现代信号处理
现代信号处理技术在通信系统中的应用

现代信号处理技术在通信系统中的应用随着科技的不断发展,现代信号处理技术越来越广泛地应用于各个领域,尤其是在通信系统中。
本文将讨论现代信号处理技术在通信系统中的应用,并探讨其对通信系统性能的提升。
通信系统是一个由发送器、信道和接收器组成的系统,用于传输信息。
传统的通信系统主要依赖于模拟信号处理技术,但随着数字技术的发展,现代通信系统越来越多地采用数字信号处理技术来实现更高质量和更可靠的通信。
一种常见的现代信号处理技术是数字调制,它用于将数字数据转换为模拟信号以便在信道中传输。
传统的调制技术包括调幅调制(AM)、调频调制(FM)和相位调制(PM),而数字调制技术则可以实现更高的数据传输速率和更低的误码率。
例如,QAM(Quadrature Amplitude Modulation)是一种常用的数字调制技术,它可以将多个比特位转换为一个复杂的调制符号,从而实现更高的数据速率。
除了数字调制,现代信号处理技术还广泛应用于信道编码和解码。
信道编码是一种通过在发送端对数据进行冗余编码来减少信道噪声对通信质量的影响的技术。
常用的信道编码技术包括前向纠错编码(FEC)和卷积编码(CC)。
随着纠错编码技术的不断改进,通信系统可以实现更高的误码率容限,从而提供更可靠的通信。
另一个重要的应用是多址技术。
多址技术允许在同一频率和时间资源上同时发送多个用户的信号,从而提高系统的频谱效率。
CDMA(Code Division Multiple Access)是一种常见的多址技术,它通过给每个用户分配唯一的码片序列来实现用户之间的区分。
CDMA技术广泛应用于3G和4G无线通信系统中,使得多个用户可以同时进行通信而不会互相干扰。
另外,现代信号处理技术还可以应用于自适应均衡和降噪。
自适应均衡技术可以通过对接收信号进行处理,抵消信道失真和干扰,从而实现更高的信号质量。
降噪技术可以通过对接收信号进行滤波和抑制来减少信号中的噪声。
这些技术的应用可以极大地提高通信系统的性能,使得用户可以在复杂的信道环境中获得更好的通信效果。
现代信号处理

现代信号处理
现代信号处理是对信号进行数字化处理的一种技术,它使用数字信
号处理算法来分析、修复、增强或压缩信号。
现代信号处理技术广
泛应用于通信、音频处理、图像处理、生物医学工程、雷达和声纳
等领域。
现代信号处理的基本步骤包括信号采集(模拟信号转换为数字信号)、滤波、采样、量化和编码。
滤波可以用于去除信号中的噪声
或不需要的成分,采样和量化将连续的信号转换为离散的数据点,
编码则将离散的数据点转换为数字形式,方便存储和传输。
现代信号处理算法包括傅里叶变换、小波变换、自适应滤波、功率
谱估计以及各种滤波器设计方法等。
傅里叶变换可以将信号从时域
转换为频域,从而可以分析信号的频谱特性;小波变换可以将信号
分解成不同的频率分量,实现信号的多分辨率分析;自适应滤波可
以根据信号的特性自动调整滤波器的参数,以适应不同的环境条件。
1
现代信号处理技术在通信领域广泛应用,例如调制解调、信道编码、多址接入等;在音频处理中,可以实现音频降噪、语音识别和语音
合成;在图像处理中,可以实现图像去噪、边缘检测和数字图像压缩;在生物医学工程中,可以实现生物信号的特征提取、滤波和分析;在雷达和声纳中,可以实现目标检测、目标跟踪和图像重建。
总之,现代信号处理技术为信号分析和处理提供了一种高效、准确
和灵活的方法,为我们获取有用的信息、改善信号质量和实现更复
杂的信号处理任务提供了重要的工具。
2。
现代信号处理盲

SCA利用信号的稀疏性进行盲信号处理,通过寻找观测信号中的稀疏 成分来恢复源信号。
非负矩阵分解(NMF)
NMF是一种基于非负性约束的矩阵分解方法,可用于盲信号处理和特 征提取。
深度学习
近年来,深度学习在盲信号处理领域取得了显著进展,通过训练深度 神经网络模型来实现盲信号处理和源信号分离。
01
信号处理基础
信号定义与分类
信号定义
信号是传递信息的物理量,可以 是电信号、光信号、声信号等。 在信号处理中,主要研究电信号 的处理。
信号分类
根据信号的性质和特征,信号可 分为模拟信号和数字信号、连续 时间信号和离散时间信号、确定 性信号和随机信号等。
线性时不变系统
线性系统
线性时不变系统的性质
线性系统是指系统的输出与输入之间满 足线性叠加原理,即输出的总响应等于 各输入单独作用时产生的响应之和。
线性时不变系统具有稳定性、因果性、 可逆性、可交换性等性质,这些性质 在信号处理中具有重要意义。
时不变系统
时不变系统是指系统特性不随时间变 化,即输入信号的时移不会导致输出 信号的时移。
频域分析与变换
REPORT
THANKS
感谢观看
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
信号失真比(SDR) 反映输出信号相对于原始信号的失真程度,值越 高表示分离效果越佳。
3
源信号与估计信号的相关系数
通过计算源信号与估计信号之间的相关系数,评 估分离算法对源信号的恢复程度。
计算复杂度评估
算法运算量
统计算法在执行过程中所需的乘法、加法等基本运算次数,以评 估其计算复杂度。
算法执行时间
现代信号处理_完美版PPT

•
测量信号v(n)是均值为零,方差为
2 v
的高斯白噪声;
且v(n)与信号x(n)统计无关,即v(n)不影响信号的谱形状
故有
S y ( y ) S x (x ) v 2 u 2 H () 2 v 2 R u ( m y ) E [ u ( n ) y ( n m ) ] u 2 h ( m )
2
高阶谱估计
➢ 研究的必要性 ➢ 高阶统计量 ➢ 高阶谱 ➢ 高阶累积量和多谱的性质 ➢ 三阶相关和双谱及其性质 ➢ 基于高阶谱的相位谱估计 ➢ 基于高阶谱的模型参数估计 ➢ 多谱的应用
参考:《现代数字信号处理》(184-199;204-205)
3
研究高阶谱的必要性
❖ 关于模型参数估计问题
• 所谓模型参数估计,就是根据有限长的数据序列(如模 型输出端所观测到的信号y(n)来估计图中随机信号模型 的参数,)
i1
i1
即不同ARMA过程具有相同形状的功率谱。这一特性 称为相关函数的多重性或模型的多重性。
9
随机信号的高阶特征(续)
两个具有零均值和相同方差的高斯白色噪声和 指数分布白色噪声显然是不同的随机过程,但它 们的功率谱相同。
用这样两个白色噪声激励同一个ARMA模型,产生的 两个ARMA过程显然是不同的随机过程,但它们的
• 与前面所述不同之处在于:这里考虑了观测过程所引 入的噪声v(n).
v(n)
u(n)
H(z)
x(n) ∑
y(n)
(h(n))
4
研究高阶谱的必要性
❖ 基于二阶统计量的模型参数估计方法的缺陷
• 前述模型参数估计方法中,估计得到的模型参数仅与 信号的自相关函数或功率谱包络相匹配;其功率谱不 含信号的相位特性,亦称盲相。即
最新现代信号处理第1章ppt课件

信号处理的本质是信息的变换和提取。
信息的提取就要借助各种信号获取方法以及信号处理 技术。
信号测量系统和信号处理的工作内容的成本已达到装 备系统总成本的50%-70%。
1.1 现代信号处理的内容和意义
信号处理技术的应用领域:
电子通讯; 机械振动信号的分析与处理; 自动测量与控制工程领域; 语音分析、图像处理与声纳探测; 生物医学工程。
(1.4.4)
R x(y ) x ( t)y ( t)d t x ( t)y ( ,t)
(1.4.5)
内积可视为 x (t与) “基函数”关系紧密度或相似性的一种度量。
1.4 信号处理的内积与基函数
信号的内积与基函数
傅里叶变换是应用最为广泛的信号处理方法,函数 x (t ) 的傅里叶变换为
cn
1 T
T/2 x(t)eintdt
T/ 2
(1.3.6)
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
傅里叶级数具有两个独特的性质:
1、函数 x (t ) 可分解为无限多个互相正交的分量 gn(t):cneint 的和,其中正交是指 g m 与 g n 的内积对所有 mn成立, 即
gm,gn:T 1 T T //2 2gm (t)gn(t)d t0
mn
2、正交分量 或 可用一个简单的基函数
的整数m
或n的膨胀g生m 成,g 线n 性累加逼近任何函数 g1(。t)
x(t) 小波变换中,通过母小波的伸缩和平移生成小波族。
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
第一章 绪论
1.1 现代信号处理的内容和意义 1.2 信号的分类 1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解 1.4 信号处理的内积与基函数 1.5 现代信号处理的应用现状与进展
现代信号处理

现代信号处理现代信号处理⼀信号分析基础傅⾥叶变换的不⾜:()()1()()2j t j tX j x t e dtx t X j e d π∞-Ω-∞∞Ω-∞Ω==ΩΩ??1.不具有时间和频率的“定位”功能;2.傅⾥叶变换对于⾮平稳信号的局限性;3.傅⾥叶变换在分辨率上的局限性。
频率不随时间变化的信号,称为时不变信号(⼜称为平稳信号),频率随时间变化的信号称为时变信号(⼜称为⾮平稳信号),傅⾥叶变换反映不出信号频率随时间变化的⾏为,只适合于分析平稳信号。
⽽我们希望知道在哪⼀时刻或哪⼀段时间产⽣了我们所要考虑的频率,现代信号处理主要克服傅⾥叶变换的不⾜,这些⽅法构成了现代信号处理。
分辨率包括频率分辨率和时间分辨率,含义是指对信号能作出辨别的时域或频域的最⼩间隔。
分辨率的好坏⼀是取决于信号的特点,⼆是取决于信号的长度,三是取决于所⽤的算法。
克服傅⾥叶变换不⾜的主要⽅法有:⽅法⼀:STFT (Short Time Fourier Transform )⽅法⼆:联合时频分析Cohen 分布,联合时频分析Wigner 分布⽅法三:⼩波变换⽅法四:信号的⼦带分解,将信号的频谱均匀或⾮均匀地分解成若⼲部分,每⼀个部分都对应⼀个时间信号。
⽅法五:信号的多分辨率分析,与⽅法四类似,为了适应在不同频段对时域和频域分辨率的不同要求,可以将信号的频谱做⾮均匀分解。
明确概念:时间中⼼、时间宽度、频率中⼼和频带宽度信号能量:2221()()()2E x t x t dt X j d π===ΩΩ<∞??时间中⼼:21()()t t x t dt Eµ=频率中⼼:21()()2x d EµπΩ=ΩΩΩ? 时间宽度:22201()()t t t x t dt E ∞-∞=-频率宽度:22221=()2X d Eπ∞Ω-∞ΩΩΩ-Ω? 时宽和带宽:2,2t T B Ω=?=?品质因数=信号的带宽/信号的频率中⼼。
现代信号处理的方法及应用

现代信号处理的方法及应用信号处理是一种广泛应用于各种领域的技术,包括通信、图像处理、音频处理,控制系统等等。
信号处理主要目的是从原始数据流中提取有用的信息并对其进行分析与处理。
随着现代计算机技术和数学统计学等科学技术的不断发展,信号处理的方法也在不断更新和升级,这篇文章将对现代信号处理的方法和应用做一个简单的介绍。
1. 数字信号处理数字信号处理是信号处理的一种重要形式,主要是基于数字信号处理器(DSP)和嵌入式系统等硬件设施来实现。
数字信号处理算法主要应用于图像和音频处理以及通信系统等领域。
数字信号处理的优点在于其对数据的准确性,稳定性和可靠性上,数字信号处理器也因此成为了许多领域的首选,如音频处理中的音频去噪。
2. 频域分析频域分析是信号处理中一种常用的分析方法,适用于需要研究信号频率特性的场合。
频域分析最常用的工具是傅里叶变换(FT),用于将信号从时域转化为频域。
傅里叶变换将信号分解为不同频率的正弦波分量,这样就能对不同频率范围内的信号进行分析和处理。
频域分析在音频,图像,视频,雷达等领域广泛应用。
3. 视频处理视频处理是信号处理的重要领域之一,几乎应用于所有与视频相关的技术,包括视频编解码,视频播放,图像增强以及移动目标检测等。
视频处理的任务是对视频内容进行解析和分析,提取其重要特征,比如目标检测,物体跟踪以及运动检测。
其中,深度学习技术的应用非常广泛。
4. 无线通信无线通信是使用无线电波传输信号的无线电技术,目前已被广泛应用于通信系统、卫星通信、电视广播、GPS定位等领域。
在无线通信中,信号处理扮演着重要的角色,主要用于调制解调,信号检测以及通信信号处理等。
5. 模拟信号处理模拟信号处理是信号处理中的另一种重要形式,通常应用于音频处理、传感器测量等领域。
模拟信号处理的操作与数字信号处理类似,不同的是其输入信号是连续模拟信号,输出也是模拟信号。
模拟信号处理可以执行滤波,信号调整、信号检测等,是信号处理中必不可少的一部分。
现代信号处理

R x(y)E {x(t)y*(t)}
互协方差函数
C x(y ) E {x ( [ t)x ]y ( [ t )y ] * } Rxy()x*y
互相关系数
xy()
Cxy()
Cxx(0)Cyy(0)
主要性质
1.对零均值随机信号,相关函数与协方差函数
非平稳即不具有广义平稳。 例1.1.1
随机信号的遍历性
均方遍历:一个平稳信号,其n阶矩及较
低阶的所有矩都与时间无关,对所k 有1, ,n
和所有整数 t1,,tk ,恒有
N l i E m 2 N 1 1t N N x (t t1) x (t tk)(t1, ,tk)2 0
及 ,其k阶矩有界,并满足
( t 1 , ,t k ) ( t 1 , ,t k )
广义平稳(协方差平稳、弱平稳):均值为常 数,二阶矩有界,协方差函数与时间无关。
严格平稳:概率密度函数与时间无关。
3者关系 广义平稳是n=2的n阶平稳; 严格平稳一定广义平稳,反之则不一定;
等价
2. 0 时,自相关函数退化为二阶矩
Rxx(0)E{x(t)2}
3. 0时,协方差函数退化为方差 Cx(x0)Rx(x0)x2
4. R* xx()Rxx() 5. C* xx()Cxx() 6. C x(x)C x(x 0),
R* xy()Ryx()
白噪声
互功率谱密度
定义
P x(yf) Cx(y )ej2fd
互功率谱的实部称为同相谱,虚部称为正交谱。
相干函数
定义 C(f) Pxy(f)
特点
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现代信号处理一 信号分析基础傅里叶变换的不足:()()1()()2j t j tX j x t e dtx t X j e d π∞-Ω-∞∞Ω-∞Ω==ΩΩ⎰⎰1.不具有时间和频率的“定位”功能;2.傅里叶变换对于非平稳信号的局限性;3.傅里叶变换在分辨率上的局限性。
频率不随时间变化的信号,称为时不变信号(又称为平稳信号),频率随时间变化的信号称为时变信号(又称为非平稳信号),傅里叶变换反映不出信号频率随时间变化的行为,只适合于分析平稳信号。
而我们希望知道在哪一时刻或哪一段时间产生了我们所要考虑的频率,现代信号处理主要克服傅里叶变换的不足,这些方法构成了现代信号处理。
分辨率包括频率分辨率和时间分辨率,含义是指对信号能作出辨别的时域或频域的最小间隔。
分辨率的好坏一是取决于信号的特点,二是取决于信号的长度,三是取决于所用的算法。
克服傅里叶变换不足的主要方法有:方法一:STFT (Short Time Fourier Transform )方法二:联合时频分析Cohen 分布,联合时频分析Wigner 分布 方法三:小波变换方法四:信号的子带分解,将信号的频谱均匀或非均匀地分解成若干部分,每一个部分都对应一个时间信号。
方法五:信号的多分辨率分析,与方法四类似,为了适应在不同频段对时域和频域分辨率的不同要求,可以将信号的频谱做非均匀分解。
明确概念:时间中心、时间宽度、频率中心和频带宽度 信号能量:2221()()()2E x t x t dt X j d π===ΩΩ<∞⎰⎰时间中心:21()()t t x t dt Eμ=⎰ 频率中心:21()()2x d EμπΩ=ΩΩΩ⎰ 时间宽度:22201()()t t t x t dt E ∞-∞∆=-⎰频率宽度:22221=()2X d Eπ∞Ω-∞∆ΩΩΩ-Ω⎰ 时宽和带宽:2,2t T B Ω=∆=∆品质因数=信号的带宽/信号的频率中心。
不定原理:给定信号x(t),若()0t t →∞=,则12t Ω∆∆≥当且仅当x(t)为高斯信号,即2()t x t Ae α-=等号成立。
对给定的信号,其时宽与带宽的乘积为一常数,当信号的时宽减小时,其带宽将相应增大,当时宽减到无穷小时,带宽将变成无穷大,反之亦然。
即,信号的时宽与带宽不可能同时趋于无限小,同时也是时间分辨率和频率分辨率的制约关系。
二 短时傅里叶变换(STFT )与Gabor 变换(一)连续信号的短时傅里叶变换2()()x t L R ∈其STFT 定义为:,,STFT (,)()()(),()x t t t x g d x g τττττ*ΩΩΩ==<>⎰式中,()()()1j t g g t e g ττττΩΩ=-=,窗函数应取对称函数。
*STFT (,)()()(),()j j x t x g t e d x g t e τττττττ-ΩΩΩ=-=<->⎰由于是()g τ函数窗,因此它在时域是有限支撑的,同理,,()()j t g g t e τττΩΩ=-在时域也是有限支撑的,由于j e τΩ在频域是线谱,所以STFT 的基函数,,()()()j t t t g g t e G ττνΩΩΩ=-→利用STFT 可实现对x(t)时-频定位的功能(),()()()j jv j v t t G g t e e d G v e ττνττΩ---ΩΩ=-=-Ω⎰又由于*,,11(),()(),()()()22jvtt t x t g X v G v X v G v e dv τππ∞ΩΩ-∞<>=<>=-Ω⎰ 所以:*1(,)()()2j tjvtx STFT t eX v G v edv π∞-Ω-∞Ω=-Ω⎰为STFT 的频域表达式。
(二)短时傅里叶反变换STFT (,)()()1STFT (,)2()()()()()j x j u x t x g t e d t e d x g t d x g t ττττπττδτμμμ-Ω∞Ω-∞Ω=-ΩΩ=--=-⎰⎰⎰左边=右边1()STFT (,)2(0)j t x x t t e d g πΩ=ΩΩ⎰ 上式为STFT 的一维反变换表示。
STFT 的二维反变换来表示为:1()STFT (,)()2j x x t h t e dtd τττπ∞∞Ω-∞-∞=Ω-Ω⎰⎰(三)离散信号的短时傅里叶变换*2**STFT (,)()()DTFTSTFT (,)()()DFT 2,.()()()j n x njnk Mx k nk m x n g n mN e m x n g n mN ek let x n g n mN x n Mωπωωπω--=-=-'=-=∑∑为为120STFT (,)(),M j nk Mx n m k x n em π--='=∑为窗函数移动的序号N 是在时间轴上窗函数移动的步长,M 是一个周期(2π)的分点数。
(四)Gabor 变换及临界抽样情况下连续信号Gabor 展开系数的计算 可用时-频平面上离散栅格上的点来表示一个连续的一维信号:2,,,()()()j mbt m n m n m nm n m n x t c h t ch t na e π∞∞∞∞=-∞=-∞=-∞=-∞==-∑∑∑∑在栅格中,a:栅格的时间长度,b:栅格的频率长度。
如果ab>1,即栅格过稀,将缺乏足够的信息来恢复原信号;如果ab 过小,必然会出现信息的冗余,类似于对一维抽样时抽样频率过大的情况。
三 Wigner 分布(一)Wigner 分布的定义 x(t),y(t)的联合Wigner 分布:*,(,)(/2)(/2)j x y W t x t y t e d ττττ∞-Ω∞Ω=+-⎰x(t)的自Wigner 分布*(,)(/2)(/2)j x W t x t x t e d ττττ∞-Ω∞Ω=+-⎰(二)WVD 的性质 1、奇、偶、虚、实性(1)(,),xW t R t Ω∈∀∀Ω对→(,)xW t Ω始终是,t Ω的实函数;(2)(),(,)(,)xxx t R W t W t ∈Ω=-Ω→若()x t 是实信号,(,)xW t Ω是Ω的偶函数;(3)*,,(,)(,)x yy xW t W t Ω=Ω→互WVD 可能是复函数。
2、能量分布性质 (1)时间边缘性质 (2)频率边缘性质3、反变换**(,)(/2)(/2)1(/2)(/2)(,)2j j x W t x t x t e d x t x t W t e d τττττττπ∞-Ω-∞ΩΩ=+-↓+-=ΩΩ⎰⎰4、WVD 的运算性质有移位(只影响WVD 的时间),调制(只影响WVD 的频率),移位加调制,时间尺度,信号的相乘(在频率轴上卷积),信号的滤波(信号时域卷积,WVD 在时间轴上卷积),信号的相加。
5、常用信号的Wigner 分布 6、Wigner 分布的实现*(,)(/2)(/2),,22j x s s sW t x t x t e d t nT kT kT ττττττ∞-Ω-∞Ω=+-===⎰令2*(,)2()()sj k T x x s s s s s k W nT T x nT kT x nT kT e ∞-Ω=-∞Ω=+-∑归一化,令1sT =,又=sT ωΩ*2(,)2()()j k x k W m x n k x n k e ωω∞-=-∞=+-∑(,)x W n ω的周期为π,由抽样定理决定:max 4s f f ≥四 Cohen 类时-频分布 (一)Wigner 分布与模糊函数*(,)(/2)(/2)1(,)(,)2x j t x x r t x t x t A r t e dt θτττθττπ=+-↓=⎰模糊函数定义为瞬时自相关对时间t 的傅里叶反变换,也是信号时频分布的一种表示形式。
模糊函数与1953年提出,在雷达信号处理中有着广泛的应用,后来发现它在用于去除时频分布的交叉项方面也有着重要的应用。
(,)(,)j x x W t r t e d τττ-ΩΩ=⎰WVD 定义为瞬时自相关对时间延迟τ的傅里叶正变换。
1(,)(,)2(,)(,)j t xx j t x x A r t e dt r t A e d θθθττπτθτθ-⎧=⎪⎨⎪=⎩⎰⎰ 为模糊函数。
()(,)(,)(,)j x x j t x W t r t e d A e d d τθτττθτθτ-Ω-+ΩΩ==⎰⎰⎰为WVD 和模糊函数的关系,一个信号的WVD 等于其模糊函数的二维傅里叶变换。
(二)Cohen 类时-频分布 (1)时域表示*()1(,:)(/2)(/2)(,)2j t u x C t g x u x u g edud d θτθττθττθπ-+Ω-Ω=+-⎰⎰⎰如果(,)1g θτ=,即窗函数是(,)θτ平面的全通函数,则(,:)(,)xxC t g W t Ω=Ω。
(2)频域表示*()1(,)(/2)(/2)(,)2j u x C t Xu X u g e dud d τθττθθθτθτπ--ΩΩ=+-⎰⎰⎰(3)用模糊函数表示()(,)(,)(,)j t t x x C t A g e d d θθτθττθ-+ΩΩ=⎰⎰体现了在模糊域对模糊函数的加窗,Cohen 类即是在WVD 的基础上加上不同类型的窗函数,从而得到抑制交叉项的目的。
(4)用WVD 表示21(,:)(,)(,)4x xC t g W u G t u dud ξξξπΩ=-Ω-⎰⎰(5)用广义模糊函数表示()(,)(,)(,)(,)(,)x x j t t x x M A g C t M e d d θθτθτθτθττθ-+Ω=Ω=⎰⎰(6)用广义时间相关表示 定义:(,)(,)jt g t g e d θτθτθ-'=⎰时间相关域的核函数。
1(,)(,)(,)2x r t r u g t u du τττπ''=-⎰广义时间自相关。
(,)(,)j x x C t r t e d τττ-Ω'Ω=⎰广义时间相关的傅里叶变换。
(7)用广义谱自相关表示 定义:(,)(,)j G g e d τθθττ-Ω'Ω=-⎰谱相关域的核函数1(,)(,)(,)2x xR R G d θξθξθξπ''Ω=Ω-⎰广义谱自相关1(,)(,)2jt x x C t R e d θθθπ'Ω=Ω⎰ 广义谱自相关的傅里叶逆变换。