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1、现代信号处理现代信号处理河海大学计算机与信息学院 严勤教材事项教材事项教材： 现代数字信号处理 姚天任等编，华中科技大学出版社 现代数字信号处理王炳和 西安电子科技大学出版社参考书：张贤达，现代信号处理，北京：清华大学出版社，2002年10月。Mitra，数字信号处理，北京：清华大学出版社，2001年9月（影印版）。胡广书，现代信号处理教程，北京：清华大学出版社，2004年11月。皇甫堪等，现代数字信号处理，北京：电子工业出版社，2004年6月。 课程内容课程内容绪论第一章数字信号处理基础第二章 功率谱估计第三章 wiener 滤波、kalman 滤波及自适应滤波第四章 小波变换第五章 数字语
2、音信号处理 考核课堂演讲平时成绩课程考试-2小时第一章: 绪论 内容内容l回顾信号处理l信号处理地位与作用l信号处理的基础l信号处理与现代通信l现代信号处理的发展趋势l当前研究热点通信信号处理l信号l定义:l为一个或多个独立变量的方程l携带着有用信息l可分为两类广义信号l确定性信号l随机信号l复杂信号l时变信号l高维信号l简单/复杂方程 (确定性信号)l高斯/非高斯；线性/非线性模型（随机信号）1. 1. 信号信号lDSP的两类广泛应用l信号分析l提取有用信息l谱估计，信号建模l分类，检测，预测，模式识别l信号滤波l提高信号质量l数字滤波器，最优滤波器，自适应滤波器，阵列滤波器等l噪声消除，均
3、衡，去卷积 2. 2. 数字信号处理的应用数字信号处理的应用 3. 3. 信号处理方法信号处理方法l取决于关于对信号本身的知识l取决于具体应用“线性噪声模型” “非线性噪声模型”“时不变” “时变”*“1维” “多维”3.1 主要方法主要方法 (1/4)l基于变换的方法l小波变换l傅利叶变换l分析:lDFT 频谱分析 (deterministic signals)l周期图 功率谱分析 (random signals)l短时傅利叶变换，小波-多分辨率分析 (time-variant signals)l滤波:l数字滤波器l滤波器组 3.2 主要方法主要方法 (2/4)l基于模型的方法l信号产生过程
4、的参数模型l分析:l线性预测l参数谱估计l滤波:l最优线性滤波器l维纳滤波器，卡尔曼滤波器l自适应滤波器 3.3 主要方法主要方法 (3/4)l统计信号处理方法l信号统计模型l贝叶斯估计l分析:l参数估计l隐马尔科夫模型l滤波:lMAP, ML, LS3.4 主要方法主要方法 (4/4)l智能，机器学习方法l训练/学习l推论l分析:l数据挖掘 (支持向量机)l滤波:l人工神经网络l粒子滤波器(particle filtering)lLittle knowledge/No knowledge小结小结l方法分类l基于变换的方法（Fourier 变换）l统计方法 (Bayes准则)l基于模型的方法
5、(信号模型AR,MA,ARMA)l基于智能/机器学习的方法 (盲方法，对信号所知甚少)l更加复杂的问题：l非线性模型l非高斯分布l复杂方程 (多维, 时变)4.通信与信号处理物质、能量同信息信息一起构成人类最宝贵的三项战略资源；人类正快步走向信息社会 ，信息技术信息技术( (IT) )已经成为最具时代特征和最富活力的支柱技术之一。作为IT基础的信息科学信息科学正在经历从“统计”到“理解”,从“传输”到“认知”的巨大变革，正满怀信心地迎接以信息的“理解”和“认知”为主要特征，以全信息理论为主要内容的信息时代的新阶段智能信息科学时代。作为信息载体的信号处理信号处理经历了从模拟到数字，从确知到随机的
6、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。通信与信号处理通信通信担负着信息流通的功能，近一、二十年获得异乎寻常的发展；各种基于因特网和移动网的新业务相继出现，新概念和新技术层出不穷。标志性技术有标志性技术有：IP技术、4G移动通信技术、宽带接入技术、基于波分复用技术的光传送网(WDM-OTN)技术。网络网络是国家信息基础设施(NII)的基础，网络功能是各类通信技术的出发点和归宿。CDMA 技术：Viterbi, 高通公司的创始人； Hedy Lamarr(扩频， spread spectrum)Shannon 理论特征: 熵(e
7、ntropy)的概念。熵与信息内容的不确定程度有等价关系。信息熵: H=-pi log pi, 例如在中文信息处理时，汉字的静态平均信息熵比较大，中文是9.65比特，英文是4.03比特。基于熵的信道容量定义在不同噪声情况下传输速率 与失真的定量关系。从这一个公式导出的为达到无失真通讯的传输速率的极限，现已称为香农极限。例:打个比方来说，在周围干扰严重的情 况下，要想使对方听清楚，你就只有慢慢地讲，甚至还要不断重复。 4.1 4.1 信号处理与现代通信信号处理与现代通信 新的信号处理方法： 高阶统计量方法 盲信号处理方法 小波变换 神经网络信号处理方法 量子信号处理方法4.2 信号处理与现代通信
8、信号处理在现代通信中的应用：接入网的宽带化ADSLCDMA语音、图像和视频信息的压缩与传输，分发，转码无线信道的估计、均衡与信道分配4/5G移动通信中的多用户检测和智能天线软件无线电技术加密、认证网络信号处理确定性信号处理 Deterministic Signal processing 随机信号处理统计信号处理Statistical SP4.3 4.3 信号处理发展趋势信号处理发展趋势技术分类技术分类随机信号随机信号分析分析滤波滤波滤波滤波基于基于分析分析分析分析通过通过滤波滤波统统计计过过程程分分析析技术分类技术分类 (2) (2)分析分析滤波滤波谱估计信号建模时间/尺度分析最优滤波自适应滤
9、波非线性滤波BeyesianstatisticalprocessingDSPDSP的应用领域的应用领域l按技术来分l分类l提取l预测l压缩l噪声消除l均衡l去卷积l恢复ll按领域来分l语音/音频l图像/视频l社会媒体(social media)l通信l雷达/声纳l生物，医药l地球物理l地震数据l4.4 现代信号处理发展趋势 特点特点特点特点以算法为中心, 更加注重实现与应用突出一个“非”， 呈现“智、多、新” 趋势趋势趋势趋势“非非” SP向着非平稳、非高斯、非线性方向发展 非线性信号处理 非平稳信号处理 多分辨信号处理 4.4 现代信号处理发展趋势（续）“智智” 信号处理与智能技术相结合各种智能及其关系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计算智能计算智能( (软计算软计算) )技术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4.4 现代信号处理发展趋势（续）信号处理与智能技术相结合的智能信号处理方法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例: 微软 小冰； 美联社自动技术写新闻；amazon Echo人工智能主要代表技术： 自然语言处理、计算机视觉、机器学习
