信号处理 - 版本历史

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2024年6月5日 (三) 08:01 Gyt666

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分类

薄荷：/* 历史 */

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历史

薄荷：/* 高成本信号理论如何影响个体行为、增强群体智慧？ */

2020-04-20T04:37:53Z

高成本信号理论如何影响个体行为、增强群体智慧？

薄荷：/* 数字信号 Digital Signal */

2020-04-20T04:27:12Z

数字信号 Digital Signal

2020年4月20日 (一) 04:25 薄荷

2020-04-20T04:25:03Z

2020年4月20日 (一) 04:22 薄荷

2020-04-20T04:22:32Z

2020年4月20日 (一) 04:22 薄荷

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薄荷：/* 编者推荐 */

2020-04-20T04:14:06Z

编者推荐

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 [[File:Cosine_Series_Plus_Noise_TFM.png|400px|thumb|right|接上图]]
-'''信号处理 Signal processing'''是电子工程领域的一个分支，致力于分析、加工和合成诸如声音、图像和生物测量等信号。<ref>{{cite book|title=Discrete-Time Signal Processing|author=Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer|publisher=Prentice Hall|year=1989|isbn=0-13-216771-9|page=1}}</ref>信号处理技术可用于提高传输和存储效率以及信号主观质量，也研究如何提取和检测可测信号中的有效成分。<ref>{{cite journal|last=Sengupta|first=Nandini|author2=Sahidullah, Md|author3=Saha, Goutam|date=August 2016|title=Lung sound classification using cepstral-based statistical features|url=|journal=Computers in Biology and Medicine|volume=75|issue=1|pages=118–129|doi=10.1016/j.compbiomed.2016.05.013|pmid=27286184}}</ref>
+'''信号处理 （Signal processing）'''是电子工程领域的一个分支，致力于分析、加工和合成诸如声音、图像和生物测量等信号。<ref>{{cite book|title=Discrete-Time Signal Processing|author=Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer|publisher=Prentice Hall|year=1989|isbn=0-13-216771-9|page=1}}</ref>信号处理技术可用于提高传输和存储效率以及信号主观质量，也研究如何提取和检测可测信号中的有效成分。<ref>{{cite journal|last=Sengupta|first=Nandini|author2=Sahidullah, Md|author3=Saha, Goutam|date=August 2016|title=Lung sound classification using cepstral-based statistical features|url=|journal=Computers in Biology and Medicine|volume=75|issue=1|pages=118–129|doi=10.1016/j.compbiomed.2016.05.013|pmid=27286184}}</ref>
 ==历史==
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-年'''[[克劳德·香农 Claude Shannon]]'''在Bell System Technical Journal期刊上发表了非常具有影响力的论文'''《A Mathematical Theory of Communication》'''。<ref>{{cite web |url=https://www.computerhistory.org/revolution/digital-logic/12/269/1331 |title=A Mathematical Theory of Communication – CHM Revolution |website=Computer History |access-date=2019-05-13}}</ref> 这篇论文为之后的信息通信系统奠定了基础。与此同时，随着信号处理的出现，信息传输技术也开始飞速发展。<ref name=fifty>{{cite book |title=Fifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998 |publisher=The IEEE Signal Processing Society |year=1998}}</ref>
+年'''[[克劳德·香农 Claude Shannon]]'''在Bell System Technical Journal期刊上发表了非常具有影响力的论文'''《A Mathematical Theory of Communication》'''。<ref>{{cite web |url=https://www.computerhistory.org/revolution/digital-logic/12/269/1331 |title=A Mathematical Theory of Communication – CHM Revolution |website=Computer History |access-date=2019-05-13}}</ref> 这篇论文为之后的信息通信系统奠定了基础。与此同时，随着信号处理的出现，信息传输技术也开始飞速发展。<ref name="fifty">{{cite book |title=Fifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998 |publisher=The IEEE Signal Processing Society |year=1998}}</ref>
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 ===统计信号 Statistical Signal===
-统计信号处理是将信号视为随机过程，利用其统计特征来完成信号处理任务的一种方法。<ref name ="Scharf">{{cite book |first=Louis L. |last=Scharf |title=Statistical signal processing: detection, estimation, and time series analysis |publisher=Addison–Wesley|location=Boston|year=1991 |pages= |isbn=0-201-19038-9 |oclc=61160161}}</ref>统计技术广泛应用于信号处理领域。例如，我们可以为拍摄图像时产生的噪声建立概率分布模型，并基于该模型构造相关的信号处理技术来降低图像中的噪声。
+统计信号处理是将信号视为随机过程，利用其统计特征来完成信号处理任务的一种方法。<ref name="Scharf">{{cite book |first=Louis L. |last=Scharf |title=Statistical signal processing: detection, estimation, and time series analysis |publisher=Addison–Wesley|location=Boston|year=1991 |pages= |isbn=0-201-19038-9 |oclc=61160161}}</ref>统计技术广泛应用于信号处理领域。例如，我们可以为拍摄图像时产生的噪声建立概率分布模型，并基于该模型构造相关的信号处理技术来降低图像中的噪声。
 ==应用领域==
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 * 变换理论
 * 时频分析  –用于处理非平稳信号<ref>{{cite book|title=Time frequency signal analysis and processing a comprehensive reference|year=2003|publisher=Elsevier|location=Amsterdam|isbn=0-08-044335-4|edition=1|editor=Boashash, Boualem}}</ref>
 * 频谱估计  –用于确定时间序列的频谱内容（即功率在频率上的分布）<ref>{{cite book|first1=Petre|last1=Stoica|first2=Randolph|last2=Moses|title=Spectral Analysis of Signals|year=2005|publisher=Prentice Hall|location=NJ|url=http://user.it.uu.se/%7Eps/SAS-new.pdf}}</ref>
 * 统计信号处理  –根据信号和噪声的随机特性分析和提取信息
 * 线性时不变系统理论和变换理论

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	数字信号处理是面向数字化离散时间采样信号的技术。处理过程需要通用计算机或者数字电路，如专用集成电路(ASICs)、现场可编程门阵列（FPGA）或者专门的数字信号处理器(DSP芯片)。典型的算术运算包括不动点和浮点、实值和复值、乘法和加法。需要硬件支持的一些典型操作包括循环缓冲区和查找表。数字信号处理算法包括'''快速傅立叶变换(FFT)'''、'''有限脉冲响应滤波器(FIR)'''、'''无限脉冲响应滤波器(IIR)'''以及'''自适应滤波器'''（比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器）。		数字信号处理是面向数字化离散时间采样信号的技术。处理过程需要通用计算机或者数字电路，如专用集成电路(ASICs)、现场可编程门阵列（FPGA）或者专门的数字信号处理器(DSP芯片)。典型的算术运算包括不动点和浮点、实值和复值、乘法和加法。需要硬件支持的一些典型操作包括循环缓冲区和查找表。数字信号处理算法包括'''快速傅立叶变换(FFT)'''、'''有限脉冲响应滤波器(FIR)'''、'''无限脉冲响应滤波器(IIR)'''以及'''自适应滤波器'''（比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器）。
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	===非线性信号 Nonlinear Signal===		===非线性信号 Nonlinear Signal===

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−	1948年'''[[克劳德·香农 Claude Shannon]]'''在Bell System Technical ~~Journal期刊上发表了非常具有影响力的论文《A~~ Mathematical Theory of ~~Communication》。~~<ref>{{cite web \|url=https://www.computerhistory.org/revolution/digital-logic/12/269/1331 \|title=A Mathematical Theory of Communication – CHM Revolution \|website=Computer History \|access-date=2019-05-13}}</ref> 这篇论文为之后的信息通信系统奠定了基础。与此同时，随着信号处理的出现，信息传输技术也开始飞速发展。<ref name=fifty>{{cite book \|title=Fifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998 \|publisher=The IEEE Signal Processing Society \|year=1998}}</ref>	+	1948年'''[[克劳德·香农 Claude Shannon]]'''在Bell System Technical Journal期刊上发表了非常具有影响力的论文'''《A Mathematical Theory of Communication》'''。<ref>{{cite web \|url=https://www.computerhistory.org/revolution/digital-logic/12/269/1331 \|title=A Mathematical Theory of Communication – CHM Revolution \|website=Computer History \|access-date=2019-05-13}}</ref> 这篇论文为之后的信息通信系统奠定了基础。与此同时，随着信号处理的出现，信息传输技术也开始飞速发展。<ref name=fifty>{{cite book \|title=Fifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998 \|publisher=The IEEE Signal Processing Society \|year=1998}}</ref>

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	===集智相关文章===		===集智相关文章===
	====[https://swarma.org/?p=15499 高成本信号理论如何影响个体行为、增强群体智慧？]====		====[https://swarma.org/?p=15499 高成本信号理论如何影响个体行为、增强群体智慧？]====
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 ===数字信号 Digital Signal===
-数字信号处理是面向数字化离散时间采样信号的技术。处理过程需要通用计算机或者数字电路，如ASICs(专用集成电路)、FPGA（现场可编程门阵列）或者专门的数字信号处理器(DSP芯片)。典型的算术运算包括不动点和浮点、实值和复值、乘法和加法。需要硬件支持的一些典型操作包括循环缓冲区和查找表。数字信号处理算法包括FFT(快速傅立叶变换)、FIR(有限脉冲响应滤波器)、IIR(无限脉冲响应滤波器)以及自适应滤波器（比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器）。
+数字信号处理是面向数字化离散时间采样信号的技术。处理过程需要通用计算机或者数字电路，如专用集成电路(ASICs)、现场可编程门阵列（FPGA）或者专门的数字信号处理器(DSP芯片)。典型的算术运算包括不动点和浮点、实值和复值、乘法和加法。需要硬件支持的一些典型操作包括循环缓冲区和查找表。数字信号处理算法包括'''快速傅立叶变换(FFT)'''、'''有限脉冲响应滤波器(FIR)'''、'''无限脉冲响应滤波器(IIR)'''以及'''自适应滤波器'''（比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器）。
 ===非线性信号 Nonlinear Signal===

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 [[File:Signal processing system.png|thumb|400px|right|电信号的传输过程。 传感器将信号从其他物理波形转换成电流或电压波形，然后对这些波形进行处理，以电磁波的形式传输，再由另一个传感器接收和转换成最需要的信号形式。]]
 [[File:Cosine_Series_Plus_Noise.png|thumb|400px|right|此图中的信号看起来像噪声，但是经过傅立叶变换处理后，如下图，表明其包含五个定义明确的频率分量。]]
-[[File:Cosine_Series_Plus_Noise_TFM.png|400px|thumb|right]]
+[[File:Cosine_Series_Plus_Noise_TFM.png|400px|thumb|right|接上图]]
 '''信号处理 Signal processing'''是电子工程领域的一个分支，致力于分析、加工和合成诸如声音、图像和生物测量等信号。<ref>{{cite book|title=Discrete-Time Signal Processing|author=Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer|publisher=Prentice Hall|year=1989|isbn=0-13-216771-9|page=1}}</ref>信号处理技术可用于提高传输和存储效率以及信号主观质量，也研究如何提取和检测可测信号中的有效成分。<ref>{{cite journal|last=Sengupta|first=Nandini|author2=Sahidullah, Md|author3=Saha, Goutam|date=August 2016|title=Lung sound classification using cepstral-based statistical features|url=|journal=Computers in Biology and Medicine|volume=75|issue=1|pages=118–129|doi=10.1016/j.compbiomed.2016.05.013|pmid=27286184}}</ref>

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 |keywords=信号处理,电信号,信息论
 |description=模拟信号,数字信号,信号处理技术
+}}
 [[File:Signal processing system.png|thumb|400px|right|电信号的传输过程。 传感器将信号从其他物理波形转换成电流或电压波形，然后对这些波形进行处理，以电磁波的形式传输，再由另一个传感器接收和转换成最需要的信号形式。]]
 [[File:Cosine_Series_Plus_Noise.png|thumb|400px|right|此图中的信号看起来像噪声，但是经过傅立叶变换处理后，如下图，表明其包含五个定义明确的频率分量。]]

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		+	\|keywords=信号处理,电信号,信息论
		+	\|description=模拟信号,数字信号,信号处理技术
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	[[File:Signal processing system.png\|thumb\|400px\|right\|电信号的传输过程。传感器将信号从其他物理波形转换成电流或电压波形，然后对这些波形进行处理，以电磁波的形式传输，再由另一个传感器接收和转换成最需要的信号形式。]]		[[File:Signal processing system.png\|thumb\|400px\|right\|电信号的传输过程。传感器将信号从其他物理波形转换成电流或电压波形，然后对这些波形进行处理，以电磁波的形式传输，再由另一个传感器接收和转换成最需要的信号形式。]]
	[[File:Cosine_Series_Plus_Noise.png\|thumb\|400px\|right\|此图中的信号看起来像噪声，但是经过傅立叶变换处理后，如下图，表明其包含五个定义明确的频率分量。]]		[[File:Cosine_Series_Plus_Noise.png\|thumb\|400px\|right\|此图中的信号看起来像噪声，但是经过傅立叶变换处理后，如下图，表明其包含五个定义明确的频率分量。]]

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