最新信号与信息处理的发展历程应用领域和发展趋势.docx

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1、最新信号与信息处理的开展历程应用领域和开展趋势信号与信息处理的开展历程应用领域和开展趋势信号与信息处理是以研究信号与信息的分析与处理为主体，包含信息获取、变换、存储、传输、交换、应用等环节中的信号与信息的分析与处理，是信息科学的重要组成局部，其主要理论和方法已广泛应用于信息科学的各个领域，且不再只是信息科学领域的专利，而成为相当广泛的科学与工程领域中十分有用的概念和方法，是当今世界科技开展的重点，也是国家科技开展战略的重点。1. 信号与信息处理的开展历程信号主要分为模拟信号和数字信号。模拟信号处理是主要建立在连续时间信号模拟信号及连续事时间系统模拟系统的根底上。数字信号处理是针对数字信号和数字

2、烯烃，用数值计算的方法，完成对数字信号的处理近40年来，数字信号处理已逐渐开展成为一门非常活泼、理论与实践紧密结合的应用根底学科。120世纪60年代中期以后高速数字计算机的开展已颇具规模，它可以处理较多的数据，从而推动着数字信号处理技术的前进；(2)快速傅里叶变换FFT的提出，在大多数问题中能使离散傅里叶变换DFT的计算时间大大缩短，此外，假设干高效的数字滤波算法的提出也促进了数字信号处理技术的开展；3大规模集成电路的开展，是数字信号处理不仅可以在通用计算机上实现还可以用数字部件组成的专用硬件来实现。很多通用硬件已经单片机化。这些都极大的降低了本钱，减少了硬件体积并缩短了研制时间。使信号与信息

3、处理技术得到快速开展。数字信号处理技术作为新兴学科，由于技术的先进性和和应用的广泛性，越来越显示出强大的生命力，但凡需要对各种各样的信号进行谱分析、滤波、压缩等领域有着越来越多的应用。2. 信号与信息处理的应用领域 数字信号处理在语音处理、通信系统、声纳雷达、控制系统等有着广泛应用，主要表达在以下九个方面：1信号处理，如数字滤波、自适应滤波、快速傅里叶变换、相关运算、谱分析、卷积、模式匹配、加窗、波形产生等。2通信，如调制解调器、自适应均衡、数据加密、数据压缩、回波抵消、多路复用、 、扩频通信、纠错编码、可视 等。3语音，如语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人识别、语音邮件、语音存储

4、等。4图形图像，如二维或三维图形处理、图像压缩与传输、图像增强、动画、机器人视觉等。5仪器仪表，如频谱分析、暂态分析、函数发生、锁相环、勘探、模拟试验等。6医疗电子，如助听器CT扫描、超声波、心脑电图、核磁共振、医疗监护等。7军事与尖端科技，如雷达和声纳信号处理、导弹制导、火控系统、导航、全球定位系统、尖端武器试验、航空航天试验、宇宙飞船、侦察卫星等。8消费电子，如数字电视、高清晰度电视、数字 、高保真音响、音乐合成等。9工业控制与自动化，如油井压力测量与控制、温度控制、开关电源控制等。其中，在通信领域的应用是十分宽广，尤其是当下移动通信技术开展，3G乃至4G技术的出现，使得数据的无线传递更加

5、频繁，语音、图像的传输以及信息加密、信号复用等的作用也愈加显得突出。只有通过更加先进的信号分析处理技术才能使得移动通信可以以更快更平安的方式实现通信。而物联网技术的出现使得传统互联网的应用领域极大的扩展，也是的各种通信方式更加紧密的联系在一起，在其中重要组成之一的无线传感网中，每一个节点既是信号的接收端，又是发送端，同时在一定空间内传递信号数量也大量增加，受到干扰的可能也会大大增加。需要通过信号与信息处理技术对对信号进行压缩、滤波、纠错等等，以高效而准确的传递信息。由于无线技术在其中使用更加频繁，也产生信息平安问题，通过数据加密，才能使得信息的为真正所需用户使用。除了传统通信领域的应用外数字信

6、号处理在医学中的应用也日益广泛, 如对脑电图和心电图的分析、 胎儿心音的自适应检测等。生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术。绝大局部生物医学信号都是信噪比很低的微弱信号, 且一般都是伴随着噪声和干扰的信号。而对于此类信号必须采用抑制噪声的处理技术。生物医学信号是从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息特征,它涉及生物体各层次的生理,生化和生物信号,受到人体诸多因素的影响 , 因而有着一般信号所没有的特点，如信号弱、噪声强、频率范围低、随即性强。生物医学信号的检测与处理的方法,包括在强噪声背景下对微弱生理信号的动态提取,多道生理信号的同步

7、观察与处理,生理信号的时间频率表示,自适应处理,医学专家系统等。另外,生物传感器输出的信号般十分微弱,需要放大。 生物信号的特征局部才包含着生物信息, 把这些信号的特征识别出来也是生物医学信号处理的主要任务。3. 信号与信息处理的开展趋势信号处理已为通信技术的开展提供了多种分析工具(如：压缩、转换编码、过滤、去澡、检测、评估和性能评价等工具)，也提供了多种实现工具(如：VISI，收缩阵列， )，同时也促使通信技术领域划时代事件的产生(如：速度和视频编号器、调制解调器、均衡器和天线阵列等的出现)加上半导体技术的开展、计算和通信设备的集成、通过WWW的广泛的互联网的访问、线连接的迅速开展以及终端用

8、户对蜂窝式移动效劳需求的增加，所有这些促使IEEE信号处理组织力争实现“任何人、任何时间、任何地方都能实现通信的梦想。现代通信技术正经历一个戏剧性的变化通信和计算设备的融合，互联网的广泛使用给用户提供了无限的潜力： 会议、视频点播、万维网和互联网 与此同时，近年的迅速开展的无线访问是世界电信业开展最强的推动力在最近的将来“任何人、任何时间、任何地方能非常方便通信的梦想将成为现实，但这也存在艰难的技术挑战：需要新的理论和复杂的信号处理技术既包括高速光纤连接，又包括无线、有线和数字预定环技术的未来多媒体通信网络的设计，今天通信开展的趋势中的一个最重要的特性是通信需求的多样性。信号处理的特点：以算法

9、为中心, 更加注重实现与应用。信号处理向着非平稳信号处理、非高斯信号处理、非线性信号处理的方向开展，并与各种智能技术相结合主要指神经网络、模糊系统、进化计算，也包括自适应技术、混沌技术等。同时，信号处理也向着多维、多谱、多分辨率、多媒体方向开展。信号与信息处理在支持和实现下一代通信系统中起决定性作用。信道传输中各个局部的处理技术：信源编码：适用于不同环境并利用人的视觉、听觉生理和心理效应的低比特率、低时延、高质量的智能信源编码技术 信道编码：Turbo码、低密度奇偶校验码(LDPCC)、基于量子计算的量子纠错等信道编码技术；密码：量子密码、DNA密码和基于混沌理论的新密码体制；通信信号处理技术：高效多载波调制(平行传输)、信道动态比特分配、CDMA中的多用户检测和信道盲均衡技术；智能技术：分形、混沌、小波和神经网络算法在通信信号处理中应用以神经网络为代表的计算智能技术与信号处理相结合可以在3G乃至4G移动通信系统的多用户检测、信道估计、信道的盲均衡和智能天线等功能的实现方面发挥核心的作用。