同态，同态滤波的同态系统

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1，同态滤波的同态系统
2，离散数学中单同态满同态指什么
3，离散数学什么是单自同态
4，近世代数问题同态和同构的本质区别是什么
5，代数的同态与同态的研究有什么研究背景
6，叙述同态信号处理的基本原理

1，同态滤波的同态系统

有一类特殊的非线性系统，它遵从广义的叠加原理。在代数上，这类系统用输入和输出的矢量空间之间的线性变换来表征，因而称为同态系统。

同态滤波的同态系统

2，离散数学中单同态满同态指什么

代数系统G1=到G2=的一个映射f，满足f(x*y)=f(x)。f(y)，任意的x,y∈G1。称为f是G1到G2的同态。若f是单射，称为单同态。若f是满射，称f是满同态

离散数学中单同态满同态指什么

3，离散数学什么是单自同态

同态就是保运算的映射，比如从一个群到另一个群的映射如果保持群加法不变，即f(u*v)=f(u)*f(v)，那么这个映射f就是一个同态。如果一个同态是从自身映射到自身，就叫自同态；如果一个同态是单射，就叫单同态；既是单同态又是自同态就叫单自同态。

离散数学什么是单自同态

4，近世代数问题同态和同构的本质区别是什么

在抽象的意义下,同构的群是相同的群,研究中总是利用同构,把未知的群化为已知的群来研究.而同态一般没有这个优势. 例子就是群{R,+}在e^x映射下同构于{R+,*},两个群可以看做相同的群. 而{R,+}的一个正规子群{Z,+}构成的商群{R,+}/{Z,+},和{R,+}在自然同态下是同态的,而不是同构的.所以两者性质不同.

5，代数的同态与同态的研究有什么研究背景

假设M，M′是两个乘集，也就是说M和M′是两个各具有一个闭合的结合法（一般写成乘法）的代数系，σ是M射到M′的映射，并且任意两个元的乘积的像是这两个元的像的乘积，即对于M中任意两个元a,b,满足σ（a·b）=σ（a）·σ（b）；也就是说，当a→σ（a），b→σ（b）时，a·b→σ（a·b），那么这映射σ就叫做M到M′上的同态。实际上这个概念就是把同构概念中的双射改成了一般的映射。如果σ是M射到M′内的映射，则称σ是M到M′内的同态；如果σ是M射到M′上的映射，则称σ是M到M′上的同态，此时又称M和M′同态群的同态与同构都是研究群与群之间关系的重要手段。同构映射是群之间保持运算的映射，存在同构映射的两个群可以看成同一个群，因为它们有相同的群结构。代数中最基本与最重要的课题就是搞清楚各种代数体系在同构意义下的分类。而同态映射只要求保持运算，显然它比同构映射更灵活，它能研究两个不同构的群之间的联系。特别重要的是几个同态定理，如同态基本定理告诉我们，两个群在满同态的条件下蕴含着一个群同构（G1/kerf≌G2）！在处理一些同构问题时，我们也常常反过用这个定理，也就是说先构造出满同态。保持运算的映射既然能研究两个代数体系之间的一些关系，那么对于复杂一些的代数体系我们就可以用一些简单的去研究它们。另外，群的自同构和自同态也是研究群的重要手段.

不明白啊 = =！

6，叙述同态信号处理的基本原理

同态信号处理用同态系统进行信号处理。同态系统是服从广义叠加原理、在代数运算上可用输入和输出的矢量空间之间的线性变换来表征的非线性系统。同态信号处理 homomorphic signal processing 同态信号处理在信号处理中，常需从带有噪声的信号中提取原始信号。一般用滤波处理方法滤除或削弱噪声干扰以及其他不需要的信号。对于叠加性组合信号，可用线性滤波器将它们分离开。对于实用中常见的非叠加性组合信号（如乘积性信号和褶积性信号），靠线性滤波器分离或处理这些信号分量往往是无效的，这时应采用非线性滤波，即要用同态滤波处理系统进行信号处理。在输入输出运算相同的情况下，同态系统可分为相乘信号的同态滤波处理和褶积信号的同态滤波处理两种。在许多实际问题中，信号为两个或多个分量的乘积（如在有衰落的传输信道中，衰落效应可看作一个缓变分量和传输信号相乘）。对这类相乘信号，如用线性系统来分离信号各成分或单独地改善某一信号成分往往是无效的。但利用相乘信号的同态滤波处理，就可以取得较好的滤波效果。在多径或混响环境中进行通信、定位或记录，产生失真的效果可以看成是干扰与所需信号的褶积，对这类信号可用褶积信号的同态滤波处理。在语音、图像、雷达、声呐、地震勘探以及生物医学工程等领域中，同态信号处理获得广泛的应用。编辑本段同态系统服从广义迭加原理用符号 T〔·〕表示系统变换，用“囗”表示输入信号的组成分量的广义迭加，用“:“表示输入信号矢量与标量C之间的一种广义乘法运算，用“○”和“”分别表示输出信号的组成分量的广义相加和标乘的运算，于是这类同态系统可以用三个子系统D□相级联组成(图1)。其中第一个子系统D□具有如下性质： D□【x1(n)□x2(n)】＝D□【x1(n)】+D□【x2(n)】＝悯1(n)+悯2(n) D□【C:x1(n)】＝CD□【x1(n)】＝C悯1(n) 可见，子系统D□服从广义迭加原理，其输入运算是“囗”，输出运算是“＋”。子系统D□ 的作用是将由信号分量按运算法则“囗”组合起来的信号变换成按常规线性相加的信号分量D□【x1(n) 同态信号处理】和D□【x2(n)】。因此,D□是一个同态系统。系统L是一个普通的线性系统，于是有 L【悯1(n)+悯2(n)】＝L【悯1(n)】+L【悯2(n)】＝尳1(n)+尳2(n) L【C悯1(n)】＝CL【悯1(n)】＝C尳1(n) 最后一个子系统 D劸是将系统L的输出按运算规则“○”进行逆运算变换为系统输出，有 D劸【尳1(n)+尳2(n)】＝D劸【尳1(n)】+D劸【尳2(n)】＝y1(n)+y2(n) D劸【C尳(n)】＝CD劸【尳(n)】＝C尳(n) 由于子系统D□是按运算“囗”和“:“确定的一种特征系统，因此称为对运算“囗”的特征系统。同样，D0是对运算“○“的特征系统。显然，具有相同运算规则的第一子系统和第三子系统的所有同态系统，只是其线性系统部分有所不同。换言之,特征系统确定之后,剩下的就是线性滤波问题了。例如,要从信号x(n)＝x1(n)□x2(n)中恢复出有用信号x1(n)，首先就要找出一个特征系统D□，它能把x(n)变为同态信号处理D□【x(n)】＝D□【x1(n)】+D□【x2(n)】＝悯1(n)+悯2(n) 然后，适当选择和设计线性系统L, 只让D□【x(n)】中的悯1(n)＝D□【n1(n)】分量通过，理想的情况是尳(n)＝悯1(n)＝D□【x1(n)】然后，取D0＝D□，得到逆特征系统的输出为 y(n)＝D劸【尳(n)】＝D劸｛D□【x1(n)】｝＝x1(n) 因此,为了分离x1(n)和x2(n),必须用一个线性滤波器L来完全分离x1(n)和x2(n)。理想的分离取决于运算法则“囗”以及输入信号分量x1(n)和x2(n)的性质。同态滤波处理系统在输入和输出运算相同的情况下，同态系统可分为相乘信号的同态滤波处理和褶积信号的同态滤波处理两种。编辑本段相乘信号的同态滤波处理在许多实际问题中，信号为两个或多个分量的乘积。例如，在有衰落的传输信道中，衰落效应可以看作是一个缓变分量和传输信号相乘。又如，调幅信号可表示为载频信号与包络函数的乘积，在接收机内需要分离载波和包络。在这一类相乘信号中，用线性系统来分离信号各成分或单独地改善某一信号成分往往是无效的。但利用相乘信号的同态滤波处理，就可以取得较好的滤波效果。假设信同态信号处理 ,且对所有n值x1(n)＞0和x2(n)＞0，则有 log【x1(n)·x2(n)】＝log｛x1(n)+log【x2(n)】｝但是，输入信号x(n)不一定是正的，而且往往是复数信号。这时，就要用到复对数函数，于是输入和输出均为乘法的同态系统,如图2所示,其中序列x(n)、悯(n)、尳(n)及y(n)一般均为复数。令x(n)＝|x(n)|exp｛jarg【x(n)】｝表示一个复数序列，则x(n)的复对数为 log【x(n)】＝log|x(n)|+jarg【x(n)】复对数log【x(n)】的逆是复指数，即 y(n)＝exp｛log【x(n)】｝＝exp【log|x(n)|】·exp｛jarg【x(n)】｝复对数的虚部arg【x(n)】加上2π的任意整数倍，并不改变上式的结果。因此，如果不另加限制，复对数并不是唯一性变换，会出现多值性问题。为此，必须选择能消除模糊的arg【x(n)】。但是系统log【x(n)】服从广义迭加原理，x(n)＝x1(n)x2(n)必须存在下列关系 log|x(n)|＝log|x1(n)|+log|x2(n)| 同态信号处理arg【x(n)】＝arg【x1(n)】+arg【x2(n)】只要保证上述相角关系成立,就能消除arg【x(n)】中的模糊。褶积信号的同态滤波处理在多径或混响环境中进行通信、定位或记录，产生失真的效果可以看成是干扰与所需信号的褶积。在语音信号处理中，经常要分离激励源与声道冲激响应，至少在一段短时间内可以认为语音波形是由两者的褶积构成的。地震记录数据是地震子波与含有岩层结构信息的反射系数序列的褶积组合。离散褶积组合信号可以表示为 x(n)＝x1(n)*x2(n) 利用同态滤波处理可以解褶积（图3）。特征系统D*具有如下性质： D*【x1(n)*x2(n)】＝D*【x1(n)】+D*【x2(n)】＝悯1(n)+悯2(n) D*【C:x(n)】＝CD*【x(n)】＝C悯(n) 系统L是一个线性系统，D*-1是D*的逆系统。同态信号处理褶积的Z变换是 x(Z)＝x1(Z)x2(Z) 即Z变换运算也可以看作是一个系统,它的输入运算为褶积，输出运算是乘法的同态变换。因此，利用Z变换就能把褶积组合变换成乘法组合，从而可以利用上述乘法同态滤波系统来处理。但是,通常函数x(Z)是个复数,故不得不采用复对数运算。