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信号处理与一维信号处理还是有很大差别的,这是由三个因素造成的;(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多;(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备;(3)多维信号处理有更多的自由度,这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性。虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的,一维情况下差分方程是全有序的,而在多维情况下差分方程仅是部分有序的,冈而就存在着灵活性,在一维情况小,离散传里旰变换CDET)可以用快速傅里叶变换CEPT)算法来计算,而在多维情况下,有多且每一个OFT又可用多种AFT算法来计算。在一维情况下,我们可以调整速率。而且也可以调整抽排列。从另一方面来说,多维多项式不能进行因式分解,而一维多项式是可以进行因式分解的。因而在多维情况下,我们不能论及孤立的极,气、孤立的零点及孤立的根。所以,多维信号处理与一维信号处理有相当大的差别。在20世纪60年代初期,用数字系统来模仿模拟系统的想法,使得一维数字信号处毫的各种方法得到了发展。这样,仿照模拟系统理论,创立了许多离散系统理论.随后,当数字系统可以很好地模仿模拟系统时,人们认识到数字系统同时也可以完成更多的功能。由丁这种认识及数字硬件工艺的有力推动,数字信号处理得到了发展,而且现今很多通用的方法,已成为数字方法所特有的,没有与其等效的模拟方法,在发展多维数字信号处理时,可观察到同一发展趋向。因为没有连续时间的(或模拟的)二维系统理论可以仿效,因而最初的二维系统是以一维系统为基础的,80年代后期,多数二维信号处理都是用可分的二维系统。可分的二维系统与用于二维数据的一维系统几乎没有差别。随后,发展了独特的多维算法,该算法相当于一维算法的逻辑推理。这是一段失败的时期,由干许多二维应用要求数据量很大,且iT缺少二淮多项式太分解理论,很多一维方法不能很好地推广到二维上来。我们现在正处于认识的萌芽时代。计算机工业以其部件的小型化和价格日趋低廉而有助于我们解决数据量问题。尽管我们总是受限于数学问题,但仍然认识到,多维系统也给了我们新的自由度。以上这些,使得该领域既富于挑战性又无穷乐趣,电子信息技术的结合之软件结台,传统产业中可用电产信息技术的地方,仍然可以在生产或很低的条件下使用人力或传统机械。电予信息技术应到限制,在不同领域和不同水平有各种原因,但烂有一个共大原因是缺乏认识。没有认识,便没有应层。 免费论文下载中心 http://www.hi138.com
  事实上,在一维和二维信号处理理论之间有实质性的差别,而在二维和更高维之间,除了计算上的复杂世方耐差异之外,似乎差别较小。

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