现代信号处理的几个边沿问题PPT课件

1、 现代信号处置现代信号处置 的几个边沿问题的几个边沿问题 湖湖 南南 工工 学学 院院 曹曹 才才 开开目录目录绪论 1 信号处置学科的位置 2 经典信号处置技术的姿态 3 现代信号处置的根本内容现代信号处置的几个边沿问题引见 1 时谱倒谱和功率频谱分析 2 基于多尺度估计实际的信号检测 3 基于相关函数处置随机信号 4 实时检测的速度问题 三 终了语一一 绪绪 论论 1948创建的系统论、信息论和控制论三大科学实际，对于信号处理学科的开展起到非常重要的奠基和推进作用。系统论是美国生物学家贝格朗菲创建的，他为确立适用于系统的普通原那么做出了重要奉献。信息论是美国数学家仙农建立的，它是现代通讯实

2、际的根底，在计算技术、自动控制等方面得到广泛运用。控制论是美国数学家维纳提出的，它促进了通讯、计算机和人工智能等方面得到广泛应用。随着大规模集成工艺和计算机技术的飞速开展，近几十年来，信号与系统学科得到惊人的开展。信号处置是信息论的一个分支学科，它的根本概念与分析方法还在不断的开展，其运用范围也在不断的扩展，它在通讯、航空与航天、电工及电子电路、机械、声学、地震学、探矿、生物工程、能源、化学等许多领域里起着重要的作用。该学科程度的高低反映一个国家的整体科技程度。1 信号处置学科的位置信号处置学科的位置 2 经典信号处置技术的姿态 二十世界二十世界60年代以来，由于微电子集成电路技术的不年代以来

3、，由于微电子集成电路技术的不断开展，为复杂信号处置的实现提供了能够，极大促进断开展，为复杂信号处置的实现提供了能够，极大促进了信号处置向新的领域开展。了信号处置向新的领域开展。 随着科学技术的飞速开展，经典信号处置技术越来越随着科学技术的飞速开展，经典信号处置技术越来越力不从心。力不从心。 (一一) 局限性局限性 (1) 假设信号及其背景噪声是高斯的和平稳的假设信号及其背景噪声是高斯的和平稳的; (2) 其对象系统只限于时不变其对象系统只限于时不变(或缓慢或缓慢) 、线性、线性、因果、最小相位的系统因果、最小相位的系统; (3) 信号分析方法只限于二阶矩特性和傅氏频谱。 (二) 傅里叶变换的姿

4、态 在信号分析和缺点诊断技术等领域中，以前最为普遍是利用快速傅里叶变换 (FFT) 的频域分析法，这种方法虽然可以分辨平稳信号在频域中的位置与大小，但对非线性、非平稳随机信号的检测问题、时域频域变化规律等方面的分析显得力不从心。 这是由于傅里叶变换 把任意信号分解为 )cos()sincos()(0100100nnnnnntnAAtnbtnaatf 由于n=0,1,2,3,., 傅里叶变换算法的基函数是sin (t) 或cos (t) 的频率特性(点通) ，仅能检测平稳信号的整次谐波，不能检测信号的非整次谐波，所以，傅里叶变换算法不能检测非平稳信号的特性信息。 现代信号处置技术在非线性、非平稳

5、随机信号的检测问题、时域频域变化规律等方面优于傅里叶变换的地方，是它在时域和频域同时具有良好的部分化性质，而且由于对高频成分采用逐渐精细的时域和空域取样步长，从而可以聚焦到对象的恣意细节。由于这一特点，它能将不同频率组成的混合信号分解成不同频率的块信号，可有效地进展信噪分别、信号特征提取、缺点诊断等。 3 现代信号处置的根本内容 (1) 统计信号处置 (2) 多维多信道信号处置 (3) 非高斯信号处置 (4) 非平稳信号处置 (1) 统计信号处置 * 参数估计实际 * 波形估计 * 现代频谱分析 * 自顺应滤波 * 鲁棒参数估计 * 倒谱分析 * 统计性能分析 * 信号检测 (2) 多维多信道

6、信号处置 * 二维信号处置的特点和难点 稳定性、谱因子分解、模型参数的非独一可识别性、二维最大熵法尚无闭式解、多元时间序列分析等。 *多信道信号处置 多元时间序列分析(最正确线性预测、多元AR过程的建模、多元ARMA过程的建模等) (3) 非高斯信号处置 非参数化双谱估计、非最小相位系统辨识、非因果系统辨识、有色噪声中的谐波恢复、非高斯噪声中非高斯信号检测等。 (4) 非平稳信号处置 基于时频分析的信号检测、基于多尺度估计实际的信号检测(小波变换、短时分形变换、分布式系统形状交融估计等)、智能信息处置技术(模糊计算技术、人工神经网络)等。 普通来说,智能信息处置可以划分为两大类,一类为基于传统

7、计算机的智能信息处置,另一类为基于神经计算的智能信息处置。 二二 现代信号处置现代信号处置 的几个边沿问题引见的几个边沿问题引见 1 时谱倒谱和功率频谱分析 n时谱分析(Cepstrum analysis)是一种非线性信号处置技术，它在言语、图像、和噪声处置领域中都有广泛的运用。n时谱可分为两类：复时谱和功率时谱。 (1) 复时谱Complex cepstrum分析 复时谱Complex cepstrum的定义为： deexnxnjj)(ln21)( 由上式可见，复时谱实践上是序列x(n)的Fourier变换的自然对数，再取Fourier逆变换，得到的复时谱依然是一个序列。也就是说，复时谱是x

8、(n)从时间域至频率域、频率域至频率域、频率域至时间域的三次变换。n例1: 设原信号是一个45Hz的正弦波，在传播过程中遇到妨碍产生回声，回声振幅衰减为原信号的0.5，并与原信号有0.2s的延迟。在某测点测到的信号是原信号和回声信号的叠加。试运用复时谱分析该测点的信号。n由于复时谱从复频谱计算得到，不损失相位信息，因此复时谱是可逆的。实时谱过程是不可逆的。 nMATLAB 仿真见图1 。 n 图1 正弦波与回声信号叠加的波形和时谱外形00.511.5-1-0.500.51Time/sSignal in time domain00.511.5-1-0.500.51Time/sCepstrum o

9、f signal (2) 功率频谱(不是功率时谱)例2: 求信号 的功率谱。其中f1=50Hz,f2=120Hz,w(t)为白噪声，采样频率Fs=1000Hz。1信号长度 N=256；2信号长度 N=1024。)()2sin(2)2sin()(21twtftftxn 图2 含有噪声信号的功率谱(以下图)和无噪声信号的功率谱(上图)01002003004005006007008009001000-40-30-20-100102030Frequency/HzPower spectrum/dBPeriodogram N=25601002003004005006007008009001000-30-2

10、0-10010203040Frequency/HzPower spectrum/dBPeriodgram N=1024 2 基于多尺度估计实际的信号检测n多尺度系统实际(Multiscale System Theory,MST)也称为多尺度估计实际,或称为多尺度变换。1990.12由法国A.S.Willsky数学家首先提出的。n尺度变换:假设原信号f(t),那么f(at)称为对f(t)的尺度变换,根据f(t)不同,a取值方式不同,出现了许多种尺度变换。n多尺度变换:f(a 、b 、c 、)t,不同尺度(或分辨级)是根据信号几何图形不同而设计的,到达提高信号分辨等级之目的。 * 两种根本多尺度变

11、换: 小波分析,短时分形维数算法 (1) 小波分析 由于小波分析具有可以根据分析对象自动调整有关参数的“自顺应性和可以根据观测对象自动“调焦的特性而广泛运用于各个领域。 Fourier变换不能提取信号中的奇特性和突变点的信息，它只是将这些信息铺开到整个频率轴上。但是小波变换Tg( )是将分解成具有部分特性的小波 : tgdtattgtfataTg00)(1,其中小波 是将具有部分特性的小波函数g(t)经过平移和尺度变换放大倍数为1/a而构成的。参数a具有时间的量纲，也称为小波尺度;f(t)为被处置的信号。 小波函数g(t)称为小波母函数,有多种,以便顺应各种非平稳信号的检测。当对信号进展小波变

12、换时，其部分化特性与所选取小波函数有关，因此，要根据信号的特征选择适当的小波母函数才干获得称心的检测效果。 attga01 常见的小波函数有: Harr小波函数 墨西哥小波函数 Daubechies小波函数 Morlet小波函数 Meyer小波函数 Harr小波函数定义为 :1012/112/101)(ttttwH 为什么叫“小波? “小,是指g(t)具有衰减性; “波,是指g(t)具有动摇性,即其振幅在正负相间进展震荡。n运用举例运用举例: 基于小波包变换实时检测电机振动速度信基于小波包变换实时检测电机振动速度信号号n 小波包变换小波包变换(WPD)不仅能检测非平稳信号的整次谐不仅能检测非平

13、稳信号的整次谐波，还能检测信号的非整次谐波，又由于小波变换本波，还能检测信号的非整次谐波，又由于小波变换本身对信号的奇特点非常敏感，这个特点可以用来跟踪身对信号的奇特点非常敏感，这个特点可以用来跟踪电机振动速度信号。在虚拟仪器电机振动速度信号。在虚拟仪器(VI：Virtual Instrument) LabVIEW 6.i平台上，基于小波包变换算平台上，基于小波包变换算法设计了法设计了VI程序，实现了电机振动速度信号实时检测程序，实现了电机振动速度信号实时检测系统。经过信号处置，该系统还具有信噪分别、丈量系统。经过信号处置，该系统还具有信噪分别、丈量电机振动功率谱、电机振动信号的时域电机振动功

14、率谱、电机振动信号的时域频域变化规频域变化规律、电机振动速度信号三维图、伴有噪声的原始振动律、电机振动速度信号三维图、伴有噪声的原始振动波形和噪声波等丈量功能。波形和噪声波等丈量功能。 电机振动自动检测系统的根本原理见图1。 信噪 分别 图3 基于小波分析测得的电机振动速度信号 图4 基于小波分析测得的电机振动功率谱 HP3562A动态信号分析仪测得的结果 图6为时域频域谱图；图7为电机某点振动速度信号的三维视图。 (2) 短时分形维数算法 随着混沌分形实际研讨的逐渐深化，运用范围也日益广泛，如今已浸透到图像处置、语音处置、方式识别、人工智能以及非线性电路等信息科学的许多分支。分形实际的研讨对

15、象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的复杂信号波形，对应的定量参数是分形维数。分形维数描画了系统及其丈量时间序列的复杂程度。 分形维数作为图像方式的形状特征已用于图像分析与方式分类、图像生成、内插与计算机仿真、信号滤波、图像紧缩编码、分形神经网络乃至于非线性混沌的研讨。在工程实际中，人们对于复杂系统的探测往往经过对某时间变量的观测即时间序列来实现。但是丈量噪声对系统重构及估计分形维数有着不良影响，因此必需对丈量信号进展滤波。 分形: 把信号波形看成一幅图,对图分割成网格,这就是分形。在n维空间上的网格是指的一个分割，Rn=U Xj，Xj 之间只相差一个平移或旋转，Xj称为一个格子。例如常用的网

16、格有正方形网格、矩形网格和三角形网格等。网格的尺寸定义为Xj的直径或宽度，并记为网格，不同的网格格子之间是类似的。 现实上，网格分形是一种简单适用的分形方式，特别适用于计算机数字化处置。 短时: 小时间区间。 n运用举例运用举例: 开关电源传导干扰信号的短时分形维数模开关电源传导干扰信号的短时分形维数模糊控制滤波糊控制滤波 n 基于短时分形维数的模糊控制滤波方法，对开关电基于短时分形维数的模糊控制滤波方法，对开关电源传导干扰信号中的噪声进展滤波。该方法提出了网源传导干扰信号中的噪声进展滤波。该方法提出了网络分形维数和短时分形维数的新算法，并讨论了模糊络分形维数和短时分形维数的新算法，并讨论了模

17、糊控制滤波方法中的模糊控制参数的选取算法。基于虚控制滤波方法中的模糊控制参数的选取算法。基于虚拟仪器拟仪器(VI) LabVIEW 6.i平台上对开关电源传导干扰信平台上对开关电源传导干扰信号进展实时检测。经过信号处置，该系统还具有信噪号进展实时检测。经过信号处置，该系统还具有信噪分别、丈量传导干扰功率谱等功能。结果阐明，该方分别、丈量传导干扰功率谱等功能。结果阐明，该方法滤波效果良好。法滤波效果良好。 丈量根本原理丈量根本原理 n 线性阻抗稳定网络LISN n n 图1 丈量根本原理 图2 附加噪声的 图3 短时分形维数模糊控制电流传导干扰信号 滤波后的电流传导干扰信号 图4 =0.05时的

18、电流 图5 =0.20时的电流 传导干扰信号 传导干扰信号 模糊控制参数 是短时分形维数的函数 n图4为 取固定值0.05测得波形，可见，取值太小，有用信号受损；图5为 取固定值0.20测得波形，可见，取值太大，噪声残留太多。由此可见，固定值的滤波效果总是不太理想，而采用分形模糊滤波方法能获得较好的滤波效果。因此，采用分形模糊滤波的效果(图3 )优于取固定值时的滤波效果。 3 基于相关函数处置随机信号 n随机信号和确定信号是两类性质完全不同的信号，对它们的描画、分析和处置方法也不一样。随机信号是一种不能用确定数学关系来描画的信号，无法预测未来时辰准确值的信号，也无法用实验的方法反复再现。 (1

19、) 随机信号x(t)自相关函数 n对于随机信号x(t)，自相关函数为：n假设去掉x(t)的均值部分，那么相应的自相关函数称为自协方差，即： TTxdttxtxTtxtxER0)()(1)()(lim 2)()(xxxxxRtxtxECn对于离散随机信号序列，x(n)的自相关函数和自协方差分别为：n 式中，m为延迟。 10)()(1)()(limNnNxmnxnxNmnxnxEmR 2)()()(xxxxxmRmnxnxEmC (2) 运用举例:地震信号估计 n按照前面的计算方法，得到了中国数字地震台网CDSN改造后7个台站VHZ通道的功率谱密度估计图6。这里需求留意的是，由于功率谱密度不包含相

20、位信息，所以不涉及地震仪器的相位呼应。n图6为中国数字地震台网记录的2019年昆仑山口西8.1级地震震后VH频段波形数据。n n图6 中国数字地震台网记录的2019年昆仑山口西8.1级地震震后VH频段功率谱密度波形HIAMDJBJTSSEENHQIZ0.60.70.80.911.11.21.31.41.5x 10-3WMQ0S41S20S00S51S33S10S63S21S40S71S52S40S82S51S6Hz 图7 中国数字地震台网记录的2019年昆仑山口西8.1级地震后垂直分向波形 (2) 运用举例: 设计数字滤波器对白噪声序列滤波 n设计一个归一化频率为0.2的FIR数字滤波器，对一

21、个白噪声信号序列进展滤波，对滤波后的信号绘制置信区间为0.95的功率谱估计曲线。 图8 数字滤波器对白噪声序列滤波后的功率谱 0500100015002000250030003500400045005000-70-60-50-40-30-20-10010FrequencyPower Spectrum Magnitude (dB) 4 实时检测的速度问题 在有些数字信号处置系统中，虽然运算简单，例如加法、乘法运算，但这些系统需求很快的实时处置速度(照实时处置图像系统，要求采样率高达10MHz/s) ，这时，假设用普通的数字处置系统、甚至是数字信号处置器(DSP)公用芯片也很难到达要求，这时可以思

22、索采用特殊的硬件实现方法 ,例如，用简单的电路配合硬件查表法就可以处理这个问题。 (1) 查表法的根本思想 事先把两个数相加(或相减)的结果按照输入数据的组合顺序制成一张表，并把它固化在ROM里。假设输入数据的字长为8位，在执行两个数相加(或相减)的运算时，把输入的两个8位数据组成一个16位地址，用这个地址作为ROM的输入地址，对存储在ROM中的数据表进展寻址，从ROM中就能很快读出相应的运算结果。表中的结果是事先计算好的，因此，这样可以大大加快运算速度。 (2) 根本硬件单元n我们知道，在有些数字信号处置系统中，根本硬件单元是加法器、乘法器和延迟器。 n下面讨论用查表法实现这些根本硬件单元。

23、 1) 用查表法实现加法器用查表法实现加法器 EPROM27512 图1 用查表法实现的实数加法器 图1是用查表法实现的实数加法器。设A、B是两个8位输入数据，由于8位数据所能表示的数的个数为 ，所以，A、B是两个8位数据的组合数为 个。因此可将计算好的加法表格数据存在存储器中，例如EPROM 27512型存储器( )。查表时,把A、B两个8位输入数据组合起来查找表格数据的地址。 864KK6465536228882 两个复数相加 图2 用查表法实现的复数加法器jXRDBjCAjDCjBA)()()()( 可制造(A+C)及(B+D)两个表，分别用两个EPROM 27512型存储器进展实部和虚

24、部相加运算，如图2所示。 2)用查表法实现乘法器 图3 基于查表法实现乘法器 由于在二进制乘法运算中，都是经过反复相加和移位操作而实现的。用查表法实现乘法器原理与加法器类同，区别在于乘法运算表格中的数据为两数相乘的积。图3为两个实数的乘法器。 3) 单位延迟器单位延迟器 图4 用D触发器实现单位延迟器 用D触发器实现单位延迟器如图4所示。D触发器型号为74LS273。当在触发器D端输入信号为 时，D触发器型Q端输出的信号为 ，即延迟了一个单位时间间隔(一个取样周期)。系统的取样速率、延迟器的移位和输出数据均由时钟CLK控制。 )(tf) 1( tf (3) 举 例 一阶IIR滤波器(IIR:无限脉冲呼应数字滤波器, 即数字滤波器的单位冲激呼应包含无限个采样值),对应的差分方程为 式中的乘法运算用查表选取EPROM27512实现；加法运算用查表选取 EPROM27512 实现，但思索到DAC0832要求原码输入，为了防止前级码制转换的费事，所以也选用查表法。这里把实常数乘法器和加法器合并起来，用一个EPROM实现。 ) 1(95. 0)()(222kykfky 延迟器用两片D触发器74LS273芯片组成，其中一个74LS273芯片起锁存器作用。图中反向器