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信号处理技术及应用

时间:2014-11-29 16:41来源:www.ninenine.net 编辑:自动控制网
因为多数科学和工程中遇到的是模拟信号,所以以往都是研究模拟信号处理的理论和实现。但模拟信号处理难以做到高精度,受环境影响较大,可靠性较差,且不灵活等。随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展,加之从20世纪60年代末以来数字信号处理理论和技

 因为多数科学和工程中遇到的是模拟信号,所以以往都是研究模拟信号处理的理论和实现。但模拟信号处理难以做到高精度,受环境影响较大,可靠性较差,且不灵活等。随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展,加之从20世纪60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善,用数字方法来处理信号,即数字信号处理,已逐渐取代模拟信号处理。随着信息时代、数字世界的到来,数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。
一、数字信号处理
    数字信号处理(DSP,digital signal processing)是从20世纪60年代以来,随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。
    数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列,通过计算机或通用(专用)信号处理设备,用数字的数值计算方法处理(例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等),以达到提取有用信息便于应用的目的。
1. 数字信号处理系统的基本组成
    我们先来讨论模拟信号的数字化处理系统。此系统首先把模拟信号变换为数字信号,然后用数字技术进行处理,最后再还原成模拟信号。

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图1 数字信号处理系统示例

2. 信号处理的目的和内容
    为了充分地获取信息和有效地利用信息,必须对信号进行分析与处理。所谓信号分析,就是通过解析方法或测试方法找出不同信号的特征,从而了解其特性,掌握它随时间或频率变化的规律的过程。
    信号处理,就是指通过对信号的变换和加工,把一个信号变换成另一个信号的过程。也可以把信号处理理解为为了特定的目的,通过一定的手段改造信号的过程。
3. 信号处理的发展与应用
    近四十年来,数字信号处理已逐渐发展成为一门非常活跃的、理论与实际紧密结合的应用基础学科,这主要归功于以下几个重要因素。
    20世纪60年代中期以后高速数字计算机的发展已颇具规模,它可以处理较大的数据量。
    快速傅立叶变换(FFT)的提出,在大多数实际问题中能使离散傅立叶变换(DFT)的计算时间成数量级地缩短。此外,还提出了若干高效的数字滤波算法。 本文来自www。eadianqi。com
    大规模集成电路的发展,使数字信号处理已不再限于在通用计算机上实现,而且可用数字部件组成的专用硬件实现。
4. 数字信号处理学科的概貌
    自从1965年库利和图基在《计算数学》上发表了“用机器计算复序列傅立叶级数的一种算法”即“快速傅立叶变换算法”以来,数字信号处理这一学科蓬勃发展,逐渐形成了一整套较为完整的学科领域和理论体系。
数字信号处理学科包含有:
    离散时间线性时不变系统分析;
    离散时间信号时域及频域分析、离散傅立叶变换(DFT)理论;
    信号的采集,包括A/D,D/A技术,抽样,多率抽样,量化噪声理论等;
    数字滤波技术;
    谱分析与快速傅立叶变换(FFT),快速卷积与相关算法;
5. 数字信号处理的特点
    (1)精度高:模拟网络的精度由元器件决定,模拟期间的精度很难达到10-3,而数字系统只要14位字长就可达到10-4的精度。
    (2)灵活性高:数字系统的性能主要由乘法器的系数决定,而系数是存放在系数存储器中的,因而只需改变存储的系数就可得到不同的系统,比改变模拟系统方便得多。 本文来自www.ninenine.net
    (3)可靠性强:因为数字系统只有两个信号电平“0”和“1”,因而受周围环境的温度及噪声的影响较小。
    (4)容易大规模集成:由于数字部件具有高度规范性,便于大规模集成、大规模生产,而对电路参数要求不严,故产品成品率高。
    (5)时分复用:时分复用就是利用数字信号处理器同时处理几个通道的信号。
    (6)可获得高性能指标:例如对信号进行频谱分析,模拟频谱仪在频率低端只能分析到10Hz以上的频率,且难以做到高分辨率(足够窄的带宽);但在数字频谱分析中,已能做到10-3Hz的谱分析。
6. 数字信号处理的应用
    (1)滤波与变换:包括数字滤波/卷积、相关、快速傅立叶变换、希尔伯特变换、自适应滤波、加窗法等;
    (2)通信:包括自适应差分脉冲编码调制、自适应脉冲编码调制、脉冲编码调制、差分脉冲编码调制、增量调制、自适应均衡、纠错、数字公用交换、信道复用、移动电话、调制解调器、数据或数字信号的加密、破译密码、扩频技术、通信制式转换、卫星通信、TDMA/FDMA/CDMA等各种通信制式、回波对消、IP电话、软件无线电等;
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    (3)语音、语言:包括语音邮件、语音声码器、语音压缩、数字录音系统、语音识别、语音合成、语音增强、文本语音变换、神经网络等;
    (4)图像、图形:包括图像压缩、图像增强、图像复原、图像重建、图像变换、图像分割、模式识别、计算机视觉、动画等
    (5)消费电子:包括数字音频、数字电视、汽车电子装置等;
    (6)仪器:包括频谱分析仪、函数发生器、地震信号处理器、瞬态分析仪、锁相环、模式匹配等;
二、数字图像处理
    数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
    数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
    数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的
1. 数字图像处理的基本内容 自动控制网www。eadianqi。com版权所有
    (1) 图像变换: 由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。
    (2) 图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
    (3) 图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。
2. 数字图像处理的基本特点
    (1)目前,数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大。
    (2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。
    (3)数字图像中各个像素空间相关性大。在图像中,经常有很多像素有相同或接近的灰度。
    (4)由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
    (5)数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大。 自动控制网www.ninenine.net版权所有
3. 数字图像处理的优点
    (1)再现性好
    (2)处理精度高
    (3)适用面宽
    (4)灵活性高
4. 数字图像处理的应用
    (1)航天和航空遥感方面的应用
    (2)生物医学工程及疾病诊断方面的应用
    (3)通信工程方面的应用
    (4)工业和工程方面的应用
    (5)军事公安方面的应用
    (6)文化艺术方面的应用
三、语音信号处理
    语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,是在多门学科基础上发展起来的综合性技术。它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学、语音学、 理学、心理学以及认知科学和人工智能等许多学科领域。
1. 语音信号处理的发展
    语音信号数字处理是一门涉及诸多学科的交叉学科,它以生理学、心理学、语言学以及声学等学科为基础,以信息论、控制论、系统论的理论作指导,通过应用信号处理、统计分析、模式识别等现代技术手段而发展形成的一门综合件学科:
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2. 语音信号处理的基本内容
    语音信号处理的基本内容主要包括:语音信号处理基础、语音信号分析、语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别等方面。
(1) 语音信号处理基础
    语音信号是携带语言信息的语音声波。经过声电转换就得到语音的电信号,经过声光转换就得到语音的光信号。
 (2) 语音信号分析
    语音信号分析是进行语音信号处理的前提。根据所分析的参数不同,语音信号分析可以分为时域、频域、倒谱域等方法。按照语音学观点,可将语音分析分为模型分析法和非模型分析法两种。
(3) 语音编码
(4) 语音合成
(5) 语音识别
2. 语音信号处理的基本内容
     语音识别技术可以有许多分类方法,例如,根据语音识别对象来划分,可以分为孤立词识别、连续语音识别等;根据词汇量来划分,可以分为小词汇表(100个词以下)、中词汇表(100~500个向)、大词汇表(500个词以上)语音识别等;根据对说话人的要求来划分,可以分为特定说话人(Speaker Dependent)语音识别、多说话人语音识别和非特定说话人(即Speaker Independent)语音识别等。
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3. 语音信号处理的应用及发展方向
    语音信号处理技术是计算机智能接口与人机交互的重要手段之一。
    在语音识别方面,其基本任务是将输入语音转化为相应的文本或命令。语音识别的应用前景广泛,在一些应用领域中正迅速成为一个关键的具有竞争力的技术。

图2 数字语音处理系统
本文已影响
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