信號處理常用演算法

『壹』 經典的數字信號處理的演算法主要包括哪些內容試分別簡述之

經典數字信號處理的內容，包括離散時間信號與離散時間系統的基本概念、Z變換及離散時間系統分析、離散傅里葉變換、傅里葉變換的快速演算法、離散時間系統的相位與結構、數字濾波器設計（IIR、FIR及特殊形式的濾波器）、信號的正交變換（正交變換的定義與性質、K-L變換、DCT及其在圖像壓縮中的應用）、信號處理中若干典型演算法（如抽取與插值、子帶分解、調制與解調、反卷積、SVD、獨立分量分析及同態濾波）、數字信號處理中的有限字長問題及數字信號處理的硬體實現等；下篇是統計數字信號處理的內容，包括平穩隨機信號的基本概念、經典功率譜估計、參數模型功率譜估計、維納濾波器及自適應濾波器等。

『貳』 舉例說明兩種數字信號的預處理方法

數字信號處理演算法 一、信號的時域參數 1.均值 均值E[x(t)]表示集合平均值或數學期望值． E[x(t)]= x(n)/N 均值E[x(t)]計算機編程實現很簡單，用Signal VBScript實現的程序代碼為： E=0 For i="0" To N-1 E="E"+x(i) Next E=E/N 2.均方值 信號x(t)的均方值E[x 2 (t)]( )，或稱為平均功率，其表達式為： E[x 2 (t)]= x 2 (n)/N 均方值表達了信號的強度，其正平方根值，又稱為有效值，也是信號的平均能量的一種表達。在工程信號測量中一般儀器的表頭示值顯示的就是信號的均方值。均值E[x(t)]計算機編程實現很簡單，用Signal VBScript實現的程序代碼為： RMS=0 For i="0" To N-1 RMS="RMS"+x(i)*x(i) Next E=sqrt(E)/N 二、信號的相關函數 在離散情況下，信號x(n)和y(n)的相關函數定義為： R(k)=[ x(n)y(k+i)]/N，k=0,1,2,.... 在不考慮計算效率的情況下計算也很容易： For i="0" To N/2 R(i)=0 For j="0" To N/2 R(i)=R(i)+x(j)*x(j+i) Next R(i)=R(i)/N Next 三、數字濾波 數字濾波器的作用是利用離散時間系統的特性對輸入信號波形（或頻譜）進行加工處理，或者說利用數字方法按預定的要求對信號進行變換。把輸入序列 x(n) 變換成一定的輸出序列 y(n) 從而達到改變信號頻譜的目的。從廣義講，數字濾波是由計算機程序來實現的，是具有某種演算法的數字處理過程。 數字濾波主要分為有限沖擊響應濾波器(FIR)和無限沖擊響應濾波器兩種，FIR濾波器的濾波計算公式為： y(k)=a 0 x(k)+a 1 x(k+1)+a 2 x(k+2)+...+a m x(k+m),k=0,1,.........N-m 式中N為信號采樣長度，m為數字濾波器長度，{a 0 ,a 1 ,a 2 ,...a m }為濾波器系數。 FIR數字濾波器和IIR數字濾波器都有專用的設計軟體，給出數字濾波器的頻率特性就可以求出濾波器的系數。下面是一個低通濾波器和一個高通濾波器的實例： 低通濾波器 高通濾波器 M=7 -0.02216042 -0.05067773 0.26974228 0.58996165 0.26974228 -0.05067773 -0.02216042 N=7 0.02211721 -0.0509717 -0.26960272 0.5903648 -0.26960272 -0.0509717 0.02211721 數字低通濾波的實現代碼為： For i="0" To N－7 Y(i)=-0.02216042X(0)-0.05067773X(1)+0.26974228X(2)+0.58996165X(3) +0.26974228X(4)-0.05067773X(5)-0.02216042X(6) Next 十分簡單，但作用卻與一個RC低通濾波器相當。

『叄』 常見信號處理過程中的平均方式有哪幾種

一、算術平均濾波法

算術平均濾波法是指對一點數據連續采n個值，然後取其平均值。這種方法能夠濾除一般的隨機干擾信號，使信號變的平滑，但當n值較大時，靈敏度會降低，故n值要視具體情況進行選取。一般情況下取3～5平均即可。
二、滑動平均濾波法
算術平均濾波法每計算一次數據需要採集n次數據，這對於測量數據較慢或要求數據計算速度較快的實時控制系統則無法使用，此時可採用滑動平均濾波法。滑動平均濾波法是把n個采樣值看成一個隊列，隊列是長度為n，每進行一次采樣就把采樣值放入隊尾，而去掉原隊首的一個采樣值，這樣，隊列中就始終有n個「最新」的采樣值，對這n個值進行平均就可以得到新的濾波值。
滑動平均濾波法對周期性的干擾具有較好的抑製作用，但對偶然出現的脈沖性干擾抑製作用差，難以消除由於脈沖干擾而引起的采樣值的偏差。
三、去極值濾波法
算術平均濾波法和滑動平均濾波法都難以消除脈沖干擾所引起的誤差，會將脈沖干擾「平均」到結果中去。在脈沖干擾嚴重的場合可採用去極值平均濾波法。去極值平均濾波法的思想是：連續采樣n個值，找出並去除其中的最大值和最小值，然後對其餘的n-2個值求平均，即可得到有效采樣值。為了使演算法簡單，n通常取偶數，如4，6，8，10等。
四、中位值濾波法
對某一被測信號連續采樣n次，然後把n次采樣值按大小排序，取中間值為本次采樣值。為方便，n一般取奇數。演算法上，則可以採用「冒泡法」來對這n個數據進行排序。中位值濾波法能有效地克服因偶然因素引起的波動干擾，但對於一些快變參數則不宜採用。

『肆』 四象限光電探測器的信號處理演算法

為束斑在四象限上的位置。圖中四象限探測器光敏面的半徑為R。四象限中心與直角坐標的零點O重合。圖中四象限的對稱軸分別與坐標的x、y軸重合。束斑中心為O?。當O?位於四象限中心時，四個象限上接收到的光信號強度相等，經計算處理後得到的誤差信號為零。當O?逐漸偏離O時，Er逐漸增大。Ex、Ey分別代表Er在x、y方向上的分量。為消除束斑光強（光能量或功率）波動對Er的影響，通常要對Er進行歸一化處理。即在Er計算過程中除以一個與束斑光強度相關的量值。根據不同的應用目的，束斑半徑r相對於四象限光敏區半徑R存在一個最佳值ropt。對大多數應用場合ropt取1/2R。

『伍』 數字信號處理系統的基本原理及特點(要詳細一點的介紹）

誰說網路學術方面不行？這本身是個偽命題。不是網路行不行，是網路上的人行不行。據我所知，牛人還是很多的。
回答樓主的疑問。
數字信號處理是將信號以數字方式表示並處理的理論和技術。數字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。 數字信號處理系統的優點：體積小、功耗低、精度高、可靠性高、靈活性大、易於大規模集成、可進行二維與多維處理。
隨著大規模集成電路以及數字計算機的飛速發展，加之從60年代末以來數字信號處理理論和技術的成熟和完善，用數字方法來處理信號，即數字信號處理，已逐漸取代模擬信號處理。 隨著信息時代、數字世界的到來，數字信號處理已成為一門極其重要的學科和技術領域。
數字信號處理的目的是對真實世界的連續模擬信號進行測量或濾波。因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。
數字信號處理的演算法需要利用計算機或專用處理設備如數字信號處理器（DSP）和專用集成電路（ASIC）等。數字信號處理技術及設備具有靈活、精確、抗干擾強、設備尺寸小、造價低、速度快等突出優點，這些都是模擬信號處理技術與設備所無法比擬的。
數字信號處理的核心演算法是離散傅立葉變換(DFT)，是DFT使信號在數字域和頻域都實現了離散化，從而可以用通用計算機處理離散信號。而使數字信號處理從理論走向實用的是快速傅立葉變換(FFT)，FFT的出現大大減少了DFT的運算量，使實時的數字信號處理成為可能、極大促進了該學科的發展。
希望對你有用~

『陸』 信號處理有哪些演算法可以實現C語言編程,匯編語言,labview是不是演算法

你這問題。。。信號處理范圍大了去了，各種不同的問題有不同的處理演算法，不知道你問得是不是FFT，DFT之類。這些常用matlab來寫程序實現C和匯編是程序設計語言，labview是開發環境。。。這些是工具，不是演算法。演算法是設計人員設計的處理某些問題的方法和步驟，然後用這些個工具來實現。

『柒』 誰知道數字信號處理的循環卷積的手工演算法

兩個信號
x1
x2循環卷積，長度分別為n1
n2，第一個數不變，第二個數周期延拓，注意一點，兩個數循環卷積，長度n必須一樣，卷積以後的長度也是n，所以把x1的周期變為n，不夠的補零，x2按照周期n周期延拓，然後翻轉，然後在0到n內與信號x1相乘求和。有個公式
y(n)=0~m內求和∑x1(m)x2((n-m))然後取主值序列,你要把圖畫出來理解。
文字敘述的話不太好表示，建議你看一下王艷芬的數字信號處理原理及實現有關內容
結合圖看一下就明白了，再看一下在什麼情況下可以代替線性卷積。
這些東西還是要自己看，希望對你有幫助。

『捌』 數字信號處理演算法的主要特點是什麼為什麼乘積累加是數字信號處理器的基本運算

誰說網路學術方面不行？這本身是個偽命題。不是網路行不行，是網路上的人行不行。據我所知，牛人還是很多的。回答樓主的疑問。數字信號處理是將信號以數字方式表示並處理的理論和技術。數字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。 數字信號處理系統的優點：體積小、功耗低、精度高、可靠性高、靈活性大、易於大規模集成、可進行二維與多維處理。 隨著大規模集成電路以及數字計算機的飛速發展，加之從60年代末以來數字信號處理理論和技術的成熟和完善，用數字方法來處理信號，即數字信號處理，已逐漸取代模擬信號處理。 隨著信息時代、數字世界的到來，數字信號處理已成為一門極其重要的學科和技術領域。數字信號處理的目的是對真實世界的連續模擬信號進行測量或濾波。因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。 數字信號處理的演算法需要利用計算機或專用處理設備如數字信號處理器（DSP）和專用集成電路（ASIC）等。數字信號處理技術及設備具有靈活、精確、抗干擾強、設備尺寸小、造價低、速度快等突出優點，這些都是模擬信號處理技術與設備所無法比擬的。數字信號處理的核心演算法是離散傅立葉變換(DFT)，是DFT使信號在數字域和頻域都實現了離散化，從而可以用通用計算機處理離散信號。而使數字信號處理從理論走向實用的是快速傅立葉變換(FFT)，FFT的出現大大減少了DFT的運算量，使實時的數字信號處理成為可能、極大促進了該學科的發展。 希望對你有用~

『玖』 經典的數字信號處理的演算法主要包括哪些內容

經典數字信號處理的內容，包括離散時間信號與離散時間系統的基本概念、Z變換及離散時間系統分析、離散傅里葉變換、傅里葉變換的快速演算法、離散時間系統的相位與結構、數字濾波器設計（IIR、FIR及特殊形式的濾波器）、信號的正交變換（正交變換的定義與性質、K-L變換、DCT及其在圖像壓縮中的應用）、信號處理中若干典型演算法（如抽取與插值、子帶分解、調制與解調、反卷積、SVD、獨立分量分析及同態濾波）、數字信號處理中的有限字長問題及數字信號處理的硬體實現等；下篇是統計數字信號處理的內容，包括平穩隨機信號的基本概念、經典功率譜估計、參數模型功率譜估計、維納濾波器及自適應濾波器等。

『拾』 有什麼演算法處理生物信號

處理生物信號的演算法是頻譜分析。

頻譜分析是一種將復雜信號分解為較簡單信號的技術。許多物理信號均可以表示為許多不同頻率簡單信號的和。找出一個信號在不同頻率下的信息（如振幅、功率、強度或相位等）的做法即為頻譜分析。

頻譜是指一個時域的信號在頻域下的表示方式，可以針對信號進行傅里葉變換而得，所得的結果會是以分別以幅度及相位為縱軸，頻率為橫軸的兩張圖，不過有時也會省略相位的信息，只有不同頻率下對應幅度的資料。有時也以「幅度頻譜」表示幅度隨頻率變化的情形，「相位頻譜」表示相位隨頻率變化的情形。

生物信號採集系統：

研究人員、老師和學生可以通過該系統觀察到各種生物機體內或離體器官中探測到的生物電信號以及張力、壓力、溫度等生物非電信號的波形，從而對生物肌體在不同的生理或葯理實驗條件下所發生的機能變化加以記錄與分析。生物機能實驗系統是研究生物機能活動的主要設備和手段之一。