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文档简介

1、内容信号信号处理的应用信号处理方法应用领域11. 信号信号定义:为一个或多个独立变量的方程携带着有用信息可分为两类广义信号确定性信号随机信号复杂信号时变信号高维信号简单/复杂方程 (确定性信号)高斯/非高斯；线性/非线性模型（随机信号）1 Signals22. 数字信号处理的应用DSP的两类广泛应用信号分析提取有用信息谱估计，信号建模分类，检测，预测，模式识别信号滤波提高信号质量数字滤波器，最优滤波器，自适应滤波器，阵列滤波器等噪声消除，均衡，去卷积 2 Applications33. 信号处理方法取决于关于对信号本身的知识取决于具体应用“线性噪声模型” “非线性噪声模型”“时不变” “时变”

2、*“1维” “多维”3 Methods43. 4类主要方法 (1/4)基于变换的方法小波变换傅利叶变换分析:DFT 频谱分析 (deterministic signals)周期图 功率谱分析 (random signals)短时傅利叶变换，小波-多分辨率分析 (time-variant signals)滤波:数字滤波器滤波器组3 Methods53. 4类主要方法 (2/4)基于模型的方法信号产生过程的参数模型分析:线性预测参数谱估计滤波:最优线性滤波器维纳滤波器, 卡尔曼滤波器自适应滤波器3 Methods63. 4类主要方法 (3/4)统计信号处理方法信号统计模型贝叶斯估计分析:参数估计隐

3、马尔科夫模型滤波:MAP, ML, LS3 Methods73. 4类主要方法 (4/4)智能，机器学习方法训练/学习推论分析:数据挖掘 (支持向量机)滤波:人工神经网络粒子滤波器Little knowledge/No knowledge3 Methods8现代DSP确定性信号处理随机/统计信号 处理9滤波基于分析分析通过滤波技术分类随机信号统计过程理论分析滤波3 Methods10技术分类 (2)分析滤波谱估计信号建模最优滤波自适应滤波Beyesian statistical processing非线性滤波Modern digital signal analysis and filtering时间/尺度分析3 Methods11DSP的应用领域按技术来分分类提取预测压缩噪声消除均衡去卷积恢复按领域来分语音/音频图像/视频通信雷达/声纳生物，医药地球物理地震数据5 Developing12使用时，直接删除本页！精品课件，你值得拥有！精品课件，你值得拥有！13使用时，直接删除本页！精品课件，你值得拥有！精品课件，你值得拥有！14使用时，直接删除本页！精品课件，你值得拥有！精品课件，你值得拥有！15总结方法分类基于变换的方法（Fourier 变换）统计方法 (Bayes准则)基于模型的方法 (信号模型AR,MA,ARM

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