数字信号处理当中，为什么会有归一化？滤波器的设计中，频率有几种归一化方法？ 信号归一化互相关系数

语音信号时间归一化是什么意思 归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。方法有如下：1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分 别为样本的最大值和最小值。2、对数函数转换，表达式如下：y=log10(x)说明：以10为底的对数函数转换。3、反余切函数转换，表达式如下：y=atan(x)*2/PI4、式(1)将输入值换算为[-1,1]区间的值，在输出层用式(2)换算回初始值，其中 和分别表示训练样本集中负荷的最大值和最小值。在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1-+1之间是统计的坐标分布。数字信号处理当中，为什么会有归一化 频率的归一化与幅度的归一化有不同的出发点，主要是在数字信号处理中，针对采样频率进行归一化，归一化后就可以在数字角频率0-2pi下进行分析和讨论，这样做的原因有两点：一是类似于最大值的归一化（此时的2pi对应采样率），二是采样后的频谱是以2pi为周期的。如果归一化的正确英文翻译是normalization,那就是说在处理的时候把信号的强度拉到 1 的绝对值之间(语音信号).对信号进行处理的时候,信号的绝对强度是没有意义的,我们关注的只是相对的信号强度.就像你说一句话,只要对方听清了,对方都会知道你在说什么,声音大小对你是否明白他在说什么一点关系都没有(前提是你听到了对方说什么)数字信号处理当中，为什么会有归一化？滤波器的设计中，频率有几种归一化方法？ 1:如果归一化的正确英文翻译是normalization,那就是说在处理的时候把信号的强度拉到 1.matlab归一化函数用法以及实例,使用matla进行运算的时候，为了避免不同数量级数据之间的影响，需要把数据进行归一化。那么matla归一化函数的用法是什么呢？归一化与标准化的区别 1）归一化是一种无量纲处理手段,使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系.简化计算,缩小量值的有效办法.例如,滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后,频率都是截止频率向学长们请教下，什么是归一化功率？ 归一化功率：就是将功率（能量）进行归一化处理。添加功率归一化因子，目的在于使得不同调制方式（或者说对于所有映射方式）都能够取得相同的平均功率。实际上，归一化是为了方便系统性能的比较，所以就要分清比较的模块是什么。比如，信道编码的增益问题，无论有无信道编码，比特能量是一样的，所以比较要以Eb/No为基准，而不是以进入信道前的符号能量Es/No为基准。再比如，在比较空时码系统和单天线系统中，还是以进入时空码编码前信号能量为基准，那么发送时的总能量一致，即时空码系统中各天线发射功率总和应和单天线系统发射功率相同。一般而言，归一化都在发射端处理。归一化：是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为标量。在多种计算中都经常用到这种方法。归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系，简化计算，缩小量值的有效办法。归一条件在量子力学里，表达粒子的量子态的波函数必须满足归一条件，也就是说，在空间内找到粒子的概率必须等于1。这性质称为归一性。归一化导引一般而言，波函数是一个复函数。可是，概率密度是一个实函数，空间内积分和为1，称为概率密度函数。所以数字信号处理当中，为什么会有归一化？滤波器的设计中，频率有几种归一化方法？ 频率的归一化与幅度的归一化有不同的出发点，主要是在数字信号处理中，针对采样频率进行归一化，归一化后…归一化与标准化的区别 1）归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后，各个阻抗都成了一种相对阻抗值，“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后，反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率，它被定义为采样频率的一半，在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为1000hz的系统，400hz的归一化频率就为400/500=0．8。归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率，则将归一化频率乘以2*pi；如果将归一化频率转换为hz，则将归一化频率乘以采样频率的一半。2）标准化GB/T 20000.1-2002《标准化工作指南 第1部分:标准化和相关活动的通用词汇》中对标准化的定义是：为了在一定范围内获得最佳秩序，对现实问题或潜在问题制定共同使用和重复使用的条款的活动。注1：上述活动主要包括编制、发布和实施标准的过程。注2：标准化的主要作用在于为了其预期目的改进产品、过程或服务的适用性，防止贸易壁垒，并促进技术合作。如何求序列的自相关系数和互相关系数 首先说说自相关和互相关的概念。这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效.事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1;t=[0:dt:100];x=cos(t);[a,b]=xcorr(x,'unbiased');plot(b*dt,a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即把为什么要归一化 如果归一化的正确英文翻译是normalization,那就是说在处理的时候把信号的强度拉到 1 的绝对值之间(语音信号).对信号进行处理的时候,信号的绝对强度是没有意义的,我们关注的

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