信号与信息处理的发展与应用

信号与信息处理论文
随着计算机技术的发展，信号处理技术得到越来越多的关注。

任何承载信息的事物都可以看做一个信号，信号是信息的物理表现。

信号处理的主要对象是物理信号，如电信号、光信号、声信号及振动信号等。

对含有信息的信号进行处理，可以提取人们希望得到的信息。

信号处理主要分为以下两类：
·模拟信号处理：主要建立在连续时间信号（模拟信号）及连续事时间系统（模拟系统）的基础上。

·数字信号处理：针对数字信号和数字烯烃，用数值计算的方法，完成
对数字信号的处理（检测、滤波、参数估计）。

模拟信号是日常生活中遇到的现实信号，即光、声音、温度、和压力、数字信号是模拟信号的数字表示。

在数字世界中，处理理这些信号不仅简单，而且经济高效。

在现实世界中，我们可以通过模数转换过程将这些信号转换为数字信号，并对这些信号进行处理，然后在需要时通过数模转换器将这些信号重新换成模拟信号。

（一）发展历程
信号处理发展的历程主要是数字信号处理的发展历程。

数字信号处理的发展历程：
公元669：Newton偶然发现了光谱蛋却没有意识到频率的概念。

公元1807：傅里叶分析诞生。

19世纪-20世纪：出现了两种傅里叶分析方法，即连续与离散傅里叶，连续傅里叶将傅里叶分析推广至任意函数。

Dirichlet等人研究了傅里叶级数的收敛问题。

因不同的需要产生了不同形式的FT。

discrete：fast calculation methods(FFT),即快速傅里叶变换。

1965年：IBM公司的Cooley和Tukeyfamingle用于计算复杂序列的FFT算法。

伺候继续出现了各种用于计算机平台的改进FFT算法。

随机信号处理的发展可分为两个阶段：
（1）第一阶段为经典随机信号理论和技术生长、发展及成熟时期
20世纪40年代是随机信号理论的初创和奠基时期。

维纳和柯尔莫哥罗夫将随机过程和数理统计的观念引入通信、雷达和控制中，建立维纳滤波理论。

诺斯于1946年提出配滤波器理论。

科捷利尼科夫于1946年提出理想接受机理论、
1950年，当香农的信息论问世不久，伍德沃德提出后概率接受机概念。

后来，密德尔顿提出风险理论。

20世纪50年代，随机信号处理的主要理论基础、统计检测理论和统计估计理论发展并成熟，随机信号处理使用的数学方法基本上是统计学已经完成的工作。

（2）第二阶段为现代随机信号处理理论与技术进步和大发展的时期
现代随机信号处理的主要成就有下列8个方面：
①20世纪60年代初出现了卡尔曼滤波理论，这一理论引进了状态空间法，突破了噪声必须是平稳过程限制。

②以非参量统计推断为基础的非参量检测与估计。

20世纪60年代和70年代发展了噪声特性基本未知情况下随机信号处理的问题。

卡莱于1959年提出非参量检测与估计问题。

汉森等人于20世纪70年代初提出“广义符号检测法”。

20世纪70—80年代又出了几部总结性著作。

③鲁棒检测。

它从20世纪60年代中期开始，到20世纪70-80年代发展起来，这是对噪声特性部分已知情况下的随机信号处理问题。

20世纪60年代中期，首先由休伯提出，这就是所谓的鲁棒估计和鲁棒滤波
④现代谱估计理论。

⑤多维信号处理与分析。

这涉及图像处理理论、多维变换理论、多维数字滤波、多维数字谱估计。

⑥非线性检测与估计问题。

⑦自适应理论。

自威德罗等人1967年提出自适应滤波以来，自适应滤波发展很快，已经广泛应用于系统模型识别、通信信道自适应均衡、雷达和声纳德波形成、自适应干扰对消和自适应控制等方面，并且已经研究处在某种意义下类似生命系统和生物适应过程的自适应自动机。

⑧20世纪80年代赫尔斯特朗首先与1976年出版了奠基性著作《量子检测与估计理论》，这一领域目前赈灾发展过程中。

（二）应用领域
数字信号处理技术作为一门新兴学科，由于技术的先进性和应用的广泛性，越来越显示出强大的生命力，凡是需要对各种各样的信号进行谱分析、滤波、压缩等的科学领域和工程领域都要用到它，这种趋势还在发展。

数字信号处理在语音处理、通信系统、声纳、雷达、地震信号、空间技术、自动控制系统、仪器仪表、生物医学工程河和家用电器等方面得到了广泛应用。

数字信号处理的应用：
（1）信号处理数字滤波、自适应滤波、快速傅里叶变换、相关运算、谱分析、卷积、模式匹配、加窗、波形产生等。

（2）通信调制解调器、自适应均衡、数据加密、数据压缩、回波抵消、多路复用、传真、扩频通信、纠错编码、可视电话等。

（3）语音语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人辨认、语音邮件、语音存储等。

（4）图形﹨图像如二维或三维图形处理、图像压缩与传输、图像增强、动画、机器人视觉等。

（5）仪器仪表如频谱分析、暂态分析、函数发生、锁相环、勘探、模拟试验等。

（6）医疗电子如助听器CT扫描、超声波、心脑电图、核磁共振、医疗监护等。

（7）军事与尖端科技如雷达和声纳信号处理、导弹制导、火控系统、导航、全球定位系统、尖端武器试验、航空航天试验、宇宙飞船、
侦察卫星等。

（8）消费电子如数字电视、高清晰度电视、数字电话、高保真音响、音乐合成等。

（9）工业控制与自动化如油井压力测量与控制、温度控制、开关电源控制等。

（三）发展趋势
信号处理已为通信技术的发展提供了多种分析工具(如：压缩、转换编码、过滤、去澡、检测、评估和性能评价等工具)，也提供了多种实现工具(如：VI．SI，收缩阵列， )，同时也促使通信技术领域划时代事件的产生(如：速度和视频编号器、调制解调器、均衡器和天线阵列等的出现)．加上半导体技术的发展、计算和通信设备的集成、通过WWW的广泛的互联网的访问、线连接的迅速发展以及终端用户对蜂窝式移动服务需求的增加，所有这些促使IEEE信号处理组织力争实现“任何人、任何时间、任何地方”都能实现通信的梦想。

现代通信技术正经历一个戏剧性的变化．通信和计算设备的融合，互联网的广泛使用给用户提供了无限的潜力：电话会议、视频点播、万维网和互联网电话．与此同时，近年的迅速发展的无线访问是世界电信业发展最强的推动力．在最近的将来“任何人、任何时间、任何地方”能非常方便通信的梦想将成为现实，但这也存在艰难的技术挑战：需要新的理论和复杂的信号处理技术．既包括高速光纤连接，又包括无线、有线和数字预定环技术的未来多媒体通信网络的设计，今天通信发展的趋势中的一个最重要的特性是通信需求的多样性。

信号处理的特点：以算法为中心, 更加注重实现与应用。

信号处理向着非平稳信号处理、非高斯信号处理、非线性信号处理的方向发展，并与各种智能技术相结合主要指神经网络、模糊系统、进化计算，也包括自适应技术、混沌技术等。

同时，信号处理也向着多维、多谱、多分辨率、多媒体方向发展。

信号与信息处理在支持和实现下一代通信系统中起决定性作用。

信道传输中各个部分的处理技术：
信源编码：适用于不同环境并利用人的视觉、听觉生理和心理效应的低比特率、低时延、高质量的智能信源编码技术
信道编码：Turbo码、低密度奇偶校验码(LDPCC)、基于量子计算的量子纠错等信道编码技术；
密码：量子密码、DNA密码和基于混沌理论的新密码体制；
通信信号处理技术：高效多载波调制(平行传输)、信道动态比特分配、CDMA 中的多用户检测和信道盲均衡技术；
智能技术：分形、混沌、小波和神经网络算法在通信信号处理中应用
以神经网络为代表的计算智能技术与信号处理相结合可以在3G乃至4G移
动通信系统的多用户检测、信道估计、信道的盲均衡和智能天线等功能的
实现方面发挥核心的作用。