基于对称相关函数法的线谱检测

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随机信号的相关函数和谱分析

随机信号的相关函数和谱分析凡不能用数学或图表关系式来描述，无法预测其以后时刻准确值的信号称为随机信号。

随机信号常以时刻t为自变量，又称随机进程，其幅值是随机数。

关于离散时刻系统，自变量t变成序列号n, 随机进程变成随机序列，能够以为随机序列是随机进程的抽样值。

通常，随机信号是功率信号，而且多半受到偶然性因素的支配，不能期待某个被观测信号会重复显现。

若是截取随机序列的一段用FFT作频谱分析，那么一段的频谱与另一段频谱大不相同，可见观测随机信号的本身并无多大意义。

处置随机信号最重要的方式是从统计的角度动身对被观测信号实行某些平均运算。

如此做与其说是在研究信号本身，不如说是在研究信号源。

借用统计学的用语能够如此来描述：处置随机信号时，咱们需要常常想到被测数据所属的统计母体。

从那个观点动身，被测数据不外乎是从母体中掏出的一个样本。

从同一个母体掏出的样本必然具有某种一起的统计规律性，正是这些规律性才是说明母体的固有参数，才是咱们的研究目标。

4.3.1 随机信号的数字特点和分类咱们假想有一对正在通话是线，在某时刻咱们去测话音电压幅度的瞬时值，发觉这是不确信的，咱们就说幅度是随机变量,它所有可能的取值的集合称作样本空间，而每一次测出的具体值只是一个样本。

若是咱们记录一段时刻内的电压幅度，发此刻每一个时刻观测点上幅度的都是随机变量，从而整个时刻段上幅度的转变曲线也是随机的曲线，这些曲线的采样是对应的随机序列。

咱们把实测到的那条曲线（或序列）称为是随机进程的一个样本，所有样本的集合称为随机进程的样本空间。

把上述概念从线推向一样，咱们说若是关于每一个（T是时刻段），x(t)是随机变量，那么x(t)扩展为时刻函数后的随机变量族{ x(t), }称为随机进程（见图4.3），其采样是离散的随机进程。

图中,,点别离是随机变量的样本，曲线a,b,c,别离是随机进程x(t)的样本。

若是的样本空间是实数集，那么随机进程x(t)的样本空间必然落在图中y轴，x 轴的二维空间内。

太阳能电池阻抗谱测量方法及其应用进展

引用格式：李傲, 肖文波, 张濬哲, 等. 太阳能电池阻抗谱测量方法及其应用进展[J]. 中国测试，2024, 50(1): 1-8. LI Ao, XIAO Wenbo, ZHANG Junzhe, et al. Research progress of solar cell impedance spectroscopy measurement method and its application[J].China Measurement & Test, 2024, 50(1): 1-8. DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2022080063太阳能电池阻抗谱测量方法及其应用进展李傲1，肖文波1，张濬哲2，吴华明1，王树鹏3(1. 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，江西南昌 330063; 2. 南昌航空大学材料科学与工程学院，江西南昌330063; 3. 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司，辽宁沈阳 110043)摘　要: 阻抗谱测量技术是研究太阳能电池的重要手段。

该文首先对近几年提出的阻抗谱测量方法进行评述，分析各类方法的优缺点。

通过对阻抗谱测量方法的研究，发现不同测量方法之间的差异主要体现在其效率、精度以及成本等方面。

其次，分析阻抗谱在太阳电池故障检测、电子输运、界面研究等方面的应用情况，指出它们评价电池动态行为时存在的不足之处。

最后，总结阻抗谱测量方法未来发展方向及应用需求。

关键词: 太阳能电池; 阻抗谱; 故障评估; 电子输运; 界面研究中图分类号: TM930.12;TB9文献标志码: A文章编号: 1674–5124(2024)01–0001–08Research progress of solar cell impedance spectroscopy measurementmethod and its applicationLI Ao 1, XIAO Wenbo 1, ZHANG Junzhe 2, WU Huaming 1, WANG Shupeng 3(1. Key Laboratory of Nondestructive Testing, Ministry of Education, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China; 2. Material Science and Engineering Institute, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063,China; 3. AECC Shenyang Liming Aero-Engine Co., Ltd., Shenyang 110043, China)Abstract : Impedance spectroscopy is an important means of studying solar cells. Firstly, this paper reviews the impedance spectroscopy measurement methods proposed in recent years, and analyzes the advantages and disadvantages of each method. Through the study of impedance spectroscopy measurement methods, it is found that the differences between different measurement methods are mainly reflected in their efficiency,accuracy and cost. Secondly, the application of impedance spectroscopy in fault detection, electron transport,and interface research are analyzed, and their shortcomings in evaluating the dynamic behavior of cells are pointed out. Finally, the future development direction and application requirements of impedance spectroscopy measurement methods are summarized and analyzed.Keywords : solar cells; impedance spectrum; failure assessment; electron transport; interface research收稿日期: 2022-08-11；收到修改稿日期: 2022-10-05基金项目: 国家自然科学基金(12064027，62065014)；研究生创新专项资金(YC2022-118，YC2022-113)作者简介: 李　傲（1999-），男，河北保定市人，硕士研究生，专业方向为光伏检测技术。

激光吸收光谱气体检测中谱线的自动筛选

总第190期2020年第6期山西化工SHANXI CHEMICAL INDUSTRYTotal190No.6,2020堂桩导测述用DOI：10.16525/l4-1109/tq.2020.06.07激光吸收光谱气体检测中谱线的自动筛选李梅秀1,邵欣八，王芳1,付作伟3(1.内蒙古阿拉善生态环境监测站，内蒙古阿拉善盟750306；2.天津中德应用技术大学智能制造学院，天津300350；3.中创精仪(天津)科技有限公司，天津300301)摘要：激光吸收光谱(LAS)技术进行气体检测具有高选择性、高灵敏度、快速响应、可多组分多参量同时非接触测量等优势，被广泛用于环境监测、污染排放检测、工业过程控制等领域。

在应用LAS技术进行气体检测时，首要工作就是选择合适的目标谱线。

目前对谱线的筛选都是基于人工观察完成，费时费力，效率低下。

设计了一款自动化谱线筛选软件，对于给定波段范围，基于LAS检测原理和谱线筛选原贝9,结合测量的环境条件对HITRAN光谱数据库中的相关谱线数据进行分析，根据吸光度和谱线的线宽等对灵敏度和谱线干扰进行判断，最终输出筛选的目标谱线或测温谱线对。

该方法大大提高了谱线的筛选效率，可用于LAS气体检测之前目标谱线的自动化筛选，对于气体的浓度检测和温度测量具有重要意义。

关键词：激光吸收光谱，HITRAN光谱数据库，谱线筛选，气体检测中图分类号.0657.38文献标识码:A文章编号:1004-7050(2020)06-0018-05引言环境问题是21世纪全球共同关注的重点问题之一，环境监测技术和环境保护工作愈发受到重视。

我国的污染现状不容小视，大量的环境监测站应运而生，旨在对大气环境等的实时监测，及时掌握事故及污染发生和发展实况，尽一切可能减轻污染带来的危害，这对污染控制、环境保护以及安全生产都有非常重要的意义。

激光吸收光谱(LAS)技术是一种先进的检测技术，其灵敏度高、实时性好(可达毫秒量级)，可以做到多组分、多参量的同时测量，并且在动态快速的同时兼具高选择性皿。

基于短时自相关函数法的基音周期检测

项目总结报告—基音周期的检测1.项目整体框架1.1目标了解语音基音周期估计方法，掌握自相关法估计基音周期的原理。

1.2主要容本次基音周期的估算，我们选用的是短时自相关函数法，包括四个模块。

第一个模块为基音的端点检测，主要为了区分浊音和清音。

第二个模块为基音检测中的带通滤波器，主要为了减少共振峰的干扰。

第三个模块为短时自相关函数法做基音检测，主要为了计算出基音周期。

第四个模块为平滑处理，主要为了消除偏离值点。

2.模块一（端点检测）2.1主要负责工作利用能熵比法进行语音端点检测，区分语音帧的起点以与终点。

2.2具体实现方法2.2.1实验步骤1）取一段语音“tone4.wav”，该语音容是“妈妈，好吗，上马，骂人”，语音长度为3.5秒，采样率Fs=8000. 进行简单的去除直流分量，然后幅值归一化，时域波形如图1所示。

2）设置好分帧参数，帧长wlen=320,帧移inc=80，调用函数y=enframe(x,wlen,inc)';对语音信号x分帧处理。

最后帧数Fn=337。

3）设置端点检测门限值T1=0.05，使用能熵比法进行端点检测。

对分帧后的语音y 每一帧进行FFT运算，然后计算每一帧的能熵比值。

从而计算出语音y中的语音端点。

结果如图2所示。

2.2.2能熵比法设语音信号时域波形为,加窗分帧处理后得到的第i帧语音信号为,则FFT后表示为,其中下标i表示为第i帧，而k表示为第k条谱线。

该语音帧在频域中的短时能量为式中，N为FFT的长度，只去正频率部分。

而对于某一谱线k的能量谱为,则每个频率分量的归一化谱概率密度函数定义为该语音帧的短时谱熵定义为其中，只取正频率部分的谱熵，对应的能熵比表示为2.2.3代码编写在主程序中，执行的是[voiceseg,vosl,SF,Ef]=pitch_vad1(y,fn,T1);而调用了以下函数function [voiceseg,vosl,SF,Ef]=pitch_vad1(y,fn,T1,miniL)if nargin<4, miniL=10; endif size(y,2)~=fn, y=y'; end % 把y转换为每列数据表示一帧语音信号wlen=size(y,1); % 取得帧长for i=1:fnSp = abs(fft(y(:,i))); % FFT取幅值(:表示所有y(:,1)表示第一列)Sp = Sp(1:wlen/2+1); % 只取正频率部分Esum(i) = sum(Sp.*Sp); % 计算能量值（能量放入Esum 里）prob = Sp/(sum(Sp)); % 计算概率H(i) = -sum(prob.*log(prob+eps)); % 求谱熵值（eps表示很小的数，避免为零）（谱熵放入H里）endhindex=find(H<0.1);%(find返回非零元素，hindex放入，即谱熵值小于0.1的索引)H(hindex)=max(H);%（除去元音）Ef=sqrt(1 + abs(Esum./H)); % 计算能熵比（将每一帧的能熵比放入Ef里）Ef=Ef/max(Ef); % 归一化zindex=find(Ef>=T1); % 寻找Ef于T1的部分zseg=findSegment(zindex); % 给出端点检测各段的信息zsl=length(zseg); % 给出段数j=0;SF=zeros(1,fn);for k=1 : zsl % 在大于T1中剔除小于miniL 的部分if zseg(k).duration>=miniLj=j+1;in1=zseg(k).begin;in2=zseg(k).end;voiceseg(j).begin=in1;voiceseg(j).end=in2;voiceseg(j).duration=zseg(k).duration;SF(in1:in2)=1; % 设置SF（有话段的SF帧为1）endendvosl=length(voiceseg); % 有话段的段数2.2.4实验结果图1 “妈妈，好吗，上马，骂人”语音的时域波形图2 图中实线代表语音起始点，虚线代表语音终点2.2.5结果分析基音周期是语音信号的重要参数之一，它描述了语音激励源的一个重要特征。

FTIR原理及谱图解析

谱图解析——正己烷
这是C-H弯曲振动区域，把该区域放大CH2和CH3的弯曲振动峰叠加在一起，关于这一点，我们可以比较环己烷和2,3-二甲基丁烷在该区间的吸收峰。
谱图解析——正己烷
在1460cm-1出现的宽峰实际上是两个峰叠加而成的。一般地，CH3基团的反对称弯曲振动峰的位置在 1 4 6 0 ± 1 0 cm-1, 这是一个简并弯曲振动（仅显示一种）。
c：光在真空中的速度。
在红外中，经常使用的是波数。
1/
：cm-1
FT-IR: 基本原理 ...
红外光谱仪
每一台傅立叶变换红外光谱仪，由以下几部分构成：一个光源、一个干涉仪（分束器是它的一部分）以及一个检测器。
FT-IR: 基本原理 ...
红外光谱仪
干涉仪是红外光谱仪的心脏部件
到样品
谱图解析——1-己烯
2997cm-1, =CH2的对称伸缩振动。一般来说，反对称伸缩振动吸收峰的频率要高于对称伸缩振动的频率。
谱图解析——1-己烯
2960cm-1，是CH3的反对称伸缩振动峰。
谱图解析——1-己烯
2924cm-1, CH2的反对称伸缩振动峰。
谱图解析——1-己烯
2870cm-1, 是CH3 的对称伸缩振动。
技术限制: 只是测试整个谱图范围的一部分
分辨率受到限制
采样间隔不能无限小 (基于 HeNe激光)
得到的干涉图不是对称的
相应问题:
旁瓣峰牺牲谱图的分辨率
带宽限制有折叠可能尖桩篱栅效应相位问题
解决方案: 采用不同的光源、分
束器以及检测器
切趾函数采用光圈
满足Nyquist 采样条件

信号检测与估计知识点总结(3)

第二章检测理论1．二元检测：① 感兴趣的信号在观测样本中受噪声干扰，根据接收到的测量值样本判决信号的有无。

② 感兴趣的信号只有两种可能的取值，根据观测样本判决是哪一个。

2．二元检测的数学模型：感兴趣的信号s ，有两种可能状态：s0、s1。

在接收信号的观测样本y 中受到噪声n 的污染，根据测量值y 作出判决：是否存在信号s ，或者处于哪个状态。

即：y(t)=si(t)+n(t) i=0,1假设：H 0：对应s 0状态或无信号，H 1：对应s 1状态或有信号。

检测：根据y 及某些先验知识，判断哪个假设成立。

3. 基本概念与术语✧ 先验概率：不依赖于测量值或观测样本的条件下，某事件（假设）发生或成立的概率。

p(H 0),p(H 1)。

✧ 后验概率：在已掌握观测样本或测量值y 的前提下，某事件（假设）发生或成立的概率。

p(H 0/y),p(H 1/y) 。

✧ 似然函数：在某假设H 0或H 1成立的条件下，观测样本y 出现的概率。

✧ 似然比：✧ 虚警概率：无判定为有；✧ 漏报概率：有判定为无；✧ （正确）检测概率：有判定为有。

✧ 平均风险： 4.1 最大后验概率准则（MAP ）在二元检测的情况下，有两种可能状态：s0、s1，根据测量值y 作出判决：是否存在信号s ，或者处于哪个状态。

即： y(t)=si(t)+n(t) i=0,1假设：H 0：对应s 0状态或无信号，H 1：对应s 1状态或有信号。

)|()|()(01H y p H y p y L =f P m P d P )(][)(][111110101010100000H P C P C P H P C P C P r ∙++∙+=如果成立，判定为H 0成立；否则成立，判定为H 1成立。

利用贝叶斯定理：可以得到：如果成立，判定为H 0成立；如果成立，判定为H 1成立；定义似然比为：得到判决准则：如果成立，判定为H 0成立；如果成立，判定为H 1成立；这就是最大后验准则。

基于谱技术检测特殊逻辑函数的新方法

数字逻辑中的谱技术在逻辑函数分类、称函对数检测、逻辑综合以及组合电路的故障检测得到了
广泛的应用［］对称函数上常用的特殊函数，于】．关
维普资讯
第３卷第２６期
２００８年４月
浙江工业大学学报
Ｊ０ＵＲＮＡＬＯＦＺＨＥＪＡＮＧＩＵＮＩＶＥＲＳＴＹＩＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖ０．ｏ１３６Ｎ．２Ａｐｒ２０．０８
．
Ｓｅｅａｘａｐｅｓｗｔｅｖｒｌｅｍｌｓｈｏｈｄｅｅｔｎｐｏｃｓｅｕｓｎｔｅｔｃｉｇｒｅｓｓｉｇｈｍｅｈｆｒｔａｖｓｅｉｌｏｃｌｔｏｄｏｈｅｂｏｅｐｃａｌｇｉａ
基于谱技术检测特殊逻辑函数的新方法
应时彦肖林荣杭国强，一，
（．江工业大学信息工程学院，江杭州３０３；．江大学信息与电子工程学系，江杭州３０２１浙浙１０２２浙浙１０８
３嘉兴学院机电工程学院，江嘉兴３４０）．浙１０１
新方法，例展示了应用该方法检测上述函数的过程．实
关键词：谱技术；殊逻辑函数；特冗余函数；线性函数；自反函数；自双反函数中图分类号：１ＴＰ７文献标识码：Ａ文章编号：０６４０（０８０ — １２０１０ —３３２０）２０９ —３

微弱信号检测第四章相关检测 NEW

微
弱
信
号
检
测
两种计算方法：①所有数据采集完毕后计算； ②边采集边计算；
~ x (0) x (1) R xy (0) ~ x (1) x (0) ~ R xy (1) 1 1 R xy (k ) y ( 0 ) y ( 1 ) N N ~ R (M 1) x (1 M) x (2 M) xy x ( N 1) x ( N 2) 1 y( N 1) N x ( N M)
1. 算法： ~
1 T R xy () sgn[ y( t )] sgn[ x ( t )]dt T 0
~
其中sgn[y(t)]和sgn[X(t-τ)]分别表示y(t)和x(t-τ) 的符号函数。
1 N1 数字累加平均算法： R xy (k) sgn[y(n)]sgn[x(n k)] N n 0
由式知，尽管T有限，Rxy(τ)是Rxy(τ)的无偏估计。
微弱信ຫໍສະໝຸດ 号检测估计值的均方误差为:
~ ~ 2 varR xy () E (R xy () R xy ()) 1 ~ 2 varR xy () R x (0)R y (0) R xy ()) 2BT
~ varR xy () 2 1 1 xy () R xy () 2BT xy ()
微
弱
信
号
检
测
1 一般情况下ρxy(τ)＜1/3，故 xy () 2BT 3.Rxy(τ)估计值的信噪比 ~ E R xy () 定义为 SNR ~ varR xy () ~ 有 E R xy () R xy () R xy () 得 SNR ~ varR xy ()

雷达信号分析(第2章)信号分析基础

H (f ) = μ(f ) m
ϕ = −θ(f ) − 2πft
m
0
幅频特性：匹配滤波器对输入信号中较强的频率成分给予较大的加权，对
较弱的频率成分给予较小的加权，因此输入信号中幅度大的频率成分，输
出信号中该频率成分也大。
相频特性：匹配滤波器的相频特性与信号的相位谱互补（除常数相位和线性相位之外）。不管输入信号有怎样复杂的非线性相位谱，经过匹配滤波器之后，这种非线性相位都被补偿掉了，而输出信号中只留下了线性的相位谱。
雷达信号分析 Radar Signal Analysis
张劲东南京航空航天大学电子信息工程学院信息与通信工程系雷达探测与信号处理实验室
Email: zhangjd@
第2章雷达信号分析基础
¾2.1 雷达信号的复数表示 ¾2.2 雷达信号的相关特性 ¾2.3 最佳线性滤波器
• 信号在传递过程中不可避免地要受到自然和人为的各种干扰，信号检测的目的是用一种最优处理的方法，从干扰观察中获得所传递的信息。
• 这种最优处理的方法，有以下主要的特点：（1）最优处理的标准可能是不同的，例如：最大信噪比，或
最小的判决损失；（2）信号处理的方式与结果、与干扰的形式有关，也与信号
m
0
三、匹配滤波器的频率特性
∫ H (f ) = ∞ μ*(t − t)e−j2πftdt
m
−∞
0
∫ = [ ∞ μ(t − t)e j2πftdt ]*
−∞
0
∫ = [ ∞ μ(t)e j2πf (t0−t)dt ]* −∞
= μ*(f )e−j2πft0
或也可以写成
H (f ) = μ(f ) e−jθ(f )e−j2πft0 m

织物表面疵点检测方法的设计与实现

Vol. 29, No. 1Jan. 2021第29卷第1期2021年1月AdvancedTextileTechnologyDOI ： 10. 19398/j. a t 202005004引用格式：俞新星，壬勇，支佳雯.织物表面疵点检测方法的设计与实现现代纺织技术,021,9():62 — 67.织物表面疵点检测方法的设计与实现俞新星，任勇，支佳雯(苏州大学应用技术学院，江苏苏州215325)摘要：针对传统织物生产企业中，人工检测织物存在瑕疵检出效率低、误检率高的问题，提出了一种织物表面疵点检测方法。

该方法首先采用高斯滤波、线性归一化以及限制对比度自适应直方图均衡化对织物表面图像进行预处理，从而有效增强图像中的疵点表现细节，然后通过改进的Gabor 优化选择，再对选择后的图像进行初分解，从中挑选出最优滤波图像进行二值化处理，最后运用统计学方法进行疵点判断并获得最终结果。

该方法实现简便、硬件要求低、适应性广，可用于判断织物表面是否含有疵点，并定位疵点。

实验证明,织物表面疵点检测准确率高达95.38%.关键词：织物疵点检测;Gabor 优化选择；直方图均衡化；线性归一化中图分类号:TS103；TP391文献标志码:A 文章编号：1009— 265X(202 1 )01 —0062— 06Design and Implementation of Defect Detection Method for Fabric SurfaceYU Xinxing , REN Yong , ZHI Jiawen(Applied Technology College of Soochow University, Soochow 21 5325 , China)Abstract ： To address the problems of low defect, detection efficiency and high false detectionrateof manualfabric detectionin traditionalfabric manufacturing enterprises ,a fabric surface defect, detection method is proposed. For purpose of this method , the Gaussianfilter , linear normalization and limited contrast, adaptive histogram equalization are adopted for preprocessing fabric surface images , to display detect details of the images clearly.Secondly , the selected images are preliminarily decomposed viaimproved optimal Gaborfilter ,with a view to picking outthe ones with the optimalfiltering for binarization processing. Lastly, defect, judgment, is conducted by means of statistical approach , and thefinalresultisobtained.The methodiseasytooperate ,haslow requirementsintermsof hardware , and is of wide adaptability. It can be used to judge the presence of defects onfabricsurface ,andlocatethem.The method is proved to have an accuracy rate of fabric surfacedefectdetectionashighas95.38% throughexperiments.Key words ：fabric defect detection ；optimal Gabor filter ； histogram equalization ；linearnormalization收稿日期：2020 —05 —09网络出版日期:2020 —10 —21基金项目：江苏省高校自然基金项目(19KJB520051)；江苏高校哲学社会科学研究基金项目(2018SJA2251)；江苏省大学生创新创业训练计划项目(201913984009Y)作者简介：俞新星(1998 — )男，江苏如皋人，2017级软件工程专业本科生。

故障诊断第二章习题

第二章第一节信号特征检测一、填空题（10）1.常用的滤波器有、低通、带通、四种。

2.加速度传感器，特别是压电式加速度传感器，在及的振动监测与诊断中应用十分广泛。

3.传感器是感受物体运动并将物体的运动转换成的一种灵敏的换能器件。

4.振动传感器主要有、速度传感器、三种。

5.把模拟信号变为数字信号，是由转换器完成的。

它主要包括和两个环节。

6.采样定理的定义是：。

采样时，如果不满足采样定理的条件，会出现频率现象。

7.电气控制电路主要故障类型、、。

8.利用对故障进行诊断，是设备故障诊断方法中最有效、最常用的方法。

9.振动信号频率分析的数学基础是变换；在工程实践中，常运用快速傅里叶变换的原理制成，这是故障诊断的有力工具。

10．设备故障的评定标准常用的有3种判断标准，即、相对判断标准以及类比判断标准。

可用制定相对判断标准。

二、选择题（10）1.（）在旋转机械及往复机械的振动监测与诊断中应用最广泛。

A位移探测器B速度传感器C加速度计D计数器2.当仅需要拾取低频信号时，采用（）滤波器。

A高通B低通C带通D带阻3.（）传感器，在旋转机械及往复机械的振动监测与诊断中应用十分广泛。

A压电式加速度B位移传感器C速度传感器 D 以上都不对4.数据采集、谱分析、数据分析、动平衡等操作可用（）实现。

A传感器B数据采集器C声级计D滤波器5.（）是数据采集器的重要观测组成部分。

A. 滤波器B. 压电式传感器C数据采集器D数据分析仪6.传感器是感受物体运动并将物体的运动转换成模拟（）的一种灵敏的换能器件。

A力信号B声信号C光信号 D. 电信号7.在对（）进行电气故障诊断时，传感器应尽可能径向安装在电机的外壳上。

A单相感应电机B三相感应电机C二相感应电机D四相感应电机8.从理论上讲，转速升高1倍,则不平衡产生的振动幅值增大（）倍。

A1 B2 C3 D49.频谱仪是运用（）的原理制成的。

A绝对判断标准B阿基米德C毕达哥拉斯D快速傅立叶变换10.伺服控制上常用三环结构，三个环都是调节器，其中有的采用P调节器，有的采用PI 调节器，有的采用PID调节器。

自相关函数名词解释

自相关函数名词解释一、定义自相关函数（Autocorrelation Function）是一个用于描述随机信号在不同时刻取值之间相关性的函数。

对于一个离散时间序列x(n)，其自相关函数R_{xx}(m)定义为：R_{xx}(m)=∑_{n = -∞}^∞x(n)x(n + m)这里m表示时间延迟（lag）。

如果是连续时间信号x(t)，其自相关函数R_{xx}(τ)定义为：R_{xx}(τ)=∫_{-∞}^∞x(t)x(t+τ)dt二、性质1. 对称性- 对于离散时间序列，自相关函数R_{xx}(m)是偶函数，即R_{xx}(m)=R_{xx}(-m)。

这是因为R_{xx}(m)=∑_{n = -∞}^∞x(n)x(n + m)，而R_{xx}(-m)=∑_{n = -∞}^∞x(n)x(n - m)，通过变量替换可以证明它们相等。

- 对于连续时间信号，自相关函数R_{xx}(τ)也是偶函数，即R_{xx}(τ)=R_{xx}(-τ)。

2. 最大值在原点- 在离散情况下，R_{xx}(0)=∑_{n = -∞}^∞x^2(n)，对于任何m≠0，|R_{xx}(m)|≤ R_{xx}(0)。

这意味着自相关函数在m = 0（无延迟）时取得最大值，其值等于信号的能量（对于离散能量信号）。

- 在连续情况下，R_{xx}(0)=∫_{-∞}^∞x^2(t)dt，并且| R_{xx}(τ)|≤R_{xx}(0)。

3. 与功率谱密度的关系（维纳 - 辛钦定理）- 在离散时间情况下，自相关函数R_{xx}(m)和信号x(n)的功率谱密度S_{xx}(e^jω)是一对傅里叶变换对，即S_{xx}(e^jω)=∑_{m = -∞}^∞R_{xx}(m)e^-j ω m，R_{xx}(m)=(1)/(2π)∫_{-π}^πS_{xx}(e^jω)e^jω mdω。

- 在连续时间情况下，S_{xx}(ω)=∫_{-∞}^∞R_{xx}(τ)e^-jωτdτ，R_{xx}(τ)=(1)/(2π)∫_{-∞}^∞S_{xx}(ω)e^jωτdω。

振动测试及其分析

振动测试及其分析 1.振动测试与动态信号分析1.1 基本术语动态参数：结构振动的位移、速度、加速度；冲击的加速度；噪声的声压等（随时间变化）。

动态测试：由传感器测得这些非电物理量并转变为电信号，然后经过信号放大、滤波等适调环节，对信号作适当调节，对测试结果进行显示、记录的过程。

模拟信号：工程中的动态物理量都是随时间变化的，相应的连续时间信号称为模拟信号。

数字信号：由模拟信号转换得到的离散数字序列。

其特点是便于存储、处理。

数字信号是模拟信号在一定条件下的近似表示。

数据采集：将连续时间信号转变为离散数字信号的过程称为数据采集。

数据采集的方法：采样、量化—模数转换（A/D 转换）A/D 转换产生的问题：频率混迭（偏度误差）、信号噪声比（随机误差）。

解决或减小误差的方法：抗混滤波、充分利用A/D 转换器的动态范围。

信噪比（SNR ）：信号功率与噪声功率之比。

用来衡量量化误差的大小，可作为反映量化过程的主要精度指标。

动态范围（DR ）：可测试的最大信号与分辨率之比，通常用分贝（dB ）表示。

A/D 转换器的动态范围DR 与A/D 转换位数N 的关系：NDR 2lg 20=；如N=12，DR ≈72 dB频响函数测试分类：按激振力性质的不同，频响函数测试可分为稳态正弦激励、随机激励及瞬态激励三类。

其中随机测试又有纯随机、伪随机、周期随机之分。

瞬态测试则有快速正弦扫描、脉冲激励和阶跃(张驰)激励等几种方式。

脉冲激励可分为单点敲击多点测量和多点敲击单点测量两种。

前者是求出频响函数矩阵中的某一列，后者是求出频响函数矩阵中的某一行。

根据频响函数矩阵的对称性，其分析完全相同。

1.2 信号分析从观测领域的不同，对信号特征进行分析的方法主要有三种：幅值域、时（间）域、频（率）域。

(1) 幅值域分析：有效值、峰值、平均值、方差（对随机信号均值、方差，概率密度和概率分布函数）。

峰值：动态信号时间历程中瞬时绝对值的最大值 max )(t x x p =对简谐信号来讲，用峰值描述是恰当的，t A t x ωsin )(=，A x p =。

频谱感知

/article/11-09/422921315975560.html频谱感知，是指认知用户通过各种信号检测和处理手段来获取无线网络中的频谱使用信息。

从无线网络的功能分层角度看，频谱感知技术主要涉及物理层和链路层，其中物理层主要关注各种具体的本地检测算法，而链路层主要关注用户间的协作以及对本地感知、协作感知和感知机制优化3 个方面。

因此，目前频谱感知技术的研究大多数集中在本地感知、协作感知和感知机制优化3个方面。

文章正是从这3个方面对频谱感知技术的最新研究进展情况进行了总结归纳，分析了主要难点，并在此基础上讨论了下一步的研究方向。

1 本地感知技术1.1 主要检测算法本地频谱感知是指单个认知用户独立执行某种检测算法来感知频谱使用情况，其检测性能通常由虚警概率以及漏检概率进行衡量。

比较典型的感知算法包括：能量检测算法，其主要原理是在特定频段上，测量某段观测时间内接收信号的总能量，然后与某一设定门限比较来判决主信号是否存在。

由于该算法复杂度较低，实施简单，同时不需要任何先验信息，因此被认为是CR系统中最通用的感知算法。

匹配滤波器检测算法，是在确知主用户信号先验信息(如调制类型，脉冲整形，帧格式)情况下的最佳检测算法。

该算法的优势在于能使检测信噪比最大化，在相同性能限定下较能量检测所需的采样点个数少，因此处理时间更短。

循环平稳特征检测算法，其原理是通过分析循环自相关函数或者二维频谱相关函数的方法得到信号频谱相关统计特性，利用其呈现的周期性来区分主信号与噪声。

该算法在很低的信噪比下仍具有很好的检测性能，而且针对各种信号类型独特的统计特征进行循环谱分析，可以克服恶意干扰信号，大大提高检测的性能和效率。

协方差矩阵检测算法，利用主信号的相关性建立信号样本协方差矩阵，并以计算矩阵最大、最小特征值比率的方法做出判决。

文献[1]提出基于过采样接收信号或多路接收天线的盲感知算法。

通过对接收信号矩阵的线性预测和奇异值分解(QR)得到信号统计值的比率来判定是否有主用户信号。

随机共振微弱周期信号检测方法

随机共振微弱周期信号检测方法随机共振是指在一个线性动力系统中，当外界激励频率接近系统的固有频率时，系统会产生共振效应。

共振效应会使系统的能量在固有频率附近积累并放大，从而导致系统响应增强。

在实际应用中，我们常常需要检测微弱的周期信号，因此，随机共振微弱周期信号的检测方法成为研究的热点之一1.激励响应法：该方法通过对系统施加一定频率范围内的随机激励，并测量系统的输出响应来检测微弱周期信号。

该方法的关键是选择适当的激励频率范围，以保证信号被识别出来，并尽量避免其他噪声的干扰。

2.非线性特征法：该方法基于随机共振系统对非线性特征的敏感性。

通过测量系统输出响应的非线性特征，如振荡幅值、周期等，可以检测到微弱的周期信号。

该方法对信号和噪声的幅值要求较高，适用于信噪比较高的情况。

3.统计特征法：该方法通过对系统输出信号的统计特征进行分析来检测微弱周期信号。

常用的统计特征有平均值、功率谱密度、自相关函数等。

通过对这些统计特征的计算和分析，可以提取出微弱周期信号的特征，并判断其是否存在。

4.相关函数法：该方法通过计算系统输出信号和模版信号之间的相关函数来检测微弱周期信号。

模版信号可以是事先给定的标准周期信号，也可以是根据已知周期信号估计得到的。

通过计算相关函数的峰值位置和幅值，可以判断系统中是否存在微弱周期信号。

需要注意的是，不同的检测方法适用于不同的场景和要求。

在实际应用中，需要综合考虑信号特征、噪声情况以及系统的可靠性和复杂性等因素来选择合适的检测方法。

此外，设计合适的实验装置和算法也是保证检测精度的重要因素之一总之，随机共振微弱周期信号的检测方法是一个复杂的问题，需要综合考虑信号特征、噪声情况以及系统的可靠性和复杂性等因素。

目前，研究者们正在不断探索和改进相关技术，以提高微弱周期信号检测的精度和可靠性。

两种基音周期检测方法

基音周期中两种算法常用的基音周期检测方法－自相关函数法、倒谱法、平均幅度差函数法都属于非基于事件基音检测方法，都先将语音信号分为长度一定的语音帧，然后对每一帧语音求平均基音周期，它们的优点是比较简单，主要应用于只需要平均基音周期作为参数的语音编解码，语音识别等。

自相关函数具有很好的抗噪性，但易受半频、倍频错误影响。

平均幅度差函数只需加法、减法和取绝对值等计算，算法简单；它们在无背景噪声情况下可以精确地提取的语音基音周期，但在语音环境较恶劣、信噪比较低时，检测的结果很差，难以让人满意。

2.1 基于短时自相关函数的方法能量有限的语音信号}{()s n 的短时自相关函数[10][11]定义为：10()[()()][()()]N n m R s n m w m s n m w m ττττ--==++++∑ (2.1)其中，τ为移位距离，()w m 是偶对称的窗函数。

短时自相关函数有以下重要性质：①如果}{()s n 是周期信号，周期是P ，则()R τ也是周期信号，且周期相同，即()()R R P ττ=+。

②当τ=0时，自相关函数具有最大值；当0,,2,3P P P τ=+++…处周期信号的自相关函数达到极大值。

③自相关函数是偶函数，即()()R R ττ=-。

短时自相关函数法基音检测的主要原理是利用短时自相关函数的第二条性质，通过比较原始信号和它移位后的信号之间的类似性来确定基音周期，如果移位距离等于基音周期，那么，两个信号具有最大类似性。

在实际采用短时自相关函数法进行基音检测时，使用一个窗函数，窗不动，语音信号移动，这是经典的短时自相关函数法。

窗口长度N 的选择至少要大于基音周期的两倍，N 越大，短时自相关函数波形的细节就越清楚，更有利于基音检测，但计算量较大，近年来由于高速数字信号处理器(DSP )的使用，从而使得这一算法简单有效，而不再采用结构复杂的快速傅里叶变换法、递归计算法等；N越小，误差越大，但计算量较小。

无线通信系统中的导频欺骗攻击检测和安全传输技术

VS
测试平台
我们设计并实现了一个专用的测试平台，用于模拟导频欺骗攻击和验证安全传输技术。该平台可以生成模拟信号，并通过无线信道将其发送给接收机。
导频欺骗攻击检测技术的实验验证
导频欺骗攻击模拟
在实验中，我们模拟了导频欺骗攻击，通过改变信号的某些参数，如幅度、相位等，来干扰正常的无线通信过程。
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导频欺骗攻击检测技术
导频欺骗攻击的基本原理
导频欺骗攻击是一种针对无线通信系统的攻击方式，通过欺骗导频序列来干扰通信系统的正常传输。攻击者可以发送伪造的导频序列，使得接收端无法正确解调信号，从而干扰通信系统的正常运行。
导频欺骗攻击通常与信道估计有关，通过干扰信道估计过程，使得接收端无法准确估计信道状态信息，从而干扰正常传输。攻击者还可以利用导频序列的特殊性质，如相关性、正交性等，来实施攻击。
基于公钥加密的安全传输技术
常见的基于公钥加密的安全传输技术有RSA （非对称加密算法）和ECC（椭圆曲线加密）等，它们可以有效地防范非法访问和窃听
，同时保证数据的完整性和机密性。
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导频欺骗攻击检测和安全传输技术的实验验证
实验环境和测试平台
实验室环境
在实验室环境中，我们搭建了无线通信系统，包括发射机、接收机、天线和信号处理设备等，以模拟真实的无线通信场景。
存在的不足与展望
不足
虽然该导频欺骗攻击检测算法能够在一定程度上提高无线通信系统的安全性，但是在实际应用中仍然存在一些问题，例如检测效率不高、对硬件要求较高等。
展望
未来研究方向可以围绕如何进一步提高导频欺骗攻击检测算法的效率和降低对硬件的要求等方面展开，同时还可以探讨如何将该算法与其他安全传输技术相结合，以进一步提高无线通信系统的安全性。