现代数字信号处理发展趋势与经典信号处理区别.ppt

* 一、现代数字信号处理发展趋势与经典信号处理的区别 1、作为信息载体的信号处理经历了从模拟到数字，从确知到随机的发展过程，正阔步迈向以非平稳信号、非高斯信号为主要研究对象和以非线性、不确定性为主要特征的智能信号处理时代。现代信号处理主要研究这种信号。 2、特点：以算法为中心, 更加注重实现与应用。突出一个“非”， 呈现“智、多、新”的特点 3、趋势 （1）“非”。信号处理向着非平稳、非高斯、非线性（多分辨）方向发展 （2）“智”。信号处理与智能技术相结合 各种智能及其关系：生物智能(BI)、人工智能(AI)、计算智能(CI)、相互关系：BI AICI 计算智能(软计算)技术：主要指神经网络、模糊系统、进化计算；也包括自适应技术、混沌技术等 信号处理与智能技术相结合的智能信号处理方法：自适应信号处理与盲自适应信号处理、神经网络信号处理、模糊信号处理、混沌信号处理 （3）“多” 信号处理向着多维、多谱、多分辨率、多媒体方向发展：多维信号处理、高阶谱估计、多分辨率信号处理、多媒体信号处理 （4）“新” IT与量子力学、生物技术等结合的信息处理新技术 生物信息学：基因工程与信息科学相结合的产物。它以计算机为工具,对遗传信息进行管理、交流、破译、预测 。 量子信息学：量子力学与信息科学相结合的产物，包括量子计算、量子通信、量子密码术、量子计算机 基于内容的信息理论及信息内容的智能处理 （5）“实现”信号处理技术与VLSI相结合,集理论、实现和应用于一体：DSP算法与VLSI技术相结合的DSP处理器有力地促进DSP技术的应用；DSPs与4C(Comp,Com, Cont. Cons)结合,有力促进了IT技术及产业进步；把微控制单元(MCU)和DSPs结合在一起的所谓“片上系统(SoC) ”已经问世；把DSPs和应用在一起的专用芯片(ASIC)即一种特殊的SoC,以及片上网络(NoC)已均已问世。 （6）“应用”信号处理与通信相结合的通信信号处理是当前研究热点：通信信号处理成为信号处理一个独立分支，并有专著出版；通信信号处理成为通信与信号处理期刊和学术会议的专题、专集；通信信号处理从信源、终端、信道深透到网络(如选路、流控、均衡)，形成所谓“网络信号处理”；通信信号处理方法也应用于雷达－雷达信号处理 基于DSP平台的软件无线电(SDR)技术成为现代通信的一项重要技术，也是通信信号处理的一个典型例子；一种具有认知 (智能) 功能的SDR与通信技术相结合的认知无线电(Cognitive Radio)乃至认知无线电网络是通信信号处理的必威体育精装版发展，也是无线通信发展到智能无线通信的重要标志；通信信号处理方法也应用于雷达－雷达信号处理。 二、独立、不相关、正交的概念 正交： 两个向量正交，任何一个向量到另一个向量的投影为零。两个向 量互不干扰。若两个随机变量x和y满足E{xy}=0，那么称x与y互 相正交。 不相关：若两个随机变量x和y的相关函数满足 Cxy=E{( x-x0) (y-y0)}=E{xy}-E{x}E{y}=0那么称x与y是不相关的。 独立： 若两个随机变量x和y的联合概率密度满足 f (x,y)=fx(x)fy(y),那么称x与y是互相（统计）独立的。 第八题自适应滤波的主要应用：对各种确知的以及随机的干扰，用对消的方法抑制干扰，把受污染的信号提取出来，称为噪声对消。也可以这样说，噪声对消是最优滤波器的变形。6.7.1 自适应对消原理 噪声对消是使用一个或多个传感器，将其安装在信号很弱、或信号不可检测的噪声场中，得到参考输入或辅助输入，将此输入加以过滤，并从信号加噪声的原始输入中减去，这样，使噪声衰减或消除掉。自适应对消原理如图所示。 自适应均衡器的原理 自适应均衡就是通过接收端的均衡器产生与信道特性相反的特性以抵消信道时变多径传播引起的干扰，可消除波形叠加、码间串扰，也能减小加性噪声干扰，从而减小误码的技术。均衡分为频域均衡和时域均衡。频域均衡指总的传输函数满足无失真传输的条件。时域均衡是使总冲击响应满足无码间干扰的条件。在实际电路中，往往同时采用频域和时域自适应均衡器，最大限度地提高电路的抗衰落能力。 首先要熟悉自适应线性均衡器基本原理。 均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据某种算法不断调整增益，因而能适应信道的随机变化，使均衡器总是保持最佳的状态，从而有更好的失真补偿性能。下图为数据传输中的自适应均衡器。 随机信号 信道