内容简介
《全相位数字信号处理方法及MATLAB实现》系统地介绍全相位处理数字信号的系统组成、基本概念、基本原理、分析和设计方法,共10章,内容包括:绪论、全相位理论基础、基于全相位的窗函数设计、正交域全相位变换、二维全相位变换、基于W-O的谱分析、设计滤波器组的全相位方法、设计模板的全相位方法、基于W-O的自适应信号处理、全相位处理的Simulink仿真。本书中的理论证明过程简明扼要,注重设计实践,全部实验均通过MATLAB进行算法设计和Simulink仿真验证,且提供全部源码程序。本书可作为高等学校工科电子信息工程、计算机科学与技术、信号与信息处理等类各专业研究生参考资料,也适合高年级本科生阅读,也可作为电子与电气、自动控制类科研人员和工程技术人员的参考书。
内页插图
目录
第1章 绪论
1.1 全相位滤波方法
1.2 全相位滤波理论的发展现状
1.3 MATLAB在信号处理中的应用
1.4 本书的主要内容
1.5 本书的主要特点
第2章 全相位理论基础
2.1 FIR数字滤波器设计方法
2.1.1 常规法
2.1.2 窗函数法
2.1.3 频率抽样法
2.1.4 切比雪夫逼近法
2.1.5 其他方法
2.2 全相位数字滤波器
2.2.1 DFT域无窗全相位数字滤波器
2.2.2 DFT域单窗全相位数字滤波器
2.2.3 DFT域双窗全相位数字滤波器
2.3 全相位数字滤波器特性
2.4 应用举例
2.4.1 基于ap的信号滤波
2.4.2 边界拓展
2.4.3 噪声多带分解
2.5 小结
第3章 基于全相位的窗函数设计
3.1 滤波器设计中的窗函数
3.1.1 窗的作用
3.1.2 传统窗特性
3.1.3 apDW频率取样误差分析
3.2 基于LMS准则的基窗设计算法
3.3 基于矩形二叉分解的基窗设计
3.4 最小二乘基窗设计算法
3.5 小结
第4章 正交域全相位变换
4.1 正交变换域
4.1.1 一维变换的正交基
4.1.2 沃尔什正交基
4.1.3 余弦正交基
4.1.4 其他正交变换
4.1.4.1 哈达玛变换
4.1.4.2 数论变换
4.1.4.3 卡-洛变换
4.2 变换域全相位滤波器设计
4.2.1 DCT域全相位滤波器
4.2.2 DWT域全相位滤波器
4.2.3 变换域全相位信号处理
4.3 小结
第5章 二维全相位变换
5.1 二维线性系统
5.2 二维变换正交基
5.2.1 二维傅立叶变换
5.2.2 二维沃尔什和哈达玛变换
5.2.3 二维正弦变换
5.3 二维全相位信号处理
5.4 二维DFT全相位
5.5 二维DCT/DWT全相位
5.6 二维全相位信号处理特性
5.7 小结
第6章 基于W-O的谱分析
6.1 谱估计的一般理论
6.1.1 经典功率谱估计
6.1.1.1 直接法
6.1.1.2 间接法
6.1.1.3 直接法的改进
6.1.2 现代功率谱估计
6.1.2.1 参数模型法
6.1.2.2 谱估计存在的问题
6.2 全相位谱估计
6.2.1 基于W-O算法的谱估计
6.2.2 W-O谱分析在信号检测中的应用
6.3 小结
第7章 设计滤波器组的全相位方法
7.1 抽取和内插
7.1.1 一维信号分析
7.1.2 二维信号分析
7.2 滤波器组
7.2.1 双通道正交镜像滤波器组(2QMFB)
7.2.2 2QMFB完全重建系统
7.2.3 全相位半带滤波器设计
7.2.4 全相位半带滤波器的谱分解
7.3 图像子带分解
7.4 全相位2QMF多分辨率实验
7.4.1 一维信号分解与重构
7.4.2 二维信号分解与重构
7.5 小结
第8章 设计模板的全相位方法
8.1 模板设计理论
8.2 亚奈取样图像的二维谱分析
8.2.1 二维列率谱分析
8.2.2 二维频谱分析
8.3 全相位内插模板设计
8.4 传统插值算法
8.4.1 理想内插
8.4.2 最近邻域插值
8.4.3 双线性内插
8.4.4 B样条内插
8.4.5 立方卷积内插
8.4.6 小波内插
8.5 全相位插值算法
8.5.1 I型全相位插值
8.5.2 II型全相位插值
8.6 图像内插实验
8.7 小结
第9章 基于W-0的自适应信号处理
9.1 引言
9.2 自适应滤波器概述
9.2.1 最佳滤波准则
9.2.2 自适应滤波器的应用
9.2.3 自适应滤波算法
9.3 传统自适应算法
9.3.1 最小均方滤波算法
9.3.2 最陡下降法
9.3.3 最小均方LMS算法
9.4 时域加权重叠LMS算法(WO-LMS)
9.5 变换域加权重叠LMS算法(WO-TLMS)
9.6 WO-LMS在自适应辨识中的应用
9.7 WO-LMS在自适应除噪中的应用
9.8 小结
第10章 全相位处理的SIMULINK仿真
10.1 MATLAB简介
10.1.1 数值计算
10.1.2 图形功能
10.1.3 工具箱
10.2 Simulink仿真
10.2.1 Simulink简介
10.2.2 Simulink中的白噪声分析
10.2.3 基于小波的数字信号处理
10.3 全相位滤波器仿真
10.4 小结
附录A1 矩阵谱证明
附录A2 多相分解
附录A3 几种特殊滤波器
参考文献
前言/序言
随着数字信号处理器件DSP、FPGA等运算速度的不断提高,在各个应用领域,研究者们对处理质量的要求也越来越高。如何降低数字信号截断效应的影响是无法回避的问题,通过提高采样率和采用重叠处理方法在一定程度上使处理效果得到了改善,但对存储空间大小提出了较高的要求。全相位法是在重叠方法基础上提出的新型数字信号处理方法,它使输入数据按照设计需求进行不同加权后,以中心数据作延拓重复处理。由于输入数据逐点移动而产生每个输出点,因此,也形象地称之为“全相位”。
全相位数据处理方法从20世纪80年代初提出以来,在滤波器设计、窗函数设计、谱分析、自适应信号处理、模板设计和数据内插、数据压缩方面的应用逐渐得到挖掘。在滤波器设计方面,采用全相位法使传输序列j\r的物理意义更明确(即调整玎可直接控制各个频率分量),更方便设计基于DFjr、DCT和DW了等各种正交变换的数字滤波器,且具有极低的旁辦衰减。本书在一维全相位滤波器设计的基础上,首次实现了二维全相位处理结构及理论分析;在窗函数设计方面,采用LMS方法得到的优化窗的过渡带低于传统方法,采用矩形二叉分解实现了各种衰减指数的似余弦窗。本书在此基础上,结合全相位传输函数算术表达式,创造性地提出了最小二乘窗函数设计法,得到的基窗消除了在通带和阻带内的波纹。在谱分析方面,全相位法被证明可以提高主辦能量,且可有效抑制旁辦,即提高了信号检测能力。此外,全相位FF了还具有“相位不变性’’(即能量最大谱线决定相位)。在自适应信号处理方面,结合全相位处理思想的LMS算法从理论上得以证明,其收敛速度和稳态误差均优于传统算法,在自适应信号辨识、自适应除噪等方面得到实验验证。在模板设计方面,则充分利用了加窗重叠的全相位实质,分别在DFT、DCT和DWT三个变换域实现二来维模板的设计并应用到图像数据内插方面,通过与传统的线性、小波等方法对比。全相位模板对于中低频图像表现出了更好的数据平滑特性。
全相位数字信号处理的基本概念和理论基础是由天津大学王兆华教授和侯正信教授在20世纪80年代初期奠定的。最早源于王兆华教授提出的将包含某像素的所有分块都进行考虑计算的重叠数字滤波方法,并以此方法为基础建立了重叠内插模板。侯正信教授在此基础上,首先将重叠滤波模板的构造从DFT域、Walsh域延伸到IDCT域并提出了离散列率滤波器的概念。其次,侯正信教授在深刻认识此最大程度重叠处理方法的本质后,把此遍历所有位置时刻的重叠正名为“全相位”。自2001年以来,王兆华教授和侯正信教授指导多名研究生不断丰富全相位滤波的理论,并挖掘在多个领域的应用。目前,已经涉及的应用方面有自适应信号处理、窗函数设计、滤波器组设计、图像内插、数据内插等。
本书在汇总全相位数字滤波器设计、谱分析、自适应信号处理和模板设计的基础上,融入二维全相位信号处理的实现结构、最小二乘窗函数设计以及多级全相位SP仿真系统等几方面新的研究成果。本书的全部理论推导都是通过MATLAB进行验证的,并设计了相关实验对比测试,提供了大量算法及源码,具有较大的参考价值。
参加本书编写的还有天津理工大学张楷亮教授和天津职业技术师范大学曹继华教授。此外,本书在出版过程中还得到了天津理工大学吕联荣副教授、卢晋副教授以及图书馆张斌主任的肯定与支持,天津师范大学徐妮妮副教授也给予了宝贵的建议。这里一并向各位表示感谢和敬意!
限于著者的水平,书中难免有不妥和错误之处,恳请读者批评指正。
苏飞
2014年7月
《全相位数字信号处理方法及MATLAB实现》 本书简介 在信息爆炸的时代,数字信号无处不在,从高清影像、流畅音频到精密医疗影像,再到通信系统中的数据传输,无不依赖于对数字信号的精确处理。数字信号处理(DSP)作为一门核心技术,其重要性不言而喻。而全相位数字信号处理,作为DSP领域的一个重要分支,凭借其独特的优势,在许多对相位信息要求极为苛刻的应用中展现出不可替代的价值。 本书系统地阐述了全相位数字信号处理的理论基础、核心算法以及在MATLAB环境下的实现方法。我们力求从理论的深度和实践的广度上,为读者提供一个全面而深入的认识,使其能够掌握这一强大的信号处理工具,并将其应用于实际问题中。 第一部分:全相位数字信号处理理论基础 在深入探讨具体方法之前,理解全相位数字信号处理的学科定位和核心概念至关重要。本部分将带领读者走进数字信号处理的宏观世界,为后续内容的学习奠定坚实的理论基础。 数字信号处理概览: 我们将首先回顾数字信号处理的基本概念,包括信号的离散化、采样定理、量化以及数字滤波器的基本原理。这有助于读者建立一个完整的信号处理知识框架,并将全相位技术置于更广阔的背景下进行理解。我们将讨论时域和频域分析的基本方法,以及它们在信号处理中的作用。 信号的相位及其重要性: 相位是信号在时间和空间上的位置属性,它携带着关于信号的丰富信息,例如信号的瞬时频率、到达时间、以及信号源的空间位置等。在许多应用中,准确地估计和利用信号的相位信息至关重要。我们将通过具体的例子,如音频信号的瞬时频率变化、雷达信号的距离测量、以及生物医学信号的同步性分析,来生动地展示相位信息的重要性。 传统相位估计的挑战: 尽管相位信息如此重要,但在实际的数字信号处理过程中,传统的方法在相位估计方面常常面临诸多挑战。例如,非线性相位失真、噪声干扰、以及信号的不连续性都会导致相位估计的困难和误差。我们将深入分析这些挑战的根源,包括信号在传输和处理过程中可能发生的失真,以及噪声对相位估计精度的影响。 全相位概念的引入: 面对传统方法的局限性,全相位数字信号处理应运而生。它旨在克服传统相位估计的种种弊端,实现更精确、更鲁棒的相位信息提取。本书将详细解释“全相位”的含义,以及它与“主值相位”的区别。我们将探讨如何通过数学变换或特定的算法来获得信号的“全相位”表示,并分析其数学意义和物理含义。 全相位数字信号处理的关键理论: 本部分将深入探讨支撑全相位数字信号处理的核心理论。这包括但不限于: 解析信号理论: 解析信号是全相位处理的基石,它通过将实信号转化为复信号,消除了信号的正负频率分量之间的歧义,从而能够无损地提取信号的瞬时幅度和瞬时相位。我们将详细讲解解析信号的构造方法,如希尔伯特变换,并分析其在相位提取中的作用。 瞬时频率的定义与计算: 瞬时频率是信号在某一时刻的频率,它反映了信号的动态变化。全相位技术能够提供精确的瞬时频率信息,这对于理解非平稳信号至关重要。我们将推导瞬时频率与全相位之间的关系,并给出精确的计算方法。 相位展开与相位失真: 在某些情况下,相位会呈现出跳变或周期性变化(相位折叠),需要进行相位展开以获得连续的相位信息。我们将详细介绍相位展开的算法,并分析由系统引起的相位失真,以及如何通过全相位技术来校正或避免这些失真。 第二部分:全相位数字信号处理核心算法 在建立起扎实的理论基础后,本部分将聚焦于实现全相位数字信号处理的具体算法。我们将从经典的算法出发,逐步深入到更先进的技术,并结合实际应用的需求进行讲解。 基于希尔伯特变换的相位提取: 希尔伯特变换是构造解析信号最常用的方法之一,它能够将一个实信号的时域信息映射到其复共轭信号。本书将详细讲解一维和多维希尔伯特变换的实现,以及如何利用它们来提取信号的全相位。我们将讨论不同希尔伯特变换核的近似方法,以及它们在计算效率和精度上的权衡。 傅里叶变换域的相位分析: 傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的强大工具,它能够揭示信号的频谱特性。我们将探讨如何在频域分析信号的相位,包括相位谱的计算和解释。特别地,我们将介绍如何利用傅里叶变换来近似计算希尔伯特变换,并分析其在计算复杂度和精度方面的优缺点。 其他全相位估计方法: 除了基于希尔伯特变换的方法,还有其他一些有效的全相位估计技术。我们将介绍这些技术,例如: 短时傅里叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)的相位信息利用: 这些时频分析工具能够同时提供信号的时域和频域信息,从而为相位估计提供新的视角。我们将讨论如何从STFT和CWT的输出中提取相位信息,并分析其在非平稳信号分析中的优势。 相位展开算法的深入研究: 针对相位折叠问题,我们将详细介绍多种相位展开算法,包括基于路径积分、相位路径跟踪以及迭代优化的方法。我们将分析这些算法的适用范围、计算复杂度以及对噪声的鲁棒性。 基于相位差的信号同步与对齐: 在处理多个相关信号时,相位差能够指示信号之间的相对时延或相位偏移。我们将介绍如何利用全相位技术来精确计算相位差,并将其应用于信号同步、盲源分离等任务。 特定应用场景下的算法优化: 不同的应用场景对算法的实时性、鲁棒性以及计算资源有着不同的要求。我们将针对一些典型应用,如语音信号处理、图像处理、雷达信号处理等,讨论如何对全相位算法进行优化,以满足实际工程需求。这包括算法的并行化、近似计算以及硬件实现方面的考虑。 第三部分:MATLAB在全相位数字信号处理中的实现 理论学习和算法掌握最终都需要通过实践来检验和应用。MATLAB作为一款功能强大的工程计算软件,为数字信号处理提供了丰富的工具箱和灵活的编程环境。本部分将详细指导读者如何在MATLAB中实现本书介绍的全相位数字信号处理方法。 MATLAB信号处理工具箱介绍: 我们将首先介绍MATLAB信号处理工具箱中与全相位处理相关的核心函数和工具,例如用于滤波器设计、信号变换、时频分析等的函数。我们将重点讲解 `hilbert` 函数,以及如何利用它来构造解析信号。 解析信号的MATLAB实现: 本节将提供详细的MATLAB代码示例,演示如何利用 `hilbert` 函数或其他方法来计算信号的解析信号,并从中提取瞬时幅度谱和瞬时相位谱。我们将通过绘制时域和频域的信号图,直观地展示解析信号的构造过程及其相位信息。 瞬时频率和相位展开的MATLAB实现: 我们将给出计算瞬时频率的MATLAB代码,并展示如何利用 `unwrap` 函数或其他算法实现相位展开。我们将通过仿真实验,展示不同算法在相位展开中的效果,并对比其性能。 时频分析工具的MATLAB应用: 本节将介绍如何在MATLAB中使用STFT和CWT等时频分析工具,并指导读者如何从这些工具的输出中提取相位信息。我们将展示如何利用 `spectrogram` 和 `cwt` 等函数,并讨论其参数设置对结果的影响。 实例分析与仿真: 为了让读者更好地理解理论和算法的应用,我们将提供一系列完整的MATLAB仿真案例。这些案例将涵盖: 语音信号的瞬时频率分析: 展示如何利用全相位技术分析语音信号的音高变化和共振峰移动。 图像处理中的相位信息提取: 探索全相位技术在图像去噪、边缘检测、以及纹理分析中的应用。 雷达信号处理中的距离和速度估计: 演示如何利用全相位技术精确测量目标的距离和速度。 生物医学信号的同步与特征提取: 分析全相位技术在脑电图(EEG)、心电图(ECG)等生物信号分析中的应用。 通信系统中相位校正与解调: 讲解如何在通信系统中利用全相位技术补偿信道引起的相位失真,并实现更可靠的信号解调。 自定义函数的编写与模块化设计: 除了利用MATLAB自带的函数,本书还将指导读者如何根据具体需求编写自己的全相位处理函数,并进行模块化设计,以提高代码的可重用性和可维护性。我们将提供一些常用函数的示例代码,帮助读者快速上手。 性能评估与误差分析: 在实际应用中,对算法的性能进行评估至关重要。我们将介绍如何在MATLAB中进行仿真实验,并分析不同算法在精度、计算复杂度、鲁棒性等方面的表现。我们将讨论常用的性能指标,并指导读者如何进行科学的误差分析。 结论 《全相位数字信号处理方法及MATLAB实现》旨在成为一本全面、实用、深入的参考书。通过本书的学习,读者不仅能够深刻理解全相位数字信号处理的理论精髓,掌握核心算法,更能熟练地运用MATLAB这一强大工具将其付诸实践。我们相信,本书将为工程师、研究人员以及对数字信号处理感兴趣的学生提供宝贵的知识和技能,助力他们在各自的领域取得更大的成就。