现代信号处理

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现代信号处理技术在通信系统中的应用

现代信号处理技术在通信系统中的应用

现代信号处理技术在通信系统中的应用随着科技的不断发展,现代信号处理技术越来越广泛地应用于各个领域,尤其是在通信系统中。

本文将讨论现代信号处理技术在通信系统中的应用,并探讨其对通信系统性能的提升。

通信系统是一个由发送器、信道和接收器组成的系统,用于传输信息。

传统的通信系统主要依赖于模拟信号处理技术,但随着数字技术的发展,现代通信系统越来越多地采用数字信号处理技术来实现更高质量和更可靠的通信。

一种常见的现代信号处理技术是数字调制,它用于将数字数据转换为模拟信号以便在信道中传输。

传统的调制技术包括调幅调制(AM)、调频调制(FM)和相位调制(PM),而数字调制技术则可以实现更高的数据传输速率和更低的误码率。

例如,QAM(Quadrature Amplitude Modulation)是一种常用的数字调制技术,它可以将多个比特位转换为一个复杂的调制符号,从而实现更高的数据速率。

除了数字调制,现代信号处理技术还广泛应用于信道编码和解码。

信道编码是一种通过在发送端对数据进行冗余编码来减少信道噪声对通信质量的影响的技术。

常用的信道编码技术包括前向纠错编码(FEC)和卷积编码(CC)。

随着纠错编码技术的不断改进,通信系统可以实现更高的误码率容限,从而提供更可靠的通信。

另一个重要的应用是多址技术。

多址技术允许在同一频率和时间资源上同时发送多个用户的信号,从而提高系统的频谱效率。

CDMA(Code Division Multiple Access)是一种常见的多址技术,它通过给每个用户分配唯一的码片序列来实现用户之间的区分。

CDMA技术广泛应用于3G和4G无线通信系统中,使得多个用户可以同时进行通信而不会互相干扰。

另外,现代信号处理技术还可以应用于自适应均衡和降噪。

自适应均衡技术可以通过对接收信号进行处理,抵消信道失真和干扰,从而实现更高的信号质量。

降噪技术可以通过对接收信号进行滤波和抑制来减少信号中的噪声。

这些技术的应用可以极大地提高通信系统的性能,使得用户可以在复杂的信道环境中获得更好的通信效果。

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。

现代信号处理盲

现代信号处理盲
稀疏成分分析(SCA)
SCA利用信号的稀疏性进行盲信号处理,通过寻找观测信号中的稀疏 成分来恢复源信号。
非负矩阵分解(NMF)
NMF是一种基于非负性约束的矩阵分解方法,可用于盲信号处理和特 征提取。
深度学习
近年来,深度学习在盲信号处理领域取得了显著进展,通过训练深度 神经网络模型来实现盲信号处理和源信号分离。
01
信号处理基础
信号定义与分类
信号定义
信号是传递信息的物理量,可以 是电信号、光信号、声信号等。 在信号处理中,主要研究电信号 的处理。
信号分类
根据信号的性质和特征,信号可 分为模拟信号和数字信号、连续 时间信号和离散时间信号、确定 性信号和随机信号等。
线性时不变系统
线性系统
线性时不变系统的性质
线性系统是指系统的输出与输入之间满 足线性叠加原理,即输出的总响应等于 各输入单独作用时产生的响应之和。
线性时不变系统具有稳定性、因果性、 可逆性、可交换性等性质,这些性质 在信号处理中具有重要意义。
时不变系统
时不变系统是指系统特性不随时间变 化,即输入信号的时移不会导致输出 信号的时移。
频域分析与变换
REPORT
THANKS
感谢观看
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
信号失真比(SDR) 反映输出信号相对于原始信号的失真程度,值越 高表示分离效果越佳。
3
源信号与估计信号的相关系数
通过计算源信号与估计信号之间的相关系数,评 估分离算法对源信号的恢复程度。
计算复杂度评估
算法运算量
统计算法在执行过程中所需的乘法、加法等基本运算次数,以评 估其计算复杂度。
算法执行时间

现代信号处理_完美版PPT

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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

最新现代信号处理第1章ppt课件

最新现代信号处理第1章ppt课件
信号是传载信息的物理量,是信息的表现形式。
信号处理的本质是信息的变换和提取。
信息的提取就要借助各种信号获取方法以及信号处理 技术。
信号测量系统和信号处理的工作内容的成本已达到装 备系统总成本的50%-70%。
1.1 现代信号处理的内容和意义
信号处理技术的应用领域:
电子通讯; 机械振动信号的分析与处理; 自动测量与控制工程领域; 语音分析、图像处理与声纳探测; 生物医学工程。
(1.4.4)
R x(y ) x ( t)y ( t)d t x ( t)y ( ,t)
(1.4.5)
内积可视为 x (t与) “基函数”关系紧密度或相似性的一种度量。
1.4 信号处理的内积与基函数
信号的内积与基函数
傅里叶变换是应用最为广泛的信号处理方法,函数 x (t ) 的傅里叶变换为
cn
1 T
T/2 x(t)eintdt
T/ 2
(1.3.6)
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
傅里叶级数具有两个独特的性质:
1、函数 x (t ) 可分解为无限多个互相正交的分量 gn(t):cneint 的和,其中正交是指 g m 与 g n 的内积对所有 mn成立, 即
gm,gn:T 1 T T //2 2gm (t)gn(t)d t0
mn
2、正交分量 或 可用一个简单的基函数
的整数m
或n的膨胀g生m 成,g 线n 性累加逼近任何函数 g1(。t)
x(t) 小波变换中,通过母小波的伸缩和平移生成小波族。
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
第一章 绪论
1.1 现代信号处理的内容和意义 1.2 信号的分类 1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解 1.4 信号处理的内积与基函数 1.5 现代信号处理的应用现状与进展

现代信号处理

现代信号处理

现代信号处理现代信号处理⼀信号分析基础傅⾥叶变换的不⾜:()()1()()2j t j tX j x t e dtx t X j e d π∞-Ω-∞∞Ω-∞Ω==ΩΩ??1.不具有时间和频率的“定位”功能;2.傅⾥叶变换对于⾮平稳信号的局限性;3.傅⾥叶变换在分辨率上的局限性。

频率不随时间变化的信号,称为时不变信号(⼜称为平稳信号),频率随时间变化的信号称为时变信号(⼜称为⾮平稳信号),傅⾥叶变换反映不出信号频率随时间变化的⾏为,只适合于分析平稳信号。

⽽我们希望知道在哪⼀时刻或哪⼀段时间产⽣了我们所要考虑的频率,现代信号处理主要克服傅⾥叶变换的不⾜,这些⽅法构成了现代信号处理。

分辨率包括频率分辨率和时间分辨率,含义是指对信号能作出辨别的时域或频域的最⼩间隔。

分辨率的好坏⼀是取决于信号的特点,⼆是取决于信号的长度,三是取决于所⽤的算法。

克服傅⾥叶变换不⾜的主要⽅法有:⽅法⼀:STFT (Short Time Fourier Transform )⽅法⼆:联合时频分析Cohen 分布,联合时频分析Wigner 分布⽅法三:⼩波变换⽅法四: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。

⽅法五:信号的多分辨率分析,与⽅法四类似,为了适应在不同频段对时域和频域分辨率的不同要求,可以将信号的频谱做⾮均匀分解。

明确概念:时间中⼼、时间宽度、频率中⼼和频带宽度信号能量:2221()()()2E x t x t dt X j d π===ΩΩ<∞??时间中⼼:21()()t t x t dt Eµ=频率中⼼:21()()2x d EµπΩ=ΩΩΩ? 时间宽度:22201()()t t t x t dt E ∞-∞=-频率宽度:22221=()2X d Eπ∞Ω-∞ΩΩΩ-Ω? 时宽和带宽:2,2t T B Ω=?=?品质因数=信号的带宽/信号的频率中⼼。

现代信号处理的方法及应用

现代信号处理的方法及应用

现代信号处理的方法及应用信号处理是一种广泛应用于各种领域的技术,包括通信、图像处理、音频处理,控制系统等等。

信号处理主要目的是从原始数据流中提取有用的信息并对其进行分析与处理。

随着现代计算机技术和数学统计学等科学技术的不断发展,信号处理的方法也在不断更新和升级,这篇文章将对现代信号处理的方法和应用做一个简单的介绍。

1. 数字信号处理数字信号处理是信号处理的一种重要形式,主要是基于数字信号处理器(DSP)和嵌入式系统等硬件设施来实现。

数字信号处理算法主要应用于图像和音频处理以及通信系统等领域。

数字信号处理的优点在于其对数据的准确性,稳定性和可靠性上,数字信号处理器也因此成为了许多领域的首选,如音频处理中的音频去噪。

2. 频域分析频域分析是信号处理中一种常用的分析方法,适用于需要研究信号频率特性的场合。

频域分析最常用的工具是傅里叶变换(FT),用于将信号从时域转化为频域。

傅里叶变换将信号分解为不同频率的正弦波分量,这样就能对不同频率范围内的信号进行分析和处理。

频域分析在音频,图像,视频,雷达等领域广泛应用。

3. 视频处理视频处理是信号处理的重要领域之一,几乎应用于所有与视频相关的技术,包括视频编解码,视频播放,图像增强以及移动目标检测等。

视频处理的任务是对视频内容进行解析和分析,提取其重要特征,比如目标检测,物体跟踪以及运动检测。

其中,深度学习技术的应用非常广泛。

4. 无线通信无线通信是使用无线电波传输信号的无线电技术,目前已被广泛应用于通信系统、卫星通信、电视广播、GPS定位等领域。

在无线通信中,信号处理扮演着重要的角色,主要用于调制解调,信号检测以及通信信号处理等。

5. 模拟信号处理模拟信号处理是信号处理中的另一种重要形式,通常应用于音频处理、传感器测量等领域。

模拟信号处理的操作与数字信号处理类似,不同的是其输入信号是连续模拟信号,输出也是模拟信号。

模拟信号处理可以执行滤波,信号调整、信号检测等,是信号处理中必不可少的一部分。

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

现代信号处理课件

现代信号处理课件
当两种假设为等可能时,即P(H0)=P(H1)
P( H 0 ) H1 Lnl ( z ) Ln Ln ........( 1 28 ) H0 P( H1 )
则有 η=1,Lnη=0
21:20 24
§1-3最大后验概率准则 Maximum Posteriori Probability
称为最大后验概率准则,常简称为MAP准则。
即 p(z |H0) < p(z |H1)----(1-30) 时 判决为H1,否则判决为H0。 P(z | Hi), i=0, 1 为在给定观测值为z的条件下,Hi为真的概率, 此值为后验概率。
最大后验概率准则与最小总错误概率准则是等价的
21:20
26
例1: 设一个二元通信系统发送1V,0V的信号,受到2 为1/12w加性高斯噪声的干扰。系统发送1V 0V信号的 概率分别是0.6和0.4,代价分别为C00= -2, C01=8, C10= 6,
假设――所要检验的对象的可能情况或状态
检验――检测系统所做的判决过程
21:20 13
检测分类
二元检测:只有两种可能的假设
多元检测:有多个可能的假设 复合假设:信号是一随机过程的实现,其均 值或方差可处于某个数值范围内
序列检测:按取样观测值出现的次序进行处 理和判决
21:20 14
二元假设检验可能的情况
H0假设为真,判决H0(正确);代价-C00 H1假设为真,判决H0(漏警);代价-C01
H0假设为真,判决H1(虚警);代价-C10 H1假设为真,判决H1(正确);代价-C11
21:20 15
贝叶斯准则(Bayes)
代价、风险最小
源有两个输出,两个输出发生的概率已知,即先验概率已知P(H0), P(H1)分 别为假设H0和H1发生的概率。

现代信号处理ModernSignalProcessing40页PPT

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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

现代信号处理第6章连续小波变换

现代信号处理第6章连续小波变换
分形
小波
小波分形技术原理与离散信号盒维数的计算
设离散信号 是n维欧氏空间Rn上的闭集。将Rn划分成尽可能细的Δ网格,若是网格宽度N Δ为Δ的离散空间上集合X的网格计数。盒维数定义为 :
由于离散信号的最高分辩率为采样间隔Δ t,所以上式的极限是无法按其定义Δ→0求出。实际计算时一般采用近似方法,即将Δ网格视为最小网格,然后逐步放大为kΔ网格,k∈Z+,令
6.1.5 谐波小波应用
小波分形技术原理与离散信号盒维数的计算
分形的自相似仿射算子r与小波变换的伸缩因子a是作用相同,小波变换从低分辨到高分辨的过渡原则与分形过程的从总体向局部、从宏观向微观深化分析原则是一致的,小波和分形都具有自相似性,两者结合是可行的。 小波分形技术原理是应用小波包变换将机械振动信号分解到正交的、独立的频带内,然后分别计算出每个频带信号的盒维数, 用盒维数衡量小波包分解每个频带信号的复杂程度 由于一维离散信号的盒维数是介于1和2之间的一个实数,信号越复杂维数越大
谐波小波滤波能够在低频频带和高频频带内都具有足够的数据点数。
6.1.4 谐波小波滤波
6.1.4 谐波小波滤波
谐波小波实际上是一个完全理想的带通滤波器 ,可以用下面的方法定义谐波小波
其中m, n决定了谐波小波变换的尺度(j),且n = 2m,当m = 0时,n = 1。
谐波小波的光滑性,“盒形”谱特性,零相移特性以及明显的数学表达式,使得我们可构造出不同尺度下各频段序列数据点数不变、采样频率不变的算法,最终成功应用于转子轴心轨迹分析
谐波小波的定义及正交性
谐波小波的定义及正交性
实偶函数we(t)和实奇函数wo(t) , 它们的傅里叶变换分别为
谐波小波的定义及正交性

现代信号处理知识点总结

现代信号处理知识点总结

现代信号处理知识点总结引言信号处理是一个广泛的领域,涉及到从基本的模拟信号处理到复杂的数字信号处理等多个方面。

在现代社会中,信号处理技术已经得到广泛应用,涉及到通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等众多领域。

信号处理技术的不断发展和应用,为我们的生活带来了很多方便和改变。

本文将从基本的信号处理原理到现代的数字信号处理技术,对信号处理的知识点进行总结和介绍。

基本信号处理原理在信号处理领域,信号是指随着时间的变化而变化的一种物理量。

信号可以分为模拟信号和数字信号两种类型。

模拟信号是连续变化的信号,而数字信号是离散的信号。

在信号处理中,我们要对信号进行采样、量化和编码等处理。

采样是指在一定时间间隔内对模拟信号进行采集,得到离散的样本点。

采样过程中,需要考虑采样频率和最高频率的问题。

采样频率过低会导致信号失真,而采样频率过高会浪费资源。

量化是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

量化过程中,需要确定量化级数和量化误差等参数。

量化级数越大,信号的精度越高,但会增加数据量。

而量化误差是指模拟信号与数字信号之间的误差,它会影响信号的质量。

编码是指将量化后的数字信号进行编码传输或存储。

在信号处理中,有很多种编码方式,如脉冲编码调制(PCM)、脉冲位置调制(PPM)、脉冲振幅调制(PAM)等。

不同的编码方式有不同的特点和适用场景。

数字信号处理技术数字信号处理(DSP)是对数字信号进行处理和分析的技术。

它具有精度高、灵活性强、稳定可靠等优点,因此在通信、音视频处理、生物医学工程等领域得到广泛应用。

数字信号处理技术主要包括信号滤波、信号变换、频谱分析、时域分析等多个方面。

信号滤波是指通过对信号进行滤波,去除噪声和干扰等不必要的成分,保留信号中有用的信息。

滤波技术主要包括数字滤波器设计、滤波器特性、滤波器实现等内容。

数字滤波器可以分为有限脉冲响应(FIR)滤波器和无限脉冲响应(IIR)滤波器两种类型。

信号变换是将一个信号转换成另一个信号的过程。

机械故障诊断中的现代信号处理方法

机械故障诊断中的现代信号处理方法

机械故障诊断中的现代信号处理方法
现代信号处理方法在机械故障诊断中有着广泛的应用。

以下是几种常见的现代信号处理方法:
1. 傅里叶变换(Fourier Transform): 傅里叶变换将时域信号转换为频域信号,可以分析信号的频率成分和能量分布。

在机械故障诊断中,傅里叶变换可以用来检测故障产生的谐波或频率成分的变化。

2. 小波变换(Wavelet Transform): 小波变换可以在时间和频率上同时进行分析,可以更好地捕捉瞬态故障或频率变化的特征。

小波变换在机械故障诊断中常用于检测冲击、噪声和频率模态等问题。

3. 自适应滤波(Adaptive Filtering): 自适应滤波是一种可以自动调整滤波器参数的方法,可以根据信号的特点动态调整滤波器的频率响应。

自适应滤波在机械故障诊断中可以用于降噪和提取故障特征。

4. 统计特征提取(Statistical Feature Extraction): 统计特征提取是通过对信号进行统计分析来提取信号特征的方法。

常见的统计特征包括均值、方差、峰值、峭度等。

统计特征提取可以用来检测信号的变化和异常。

5. 机器学习(Machine Learning): 机器学习是一种可以让计算机自动学习和适应数据模式的方法。

在机械故障诊断中,机器学习可以用来训练模型,识别和分类不同的故障模式。

常见的
机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)和深度学习(Deep Learning)等。

这些现代信号处理方法可以结合使用,以提取和分析机械故障信号中的相关特征,提高故障诊断的准确性和效率。

现代信号处理研究方向

现代信号处理研究方向

现代信号处理研究方向
现代信号处理是一个广泛的研究领域,包括许多不同的研究方向。

以下是一些常见的现代信号处理研究方向:
1. 信号压缩和编码:这是一种将信号压缩成更小的数据集的技术,以便更有效地存储和传输信号。

这可以通过使用小波变换、离散余弦变换等技术来实现。

2. 信号滤波和降噪:这是一种去除信号中的噪声和干扰的技术,以便更好地提取有用的信号信息。

这可以通过使用滤波器设计、小波分析等技术来实现。

3. 信号特征提取和分类:这是一种从信号中提取有用特征并将其用于分类或识别的技术。

这可以通过使用支持向量机、人工神经网络等技术来实现。

4. 信号处理算法优化:这是一种优化信号处理算法的技术,以便更快地计算和更高效地运行。

这可以通过使用并行计算、数值优化等技术来实现。

5. 非线性和非平稳信号处理:这是一种处理非线性和非平稳信号的技术,这些信号难以用传统的线性和平稳信号处理方法来处理。

这可以通过使用非线性变换、小波包分析等技术来实现。

6. 信号处理在生物医学中的应用:这是一种将信号处理应用于生物医学领域的技术,例如心电图、脑电图、医学成
像等。

7. 信号处理在通信中的应用:这是一种将信号处理应用于通信领域的技术,例如数字通信、无线通信、卫星通信等。

总之,现代信号处理研究方向非常广泛,涉及许多不同的应用领域,并且随着技术的不断发展,还将不断涌现新的研究方向。

现代信号处理课程设计

现代信号处理课程设计

现代信号处理课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握现代信号处理的基本理论、方法和应用,具备分析和解决信号处理问题的能力。

具体目标如下:1.知识目标:(1)了解信号处理的基本概念、历史和发展趋势。

(2)掌握信号处理的基本数学基础,如傅里叶变换、拉普拉斯变换、小波变换等。

(3)熟悉信号处理的基本算法和 techniques,如滤波、去噪、压缩、特征提取等。

(4)了解现代信号处理在通信、雷达、生物医学等领域的应用。

2.技能目标:(1)能够运用信号处理的基本理论和方法分析实际问题。

(2)具备使用信号处理软件工具进行数据处理和分析的能力。

(3)能够阅读和理解信号处理领域的英文文献。

3.情感态度价值观目标:(1)培养学生对信号处理学科的兴趣和热情。

(2)培养学生严谨的科学态度和良好的团队合作精神。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.信号处理基本概念和历史发展。

2.信号处理的基本数学基础,包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、小波变换等。

3.信号处理的基本算法和 techniques,如滤波、去噪、压缩、特征提取等。

4.现代信号处理在通信、雷达、生物医学等领域的应用。

5.信号处理软件工具的使用和实际案例分析。

三、教学方法为了达到上述教学目标,我们将采用以下教学方法:1.讲授法:用于传授信号处理的基本理论和方法。

2.讨论法:鼓励学生积极参与课堂讨论,提高分析问题和解决问题的能力。

3.案例分析法:通过分析实际案例,使学生更好地理解信号处理的应用。

4.实验法:培养学生动手能力和实际操作技能,加深对信号处理技术的理解。

四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法,我们将准备以下教学资源:1.教材:选用国内权威出版的信号处理教材。

2.参考书:提供信号处理领域的经典著作和最新研究成果。

3.多媒体资料:制作课件、教学视频等,以丰富教学手段。

4.实验设备:配置信号处理实验设备,为学生提供实践操作的机会。

现代信号处理完整版.doc

现代信号处理完整版.doc

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 )

现代信号处理

现代信号处理
现代信号处理技术
主讲教师:高华 电子与信息工程学院 2013.09


信号处理是信息论的一个分支学科,它的基本概念 与分析方法还在不断的发展,其应用范围也在不断的扩 大。该学科水平的高低反映一个国家的整体科技水平。 要理解近代信号处理理论,需要具备以下一些基础 知识:数理统计与概率论、信号估计理论、泛函等。 整体上,可将信号处理技术分为两大部分:
nonlinear
Non-stationary Feature Extraction
No No
Yes Discrete: No Continuous: Yes
Yes Yes
Comparisons: Fourier,Hilbert &Wavelet
Possible Applications
• Vibration, speech and acoustic signal analyses: this also applies to machine health monitoring • Non-destructive test and structural Health monitoring
主要内容
• 随机信号处理基础 1)随机信号概念
2)平稳随机信号的特性:平稳性、各态历经性、高斯 性等
• 几种现代信号处理方法
1) Time-Frequency Analysis short—time FOURIER Analysis Gabor Transform WVD:Wigner-Ville Distribute Hilbert_Huang Transform ——HHT Wavelet
2) Blind Signal Processing
Blind Source Separation——BSS Independent Componet Analysis—— ICA PrincipalComponentsAnalysis ——PAC 3)Choas signal Processing What is choas? Generation of the choas; Characteristics of chaos; Application of Chaos。
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现代信号处理一 信号分析基础傅里叶变换的不足:()()1()()2j t j tX j x t e dtx t X j e d π∞-Ω-∞∞Ω-∞Ω==ΩΩ⎰⎰1.不具有时间和频率的“定位”功能;2.傅里叶变换对于非平稳信号的局限性;3.傅里叶变换在分辨率上的局限性。

频率不随时间变化的信号,称为时不变信号(又称为平稳信号),频率随时间变化的信号称为时变信号(又称为非平稳信号),傅里叶变换反映不出信号频率随时间变化的行为,只适合于分析平稳信号。

而我们希望知道在哪一时刻或哪一段时间产生了我们所要考虑的频率,现代信号处理主要克服傅里叶变换的不足,这些方法构成了现代信号处理。

分辨率包括频率分辨率和时间分辨率,含义是指对信号能作出辨别的时域或频域的最小间隔。

分辨率的好坏一是取决于信号的特点,二是取决于信号的长度,三是取决于所用的算法。

克服傅里叶变换不足的主要方法有:方法一:STFT (Short Time Fourier Transform )方法二:联合时频分析Cohen 分布,联合时频分析Wigner 分布 方法三:小波变换方法四: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。

方法五:信号的多分辨率分析,与方法四类似,为了适应在不同频段对时域和频域分辨率的不同要求,可以将信号的频谱做非均匀分解。

明确概念:时间中心、时间宽度、频率中心和频带宽度 信号能量:2221()()()2E x t x t dt X j d π===ΩΩ<∞⎰⎰时间中心:21()()t t x t dt Eμ=⎰ 频率中心:21()()2x d EμπΩ=ΩΩΩ⎰ 时间宽度:22201()()t t t x t dt E ∞-∞∆=-⎰频率宽度:22221=()2X d Eπ∞Ω-∞∆ΩΩΩ-Ω⎰ 时宽和带宽:2,2t T B Ω=∆=∆品质因数=信号的带宽/信号的频率中心。

不定原理:给定信号x(t),若()0t t →∞=,则12t Ω∆∆≥当且仅当x(t)为高斯信号,即2()t x t Ae α-=等号成立。

对给定的信号,其时宽与带宽的乘积为一常数,当信号的时宽减小时,其带宽将相应增大,当时宽减到无穷小时,带宽将变成无穷大,反之亦然。

即,信号的时宽与带宽不可能同时趋于无限小,同时也是时间分辨率和频率分辨率的制约关系。

二 短时傅里叶变换(STFT )与Gabor 变换(一)连续信号的短时傅里叶变换2()()x t L R ∈其STFT 定义为:,,STFT (,)()()(),()x t t t x g d x g τττττ*ΩΩΩ==<>⎰式中,()()()1j t g g t e g ττττΩΩ=-=,窗函数应取对称函数。

*STFT (,)()()(),()j j x t x g t e d x g t e τττττττ-ΩΩΩ=-=<->⎰由于是()g τ函数窗,因此它在时域是有限支撑的,同理,,()()j t g g t e τττΩΩ=-在时域也是有限支撑的,由于j e τΩ在频域是线谱,所以STFT 的基函数,,()()()j t t t g g t e G ττνΩΩΩ=-→利用STFT 可实现对x(t)时-频定位的功能(),()()()j jv j v t t G g t e e d G v e ττνττΩ---ΩΩ=-=-Ω⎰又由于*,,11(),()(),()()()22jvtt t x t g X v G v X v G v e dv τππ∞ΩΩ-∞<>=<>=-Ω⎰ 所以:*1(,)()()2j tjvtx STFT t eX v G v edv π∞-Ω-∞Ω=-Ω⎰为STFT 的频域表达式。

(二)短时傅里叶反变换STFT (,)()()1STFT (,)2()()()()()j x j u x t x g t e d t e d x g t d x g t ττττπττδτμμμ-Ω∞Ω-∞Ω=-ΩΩ=--=-⎰⎰⎰左边=右边1()STFT (,)2(0)j t x x t t e d g πΩ=ΩΩ⎰ 上式为STFT 的一维反变换表示。

STFT 的二维反变换来表示为:1()STFT (,)()2j x x t h t e dtd τττπ∞∞Ω-∞-∞=Ω-Ω⎰⎰(三)离散信号的短时傅里叶变换*2**STFT (,)()()DTFTSTFT (,)()()DFT 2,.()()()j n x njnk Mx k nk m x n g n mN e m x n g n mN ek let x n g n mN x n Mωπωωπω--=-=-'=-=∑∑为为120STFT (,)(),M j nk Mx n m k x n em π--='=∑为窗函数移动的序号N 是在时间轴上窗函数移动的步长,M 是一个周期(2π)的分点数。

(四)Gabor 变换及临界抽样情况下连续信号Gabor 展开系数的计算 可用时-频平面上离散栅格上的点来表示一个连续的一维信号:2,,,()()()j mbt m n m n m nm n m n x t c h t ch t na e π∞∞∞∞=-∞=-∞=-∞=-∞==-∑∑∑∑在栅格中,a:栅格的时间长度,b:栅格的频率长度。

如果ab>1,即栅格过稀,将缺乏足够的信息来恢复原信号;如果ab 过小,必然会出现信息的冗余,类似于对一维抽样时抽样频率过大的情况。

三 Wigner 分布(一)Wigner 分布的定义 x(t),y(t)的联合Wigner 分布:*,(,)(/2)(/2)j x y W t x t y t e d ττττ∞-Ω∞Ω=+-⎰x(t)的自Wigner 分布*(,)(/2)(/2)j x W t x t x t e d ττττ∞-Ω∞Ω=+-⎰(二)WVD 的性质 1、奇、偶、虚、实性(1)(,),xW t R t Ω∈∀∀Ω对→(,)xW t Ω始终是,t Ω的实函数;(2)(),(,)(,)xxx t R W t W t ∈Ω=-Ω→若()x t 是实信号,(,)xW t Ω是Ω的偶函数;(3)*,,(,)(,)x yy xW t W t Ω=Ω→互WVD 可能是复函数。

2、能量分布性质 (1)时间边缘性质 (2)频率边缘性质3、反变换**(,)(/2)(/2)1(/2)(/2)(,)2j j x W t x t x t e d x t x t W t e d τττττττπ∞-Ω-∞ΩΩ=+-↓+-=ΩΩ⎰⎰4、WVD 的运算性质有移位(只影响WVD 的时间),调制(只影响WVD 的频率),移位加调制,时间尺度,信号的相乘(在频率轴上卷积),信号的滤波(信号时域卷积,WVD 在时间轴上卷积),信号的相加。

5、常用信号的Wigner 分布 6、Wigner 分布的实现*(,)(/2)(/2),,22j x s s sW t x t x t e d t nT kT kT ττττττ∞-Ω-∞Ω=+-===⎰令2*(,)2()()sj k T x x s s s s s k W nT T x nT kT x nT kT e ∞-Ω=-∞Ω=+-∑归一化,令1sT =,又=sT ωΩ*2(,)2()()j k x k W m x n k x n k e ωω∞-=-∞=+-∑(,)x W n ω的周期为π,由抽样定理决定:max 4s f f ≥四 Cohen 类时-频分布 (一)Wigner 分布与模糊函数*(,)(/2)(/2)1(,)(,)2x j t x x r t x t x t A r t e dt θτττθττπ=+-↓=⎰模糊函数定义为瞬时自相关对时间t 的傅里叶反变换,也是信号时频分布的一种表示形式。

模糊函数与1953年提出,在雷达信号处理中有着广泛的应用,后来发现它在用于去除时频分布的交叉项方面也有着重要的应用。

(,)(,)j x x W t r t e d τττ-ΩΩ=⎰WVD 定义为瞬时自相关对时间延迟τ的傅里叶正变换。

1(,)(,)2(,)(,)j t xx j t x x A r t e dt r t A e d θθθττπτθτθ-⎧=⎪⎨⎪=⎩⎰⎰ 为模糊函数。

()(,)(,)(,)j x x j t x W t r t e d A e d d τθτττθτθτ-Ω-+ΩΩ==⎰⎰⎰为WVD 和模糊函数的关系,一个信号的WVD 等于其模糊函数的二维傅里叶变换。

(二)Cohen 类时-频分布 (1)时域表示*()1(,:)(/2)(/2)(,)2j t u x C t g x u x u g edud d θτθττθττθπ-+Ω-Ω=+-⎰⎰⎰如果(,)1g θτ=,即窗函数是(,)θτ平面的全通函数,则(,:)(,)xxC t g W t Ω=Ω。

(2)频域表示*()1(,)(/2)(/2)(,)2j u x C t Xu X u g e dud d τθττθθθτθτπ--ΩΩ=+-⎰⎰⎰(3)用模糊函数表示()(,)(,)(,)j t t x x C t A g e d d θθτθττθ-+ΩΩ=⎰⎰体现了在模糊域对模糊函数的加窗,Cohen 类即是在WVD 的基础上加上不同类型的窗函数,从而得到抑制交叉项的目的。

(4)用WVD 表示21(,:)(,)(,)4x xC t g W u G t u dud ξξξπΩ=-Ω-⎰⎰(5)用广义模糊函数表示()(,)(,)(,)(,)(,)x x j t t x x M A g C t M e d d θθτθτθτθττθ-+Ω=Ω=⎰⎰(6)用广义时间相关表示 定义:(,)(,)jt g t g e d θτθτθ-'=⎰时间相关域的核函数。

1(,)(,)(,)2x r t r u g t u du τττπ''=-⎰广义时间自相关。

(,)(,)j x x C t r t e d τττ-Ω'Ω=⎰广义时间相关的傅里叶变换。

(7)用广义谱自相关表示 定义:(,)(,)j G g e d τθθττ-Ω'Ω=-⎰谱相关域的核函数1(,)(,)(,)2x xR R G d θξθξθξπ''Ω=Ω-⎰广义谱自相关1(,)(,)2jt x x C t R e d θθθπ'Ω=Ω⎰ 广义谱自相关的傅里叶逆变换。

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