信號處理常用算法簡介

信號處理（Signal Processing）是對各種類型的電信號按各種預期的目的及要求進行加工過程的統(tǒng)稱。它涵蓋了模擬信號處理和數(shù)字信號處理兩大領域。模擬信號處理主要關注對連續(xù)變化的模擬信號的處理，而數(shù)字信號處理則是對離散的數(shù)字信號進行處理。

信號處理的主要目的是提取信號中的有用信息。在這個過程中，信號可能會經(jīng)歷放大、濾波、去抖動、采樣和重建等多種處理方法。例如，濾波可以通過特定的濾波器去除信號中的噪聲或干擾，使原始信號更加清晰和準確。放大則通過放大電路增加信號的幅度，以提高信號的分辨率和檢測靈敏度。去抖動方法如時鐘同步、滑動平均和滯后濾波等，用于恢復信號的穩(wěn)定性和準確性。采樣和重建是數(shù)字信號處理中的關鍵步驟，用于將連續(xù)信號離散化為離散信號，同時保持信號的完整性和準確性。

信號處理常用算法簡介

（1）變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition，縮寫VMD）：模態(tài)分解認為信號是由不同“模態(tài)”的子信號疊加而成的，而變分模態(tài)分解則認為信號是由不同頻率占優(yōu)的子信號疊加而成的，其目的是要把信號分解成不同頻率的子信號。

該算法，是目前超好用、普遍常用的算法。

變頻變幅信號作變分模態(tài)分解，得到4個固有模態(tài)函數(shù)imf1~4及余項r

（2）經(jīng)驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，縮寫EMD）：是由黃鍔（N. E. Huang）與其他人于1998年創(chuàng)造性地建立的一種自適應信號時頻處理方法，特別適用于非線性非平穩(wěn)信號的分析處理。

該算法，是目前好用、常用的算法，僅次于變分模態(tài)分解算法。

有周期成分和間歇成分的分段信號作經(jīng)驗模態(tài)分解，得到4個固有模態(tài)函數(shù)imf1~4及余項r

（3）小波分析（Wavelet）：也叫“小波變換”，它通過伸縮和平移兩種處理對信號（函數(shù)）逐步進行多尺度細化，最終達到在信號高頻處實現(xiàn)按時間細分，在信號低頻處實現(xiàn)按頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節(jié)，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學方法上的重大突破。有人把小波變換稱為“數(shù)學顯微鏡”。

該算法，比較陳舊，被前人用得較多。但仍然是目前好用、常用的算法，僅次于變分模態(tài)分解算法、經(jīng)驗模態(tài)分解算法。

（4）傅里葉變換（Fourier transform，縮寫FT）：有多個中文譯名，常見的有“傅里葉變換”、“付立葉變換”、“傅立葉轉(zhuǎn)換”、“傅氏轉(zhuǎn)換”、“傅氏變換”、等等。

傅立葉變換是一種分析信號的方法，它可以分析信號的成分，也可用這些成分合成信號。許多波形可作為信號的成分，比如正弦波、方波、鋸齒波等，傅立葉變換用正弦波作為信號的成分。

該算法，不陳舊、特經(jīng)典，被前人和現(xiàn)人用得最多。仍然是目前超好用、普遍常用、必不可少的算法。

信號處理在多個領域都有廣泛的應用。在移動通信中，數(shù)字信號處理技術能夠?qū)崿F(xiàn)信號的調(diào)制、解調(diào)和濾波，確保信號的穩(wěn)定傳輸。在圖像處理領域，數(shù)字信號處理技術可以用于圖像增強、壓縮和識別等。在聲音處理領域，數(shù)字信號處理技術可以實現(xiàn)對音頻信號的壓縮編碼，提高音頻的傳輸效率和存儲空間。此外，在雷達和聲吶、醫(yī)學成像等領域，數(shù)字信號處理技術也發(fā)揮著重要作用。

隨著科技的進步，一些新的技術和產(chǎn)品也開始應用于信號處理領域。例如，RD芯片作為一款可重構(gòu)的數(shù)字信號處理器，能夠根據(jù)不同需求進行自我調(diào)整，實現(xiàn)處理效率和質(zhì)量的雙重提升。它在5G技術、圖像處理、音頻處理等領域展現(xiàn)出強大的實力，為用戶帶來更加細膩、清晰的視聽體驗。

審核編輯：黃飛