第8章 M通道滤波器组

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第九章 滤波器组

第九章 滤波器组
nk n h0 [ n ] z WM , n
6
§9.1 M通道滤波器组结构
由低通滤波器平移得到相应的带通滤波器
k ), 0 k M 1 H k ( z ) H 0 ( zWM
nk n h0 [ n ] z WM , n
K=1:M:1抽取后,频谱扩展M倍, 原频谱搬移到了 [2 , ] [ , 2 ] 再以2π为周期延拓
§9.1 M通道滤波器组结构
( k 1) / M k / M 2 / M / M
/ M 2 / M
k / M (k 1) / M
2

第九章 滤波器组
9.1 M通道滤波器组结构 9.2 滤波器组的准确重建 9.3 QMF(正交镜像滤波器组) 9.4 CMFB(余弦调制滤波器组)
§9.1 M通道滤波器组结构
An M-band analysis filter bank is shown below 输入信号被分解成 一组子带信号vk(n) 滤波器称为子带分 解滤波器组
p
0
M
s

2

§9.1 M通道滤波器组结构
由低通滤波器平移得到相应的带通滤波器 希望得到频率响应为
H k (e j ) H 0 (e j ( 2 k /M ) ), 0 k M 1
的带通滤波器,频率响应 H k ( z ) 是 H 0 ( z ) 右移2k/M 的结果 其Z变换 k ), 0 k M 1 H k ( z ) H 0 ( zWM
z ( M 1) z ( M 2 ) G (z) 0 G1 ( z ) T M G2 ( z ) R ( z ) G z ( ) M 1 1

8通道滤波器工作原理

8通道滤波器工作原理

8通道滤波器工作原理8通道滤波器是一种能够对输入信号进行频率选择性处理的电子设备。

它能够根据信号的频率特性,选择性地放大或削弱信号的某些频率分量,从而达到去除噪声或增强信号的目的。

在本文中,我们将详细介绍8通道滤波器的工作原理。

8通道滤波器通常由一组滤波器单元组成,每个滤波器单元负责处理输入信号中的特定频率范围。

这些滤波器单元可以是数字滤波器,也可以是模拟滤波器,具体的实现方式取决于应用的需求。

在数字滤波器方面,8通道滤波器通常采用离散时间的数字滤波器来实现。

数字滤波器通过将输入信号转换为离散时间的序列,并通过差分方程或差分方程的组合来对信号进行滤波。

每个滤波器单元都可以设置不同的截止频率和滤波类型,以实现对特定频率范围的滤波。

在模拟滤波器方面,8通道滤波器通常采用模拟滤波器电路来实现。

模拟滤波器利用电子元器件(如电容、电阻和电感等)来改变信号的频率响应。

它们通过选择合适的元器件值和电路结构来实现对特定频率范围信号的滤波。

无论是数字滤波器还是模拟滤波器,它们的工作原理都是基于滤波器的频率响应。

频率响应是指滤波器对不同频率的输入信号的响应程度。

频率响应通常用滤波器的幅频特性和相频特性来描述。

在8通道滤波器中,每个滤波器单元都有一个特定的幅频特性和相频特性,用于选择性地放大或削弱输入信号中的某些频率分量。

幅频特性描述了滤波器对不同频率的响应幅值,相频特性描述了滤波器对不同频率的相位响应。

通过调整滤波器单元的幅频特性和相频特性,可以实现对不同频率范围的信号进行不同程度的滤波。

例如,一个滤波器单元的幅频特性为低通滤波器,即在截止频率以下的信号被放大,而在截止频率以上的信号被削弱。

另一个滤波器单元的幅频特性为高通滤波器,即在截止频率以上的信号被放大,而在截止频率以下的信号被削弱。

通过组合这些滤波器单元,可以实现对不同频率范围的信号进行滤波。

8通道滤波器还可以通过设置滤波器单元的截止频率和斜率来调整滤波器的特性。

M带余弦调制滤波器组的迭代设计算法

M带余弦调制滤波器组的迭代设计算法
行 余 弦 调 制得 到 。
发 展 至今 ,有 许 多算 法 用 于 余 弦 调制 滤 波 器 组 的设计 【 。基 于 格 形 的 设计 方 法 [从 结 构 上 保 证 了 2 ] 】
滤波器组的完全重构特性,设计 问题可 以简化为结构参数 的优化 问题 ,其 中滤波器组 的性能指标是关
个无约束优化 问题 ,利用 目标函数 的梯度 向量来迭代优化原型滤波器的系数 ,设计所得 的滤波器组具
备 良好 的 整体 性 能 。 本 文基 于 余 弦调 制 滤 波 器 组 的完 全 重 构 条件 ,将 原 型滤 波 器 的 设 计 归 结 为一 个 易 于 求 解 的优 化 问 题 。在 该 问题 中 ,原 型 滤 波 器 的 阻带 能 量 被 给 定 。进 而 , 提 出 了一种 高效 的迭 代 算 法 。在 每 一 步 迭 代 中 ,完全 重构 条 件 被 松 弛 ,设 计 问题 退 化 为 一个 带 线 性 约 束 的 二 次规 划 问题 ,具有 全 局 最 优 解 。仿 真表 明 ,相 比于 传 统 的 设计 算 法 , 本 文 方法 设 计 所 得 的滤 波器 组 具 备 更 小 的重 构误 差 和 更 高 的阻 带衰 减 。
摘 要 t余弦调 制滤 波器组 的设计 问题通 常 是关于 原型滤 波器 系数 的非 凸优 化 问题 ,设计 的优 劣 很大程 度上 取 决于
设计 问题 的归结和 所采 用的求 解算法 。本 文提 出 了一种 基于 迭代 的设计 方法 ,用于 设计近 似完 全重 构 的余 弦 调制滤 波 器 组 。 方法通 过松 弛完 全重构 条件和 运用迭 代 的思想 , 余 弦调制 滤波器 组 的设计 归结为 一个 易于求 解 的优 化 问题 。 该 将 在 该优 化 问题 中,原型滤 波器 的阻 带能量被 限定 ,然后 迭代 地优 化原型 滤波器 的系 数使得 余弦 调制滤 波器 组 的重构精

胡广书《现代信号处理教程》第一章

胡广书《现代信号处理教程》第一章

1. 傅里叶变换在时间、频率“定位”的不足
如果我们想求一个信号,如 x(t ) ,在某一个频 率,如 0 处的值,则
X ( j0 ) x(t )e j 0t d t


需要
t ~

反之,如果我们想求某一个时刻,如 t 0
处的值,需要 ~
1 x(t0 ) 2
a: 是尺度定标常数,决定频率中心及带宽; b: 是位移,决定分析位置; (t ) : 又称为基本小波或母小波。
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,我们称它们为 原信号的子带信号 。
H0 ( z)
x ( n)

x0 (n)
M
v0 (n)
“分辨率(resolution)”是信号处理中的基本概念, 能作出辨别的时域或频域的最小间隔(又称最小分辨
细胞)。频率分辨率是通过一个频域的窗函数来观察 频谱时所看到的频率的宽度,时间分辨率是通过一个 时域的窗函数来观察信号时所看到的时间的宽度。显 然,这样的窗函数越窄,相应的分辨率就越好。分辨
能力的好坏一是取决于信号的特点,二是取决于信号
(二)多抽样率信号处理; (三)小波变换; (四)高阶统计量分析; (五)独立分量分析(ICA); (六)压缩感知理论(CS);
现代信号处理这十多年来的新进展
一、Hilbert-Huang变换 二、信号的稀疏表达 (sparse representations) -1998;
-1998;
三、压缩感知 ( compressed sensing,CS) -2006
g ( , ) 1 then
Cohen类分布变成Wigner-Ville分布

现代信号处理--清华胡广书讲义-第6章滤波器组基础

现代信号处理--清华胡广书讲义-第6章滤波器组基础

150第6章 滤波器组基础6.1 滤波器组的基本概念一个滤波器组是指一组滤波器,它们有着共同的输入,或有着共同的输出,如图6.1.1所示。

图6.1.1 滤波器组示意图,(a )分析滤波器组,(b )综合滤波器组。

假定滤波器)(0z H ,)(1z H ,…,)(1z H M -的频率特性如图6.1.2(a )所示,)(n x 通过这些滤波器后,得到的)(0n x ,)(1n x ,…,)(1n x M -将是)(n x 的一个个子带信号,它们的频谱相互之间没有交叠。

若)(0z H ,)(1z H ,…,)(1z H M -的频率特性如图6.1.2(b )所示,那么,)(0n x ,)(1n x ,…,)(1n x M -的频谱相互之间将有少许的混迭。

由于)(0z H ,)(1z H ,…,)(1z H M -的作用是将)(n x 作子带分解,因此我们称它们为分析滤波器组。

将一个信号分解成许多子信号是信号处理中常用的方法。

例如,若图6.1.1中的2=M ,那么,在图6.1.2中,)(0z H 的频率特性将分别占据2~0π和ππ~2两个频段,前者对应低频段,后者对应高频段。

这样得到的)(0n x 将是)(n x 的低频成份,而)(1n x 将是其高频)(0n x )(1n x )(1n x M -)(n x(ˆ0x (ˆ1x)(ˆ1n xM -)(ˆn x151成份。

我们可依据实际工作的需要对)(0n x 和)(1n x 作出不同的处理。

例如,若我们希望对)(n x 编码,设)(n x 的抽样频率为20KHz ,若每个数据点用16bit ,那么每秒钟需要的码图6.1.2 分析滤波器组的频率响应,(a )无混迭,(b )稍有混迭流为320Kbit 。

若)(n x 是一低频信号,也即)(n x 的有效成份(或有用成份)大都集中在)(0n x 内,)(1n x 内含有很少的信号能量。

这样,我们可对)(0n x 仍用16bit ,对)(1n x 则用8bit ,甚至是4bit ,由于)(0n x 和)(1n x 的带宽分别比)(n x 减少了一倍,所以,)(0n x 和)(1n x 的抽样频率可降低一倍。

通信原理课件第八章 时分复用(一)

通信原理课件第八章 时分复用(一)

四次群
139262
1920
wujing
现代通信原理——第八章 时分复用
15
同步数字系列SDH Synchronous Digital Hierarchg
❖ 在某些新型的三层结构宽带传输网络方案中,
STM-1/STM-4 (155Mbps/622Mbps) 用于接入层 STM-16 (2.5Gbps) 用于汇接层 STM-64 (10Gbps) 用于核心层
现代通信原理
第八章 时分复用(1)
8.1时分复用TDM原理
❖ 频分复用FDM是利用用一物理连接的不同频 段来传输不同的信号,达到多路传输的目的。
❖ 时分复用TDM是采用同一物理连接的不同时 段来传输不同的信号,也能达到多路传输的 目的。
❖ 目前通信中常用的多路复用方式主要有以下 四种:
wujing
SDH体系速率等级
等级
速率
STM-1
155.52Mb/s
STM-4
622.02Mb/s
STM-16
2488.32Mb/s
STM-64
10Gb/s
wujing
现代通信原理——第八章 时分复用
16
8.2 PCM基群帧结构
❖ 采用TDM的数字通信系统,在国际上已建立起 标准。原则上是先把一定路数的电话复合成一个 标准数据流(称为基群),基群数据流的构造结构 称为基群帧。
TS1~TS15 话路时隙 TS16信令时隙
偶帧TS0 帧同步时隙
x0011011
F0 0 0 0 0 1 A2 1 1
帧同步信号
复帧同步 备用比特
TS17~TS31 话路时隙 话路时隙
xxxxxxxx
488ns

第八章 维纳滤波

第八章 维纳滤波
k 0 n n
rxx(λ-k)
rzx(λ)
第八章 维纳滤波 维纳-何甫积分方 程式(离散形式):
中原工学院
N xx
机电学院
h(k )r
k 0
N
( k ) rzx ( ) 或 h(k )rxx (k ) rzx ( )
k 0
自相关函数为偶函数
▲ 维纳滤波器 如果已知x(n)与所要求的输出信号z(n),则当x(n)的自相关函 数和z(n)与x(n)的互相关函数为已知时,求解维纳-何甫方程,即可求得满足均 方误差最小的滤波因子h(n)。这就是按照最小平方准则设计的线性滤波系统, 它是一个最佳系统,通常称为维纳滤波器。 这是一个对 称 矩阵 。 卷积形式:
第八章 维纳滤波
中原工学院
机电学院
第二节
反滤波
一、回声鸣震现象及反滤波
问题的提出:在某些情况下(例如,在大礼堂内演讲,由于墙壁多次反射, 而造成回声交混,形成一片轰鸣声,使人们听不清讲话内容)所录取的信号, 可认为是原始信号经过几个物理系统(信号传输的路径或通道)作用的结果, 或者看成是源信号经过几个物理滤波器以串联形式滤波的结果。这时,采用 反滤波方法可以使真正源信号从干扰中恢复出来。
n n n n
期望输出s(n)与输入x(n)的互相关函数为
n n
rsx (k ) s(n k ) x(n) s(n k )[s(n) n(n)] rss (k )
如果以 Rss(ejω) 和 Rnn(ejω) 分别表示 rss(k) 和 rnn(k) 的频谱,即分别为 s(n) 和 n(n) 的功率谱,则在对维纳滤波的时间范围不加限制的情况下,由式H(ejω)=Rzs(ejω)/ Rxx(ejω),可以得到维纳滤波器的频率响应应为:

第7章 两通道滤波器组(下)

第7章 两通道滤波器组(下)

⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−=−−−−)()()()(~01011010z H z z H z z H z H N N m Η (7.6.4b)利用(7.4.9b )的关系,有I ΗΗ210012~=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=m m(7.6.5)这样,由(7.6.3)式,CQMFB 的分析滤波器组可以构成仿酉矩阵,其对应的系统也是仿酉系统。

由(7.6.4a )及(7.4.1)式有)1(2det −−−=N m z Η(7.6.6)将这一结果代入(7.2.12)式,并令式中的k =0,则⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−=−−)()()()(0101)1(z H z H z H z H zN m G(7.6.7) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−−=−−−−−−−−)()()()(2010)1(010)1()1(z H z H z z H z H z zN N N 将(7.6.4a)及(7.6.7)代入(7.2.10)式,有X ΗG X T m m 21ˆ=X ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−−=−−−−−−−−−−−−−−)()()()()()()()(10)1(10)1(00010)1(010)1()1(z H z z H z z H z H z H z H zz H z H z zN N N N N X ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−−10012)1(2N z(7.6.8) 因此,实现了对X 的准确重建。

上面的结论说明,仿酉的调制矩阵直接引出了对的准确重建系统,也即CQMFB 。

由(7.6.7)式,可导出,和的关系,即(7.4.2)式。

由上面的讨论可以看出,仿酉滤波器组总是包含了功率互补的关系。

m Η)(n x 0G 1G 0H需要指出的是,仿酉系统等效CQMFB ,可以实现准确重建。

但可实现准确重建的系统却并不一定是仿酉的。

现在利用上述讨论的结果来给出仿酉系统的多相表示形式。

记)()()(20112000z E z z E z H −+=(7.6.9a )203)()()(21112101z E z z E z H −+= (7.6.9b ) )()()(20120010z R z R z z G +=− (7.6.9c ) )()()(21121011z R z R z z G +=−(7.6.9d )式中的下标i 代表,的序号,j 代表多相结构的序号。

分数阶Fourier域M通道滤波器组

分数阶Fourier域M通道滤波器组
2 0 —40 0 70—6收 稿 ,2 0 —70 0 70—7收 修 改 稿
列 号 ;da {・ 一. ,一表 示 M XM 的对 角 阵 ,m i g } 。 一
* 国 家杰 出青 年 科 学 基 金 ( 准 号 :6 6 5 0 ) 国 家 自然科 学 基 金 ( 准 号 :6 2 2 1 ,6 5 2 9 ) 助 项 目 批 0214和 批 0300 0704资 * 通 信 作 者 , - i a t o bt e u c * E mal n a @ i d . n :r .
将 M 通 道 滤 波器 组理 论 扩 展 到 分 数 阶 F u i o r r域. e
随着 数字 信号 处 理 的迅 速 发 展 ,信 息 系统 中信 号 的处 理 、编 码 、传 输 和 存 储 等 工 作 量 越 来 越 大. 为 了节省 计算 工作 量 及 存储 空 间 ,在 一 个 信 号处 理
了理论 基 础.
分 辨率 上 的局 限性 已不 能适 应 现代 信 息处 理 系统 中
ci hr p信 号 的检测 和估计 要 求 ,需 要 寻找新 的理论工 具 来解 决工 程实 践问 题.分 数 阶 F u ir o r 变换 的定义 e 最 早在 1 2 9 9年提 出[ ,在 2 7 ] 0世纪 8 0年代 开 始应用
计 方 法的有 效性.
关键 词
分数阶F u e 变换 M 通道滤波器组 多相结构 准确重建 分数阶卷积 orr i 广 义形 式 ,它在 统一 的时 频域 上 进 行 信 号处 理 ,相 对于 传统 的 F u i o r r变 换 灵 活 性 更 强 ,适 合 于 非 平 e 稳 信 号 的处 理 [ .而 且 信 号 的分 数 阶 F uir变 8 o re 换 可 以理解 为将 信 号分 解 到 一 系列 同一调 频 率 不 同 起 始频 率 的 c i hr p基上 ,因此分数 阶 F u i 变 换 也 orr e 是针 对多分 量 c i hr p信 号 检 测 和 参 数估 计 的合 适 工 具[ 1 .近年来 出现 了许 多 基 于 分 数 阶 F u i o r r变 换 e 的多载 波通信 技 术 和 数 字水 印技 术[ ¨ .但 是 ,这 1 ] 些方 法都 是基 于 单采 样 率 的 ,也 就是 说 ,没 有 实 现 信 号在分 数 阶 F uir 的分 频 带 处 理 ,因 此 需 要 or 域 e

无约束法设计完全重构M带滤波器组

无约束法设计完全重构M带滤波器组

无约束法设计完全重构M带滤波器组
石光明;焦李成
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2002(030)007
【摘要】本文提出了一种新的正交和双正交完全重构M带滤波器组的设计方法.这种方法是建立在多项式分解基础之上,可在无约束条件下设计,所设计的滤波器组具有结构化完全重构特点,对于双正交滤波器组还可以方便设计系统时延.和已有的方法相比,新方法具有低设计复杂度特点.文中还描述了设计过程,最后给出了设计例子和结果.
【总页数】4页(P970-973)
【作者】石光明;焦李成
【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN713
【相关文献】
1.近似完全重构的DFT调制滤波器组迭代设计方法 [J], 杨玉琳;蒋俊正
2.基于QPSO算法的准完全重构余弦调制滤波器组的优化设计 [J], 谭方青;张天骐;高春霞;黄烈超
3.近似完全重构DFT调制滤波器组的一种设计方法与实现 [J], 董家靖
4.一种设计近似完全重构非均匀余弦调制滤波器组的新算法 [J], 蒋俊正;江庆;欧阳

5.用于宽带接收的近似完全重构滤波器组的改进设计 [J], 戚晓慧;吴瑛;尹洁昕因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于matlab的m通道滤波器组的设计

基于matlab的m通道滤波器组的设计

一、概述随着数字信号处理技术的不断发展,信号滤波器的设计和实现在各种领域中扮演着重要的角色。

在通信、生物医学、雷达系统等领域中,对信号的滤波和处理要求越来越高。

基于matlab的m通道滤波器组的设计是数字信号处理领域的一个热点问题,本文将对此进行深入探讨。

二、m通道滤波器组的概念及应用背景m通道滤波器组由m个并行的滤波器组成,每个滤波器都有不同的频率响应,可以用于实现对复杂信号的分析和处理。

在实际应用中,m通道滤波器组可以用于多载波通信系统、宽带雷达系统、生物医学图像分析等领域,具有非常广泛的应用前景。

三、m通道滤波器组的设计原理1. 多通道滤波器的并行结构m通道滤波器组由m个滤波器并行连接而成,每个滤波器的频率响应不同,可以实现对不同频率分量的信号进行分离和处理。

2. 设计参数的确定在设计m通道滤波器组时,需要确定滤波器的中心频率、带宽、滤波器类型等参数,这些参数的选择对于实际应用效果有着重要的影响。

3. 滤波器设计方法常用的滤波器设计方法包括FIR滤波器、IIR滤波器等,针对m通道滤波器组的设计,需要选择合适的滤波器类型,并进行参数优化。

四、基于matlab的m通道滤波器组的设计步骤1. 确定滤波器数量和频率响应首先需要确定m通道滤波器组的滤波器数量和每个滤波器的频率响应,根据实际需求和应用背景进行选择。

2. 选择滤波器设计方法根据需求选择合适的滤波器设计方法,比如FIR、IIR等,并进行滤波器设计参数的确定。

3. 编写matlab程序实现滤波器设计利用matlab软件编写程序,实现对滤波器组的设计和参数优化。

4. 仿真和优化对设计好的m通道滤波器组进行仿真验证,并根据仿真结果进行优化,以达到预期的滤波效果。

五、实验结果与分析1. 仿真验证利用matlab软件对设计好的m通道滤波器组进行仿真验证,分析其频率响应、幅频响应等性能指标。

2. 实验数据分析在实际应用中,采集实际信号数据,对设计好的m通道滤波器组进行实验验证,并对实验数据进行分析和评估。

数字信号处理胡广书第6章_滤波器组(完整版)

数字信号处理胡广书第6章_滤波器组(完整版)
| H 0 (e j ) | | H 0 (e j ) | 0,
j

2

2

j ( )
频带
H1 ( e ) H 0 ( e
)
图6.2.2 两通道滤波器组 (a)系统框图;(b)镜像对称的幅频特性
6.2.3 第M(Mth)带滤波器
将分析滤波器组写成多相形式,如果其第0相, E0 (恒为一常数,即 zM ) 也即
M 1 k 0
| H k (e ) | c
j 2
M 1 k 0
c为常数 (6.2.17)
则称H0(z), ... ,HM-1(z)是功率互补的。该式又可表示成
H k ( z) H k ( z) c
H ( z ) H * ( z 1 )
~
(6.2.18)
式中 (6.2.19) 表示将H(z)的系数取共轭,并用z-1代替z ,若H(z)系数是实 ~ 的,则 1

• 1. 混迭失真:分析滤波器组和综合滤波器 组的频带不能完全分开及 抽样频率不满足:f s 2Mfc • 2 .幅度及相位失真: 滤波器组的频带在 通带内不“平”,而其相频特性不具有线 性相位所致; • 3. 编码,量化,传输所产生的误差。此误 差来源于信号编码或处理算法,它和滤波 器组无关。
第6章 滤波器组基础
6.1 滤波器组的基本概念 6.2 滤波器组的种类及有关的滤波器 6.2.1 最大均匀抽取滤波器组 6.2.2 正交镜像滤波器组 6.2.3 第M带滤波器 6.2.4 半带滤波器 6.2.5 互补型滤波器 6.3 半带滤波器设计 6.4 多抽样率系统的应用简介
6.1 滤波器组的基本概念
和常数倍。显然,这样严格互补的滤波器对于信号的准确重 建是非常有用的。 由定理6.2.1,Mth滤波器一定是scf。hbf是Mth滤波器的特例, 因此,hbf也是scf。然而,scf并不一定是Mth滤波器或hbf。

数字信号处理考试问题及答案

数字信号处理考试问题及答案

第1章 引 言1、数字信号处理的含义?数字信号处理—-Digital Signal Processing 采用数字技术的方式进行信号处理。

将信号转化为数字信号,利用数字系统进行处理。

2、什么是信号?信号主要采用什么方式表达? 传递信息的载体:进行变化的物理量;与日常生活密切相关: 语言、音乐、图片、影视模拟信号的表达:在电子技术中,通过传感器将信号转化为随时间连续变化的电压:模拟电压信号数字信号的表达:对模拟电压进行等间隔测量,将各测量值采用有限精度的数值表达,体现为顺序排布的数字序列。

3 、什么是模拟信号?什么是数字信号?信号在时间和数值上都是连续变化的信号称为模拟信号.模拟信号是指用连续变化的物理量表示的信息,其信号的幅度,或频率,或相位随时间作连续变化 数字信号指幅度的取值是离散的,幅值表示被限制在有限个数值之内。

时间和幅度上都是离散(量化)的信号。

二进制码就是一种数字信号。

二进制码受噪声的影响小,易于有数字电路进行处理,所以得到了广泛的应用。

4 、数字信号具有什么特点?信号采用抽象数字序列表达,与物理量没有直接关系,在传输、保存和处理过程中,信号精度不受环境因素影响,抗干扰性强.信号采用数字序列表达后,对模拟信号难以进行的很多处理能够方便地实现,例如:大规模长时间的信号存储、对信号的乘法调制和各种编码调制、信号的时间顺序处理、信号的时间压缩/扩张、复杂标准信号的产生。

5 、数字信号处理具有什么意义?数字信号处理是研究如何用数字或符号序列来表示信号以及对这些序列作处理的一门学科。

它具有精度高、可靠性高、灵活性、便于大规模集成化等特点。

6 、列举一些在生活中常见的数字技术的应用。

商业摄影领域;录音电话机;数码相机;数字电视;MP3播放器等等。

第2章信号的数字化1、信号数字化需要经过哪些基本步骤?信号数字化可以分为三步:1)等距采样,实现信号离散化;2)数值量化,用有限精度表达采样值;3) AD 转换,对量化值进行二进制编码。

chapter08m通道滤波器组

chapter08m通道滤波器组

H (z)g(z) t(z), t(z) [MA0 (z), 0, , o]T
g(z) H 1(z)t(z) g(z) adj[H (z)] t(z)
det[H (z)]
伴随 矩阵
上式给出了 M 通道滤波器组中综合滤波 器组和分析滤波器组的关系,其分析方法可 以参照两通道滤波器组。但是,该分析方法 不容易看出滤波器之间的关系。下面从多相 结构的角度来讨论。
EM 1,1(z M )
AC矩阵 的第1行
多相 矩阵
E0,M 1(z M ) E1,M 1(z M )

1 z 1



EM
1,M
1
(
z
M
)


z

(
M
1)

延迟链
let h(z) [H0 (z), H1(z), , HM 1(z)]T e(z) [1, z1, , z(M 1) ]T
Xˆ (z) X (z)Q(z)
希望:
Xˆ (z) cx(n n0)
需要:Q(z) czn0
所以:Q0 (z) Q(z)
z(M 1) P0,0 (z) z(M 2) P1,0 (z)
只能包含1项
z1PM 2,0 (z) PM 1,0 (z)
设 ( , 0) 处不为零,该项是

RM
1,0
(
z
M
)
R0,1(z M ) R1,1(zM )
RM 1,1(z M )
R0,M 1(z M ) R1,M 1(z M )


RM
1,M
1
(
z
M

小波变换及分析原理知识

小波变换及分析原理知识

- 252 -小波分析原理1.1 小波变换及小波函数的多样性小波是函数空间2()L R 中满足下述条件的一个函数或者信号()x ψ:2ˆ().R C d ψψωωω+=<∞⎰式中,*{0}R R =-表示非零实数全体,ˆ()ψω是()x ψ的傅里叶变换,()x ψ成为小波母函数。

对于实数对(,)a b ,参数a 为非零实数,函数(,)()x b a b x a ψ-⎛⎫=⎪⎝⎭称为由小波母函数()x ψ生成的依赖于参数对(,)a b 的连续小波函数,简称小波。

其中:a 称为伸缩因子;b 称为平移因子。

对信号()f x 的连续小波变换则定义为,(,)()(),()f a b Rx b W a b f x dx f x x a ψψ-⎛⎫==〈〉 ⎪⎝⎭其逆变换(回复信号或重构信号)为*1()(,)fR R x b f x W a b dadb C a ψψ⨯-⎛⎫=⎪⎝⎭⎰⎰ 信号()f x 的离散小波变换定义为2(2,2)2()(2)j j j j f W k f x x k dx ψ+∞---∞=-⎰其逆变换(恢复信号或重构信号)为(2,2)()(2,2)()j j j j fk j k f t C Wk x ψ+∞+∞=-∞=-∞=∑∑其中,C 是一个与信号无关的常数。

显然小波函数具有多样性。

在MA TLAB 小波工具箱中提供了多种小波幻术,包括Harr 小波,Daubecheies (dbN )小波系,Symlets (symN )小波系,ReverseBior (rbio )小波系,Meyer (meyer )小波,Dmeyer (dmey )小波,Morlet(morl)小波,Complex Gaussian(cgau)小波系,Complex morlet(cmor)小波系,Lemarie (lem )小波系等。

实际应用中应根据支撑长度、对称性、正则性等标准选择合适的小波函数。

- 253 -1.2 小波的多尺度分解与重构1988年Mallat 在构造正交小波基时提出多尺度的概念,给出了离散正交二进小波变换的金字塔算法,其小波分析树形结构如图1所示,即任何函数2()()f x L R ∈都可以根据分辨率为2N-的()f x 的低频部分(近似部分)和分辨率为2(1)j j N -≤≤下()f x 的高频部分(细节部分)完全重构。

分数阶Fourier域M通道滤波器组

分数阶Fourier域M通道滤波器组

分数阶Fourier域M通道滤波器组
孟祥意;陶然;王越
【期刊名称】《自然科学进展》
【年(卷),期】2008(18)2
【摘要】基于M通道滤波器组的信号分频带处理技术已在多载波通信技术、数字水印技术中得到广泛的应用.文中从分数阶Fourier域多抽样率信号处理基本理论和分数阶卷积定理出发,推导了分数阶Fourier域M通道滤波器组准确重建的基本条件,并基于传统Fourier域有限长M通道最大抽取滤波器组设计了分数阶Fourier域M通道最大抽取滤波器组.文中所提出的结论为分数阶Fourier域滤波器组理论的建立提供了基本依据,同时也为分数阶Fourier变换在图像、语音信号处理等工程实践中的应用奠定了理论基础.最后,仿真实验验证了所提分数阶Fourier域滤波器设计方法的有效性.
【总页数】11页(P186-196)
【作者】孟祥意;陶然;王越
【作者单位】北京理工大学电子工程系,北京,100081;北京理工大学电子工程系,北京,100081;北京理工大学电子工程系,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TN7
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一种设计M通道双正交过采样图滤波器组的新算法

一种设计M通道双正交过采样图滤波器组的新算法

一种设计M通道双正交过采样图滤波器组的新算法蒋俊正;刘松辽;欧阳缮【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2017(039)012【摘要】This paper presents an efficient algorithm to designM-channel oversampled graph filter banks with better overall performance. In the new algorithm, a two-step scheme is exploited to tackle the design task. Firstly, for controlling the spectral selectivity, the analysis filter is designed by solving a constraint optimization problem that minimizes the passband ripple and stopband energy subject to 3 dB constraint; secondly, by taking the Perfect Reconstruction (PR) condition into account, the design problem of synthesis filters is formulated into an optimization problem that minimizes the stopband energy subject to PR constraint. Both the optimization problems are Semi-Definite Programming (SDP), which can be efficiently solved. Since the proposed method fully considerate the spectral characteristic and PR condition,M-channel biorthogonal oversampled graph filter banks with better performance can be obtained. Numerical examples and comparison show that compared with the existing methods, the proposed method can lead to graph filter banks with smaller reconstruction error.%针对现有的M通道过采样图滤波器组整体性能较差的问题,该文提出一种过采样图滤波器组设计的新算法.在新算法中,分两步来设计图滤波器组.首先,从频谱特性方面考虑来设计分析滤波器,以分析滤波器的通带波纹和阻带能量为目标函数,以3 dB约束为约束条件,通过半正定规划求解出频谱选择性较好的分析滤波器;然后,从完全重构特性方面考虑来设计综合滤波器,以综合滤波器的阻带能量为目标函数,以完全重构条件为约束函数.上述两个约束优化问题都是半正定规划问题,都可有效地求解.新算法综合考虑了滤波器组的重构特性和频率特性,因此可以设计得到整体性能良好的M通道双正交过采样的图滤波器组.仿真对比表明,与已有的设计算法相比,新算法设计所得的图滤波器组具备更小的重构误差.【总页数】6页(P2970-2975)【作者】蒋俊正;刘松辽;欧阳缮【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.线性迭代算法设计双正交余弦调制滤波器组 [J], 田丰;张子敬2.两通道正交图滤波器组设计新算法 [J], 蒋俊正;曹想;欧阳缮3.三通道自适应提升双正交滤波器组设计 [J], 徐小平;水鹏朗;王峰4.一种新的调制型混合滤波器组设计算法 [J], 蔡振浩;于宏毅5.一种设计近似完全重构非均匀余弦调制滤波器组的新算法 [J], 蒋俊正;江庆;欧阳缮因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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第8章 M 通道滤波器组8.1 M 通道滤波器组的基本关系图8.1.1是一个标准的M 通道滤波器组。

图8.1.1 M 通道滤波器组由第五章~第七章的讨论,我们不难得到图中各处信号之间的如下相互关系: ()()()k k X z X z H z = (8.1.1)1101111()()1 ()() (8.1.2)M lMk kM l M l l MMM k M l V z XW z M X W z H W z M-=-===∑∑及 101()()()() M llMk k Mk M l U z V z X zWH zW M-===∑ (8.1.3)滤波器组的最后输出111ˆ()()()1()()() (8.1.4)M k kk M M llM k M k l k X z G z U z X zW H zW G z M-=--====∑∑∑. . . ˆ()z (X令 101()()() (8.1.5)M ll kM k k A z HzW G z M-==∑则 10ˆ()()() (8.1.6)M l l M l X z A z X zW -==∑ 这样,最后的输出ˆ()X z 是()lMX zW 的加权和。

由于 (2/)()()j lj l M M z e X zW X e ωωπ-== (8.1.7)在0l ≠时是()j X e ω的移位,因此,ˆ()j Xe ω是()j X e ω及其移位的加权和。

由上一章的讨论可知,在0l ≠时,(2/)()j l M X eωπ-是混迭分量,应想办法去除。

显然,若保证()0 1~1l A z l M ==- (8.1.8)则可以去除图8.1.1所示滤波器组中的混迭失真.再定义1001()()()()M kk k T z A z Hz G z M-==∑@ (8.1.9)显然,()T z 是在去除混迭失真后整个系统的转移函数。

这时,ˆ()Xz 是否对()X z 产生幅度失真和相位失真就取决于()T z 的性能。

若()T z 是全通的,也即()j T e ωωπ=≤常数,,那么滤波器组可避免幅度失真,若()T z 再具有()kT z cz-=的形式,那么滤波器组又将消除相位失真。

因此,(8.1.9)式的()T z 和(7.2.4)式的()T z 一样,都称为“失真函数”。

由(8.1.5)式,11()~()M A z A z -能否为零取决于()()0~1k k H z G z k M =-,,的性质。

将该式写成矩阵形式,有011000111111101111()()()()()()()()()()()()()()()M M M M M M M M H z H z H z A z G z H zW H zW H zW A z G z M H zW H zW H zW A z G z --------⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦L L M MM M L (8.1.10) 令001()[(),0,,0], ()[(),,()] T TM z MA z z G z G z -==L L t g (8.1.11)并令(8.1.10)式右边的矩阵为()z H ,则在去除混迭失真的情况下,有()()()z z z =t H g (8.1.12)式中()z H 的第一行是01(),,()M H z H z -L ,第二至第M -1行分别是由这M 个滤波器的依次移位所构成。

因此,()z H 又称“混迭分量(Alias Component ,AC )矩阵”。

它等效于两通道情况下由(7.2.8a )式给出的矩阵m H 。

由(8.1.12)式,我们有1()()()z z z -=g H t (8.1.13)为保证去除混迭失真,可选0()[(),0,,0][',0,,0]T kz MA z c z -==L L t 。

这样,若()z H 已知,即可求出综合滤波器组()z g 。

且整个的M 通道滤波器组还具有PR 性质。

但(8.1.13)式在实际应用中有一系列的问题,这是因为:adj ()()()det ()z z z z =H g t H (8.1.14)式中adj ()z H 是()z H 的伴随矩阵。

(1) 若()z H 是FIR 的,显然det ()z H 也是FIR 的,这时()z g 将变成IIR 的; (2) 若选择0det ()()n z czz -=H t ,这时()z g 可保证是FIR 的,但由于()adj ()z z =g H ,因此()z g 的阶次将远大于()z H ;(3) 若()z H 有零点在单位圆上,()z g 的幅度将会产生较大的失真。

此外,由(8.1.13)式或(8.1.14)式并不容易找出()z H 、()z g 的关系以及()z H 自身应具有的特点,因此,我们需要采用多相结构的方法来研究如何去除混迭失真及探讨实现PR 的途径。

8.2 M 通道滤波器的多相结构仿照(7.6.9)和(7.6.10)式,在多通道情况下的分析滤波器组可表为:1,0()()M l M k k l l H z z E z --==∑ (8.2.1)写成矩阵形式,有00,00,10,1111,01,11,1(1)11,01,11,1()1()()()()()()()()()()()MM M M M MM M M M M M M M M M M H z E z E z E z H z z E z E z E z H z zE z E z E z ----------⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦L L M M M ML (8.2.2) 记 1(1)011()[(),(),,()], ()[1,,,] (8.2.3)T M TM z H z H z H z z z z----==L L h e并记(8.2.2)式右边的矩阵为()Mz E ,则()()()M z z z =h E e (8.2.4)()M E z 称为多相矩阵,而()z h 是由上一节的AC 矩阵()z H 的第一列构成的。

同理,对综合滤波器组()k G z 按第二类多相结构展开,有1(1),0()()M M l M k l k l G z z R z ----==∑ (8.2.5)写成矩阵形式:[](1)(2)0110,00,10,11,01,11,11,01,11,1(),(),,(),,,1 ()()()()()() ()()()M M M M M M M M MM M M M M M M M M G z G z G z z z R z R z R z R z R z R z R z R z R z -----------⎡⎤=⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦LL gLL M ML(8.2.6)记该式右边的多相矩阵为()Mz R ,则(8.2.6)式可写为如下更简洁的形式:(1)()()()T M M z z z z --=g e R % (8.2.7)式中()z g 已在(8.1.11)式中定义,1()[()]Tz z -=ee %。

利用(8.2.2)和(8.2.6)式,图8.1.1的M 通道滤波器组可改为图8.2.1(a)的形式。

再利用恒等变换,又可改成图(b )和(c )的形式。

在图(c )中,()()()z z z =P R E该图的得到过程与图7.6.1和图7.6.2的导出过程相类似。

因此,对整个滤波器组的分析可集中到矩阵()z E 和()z R 的分析,或简单的()z P 的分析。

若()z P 为单位阵,我们可以想象,那么该滤波器组一定可以实现准确重建。

至此,我们已讨论了M 通道滤波器组的两种表示形式,一是用(8.1.10)式的AC 矩阵表示的形式,二是用(8.2.2)式表示的多相形式。

在深入讨论()z E 、()z R 的性能对整个系统PR 性能的影响之前,我们先讨论一下,AC 矩阵()z H 和多相矩阵()z E 的关系。

由(8.2.3)式对()z h 的定义及(8.1.10)式对()z E 的定义,我们有 1()[(),(),,()]TM z z zW zW -=H h h h L (8.2.8)由(8.2.2)式,()T z H 又可表为11()[()(),()(),,()()] ()[(),(),,()]T M M M M MM z z z z zW z zW z z zW zW--==H E e E e E e E e e e L L图8.2.1 M 通道滤波器组的多相结构; (a)直接表示; (b)利用恒等变换后的表示; (c)进一步的简化表示记 11(1)(1)11111M M M M W W WW ----⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦W L LM M M L (8.2.9) 1(1)()[1,,,]M z diag z z ---=L D (8.2.10)(a)()X zˆ()z(b)()X zˆ()z (c)()X zˆ()z 0()u n0()v n则 *()()()T M z z z =H E D W (8.2.11a) 或 ()()()HTMz z z =H W D E (8.2.11b) (8.2.11)式即是混迭分量矩阵()z H 和多相矩阵()Mz E 的关系。

8.3 混迭抵消和PR 条件的多相表示我们在8.1节已指出,若11(),,()M A z A z -L 全为零,则可实现混迭抵消。

进一步,若()T z 为全通函数,或()kT z cz -=,则M 通道滤波器组可以实现准确重建。

现在我们讨论这些条件的多相表示。

定理8.1 一个M 通道最大抽取滤波器组混迭抵消的充要条件是多相矩阵()()()z z z =P R E为伪循环矩阵。

所谓的伪循环矩阵,它是由一个循环矩阵0121101221031230()()()()()()()()()()()()()()()()M M M M M M P z P z P z P z P z P z P z P z P z P z P z P z Pz P z P z P z ------⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦LL L MM M O M L将其主对角线以下的元素都乘以1z -所得到的矩阵,即0121110121121031111230()()()()()()()()()()()()()()()()M M M M M M P z P z P z P z z P z P z P z P z z P z z P z P z P z z Pz z P z z P z P z ------------⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦L L L M M M O M L该伪循环矩阵所对应的时域关系是:0121101221031230()()()()(1)()()()(1)(1)()()(1)(1)(1)()M M M M M M p n p n p n p n p n p n p n p n p n p n p n p n p n p n p n p n ------⎡⎤⎢⎥-⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎣⎦L L L M M M O M L现证明定理8.1。

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