现代信号处理技术及应用课后思考题2013年12月第一章 绪论试举例说明信号与信息这两个概念的区别与联系。什么是信号的正交分解?如何理解正交分解在机械故障诊断中的重要价值?为什么要从内积变换的角度来认识常见的几种信号处理方法?如何选择合适的信号处理方法?对于基函数的各种性质的物理意义如何理解?第二章信号的时域分析1、解释理想滤波器的特点。2、描述实际滤波器的参数有哪些?其物理含义是什么?3、图示说明
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级现代数字信号处理华东交通大学罗晖Email: lh_jxnc1631预修课程概率论与数理统计信号与系统数字信号处理1随机过程2教材及参考书教材:张贤达《现代信号处理》第二版清华大学出版社北京2002丁玉美《数字信号处理—时域离散随机信号处
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级503多采样率FIR系统的网络结构 采样率转换中用的滤波器为FIR数字滤波器 为研究多采样率FIR系统的网络结构先定义一些符号表示 单位延迟的网络表示 时域关系为: 频域关系为: 501 M个样本延迟的网络表示 时域关系为: 频域关系为: 增益c的网络表示 时域关系为: 频域关系为: 502 增益延迟的网络表示 时域关系为
第四章波形估计(最佳线性估计滤波)参量估计-静态估计-随机参量非随机参量波形估计-动态估计-随机过程线性滤波理论是用来估计信号的波形或系统的状态最佳估计-仅当高斯随机过程的特殊情况线性最佳估计最佳线性滤波-最小方差准则最佳线性滤波要解决的问题:给定有用信号与加性噪声混合的信号波形寻求作用于此混合波形的一种线性运算得到的结果将是信号与噪声的最佳分离最佳-使估计的均方误差最小☆维纳滤波(Wiener
2 全盲与半盲 循环平稳过程可测的输出数据 上述反卷积和系统辨识的实现方法有三种:非盲: 利用已知的发射(训练)序列 但降低了信道的有效速率全盲: 只有观测的输出数据可资利用半盲: 除可利用接收数据外还可利用某些辅助信息该信息以 概率模型形式描述了被发射数据序列的统计量(即时间结构) ? 有限字符(FA: finite alphabet) 移动通信系统的时间结构具有有限字符特性
2 方法之一是采取下列两种途径: - 对归一化LMS滤波器施加某种控制 - 在频域实现LMS滤波器 方法之二是使用非FIR的滤波器: - 使用以IIR线性滤波器为基础的自适应过程 -使用由FIR和IIR组成的混合滤波器如使用以横向 Laguerre结构为基础构建的阶递归自适应滤波器BACK∑ 算法推导 - 使用IIR滤波器的目的就是要用为数不多的可调系数实现 长脉
1. 信号抽样与采集理论2. 信号分析理论: Z变换 离散傅里叶变换(DFT) 离散余弦变换(DCT) 离散正弦变换(DST) 离散哈特莱变换(DHT) 数字信号处理的理论体系----信号分析理论 Fourier变换从时域和频域构成了观察一个信号的两种方式 Fourier变换的局限和算法上的不足: (1)Fourier变换是在整体上将信号分解为不同
求的Hilbert变换. 参照幻灯片1-1例设实信号的Hilbert变换为写出的解析信号证明具有单边谱给出实信号的Wigner-Ville分布 (1) =j(2)因为有(一)可以得到信号的Hilbert变化只有在W>=0时有数值<0时是零故只有单边谱(三)解析信号给出交叉项的数学表达式写出信号的分数阶(p阶)Fourier变换的表达式F与F有何关系F?与F有何关系
Modern Signal Processing630081000114Department:School of Electronic and Information Engineering 40Periods2Credits Instructor:Yang yan Semester:1Purpose of th
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级58傅里叶正变换: 或 傅里叶反变换: 或 傅里叶变换对1.1.2 能量信号的频谱分析一 傅里叶变换(Fourier transform)581 傅里叶反变换: 符号表示:物理意义:非周期信号可以分解为无数个频率为?复振幅为[X(?)2?]d? 的复指数信号ej?t的线性组合 称信号x(t)的傅里叶变换X(?)为其连续频谱
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