现代信号处理_2014-01

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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
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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)
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现代信号处理 - 研究内容(应用)
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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
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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)
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第一章 数字信号处理基础
李飞
2014.2.18
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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
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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。
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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
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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)
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信号处理发展趋势(6)
“应用”
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信号处理发展趋势(6)
“应用”
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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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现代信号处理
李飞 lifei@njupt.edu.cn
2014年2月-5月
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绪论
李飞
2014.2.18
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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)
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离散时间信号的频域表示
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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
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现代信号处理
研究对象 处理方法 研究内容 发展趋势
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信号处理框图
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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)
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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
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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”
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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 …
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2
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数字信号处理方法
--- 波形描述 --- 傅氏分析
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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
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通信信号处理的主要研究领域
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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
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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
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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
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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
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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
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信号处理方法(小结)
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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
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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
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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
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教学安排
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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
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