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文檔簡介
1、典型離散時(shí)間信號 離散信號的運(yùn)算 三. 信號的分類 四. 噪聲 六. 確定性信號的相關(guān)函數(shù) 七. 與本章內(nèi)容有關(guān)的MATLAB 第1章 離散時(shí)間信號 101 ( )() 000 nnk nnk nnk (Kronecker 函數(shù)) ( ) () k p n nk 如何 表達(dá) 1.1 典型離散時(shí)間信號 單位沖激信號(Drac 函數(shù)) )()()(xdtttx ( )1,( )0,0t dttt ( )() k p nnk 脈沖串: 或?qū)憺?= , 1 , 1 , 1 , ( )p n 沖激串:( )() s k p ttkT 將 用 來替換 s nTn ()( ) s x nTx n 離散 序列
2、 ()( ) ( )( )() ss n x nTx t p tx ttnT 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 1 0 )(nu 0n 0n )()()( 1 nunxnx 則0n 1| , | aa n 0 n 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 010203040506070 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 010203040506070 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 指數(shù)信號指數(shù)信號 ( ),( )x tx n ( )p n ( )( )|sin(2/) s t nTs x nx tAfn f ( )sin() x nAn 定義:2/()() s ffrad圓周頻率 ( )sin(2)sin
3、()x tAf tAt ( : Hz; : rad/s; : 抽樣頻率, Hz ) f s f 周期 010203040506070 -1 -0.5 0 0.5 1 010203040506070 -1 -0.5 0 0.5 1 ( )x t ( )x n 例例: ( )sin(200)x tt 則sT01.0 令 400 s fHz )5 . 0sin()400/200sin()(nnnx 則: 則周期 4N 100fHz )sin()(nnxN/2 01 . 0 /2N 200N )1.0sin()(nnx1 . 0/2N 無周期 cos()sin() j n njn e 歐拉公式 20N
4、 cos()sin() j n njn e )01. 0sin()(nnx 1. 移位:移位: )(nx )()( 1 knxny )()( 2 knxny 3k 整個(gè)序 列移動 1.2 離散信號的運(yùn)算 給定 n: 當(dāng)前時(shí)刻當(dāng)前時(shí)刻 kn : 過去時(shí)刻過去時(shí)刻 : 將將 來來 kn 的單位延遲 ) 1( nx )(nx是 以后用 表示 1 z 2. 加, 減, 乘:),( 1 nx)( 2 nx )()()( 21 nxnxny )()()( 21 nxnxny 4. 信號的變換:Z,DFT 注意:時(shí)刻對齊 3. 卷積和: 12 ( )( )( )y nx nx n ( )x t ()x at
5、 ( / )x t a 000 tt t 1a 5. 信號時(shí)間尺度變化 離散信號時(shí)間尺度的伸縮 信號的抽取與插值 6. 信號的分解 1 N nn n x 12 , N 分解的基向量 12 , N 分解的系數(shù) 信號的離散表示 由, x 12 , N 12 , N 信號的分解,或信號的變換 奇偶對稱序列的分解奇偶對稱序列的分解 1. 連續(xù), 離散 2. 周期, 非周期 3. 功率信號, 能量信號 dttxE 2 | )(| n nxE 2 | )(| 1.3 信號的分類 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 T T T dttx T p 2 | )(| 2 1 lim N NnN nx N p 2 | )(|
6、12 1 lim 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 例 信號1 1 1 ( ) 00 n x nn n 可求出: 1 2 2 1 1 6 x n En 能量信號 信號 2 1 1 ( ) 00 n x nn n 可求出: 2 1 1 x n En 不收斂,非 能量信號 4. 確定性信號, 隨機(jī)信號 )(nx 表格 曲線 公式 )(nxn )sin()(nnx ),( : 均勻分布的隨機(jī)變量 1 ( ) 2 f 5. 單通道, 多通道 T M nxnxnxnx)(,),(),()( 21 1.4 噪聲(Noise) (一)噪聲與信號的關(guān)系: )()()(nunsnx加法性噪聲加法性噪聲 )()()(nun
7、snx乘法性噪聲乘法性噪聲 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 信號和噪聲是相對而言的 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 1.白噪聲: 頻譜為一直線; 自相關(guān)函數(shù)為 函數(shù) 各點(diǎn)之間互不相關(guān) White Noise (二)噪聲的種類 白噪聲是信號處理中最常用的噪聲模型! 信噪比SNR 020406080100 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 u(n) (a) n=1- 100 00.20.40.60.81 0 500 1000 1500 histogram of u(n) (b) bins of x axis 均勻分布白噪聲均勻分布白噪聲 直方圖直方圖 020406080100 -1 -0.5 0 0.5 1
8、 1.5 u(n) (a) -1.5-1-0.500.511.52 0 1 2 3 4 5 x 104 histogram of u(n) (b) 高斯分布白噪聲高斯分布白噪聲 直方圖直方圖 Colored Noise 3. 脈沖噪聲 4. 工頻噪聲 2.有色噪聲: 特點(diǎn):頻譜不是直線 去除噪聲是信號處理的永恒話題! ( ),x n)(ny , 0n 1 22 2 ( ) ( ) ( )( ) n xy nn x n y n xnyn 1| xy 相關(guān)是研究兩個(gè)信號之間,或一個(gè) 信號和其移位后的相關(guān)性,是信號分 析、檢測與處理的重要工具;在隨機(jī) 信號的理論中起到了中心的作用。 相關(guān)系數(shù) 1.6
9、 確定性信號的相關(guān)函數(shù) 能量有限信號 相關(guān)系數(shù)的又一個(gè)定義: n xy nynxr)()( 注意, xy r 相關(guān)系數(shù)不能反映信號內(nèi)在的相關(guān)性, 所以引入相關(guān)函數(shù)。包含自相關(guān)函數(shù)和互相 關(guān)函數(shù): 1| xy ( )( ) () () ( ) xy n n rmx n y nm x nm y n , x y 之間 的互相關(guān) ( )( ) () ( ) () yx n n rmy n x nm x n y nm 之間 的互相關(guān) , y x 所以所以 ( )( ) xyyx rmrm ( )() yxxy rmrm n ( )x n n ( )y n n ( )x n n ( )y n n (2)y
10、 n n (2)x n ( )( ) ()() ( ) xy nn rmx n y nmx nm y n ( )( ) () yx n rmy n x nm n ( )x n n ( )y n n (2)x n n ( )x n n ( )y n n (2)x n ( ) yx rm ( ) xy rm ( )() () ()()() xy n xyxy rmx ni y nj rnjnirji 相關(guān)函數(shù)中的時(shí)間變量: 保持 不動,將 往左,或右 移動 個(gè)抽樣間隔,然后將 和 對應(yīng)相乘與相加,即 得 ; 和 的長度應(yīng)一樣長; 3. 可正可負(fù)。 ( )x n ( )y n m( )x n ( )
11、x n ()y nm ( ) xy rm ( )y n m 含 意 自相關(guān)函數(shù): ( )( ) () x n r mx n x nm ( )( ) () x n r mx n x nm ( )( ) () xy n rmx n y nm 實(shí)序列 復(fù)序列 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 互相關(guān)函數(shù)性質(zhì): ( )( )() ( )(0) (0)= ,lim( )0 xyxyyx xyxyxy xy m rmrmrm rmrrE E x n y nrm 不是偶函數(shù),有。 ; 若都是能量信號,則 自相 關(guān)函 數(shù)性 質(zhì): ( )(),( )() (0)( )(0)= lim( )0 xxxx xxx x m r
12、 mrmr mrm rr mr r m ; ; ? 功率信號相關(guān)函數(shù)的定義: N Nn N x mnxnx N mr)()( 12 1 lim)( 自相關(guān)自相關(guān) N Nn N xy mnynx N mr)()( 12 1 lim)( 互相關(guān)互相關(guān) 對于能量信號 : n x mnxnxmr)()()(自相關(guān)自相關(guān) 1. 若 是周期的, 周期是 , 則 )(nx N )()(Nmrmr xx 2. 若 是實(shí)的, 則)(nx)()(mrmr xx 3. 取最大值, 為信號功率 )0( x r(0) xx rP 4.0)( m x mr 5. 若 是復(fù)信號, 則)(nx )()(mrmr xx 功率信
13、號自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì): )sin()(nnx 1, 1 , 0, 2 Nn N 1 0 1 2 0 1 0 1 ( )sin()sin() 1 cos()sin () 1 sin()sin()cos() 1 cos() 2 N x n N n N n r mnnm N mn N mnn N m 同頻率余弦 例例: 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1章 1,-0.5,-0.51,-1,1 -1, 1 -0.809016994374947 0.309016994374947 0.309016994374948 -0.809016994374948 , , , 1 0 cos(2) N n n 數(shù)字信號處理導(dǎo)論第1
14、章 N=20 21N 中有無中有無 )(nx ( )( )( )x ns nu n例:信號的檢測 (白噪聲) 1 () ( )( ) ()() x n r ms nu ns nmu nm N ()()()() ()() susuus su r mrmrmrm r mrm 0 )(ns 假定是 周期的,周期為M, 的長度為N,且NM)(ns)(nx 功率是多少功率是多少?)(nx 是否隱含周期性是否隱含周期性?)(nx 01020304050 -4 -2 0 2 4 -50050 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 01020304050 -2 -1 0 1 2 -50050 -1 -0.5
15、 0 0.5 1 1.5 正弦白噪正弦白噪 聲聲 SNR=-3dB 正弦白噪聲正弦白噪聲 SNR=7dB 自相關(guān)函數(shù)自相關(guān)函數(shù)自相關(guān)函數(shù)自相關(guān)函數(shù) 例: ( )( ) su r mr m 關(guān)于MATLAB 與信號處理直接有關(guān)的工具箱與信號處理直接有關(guān)的工具箱 ( Toolbox) Signal Processing (信號處理工具箱) Wavelet (小波工具箱) Image Processing(圖象處理工具箱) Higher-Order Spectral Analysis (高階譜分析工具箱) 與信號處理間接有關(guān)的工具箱:與信號處理間接有關(guān)的工具箱: Control System (控制系統(tǒng)) Communication (通信) System Identification (系統(tǒng)辨識) Statistics (統(tǒng)計(jì)) Neural Network (神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 例例: z=peaks; surf(z); 1. rand.m 用來產(chǎn)生均值為0.5、幅度在 01之間均勻分布的偽白噪聲: u=rand(N) 2 1 22 0
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