白化滤波器英文解释翻译、白化滤波器的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 prewhitening filter; whitening filter

分词翻译：

白的英语翻译：

clear; free of charge; in vain; pure; white; whiteness
【化】 leuco-; leuko-
【医】 albo-; leuco-; leuk-; leuko-

化的英语翻译：

burn up; change; convert; melt; spend; turn

滤波器的英语翻译：

filter; rejector
【化】 filter

专业解析

白化滤波器（Whitening Filter）是信号处理领域中的核心概念，其英文术语由"whitening"（白化）和"filter"（滤波器）构成，指将具有相关性的有色噪声转化为统计独立的白噪声的特殊线性系统。该滤波器通过消除信号序列中的自相关性，使输出信号的功率谱密度在频域内呈现均匀分布，这一特性使其在通信系统、雷达检测和机器学习预处理中具有重要应用价值。

原理与数学表达

设输入信号$x(t)$的协方差矩阵为$mathbf{R}_x$，白化滤波器的设计目标是通过线性变换矩阵$mathbf{W}$使得： $$ mathbf{W}mathbf{R}_xmathbf{W}^T = mathbf{I} $$ 其中$mathbf{I}$为单位矩阵。在频域实现时，其传递函数可表示为输入信号功率谱密度的逆平方根： $$ H(f) = frac{1}{sqrt{S_x(f)}} $$ 这种设计能有效消除信号中的时序相关性。

工程应用场景

通信系统接收机：在数字通信中作为预处理器，消除信道引入的码间干扰（ISI），提升QAM等调制方式的误码率性能（IEEE Transactions on Signal Processing, 2018）
雷达目标检测：通过对回波信号预白化处理，提高微弱目标信号在杂波背景中的检测概率
机器学习数据预处理：在特征工程阶段实施白化操作，消除特征间协方差，加速神经网络训练收敛（Journal of Machine Learning Research, 2020）

典型实现结构

工程中常采用基于Cholesky分解的递归实现方式，或通过LPC（线性预测编码）系数构造格型滤波器。自适应版本如RLS白化滤波器能实时跟踪信号统计特性变化，适用于非平稳环境下的语音信号处理（Springer Handbook of Signal Processing, 2021）。

网络扩展解释

白化滤波器是信号处理中用于将有色噪声转换为白噪声的关键工具，其核心原理和设计方法如下：

一、定义与作用

白化滤波器是一种线性滤波器，主要功能是将输入的有色噪声（功率谱非均匀分布的随机信号）转换为输出白噪声（功率谱平坦）。常见应用场景包括雷达回波处理、图像降噪（如红外图像背景白化）和通信系统优化。

二、工作原理

数学基础
若输入信号功率谱为$G_x(omega)$，白化滤波器的传递函数$H_i(omega)$需满足： $$ |H_i(omega)| = frac{1}{G_x(omega)} $$ 通过傅里叶变换将功率谱分解为有理函数形式，确保零极点位于复平面左半侧以保证物理可实现性。
实现条件
要求输入信号的功率谱满足可分解性，即$G_x(omega)=G_x^+(omega)G_x^-(omega)$，其中$G_x^+(omega)$仅含左半平面零极点。

三、设计步骤

计算色噪声的自相关函数，通过傅里叶变换得到功率谱$G_x(omega)$
对$G_x(omega)$进行有理式分解，提取左半平面零极点部分$G_x^+(omega)$
构造滤波器传递函数$H_i(s)=frac{1}{G_x^+(s)}$（$s=jomega$）
验证输出信号的功率谱平坦性

四、应用扩展

图像处理：在红外图像中分离目标与噪声，通过白化背景提升检测精度
优化算法：结合广义最小二乘法简化参数估计过程
极化数据处理：抑制雷达信号中的相干斑噪声

提示：MATLAB等工具可通过计算功率谱分解和设计滤波器系数实现该过程，具体代码示例可参考来源。