现代数字信号处理概论.ppt

现代数字信号处理概论 教材及参考文献 《现代数字信号处理及其应用》，清华大学出版社，何子述，夏威编著，2009年5月 《数字信号处理-时域离散随机信号处理》，西安电子科技大学出版社，丁玉美，阔永红，2002年12月 杨绿溪, 现代数字信号处理, 科学出版社, 2008 年12 月 参考文献 《现代数字信号处理》，华中科技大学出版社，姚天任，孙洪 著，1999年6月 《现代数字信号处理》，皇甫堪等，电子工业出版社，2003 《现代信号处理》，张贤达，清华大学出版社 参考文献 胡广书，数字信号处理---- 理论、算法与实现，清华大学出版社，1997(或2003)年 金年文，韦岗，现代数字信号处理简明教程，清华大学出版社，2004 年1月 教材选择 个人可以选择所列参考书目中任意一本作为教材，都是经典教材，本人所选为何子述的教材，利于讨论 课件为主，教材为辅 考核中涉及到的均从相应配套习题集中选择（姚天任，何子述，丁玉美等） 预修课程 高等数学及，数理统计，概率论 信号与系统 数字信号处理1 随机过程 授课方式 讲授 多媒体教学为主，可能辅以板书 课程主要内容分成6讲完成（课件为主，教材为辅） 概念介绍，数学推导，理论叙述为主 讨论 设定主题 学生为主 应用为主 难点，重点解析 学时分配（讲授学时） 学时分配（讨论学时） 前言 数字信号处理（DSP，Digital Signal Processing）： 用数字计算机或其它专用数字设备，以数值计算的方式对离散时间信号进行分析、处理。 传统数字信号处理 : 主要针对线性时不变离散时间系统，用卷积、离散时间傅里叶变换、z变换等理论对确定信号进行处理。 现代数字信号处理: 在传统数字信号处理理论基础之上，基于概率统计的思想，用数理统计、优化估计、线性代数和矩阵计算等理论进行研究，处理的信号通常是离散时间随机过程，且系统可能是时变、非线性的 前言－数字信号处理理论与算法 数字信号处理理论（theory ）： 根据从工程实际中抽象出的信号模型和系统模型，用数学理论进行严格证明得到的定理等结论。 数字信号处理算法(algorithm) ： 为高速或高效实现某种数字信号处理理论，所采用的计算方法或计算技巧。 例：DFT 是理论；FFT 是实现DFT 的计算技巧，属算法。 前言－数字信号处理的实现 非实时实现（ not real-time implementation ）： 用高级计算机语言，在通用计算机上实现的信号处理理论和算法；通常是对信号事后分析与仿真；如对采集的接收 数据进行特征分析，参数提取与估计等。 实时实现（ real-time implementation ）： 用数字信号处理器或专用数字器件对信号进行实时处理，如：DSP processor (TI, AD) ；FPGA/CPLD；专用器件；或通用计算机等。 前言 1 、基本概念和基本理论讲清楚、讲透； 2 、注重理论算法与具体的工程应用相结合； 3 、适当介绍近年来发展的新理论新方法； 4 、对信号的时域处理理论重点介绍，空域处理理论集中介绍。 课程主要内容 课程涉及基本知识点 ? 离散时间信号处理基础(本科内容复习) ? 离散随机信号分析基础 – 离散时间随机信号 – 基本的正交变换 – 基本的参数估计方法 ? 线性预测和格型滤波器 ? 随机信号的线性建模 ? 功率谱估计 ? 最优线性滤波: 维纳滤波与卡尔曼滤波 ? 自适应滤波器 课程涉及内容 离散时间信号与系统； ? 离散时间随机过程； ? 功率谱估计与信号频率估计理论； ? 维纳滤波理论及自适应算法； ? 维纳滤波理论的应用； ? 最小二乘估计理论与算法； ? 卡尔曼滤波； ? 阵列信号处理与空域滤波； ? 盲信号处理理论。 经典滤波器与现代滤波器 经典滤波器，是建立在信号和噪声频率分离的基础上，通过将噪声所在频率区域幅值衰减来达到提高信噪比，于是针对不同的频率段就产生了低通，高通，带通等滤波器； 现代滤波器，则不是建立在频率领域，而是通过随机过程的数学手段，通过对噪声和信号的统计特性做一定的假定，然后通过合适的数学方式，来提高信噪比。譬如Kalman滤波器中，总会假定状态噪声和测量噪声是不相关的；而在Weiner滤波器中还必须假定信号是平稳的，等。总之各有所用，要针对不同的问题采用不同滤波器。譬如，要滤除工频50HZ的影响，显然不宜采用Kalman滤波器，可以采用限波器就可以了。 目的和要求 主要讨论基于信号模型分析和滤波的基本理论和基本方法，以自适应滤波器和现代谱估计为核心内容，并介绍现代数字信号处理的新技术。该课程为众多信号处理的应用领域打下基础，包括通信、声学、图像、雷达、声纳、生物医学、地球物理等领域的信号处理。 概要 起