[ y ˆ 1 ( n) y ˆ 2 (n)] Z[ y ˆ 1 (n)] Z[ y ˆ 2 (n)] Y V1 ( z ) Z[ y 1 2
k 1 k 1 pi po
k 1
X ( z ) Az
r k 1 pi k 1
(1 ak z ) (1 bk z )
1 k 1 po k 1
mi
mo
(1 ck z 1 ) (1 d k z )
mi mo ˆ r 1 X ( z ) ln X ( z ) ln A ln z ln( 1 ak z ) ln( 1 bk z ) k 1
PART III 同态信号处理
Homomorphic Signal Prosessing
第五章 同态信号处理

5.0 引言 5.1 同态系统的基本概念 5.2 乘法同态系统


5.3 卷积同态系统 5.4 复倒谱 5.5 复倒谱的计算
5.0 引言

加性组合信号1(频域可分离)
x(n)信号1 y(n)信号2 r(n)
5.3 卷积同态系统

2. 特征系统D*[•]的实现
*
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