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 信号处理中的若干典型算法 信号的抽取与插值,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。,1,9.1 信号的抽取与插值一、信号的抽取 减小抽,2,1,1,3,二、信号的插值,1,二、信号的插值1,4,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,信号的插值虽然是靠插入L-1个零来实现的，但将,5,三、抽取与插值相结合的抽样率转换,1,三、抽取与插值相结合的抽样率转换1,6,1,1,7,1,1,8,1,1,9,9.2 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。,1,9.2 信号的子带分解及滤波器组的基本概念一、信号的,10,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,X0(t)抽样频率fs/2，字长16bit，则1秒的数据量为,11,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,若用更多的滤波器，如H0（z）、H1（z），HM,12,影响信号准确重建的因素？,1,影响信号准确重建的因素？1,13,9.3 窄带信号及信号的调制与解调,一、窄带信号,1,9.3 窄带信号及信号的调制与解调一、窄带信号1,14,1,1,15,1,1,16,1,1,17,1,1,18,1,1,19,二、信号的调制,1,二、信号的调制1,20,1,1,21,1,1,22,1,1,23,三、信号的解调,1,三、信号的解调1,24,1,1,25,1,1,26,1,1,27,9.4 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：,1,9.4 逆系统、反卷积及系统辨识 由系统的,28,反卷积：,系统辨识：,反卷积和系统辨识非常相似，为什么？,1,反卷积：系统辨识：反卷积和系统辨识非常相似，为什么？1,29,9.6 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。,1,9.6 独立分量分析简介 独立分量分,30,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,信源S的各个分量是相互独立的，且假设：1,31,1,1,32,9.7 同态滤波及复倒谱简介,1,9.7 同态滤波及复倒谱简介1,33,1,1,34,