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文档简介
1、第四章 数字相关和数字卷积4.1 线性相关4.2 循环相关4.3 相干函数4.4 线性卷积4.5 循环卷积4.6 相关函数和功率谱的估计(自学)4.7 相关技术的应用2022/8/161/58第1页,共65页。4.1 线性相关 线性相关是讨论两信号之间的同步性或相似性或同相性或两信号的变化规律是否具有线性关系或接近线性关系的程度。 2022/8/16 设有离散信号x(n)和y(n),其线性相关函数为: m0表示y(n)序列左移,m0表明有同相成分存在, rxy(m)3时,没有公共部分,相乘必然为零;当位移m0,表示y(-n)右移, m0,表示y(-n)左移。线性卷积运算的简洁表达方式:式中,*
2、表示线性卷积运算符。31/58第31页,共65页。4.4 线性卷积令k=m-n,则n=m-k 2022/8/16令k=m+n,则n=k-m 因此,卷积运算交换先后不影响结果,但是相关运算互为相反数。 32/58第32页,共65页。4.4 线性卷积【例4-9】设x(n)和y(n)是有限长的序列,序列x(n)长度为N点,序列y(n)的长度为M点, x(n)除区间N1n N2之外皆为0, y(n)除区间N3n N4之外皆为0,证明他们的线性卷积函数cxy(m)的长度为M+N-1点,并且区间N3+N1m N4+N2之外皆为0。2022/8/16证明:依题意,x(n)的非0区间: N1n N2y(m-n
3、)的非0区间: N3m-n N4 因此: N3+N1m N4+N233/58第33页,共65页。4.4 线性卷积2022/8/16【例4-10】设x(n)和y(n)是有限长的序列,x(n)=1,0.1,-1,0.1, y(n)=0.1,1,0.1,-1, 求两序列的线性卷积。解:线性卷积也可以采用直接计算法、表格法和图形法求解。 (1)直接计算法(最直接) x(n)和y(n)都是4点长的序列,n从0到3有值,其余为零,当位移m6时,也没有公共部分,相乘为零;因而我们只要求m0、1、2、3、4、5、6的cxy(m)即可: 34/58第34页,共65页。4.4 线性卷积2022/8/16综上,35
4、/58第35页,共65页。4.4 线性卷积 (2)图形法(最复杂)2022/8/1636/58第36页,共65页。4.4 线性卷积2022/8/16 (3)表格法(最直观) 表格第一行表示 x(n),第二行开始把对应时刻m的y(m-n)逐一填入,然后对同一m值,取x(n) y(m-n) 的乘积,再相加,得到cxy(m)。 x(0)x(1)x(2)x(3)y(0)y(-1)y(-2)y(-3)y(1)y(0)y(-1)y(-2)y(2)y(1)y(0)y(-1)y(3)y(2)y(1)y(0)y(4)y(3)y(2)y(1)y(5)y(4)y(3)y(2)y(6)y(5)y(4)y(3)37/5
5、8第37页,共65页。4.4 线性卷积 如果x(n)和y(n)的序列点比较长,用上述的直接计算法、表格法和图形法就显得不太方便,因此需要用矩阵形式来进行表达。假设x(n)序列长度为N点, y(n)序列长度也为N点,两序列N点之外皆为零,用矩阵的形式来表达线性卷积函数cxy(m) : 2022/8/16 如果x(n)和y(n)的长度不同,则将短的序列进行补0,使得两序列点长相同,然后计算cxy(m)。Matlab中有直接求线性卷积的函数:c=conv(x,y)。 cxy(0)cxy(1)cxy(N-1)cxy(2N-2)38/58第38页,共65页。课堂练习2022/8/16用直接法和表格法做如
6、下例题:1、设x(n)和y(n)是有限长的序列,x(n)=1,2,-2, y(n)=2,2,-2, 求两序列的线性卷积函数。39/58第39页,共65页。4.5 循环卷积 循环卷积是针对序列的循环移位的一种相关运算。 有限长序列的循环移位是指y(m-n)NRN(n),即让序列y(-n)以N为周期进行周期延拓,然后再进行右移位。 只朝一个方向进行移位的原因:对周期序列向右移动一个位置,等效于向左移动N-1个位置。2022/8/16 例如:将周期序列y(-n)N右移1个单位变为y(-n+1)N, 由于是周期序列,因此有如下关系: y(-n+1)N= y(-n+1-N)N = y(-(n+(N-1)
7、N40/58第40页,共65页。4.5 循环卷积2022/8/16 设有离散信号x(n)和y(n),其N点循环卷积函数为: 由于循环移位的关系,最后得到的循环卷积序列的长度就是N点,m取0,1,2,N-1。 循环卷积运算的简洁表达式如下: 式中, 表示循环卷积运算符41/58第41页,共65页。4.5 循环卷积【例4-11】求例4-10中的两个序列的4点循环卷积函数。 2022/8/16解:同样可以采用直接计算法、图形法和表格法来进行求解 (1)直接计算法 x(n)和y(n)都是4点长的序列,n从0到3有值,其余为0, 4点循环相关就只要运算m=0,1,2,3的 cxy(m)。把y(-n)以4
8、为周期进行周期延拓,得到: 42/58第42页,共65页。4.5 循环卷积2022/8/16因此,43/58第43页,共65页。4.5 循环卷积 (2)表格法 第一行表示x(n),第二行并开始将对应时刻m的y(m-n)NRN(n)逐一填入,然后对同一m值,取x(n)与y(m-n)NRN(n)对应项的乘积,再相加,得到循环相关函数 cxy(m)。 2022/8/16x(0)x(1)x(2)x(3)y(0)y(-1+4)y(-2+4)y(-3+4)y(1)y(0)y(-1+4)y(-2+4)y(2)y(1)y(0)y(-1+4)y(3)y(2)y(1)y(0)44/58第44页,共65页。4.5
9、循环卷积 (3)图形法 通过右移可以依次得到m=0,1,2,3的y(m-n)NRN(n)。然后将得到的4点序列与x(n)对应相乘,再相加即可。如下图,将第一幅图与最后一幅图相乘再相加即可得到当m=3时的cxy(3)=-1.98。2022/8/1645/58第45页,共65页。4.5 循环卷积2022/8/1646/58第46页,共65页。4.5 循环卷积 求循环卷积函数时,如果x(n)的长度为N,y(n)的长度为M,若要求他们的L点循环卷积,L大于或等于M、N,也是一样把y(-n)以L为周期进行周期延拓,再右移位,取L点主值与补0到L点长的x(n)对应项相乘,再相加。2022/8/16 如果x
10、(n)和y(n)的序列点比较长,同样也可以用矩阵的形式对cxy(m)进行求解:cxy(0)cxy(1)cxy(N-1)47/58第47页,共65页。4.5 循环卷积 Matlab中的循环右移的函数circler() 2022/8/16function v=circler(y) N=length(y);v=zeros(N,N); for i=1:N for j=1:N v(i,j)=y(j); end L=y(N); for k=N:-1:2 y(k)=y(k-1); end y(1)=L; endV=V;生成矩阵给定x(n)与y(n),计算过程:V=circler(y);r=x*V,序列短就补
11、0,使两短序列长度相等,在进行上述计算。48/58第48页,共65页。课堂练习2022/8/16用直接法和表格法做如下例题:1、设x(n)和y(n)是有限长的序列,x(n)=1,2,-2, y(n)=2,2,-2, 求两序列的3点循环卷积函数。49/58第49页,共65页。4.7 相关技术的应用 相关技术分为自相关和互相关,分别用自相关函数和互相关函数。 自相关函数研究信号本身:波形的同步性和周期性等。 互相关函数研究两信号的同一性程度:测定两信号间的时间滞后或从噪声中检测信号。2022/8/16 对于确定信号x(n)的自相关函数: 如果信号是随机的或周期的,其自相关函数定义:50/58第50
12、页,共65页。4.7 相关技术的应用 几种常用信号的自相关函数。 (1)信号为正弦波的自相关函数设 ,周期为M,则自相关函数为:2022/8/1651/58第51页,共65页。4.7 相关技术的应用 (2)信号为白噪声的自相关函数设有一功率谱为 ,则自相关函数为:2022/8/16 “白”的含义指两点之间没有任何相关性,带限白噪声,功率谱为矩形波。sinc函数性状,就是m=0有最大值,m足够大时趋近0。 一个观测信号x(n)实际上是周期信号s(n)和随机信号w(n)的叠加加过程,x(n)= s(n)+ w(n)。 如果信号和噪声互不相关,则自相关函数: rxx(m)= rss(m)+ rww(
13、m) m足够大, rxx(m)不为0,可以判定周期信号存在!52/58第52页,共65页。4.7 相关技术的应用【例4-13】设周期信号s(n)=0.8sin(n/5),噪声w(n)为随机产生的白噪声,观测信号x(n)= s(n)+ w(n)。2022/8/16%产生s信号clearm=1:300;for n=1:300 s(n)=0.8*sin(pi*n/5);end%产生随机白噪声w=randn(1,300);%生成观测信号x=s+w;%产生自相关函数rww=xcorr(w);V=circlel(s);rss=s*V;%或者rss=xcorr(s);for k=301:599 rss(k)
14、=rss(k-300+1);endrxx=xcorr(x);%生成原始信号图figure,subplot(3,1,1),plot(m,w)subplot(3,1,2),plot(m,s)subplot(3,1,3),plot(m,x)%生成自相关函数图figure,subplot(3,1,1),plot(-299:299,rww)subplot(3,1,2),plot(-299:299,rss)subplot(3,1,3),plot(-299:299,rxx)%扩大观测信号的自相关函数figure,plot(120:299,rxx(120:299)53/58第53页,共65页。4.7 相关技术
15、的应用结果:2022/8/1654/58第54页,共65页。4.7 相关技术的应用【例4-14】设x(n)= e-0.05ncos(n/6),y(n)=1.2x(n-n0),它们的波形如下图所示,试估计延迟n0。2022/8/16%生成信号x和ym=0:23;for n=1:24 x(n)=exp(-0.05*n)*cos(pi*n/6);endfor n=5:24 y(n)=1.2*x(n-4);endy(1:4)=0;figure,subplot(2,1,1),stem(m,x),title(信号x)subplot(2,1,2),stem(m,y),title(信号y)%求信号x和y的互相
16、关函数rxy和ryxrxy=xcorr(x,y);ryx=xcorr(y,x);figure,subplot(2,1,1),stem(-23:23,rxy),title(信号x和y的互相关函数rxy)subplot(2,1,2),stem(-23:23,ryx),title(信号x和y的互相关函数ryx)55/58第55页,共65页。4.7 相关技术的应用结果:2022/8/1656/58第56页,共65页。本章小结2022/8/161、掌握:线性相关、线性卷积、相干函数和相干系数;2、熟悉:循环相关和循环卷积;3、了解:相关技术的应用。57/58第57页,共65页。本章习题2022/8/16
17、用直接法和表格法做如下例题:1、设x(n)和y(n)是有限长的序列,x(n)=2,0.1,-2,0.1, y(n)=0.1,2,0.1,-2, 求两序列的线性相关、循环相关、线性卷积和循环卷积函数。58/58第58页,共65页。2022/8/16下集预告第五章 维纳滤波59/58第59页,共65页。2022/8/16实验二详解% 选择信号类型并设定参数,产生信号x(n)clear; clc;disp(请选择信号);disp(1 - 伪随机序列randn();disp(2 - 实际测量的心电信号);disp(3 - 实际测量的脑电信号);b = input(信号:);switch b % 输入序
18、号,产生相应信号,L=128,N=8 case 1 L = input(每段数据长度 L n); N = input(数据共多少段 N n); x = randn(1, L*N); case 2 load ecgdata; display(数据总长度,num2str(length(ecgdata),点); L = input(每段数据长度 L n); N = input(数据共多少段 N n); x = ecgdata (1:(N*L); case 3 load eegdata; display(数据总长度,num2str(length(eegdata),点); L = input(每段数据长
19、度 L n); N = input(数据共多少段 N n); x = eegdata (1:(N*L);end% 估计信号的统计特征量Xmean = zeros(1,N); % 每段数据均值Xms = zeros(1,N); % 每段数据均方值Xvar = zeros(1,N); % 每段数据方差rxs=xcorr(x,x);pxs=abs(fft(rxs);for k = 1:N xs = x(k-1)*L+1):(k*L); Xmean(k) = mean(xs); Xms(k) = std(xs).2+ Xmean(k)2; Xvar(k) = var(xs);end% 显示n = 1:N;figure;subplot(2,3,1); stem(n,Xmean,.); title(mean);
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