白化濾波器英文解釋翻譯、白化濾波器的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 prewhitening filter; whitening filter

分詞翻譯：

白的英語翻譯：

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

化的英語翻譯：

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

濾波器的英語翻譯：

filter; rejector
【化】 filter

專業解析

白化濾波器（Whitening Filter）是信號處理領域中的核心概念，其英文術語由"whitening"（白化）和"filter"（濾波器）構成，指将具有相關性的有色噪聲轉化為統計獨立的白噪聲的特殊線性系統。該濾波器通過消除信號序列中的自相關性，使輸出信號的功率譜密度在頻域内呈現均勻分布，這一特性使其在通信系統、雷達檢測和機器學習預處理中具有重要應用價值。

原理與數學表達

設輸入信號$x(t)$的協方差矩陣為$mathbf{R}_x$，白化濾波器的設計目标是通過線性變換矩陣$mathbf{W}$使得： $$ mathbf{W}mathbf{R}_xmathbf{W}^T = mathbf{I} $$ 其中$mathbf{I}$為單位矩陣。在頻域實現時，其傳遞函數可表示為輸入信號功率譜密度的逆平方根： $$ H(f) = frac{1}{sqrt{S_x(f)}} $$ 這種設計能有效消除信號中的時序相關性。

工程應用場景

通信系統接收機：在數字通信中作為預處理器，消除信道引入的碼間幹擾（ISI），提升QAM等調制方式的誤碼率性能（IEEE Transactions on Signal Processing, 2018）
雷達目标檢測：通過對回波信號預白化處理，提高微弱目标信號在雜波背景中的檢測概率
機器學習數據預處理：在特征工程階段實施白化操作，消除特征間協方差，加速神經網絡訓練收斂（Journal of Machine Learning Research, 2020）

典型實現結構

工程中常采用基于Cholesky分解的遞歸實現方式，或通過LPC（線性預測編碼）系數構造格型濾波器。自適應版本如RLS白化濾波器能實時跟蹤信號統計特性變化，適用于非平穩環境下的語音信號處理（Springer Handbook of Signal Processing, 2021）。

網絡擴展解釋

白化濾波器是信號處理中用于将有色噪聲轉換為白噪聲的關鍵工具，其核心原理和設計方法如下：

一、定義與作用

白化濾波器是一種線性濾波器，主要功能是将輸入的有色噪聲（功率譜非均勻分布的隨機信號）轉換為輸出白噪聲（功率譜平坦）。常見應用場景包括雷達回波處理、圖像降噪（如紅外圖像背景白化）和通信系統優化。

二、工作原理

數學基礎
若輸入信號功率譜為$G_x(omega)$，白化濾波器的傳遞函數$H_i(omega)$需滿足： $$ |H_i(omega)| = frac{1}{G_x(omega)} $$ 通過傅裡葉變換将功率譜分解為有理函數形式，确保零極點位于複平面左半側以保證物理可實現性。
實現條件
要求輸入信號的功率譜滿足可分解性，即$G_x(omega)=G_x^+(omega)G_x^-(omega)$，其中$G_x^+(omega)$僅含左半平面零極點。

三、設計步驟

計算色噪聲的自相關函數，通過傅裡葉變換得到功率譜$G_x(omega)$
對$G_x(omega)$進行有理式分解，提取左半平面零極點部分$G_x^+(omega)$
構造濾波器傳遞函數$H_i(s)=frac{1}{G_x^+(s)}$（$s=jomega$）
驗證輸出信號的功率譜平坦性

四、應用擴展

圖像處理：在紅外圖像中分離目标與噪聲，通過白化背景提升檢測精度
優化算法：結合廣義最小二乘法簡化參數估計過程
極化數據處理：抑制雷達信號中的相幹斑噪聲

提示：MATLAB等工具可通過計算功率譜分解和設計濾波器系數實現該過程，具體代碼示例可參考來源。