浅谈信号分析与处理方法及应用论文
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浅谈信号分析与处理方法及应用论文
作者:魏旺
摘要
今天的人们正生活在分享着信息学科与技术日新月异发展带来的各种成果之中。信息科学与技术的研究对象是信息传输、处理和控制等。信息科学与技术的基础是信号、系统和信号分析与处理的理论与方法。“信号分析与处理”这门课程正是近几年来在适应信息学科迅速发展、相应基础理论教学要求不断更新的情况下,形成的一门新课程。它整合了“信号与系统分析”和“数字信号处理”两门课程体系彼此存在的内存联系,注重了与“自动控制理论”的分工,从电子信息学科的基本任务出发,以信号分析为基础,系统分析为桥梁,处理技术为手段,设计系统为目的,实现原理、方法和应用三结合,把系统分析与设计系统服从于信号交换与处理的需要,从根本上改变了传统的以系统分析为主、信号处理为辅的状况,加强了两门课程之间的联系。
随着信息技术的不断发展和信息技术应用领域的不断扩展,这门课程已经从电子信息工程类专业的专业基础课程扩展成电子信息、自动控制、电子技术、电气工程、计算机技术、生物医学工程等众多电类专业的专业基础课程,甚至在很多非电专业中也设置了这门课程。而其内容也从单一的电系统分析扩展到许多非电系统分析。虽然各个专业开设这门课程时的侧重点会有所不同,应用背景也有差异,但是,本课程所提练的信号与系统的分析与处理的基本理论与基本方法是通用的。
关键词:信号系统与处理信号分析电子信息
第一章、信号系统的线性分析
数字信号处理是一个新的学科领域,它通过计算机或专用处理设备,用数字方式去处理数字或符号所表示的序列,以得到更符合人们要求的信号形式。
传统的超声波检测用手工进行,操作人员凭借经验对探伤仪上显示的波形进行评定,有一定的主观性,缺乏对信号本身的解剖,无法从根本上求证信号与被测对象之间的必然联系。为了能准确地提取出蕴涵于超声波信号中的信息,我们可以利用数字信号处理技术,从时域方面建立超声波信号的有限参数模型,从而将含在大量数据中的信息浓缩在有限个参数上。模型不仅可用于对信号的内在变化规律性与统计特性的描述,还可用于对过程的预测、控制,或对设备的工况监测、故障诊断等等,它比一个具体的时间序列或按数据所估计的特征量,更具有代表性。
信号可定义为一个承载信息的函数,通常表示为时间,的函数。对于幅度和时间都取连续值的信号称为模拟信号或时域连续信号;对于幅度值取连续值,而时间耿离散值的信号成为时域离散信号;而对于幅度和时问均为离散值的信号称为数字信号。我们所研究的超声回波信号就属于幅度和时间均为离散值的信号,亦称为超声回波的数字信号。
数字信号处理是一个新的学科领域,它是把数字或符号表示的序列,通过计算机或专用处理设备,用数字方式去处理这些序列,以达到更符合人们要求的信号形式。例如对信号的滤波、信号有用分量的提取和增强、无用分量的削弱以及对信号某些特征参数的估计。总之,凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、增强、压缩、估计、识别等都是数字信号处理的研究对象。
时域信号到频域信号的转换是进行超声波频谱分析的基础。频谱分析是对信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的相关物理量的谱线或曲线。以模拟信号的数字化处理系统为例,此系统先把模拟信号变换为数字信号,然后用数字技术进行处理,最后再还原成模拟信号。
由于数字信号处理的直接对象是数字信号,处理的方式是数值运算方式,使它相对模拟信号处理具有许多优点,归纳起来有以下几点:
(1)灵活性
数字信号处理系统的性能取决于系统参数,这些参数存储在存储器中,很容易改变,因此系统的性能容易改变,甚至通过参数的改变,系统变成了另外完全不同的系统。灵活性还表现在数字系统可以分时复用,用一套数字系统分时处理
几路信号。
(2)高精度和高稳定性
数字系统的特性不易随使用条件变化而变化,尤其使用了超大规模集成的DSP芯片,设备简化,更提高了系统的稳定性和可靠性。运算位数又由8位提高到16、32、64等位,在计算精度方面,模拟系统是不能和数字系统相比拟的。为此,许多测量仪器为满足高精度的要求只能采用数字系统。
(3)便于大规模集成
数字部件具有高度的规范性,对电路参数要求不严,容易大规模集成和大规模生产,这也是DSP芯片发展迅速的原因之一。由于采用了大规模集成电路,数字系统体积小、重量轻、可靠性强。
(4)数字信号可以存储、运算,系统可以获得高性能的指标参数
以上优点更加使数字信号处理不再仅仅限于对模拟系统的逼近上,它可以完成许多模拟系统完不成的任务。例如,电视系统中的画中画、多画面、各种视频特技(包括画面压缩、画面放大、画面坐标旋转)演员特技制作、特殊的配音制作、数字滤波器严格的线性相位特性,甚至非因果系统可通过延时实现等。
因此,数字信号处理的理论和技术一出现就受到人们的极大关注,发展非常迅速。国际上一般把1965年作为数字信号处理这一新学科的开端,仅仅40年,这门学科就基本上形成了一套完整的理论体系,其中也包括各种快速的和优良的算法。随着各种电子技术及计算机技术的飞速发展,数字信号处理的理论和技术还在不断丰富和完善,新的理论和技术层出不穷。目前数字信号处理技术己广泛地应用在语音、雷达、声纳、地震、图像、通信、控制、生物、医学、遥感遥测、地质勘探、航空航天、故障检测、自动化仪表等领域。可以说,数字信号处理的理论和技术是目前高新技术的基石。
第二章、信号的处理过程
信号有关的理化或数学过程有:信号的发生、信号的传送、信号的接收、信号的分析(即了解某种信号的特征)、信号的处理(即把某一个信号变为与其相关的另一个信号,例如滤除噪声或干扰,把信号变换成容易分析与识别的形式)、信号的存储、信号的检测与控制等。也可以把这些与信号有关的过程统称为信号处理。
在事件变化过程中抽取特征信号,经去干扰、分析、综合、变换和运算等处理,从而得到反映事件变化本质或处理者感兴趣的的信息的过程。分模拟信号处理和数字信号处理。
随着数字计算机的飞速发展,信号处理的理论和方法也得以发展。在我们的面前出现了不受物理制约的纯数学的加工,即算法,并确立了信号处理的领域。现在,对于信号的处理,人们通常是先把模拟信号变成数字信号,然后利用高效的数字信号处理器(DSP: Digital Signal Processor)或计算机对其进行数字信号处理。
一般地讲,数字信号处理涉及三个步骤:
(一)模数转换(A/D转换):把模拟信号变成数字信号,是一个对自变量和幅值同时进行离散化的过程,基本的理论保证是采样定理。
(二)数字信号处理(DSP):包括变换域分析(如频域变换)、数字滤波、识别、合成等。
(三)数模转换(D/A转换):把经过处理的数字信号还原为模拟信号。通常,这一步并不是必须的。
作为DSP的成功例子有很多,如医用CT断层成像扫描仪的发明。它是利用生物体的各个部位对X射线吸收率不同的现象,并利用各个方向扫描的投影数据再构造出检测体剖面图的仪器。这种仪器中FFT(快速傅里叶变换)起到了快速计算的作用。以后相继研制出的还有:采用正电子的CT机和基于核磁共振的CT机等仪器,它们为医学领域作出了很大的贡献。