预加重和去加重简介

最新推荐文章于 2025-05-22 23:55:10 发布
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分类专栏： 记录 文章标签： 射频工程
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在调制信号处理中，预加重可预先对信号进行频谱加权，提升高频率小信号功率，补偿鉴频器中非线性造成的小信号信噪比恶化，但会使频谱变形。去加重电路作用与预加重相反，可抵消频谱变形，二者结合提升了调制信号处理效果。

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在调制信号的处理中，对信号的预加重和去加重会可以改善信噪比，尤其是高频率上的小信号信噪比，预加重指预先对调制信号进行频谱加权处理，通过采用与鉴频器频谱特性像似的电路调制信号，提升该调制信号的高频率上的小信号功率，补偿在鉴频器中因非线性造成的小信号信噪比的恶化程度，但预加重同时也带来了调制信号的频谱变形，这就需要去加重电路来抵消，所以去加重的电路作用是于预加重频谱特性相逆的一个过程。调制信号的电路中也因为有了预加重和去加重的处理，使得调制信号的处理效果得到提升与改善。仅供参考！

通信知识之预加重与去加重.
03-14
通信知识之预加重与去加重.预加重(Pre-emphasis)：发送端对输入信号高频分量的提升。 去加重(De-emphasis) ：解调后对高频分量的压低。
预加重、去加重和均衡.pdf
07-04
为了解决这一问题，预加重、去加重和均衡三种补偿技术被广泛应用于高速信号完整性改善中。 首先，趋肤效应是指当交流电流通过导体时，由于电磁感应的作用，电流主要集中在导体表面，导致导体有效电阻增加。频率越高...
预加重与去加重
u013897440的博客
07-12 2万+
语音和图像信号低频段能量大，高频段信号能量明显小；而鉴频器输出噪声的功率谱密度随频率的平方而增加（低频噪声小，高频噪声大），造成信号的低频信噪比很大，而高频信噪比明显不足，使高频传输困难。 　　调频收发技术中，通常采用预加重和去加重技术来解决这一问题。 预加重(Pre-emphasis)：发送端对输入信号高频分量的提升。 去加重(De-emphasis) ：解调后对高频分量的压低。
高速信号处理中的去加重、预加重与均衡技术
最新发布
SDJ_success的博客
05-22 1177
未来，随着新材料（如硅光子）与算法（如AI驱动均衡）的发展，这些技术将继续推动高速互连的性能边界。在高速数字通信系统中，信号在传输过程中会因信道损耗（如趋肤效应、介质损耗）和反射等因素导致高频成分衰减，引发码间干扰（ISI）和信号失真。对信号的高频成分进行增强的技术，通过补偿信道对高频的衰减，确保信号到达接收端时整体频谱平坦。PCIe Gen4中，发送端采用去加重（3.5dB），接收端使用CTLE+DFE联合均衡，以支持16GT/s速率。为预加重系数（通常0.2-0.6），延迟时间为符号周期（如1UI）。
【电子技术】高速串行信号的预加重(Pre-emphasis)和去加重(De-emphasis)
那么菜的博客
12-31 1万+
什么是预加重/去加重（Pre-emphasis/De-emphasis？） 在下图一中我们看到，对于2.5Gbps信号，通过10、20、30、40英寸线长的背板后，接收端的眼图随着长度增加会逐渐闭合。原因在于信道是一个低通滤波器，随着传输线长度的增加，损耗和色散会越来越大，另外，随着频率的增加，损耗与色散效应也越来越明显。而当前的数字电路速度不断提高，通常，在速率高于1GHz的数字电路中，为了把信号能传输更远的距离，通常在发送端使用预加重或去加重的均衡技术。 ...
预加重、去加重和均衡总结
扬帆起航
04-16 5205
预加重、去加重和均衡总结
预加重（Pre-emphasis）和去加重（De-emphasis）
forlifefor的专栏
09-14 1029
预加重（Pre-emphasis）和去加重（De-emphasis）滤波器在音频信号处理中通常是成对出现的，特别是在模拟音频记录和传输中，它们用于改善信号的质量。
预加重与去加重.doc
07-12
预加重与去加重是信号处理领域中的关键技术，特别是在语音和图像信号处理中占有极其重要的地位。这项技术的主要目的在于通过在发送端增强输入信号的高频分量，再在接收端相对应地减弱这些分量，以此来改善信号在传输...
预加重与去加重.zip_信号完整性_去加重_预加重_预加重与去加重_高速信号
07-14
预加重与去加重介绍；对高速信号进行补偿；
voice.rar_matlab 去加重_matlab 语音_语音预加重_预加重_预加重去加重
07-14
语音的预加重和去加重，进行语音的前期处理，减少噪声。
预加重和去加重
CCC_B的博客
02-28 3911
我们传输的语音和音乐信号，其大部分能量集中在低频端，而在解调端，噪声功率谱密度与频率平方成正比，因此在信号功率谱密度最小的频率范围内噪声功率谱密度却是最大的。 可以通过在发送之前提高信号的高频分量，在解调之后在将高频分量压低，可以达到抑制高频噪声。 预加重：提高发送端输入信号的高频分量。 去加重：解调后对高频分量的压低。 预加重的特性可以取 H(ω)=jωH(\omega)=j\omegaH(ω)=jω ∣H(ω)∣2=ω2|H(\omega)|^2=\omega^2∣H(ω)∣2=ω2 相应的去加重网
语音信号预加重预处理
12-10
资源中包含语音信号预加重前和预加重后的一段浊音信号及频谱，可以看出，预加重后的频谱在高频部分的幅度得到了提升。代码可运行
预加重、去加重、均衡
o512073267的博客
09-08 1380
由于信号频率的高低主要是由信号电平变化的速度决定的，所以信号的高频分量主要出现在信号的上升沿和下降沿处，预加重技术就是增强信号上升沿和下降沿处的幅度。预加重（Pre-emphasis）、去加重（De-emphasis）为发送端处理可以在PCB上进行信号质量测量，均衡（Equalization）为接收端芯片内部处理，故无法再PCB上进行信号质量测量。加重分为预加重和去加重两种类型。去加重和预加重的目的都是尽量平衡高频分量和低频分量，以减少在传输链路中对高频分量衰减大于低频分量对最终结果的影响。
预加重
MTIS的博客
11-17 1万+
预加重技术，Serdes预加重，本文涉及以下几个问题： 1,：什么是预加重？ 2：用在什么地方？ 3：为什么要预加重？ 4：怎样预加重 5：最后 1：什么是预加重： 预加重技术是在数据向信道传输前对数据传输电压上的一种预处理，有加重和去加重两种； 2：用在什么地方： 预加重常用在Serdes传输上。而Serdes传输技术又用在很重要的Pcie，Srio，Rapid I/O，以太网上。 3：为什么要预加重： 传输的信号在经过无源信道时会受到一些列的干扰，如高斯白噪声。趋肤效应，介质.
高速信号的预加重(Pre-emphasis)和去加重(De-emphasis)
热门推荐
小孟同学的博客
08-22 5万+
为什么要去加重或预加重？ 在高速信号传输中，信号链路对高频信号的衰减大于对低频信号的衰减，这就导致了高速信号中高频和低频之间巨大的幅度差。反应在眼图上就是减小了眼高，并增大了Jitter。 上图中，红色箭头代表眼高和眼宽，黑色箭头加在一起代表了TJ(Total Jitter). 1. 眼高和信号幅度的峰峰值差距过大——信号高频和低频的幅度差导致。 2. 眼皮很厚——Jitter过大导致。 3...
预加重和去加重、压扩技术， 两者是不同的功能
forlifefor的专栏
03-29 913
1 电视音频中使用预加重是为了提高音频信号的信噪比，信噪比指的是有用信号与背景噪声的比例，而预加重可以改善这个比例2 在电视广播中，音频信号往往受到多种干扰和失真的影响，其中包括频率响应不均匀，传输中的损耗以及噪声等等，预加重可以在音频信号中怎加高频成分的强度，使得高频部分相对于低频部分更显著，从而提高信号中的高频能量3 预加重作用主要有两个方面：首先它可以提高音频信号的信噪比，由于预加重增强了高频部分，使得音频信号重的有用信息更容易与背景噪声区分开来；
硬件设计14---什么是预加重与去加重技术？
wangdapao12138的博客
03-12 2万+
时间：2018.3.12 作者：Tom 工作：HWE说明：如需转载，请注明出处。在信号传输过程中，信号不同，频率成分有不同的衰减度，导致最后得到的信号失真。为了在接收终端能得到比较好的波形，就需要对受损的信号进行补偿，常用的补偿技术有：预加重、去加重和均衡。这里介绍这三种信号补偿技术。由于在信号通路中，相对于低频分量，信号的高频分量有很大的衰减。均衡的作用就是在接收端口对信...
[信号]预加重与去加重--转
weixin_30241919的博客
06-04 1144
　　在信号传输过程中，整个通信系统对传输信号不同频率有不同的衰减，导致信号失真，无法在接收端恢复原始信号。为了在接收端能得到较好的波形，需要对受损的信号进行补偿，常用的补偿技术有：预加重，去加重以及均衡技术。下面介绍这三种信号补偿技术。 　　在信号同理中，相对于低频分量，信号的高频分量有很大的衰减。均衡的作用就是在接收端对信号进行处理，根据信号经过的系统的衰减特性，将信号的高频成分适当增强，这样...
预加重和去加重公式
03-18
<think>好的，我需要回答用户关于信号处理中预加重和去加重公式的定义或实现方法的问题。首先，我得回忆一下这两个概念的基本原理和应用场景。预加重通常用于音频信号处理，通过在发送端增强高频分量，以改善信噪比。去加重则在接收端应用，恢复原始频率响应，同时降低高频噪声。接下来，我需要确认它们的数学表达式。预加重滤波器一般是一阶高通滤波器，公式可能是$y[n] = x[n] - \alpha x[n-1]$，其中$\alpha$是预加重系数，通常在0.9到0.97之间。去加重则是相反的低通滤波器，公式可能是$y[n] = x[n] + \alpha y[n-1]$。不过需要验证这些公式的正确性，避免混淆。然后，应用场景方面，预加重常见于语音编码和FM广播，去加重用于接收端。实现方法可能需要用Python示例，比如使用差分方程或现有库函数。还要检查是否需要引用用户提供的参考资料，比如引用[1]中提到去噪自动编码器可能与去加重有类似目标，但属于不同方法。引用[2]关于RNN处理音频信号，但预加重是传统信号处理技术，这里可能不需要直接引用。最后，生成相关问题时要覆盖公式、参数选择、实现差异和应用场景对比。</think>在信号处理中，**预加重（Pre-emphasis）**和**去加重（De-emphasis）**是用于优化信号高频分量与噪声关系的技术，常见于音频处理和通信系统。 --- ### **1. 预加重（Pre-emphasis）** - **定义**：在信号传输或存储前，通过增强高频分量来补偿信号在传输过程中可能的高频衰减。这一步骤可提升信噪比（SNR）。 - **公式**： 预加重滤波器通常是一阶高通滤波器，其传递函数为： $$ H_{\text{pre}}(z) = 1 - \alpha z^{-1} $$ 其中$\alpha$为预加重系数（典型值为$0.9 \leq \alpha \leq 0.97$）。 - **时域实现**： 离散信号$x[n]$的预加重输出$y[n]$为： $$ y[n] = x[n] - \alpha x[n-1] $$ --- ### **2. 去加重（De-emphasis）** - **定义**：在接收端对信号进行低频补偿，恢复原始频率响应，同时抑制高频噪声。 - **公式**： 去加重滤波器是一阶低通滤波器，传递函数为预加重的逆过程： $$ H_{\text{de}}(z) = \frac{1}{1 - \alpha z^{-1}} $$ - **时域实现**： 离散信号$x[n]$的去加重输出$y[n]$为： $$ y[n] = x[n] + \alpha y[n-1] $$ --- ### **3. 应用场景** - **语音处理**：预加重常用于语音识别和压缩（如MFCC特征提取），以平衡频谱能量[^1]。 - **FM广播**：预加重（发送端）和去加重（接收端）联合使用，减少高频噪声干扰。 --- ### **Python实现示例** ```python import numpy as np # 预加重 def pre_emphasis(signal, alpha=0.97): emphasized = np.zeros_like(signal) emphasized[0] = signal[0] for i in range(1, len(signal)): emphasized[i] = signal[i] - alpha * signal[i-1] return emphasized # 去加重 def de_emphasis(signal, alpha=0.97): de_emphasized = np.zeros_like(signal) de_emphasized[0] = signal[0] for i in range(1, len(signal)): de_emphasized[i] = signal[i] + alpha * de_emphasized[i-1] return de_emphasized ``` --- ### **相关问题** 1. 预加重系数$\alpha$的选择对信号处理效果有何影响？ 2. 在语音识别中，为什么MFCC特征提取需要预加重？ 3. 预加重和去加重在数字滤波器设计中属于哪类滤波器（FIR/IIR）？ 4. 如何通过频域分析验证预加重和去加重的效果？ --- ### **引用说明** - 预加重在语音去噪中的作用与自动编码器类似，但属于传统信号处理方法[^1]。 - RNN等深度学习模型可能结合此类预处理技术优化音频信号处理[^2]。
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