數(shù)字信號處理中的現(xiàn)代技術(shù)分析

1、數(shù)字信號處理中的現(xiàn)代技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展研究陸振南（徐州醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)影像學(xué)院，江蘇 徐州 221004）【摘 要】文中結(jié)合數(shù)字信號處理的特點(diǎn)，對數(shù)字信號處理的現(xiàn)代技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展進(jìn)行了研究。分析了小波變換、提升小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、獨(dú)立分量分析、模糊計(jì)算技術(shù)、神經(jīng)計(jì)算技術(shù)、進(jìn)化計(jì)算技術(shù)等數(shù)字信號處理的前沿技術(shù)。結(jié)果表明，這些數(shù)字信號處理的前沿技術(shù)發(fā)展迅速，且具有廣闊的應(yīng)用前景。【關(guān)鍵詞】數(shù)字信號;信號處理;前沿技術(shù);智能技術(shù);應(yīng)用分析數(shù)字信號處理就是用數(shù)值計(jì)算的方式對信號進(jìn)行加工的理論和技術(shù)。數(shù)字信號處理的目的是對真實(shí)世界的連續(xù)模擬信號進(jìn)行測量或?yàn)V波。在進(jìn)行數(shù)字信號處理之前要使用模數(shù)轉(zhuǎn)換器將信號從模

2、擬域轉(zhuǎn)換到數(shù)字域。通常情況下，數(shù)字信號處理的輸出經(jīng)常也要變換到模擬域，這也是通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)的。1數(shù)字信號處理的特點(diǎn)數(shù)字信號處理技術(shù)在測量控制和儀器儀表領(lǐng)域的應(yīng)用，有效地推動(dòng)了測量控制和儀器儀表學(xué)科的發(fā)展。近年來，測量控制和儀器儀表領(lǐng)域基本上都采用數(shù)字信號處理技術(shù)來取代模擬信號調(diào)理電路。數(shù)字信號處理方法具有精度高、穩(wěn)定性好、可程序控制、重復(fù)性好等特點(diǎn)。由于應(yīng)用數(shù)字濾波器的靈活性，對同1個(gè)硬件配置可通過編程控制來執(zhí)行多樣的信號處理任務(wù)；使用多臺硬件運(yùn)行同1個(gè)數(shù)字信號處理程序，可得到完全相同的處理結(jié)果1。2前沿技術(shù)分析近年來，隨著信息技術(shù)的發(fā)展,涌現(xiàn)出很多先進(jìn)的數(shù)字信號處理技術(shù)1-5。2.1小波

3、變換 小波變換是一種新的變換分析方法，不僅繼承了短時(shí)傅立葉變換局部化的精髓，同時(shí)還克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，是進(jìn)行信號時(shí)頻分析和處理的理想工具。隨著小波變換技術(shù)的不斷完善，小波變換技術(shù)已在故障診斷、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、過程辯識與建模、軟測量技術(shù)、預(yù)測控制、魯棒控制、機(jī)器人控制和采用小波分析進(jìn)行編碼壓縮與量化等方面有著廣泛的應(yīng)用。2.2提升小波變換 小波的構(gòu)造是以傅里葉變換為工具，而不滿足傅里葉變換的場合，小波就不再適用。小波變換是建立在卷積運(yùn)算基礎(chǔ)之上的，因此這種小波變換不僅計(jì)算量大，效率也不高，對存儲空間的要求較高。為此，研究人員通過進(jìn)一步研究，提出利用提升將小波變換分解成有限步的提升過程

4、，就完全脫離了傅里葉變換，利用提升研究整數(shù)到整數(shù)的小波變換，即提升小波變換。由于提升小波變換具有同址計(jì)算功能，不需要借助傅里葉變換就可以獲得逆變換，由于不需要對變換后的系數(shù)進(jìn)行量化，因此提供了實(shí)現(xiàn)無損壓縮的可能性。2.3經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解就是將時(shí)域信號按照頻率尺度分解的數(shù)值算法，結(jié)果是將信號中不同尺度的波動(dòng)逐級分解出來，產(chǎn)生出系列具有不同特征尺度的固有模態(tài)函數(shù)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解可應(yīng)用于任何類型信號的分解，因此經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在不同的工程領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在處理非平穩(wěn)及非線性數(shù)據(jù)方面，具有明顯優(yōu)勢，適用于分析非線性、非平穩(wěn)信號序列,具有很高的信噪比。 2.4獨(dú)立分量分析 獨(dú)立分量

5、分析是指從多個(gè)源信號的線性混合信號中分離出源信號的技術(shù)。即獨(dú)立分量分析是基于信號源之間的相互統(tǒng)計(jì)的獨(dú)立性。應(yīng)用獨(dú)立分量分析技術(shù)在消除噪聲的同時(shí),對其他信息的細(xì)節(jié)幾乎沒有破壞，去除噪聲的性能也要比傳統(tǒng)的濾波方法好很多，具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。 基于獨(dú)立分量分析技術(shù)的特點(diǎn)，使其在通信工程、 醫(yī)學(xué)工程、語音信號處理等領(lǐng)域得到迅速而廣泛的應(yīng)用。2.5模糊計(jì)算技術(shù) 通常來說,模糊計(jì)算的基礎(chǔ)是模糊邏輯，模糊計(jì)算技術(shù)是以模糊集理論為基礎(chǔ)，模擬人腦非精確、非線性的信息處理能力的技術(shù)。模糊計(jì)算技術(shù)最初是由美國科學(xué)家提出來的，而且對其進(jìn)行了深入的研究，使模糊計(jì)算技術(shù)發(fā)展迅速，也被稱為未來信息領(lǐng)域的核心技術(shù)。近年來

6、，隨著信息科學(xué)的發(fā)展，不僅模糊邏輯的應(yīng)用進(jìn)展迅速，而模糊計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用也獲得了突破。雖然模糊計(jì)算技術(shù)是數(shù)字信號處理的前沿技術(shù)，但應(yīng)用前景還是非常廣闊的。 2.6神經(jīng)計(jì)算技術(shù) 神經(jīng)計(jì)算技術(shù)是指以高級動(dòng)物的神經(jīng)系統(tǒng)，特別是人腦的智能活動(dòng)為模仿對象，研究神經(jīng)智能系統(tǒng)的工作機(jī)理、組織機(jī)構(gòu)和計(jì)算機(jī)制等，并在工程上讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)要人腦認(rèn)知思維功能才能完成的工作，以解決實(shí)際中大量智能應(yīng)用問題的一門學(xué)科。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的特點(diǎn)以及聯(lián)想功能和容錯(cuò)功能等特征，因此將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究成果與信息技術(shù)與理論進(jìn)行融合發(fā)展，形成了神經(jīng)計(jì)算技術(shù)。神經(jīng)計(jì)算技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，如智能控制、通信工程、語言和圖象識別等方面。2.7進(jìn)化

7、計(jì)算技術(shù) 進(jìn)化計(jì)算技術(shù)是在進(jìn)化論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，已經(jīng)受到很多領(lǐng)域的高度重視。進(jìn)化計(jì)算技術(shù)就是一種模擬生物遺傳和進(jìn)化的隨機(jī)尋優(yōu)技術(shù)。要實(shí)現(xiàn)這種模擬進(jìn)化，只有遺傳算法，進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)則3種方法。人們對遺傳算法的研究比較深入，遺傳算法將變異操作看作是算法的輔助操作，而進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)劃則認(rèn)為交叉并不優(yōu)于變異，可以去掉交叉操作。近年來，遺傳算法已經(jīng)滲透到信息科學(xué)、計(jì)算數(shù)學(xué)、通信工程等諸多領(lǐng)域，遺傳算法的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，如機(jī)器人等領(lǐng)域等。遺傳算法除優(yōu)化計(jì)算以外，還可以應(yīng)用到更加復(fù)雜的場合，如遺傳編程等，但遺傳編程目前還不成熟，有待于進(jìn)一步研究。3結(jié)束語通過對數(shù)字信號處理中的前沿技術(shù)的分析，有理由對數(shù)字信號處理技術(shù)的發(fā)展充滿信心，相信通過信息技術(shù)的進(jìn)步，定將對數(shù)字信號處理技術(shù)具有促進(jìn)作用，數(shù)字信號處理技術(shù)已經(jīng)深入到人們生活的諸多領(lǐng)域，因此數(shù)字信號處理技術(shù)的未來應(yīng)用前景是廣闊的。參考文獻(xiàn)：1林玉池.測量控制與儀器儀表前沿技術(shù)及發(fā)展趨勢M天津：天津大學(xué)出版社，2008：1561842何銘關(guān)于數(shù)字信號處理技術(shù)的發(fā)展與思考J中國電子商務(wù). 2011(11)：55. 3孫炳關(guān)于數(shù)字信號處理技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展研究J.信息通信. 2015(7)：1774馬