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信号分析与处理读书报告

第一篇：信号分析与处理读书报告读书报告随着低碳经济的提出和节能减排的号召，绿色汽车、节能减排已经成为当今汽车工业发展的主旋律，然而，面对因汽车增多而日益突出的交通拥堵问题、安全问题，使得车辆“智能化”，成为汽车工业的发展方向之一。汽车的智能化是环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算、现代传感器、信息融合、通信、人工智能及自动控制技术，是典型的高新技术综合体。他的实现必须要求汽车系统与环境系统之间发生信息的流动和监测，以使得汽车能够在环境发生变化时做出正确的决策，所以信号分析与处理在现代汽车以及其研发过程中具有重要的地位。我参与的项目是ESP的硬件在环仿真实验研究，通过学习《信号分析与处理》这本书，对我的科研工作有如下帮助：1、它在试验方案设计中具有重要的作用，帮助我们对整过试验工作做全盘的计划，在给定的目的要求下，有效、方便、真实、充分地再现某种物理现象，取得能揭示该现象内在规律的信息和数据，主要包括：实验原理和方案的确定；测量系统的配置；试验条件、步骤、方法；数据处理方案和精度要求。2、试验信号的采集，它是在人为控制下重现某种物理现象，并测取变化规律的信号和数据。关键是要保证采集后的信号和原始信号的真实性，即要避免出现采集信号失真的情况发生，那就需要在采集过程中要满足不失真条件：系统的输入/输出信号归一化相关函数的值至少有一点为+1或者是－1。3、数据的处理与分析，是对原始数据进行综合、概括和信息变换，目的是去伪存真、由表及里，解释现象的本质规律。试验对于工程技术科学是非常重要的，而试验在论证工程技术时，信号的采集与处理扮演了很重要的作用。所以我觉得《信号分析与处理》这本书中重要的知识点是：对信号的时域和频域分析以及它们之间的对应关系和内在关系的分析；由于在采集信号过程中会出现很多干扰，故还应该对滤波器的设计进行好好学习。在时域和频域分析时，有一个重要的分析工具就是傅里叶变换，其中快速傅里叶变换（FFT）尤其重要。FFT并不是一种新的变换形式，它只是离散傅里叶变换（DFT）的一种快速算法。FFT主要应用在快速卷积、相关和频谱分析中，主要的算法有时间抽选和频率抽选FFT算法两种，以时间抽选FFT算法来讲，它的特点是：基本运算单元都是蝶形，任何一个长度为N=2M的序列，总可通过M次分解最后成为2点的DFT计算；原位计算，这是由蝶形运算带来的好处，每一级蝶形运算的结果Xm+1(p)无须另外存储，只要再存入Xm(p)中即可，Xm+1(q)亦然。这样将大大节省存储单元；变址计算，输入为“混序”（码位倒置）排列，输出按自然序排列，因而对输入要进行“变址”计算（即码位倒置计算）。“变址”实际上是一种“整序”的行为，目的是保证“同址”。要注意的是：该算法必须遵循两条准则，对时间奇偶分，对频率前后分。《工程信号分析与处理》这门课程对我的论文工作有诸多帮助，是一门非常有用的课程，在以后的科研过程中还会更认真的来阅读相关书籍。第二篇：信号分析与处理期末考试2014-2015学年第一学期期末考试《信号分析与处理中的数学方法》学号：姓名：注意事项：1.严禁相互抄袭，如有雷同，直接按照不及格处理；2.试卷开卷；3.本考试提交时间为2014年12月31日24时，逾期邮件无效；4.考试答案以PDF和word形式发送到[e-mail]。1、叙述卡享南—洛厄维变换，为什么该变换被称为最佳变换，何为其实用时的困难所在，举例说明其应用。解：形为λφ()=(,)()(1-1)0的方程称为齐次佛莱德霍姆积分方程，其中φ（t）为未知函数，λ是参数，C（t,s）为已知的“核函数”，它定义在[0，T]×[0，T]上，我们假定它是连续的，且是对称的：(t,s)=(s,t)(1-2)使积分方程(1-1)有解的参数λ称为该方程的特征值，相应的解φ(t)称为该方程的特征函数。又核函数可表示为：C(t,s)==1()()（1-3）固定一个变量（例如t），则式（1-3）表示以s为变量的函数C(t,s)关于正交系{φ(s)}n∞的傅里叶级数展开，而傅里叶级数正好是λnφn(t)。设x（t）为一随机信号，则其协方差函数（t,s）={[x(t)-E{x(t)}][x(s)-E{x(s)}]}是一个非随机的对称函数，而且是非负定的。为了能方便地应用式(1-3)，假定C(t,s)是正定的，在多数情况下，这是符合实际的。当然，还假定C(t,s)在[0，T]×[0，T]上连续。现在用特征函数系{φ(t)}作为基来表示x（t）：nx(t)=n=1αnφn(t)(1-4)其中T∞αnn=x（t）φn（t）dt0因为{φ（t）}是归一化正交系，所以展开式（1-4）类似于傅里叶级数展开。但是因为x（t）是随机的，从而系数xn也是随机