CN106462556B - 处理信号的方法及装置 - Google Patents
处理信号的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106462556B CN106462556B CN201580030466.9A CN201580030466A CN106462556B CN 106462556 B CN106462556 B CN 106462556B CN 201580030466 A CN201580030466 A CN 201580030466A CN 106462556 B CN106462556 B CN 106462556B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- filtering
- obtains
- frequency
- ifft
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 247
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 72
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 93
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 39
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 23
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 33
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 4
- 230000003362 replicative effect Effects 0.000 description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/0211—Frequency selective networks using specific transformation algorithms, e.g. WALSH functions, Fermat transforms, Mersenne transforms, polynomial transforms, Hilbert transforms
- H03H17/0213—Frequency domain filters using Fourier transforms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
- G06F17/141—Discrete Fourier transforms
- G06F17/142—Fast Fourier transforms, e.g. using a Cooley-Tukey type algorithm
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
- G06F17/147—Discrete orthonormal transforms, e.g. discrete cosine transform, discrete sine transform, and variations therefrom, e.g. modified discrete cosine transform, integer transforms approximating the discrete cosine transform
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/0202—Two or more dimensional filters; Filters for complex signals
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/0211—Frequency selective networks using specific transformation algorithms, e.g. WALSH functions, Fermat transforms, Mersenne transforms, polynomial transforms, Hilbert transforms
- H03H17/0213—Frequency domain filters using Fourier transforms
- H03H2017/0214—Frequency domain filters using Fourier transforms with input-sampling frequency and output-delivery frequency which differ, e.g. interpolation, extrapolation; anti-aliasing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Discrete Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种处理信号的方法和装置。该方法包括对输入信号进行M路滤波,得到M个滤波信号,并对M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,然后对M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号,最后根据M个频域信号确定输出信号。本发明实施例通过对信号进行滤波和抽取,然后进行FFT,这样可以降低运算复杂度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信领域,并且更具体地,涉及处理信号的方法及装置。
背景技术
在信号处理***中,人们广泛使用快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和快速傅立叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)来实现对信号时域和频域的转换。例如,单载波***中需要使用FFT和IFFT才能实现频域均衡。
FFT和IFFT的运算量与FFT和IFFT的样点数有关。例如,直接FFT变换的加法次数约为Nlog2N,乘法次数约为其中N为样点数。目前,常用的通信协议中FFT的样点数比较少。对于只有2048个样点的单载波频域均衡***(single-carrier frequency domainequalization,SC-FDE),FFT或IFFT实时计算压力较小。但是,随着宽带技术的应用,信号的样点数增加,FFT和IFFT的运算量增大,运算复杂度增大,为实时处理带来困难。对同一样点数N,如何快速实现FFT和IFFT,并减小其计算复杂度是宽带通信***中亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种处理信号的方法及装置,能够降低运算复杂度。
第一方面,提供了一种处理信号的方法,包括:对输入信号进行M路滤波,以将所述输入信号分解成M个滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;对所述M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号的采样点数之和为N;对所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;根据所述M个频域信号确定输出信号。
结合第一方面,在第一方面的一种实现方式中,所述M个滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
结合第一方面及其上述实现方式,在第一方面的另一种实现方式中,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
结合第一方面及其上述实现方式,在第一方面的另一种实现方式中,所述对输入信号进行M路滤波,以将所述输入信号分解成M个滤波信号,包括:对所述输入信号进行复制,得到所述输入信号的M个复制信号;串行或并行地对所述M个复制信号分别进行滤波,得到所述M个滤波信号。
第二方面,提供了一种处理信号的方法,包括:对输入信号进行分解,得到M个分解信号,所述M个分解信号的频段互不重叠,所述输入信号为具有N个采样点的频域信号,所述M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数;对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;对M个时域信号分别进行插值,得到M个插值信号,所述每个插值信号的采样点数为N;对所述M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号;根据所述M个滤波信号确定输出信号。
结合第二方面,在第二方面的一种实现方式中,每个所述分解信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
结合第二方面及其上述实现方式,在第二方面的另一种实现方式中,每个所述分解信号的采样点数为N/M。
结合第二方面及其上述实现方式,在第二方面的另一种实现方式中,所述对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号包括:串行或并行地对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
第三方面,提供了一种处理信号的方法,包括:对输入信号进行M路第一滤波,以将所述输入信号分解成M个第一滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个第一滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;对所述M个第一滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号采样点数之和为N;对所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;对所述M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。
结合第三方面,在第三方面的一种实现方式中,所述M个第一滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
结合第三方面及其上述实现方式,在第三方面的另一种实现方式中,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
结合第三方面及其上述实现方式,在第三方面的另一种实现方式中,所述方法还包括:对所述M个频域处理信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;对所述M个时域信号分别进行插值,得到每M个插值信号,每个所述插值信号的采样点数为N;对所述M个插值信号分别进行第二滤波,得到M个第二滤波信号;根据所述M个第二滤波信号确定输出信号。
第四方面,提供了一种处理信号的装置,包括:滤波单元,所述滤波单元包括M个滤波器,所述M个滤波器分别用于对输入信号进行滤波,以得到M个滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;抽取单元,所述抽取单元包括M个抽取器,所述M个抽取器与所述M个滤波器一一对应连接,所述M个抽取器分别用于对所述滤波单元得到的所述M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号的采样点数之和为N;快速傅立叶变换FFT单元,所述FFT单元包括M个FFT器,所述M个FFT器与所述M个抽取器一一对应连接,所述M个FFT器用于对所述抽取单元得到的所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;确定单元,用于根据所述FFT单元得到的所述M个频域信号得到输出信号。
结合第四方面,在第四方面的一种实现方式中,所述M个滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
结合第四方面及其上述实现方式,在第四方面的另一种实现方式中,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
结合第四方面及其上述实现方式,在第四方面的另一种实现方式中,所述滤波单元具体用于对所述输入信号进行复制,得到所述输入信号的M个复制信号,所述M个滤波器串行或并行地对所述M个复制信号分别进行滤波,得到所述M个滤波信号。
第五方面,提供了一种处理信号的装置,包括:分解单元,用于对输入信号进行分解,得到M个分解信号,所述M个分解信号的频段互不重叠,所述输入信号为具有N个采样点的频域信号,所述M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数;快速傅立叶逆变换IFFT单元,所述IFFT单元包括M个IFFT器,M个分解信号一一对应分别进行输入M个IFFT器,所述M个IFFT器用于对所述分解单元得到的所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;插值单元,所述插值单元包括M个插值器,所述M个插值器与所述M个IFFT器一一对应连接,所述M个插值器用于对所述IFFT单元得到的所述M个时域信号分别进行插值,得到M个插值信号,每个所述插值信号的采样点数为N;滤波单元,所述滤波单元包括M个滤波器,所述M个滤波器与所述M个插值器一一对应连接,所述M个滤波器用于对所述插值单元得到的所述M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号;确定单元,用于根据所述滤波单元得到的所述M个滤波信号确定输出信号。
结合第五方面,在第五方面的一种实现方式中,每个所述分解信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
结合第五方面及其上述实现方式,在第五方面的另一种实现方式中,每个所述分解信号的采样点数为N/M。
结合第五方面及其上述实现方式,在第五方面的另一种实现方式中,M个IFFT器具体用于串行或并行地对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
第六方面,提供了一种处理信号的装置,包括:第一滤波单元,所述第一滤波单元包括M个第一滤波器,所述M个第一滤波器用于对输入信号进行M路第一滤波,以将所述输入信号分解成M个第一滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个第一滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;抽取单元,所述抽取单元包括M个抽取器,所述M个抽取器与所述M个第一滤波器一一对应连接,所述M个抽取器用于对所述M个第一滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号采样点数之和为N;快速傅立叶变换FFT单元,所述FFT单元包括M个FFT器,所述M个FFT与所述M个抽取器一一对应连接,所述M个FFT器用于对所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;频域均衡单元,所述频域均衡单元包括M个频域均衡器,所述M个频域均衡器与所述M个FFT一一对应连接,所述M个频域均衡器用于对所述M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。
结合第六方面,在第六方面的一种实现方式中,所述M个第一滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
结合第六方面及其上述实现方式,在第六方面的另一种实现方式中,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
结合第六方面及其上述实现方式,在第六方面的另一种实现方式中,所述装置还包括:快速傅立叶逆变换IFFT单元,所述IFFT单元包括M个IFFT器,所述M个IFFT器与所述M个频域均衡器一一对应连接,所述M个IFFT用于对所述M个频域处理信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;插值单元,所述插值单元包括M个插值器,所述M个插值器与所述M个IFFT器一一对应连接,所述M个插值器用于对所述M个时域信号分别进行插值,得到每M个插值信号,所述每个插值信号的采样点数为N;第二滤波单元,所述第二滤波单元包括M个第二滤波器,所述M个第二滤波器与所述M个插值器一一对应连接,所述M个第二滤波器用于对所述M个插值信号分别进行第二滤波,得到M个第二滤波信号;确定单元,用于根据所述M个第二滤波信号确定输出信号。
本发明实施例对输入信号进行M路滤波,并对滤波后的滤波信号进行抽取得到抽取信号,使得M个抽取信号的采样点数之和为输入信号的采样点数,这样可以对M个抽取信号分别进行FFT,避免对输入信号直接进行FFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的处理信号的方法的示意性流程图。
图2是本发明另一实施例的处理信号的方法的示意性流程图。
图3是本发明再一实施例的处理信号的方法的示意性流程图。
图4是本发明一个实施例的处理信号的过程的示意图。
图5A和5B是本发明一个实施例的分解滤波器的两个不同的幅频特性图。
图6是本发明另一实施例的处理信号的过程的示意图。
图7是本发明再一实施例的处理信号的过程的示意图。
图8是本发明一个实施例的处理信号的装置的框图。
图9是本发明另一实施例的处理信号的装置的框图。
图10是本发明再一实施例的处理信号的装置的框图。
图11是本发明一个实施例的处理信号的装置的框图。
图12是本发明另一实施例的处理信号的装置的框图。
图13是本发明再一实施例的处理信号的装置的框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。
应理解,本发明实施例对具体应用场景不做限定。例如,本发明实施例的技术方案可以应用于各种通信***,例如:单载波频域均衡***(single-carrier frequencydomain equalization,SC-FDE)等。本发明实施例还可以应用在图像处理中。凡是涉及利用本发明的方法来减少FFT或IFFT的运算量或提高计算并行度的方法都在本发明的保护范围之内。
图1是本发明一个实施例的处理信号的方法的示意性流程图。
101,对输入信号进行M路滤波,以将输入信号分解成M个滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
102,对M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,M个抽取信号的采样点数之和为N。
103,对M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号。
104,根据M个频域信号确定输出信号。
本发明实施例对输入信号进行M路滤波,并对滤波后的滤波信号进行抽取得到抽取信号,使得M个抽取信号的采样点数之和为输入信号的采样点数,这样可以对M个抽取信号分别进行FFT,避免对输入信号直接进行FFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
目前,广泛使用直接FFT和IFFT来进行FFT和IFFT的计算。FFT和IFFT的运算量与进行FFT和IFFT运算的样点数有关。例如,样点数为N的信号直接进行FFT变换的加法次数约为Nlog2N,乘法次数约为常用的通信协议中FFT的样点数比较少,FFT和IFFT的运算量也小。但是,随着***带宽的增减,***中传输信号的样点数也会激增。例如:在某宽带***,例如,SC-FDE***中,带宽从20M增加至500M时,一个数据信号进行IFFT运算的样点数从现有的2048激增为2048*(500/20)=51200,一般地,样点数为2的整数次幂,所以,实际上要用65536样点来实现。随着样点数增加,FFT和IFFT运算的加法次数增多,乘法次数增多,即运算复杂度增加,计算开销大。
假设本发明实施例中输入信号的采样点数为N,N为正整数。优选地,N=2m,m为正整数。
应理解,本发明实施例对每个抽取信号的采样点数不做限定。只要满足通过抽取之后的信号能够通过IFFT恢复出原始信号,都在本发明的保护范围之内。
可选地,作为本发明的一个实施例,当对输入信号的样点数在M路上平均分配时,每个抽取信号的采样点数为N/M。优选地,N/M=2p,p为正整数。应理解,信号的样点数不为2的指数次幂时,在进行FFT之前可以将信号补零,使得信号的样点数为2的指数次幂。
应理解,本发明实施例对每个滤波信号的频段的长度不做限定。只要输入信号的频段可以分解成的M个滤波信号的频段,这样的发明都在本发明的保护范围之内。
可选地,作为本发明的一个实施例,当对输入信号的频段在M路上进行平均分配时,M个滤波信号中的每个滤波信号的频段占输入信号的频段的1/M。
本发明实施例中的滤波可以为数字滤波,也可以为模拟滤波。即,可以通过数字滤波的方式实现对输入信号的滤波处理,也可以通过多个滤波器实现对输入信号的滤波处理,本发明实施例对此不做限定。例如,对分解滤波阵列的M路进行分解滤波处理可以通过程序或分解滤波器组来实现,对不同支路的信号进行不同幅值的滤波处理,以在某一路上保留某一频段的信号,滤除其余频段的信号。这里可以根据滤波器的幅频特性对信号进行滤波处理。
本发明实施例中将样点数为N的输入信号输入分解滤波阵列,每路的输入信号与原输入信号相同,样点数都为N。这里可以通过对输入信号进行复制得到M个复制信号,然后对每路的复制信号分别进行处理。应理解,也可以对不同支路通过总线相连接,每路都得到与原输入信号相同的信号。分解滤波阵列可以包括M个滤波器,各个分解滤波器具有各自的幅频特性。
长点数的IFFT或FFT计算复杂度高,计算开销大。本发明实施例如果将信号直接进行抽取得到M段信号,并对M段信号分别进行FFT,这样可以降低运算复杂度,但是这样很可能会发生频谱混叠现象,导致对端不能从接收的信号恢复出原始信号。本发明实施例给出了如何在保证频谱不混叠,并可以恢复出原始信号的同时,尽可能降低运算复杂度,并在一些应用场景中进一步地,提高计算并行度。
具体地,可以对分解滤波阵列的M路上的输入信号进行滤波处理,得到每路的滤波信号,M为大于或等于2的整数。接着,对每路的滤波信号进行抽取,得到每路的抽取信号,M个抽取信号的采样点数之和为N。然后,对每路的抽取信号进行快速傅立叶逆变换FFT,得到每路的频域信号。这里,对信号进行滤波处理,从频率上将信号分为M个不同频段的信号,M条不同支路分别处理M段信号中的一段。
应理解,本发明实施例中的M个滤波信号的频段互不重叠不做严格限定,只要M个频段能够基本不失真地恢复出原始信号的都在本发明的保护范围之内。例如,本发明实施例中的互不重叠可以为M个滤波器相互正交。
可选地,作为本发明的一个实施例,可以对每路的滤波信号进行M倍抽取,得到每路的抽取信号,每路的抽取信号的样点数为N/M。M倍抽取可以依次从M个样点中抽取一个样点作为抽取信号中的新样点。这样可以将每路信号的样点数变为原始信号样点数的1/M,即将长序列的信号可以拆分成多个短序列的信号,以对短序列信号进行FFT。
在本发明的一个实施例中,可以对每路的抽取信号进行快速傅立叶变换FFT,得到每路的频域信号。这样通过将长序列信号的FFT分为若干个短序列信号的FFT,可以降低运算复杂度。例如,信号的传输带宽为40M,可以将样点数为4096的信号分解为2个样点数为2048的信号。如果对4096样点进行一路FFT变换,那么FFT运算时,加法次数为Nlog2N=4096*12=49152。乘法次数为当采用两路分别处理信号时,FFT运算的加法次数为Nlog2(N/2)=45056,乘法次数为另外,如果分解滤波器使用的是23点的分解滤波器。那么,每个23点的分解滤波器对信号进行分解滤波处理时,执行加法运算次数为22,乘法运算次数为23。所以,FFT和分解滤波处理总共的加法次数总数为45056+22*2,仍小于采用一路IFFT对4096样点进行处理的加法次数49152。同理,FFT和分解滤波处理两步的乘法次数总数为22528+23*2,仍小于采用一路IFFT对4096样点进行处理的乘法次数24576。
可选地,作为本发明的一个实施例,本发明实施例可以在对对输入信号进行M路滤波之前对待处理的信号进行串并转换,得到并行的待处理信号,然后将并行的待处理信号作为输入信号。这里,待处理的信号可以接收的信号,也可以为生成的信号。
可选地,作为本发明的一个实施例,在FFT得到频域信号之后,还可以对M路的频域信号进行频域处理。优选地,对M路的频域信号进行频域均衡处理,得到M路的频域均衡信号。然后,对该频域均衡信号进行并串转换,得到与频域均衡信号对应的串行信号,并将该串行信号确定为输出信号。
可选地,作为本发明的一个实施例,在FFT得到频域信号之后,还可以直接对M路频域信号进行并串转换,得到与M路频域信号对应的串行信号,并将该串行信号确定为输出信号。
本发明一个实施例中,可以对M路上的输入信号分别进行处理。这里,分别进行处理包括对M路的所有信号进行并行处理或串行处理。
可选地,作为本发明的一个实施例,对输入信号进行M路滤波,以将输入信号分解成M个滤波信号,包括:对输入信号进行复制,得到输入信号的M个复制信号,串行地对M个复制信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。
对M路所有信号进行串行处理,可以用一个处理器对所有的信号进行处理。例如,用一个处理器对M路的所有信号进行滤波处理、抽取和FFT。即,用一个处理器对每路信号分别通过分解滤波、抽取、FFT。
可选地,作为本发明的一个实施例,对输入信号进行M路滤波,以将输入信号分解成M个滤波信号,包括对输入信号进行复制,得到输入信号的M个复制信号,并行地对M个复制信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。
对M路所有信号进行并行处理,可以通过不同的处理器处理不同路的信号。例如,分别用M个处理器中的一个处理器对M路的每路信号进行滤波处理、抽取和FFT。即,每路用一个处理器处理,这样,可以用M个处理器对M条支路的信号进行并行处理。
本发明实施例对分别对M路的信号进行处理的具体顺序不做限定。分别对M条支路上同一种信号进行处理可以为分别依次对M条支路上同一种信号进行串行处理,也可以并行地对M条支路上的信号进行并行处理。例如,当处理平台计算能力有限时,可以为分别依次对M条支路信号进行串行处理,这样可以利用本发明的实现方式降低计算复杂度。当处理平台有足够计算能力时,可以对M条支路信号进行并行处理,这样除了能够降低计算复杂度,还可以提高计算并行度,可以大幅度的加速处理速度。特别地,将本发明实施例的并行处理应用到图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)中实现单指令多线程(SingleInstruction Multi-thread,SIMT)对图像进行处理,或者,将本发明实施例的并行处理应用到专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit,ASIC)或现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)中,可以很大程度上提高处理速度。例如,使用FPGA进行65536点的FFT,由于将65536点的FFT转成32个2048点的FFT后,可以采用32个FFT分支并行处理,从而能够将计算速度提高32倍,缩短计算时间。
当用多个处理器对多路信号进行并行处理时,可以对M路信号同时进行频域处理,也可以对每路信号分别进行频域处理。当用一个处理器分别对多路信号进行处理时,可以对一路信号进行频域处理,也可以在得到多路信号的频域信号之后,对多路信号进行频域处理。本发明实施例对此不做限定。
同理,当用多个处理器对多路信号进行并行处理时,可以对M路信号同时进行并串转换,也可以对每路信号分别进行并串转换。当用一个处理器分别对多路信号进行处理时,可以对一路信号进行并串转换,也可以在得到多路信号的频域信号之后,对多路信号进行并串转换。本发明实施例对此不做限定。
图2是本发明另一实施例的处理信号的方法的示意性流程图。
201,对输入信号进行分解,得到M个分解信号,M个分解信号的频段互不重叠,输入信号为具有N个采样点的频域信号,M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
202,对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
203,对M个时域信号分别进行插值,得到M个插值信号,每个插值信号的采样点数为N。
204,对M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。
205,根据M个滤波信号确定输出信号。
本发明实施例对输入信号进行分解,并对分解后的分解信号分别进行IFFT,然后对IFFT得到的时域信号进行插值,最后对插值后的信号进行滤波,并得到输出信号。这样通过对M个分解信号分别进行IFFT,避免对输入信号直接进行IFFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
目前,广泛使用直接FFT和IFFT来进行FFT和IFFT的计算。FFT和IFFT的运算量与进行FFT和IFFT运算的样点数有关。随着样点数增加,FFT和IFFT运算的加法次数增多,乘法次数增多,即运算复杂度增加,计算开销大。本发明实施例给出了如何在IFFT运算的样点数增加时,尽可能降低运算复杂度。
应理解,本发明实施例对每个分解信号的采样点数不做限定。只要满足通过分解之后的分解信号能够通过IFFT恢复出原始信号,都在本发明的保护范围之内。M个分解信号的采样点数之和为N。
可选地,作为本发明的一个实施例,当对输入信号的样点数经过分解在M路上平均分配时,每个分解信号的采样点数为N/M。优选地,N/M=2p,p为正整数。应理解,信号的采样点数不为2的指数次幂时,在进行IFFT滤波之前可以将信号补零,使得信号的样点数为2的指数次幂。
应理解,本发明实施例对每个分解信号的频段的长度不做限定。只要输入信号的频段可以分解成的M个分解信号的频段,这样的发明都在本发明的保护范围之内。
可选地,作为本发明的一个实施例,当对输入信号的频段在M路上进行平均分配时,M个分解信号中的每个分解信号的频段占输入信号的频段的1/M。
对信号进行插值处理后,每路的信号时域扩展,频域压缩,发生畸变。为了消除畸变,可以对每路的插值信号进行滤波处理,消除镜像以得到某一频段的信号,随后进行相加,恢复出无失真的基带信号。本发明实施例中的滤波可以为数字滤波,也可以为模拟滤波。即,可以通过数字滤波的方式实现对信号的滤波处理,也可以通过多个滤波器实现对信号的滤波处理,本发明实施例对此不做限定。例如,对滤波阵列的M路上的每路信号进行滤波处理还可以通过程序或滤波器组来实现,对不同路的序列信号进行不同幅值的滤波处理,以保留某一频段的信号,滤除其余频段的信号。这里可以根据合成滤波器的幅频特性对信号进行滤波处理。IFFT信号通过插值和合成滤波处理后,可以恢复出原始信号,并同时降低运算复杂度。
在本发明实施例中,可以对合成滤波阵列的M路的每路信号进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到每路的IFFT信号。假设每路信号的样点数为N/M,N/M=2p,p为正整数。那么,每路的插值信号的样点数为N,N=2m,m为正整数。然后对每路的IFFT信号进行M倍插值,得到插值信号。插值后的插值信号的样点数N。插值可以为将原信号两个样点之间补入插值。例如,M倍可以将信号中每两个样点之间补入M-1个零值。接着,对插值信号进行滤波处理,得到每路的合成滤波信号。滤波处理后,每路的滤波信号为不同频段的信号。这样,可以通过对多路短序列信号进行IFFT,然后将多路短序列信号通过插值和滤波,使得信号可以恢复到原始信号。将一个长序列信号的IFFT分解为M路短序列信号的IFFT,这样可以降低运算复杂度。
可选地,作为本发明的一个实施例,可以对一路滤波信号进行并串转换,得到一路滤波信号对应的串行信号。
本发明的一个实施例可以对M路的插值信号进行滤波后,将M个滤波信号合成到一个总的频段上得到输出信号。这里,输出信号的样点数为N。合成可以为将M路中每路信号的第Q个点累加得到合成滤波信号的第Q个点,Q为正整数。
应理解,本发明实施例中的信号可以为视频、音频、数据、图像等。本发明对此不做限定。
应理解,本发明实施例中的M个滤波信号的频段互不重叠不做严格限定,只要M个频段能够基本不失真地恢复出原始信号的都在本发明的保护范围之内。例如,本发明实施例中的互不重叠可以为M个滤波器相互正交。
本发明一个实施例中,可以对M路的分解信号分别进行处理。这里,分别进行处理包括对M路的所有信号进行并行处理或串行处理。
可选地,作为本发明的一个实施例,对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号包括:串行地对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
对M路所有信号进行串行处理,可以用一个处理器对所有的信号进行处理。例如,用一个处理器对M路的所有信号进行IFFT、插值和滤波处理。即,用一个处理器对M条支路的每路信号分别通过IFFT、插值、滤波。
可选地,作为本发明的一个实施例,对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号包括:并行地对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。这样通过将长序列信号分为若干个短序列信号进行FFT,可以降低运算复杂度。
对M路所有信号进行并行处理,可以用不同的通处理器处理不同路的信号。例如,分别用M个处理器中的一个处理器对M路的每路信号进行IFFT、插值、滤波。即,每路用一个处理器处理,这样,可以用M个处理器对M条支路的信号进行并行处理,可以在降低运算复杂度的同时,提高计算并行度。
本发明实施例对分别对M路的信号进行处理的具体顺序不做限定。分别对M路上同一种信号进行处理可以为分别依次对M路上同一种信号进行串行处理,也可以并行地对M路上的信号进行并行处理。例如,当处理平台计算能力有限时,可以为分别依次对M路信号进行串行处理,这样可以降低计算复杂度。当处理平台有足够计算能力时,可以对M条支路信号进行并行处理,这样能够在降低计算复杂度的同时,提高计算并行度,可以大幅度的加速处理速度。特别地,将本发明实施例的并行处理应用到图像处理单元(GraphicsProcessing Unit,GPU)中实现单指令多线程(Single Instruction Multi-thread,SIMT)对图像进行处理,或者,将本发明实施例的并行处理应用到专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit,ASIC)或现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray,FPGA)中,可以很大程度上提高处理速度。
当用多个处理器对多路信号进行并行处理时,可以对M路信号同时进行频域处理,也可以对每路信号分别进行频域处理。当用一个处理器分别对多路信号进行处理时,可以对一路信号进行频域处理,也可以在得到多路信号的频域信号之后,对多路信号进行频域处理。本发明实施例对此不做限定。
同理,当用多个处理器对多路信号进行并行处理时,可以对M路信号同时进行并串转换,也可以对每路信号分别进行并串转换。当用一个处理器分别对多路信号进行处理时,可以对一路信号进行并串转换,也可以在得到多路信号的频域信号之后,对多路信号进行并串转换。本发明实施例对此不做限定。
本发明实施例中,一般地,FFT与IFFT成对出现。这里,将图1中与FFT对应的对信号的滤波称为第一滤波,图2中与IFFT对应的对信号的滤波称为第二滤波。两次滤波应满足一定的约束条件:例如,其中,M为支路的数目,Hk(z)为第一滤波的频率特性,Fk(z)为第二滤波的频率特性,T(z)具有纯延迟特性。
图3是本发明再一实施例的处理信号的方法的示意性流程图。图3的方法可以由单载波***的接收机执行。
301,对输入信号进行M路第一滤波,以将输入信号分解成M个第一滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个第一滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
302,对M个第一滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,M个抽取信号采样点数之和为N。
303,对M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号。
304,对M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。
本发明实施例对输入信号进行M路滤波,并对滤波后的滤波信号进行抽取得到抽取信号,使得M个抽取信号的采样点数之和为输入信号的采样点数,这样可以对M个抽取信号分别进行FFT,避免对输入信号直接进行FFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
假设本发明实施例中输入信号的采样点数为N,N为正整数。优选地,N=2m,m为正整数。
应理解,本发明实施例对每个抽取信号的采样点数不做限定。只要满足通过抽取之后的信号能够通过IFFT恢复出原始信号,都在本发明的保护范围之内。
可选地,作为本发明的一个实施例,当对输入信号的样点数在M路上平均分配时,每个抽取信号的采样点数为N/M。优选地,N/M=2p,p为正整数。应理解,信号的样点数不为2的指数次幂时,在进行FFT之前可以将信号补零,使得信号的样点数为2的指数次幂。
应理解,本发明实施例对每个第一滤波信号的频段的长度不做限定。只要输入信号的频段可以分解成的M个第一滤波信号的频段,这样的发明都在本发明的保护范围之内。
可选地,作为本发明的一个实施例,当对输入信号的频段在M路上进行平均分配时,M个第一滤波信号中的每个第一滤波信号的频段占输入信号的频段的1/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,在FFT得到频域信号之后,还可以对M路的频域信号进行频域处理,得到M个频域处理信号。优选地,对M路的频域信号进行频域均衡处理,得到M个频域均衡信号。
本发明实施例中,可以将M个频域均衡信号作为IFFT的输入信号,在M路上对每个频域均衡信号进行IFFT。
可选地,作为本发明的一个实施例,可以在得到M个频域处理信号之后,对M个频域处理信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。接着,对M个时域信号分别进行插值,得到每M个插值信号,每个插值信号的采样点数为N。然后,对M个插值信号分别进行第二滤波,得到M个第二滤波信号。最后,根据M个第二滤波信号确定输出信号。
对信号进行插值处理后,每路的信号时域扩展,频域压缩,发生畸变。为了消除畸变,可以对每路的插值信号进行滤波处理,消除镜像以得到某一频段的信号,随后进行相加,恢复出无失真的基带信号。本发明实施例中的滤波可以为数字滤波,也可以为模拟滤波。即,可以通过数字滤波的方式实现对信号的滤波处理,也可以通过多个滤波器实现对信号的滤波处理,本发明实施例对此不做限定。例如,对滤波阵列的M路上的每路信号进行滤波处理还可以通过程序或滤波器组来实现,对不同路的序列信号进行不同幅值的滤波处理,以保留某一频段的信号,滤除其余频段的信号。这里可以根据合成滤波器的幅频特性对信号进行滤波处理。IFFT信号通过插值和合成滤波处理后,可以恢复出原始信号,并同时降低运算复杂度。
本发明一个实施例中,可以对M路上的输入信号分别进行处理。这里,分别进行处理包括对M路的所有信号进行并行处理或串行处理。
可选地,作为本发明的一个实施例,对输入信号进行M路滤波,以将输入信号分解成M个滤波信号,包括:对输入信号进行复制,得到输入信号的M个复制信号,串行地对M个复制信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。
对M路所有信号进行串行处理,可以用一个处理器对所有的信号进行处理。例如,用一个处理器对M路的所有信号进行第一滤波、抽取、FFT、频域处理、IFFT、插值和第二滤波。
可选地,作为本发明的一个实施例,对输入信号进行M路滤波,以将输入信号分解成M个滤波信号,包括:对输入信号进行复制,得到输入信号的M个复制信号,并行地对M个复制信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。
对M路所有信号进行并行处理,可以通过不同的处理器处理不同路的信号。例如,分别用M个处理器中的一个处理器对M路的每路信号进行第一滤波、抽取、FFT、频域处理、IFFT、插值和第二滤波。
本发明实施例中,一般地,FFT与IFFT成对出现。这里,将FFT对应的对信号的滤波称为第一滤波,与IFFT对应的对信号的滤波称为第二滤波。两次滤波应满足一定的约束条件:例如,例如,其中,M为支路的数目,Hk(z)为第一滤波的频率特性,Fk(z)为第二滤波的频率特性,T(z)具有纯延迟特性。
下面结合具体例子更加详细地描述本发明的实施例。
下面将结合图4至图7,以及具体例子详细说明本发明的处理信号的方法。应注意,这些例子只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本发明实施例,而非限制本发明实施例的范围。
图4是本发明一个实施例的处理信号的过程的示意图。这里仅以M条不同的支路为例进行示例性说明,M为大于或等于2的整数。
401,对输入信号进行M路滤波。
对输入信号进行M路滤波,以将输入信号分解成M个滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
在对输入信号进行M路滤波之前,还可以对待处理的信号进行串并转换,得到并行的待处理信号,将该并行的待处理信号作为输入信号。
应理解,可以通过对并行的待处理信号进行复制,得到M个复制信号。每个复制信号的采样点数与待处理信号的采样点数相同,都为N。
假定输入信号为x(n),通过M路滤波处理后得到M个滤波信号y0(n)、y1(n)…yM-1(n)。
图5A和5B是本发明一个实施例的分解滤波器的两个不同的幅频特性图。M=2时,分解滤波器的幅频特性可以如图5A所示。图5A中所示的分解滤波器组包括两个分解滤波器,一个分解滤波器可以为低通滤波器,频率响应的幅值为|H0(ejw)|。另一个分解滤波器可以为高通滤波器,频率响应的幅值为|H1(ejw)|。当M大于2时,分解滤波器的幅频特性可以如图5B所示。每个分解滤波器对信号进行处理后,得到是一个频段的信号。
应理解,本发明实施例中的M个滤波信号的频段互不重叠不做严格限定,只要M个频段能够基本不失真地恢复出原始信号的都在本发明的保护范围之内。例如,本发明实施例中的互不重叠可以为M个滤波器相互正交。
应理解,这里对信号进行滤波处理,可以使用模拟滤波和数字滤波。本发明对此不作限定。例如,可以通过分解或合成滤波器组对信号进行分解或合成滤波处理,也可以通过数字滤波来实现对信号的分解或合成滤波处理。
402,对滤波信号进行M倍抽取。
分别对M个滤波信号通过M倍抽取,得到M个抽取信号,抽取信号的样点数减为待处理信号样点数的1/M。假设待处理信号的样点数为N,经过M倍抽取之后,每条支路中信号的样点数变为N/M。例如,经过2倍抽取之后,每条支路中信号的样点数变为N/2。
403,对抽取信号进行FFT。
对M个抽取信号分别进行FFT,得到M个频域信号。这样,通过滤波、抽取和FFT之后得到FFT信号的运算量相比直接对待处理信号进行FFT的运算量要小,可以降低运算复杂度。
404,对频域信号进行频域处理,得到频域处理信号。
可选地,可以对M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。这里的频域处理可以为频域均衡处理。应理解,可以串行地对每路频域信号进行频域均衡处理。也可以并行地对M路频域信号进行频域均衡处理。
最后可以对频域处理信号进行并串转换,将并串转换的结果作为输出信号而输出。
本发明实施例可以串行对M路信号进行处理,也可以并行地对M路信号进行处理。并行处理时,可以在降低运算复杂度的同时,以进一步地提高计算并行度,提高处理信号的速率。
图6是本发明再一实施例的处理信号的过程的示意图。
601,对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT。
对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
这里,M个分解信号是对输入信号进行分解得到的。M个分解信号的频段互不重叠,输入信号为具有N个采样点的频域信号,M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
在对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT之前,还可以对待处理的信号进行串并转换,得到并行的待处理信号,并将并行的待处理信号进行分解,得到M个分解信号。
在对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT之前,还可以对每路信号进行分解,并将分解后的信号进行频域处理,得到的信号作为分解信号。
602,对M个时域信号分别进行M倍插值。
对M个时域信号分别进行M倍插值,得到M个插值信号y0′(n)、……yM-1′(n),每个插值信号的样点数与原输入x(n)的样点数相同。插值可以为将时域信号两个样点之间补入插值。例如,M倍可以将信号中每两个样点之间补入M-1个零值。
假设输入信号的采样点数为N,每个分解信号的样点数N/M,那么每个插值信号的样点数为N。
603,对M个插值信号分别进行滤波处理。
对M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。对信号进行插值处理后,每路的信号频段得到扩展,插值信号中包括频域镜像信号,为了消除镜像信号,可以对每路的插值信号进行滤波处理,以得到某一频段的信号。本发明实施例中的滤波可以为数字滤波,也可以为模拟滤波。
可选地,在得到M个插值信号之后,可以对M个滤波信号进行串并转换,得到并行信号,并将该并行信号进行输出信号。
本发明实施例可以对M条支路进行串行处理,也可以对M条支路进行并行处理。并行处理可以在降低运算复杂度的同时,进一步提高计算并行度。
图7是本发明再一实施例的处理信号的过程的示意图。
701,对输入信号进行M路第一滤波。
对输入信号进行M路第一滤波,以将输入信号分解成M个第一滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
在对输入信号进行M路第一滤波之前,还可以对待处理的信号进行串并转换,得到并行的待处理信号,将该并行的待处理信号作为输入信号。
应理解,可以通过对并行的待处理信号进行复制,得到M个复制信号。每个复制信号的采样点数与待处理信号的采样点数相同,都为N。
假定输入信号为x(n),通过M路第一滤波处理后得到M个滤波信号y0(n)、y1(n)…yM-1(n)。
702,对第一滤波信号进行M倍抽取。
分别对M个第一滤波信号通过M倍抽取,得到M个抽取信号,抽取信号的样点数减为待处理信号样点数的1/M。假设待处理信号的样点数为N,经过M倍抽取之后,每路中信号的样点数变为N/M。例如,经过2倍抽取之后,每条支路中信号的样点数变为N/2。
703,对抽取信号进行FFT。
对M个抽取信号分别进行FFT,得到M个频域信号。这样,通过滤波、抽取和FFT之后得到FFT信号的运算量相比直接对待处理信号进行FFT的运算量要小,可以降低运算复杂度。
704,对频域信号进行频域处理,得到频域处理信号。
可选地,对M个频域信号分别进行频域处理,可以得到M个频域处理信号。这里的频域处理可以为频域均衡处理。应理解,可以串行地对每路频域信号进行频域均衡处理。也可以并行地对M路频域信号进行频域均衡处理。
705,对M个频域处理信号分别进行IFFT。
对M个频域处理信号进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
706,对M个时域信号分别进行M倍插值。
对M个时域信号分别进行M倍插值,得到M个插值信号y0′(n)、……yM-1′(n),M个插值信号的样点数与输出信号x(n)的样点数相同。插值可以为将时域信号两个样点之间补入插值。
707,对M个插值信号进行第二滤波处理。
对M个插值信号进行第二滤波处理,得到每路的第二滤波信号。对信号进行插值处理后,每路的信号频段得到扩展,插值信号中包括频域镜像信号,为了消除镜像信号,可以对每路的插值信号进行滤波处理,以得到某一频段的信号。本发明实施例中的合成滤波可以为数字滤波,也可以为模拟滤波。
在得到第二滤波信号之后,可以对M个第二滤波信号进行进行串并转换,得到并行信号,并将该并行信号作为输出信号。
单载波***的接收机包括既包括FFT,又包括IFFT,这样通过在FFT之前对信号进行滤波和抽取,并在IFFT之后对信号进行插值和滤波,可以减小运算量。进一步地,当对M路的信号进行并行处理时,还可以进一步地提高计算并行度,加速对数据进行处理。
应理解,本发明实施例不仅可以应用在通信***中,还可以应用在图像处理中,只要涉及FFT、IFFT成对出现并通过本发明的实现方式降低运算量的方案都在本发明的保护范围之内。
应理解,本发明实施例不仅可以应用在一维***中,还可以应用在二维***中,本发明实施例对此不做限定。
上文中结合图1到图7,详细描述了根据本发明实施例的处理信号的方法,下面将结合图8到图13描述根据本发明实施例的处理信号的装置。
图8是本发明一个实施例的处理信号的装置的框图。图8的装置10包括:滤波单元11,抽取单元12、快速傅立叶变换FFT单元13和确定单元14。
滤波单元11包括M个滤波器,滤波单元11包括M个滤波器,M个滤波器分别用于对输入信号进行滤波,以得到M个滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
抽取单元12包括M个抽取器,M个抽取器与M个滤波器一一对应连接,M个抽取器分别用于对滤波单元得到的M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,M个抽取信号的采样点数之和为N。
快速傅立叶变换FFT单元13包括M个FFT器,M个FFT器与M个抽取器一一对应连接,M个FFT器用于对抽取单元得到的M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号。
确定单元14用于根据FFT单元得到的M个频域信号得到输出信号。
本发明实施例对输入信号进行M路滤波,并对滤波后的滤波信号进行抽取得到抽取信号,使得M个抽取信号的采样点数之和为输入信号的采样点数,这样可以对M个抽取信号分别进行FFT,避免对输入信号直接进行FFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
可选地,作为本发明的一个实施例,M个滤波信号中的每个滤波信号的频段占输入信号的频段的1/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,每个抽取信号的采样点数为N/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,滤波单元具体用于对输入信号进行复制,得到输入信号的M个复制信号,M个滤波器串行或并行地对M个复制信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。
根据本发明实施例的处理信号的装置可对应于本发明实施例的方法中的对应装置,并且,该装置中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现图1中所示方法的相应流程以及图4中的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
图9是本发明另一实施例的处理信号的装置的框图。图9的装置20包括:分解单元21、快速傅立叶逆变换IFFT单元22、插值单元23、滤波单元24和确定单元25。
分解单元21用于对输入信号进行分解,得到M个分解信号。M个分解信号的频段互不重叠,输入信号为具有N个采样点的频域信号,M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
快速傅立叶逆变换IFFT单元22包括M个IFFT器。M个分解信号一一对应分别进行输入M个IFFT器,M个IFFT器用于对分解单元得到的M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
插值单元23包括M个插值器。M个插值器与M个IFFT器一一对应连接,M个插值器用于对IFFT单元得到的M个时域信号分别进行插值,得到M个插值信号,每个插值信号的采样点数为N。
滤波单元24包括M个滤波器。M个滤波器与M个插值器一一对应连接,M个滤波器用于对插值单元得到的M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号。
确定单元25用于根据滤波单元得到的M个滤波信号确定输出信号。
本发明实施例对输入信号进行分解,并对分解后的分解信号分别进行IFFT,然后对IFFT得到的时域信号进行插值,最后对插值后的信号进行滤波,并得到输出信号。这样通过对M个分解信号分别进行IFFT,避免对输入信号直接进行IFFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
可选地,作为本发明的一个实施例,每个分解信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,每个分解信号的采样点数为N/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,M个IFFT器具体用于串行或并行地对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
根据本发明实施例的处理信号的装置可对应于本发明实施例的方法中的装置,并且,该装置中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现图2中所示方法的相应流程以及图6中的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
图10是本发明再一实施例的处理信号的装置的框图。图10的装置30包括:第一滤波单元31、抽取单元32、快速傅立叶变换FFT单元33和频域均衡单元34。
第一滤波单元31包括M个第一滤波器,M个第一滤波器用于对输入信号进行M路第一滤波,以将输入信号分解成M个第一滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个第一滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。
抽取单元32包括M个抽取器,M个抽取器与M个第一滤波器一一对应连接。M个抽取器用于对M个第一滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,M个抽取信号采样点数之和为N。
快速傅立叶变换FFT单元33包括M个FFT器。M个FFT与M个抽取器一一对应连接,M个FFT器用于对M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号。
频域均衡单元34包括M个频域均衡器,M个频域均衡器与M个FFT一一对应连接。M个频域均衡器用于对M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。
本发明实施例对输入信号进行M路滤波,并对滤波后的滤波信号进行抽取得到抽取信号,使得M个抽取信号的采样点数之和为输入信号的采样点数,这样可以对M个抽取信号分别进行FFT,避免对输入信号直接进行FFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
可选地,作为本发明的一个实施例,M个第一滤波信号中的每个滤波信号的频段占输入信号的频段的1/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,每个抽取信号的采样点数为N/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,装置30还可以包括快速傅立叶逆变换IFFT单元35、插值单元36、第二滤波单元37和确定单元38。其中,快速傅立叶逆变换IFFT单元35包括M个IFFT器,M个IFFT器与M个频域均衡器一一对应连接。M个IFFT用于对M个频域处理信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。插值单元36包括M个插值器,M个插值器与M个IFFT器一一对应连接。M个插值器用于对M个时域信号分别进行插值,得到每M个插值信号,每个插值信号的采样点数为N。第二滤波单元37包括M个第二滤波器,M个第二滤波器与M个插值器一一对应连接。M个第二滤波器用于对M个插值信号分别进行第二滤波,得到M个第二滤波信号。确定单元38用于根据M个第二滤波信号确定输出信号。
根据本发明实施例的处理信号的装置可对应于本发明实施例的方法中的装置,并且,该装置中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现图3中所示方法的相应流程以及图7的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
图11是本发明再一实施例的处理信号的装置的框图。
图11装置40包括处理器41、存储器42和总线***43。处理器41控制装置40的操作。存储器42可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器41提供指令和数据。存储器42的一部分还可以包括非易失行随机存取存储器(NVRAM,Non-Volatile Random AccessMemory)。装置的各个组件通过总线***43耦合在一起,其中总线***43除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图中将各种总线都标为总线***43。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器41中,或者由处理器41实现。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器41中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。处理器41可以是通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件,可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器42,处理器41读取存储器42中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
具体地,处理器41可以利用M个滤波器对输入信号进行滤波,以得到M个滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。并利用M个抽取器用于对M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,M个抽取信号的采样点数之和为N。对M个抽取信号进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号。并根据M个频域信号得到输出信号。
装置40能够实现前述方法实施例中的步骤,为避免重复,不再详细描述。
可选地,在本发明的一个实施例中,M个滤波信号中的每个滤波信号的频段占输入信号的频段的1/M。
可选地,在本发明的一个实施例中,每个抽取信号的采样点数为N/M。
可选地,在本发明的一个实施例中,处理器41可以对输入信号进行复制,得到输入信号的M个复制信号,串行或并行地对M个复制信号分别进行滤波,得到所述M个滤波信号。
根据本发明实施例的处理信号的装置可对应于本发明实施例的方法中的对应装置,并且,该装置中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现图1中所示方法的相应流程以及图4中的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
图12是本发明再一实施例的处理信号的装置的框图。
图12装置50包括处理器51、存储器52和总线***53。处理器51控制装置50的操作。存储器52可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器51提供指令和数据。存储器52的一部分还可以包括非易失行随机存取存储器(NVRAM,Non-Volatile Random AccessMemory)。装置的各个组件通过总线***53耦合在一起,其中总线***53除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图中将各种总线都标为总线***53。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器51中,或者由处理器51实现。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器51中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。处理器51可以是通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件,可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器52,处理器51读取存储器52中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
具体地,处理器51可以对输入信号进行分解,得到M个分解信号,M个分解信号的频段互不重叠,输入信号为具有N个采样点的频域信号述M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数。对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。对M个时域信号分别进行插值,得到M个插值信号,每个插值信号的采样点数为N。对M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号,并根据M个滤波信号确定输出信号。
本发明实施例对输入信号进行分解,并对分解后的分解信号分别进行IFFT,然后对IFFT得到的时域信号进行插值,最后对插值后的信号进行滤波,并得到输出信号。这样通过对M个分解信号分别进行IFFT,避免对输入信号直接进行IFFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
根据本发明实施例的处理信号的装置50可对应于本发明实施例的方法中的装置,并且,该装置中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现图2中所示方法的相应流程以及图6中的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
可选地,在本发明的一个实施例中,每个分解信号的频段占输入信号的频段的1/M。
可选地,在本发明的一个实施例中,每个分解信号的采样点数为N/M。
可选地,在本发明的一个实施例中,处理器51用于串行或并行地对M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
图13是本发明再一实施例的处理信号的装置的框图。
图6装置60包括处理器61、存储器62和总线***63。处理器61控制装置60的操作。存储器62可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器61提供指令和数据。存储器62的一部分还可以包括非易失行随机存取存储器(NVRAM,Non-Volatile Random AccessMemory)。装置的各个组件通过总线***63耦合在一起,其中总线***63除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图中将各种总线都标为总线***63。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器61中,或者由处理器61实现。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器61中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。处理器61可以是通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件,可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器62,处理器61读取存储器62中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
具体地,处理器61可以对输入信号进行M路第一滤波,以将输入信号分解成M个第一滤波信号,输入信号为具有N个采样点的时域信号,M个第一滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数。对M个第一滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,M个抽取信号采样点数之和为N。对M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号。对M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。
本发明实施例对输入信号进行M路滤波,并对滤波后的滤波信号进行抽取得到抽取信号,使得M个抽取信号的采样点数之和为输入信号的采样点数,这样可以对M个抽取信号分别进行FFT,避免对输入信号直接进行FFT带来的运算复杂度递增的问题,能够降低运算复杂度。
可选地,作为本发明的一个实施例,M个第一滤波信号中的每个滤波信号的频段占输入信号的频段的1/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,每个抽取信号的采样点数为N/M。
可选地,作为本发明的一个实施例,处理器61还可以对M个频域处理信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。对M个时域信号分别进行插值,得到每M个插值信号,每个插值信号的采样点数为N。对M个插值信号分别进行第二滤波,得到M个第二滤波信号。并根据M个第二滤波信号确定输出信号。
装置60能够实现前述方法实施例中的步骤,为避免重复,不再详细描述。
根据本发明实施例的处理信号的装置可对应于本发明实施例的方法中的装置,并且,该装置中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现图3中所示方法的相应流程以及图7的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
应理解,说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此,在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外,这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
应理解,在本发明的各种实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
应理解,在本发明实施例中,“与A相应的B”表示B与A相关联,根据A可以确定B。但还应理解,根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B,还可以根据A和/或其它信息确定B。
另外,本文中术语“***”和“网络”在本文中常可互换使用。应理解,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的***、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (24)
1.一种处理信号的方法,其特征在于,包括:
对输入信号进行M路滤波,以将所述输入信号分解成M个滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;
对所述M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号的采样点数之和为N;
对所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;
根据所述M个频域信号确定输出信号。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述M个滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
4.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述对输入信号进行M路滤波,以将所述输入信号分解成M个滤波信号,包括:
对所述输入信号进行复制,得到所述输入信号的M个复制信号;
串行或并行地对所述M个复制信号分别进行滤波,得到所述M个滤波信号。
5.一种处理信号的方法,其特征在于,包括:
对输入信号进行分解,得到M个分解信号,所述M个分解信号的频段互不重叠,所述输入信号为具有N个采样点的频域信号,所述M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数;
对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;
对M个时域信号分别进行插值,得到M个插值信号,所述每个插值信号的采样点数为N;
对所述M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号;
根据所述M个滤波信号确定输出信号。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,每个所述分解信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
7.如权利要求5所述的方法,其特征在于,
每个所述分解信号的采样点数为N/M。
8.如权利要求5-7中任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号包括:
串行或并行地对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
9.一种处理信号的方法,其特征在于,包括:
对输入信号进行M路第一滤波,以将所述输入信号分解成M个第一滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个第一滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;
对所述M个第一滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号采样点数之和为N;
对所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;
对所述M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,所述M个第一滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
11.如权利要求9所述的方法,其特征在于,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
12.如权利要求9-11中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述M个频域处理信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;
对所述M个时域信号分别进行插值,得到每M个插值信号,每个所述插值信号的采样点数为N;
对所述M个插值信号分别进行第二滤波,得到M个第二滤波信号;
根据所述M个第二滤波信号确定输出信号。
13.一种处理信号的装置,其特征在于,包括:
滤波单元,所述滤波单元包括M个滤波器,所述M个滤波器分别用于对输入信号进行滤波,以得到M个滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;
抽取单元,所述抽取单元包括M个抽取器,所述M个抽取器与所述M个滤波器一一对应连接,所述M个抽取器分别用于对所述滤波单元得到的所述M个滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号的采样点数之和为N;
快速傅立叶变换FFT单元,所述FFT单元包括M个FFT器,所述M个FFT器与所述M个抽取器一一对应连接,所述M个FFT器用于对所述抽取单元得到的所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;
确定单元,用于根据所述FFT单元得到的所述M个频域信号得到输出信号。
14.如权利要求13所述的装置,其特征在于,所述M个滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
15.如权利要求13所述的装置,其特征在于,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
16.如权利要求13-15中任一项所述的装置,其特征在于,所述滤波单元具体用于对所述输入信号进行复制,得到所述输入信号的M个复制信号,所述M个滤波器串行或并行地对所述M个复制信号分别进行滤波,得到所述M个滤波信号。
17.一种处理信号的装置,其特征在于,包括:
分解单元,用于对输入信号进行分解,得到M个分解信号,所述M个分解信号的频段互不重叠,所述输入信号为具有N个采样点的频域信号,所述M个分解信号的采样点数之和为N,M为大于或等于2的整数,N为正整数;
快速傅立叶逆变换IFFT单元,所述IFFT单元包括M个IFFT器,M个分解信号一一对应分别进行输入M个IFFT器,所述M个IFFT器用于对所述分解单元得到的所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;
插值单元,所述插值单元包括M个插值器,所述M个插值器与所述M个IFFT器一一对应连接,所述M个插值器用于对所述IFFT单元得到的所述M个时域信号分别进行插值,得到M个插值信号,每个所述插值信号的采样点数为N;
滤波单元,所述滤波单元包括M个滤波器,所述M个滤波器与所述M个插值器一一对应连接,所述M个滤波器用于对所述插值单元得到的所述M个插值信号分别进行滤波,得到M个滤波信号;
确定单元,用于根据所述滤波单元得到的所述M个滤波信号确定输出信号。
18.如权利要求17所述的装置,其特征在于,
每个所述分解信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
19.如权利要求17所述的装置,其特征在于,
每个所述分解信号的采样点数为N/M。
20.如权利要求17-19中任一项所述的装置,其特征在于,所述M个IFFT器具体用于串行或并行地对所述M个分解信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号。
21.一种处理信号的装置,其特征在于,包括:
第一滤波单元,所述第一滤波单元包括M个第一滤波器,所述M个第一滤波器用于对输入信号进行M路第一滤波,以将所述输入信号分解成M个第一滤波信号,所述输入信号为具有N个采样点的时域信号,所述M个第一滤波信号的频段互不重叠,M为大于或等于2的整数,N为正整数;
抽取单元,所述抽取单元包括M个抽取器,所述M个抽取器与所述M个第一滤波器一一对应连接,所述M个抽取器用于对所述M个第一滤波信号分别进行抽取,得到M个抽取信号,所述M个抽取信号采样点数之和为N;
快速傅立叶变换FFT单元,所述FFT单元包括M个FFT器,所述M个FFT与所述M个抽取器一一对应连接,所述M个FFT器用于对所述M个抽取信号分别进行快速傅立叶变换FFT,得到M个频域信号;
频域均衡单元,所述频域均衡单元包括M个频域均衡器,所述M个频域均衡器与所述M个FFT一一对应连接,所述M个频域均衡器用于对所述M个频域信号分别进行频域处理,得到M个频域处理信号。
22.如权利要求21所述的装置,其特征在于,所述M个第一滤波信号中的每个滤波信号的频段占所述输入信号的频段的1/M。
23.如权利要求21所述的装置,其特征在于,每个所述抽取信号的采样点数为N/M。
24.如权利要求21-23中任一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
快速傅立叶逆变换IFFT单元,所述IFFT单元包括M个IFFT器,所述M个IFFT器与所述M个频域均衡器一一对应连接,所述M个IFFT用于对所述M个频域处理信号分别进行快速傅立叶逆变换IFFT,得到M个时域信号;
插值单元,所述插值单元包括M个插值器,所述M个插值器与所述M个IFFT器一一对应连接,所述M个插值器用于对所述M个时域信号分别进行插值,得到每M个插值信号,所述每个插值信号的采样点数为N;
第二滤波单元,所述第二滤波单元包括M个第二滤波器,所述M个第二滤波器与所述M个插值器一一对应连接,所述M个第二滤波器用于对所述M个插值信号分别进行第二滤波,得到M个第二滤波信号;
确定单元,用于根据所述M个第二滤波信号确定输出信号。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2015/078526 WO2016179740A1 (zh) | 2015-05-08 | 2015-05-08 | 处理信号的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106462556A CN106462556A (zh) | 2017-02-22 |
CN106462556B true CN106462556B (zh) | 2019-06-11 |
Family
ID=57248687
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580030466.9A Expired - Fee Related CN106462556B (zh) | 2015-05-08 | 2015-05-08 | 处理信号的方法及装置 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10826464B2 (zh) |
EP (1) | EP3211538A4 (zh) |
CN (1) | CN106462556B (zh) |
WO (1) | WO2016179740A1 (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110325872B (zh) * | 2016-07-14 | 2023-04-28 | 广东虚拟现实科技有限公司 | 闪烁光源的识别方法以及装置 |
CN108737310B (zh) * | 2017-04-25 | 2021-06-15 | 华为技术有限公司 | 处理信号的方法和装置 |
FR3102264B1 (fr) * | 2019-10-16 | 2023-06-30 | Thales Sa | Procédé de filtrage avec latence réduite et dispositifs associés |
FR3102265B1 (fr) * | 2019-10-16 | 2023-06-30 | Thales Sa | Procédé de filtrage à latence nulle et dispositifs associés |
CN111026443B (zh) * | 2019-11-18 | 2023-05-05 | 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 | 一种基于算法特征的simt*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1549472A (zh) * | 2003-05-07 | 2004-11-24 | 华为技术有限公司 | 一种正交频分复用***调制及解调装置 |
CN1902870A (zh) * | 2003-12-29 | 2007-01-24 | 英特尔公司 | 用于宽带正交频分复用通信的准并行多信道接收机及相关方法 |
CN101090386A (zh) * | 2007-07-05 | 2007-12-19 | 中国科学院上海微***与信息技术研究所 | 一种基于滤波器组的分块传输***频域解调装置及其方法 |
CN101582059A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-11-18 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 基于fpga实现并行结构fft处理器的方法 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6947509B1 (en) | 1999-11-30 | 2005-09-20 | Verance Corporation | Oversampled filter bank for subband processing |
JP4423300B2 (ja) | 2004-10-28 | 2010-03-03 | 富士通株式会社 | 雑音抑圧装置 |
KR100781313B1 (ko) | 2005-06-16 | 2007-12-03 | 엘지전자 주식회사 | Ofdm 신호 송수신 방법 및 이를 이용한 이동통신단말기 |
CN1897111A (zh) | 2005-07-14 | 2007-01-17 | 乐金电子(惠州)有限公司 | 声音信号分解及合成装置 |
JP4769323B2 (ja) * | 2007-03-29 | 2011-09-07 | 旭化成株式会社 | 信号処理装置、エコーキャンセラ、信号処理方法 |
CN101478525B (zh) * | 2009-02-04 | 2011-03-30 | 北京天碁科技有限公司 | 一种多载波分离的方法及多载波分离装置 |
CN101741782B (zh) * | 2009-11-24 | 2012-08-15 | 东南大学 | 双层多载波超宽带无线通信方法 |
US8537912B2 (en) * | 2011-02-24 | 2013-09-17 | Futurewei Technologies, Inc. | Extremely high speed broadband access over copper pairs |
CN107786484B (zh) * | 2011-06-10 | 2021-02-09 | 技术研究及发展基金公司 | 接收机、发射机以及用于数字多子频带处理的方法 |
US9319791B2 (en) * | 2012-04-30 | 2016-04-19 | Conexant Systems, Inc. | Reduced-delay subband signal processing system and method |
CN102799564A (zh) * | 2012-06-28 | 2012-11-28 | 电子科技大学 | 基于多核dsp平台的fft并行方法 |
-
2015
- 2015-05-08 EP EP15891447.3A patent/EP3211538A4/en not_active Withdrawn
- 2015-05-08 CN CN201580030466.9A patent/CN106462556B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2015-05-08 WO PCT/CN2015/078526 patent/WO2016179740A1/zh active Application Filing
-
2017
- 2017-07-14 US US15/650,619 patent/US10826464B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1549472A (zh) * | 2003-05-07 | 2004-11-24 | 华为技术有限公司 | 一种正交频分复用***调制及解调装置 |
CN1902870A (zh) * | 2003-12-29 | 2007-01-24 | 英特尔公司 | 用于宽带正交频分复用通信的准并行多信道接收机及相关方法 |
CN101090386A (zh) * | 2007-07-05 | 2007-12-19 | 中国科学院上海微***与信息技术研究所 | 一种基于滤波器组的分块传输***频域解调装置及其方法 |
CN101582059A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-11-18 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 基于fpga实现并行结构fft处理器的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3211538A4 (en) | 2018-01-17 |
US10826464B2 (en) | 2020-11-03 |
CN106462556A (zh) | 2017-02-22 |
US20170317663A1 (en) | 2017-11-02 |
WO2016179740A1 (zh) | 2016-11-17 |
EP3211538A1 (en) | 2017-08-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106462556B (zh) | 处理信号的方法及装置 | |
US9866419B2 (en) | Transmission apparatus, reception apparatus, and communication system | |
Chen et al. | Non-maximally decimated analysis/synthesis filter banks: Applications in wideband digital filtering | |
CN107733566B (zh) | 数字编码器及编码方法 | |
US20170171010A1 (en) | Fbmc signal transmitting method and receiving method, transmitter and receiver | |
CN107241107B (zh) | 一种数字信道化滤波器组实现方法 | |
EP3094037A1 (en) | Clock recovery method, device and system and computer storage medium | |
KR20100014317A (ko) | Ofdm 시스템용 보간 방법과 채널 추정 방법 및 장치 | |
JPH04332224A (ja) | 信号分散部分の除去装置及びその方法 | |
CN105337587B (zh) | 一种基于dft的非最大抽取***综合滤波器组构造方法 | |
EP1038237A1 (en) | Discrete fourier transformation method and apparatus | |
CN109802904A (zh) | 一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法及终端 | |
CN109036440A (zh) | 多人会话的方法及*** | |
Van Gerwen et al. | Microprocessor implementation of high-speed data modems | |
CN108494712B (zh) | 一种基于fpga的ufmc***载波频率同步方法 | |
JP7267424B2 (ja) | 信号処理方法、信号処理装置、信号処理デバイスおよびコンピュータ記憶媒体 | |
EP3493499A1 (en) | Method and apparatus for processing a universal-filtered orthogonal frequency division multiplexing (uf-ofdm) signal | |
CN111698026B (zh) | 偏振态变化监测方法、装置和接收机 | |
Rahimi et al. | Oversampled perfect reconstruction DFT modulated filter banks for multi-carrier transceiver systems | |
CN113179104B (zh) | 用于空天多载波通信的子载波信号提取***及方法 | |
CN101546992B (zh) | 一种滤波方法及滤波器 | |
JP2017108236A (ja) | Mimo方式システムの試験装置および試験方法 | |
Ju et al. | Optimized paraunitary filter banks for time-frequency channel diagonalization | |
CN113901389A (zh) | 一种信号处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN108809883B (zh) | 一种prach基带信号的dft实现***及实现方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190611 |