各种信号处理方法总结.ppt
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《信号分析与处理》课件
06
信号处理的实际应用
信号处理在通信领域的应用
01
信号调制与解调
利用信号处理技术对信号进行调 制和解调，实现信号的传输和接 收。
02
信号压缩与解压缩
03
信号增强与恢复
通过信号处理技术对信号进行压 缩和解压缩，以减少传输带宽和 存储空间。
针对信道噪声和干扰，采用信号 处理算法对信号进行增强和恢复 ，提高通信质量。
调制解调的应用
无线通信
移动通信
在无线通信中，调制解调技术是实现 信号传输的关键环节，通过不同的调 制解调方式可以实现高速、可靠、低 成本的无线通信。
在移动通信中，由于信道条件变化大 、传输环境复杂，调制解调技术对于 提高信号传输质量和降低干扰具有重 要作用。
卫星通信
卫星通信中，由于传输距离远、信道 条件复杂，调制解调技术对于提高信 号传输质量和降低误码率具有重要意 义。
备或算法。
02
滤波器的作用
对信号进行预处理，提高信号质量，提取有用信息，抑制噪声和干扰。
03
滤波器的分类
按照不同的分类标准，可以将滤波器分为多种类型，如按照处理信号的
类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器；按照功能可以分为低通滤波器
、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
滤波器的特性
频率特性
描述滤波器对不同频率信 号的通过和抑制能力，是 滤波器最重要的特性之一 。
通过将信号从时间域转换到频率域，可以更好地 揭示信号的内在特征和规律。
频域分析的基本概念包括频率、频谱、带宽等。
频域变换的性质
傅里叶变换
将信号从时间域转换到频率域的常用方法，具有 线性、时移、频移等性质。
频谱分析
通过分析信号的频谱，可以得到信号的频率成分 和幅度信息。
数字信号处理ppt课件
23
三.自相关函数与 自协方差函数的性质
24
性质1 :相关函数与协方差函数的关系
Cxx m rxx m mx 2
Cxy m rxy m m*xmy
当 mx 0
Cxx m rxx m Cxy m rxy m
25
性质2：均方值、方差与相关函数和协方差函数
rxx
0
E
xn
2
Cxx 0 rxx 0 mx 2
五、功率谱密度
44
维纳——辛钦定理
1． 复频域
rxx
(m)
1
2
j
c Sxx (z)zm1dz,
Sxx
(z)
m
rxx
(m)z
m
C (Rx , Rx )
45
2. 频域
{ rxx(m)
1
2
Pxx (e j )e jm d
2
Pxx (e j ) rxx (m)e jm
m
46
3．性质
实平稳随机信号 rxx m rxx m
rxx m E x x n1 n1m
x1x2 p x1 , x2 ; m dx1dx2
18
自协方差函数
Cxx (m) E (xn1 mx )*(xn2 mx ) E (xn1 mx )*(xn1m mx )
rxx m mx 2
19
对于均值为零的随机过程 rxx m Cxx m
①偶函数
Pxx e j Pxx e j
②实函数
Pxx e j Pxx e j
③极点互为倒数出现
Sxx
z
Sxx
1 z
47
④功率谱在单位圆上的积分等于平均功率
E
x2
三.自相关函数与 自协方差函数的性质
24
性质1 :相关函数与协方差函数的关系
Cxx m rxx m mx 2
Cxy m rxy m m*xmy
当 mx 0
Cxx m rxx m Cxy m rxy m
25
性质2：均方值、方差与相关函数和协方差函数
rxx
0
E
xn
2
Cxx 0 rxx 0 mx 2
五、功率谱密度
44
维纳——辛钦定理
1． 复频域
rxx
(m)
1
2
j
c Sxx (z)zm1dz,
Sxx
(z)
m
rxx
(m)z
m
C (Rx , Rx )
45
2. 频域
{ rxx(m)
1
2
Pxx (e j )e jm d
2
Pxx (e j ) rxx (m)e jm
m
46
3．性质
实平稳随机信号 rxx m rxx m
rxx m E x x n1 n1m
x1x2 p x1 , x2 ; m dx1dx2
18
自协方差函数
Cxx (m) E (xn1 mx )*(xn2 mx ) E (xn1 mx )*(xn1m mx )
rxx m mx 2
19
对于均值为零的随机过程 rxx m Cxx m
①偶函数
Pxx e j Pxx e j
②实函数
Pxx e j Pxx e j
③极点互为倒数出现
Sxx
z
Sxx
1 z
47
④功率谱在单位圆上的积分等于平均功率
E
x2
《数字信号处理技术》PPT课件
为便于数学处理，对截断信号做周期延拓，得到虚拟的 无限长信号。
§14.4 信号的截断、能量泄露
周期延拓后的信号与真实信号是不同的，下面从数学的角 度来看这种处理带来的误差情况。
设有余弦信号x(t)，用矩形窗函数w(t)与其相乘，得到截 断信号：y(t) =x(t)w(t)
将截断信号谱 XT(ω)与原始信号谱X(ω)相比较可知，它已 不是原来的两条谱线，而是两段振荡的连续谱. 原来集中在f0处
a) 多种多样的工业用计算机。
§14.1 数字信号处理概述
2) 计算机软硬件技术发展的有力推动
b) 灵活、方便的计算机虚拟仪器开发系统
§14.1 数字信号处理概述
案例：铁路机车FSK信号检测与分析
京广线计划提速到200公里/小时 合作任务：机车状态信号识别(频率解调)
§14.2 模数(A/D)和数模(D/A)
§14.3 采样定理
2 采样定理
A/D采样前的抗混迭滤波：
对象
物理信号
传 感 器
电信号
放 大 调 制
电信号
A/D 转换
数字信号
展开
放大
低通滤波 (0~Fs/2)
§14.3 采样定理
用计算机进行测试信号处理时，不可能对无限长的 信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析， 这个过程称信号截断。
1、数字信号处理的主要研究内容
数字信号处理主要研究用数字序列来表示测试信号，并 用数学公式和运算来对这些数字序列进行处理。内容包括数字 波形分析、幅值分析、频谱分析和数字滤波。
A
X(0)
X(1)
0
t
X(2)
E
1 N
X
i
X(3)
X(4)
§14.4 信号的截断、能量泄露
周期延拓后的信号与真实信号是不同的，下面从数学的角 度来看这种处理带来的误差情况。
设有余弦信号x(t)，用矩形窗函数w(t)与其相乘，得到截 断信号：y(t) =x(t)w(t)
将截断信号谱 XT(ω)与原始信号谱X(ω)相比较可知，它已 不是原来的两条谱线，而是两段振荡的连续谱. 原来集中在f0处
a) 多种多样的工业用计算机。
§14.1 数字信号处理概述
2) 计算机软硬件技术发展的有力推动
b) 灵活、方便的计算机虚拟仪器开发系统
§14.1 数字信号处理概述
案例：铁路机车FSK信号检测与分析
京广线计划提速到200公里/小时 合作任务：机车状态信号识别(频率解调)
§14.2 模数(A/D)和数模(D/A)
§14.3 采样定理
2 采样定理
A/D采样前的抗混迭滤波：
对象
物理信号
传 感 器
电信号
放 大 调 制
电信号
A/D 转换
数字信号
展开
放大
低通滤波 (0~Fs/2)
§14.3 采样定理
用计算机进行测试信号处理时，不可能对无限长的 信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析， 这个过程称信号截断。
1、数字信号处理的主要研究内容
数字信号处理主要研究用数字序列来表示测试信号，并 用数学公式和运算来对这些数字序列进行处理。内容包括数字 波形分析、幅值分析、频谱分析和数字滤波。
A
X(0)
X(1)
0
t
X(2)
E
1 N
X
i
X(3)
X(4)
阵列信号处理全.ppt
▪平面阵
图1.5
▪立体阵
图1.6
b. 参数化数据模型
假设N元阵分布于二维平面上，阵 元位置为：
rl xl , yl ,l 1,2, , N
一平面波与阵面共面，传播方向矢
量为： 1 cos ,sin T
c
y
r
x 图1.7：二维阵列
几何结构
阵元
l 接收信号为：xl
t s rl,t
滤波：增强信噪比 获取信号特征：信号源数目 传输方向（定位）及波形 分辨多个信号源
定义：
➢传感器——能感应空间传播信号并且能以某 种形式传输的功能装置
➢传感器阵列(sensors array)——由一组传感 器分布于空间不同的位置构成
由于空间传播波携带信号是空间位置和时
间的四维函数，所以：
连续：面天线
波动方程的任意解可以分解为无穷多个“单频”
解的迭加（传播方向和频率分量均任意）。
波动方程的单频解可以写成单变量的函数：
sr,t Aexp[ j(t kT r) Aexp[ j t T r ]
式中 k ，其大小等于传播速度的倒数，其方向与 传播方向相同，常称为慢速矢量(slowness vector)。
2. G.Strang,"Linear Algerbra and Its Applications", Academic Press,New York ,1976.(有中译本， 侯自新译，南开大学出版社，1990)
§2.1线性空间和希尔伯特空间
一、符号及定义
1. 符号
以后我们常用字母加低杆表示矢量和矩阵，
实际阵列
空间采样方式 虚拟阵列（合成阵列如SAR）
空时采样示意图如下：
信号处理精品PPT课件
第11章 信号处理
11.1 波形调理
波形调理主要用于对信号进行数字滤波和加窗处理。波形调理VI节点位于 “函数选板”→“信号处理”→“波形调理”子选板中，
波形调理子选板
11.1.1 数字FIR滤波器
数字FIR滤波器可以对单波形和多波形进行滤波。如果对多波形进行滤波， 则VI将对每一个波形进行相同的滤波。信号输入端和FIR滤波器规范输入端 的数据类型决定了使用哪一个VI多态实例。
Express VI用于通过滤波器和窗对信号进行处理。在“函数选板 ”→“Express”→“信号分析”子选板中也包含该VI。
滤波器
配置滤波器窗口
11.1.5 课堂练习——对正弦信号进行仿真滤波
演示滤波器Express VI的使用。
前面板
滤波器的配置
程序框图
11.2 波形测量
使用波形测量选板中的VI进行最基本的时域和频域测量，例如直流，平均值， 单频频率/幅值/相位测量，谐波失真测量、信噪比及FFT测量等。波形测量VI在 “函数选板”→“信号处理”→“波形测量”子选板中
幅值和电平测量Express VI
配置幅值和电平测量
11.3 信号处理
使用信号运算选板中的VI进行信号的运算处理。信号运算VI在“函数选 板”→“信号处理”→“信号运算”子选板中。
信号运算选板上的VI节点的端口定义都比较简单，因此使用方法也比较简 单，下面只对该选板中包含的两个Express VI 进行介绍。
11.5 滤波器
使用滤波器VI进行IIR、FIR和非线性滤波。滤 波器选板上的VI可以返回一个通用LabVIEW错误 代码或一个特定的信号处理代码。滤波器VI在“ 函数选板”→“信号处理”→“滤波器”子选板 中。
11.6 谱分析
11.1 波形调理
波形调理主要用于对信号进行数字滤波和加窗处理。波形调理VI节点位于 “函数选板”→“信号处理”→“波形调理”子选板中，
波形调理子选板
11.1.1 数字FIR滤波器
数字FIR滤波器可以对单波形和多波形进行滤波。如果对多波形进行滤波， 则VI将对每一个波形进行相同的滤波。信号输入端和FIR滤波器规范输入端 的数据类型决定了使用哪一个VI多态实例。
Express VI用于通过滤波器和窗对信号进行处理。在“函数选板 ”→“Express”→“信号分析”子选板中也包含该VI。
滤波器
配置滤波器窗口
11.1.5 课堂练习——对正弦信号进行仿真滤波
演示滤波器Express VI的使用。
前面板
滤波器的配置
程序框图
11.2 波形测量
使用波形测量选板中的VI进行最基本的时域和频域测量，例如直流，平均值， 单频频率/幅值/相位测量，谐波失真测量、信噪比及FFT测量等。波形测量VI在 “函数选板”→“信号处理”→“波形测量”子选板中
幅值和电平测量Express VI
配置幅值和电平测量
11.3 信号处理
使用信号运算选板中的VI进行信号的运算处理。信号运算VI在“函数选 板”→“信号处理”→“信号运算”子选板中。
信号运算选板上的VI节点的端口定义都比较简单，因此使用方法也比较简 单，下面只对该选板中包含的两个Express VI 进行介绍。
11.5 滤波器
使用滤波器VI进行IIR、FIR和非线性滤波。滤 波器选板上的VI可以返回一个通用LabVIEW错误 代码或一个特定的信号处理代码。滤波器VI在“ 函数选板”→“信号处理”→“滤波器”子选板 中。
11.6 谱分析
数字信号处理ppt课件
数字信号处理
(Digital Signal Processing)
1
第3章 离散傅里叶变换快速算法(FFT)
内容提要
问题的提出 解决问题的思路与方法 基2时间抽取FFT算法 基2频率抽取FFT算法 FFT算法的实际应用——
实序列的DFT计算，IDFT的快速计算方法
2
学习要求
1. 掌握基2时间抽取和基2频率抽取FFT算法的 基本思想和方法 。
x[0]
x[2]
W20
x[1]
x[3] W20
X1[0]
2点DFT X1[1] 1 X2[0]
2点DFT X2[1] 1
W40
1
W41
1
X [0] X [1] X [2] X [3]
14
4点基2时间抽取FFT算法流图
x[0]
x[2]
W40
x[1]
x[3]
W40
X1[0]
X1[1] 1
X2[0]
xx[[24]] xx[[42]] xx[[66]XX111[11[]1]
1 X4X1点21[20[]D0W] FW80T40
2点DFT XX121[21[]1W] W82411
1
1
xx[[11]]
XX212[10[]0]
xx[[35]] xx[[53]] xx[[77]]
2. 了解基4时间抽取FFT算法的基本原理 。 3. 掌握实序列FFT计算，以及由N点序列FFT计
算2N点序列FFT的方法 。 4. 掌握利用FFT计算IDFT的过程，以及IFFT实
现的原理 。
3
重点和难点
本章的重点是基2时间抽取FFT算法的基本原理， FFT蝶形运算流图
(Digital Signal Processing)
1
第3章 离散傅里叶变换快速算法(FFT)
内容提要
问题的提出 解决问题的思路与方法 基2时间抽取FFT算法 基2频率抽取FFT算法 FFT算法的实际应用——
实序列的DFT计算，IDFT的快速计算方法
2
学习要求
1. 掌握基2时间抽取和基2频率抽取FFT算法的 基本思想和方法 。
x[0]
x[2]
W20
x[1]
x[3] W20
X1[0]
2点DFT X1[1] 1 X2[0]
2点DFT X2[1] 1
W40
1
W41
1
X [0] X [1] X [2] X [3]
14
4点基2时间抽取FFT算法流图
x[0]
x[2]
W40
x[1]
x[3]
W40
X1[0]
X1[1] 1
X2[0]
xx[[24]] xx[[42]] xx[[66]XX111[11[]1]
1 X4X1点21[20[]D0W] FW80T40
2点DFT XX121[21[]1W] W82411
1
1
xx[[11]]
XX212[10[]0]
xx[[35]] xx[[53]] xx[[77]]
2. 了解基4时间抽取FFT算法的基本原理 。 3. 掌握实序列FFT计算，以及由N点序列FFT计
算2N点序列FFT的方法 。 4. 掌握利用FFT计算IDFT的过程，以及IFFT实
现的原理 。
3
重点和难点
本章的重点是基2时间抽取FFT算法的基本原理， FFT蝶形运算流图
信号的运算和处理 (2)
详细描述
卷积运算是信号处理中非常重要的概念，它表示两个信号的结合方 式。具体来说，如果两个信号`f(t)`和`g(t)`，则它们的卷积可以表示 为`h(t) = f(t) * g(t)`。在时域中，卷积运算相当于将一个信号通过另 一个信号进行滤波。在实际应用中，卷积运算广泛应用于图像处理、 音频处理等领域。
将一个信号逐点对应地除以另一个信号。
详细描述
信号的除法运算在数学上表示为`h(t) = f(t) / g(t)`，其中`f(t)`和`g(t)`是两个信号。在信号处理中，除法运 算常用于归一化、放大等操作。同样地，除法运算也可能会引入非线性失真，因此在实际应用中需要特别 小心。
卷积
总结词
将一个信号与另一个信号进行逐点对应相乘后再求和的操作。
信号的运算和处理 (2)
目
CONTENCT
录
• 信号的数学运算 • 信号的滤波处理 • 信号的调制与解调 • 信号的变换域处理 • 信号的采样与量化
01
信号的数学运算
加法
总结词
将两个信号在时间上逐点对应相加。
详细描述
信号的加法运算是最基本的数学运算之一，它逐点对应地相加两个信号。在时域中， 如果两个信号`f(t)`和`g(t)`，则它们的和可以表示为`h(t) = f(t) + g(t)`。这种运算在 信号处理中非常常见，特别是在处理噪声和其他干扰信号时。
详细描述
在通信中，带通滤波器用于提取特定频带的信号 ，实现信号的传输和接收；在雷达中，带通滤波 器用于提取目标回波的特定频带信号；在生物医 学信号处理中，带通滤波器用于提取心电图、脑 电图等生物电信号的特定频带成分。
带阻滤波器
总结词
详细描述
总结词
卷积运算是信号处理中非常重要的概念，它表示两个信号的结合方 式。具体来说，如果两个信号`f(t)`和`g(t)`，则它们的卷积可以表示 为`h(t) = f(t) * g(t)`。在时域中，卷积运算相当于将一个信号通过另 一个信号进行滤波。在实际应用中，卷积运算广泛应用于图像处理、 音频处理等领域。
将一个信号逐点对应地除以另一个信号。
详细描述
信号的除法运算在数学上表示为`h(t) = f(t) / g(t)`，其中`f(t)`和`g(t)`是两个信号。在信号处理中，除法运 算常用于归一化、放大等操作。同样地，除法运算也可能会引入非线性失真，因此在实际应用中需要特别 小心。
卷积
总结词
将一个信号与另一个信号进行逐点对应相乘后再求和的操作。
信号的运算和处理 (2)
目
CONTENCT
录
• 信号的数学运算 • 信号的滤波处理 • 信号的调制与解调 • 信号的变换域处理 • 信号的采样与量化
01
信号的数学运算
加法
总结词
将两个信号在时间上逐点对应相加。
详细描述
信号的加法运算是最基本的数学运算之一，它逐点对应地相加两个信号。在时域中， 如果两个信号`f(t)`和`g(t)`，则它们的和可以表示为`h(t) = f(t) + g(t)`。这种运算在 信号处理中非常常见，特别是在处理噪声和其他干扰信号时。
详细描述
在通信中，带通滤波器用于提取特定频带的信号 ，实现信号的传输和接收；在雷达中，带通滤波 器用于提取目标回波的特定频带信号；在生物医 学信号处理中，带通滤波器用于提取心电图、脑 电图等生物电信号的特定频带成分。
带阻滤波器
总结词
详细描述
总结词
《信号处理原理》课件
调制解调定义与作用
调制：将信号转换为适合传输的频率或波形 解调：将接收到的信号还原为原始信号 作用：提高信号传输效率，降低干扰和噪声影响 应用：无线通信、广播电视、卫星通信等领域
常见调制解调方式
幅度调制：AM、DSB、SSB等 频率调制：FM、PM等 相位调制：PM、QAM等
正交频分复用：OFDM等 码分复用：CDMA等 多载波调制：MCM等
数字信号 处理算法 的应用： 包括通信、 图像处理、 音频处理 等领域
常见信号处理算法原理
01
傅里叶变换：将信号从时域转换到频域，用 于分析信号的频率成分， 如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等
05
信号识别与分类：如语音识别、图像识别等， 用于识别和分类信号中的特定模式
02
快速傅里叶变换（FFT）：一种高效的傅里叶 变换算法，用于快速计算信号的频谱
04
信号压缩与解压缩：如MP3、JPEG等，用于 减少信号的数据量，便于存储和传输
06
信号增强与恢复：如降噪、去模糊等，用于 改善信号的质量和清晰度
信号处理算法应用实例
语音识别： 将语音信 号转换为 文字
图像处理： 对图像进 行降噪、 增强、分 割等操作
信号处理算法与应 用
数字信号处理算法概述
数字信号 处理算法 的分类： 包括滤波、 变换、压 缩、编码 等
滤波算法： 包括低通 滤波、高 通滤波、 带通滤波 等
变换算法： 包括傅里 叶变换、 离散傅里 叶变换、 小波变换 等
压缩算法：
包
括
Huffman
编码、
LZW编码、
JPEG编码
等
编码算法： 包括线性 编码、非 线性编码、 纠错编码 等
信号分析与处理 ppt课件
T 2
T 2
f (t)2dt
能量信号: 0W
f(t)eat
(t0)
功率信号: W ，但 0G f(t)cos2t
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
3．确定信号与随机信号
•确定性信号：可以用确定的时间函数来表示
t0 f (t0) 确定
•随机性信号：无法用确定的时间函数来表示，只知其统计特性
t0 f (t0) 不确定
2．Matlab在课程中的应用
Digital Signal Processing Toolbox
数值计算、算法仿真
西安工业大学
第1章 连续时间信号分析
1.0 引言 1.1 连续时间信号的时域分析 1.2 周期信号的频域分析 1.3 非周期信号的频域分析 1.4 连续时间信号与系统的复频域分析
1，2，3值
3
2
O
t
O 12
n1
O 12345678
t
数字信号：自变量和函数值都离散，离散时间信号的特例
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
2．能量信号与功率信号
信号能量 信号功率
W f(t)2dt
周期信号
G 1
T
T 2
T 2
f (t) 2dt
非周期信号
Glim1 TT
自变量连续与否
f (t)
连续时间信号：在信号存在的时间范围内，任意时刻都有 定义（都可给出确定的函数值）。
f(t)
f(t)
f(t)
1
1
O
t
t0
t
O
-1
t
模拟信号：自变量和函数值都连续，连续时间信号的特例
西安工业大学
3生物医学信号处理-PPT课件
电信号是最便于检测、提取和处理的 信号。
上述信号是由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。
7
1 生物医学信号的特点
“被动性”信号：人体在外界施加某种 刺激或某种物质时所产生的信号。
如诱发响应信号，即是在刺激下所产 生的电信号，在超声波及X 射线作用 下所产生的人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是一种被动信号。这些 信号是我们进行临床诊断的重要工具。
在生理信号数据压缩和模式分类中引 入了人工神经网络方法；
32
生物医学信号处理方法
在脑电、心电、神经电活动、图像分 割处理、三维图像表面特征提取及建 模等方面引入混沌与分形理论等，已 取得了许多重要的研究成果并得到了 广泛的临床应用。
33
数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代信 息技术的飞速发展，产生了一门新的独立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。
• 时间上不连续，幅度连续
43
3.1 信号（signals）
如果t是定义在时间轴上的连续变化的 量，称x(t)为连续时间信号（连续信 号），或模拟信号。
即连续信号是随时间连续变化的，在 一个时间区间内的任何瞬间都有确定 的值。
44
3.1 信号（signals）
如果t仅在时间轴上的离散点上取值， 称x(t)为离散时间信号（离散信号）。 即离散信号只在离散的时间点有确定 的值。一般离散时间信号记为x(n)， n取整数，这样x(n)表示为仅是整数 n的函数，因此x(n)又称为离散时间 序列（序列）。
30-300MHz:Very High frequency
(VHF)(调频FM，甚高频电视)
上述信号是由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。
7
1 生物医学信号的特点
“被动性”信号：人体在外界施加某种 刺激或某种物质时所产生的信号。
如诱发响应信号，即是在刺激下所产 生的电信号，在超声波及X 射线作用 下所产生的人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是一种被动信号。这些 信号是我们进行临床诊断的重要工具。
在生理信号数据压缩和模式分类中引 入了人工神经网络方法；
32
生物医学信号处理方法
在脑电、心电、神经电活动、图像分 割处理、三维图像表面特征提取及建 模等方面引入混沌与分形理论等，已 取得了许多重要的研究成果并得到了 广泛的临床应用。
33
数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代信 息技术的飞速发展，产生了一门新的独立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。
• 时间上不连续，幅度连续
43
3.1 信号（signals）
如果t是定义在时间轴上的连续变化的 量，称x(t)为连续时间信号（连续信 号），或模拟信号。
即连续信号是随时间连续变化的，在 一个时间区间内的任何瞬间都有确定 的值。
44
3.1 信号（signals）
如果t仅在时间轴上的离散点上取值， 称x(t)为离散时间信号（离散信号）。 即离散信号只在离散的时间点有确定 的值。一般离散时间信号记为x(n)， n取整数，这样x(n)表示为仅是整数 n的函数，因此x(n)又称为离散时间 序列（序列）。
30-300MHz:Very High frequency
(VHF)(调频FM，甚高频电视)
各种信号处理方法总结
希尔伯特--黄
• （4）优点 • a:HHT能分析非线性非平稳信号。它彻底摆脱了线性和平 稳性束缚，其适用于分析非线性非平稳信号。 • b:HHT具有完全自适应性。HHT能够自适应产生“基”， 即由“筛选”过程产生的IMF。 • c:HHT不受Heisenberg测不准原理制约——适合突变信号。 它可以在时间和频率同时达到很高的精度，这使它非常适 用于分析突变信号。。 • d:HHT的瞬时频率是采用求导得到的。它借助Hilbert变换 求得相位函数，再对相位函数求导产生瞬时频率。这样求 出的瞬时频率是局部性的，而傅立叶变换的频率是全局性 的，小波变换的频率是区域性的。
阶比分析
• 1 、原理：阶比分析的实质是将等时间采样序列 转换成等角度采样序列，从而将时域非稳定信号 转变成角度域稳定信号，以便观察与转速有关的 振动成分。 • 2 、适用信号：非稳定信号 • 3 、优点： • （1）对于转频不断变化的旋转机械振动信号，运 用阶次跟踪分析方法能够避免常规快速傅里叶分 析中出现的“频率模糊”现象。 • （2）由于旋转机械的振动通常与转速有密切联系， 因此阶比分析在旋转机械特征分析的非平稳信号 分析中占有重要地位
倒频谱
• 4 、缺点：进行多段平均的功率谱取对数后，功率谱中与调 制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系数而 放大，降低了信噪比。 • 5 、知识点： • （1）数学上:信号的倒频谱=IFT(log(|FT(信号)|)+j2πm)(m 为实数) • （2）算法：信号 -> 傅立叶变换 -> 取绝对值 -> 取对数 -> 相位展开 -> 逆傅立叶变换 -> 倒频谱 • （3）倒频谱是频谱的频谱。时域信号经过傅立叶积分变换 可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现 出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再 进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的 谱线形式。
现代信号处理算法PPT课件
• 计算智能(软计算)技术 – 主要指神经网络、模糊系统、进化计京：清华大学出版社， 2001年9月（影印版）。
2
课程内容
第一章 概述 第二章 数字信号处理基础 第三章 自适应信号处理 第四章 现代谱估计 第五章 多速率信号处理与小波变换 第六章 数字语音信号处理
3
考核
读论文报告一篇—平时成绩 课程考试--2小时
The past, present, and future of image & multidimensional signal processing. IEEE SP Magazine, March 1998
The past, present, and future of speech processing. －, May 1998 Highlights of statistical signal & array processing. －, Sep. 1998 Highlights of signal processing for communication. －, March
13
信号处理发展趋势
特点 • 以算法为中心, 更加注重实现与应用 • 突出一个“非”， 呈现“智、多、新”
趋势 ➢ “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
14
信号处理发展趋势（续）
➢ ”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)： – 相互关系：BI >AI>CI
12
信号处理与现代通信（续）
信号处理与现代通信的密切关系还具体表现在通信的 如下方面： 接入网的宽带化－ADSL 骨干网的信道倍增－DCME 语音、图像和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和智能天线 软件无线电技术 加密、认证 网络信号处理
2
课程内容
第一章 概述 第二章 数字信号处理基础 第三章 自适应信号处理 第四章 现代谱估计 第五章 多速率信号处理与小波变换 第六章 数字语音信号处理
3
考核
读论文报告一篇—平时成绩 课程考试--2小时
The past, present, and future of image & multidimensional signal processing. IEEE SP Magazine, March 1998
The past, present, and future of speech processing. －, May 1998 Highlights of statistical signal & array processing. －, Sep. 1998 Highlights of signal processing for communication. －, March
13
信号处理发展趋势
特点 • 以算法为中心, 更加注重实现与应用 • 突出一个“非”， 呈现“智、多、新”
趋势 ➢ “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
14
信号处理发展趋势（续）
➢ ”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)： – 相互关系：BI >AI>CI
12
信号处理与现代通信（续）
信号处理与现代通信的密切关系还具体表现在通信的 如下方面： 接入网的宽带化－ADSL 骨干网的信道倍增－DCME 语音、图像和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和智能天线 软件无线电技术 加密、认证 网络信号处理
《信号处理培训》课件
信号处理基础
信号与系统
时域分析
深入探索信号与系统的基础知识， 理解信号处理的重要性。
学习时域分析，掌握时域分析的 基本公式和方法。
频域分析
深入探讨频域分析的原理及用途， 在实际应用中熟练掌握。
信号处理工具
MATLAB信号处理工具箱
学习MATLAB信号处理工具箱的应用，掌握MATLAB信号处理的基本知识和技能。
Python信号处理库
介绍Python信号处理库的基本操作和语法，熟悉Python语言编程。
信号滤波
滤波分类
详细介绍滤波的分类和应用，理 解滤波的原理和方法。
滤波器设计
深入教授滤波器的设计原则和方 法，了解滤波器设计的全过程。
实例演示
通过音频均衡器的示例，让学生 掌握滤波器在实际信号处理中的 应用。
常见的图像处理应用场景。
3
音频信号处理
深入讲解音频信号的处理方法和技巧， 演示音频降噪、压缩等方面的实例。
总结与展望
1 学习收获
总结课程内容和知识点， 让学生对信号处理有更全 面的认识。
2 应用前景
展望信号处理在未来的广 泛应用场景，鼓励学生积 极创新。
3 学习资源推荐
推荐科技论文、工具书、 开源软件等学习资源，指 导学生继续深入学习。
信号处理培训
这份PPT课件将带你深入了解信号处理，从信号基础、工具、滤波、变换、重 建，再到实际场景，让你轻松掌握信号处理的核心内容。
课程介绍
课程目标
掌握信号处理的核心知识和 方法，了解信号处理在现实 世界中的应用。
学习内容
信号基础、工具、滤波、变 换、重建和实际应用。
课程安排
共计8周，每周2次课，每次2 小时。
数字信号处理双线性变换法PPT课件
1、数字滤波器和模拟滤波器的频率关系为线性
=T
2、数字滤波器的单位脉冲响应完全模仿模拟滤波器 的单位脉冲响应，时域特性逼近好。 ➢ 缺点：存在频谱混叠，故不能用脉冲响应不变法设
计高通、带阻等滤波器。
第3页/共39页
双线性变换法的基本原理
和 的关系
= 2 tan( ) = 2 arctan(T )
B = s2 s1 = 2
0 = s1s2 = 9.9499
p
=
m
ax
{
Bp1 2p1 02
,
Bp2
2 p2
2 0
}=
0.3714
s =1
Ap1dB, As 10dB
第23页/共39页
例：试设计满足下列指标的BW型数字带阻滤波器
p1=2.8113rad/s, p2=2.9880rad/s, p1dB , s1=2.9203rad/s, s2=2.9603rad/s, s 10dB
解: 原型模拟低通指标
p = 0.3714, s =1 p1dB, s 10dB
(3) 设计原型BW型模拟低通滤波器
N
log10 (110000..11ps
1) 1
=
2
2 log10 (s / p )
c
=
s (100.1s 1)1/ 2N
= 0.5774
原型模拟低通滤波器的系统函数为
Ga (s) = (
s
1 )2 2
s
0.3423 =
1 s 2 0.8275s 0.3423
c
第1c7页/共39页
例：利用AF-BW filter及双线性变换法设计一DF，
满足
s15dB
p=0.2p, s=0.6p, p2dB,
=T
2、数字滤波器的单位脉冲响应完全模仿模拟滤波器 的单位脉冲响应，时域特性逼近好。 ➢ 缺点：存在频谱混叠，故不能用脉冲响应不变法设
计高通、带阻等滤波器。
第3页/共39页
双线性变换法的基本原理
和 的关系
= 2 tan( ) = 2 arctan(T )
B = s2 s1 = 2
0 = s1s2 = 9.9499
p
=
m
ax
{
Bp1 2p1 02
,
Bp2
2 p2
2 0
}=
0.3714
s =1
Ap1dB, As 10dB
第23页/共39页
例：试设计满足下列指标的BW型数字带阻滤波器
p1=2.8113rad/s, p2=2.9880rad/s, p1dB , s1=2.9203rad/s, s2=2.9603rad/s, s 10dB
解: 原型模拟低通指标
p = 0.3714, s =1 p1dB, s 10dB
(3) 设计原型BW型模拟低通滤波器
N
log10 (110000..11ps
1) 1
=
2
2 log10 (s / p )
c
=
s (100.1s 1)1/ 2N
= 0.5774
原型模拟低通滤波器的系统函数为
Ga (s) = (
s
1 )2 2
s
0.3423 =
1 s 2 0.8275s 0.3423
c
第1c7页/共39页
例：利用AF-BW filter及双线性变换法设计一DF，
满足
s15dB
p=0.2p, s=0.6p, p2dB,
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• （2）可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在 密集调频信号中的周期成分，
倒频谱
• 4 、缺点：进行多段平均的功率谱取对数后，功率谱中与调 制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系数而 放大，降低了信噪比。
• 5 、知识点：
• （1）数学上:信号的倒频谱=IFT(log(|FT(信号)|)+j2πm)(m 为实数)
• 2 、适用信号：非稳定信号 • 3 、优点： • （1）对于转频不断变化的旋转机械振动信号，运
用阶次跟踪分析方法能够避免常规快速傅里叶分 析中出现的“频率模糊”现象。 • （2）由于旋转机械的振动通常与转速有密切联系， 因此阶比分析在旋转机械特征分析的非平稳信号 分析中占有重要地位
阶比分析
（4）知识点：
STFT
• 4 、缺点：
• （1）短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者 近似平稳信号犹可，但是对于非平稳信号，当信 号变化剧烈时，要求窗函数有较高的时间分辨率； 而波形变化比较平缓的时刻（主要是低频信号）， 则要求窗函数有较高的频率分辨率。短时傅里叶 变换不能兼顾频率与时间分辨率的求 。
• (2)短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数，窗函 数一旦确定了以后，其形状和大小就不再发生改 变，短时傅里叶变换的分辨率也就确定了。如果 要改变分辨率，则需要重新选择窗函数。
• （1）时域和频域同时具有良好的局部性质，因而 能有效的从信号中提取资讯，能够较准的检测出 信号的奇异性及其出现位置。
小波分析
• （2）小波分析具有能够根据分析对象自动调整有 关参数的“自适应性”和能够根据观测对象自动 “调焦”的特性。
• 4 、缺点：
• （1）时间窗口与频率窗口的乘积为一个常数。这 就意味着如果要提高时间精度就得牺牲频率精度， 反之亦然，故不能在时间和频率同时达到很高的 精度。
• （2）小波变换通过小波基的伸缩和平移实现信号 的时频分析局部化, 小波基一旦选定,在整个信号 分析过程中只能使用这一个小波基。这将造成信 号能量的泄露,产生虚假谐波。
阶比分析
• 1 、原理：阶比分析的实质是将等时间采样序列 转换成等角度采样序列，从而将时域非稳定信号 转变成角度域稳定信号，以便观察与转速有关的 振动成分。
• （2）算法：信号 -> 傅立叶变换 -> 取绝对值 -> 取对数 -> 相位展开 -> 逆傅立叶变换 -> 倒频谱
• （3）倒频谱是频谱的频谱。时域信号经过傅立叶积分变换 可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现 出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再 进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的 谱线形式。
倒频谱
• 1 、原理：倒频谱，就是对功率谱的对数值进行傅立叶逆 变换，将复杂的卷积关系变为简单的线性叠加，从而在其 倒频谱上可以较容易地识别信号的频率组成分量，便于提 取所关心的频率成分较准确地反映故障特性。
• 2 、适用信号：时域信号
• 3 、优点：
• （1）该分析方法受传感器的测点位置及传输途径的影响 小，能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线， 对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的 分析甚为有效。
希尔伯特变换
• 1 、原理：将信号s(t)与1/(πt)做卷积，以得到s'(t)。 因此，希尔伯特变换结果s'(t)可以被解读为输入是s （t）的线性非时变系统的输出，而此系统的脉冲响 应为1/(πt)。
小波分析
• 1 、原理：小波分析是一种窗口的大小固定、形 状可变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部 化信号分析方法,即在低频部分具有较高的频率分 辨率和较低的时间分辨率。在高频部分具有较高 的时间分辨率和较低的频率分辨率。
• 2 、适用信号：很适合分析非平稳信号和提取信 号的局部特征。
• 3 、优点：
• 阶次分析：阶次就是参考轴（如主轴）每转内发 生的循环振动次数，也即振动频率与轴频之比。 （基准频率（转轴转速）的倍数） O=循环振动次数/r（阶）
• 阶次与频率的关系为：f=o*n/60 • 其中，o为阶次，n为参考轴转速（r/min），f为信
号的振动频率。
阶比分析
• 重采样方法：先以恒时间间隔增量Δt , 记录数据, 即对原始数据进行第1次采样,得到时域采样信号。 同时,振动信号和转速信号也在相同的时间间隔被 同步采样,然后根据转速信号来控制采样频率,使 采样频率跟踪转速的变化而变化来进行第2 次采 样即重采样,如果我们要求重采样按每一转速周期 固定采样次数的方式进行,就将等时间间隔的数字 采样转变成等角度间隔的采样, 然后将重采样得 到的信号用角度坐标表达出来, 进行类似于时间 变量的傅氏变换,就可获得在角度坐标上稳定不移 动的基频和其他阶次的分量。信号划分成许多较小的时间间隔，
并且假定信号在短时间间隔内是平稳（伪平稳） 的，用Fourier变换分析每一个时间间隔，以确定 该间隔存在的频率，以达到时频局部化之目的。
• 2适用信号：平稳信号
• 3、 优点：
• (1)比起傅里叶变换更能观察出信号瞬时频率的信 息。
• (2)在一定程度上，克服了傅里叶变换全局变换的 缺点。
FFT
• 4 、缺点： • （1）Fourier变换是整个时间域内的积分，不能
反映某一局部时间内信号的频谱特性，即在时间 域上没有任何分辨率。（全局变换）
• （2）Fourier变换可能会漏掉较短时间内信号的 变化，特别是少数突出点，造成所谓的“谱涂抹” 现象。
• （3）这种方法对于当原始信号为平稳且具有明显 区别的频谱特性时是比较有效的。
信号处理方法总结
盛媛媛
FFT
• 1 、原理：FFT是离散傅立叶变换的快速算法， 可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上 是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之 后，就很容易看出特征了。
• 2 、适用信号：在分析线性、平稳信号时,傅立叶 变换有优良的性能。
• 3 、优点：利用傅立叶变换把信号映射到频域内， 可以看频域上的频率和相位信息，提取信号的频 谱 ，用信号的频谱特性分析时域内难以看清的问 题。
倒频谱
• 4 、缺点：进行多段平均的功率谱取对数后，功率谱中与调 制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系数而 放大，降低了信噪比。
• 5 、知识点：
• （1）数学上:信号的倒频谱=IFT(log(|FT(信号)|)+j2πm)(m 为实数)
• 2 、适用信号：非稳定信号 • 3 、优点： • （1）对于转频不断变化的旋转机械振动信号，运
用阶次跟踪分析方法能够避免常规快速傅里叶分 析中出现的“频率模糊”现象。 • （2）由于旋转机械的振动通常与转速有密切联系， 因此阶比分析在旋转机械特征分析的非平稳信号 分析中占有重要地位
阶比分析
（4）知识点：
STFT
• 4 、缺点：
• （1）短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者 近似平稳信号犹可，但是对于非平稳信号，当信 号变化剧烈时，要求窗函数有较高的时间分辨率； 而波形变化比较平缓的时刻（主要是低频信号）， 则要求窗函数有较高的频率分辨率。短时傅里叶 变换不能兼顾频率与时间分辨率的求 。
• (2)短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数，窗函 数一旦确定了以后，其形状和大小就不再发生改 变，短时傅里叶变换的分辨率也就确定了。如果 要改变分辨率，则需要重新选择窗函数。
• （1）时域和频域同时具有良好的局部性质，因而 能有效的从信号中提取资讯，能够较准的检测出 信号的奇异性及其出现位置。
小波分析
• （2）小波分析具有能够根据分析对象自动调整有 关参数的“自适应性”和能够根据观测对象自动 “调焦”的特性。
• 4 、缺点：
• （1）时间窗口与频率窗口的乘积为一个常数。这 就意味着如果要提高时间精度就得牺牲频率精度， 反之亦然，故不能在时间和频率同时达到很高的 精度。
• （2）小波变换通过小波基的伸缩和平移实现信号 的时频分析局部化, 小波基一旦选定,在整个信号 分析过程中只能使用这一个小波基。这将造成信 号能量的泄露,产生虚假谐波。
阶比分析
• 1 、原理：阶比分析的实质是将等时间采样序列 转换成等角度采样序列，从而将时域非稳定信号 转变成角度域稳定信号，以便观察与转速有关的 振动成分。
• （2）算法：信号 -> 傅立叶变换 -> 取绝对值 -> 取对数 -> 相位展开 -> 逆傅立叶变换 -> 倒频谱
• （3）倒频谱是频谱的频谱。时域信号经过傅立叶积分变换 可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现 出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再 进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的 谱线形式。
倒频谱
• 1 、原理：倒频谱，就是对功率谱的对数值进行傅立叶逆 变换，将复杂的卷积关系变为简单的线性叠加，从而在其 倒频谱上可以较容易地识别信号的频率组成分量，便于提 取所关心的频率成分较准确地反映故障特性。
• 2 、适用信号：时域信号
• 3 、优点：
• （1）该分析方法受传感器的测点位置及传输途径的影响 小，能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线， 对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的 分析甚为有效。
希尔伯特变换
• 1 、原理：将信号s(t)与1/(πt)做卷积，以得到s'(t)。 因此，希尔伯特变换结果s'(t)可以被解读为输入是s （t）的线性非时变系统的输出，而此系统的脉冲响 应为1/(πt)。
小波分析
• 1 、原理：小波分析是一种窗口的大小固定、形 状可变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部 化信号分析方法,即在低频部分具有较高的频率分 辨率和较低的时间分辨率。在高频部分具有较高 的时间分辨率和较低的频率分辨率。
• 2 、适用信号：很适合分析非平稳信号和提取信 号的局部特征。
• 3 、优点：
• 阶次分析：阶次就是参考轴（如主轴）每转内发 生的循环振动次数，也即振动频率与轴频之比。 （基准频率（转轴转速）的倍数） O=循环振动次数/r（阶）
• 阶次与频率的关系为：f=o*n/60 • 其中，o为阶次，n为参考轴转速（r/min），f为信
号的振动频率。
阶比分析
• 重采样方法：先以恒时间间隔增量Δt , 记录数据, 即对原始数据进行第1次采样,得到时域采样信号。 同时,振动信号和转速信号也在相同的时间间隔被 同步采样,然后根据转速信号来控制采样频率,使 采样频率跟踪转速的变化而变化来进行第2 次采 样即重采样,如果我们要求重采样按每一转速周期 固定采样次数的方式进行,就将等时间间隔的数字 采样转变成等角度间隔的采样, 然后将重采样得 到的信号用角度坐标表达出来, 进行类似于时间 变量的傅氏变换,就可获得在角度坐标上稳定不移 动的基频和其他阶次的分量。信号划分成许多较小的时间间隔，
并且假定信号在短时间间隔内是平稳（伪平稳） 的，用Fourier变换分析每一个时间间隔，以确定 该间隔存在的频率，以达到时频局部化之目的。
• 2适用信号：平稳信号
• 3、 优点：
• (1)比起傅里叶变换更能观察出信号瞬时频率的信 息。
• (2)在一定程度上，克服了傅里叶变换全局变换的 缺点。
FFT
• 4 、缺点： • （1）Fourier变换是整个时间域内的积分，不能
反映某一局部时间内信号的频谱特性，即在时间 域上没有任何分辨率。（全局变换）
• （2）Fourier变换可能会漏掉较短时间内信号的 变化，特别是少数突出点，造成所谓的“谱涂抹” 现象。
• （3）这种方法对于当原始信号为平稳且具有明显 区别的频谱特性时是比较有效的。
信号处理方法总结
盛媛媛
FFT
• 1 、原理：FFT是离散傅立叶变换的快速算法， 可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上 是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之 后，就很容易看出特征了。
• 2 、适用信号：在分析线性、平稳信号时,傅立叶 变换有优良的性能。
• 3 、优点：利用傅立叶变换把信号映射到频域内， 可以看频域上的频率和相位信息，提取信号的频 谱 ，用信号的频谱特性分析时域内难以看清的问 题。