【摘 要】
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在滤波器设计这一领域中,研究人员为了提升滤波器的滤波性能、降低运算复杂度提出了各种各样的构想。为了从根本上提升运算复杂度,数字滤波系统的采样方法被越来越广泛的关注
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在滤波器设计这一领域中,研究人员为了提升滤波器的滤波性能、降低运算复杂度提出了各种各样的构想。为了从根本上提升运算复杂度,数字滤波系统的采样方法被越来越广泛的关注。基于香农采样定理的均匀采样方法当前被广泛采用,但是均匀采样方法并非在是任何情况下最优的采样方法。例如,使用均匀采样处理一些只在某些时间段内发生变化的信号(比如心电信号,声音信号等)会产生大量冗余的信号采样点,这些采样点会使得后续运算的乘法数目大大增加。理论研究已经证明,在某些特定情况下,非均匀滤波是有益的,特别是在抑制混淆、减小冗余等方面。本论文研究非均匀采样滤波器系统,改变现有的非均匀采样信号存在的算法复杂、处理难度大等现状。LCSS水平交叉采样方法是非均匀采样方案的一种,这个方法利用了信号自身的变化特点,有效的减少了在信号不携带信息部分中采样点的数量,进而使后续处理信号的运算复杂度降低。在LCSS水平交叉采样这一方法的研究大军中,很多人提出了自己的构想和改进方法。有些人将LCSS水平交叉采样的采样原理直接进行改良,比如CLS方法,也有一部分人将算法增加了加窗设计,优化活跃信号的活跃区域采样方法。但是前期的研究方法中,几乎所有的非均匀采样方法在采样之后都要对信号进行均匀的重构。基于前人的“信号非均匀采样之后的处理其实并不需要均匀重构”的思路,本文提出改进方法,主要工作如下:1.提出了一种基于线下过采样滤波器的采样、滤波与识别系统。该方法在LCSS非均匀采样之后,使用过采样这种特殊的方法解决了信号采样点和滤波器响应难以对齐的问题,不需要再做均匀重构,可以极大的提升滤波效率,减小运算复杂度。并且在滤波器响应公式的运算原理上加以改进,大大减少了系统的运算量和乘法器的使用数量,以降低系统处理信号过程中的能耗。2.由于LCSS采样方法所使用的水平采样线数量和密度是基于信号的最大频率和幅值决定的,因此我们提出新的构想,在时域对信号进行ASA动态加窗,再根据每个窗的最大窗频率选取不同的LCSS参数(采样线总数,采样线密度等等),最终得到新的改进型动态LCSS滤波系统,这个改进的系统采样过程更加灵活,采样点数减少,可以进一步减小系统在信号处理过程的采样点数量,降低运算复杂度。3.针对以上设计,使用特征点鲜明的心电信号和语音信号来进行效果检测,首先对输入原始信号进行去噪等预处理,然后通过信号经过系统之后的还原度以及信号特征点的失真程度来确保系统在减少运算复杂度的基础上没有丢失重要的数据信息。
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