信号处理中的若干典型算法概要课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,1,*,9,信号处理中的若干典型算法,信号的抽取与插值,信号的子带分解及滤波器组的基本概念,窄带信号及信号的调制与解调,逆系统、反卷积及系统辨识,奇异值分解,独立分量分析简介,同态滤波及复倒谱简介,1,9.1,信号的抽取与插值,一、信号的抽取,减小抽样率以去掉多余数据的过程为信号的抽取，增加抽样率以增加数据的过程为信号的插值。,1,1,二、信号的插值,1,信号的插值虽然是靠插入,L-1,个零来实现的，但将,v(n,),再通过低通滤波器后，这些零值点将不再是零，从而得到插值后的信号,y(n,),。,1,三、抽取与插值相结合的抽样率转换,1,1,1,1,9.2,信号的子带分解及滤波器组的基本概念,一、信号的子带分解,X(t,),抽样频率,f,s,，字长,16bit,，则,1,秒的,x(n,),数据量为,16,f,s,bits,。,1,X,0,(t),抽样频率,f,s,/2,，字长,16bit,，则,1,秒的数据量为,8,f,s,bits,；,X,1,(t),抽样频率,f,s,/2,，字长,4bit,，则,1,秒的数据量为,2,f,s,bits,。,1,秒的,X(n,),数据量为,10,f,s,bits,。,1,若用更多的滤波器，如,H,0,（,z,）、,H,1,（,z,），,，,H,M-1,（,z,）来对,X,(n),作等频带间隔分解，对得到的,x,0,(n),x,1,(n),x,M-1,(n),再作,M,倍抽取，使所得的,v,0,(n),v,1,(n),v,M-1,(n),的抽样频率降为,f,s,/M,，然后再依据它们的“重要性”给以不同的字长，该过程即为,信号的子带分解,。,二、滤波器组（信号子带分解的基本工具）,1,影响信号准确重建的因素？,1,9.3,窄带信号及信号的调制与解调,一、窄带信号,1,1,1,1,1,1,二、信号的调制,1,1,1,1,三、信号的解调,1,1,1,1,9.4,逆系统、反卷积及系统辨识,由系统的输出反求系统输入的过程为系统分析的逆问题，亦称反卷积。,由系统的输入、输出求解系统的抽样响应或转移函数的过程为系统辨识。,若两个级联系统有：,则称两系统互为逆系统。,逆系统：,1,反卷积：,系统辨识：,反卷积和系统辨识非常相似，为什么？,1,9.6,独立分量分析简介,独立分量分析（,ICA,）是由信源盲分解（,BSS,）技术发展起来的多通道信号处理方法。,多通道信号：,X=x,1,x,2,x,N,T,信源信号：,S=s,1,s,2,s,M,T,，,混合系统,A,（,NM,变换矩阵）；,X=AS,。,解混系统,B,。,1,信源,S,的各个分量是相互独立的，且假设：,1,）源信号,S,的分量个数,M,小于观察信号,X,的分量个数,N,，即,N,个观察信号最多能分解出,N,个源信号分量；,2,）源信号,S,的各分量最多只能有一个是高斯信号。高斯信号的线性组合仍为高斯信号，两个以上高斯信号的解混是个病态问题。,因此，要求解混求出的,Y,的各分量必须是相互独立的。,1,1,9.7,同态滤波及复倒谱简介,1,1,