Communication 版 (精华区)
发信人: dormouse (出征 V 号带飘扬), 信区: Communication
标 题: [独家管见]数字信号处理的理论体系(转载)
发信站: 哈工大紫丁香 (2001年06月15日12:48:36 星期五), 转信
【 以下文字转载自 CRC 讨论区 】
【 原文由 dormouse 所发表 】
发信人: wissen (知道了), 信区: Signal
标 题: [独家管见]数字信号处理的理论体系
发信站: BBS 水木清华站 (Sat Nov 18 15:31:47 2000)
实用往往不关心理论是如何组织起来的,因而丧失很多的机会。
试图去了解一个学科的整个体系是困难的,但是当我们试图怎么做了,
就会有更多的思想和算法。下面仅仅是我自己学习数字信号处理并且
参加一些实践之后,对于其理论体系的一点管见。征求评论和建议。
数字信号处理以信号系统的一般理论为基础,在理论体系上发展
专门适合于离散时间(或者空间)上的信号分析原理和方法,在实践
上发展适合于计算机处理的器件和设备,在应用上建立针对不同信号
的模型和计算方法。数字信号处理的基础理论是在针对确定信号的讨
论 发展起来的,但是其应用几乎无一例外地涉及随机信号的分析,
从这个意义上说,统计信号处理是数字信号处理的应用表现。因此,
数字信号处理的理论体系大体可以归纳为三个层次的结构,这个结构
更低层的基础是数学,更上层的是具体的应用。
+--------------------------+--------+
| 统计信号处理 | |
+-----------------+--------+ 信息论 |
| 离散时间(空间)| | |
|信号分析基本理论 |数理统计+--------+
+-----------------+ 概率论 |
| 信号与系统 | 和随机过程 |
+-----------------+-----------------+
仅仅是我个人的归纳和见解,而且就我自己很能看到这个体系描
述的明显的不足。事实上,统计信号处理的大多数原理并不直接来源
于离散时间(空间)系统的分析,而是来源于对一般时间(空间)序
列的研究。然而上面这样的层次对于我们利用计算机为工具来解决问
题是有用的。譬如,我导师在他的博士论文工作中使用的程序库(包
含他自己编写的大量代码)基本上就是由数理统计和数值计算、信号
处理工具、信息处理工具以及它们所支持的统计信号处理工具库所构
成的。
上面的不同层次,有不同的关键问题。信号与系统的理论基础讨
论的核心问题就是变换域上表示信号的问题。C.E.Shannon的抽样定理
(Theorem 13 in "A mathematical Theory of Communication",
Shannon1948)被工程师们公认为影响这个世界的最重要的公式之一
(根据一项非正式的调查显示,抽样定理列于该调查所排列的10个最
重要公式中。注意,第一位是牛顿第二定律,第二位是万有引力定律,
第五位是Maxwell方程组,抽样定理列第八,却足以说明它的重要性。)
抽样定理唯一地提供了这样的可能性:能够用有限的离散的计算手段
来研究连续发生的信号。
离散信号分析的理论一方面把连续时间的信号分析的方法和原理
引进到离散系统的领域,比如z-变换、DTFT、DFT以及根据模拟滤波
器按照一定准则设计数字滤波器的方法;另一方面独立发展关于离散
系统和信号分析的专门的理论和方法,比如滤波器的算法设计、量化
的理论、有限字长的效应。这些理论的发展有一个共同的特点,就是
适应数字计算机解决信号处理的问题。需要注意到,离散信号和系统
的理论不仅仅解决现实世界中连续系统的问题,也开辟了解决本身就
具有离散特征的系统的问题,比如,雷达天线阵列的方向图问题,本
身就是空间离散Fourier变换的问题。
现实问题中的信号一般都不是确定的,而是随机的。统计信号处
理引进随机过程和数理统计的成果,并且运用信号处理的基本原理,
建立模型和参数估计的理论,并且同信息论关于信源和信道及其相互
关系的理论结合在一起,用于解决特定系统、特定模型的问题。模型
决定算法,而算法决定实现。写到这样一句话的时候,可以这么来归
纳工程师们在数字信号处理领域所取得的成就:
理论-模型-算法-工程实现-应用
最终解决问题的一定是可以运行的代码或者设备。
最终解决问题的一定是可以运行的代码或者设备。
wissen@14:51
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※ 修改:·wissen 於 Nov 18 15:34:44 修改本文·[FROM: 202.112.3.142]
※ 来源:·BBS 水木清华站 smth.org·[FROM: 202.112.3.142]
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I am dormouse. 我是睡鼠
too lazy.
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