数字信号处理基本概念.ppt

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1、现代数字信号处理引论引论现代数字信号处理是基于统计判决理论的随机信号处理的进一步发展。随机信号用统计方法来研究，是从20世纪40年代军事科学的需要而迅速发展起来的。信息科学研究所引论40年代，由维纳和科尔莫哥罗夫将随机过程和数理统计的观点引入通信、雷达和控制中，建立了维纳滤波理论。通过解Wiener-Hopf方程，在最小均方误差准则下，求线性滤波器的最优传递函数。1943年，诺斯提出了最大输出信噪比的匹配滤波器理论，1946年，科捷利尼科夫提出相关接收机理论。50年代香农信息论问世不久，伍德沃德(Woodward)提出后验概率接收机概念。后来密德尔顿(Middleton)提

2、出风险理论准则。这一阶段主要是应用于通信技术的统计理论和估计理论的发展和成熟。奠定了随机信号处理的主要理论基础。信息科学研究所引论自20世纪60年代后，随着八个方面的发展，形成了现代数字信号处理的技术起步和大发展，这八个方面是：（1）20世纪60年代的卡尔曼滤波理论。这一理论引进状态空间法，突破了噪声必须是平稳过程的限制。（2）非参量检测与估计。发展了噪声特性基本未知情况下的随机信号处理。卡蓬(J.Gapon)于1959年提出非参量检测与估计问题,汉森(V.G.Hassan)在70年代提出“广义符号检测法”。信息科学研究所引论（3）现代谱估计理论：基于FFT的周期图法和BT

3、(Blackman-Tukey)法的经典谱估计法存在分辨率低的问题。1967年伯格(Burg)提出最大熵谱分析，帕曾(Parzen)1968年提出的自回归(AR)模型谱估计，以及后来发展的谐波分析法、最大似然法、AMAR和空间谱估计(Music,Esprit)等，随机信号谱估计进入现代谱估计发展阶段。（4）非线性检测与估计，大多数火箭制导和控制问题的模型是非线性的。频率调制和相位调制，相位检测和相参积累，实际上都是非线性检测与估计问题。信息科学研究所引论（5）自适应理论：1967年由B.Widrow提出，发展迅速。它可以在缺乏信号和噪声先验统计知识的情况下，实现均方意义下最

4、佳滤波和预测。广泛应用于通信中的自适应均衡、雷达和声纳的波束形成、自适应噪声对消和自适应控制等方面。（6）多维信号处理与分析：涉及多维变换、多维数字滤波、多维谱估计，以及为实现多维信号处理的器件结构及算法，如并行算法、流水线信号处理以及人工神经网络等。信息科学研究所引论（7）时频联合分析、多分辨率分析：即基于线性时频分析的STFT、Gabor和小波变换与分析、基于非线性时频分析的Winger_Ville分布。（8）非高斯信号处理：与以二阶统计量作为分析项的传统信号处理不同（因为一般传统随机信号处理基本上将实际过程看成高斯或正态分析处理），是以非高斯信号的高阶量作为分析工具。

5、非高斯性分为两类：一类是所有时间内均为同一种非高斯概率分布；另一类是多数时间为一种高斯分布，少数时间为另一种高斯分布或非高斯分布，后者用另种分布的数据作为异常值处理——鲁棒参数估计,前者用高阶谱估计。信息科学研究所引论20世纪80年代后，光纤通信和激光技术的发展、基于量子信息、量子检测、量子估计理论的研究和发展，又是一个新的领域。因此，现代信号处理包括信号检测、波形估计、最优滤波、现代谱分析、时频分析、自适应理论、非高斯信号的高阶谱估计等广泛内容，是现代信息论、控制论、系统论的重要分支。信息科学研究所匹配滤波-最大输出信噪比相关接收机-最小均方误差准则下，互相关函数最大后验

6、概率接收机-后验概率择大准则，即条件概率信息科学研究所引论从回波检测目标、去噪中利用多普勒信号将运动物体与固定体区分、不同运动速度物体在频域上区分。这一区分又是通过回波信号和发射信号间的相位差实现的。即运动体的相位差是随机的，固定体的相位差是固定的，因此通过相位检测实现。相参积累——包络检波前，将多个回波脉冲叠加，需要严格的相位关系。在包络检波后的累积，由于只有幅度累积，无相位信息，故又称非相参积累。信息科学研究所引论本课分八章第一章数字信号处理基本概念第二章随机信号分析基础第三章平稳随机信号的随机模型第四章波形估计第五章功率谱估计第六章自适应滤波第七章小波分析和小波变换信

7、息科学研究所第一章数字信号处理基本概念Contents概述1离散时间信号2信号的Fourier变换3离散时间系统4Z变换56系统函数信息科学研究所信号与信息处理——信息获取、处理（加工）、存储、传输、显示的学科。一级学科二级学科模式识别与智能系统人机交互工程信息科学研究所1.1概述信号——信息的载体。可表现为时间或空间的函数，例如语音信号表示成一维时间函数s(t)，图像为一个二维空间的灰度（亮度）函数g(x,y)，视频为二维空间加时间维的三维函数f(x,y,t)。信号形式信息科学研究所1.1概述信号的分类除连续、