现代信号处理_2014-01
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现代信号处理 20
信号处理方法(2/4)
• 基于模型的方法（现代方法之一）
信号产生过程的参数模型（利用参数模型产生信号） – 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
现代信号处理 21
现代信号处理 22
声门模型
声道模型
现代信号处理 - 研究内容
DSP: DSP MSP: MSP 两大支柱,表层信息 四大处理, 深层信息 – 快速变换 – 自适应信号处理(盲,半盲） – 数字滤波 – 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 30
现代信号处理 - 研究内容(应用)
现代信号处理 19
信号处理方法(1/4)
• 基于变换的方法（经典方法）
• 傅利叶变换 • 小波变换 – 分析: • DFT – 频谱分析 (deterministic signals) • 周期图– 功率谱分析 (random signals) • 短时傅利叶变换，小波-多分辨率分析 (time-variant signals) – 滤波: • 数字滤波器 • 滤波器组
现代信号处理 49
考核
主要考核学生掌握知识的能力和跟踪最新研究 进展的能力
• 研习题 • 随堂测试 • 课程期末考试 • 大型作业（实验报告）
现代信号处理 50
第一章 数字信号处理基础
李飞
2014.2.18
现代信号处理 51
数字信号处理基础主要内容
• 离散时间信号与系统 • 数字滤波 • 快速变换
现代信号处理 3
序 言
物质、能量同信息一起构成人类最宝贵的三项战略资 信息 源；人类已走向信息社会 ，信息技术(IT)已经成为最 具时代特征和最富活力的支柱技术之一。 作为IT基础的信息科学正在经历从 “统计”到“理解”,从 信息科学 “传输”到“认知”的巨大变革，正迎接以信息的“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。 智能信息科学时代 信号与信息处理学科是信息科学的一个重要组成部 信号与信息处理学科 分，其发展水平从一个侧面反映了国家科学技术水 平。
现代信号处理 44
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 – 以信息通信业为主要应用领域
现代信号处理 45
本课程主要内容
数字信号处理基础 多速率信号处理与小波变换 随机信号的功率谱估计 自适应信号处理 非线性信号处理(以NNSP为代表)
现代信号处理 37
现代信号处理 38
信号处理发展趋势(6)
“应用”
现代信号处理 39
信号处理发展趋势(6)
“应用”
现代信号处理 40
信号处理发展趋势(6)
“应用”
信号处理与通信相结合的通信信号处理是研究热点
通信信号处理成为信号处理一个独立分支 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) 基于DSP平台、结合SOC和嵌入系统技术的软件无线 电技术成为现代通信的一项重要技术
现代信号处理 4
序 言
作为信号与信息处理基础的数字信号处理 (DSP) - 是数字汇聚与信息产业合流(3C结合)的粘合 剂 - 其作用将超过电路在电子技术中的作用 作为信息载体的信号处理经历了从模拟到数 信号处理 字，从确知到随机的发展过程，进入以非平 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。
盲均衡技术：即不需要训练序列的码间干扰对消技术 多用户检测技术：即多址干扰对消技术 阵列信号处理：天线阵列可以减小同信道干扰，(空间)分集 接收可以有效抑制衰落 自适应阵列(智能天线)：根据信号和干扰环境，自适应调节 天线阵列的空间特性 3G和B3G通信系统中的信号处理(如OFDM, MIMO, 空时频处 理技术, Turbo迭代接收技术, 自适应调制与编码AMC技术) 无线传感器网络和分布式协同信号处理技术 认知无线电与协作通信中的信号处理技术
现代信号处理 23
现代信号处理 24
信号处理方法(3/4)
• 统计信号处理方法（现代方法之二）
• 信号统计模型 • 贝叶斯估计 – 分析: • 参数估计 • 隐马尔科夫模型 – 滤波: • MAP, ML, LS
现代信号处理 25
信号处理方法(4/4)
• 智能，机器学习方法（现代方法之三）
• 训练/学习 • 推论 – 分析: • 数据挖掘 (支持向量机SVM) – 滤波: • 人工神经网络 • 粒子滤波器（广义卡尔曼滤波器） • ……
特点 • 仍然以算法为中心, 更加注重实现与应用 • 突出一个“非”字，具有“智、多、新” 趋势 • 向更加突出“非”、“智”、“多”、“新”的方 向发展 • 向更加注重 “实现”与“应用”的方向发展
现代信号处理 32
信号处理发展趋势(1)
“非”
SP向着非平稳、非高斯、非线性方向发展 － 非线性信号处理 － 非平稳信号处理 － 多分辨信号处理
• 估计（estimation）
- 参数估计、信道估计、功率谱估 计、波达方向估计、特征提取、时域 分析、信号检测（多用户检测）
• 滤波（filtering）
- 自适应滤波、机器学习
• 辨识（identification）
- 系统辨识、目标识别、信号分类、 反卷积与均衡
现代信号处理 31
现代信号处理 - 发展趋势
• 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, MA, ARMA) 基于智能/机器学习的方法 (盲方法，对信号所知甚少)
• 更加复杂的问题
– 非线性模型 – 非高斯分布 – 复杂方程 (多维, 时变)
现代信号处理 29
现代信号处理
李飞 lifei@njupt.edu.cn
2014年2月-5月
现代信号处理 1
绪论
李飞
2014.2.18
现代信号处理 2
课程简介
现代信号处理是“信息与通信工程”学科、“电 子与通信工程”专业类一门重要的专业基础 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、数字信号 先修课程 处理。
注意：
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/Fs ；f= F/ Fs ( sinΩt －> sinΩnT －> sinωn)
现代信号处理 59
离散时间信号的频域表示
现代信号处理 33
信号处理发展趋势(2)
“智”
信号处理与智能技术相结合 • 各种智能及其关系： 生物智能 BI >人工智能AI>计算智能CI • 计算智能(软计算)技术 - 主要指神经网络、模糊系统、进化计算 - 也包括自适应技术、混沌技术等 • 信号处理与智能技术结合的智能信号处理方法: - 盲自适应信号处理 - 神经网络信号处理 - 模糊信号处理 - 混沌信号处理
现代信号处理 5
现代信号处理
研究对象 处理方法 研究内容 发展趋势
现代信号处理 6
信号处理框图
现代信号处理 7
现代信号处理 8
现代信号处理 9
现代信号处理 10
现代信号处理 11
现代信号处理 12
现代信号处理 - 研究对象
• 信号
– 定义: • 独立变量的方程（一个或多个独立变量的方程） • 携带着有用信息 – 可分为两类广义信号 • 确定性信号 • 随机性信号（随机信号） – 复杂信号 • 时变信号 • 高维信号 • 复杂方程 (确定性信号) • 高斯/非高斯；线性/非线性模型（随机信号）
现代信号处理 14
现代信号处理 - 处理方法
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 – 黑匣子 – 软计算
现代信号处理 15
信号处理方法
• 取决于信号本身（关于对信号本身的知识） • 取决于具体应用
“线性噪声模型” – “非线性噪声模型” “时不变” – “时变” “一维” – “多维”
现代信号处理 16
信号处理两类方法及应用领域 两类方法及
– 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 …
现代信号处理 17
现代信号处理 18
2
现代信号处理 52
数字信号处理方法
--- 波形描述 --- 傅氏分析
现代信号处理 53
现代信号处理 54
现代信号处理 55
现代信号处理 56
现代信号处理 57
现代信号处理 58
离散时间信号的时域表示
• 离散时间信号－序列 - 常用序列：δ(n)、u(n)、sin nω0 、RN(n)、指数序列 - 一般序列：x(n) = x(n)*δ(n)=Σx(k)δ(n-k)
信号处理与现代通信技术
– 接入网的宽带化ADSL – 骨干网的信道倍增DCME – 语音、图像与视频信息的压缩与传输 – 无线信道的估计、均衡与信道分配 – 3G/4G移动通信中的多用户检测与智能天线 – 软件无线电技术、认知无线电 – 加密、认证 – 网络信号处理
现代信号处理 43
通信信号处理的主要研究领域
现代信号处理 34
信号处理发展趋势(3)
“多”
SP向着多维、多谱、多分辨率、多媒体方向发展 多维信号处理 高阶谱估计 多分辨率信号处理 多媒体信号处理
现代信号处理 35
信号处理发展趋势(4)
“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：量子物理与信息科学相结合的产物, 包括量子计算、量子通信、量子信息处理
现代信号处理 36
信号处理发展趋势(5)
“实现”
信号处理与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处理器有力地促进了 DSP技术的应用 - DSPs与4C(Comp, Comm, Contr, Cont)结合,有力促进了 IT技术及产业进步 - 把DSPs和微控制单元(MCU)及应用结合在一起的所谓 “系统芯片(SoC)”，加快了信号处理的实现
现代信号处理 26
信号处理方法（小结）
随机信号
统计过程理论 分析 滤波基于分析 分析通过滤波
现代信号处理 27
滤波
信号处理方法（小结）
分析 滤波
谱估计
信号建模
最优 滤波
自适应 滤波
非线性 滤波
时间/尺度 分析
Beyesian statistical processing
现代信号处理 28
信号处理方法（小结）
现代信号处理 13
现代信号处理 - 研究对象
DSP:主要研究确知信号 – 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 MSP:主要研究随机信号 – 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
现代信号处理 41
信号处理与现代通信理论
统计学 概率论 实验通信理论
通信理论的 数学基础
统计信号处理
判决理论 估计理论
信息论
经典信号处理
信源编码
自适应滤波器理论
现代通信理论 正交变换 滤波器与滤波器组
信道编码 调制理论 均衡
最佳接收
多用户通信理论
结论：正是通信理论与信号处理的不断完善促进了信息通信技术的 不断进步, 形成了当今异彩纷呈的通信产品和信息服务。 现代信号处理 42
现代信号处理 46
本课程特点
• 现代信号处理的主要理论、方法与 应用
- 与前沿接轨
• 数学知识（矩阵理论、数理统计、最优 化）
- 与数学学科交融
• 研Βιβλιοθήκη Baidu性学习
- 创新能力培养
现代信号处理 47
教学安排
现代信号处理 48
教材及参考书
• • • 杨绿溪. 现代数字信号处理[M] . 北京：科学 出版社 张贤达. 现代数字信号处理[M]. 北京：清华大 学出版社 姚天任、孙洪.现代数字信号处理[M]. 武汉： 华中理工大学出版社
信号处理方法(2/4)
• 基于模型的方法（现代方法之一）
信号产生过程的参数模型（利用参数模型产生信号） – 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
现代信号处理 21
现代信号处理 22
声门模型
声道模型
现代信号处理 - 研究内容
DSP: DSP MSP: MSP 两大支柱,表层信息 四大处理, 深层信息 – 快速变换 – 自适应信号处理(盲,半盲） – 数字滤波 – 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 30
现代信号处理 - 研究内容(应用)
现代信号处理 19
信号处理方法(1/4)
• 基于变换的方法（经典方法）
• 傅利叶变换 • 小波变换 – 分析: • DFT – 频谱分析 (deterministic signals) • 周期图– 功率谱分析 (random signals) • 短时傅利叶变换，小波-多分辨率分析 (time-variant signals) – 滤波: • 数字滤波器 • 滤波器组
现代信号处理 49
考核
主要考核学生掌握知识的能力和跟踪最新研究 进展的能力
• 研习题 • 随堂测试 • 课程期末考试 • 大型作业（实验报告）
现代信号处理 50
第一章 数字信号处理基础
李飞
2014.2.18
现代信号处理 51
数字信号处理基础主要内容
• 离散时间信号与系统 • 数字滤波 • 快速变换
现代信号处理 3
序 言
物质、能量同信息一起构成人类最宝贵的三项战略资 信息 源；人类已走向信息社会 ，信息技术(IT)已经成为最 具时代特征和最富活力的支柱技术之一。 作为IT基础的信息科学正在经历从 “统计”到“理解”,从 信息科学 “传输”到“认知”的巨大变革，正迎接以信息的“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。 智能信息科学时代 信号与信息处理学科是信息科学的一个重要组成部 信号与信息处理学科 分，其发展水平从一个侧面反映了国家科学技术水 平。
现代信号处理 44
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 – 以信息通信业为主要应用领域
现代信号处理 45
本课程主要内容
数字信号处理基础 多速率信号处理与小波变换 随机信号的功率谱估计 自适应信号处理 非线性信号处理(以NNSP为代表)
现代信号处理 37
现代信号处理 38
信号处理发展趋势(6)
“应用”
现代信号处理 39
信号处理发展趋势(6)
“应用”
现代信号处理 40
信号处理发展趋势(6)
“应用”
信号处理与通信相结合的通信信号处理是研究热点
通信信号处理成为信号处理一个独立分支 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) 基于DSP平台、结合SOC和嵌入系统技术的软件无线 电技术成为现代通信的一项重要技术
现代信号处理 4
序 言
作为信号与信息处理基础的数字信号处理 (DSP) - 是数字汇聚与信息产业合流(3C结合)的粘合 剂 - 其作用将超过电路在电子技术中的作用 作为信息载体的信号处理经历了从模拟到数 信号处理 字，从确知到随机的发展过程，进入以非平 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。
盲均衡技术：即不需要训练序列的码间干扰对消技术 多用户检测技术：即多址干扰对消技术 阵列信号处理：天线阵列可以减小同信道干扰，(空间)分集 接收可以有效抑制衰落 自适应阵列(智能天线)：根据信号和干扰环境，自适应调节 天线阵列的空间特性 3G和B3G通信系统中的信号处理(如OFDM, MIMO, 空时频处 理技术, Turbo迭代接收技术, 自适应调制与编码AMC技术) 无线传感器网络和分布式协同信号处理技术 认知无线电与协作通信中的信号处理技术
现代信号处理 23
现代信号处理 24
信号处理方法(3/4)
• 统计信号处理方法（现代方法之二）
• 信号统计模型 • 贝叶斯估计 – 分析: • 参数估计 • 隐马尔科夫模型 – 滤波: • MAP, ML, LS
现代信号处理 25
信号处理方法(4/4)
• 智能，机器学习方法（现代方法之三）
• 训练/学习 • 推论 – 分析: • 数据挖掘 (支持向量机SVM) – 滤波: • 人工神经网络 • 粒子滤波器（广义卡尔曼滤波器） • ……
特点 • 仍然以算法为中心, 更加注重实现与应用 • 突出一个“非”字，具有“智、多、新” 趋势 • 向更加突出“非”、“智”、“多”、“新”的方 向发展 • 向更加注重 “实现”与“应用”的方向发展
现代信号处理 32
信号处理发展趋势(1)
“非”
SP向着非平稳、非高斯、非线性方向发展 － 非线性信号处理 － 非平稳信号处理 － 多分辨信号处理
• 估计（estimation）
- 参数估计、信道估计、功率谱估 计、波达方向估计、特征提取、时域 分析、信号检测（多用户检测）
• 滤波（filtering）
- 自适应滤波、机器学习
• 辨识（identification）
- 系统辨识、目标识别、信号分类、 反卷积与均衡
现代信号处理 31
现代信号处理 - 发展趋势
• 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, MA, ARMA) 基于智能/机器学习的方法 (盲方法，对信号所知甚少)
• 更加复杂的问题
– 非线性模型 – 非高斯分布 – 复杂方程 (多维, 时变)
现代信号处理 29
现代信号处理
李飞 lifei@njupt.edu.cn
2014年2月-5月
现代信号处理 1
绪论
李飞
2014.2.18
现代信号处理 2
课程简介
现代信号处理是“信息与通信工程”学科、“电 子与通信工程”专业类一门重要的专业基础 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、数字信号 先修课程 处理。
注意：
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/Fs ；f= F/ Fs ( sinΩt －> sinΩnT －> sinωn)
现代信号处理 59
离散时间信号的频域表示
现代信号处理 33
信号处理发展趋势(2)
“智”
信号处理与智能技术相结合 • 各种智能及其关系： 生物智能 BI >人工智能AI>计算智能CI • 计算智能(软计算)技术 - 主要指神经网络、模糊系统、进化计算 - 也包括自适应技术、混沌技术等 • 信号处理与智能技术结合的智能信号处理方法: - 盲自适应信号处理 - 神经网络信号处理 - 模糊信号处理 - 混沌信号处理
现代信号处理 5
现代信号处理
研究对象 处理方法 研究内容 发展趋势
现代信号处理 6
信号处理框图
现代信号处理 7
现代信号处理 8
现代信号处理 9
现代信号处理 10
现代信号处理 11
现代信号处理 12
现代信号处理 - 研究对象
• 信号
– 定义: • 独立变量的方程（一个或多个独立变量的方程） • 携带着有用信息 – 可分为两类广义信号 • 确定性信号 • 随机性信号（随机信号） – 复杂信号 • 时变信号 • 高维信号 • 复杂方程 (确定性信号) • 高斯/非高斯；线性/非线性模型（随机信号）
现代信号处理 14
现代信号处理 - 处理方法
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 – 黑匣子 – 软计算
现代信号处理 15
信号处理方法
• 取决于信号本身（关于对信号本身的知识） • 取决于具体应用
“线性噪声模型” – “非线性噪声模型” “时不变” – “时变” “一维” – “多维”
现代信号处理 16
信号处理两类方法及应用领域 两类方法及
– 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 …
现代信号处理 17
现代信号处理 18
2
现代信号处理 52
数字信号处理方法
--- 波形描述 --- 傅氏分析
现代信号处理 53
现代信号处理 54
现代信号处理 55
现代信号处理 56
现代信号处理 57
现代信号处理 58
离散时间信号的时域表示
• 离散时间信号－序列 - 常用序列：δ(n)、u(n)、sin nω0 、RN(n)、指数序列 - 一般序列：x(n) = x(n)*δ(n)=Σx(k)δ(n-k)
信号处理与现代通信技术
– 接入网的宽带化ADSL – 骨干网的信道倍增DCME – 语音、图像与视频信息的压缩与传输 – 无线信道的估计、均衡与信道分配 – 3G/4G移动通信中的多用户检测与智能天线 – 软件无线电技术、认知无线电 – 加密、认证 – 网络信号处理
现代信号处理 43
通信信号处理的主要研究领域
现代信号处理 34
信号处理发展趋势(3)
“多”
SP向着多维、多谱、多分辨率、多媒体方向发展 多维信号处理 高阶谱估计 多分辨率信号处理 多媒体信号处理
现代信号处理 35
信号处理发展趋势(4)
“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：量子物理与信息科学相结合的产物, 包括量子计算、量子通信、量子信息处理
现代信号处理 36
信号处理发展趋势(5)
“实现”
信号处理与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处理器有力地促进了 DSP技术的应用 - DSPs与4C(Comp, Comm, Contr, Cont)结合,有力促进了 IT技术及产业进步 - 把DSPs和微控制单元(MCU)及应用结合在一起的所谓 “系统芯片(SoC)”，加快了信号处理的实现
现代信号处理 26
信号处理方法（小结）
随机信号
统计过程理论 分析 滤波基于分析 分析通过滤波
现代信号处理 27
滤波
信号处理方法（小结）
分析 滤波
谱估计
信号建模
最优 滤波
自适应 滤波
非线性 滤波
时间/尺度 分析
Beyesian statistical processing
现代信号处理 28
信号处理方法（小结）
现代信号处理 13
现代信号处理 - 研究对象
DSP:主要研究确知信号 – 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 MSP:主要研究随机信号 – 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
现代信号处理 41
信号处理与现代通信理论
统计学 概率论 实验通信理论
通信理论的 数学基础
统计信号处理
判决理论 估计理论
信息论
经典信号处理
信源编码
自适应滤波器理论
现代通信理论 正交变换 滤波器与滤波器组
信道编码 调制理论 均衡
最佳接收
多用户通信理论
结论：正是通信理论与信号处理的不断完善促进了信息通信技术的 不断进步, 形成了当今异彩纷呈的通信产品和信息服务。 现代信号处理 42
现代信号处理 46
本课程特点
• 现代信号处理的主要理论、方法与 应用
- 与前沿接轨
• 数学知识（矩阵理论、数理统计、最优 化）
- 与数学学科交融
• 研Βιβλιοθήκη Baidu性学习
- 创新能力培养
现代信号处理 47
教学安排
现代信号处理 48
教材及参考书
• • • 杨绿溪. 现代数字信号处理[M] . 北京：科学 出版社 张贤达. 现代数字信号处理[M]. 北京：清华大 学出版社 姚天任、孙洪.现代数字信号处理[M]. 武汉： 华中理工大学出版社