多维信号与系统处理讨论论文 人们感兴趣的是信号所包含的信息,而不管信号本身是什么形式
也许可以概括地说,信号处理涉及两个基本任务一一信息的重新排列和信息的压缩
数字信号处理涉及到用数的序列表示的信号的处理,而多维数字信号处理则涉罚用多维阵列表示的信号的处理,例如对同时从几个传感器所接收的抽样图像和抽样的时间波形的处理
由于信号是因而它可以用数字硬件处理,同时可以将信号处理的运算规定为算法
促使人们采纳数字方法的是不言而喻的
数字方法既有效灵活
我们可以用数字系统使其有自适应性并易于重新组合
可以很方便地把数字算法由一个厂商的设备上转换到另一个厂商的设备上去,或者把专用数字硬件来实现
同样,数字算法也可用来处理作为时间函数或空间信号,数字算法自然地和逻辑算符如模式分类相联系
数字信号能够长时间无差错地存储
对很多种应用而言,数字方法Ⅸ其它方法更为简单,对另外一些应用,则可能根本不存在其他方法
多维信号处理是不同于一维信号处理,想在多维序列上实现的多运算,例如抽样、滤波和交换等,用于一维序列,然而,严格芯说,我们不得不说多终信号处理与一维信弓有很大差别的
信号处理与一维信号处理还是有很大差别的,这是由三个因素造成的;(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多;(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备;(3)多维信号处理有更多的自由度,这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性
虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的,一维情况下差分方程是全有序的,而在多维情况下差分方程仅是部分有序的,冈而就存在着灵活性,在一维情况小,离散传里旰变换 CDET)可以用快速傅里叶变换 CEPT)算法来计算,而在多维情况下,有多且每一个 OFT又可用多种 AFT 算法来计算
在一维情况下,我们可以调整速率
而且也可以调整抽排列
从另一方面来说,多维多项式不能进行因式分解,而一维多项