序列捕获的序列核变换方法
北斗B1I信号的捕获算法
北斗B1I信号的捕获算法王丽黎;杨阳【摘要】北斗B1I信号的捕获是北斗2代接收机的核心模块,它是基于码相位和多普勒频移二维搜索的过程.对于捕获模块,通常采用并行码相位搜索捕获算法来实现对空中可见卫星的捕获.针对信号较弱情况下的卫星捕获,采用了非相干累加与并行码相位搜索捕获相结合的方法.测试结果表明,该捕获算法能够有效快速地实现弱信号的捕获.%BeiDou B1I signal acquisition is a hard core in a BeiDou receiver and is the two-dimension process of the search about the code delay and Doppler frequency. For acquisition, parallel search algorithm of code in frequency domain are usually adopted. For the acquisition of weak signal, a method combining non-correlation integration with parallel search algorithm of code in frequency domain was introduced. The test results show that the acquisition algorithm can effectively and quickly acquire the weak signal.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)003【总页数】5页(P194-198)【关键词】北斗B1I信号;接收机;捕获;弱信号;非相干累加【作者】王丽黎;杨阳【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048;西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048【正文语种】中文随着我国成功将第16颗北斗导航卫星送入预定轨道, 北斗导航工程区域组网顺利完成[1]. 第2代北斗导航系统主要功能为定位、测速、单双向授时和短报文通信[2,3]. 因此, 针对北斗导航系统相应的接收技术的研究逐渐成为研究热点. 传统的接收机由射频前端、用于信号处理的ASIC以及高速运算的CPU核组成, 设计灵活性受到限制. 相比之下, 软件接收机只需对软件修改便可对接收机进行优化升级, 则更具有方便性和灵活性[4,5].在接收机内, 完成信号捕获是信号处理的第一步, 信号捕获重在估计两个重要参数: 一个是C/A码周期的开始, 另一个是输入信号的载波频率, 获得导航卫星信号的载波频率(或称为载波多普勒频移)和码相位这两个参数的粗略值, 然后跟踪过程则利用这些粗略值进一步得到频率和码相位的精确值并进而解算出导航电文. 因此对接收机性能好坏影响较大的是捕获跟踪算法的好坏[6,7].本文在详细分析了并行码相位搜索捕获算法原理的基础上, 为了能更好的实现对弱信号的捕获, 将并行码相位搜索捕获算法与非相干累加相结合, 不但提高捕获效率, 降低了噪声干扰, 而且有效的提高了弱信号的捕获.目前北斗2代播发B1、B2、B3三个频段的信号, 其信号复用方式为码分多址, 其中B1(1561.098 MHz)信号由I、Q两条支路的测距码和导航电文正交调制在载波上构成. 调制在B1频率上的信号可表示为式(1):其中上角标j表示卫星序号; AB1分别表示B1信号幅度; 分别表示B1信号测距码; 分别表示调制在B1测距码上的导航电文数据码; 表示B1信号载波频率; 表示B1信号载波初相.CB1I码的码速率为2.046 Mcps, 码长为2046, 码宽为488.7 ns(1/2.046 MHz). CB1I码发生的结构如图1所示, 其是由两个线性序列G1和G2模2和产生均衡Gold码后截短1个码片后生成. G1和G2序列分别由两个11级的线性移位寄存器生成, 其生成多项式如式(2)、式(3)所示.(2)(3)G1序列初始相位为************;G2序列初始相位为************.通过对产生G2序列的移位寄存器不同抽头的模2和可以实现G2序列相位的不同偏移, 与G1序列模2和后可生成不同卫星的测距码. 而之所以用这种码传输信号, 就是因为其良好的自相关和互相关特性.图1 CB1I码发生器示意图2 北斗2代B1信号CB1I码的捕获由于CB1I码除了自身完全对齐的情况外, 其余情况几乎是不相关的, 这种特性使得很容易找出两个完全对齐的相同的CB1I码. 捕获过程正是利用其这一特点.2.1 CB1I码的捕获接收机的信号捕获过程一般通过对卫星信号的载波频率和码相位进行扫描式搜索来完成. 捕获的目的就是为了对输入信号和一个测距码序列做相关运算. 并行码相位搜索捕获算法实际上是利用傅里叶变换这种数字信号处理技术来替代数字相关器的相关运算, 而我们需要证明一下两者的等价性.两个长度同为N的有限长序列和的离散傅里叶变换和计算如式(4)、式(5)所示.(4)(5)两个长度同为N的有限长序列和的循环互相关计算如式(6)所示.(6)下面的分析中均省略了中的缩放因子1/N, 的N点离散傅里叶变换计算如式(7)所示.(7)其中是的复共轭. 由式(7)可知, 两个序列与在时域内做相关运算, 相当于它们的离散傅里叶变换与在频域内做乘积运算. 于是倒过来, 乘积的离散傅里叶反变换正好是接收机需要进行检测的在各个码相位处的相关值. 一旦接收机通过傅里叶反变换计算得到相关值, 那么接下来的信号检测就同线性搜索捕获法一样, 即找出在所有搜索单元中自相关幅值的峰值, 并将该峰值与捕获门限值相比较. 若峰值超过捕获门限值, 则接收机捕获到了信号.图2 并行码相位搜索捕获算法原理图如图2所示为并行码相位搜索捕获算法的原理图, 考虑到导航数据位存在跳变的可能, 用含导航数据位的数据进行相关运算所获得的相关峰值将会有较大衰减从而造成漏捕, 在算法实现过程中, 总是采用两段连续数据进行同步相关运算, 在得到的两组相关结果中选择最大功率能量相关峰值较大者(认为该段数据中不包含导航数据位跳变)的相关结果作为捕获判断依据[8].2.2基于非相干累加的CB1I码捕获采用1 ms时长的数据进行上述捕获的时候, 由于噪声的作用可能导致误捕, 当信号较弱时, 甚至会出现漏捕. 而且在北斗MEO/IGSO卫星B1频点信号中, 因为NH 码调制的影响, 相干累加时间不能超过1 ms. 为了提高灵敏度, 只能通过提高非相干累加次数来捕获弱信号[9], 即将相干积分结果进行平方处理后再累加, 从而获得信号增益. 其非相关累加值[10]可表示为式(8):(8)其中: 为M ms的数据信息与测距码的非相干捕获相关值. 可以看出导航电文数据位翻转对积分结果的影响被平方运算有效的降低了. 因此非相干积分可以进行积分时间超过1 ms的积分.非相干累加法消除了导航电文数据位翻转造成的影响, 同时平方运算消除了相位误差造成的副作用, 而前面提到的并行码相位搜索捕获算法通过傅里叶变换实现循环相关, 将相位域捕获过程并行化, 使得搜索量减少到了只需搜索不同的载波频率, 提高运算效率. 将非相干累加法与并行码相位搜索捕获算法相结合, 在大幅降低捕获时间的前提下, 实现了对弱信号的捕获. 其原理图如图3所示.图3 非相干累加捕获原理图通过图3可知, 非相干累加捕获的方法是将并行码相位搜索捕获算法每毫秒的捕获结果按照预先设定好的累加时间进行累加, 其累加原理如式(8)所示, 由于噪声累加的结果增大不如信号累加的结果增加的快, 使得经过一段时间累加后, 可找出明显的相关峰值.3 仿真验证在Matlab环境下对本文研究的信号捕获方案进行仿真验证. 利用卫星信号模拟器对北斗B1频点中频信号进行仿真, 仿真信号的中频频率为2.098MHz, 采样频率为8.8MHz, 仿真产生60s的数据中频信号, 信号中共调制了1号、2号、3号、4号、7号、8号、10号、12号和13号等9颗卫星信号. 信号中加入的是高斯白噪声,信噪比为-35dB. 利用生成的信号, 就可以进行捕获的仿真, 捕获程序流程图如图4所示.图4 CB1I码捕获程序流程图图5是用图1所示的CB1I码发生器产生的对应10号卫星的本地伪码, 其是由两个11级移位寄存器进行模2和生成的. 不同的卫星编号对应不同的抽头, 不同卫星对应的CB1I码则通过查表的方式就可以实现. 横坐标表示采样点数, 截取了2046个码片的前100位, 纵坐标表示CB1I码的相位幅度.图5 10号卫星本地伪码部分截图CB1I码具有良好的自相关和互相关特性, 如图6和图7所示. 除了延迟为零外, 几乎没有自相关性. 只有当本地伪码与接收到的信号的伪码序列能够对齐时才可得到最大相关值. 根据这一特性可轻易找出何时两个码是严格对齐的, 本文采用并行码相位搜索捕获也正是基于此特性. 横坐标表示码片数, 纵坐标分别表示自相关值和互相关值.图6 测距码的自相关性图7 测距码的互相关性当检测门限选用最大峰值与次大峰值的比值(大于2.5)时, 首先使用两段连续的单位数据段, 本文以1 ms数据位为单位数据段, 对其做同步相关运算即对这两段数据进行并行码相位搜索捕获, 在得到的两组相关结果中选择较大的相关峰值作为捕获判断依据进行弱信号捕获的验证结果如图8所示. 其次使用5 ms和10 ms数据进行非相干积分的弱信号捕获验证结果如图9和图10所示.图8 并行码相位搜索捕获算法捕获情况图9 进行5 ms非相干累加的捕获情况图10 进行10 ms非相干累加的捕获情况由图可以看出, 在信噪比为-35dB的情况下, 图8中仅使用并行码相位搜索捕获算法得到的最大峰值与次大峰值的比值并不是很大; 而在图9和图10中采用将并行码相位搜索捕获算法与非相干累加相结合的捕获算法, 在累加时间增大时, 该比值结果明显增加. 证明当进行非相干积分所用数据长度从1ms增加到10ms时, 信号中所有可见卫星的最大峰值与次大峰值的比值增加的都很明显, 能够实现低信噪比信号的捕获, 提高接收机的灵敏度. 当然, 也可以根据实际的需要选择合适的相干累加时间, 达到设计目的.接着再从单颗卫星角度进行研究, 以10号卫星为例, 即PRN=10, 分别进行3ms、6ms和10ms数据的相干累加, 其捕获结果如图11、图12和图13所示.图11 10号卫星进行3 ms非相干累加结果图12 10号卫星进行6 ms非相干累加结果图13 10号卫星进行10 ms非相干累加结果由图11、图12和图13可以看出, 随着捕获所用数据长度的增加, 即非相干累加数据长度增加, 噪声得到一定的抑制, 可见卫星正确相位所对应的归一化相关值也更加明显, 该部分也达到了有效地捕获弱信号的预期效果.4 结语本文研究了北斗软件接收机捕获算法, 分析了并行码相位搜索捕获算法并将其与非相干积分相结合, 并通过仿真数据对算法进行了验证. 可见非相干积分与并行码相位搜索捕获算法相结合不但捕获效率高, 而且较好地抑制了噪声信号, 有效地实现了弱信号的捕获. 对于软件接收机相关模块的研究具有一定的意义, 能够使用户在接收机算法处理和软件更新等方面具有很大的灵活性.参考文献1 何敏,葛榜军.北斗卫星导航系统及应用.卫星应用,2012, (5):19–23.2 中国卫星导航系统管理办公室.北斗导航系统发展报告.国际太空,2012,(4):6–11.3 Meng WX, Liu E, Han Sh. Resaerch and development on satellite positioning and navigation in China. IEICE Trans. Commun, 2012(E95-B): 3385–3392.4 杨东凯,张飞舟,张波译.软件定义的GPS和伽利略接收机.北京:国防工业出版社,2009.5 杨俊,武奇生.GPS基本原理及其Matlab仿真.西安:西安电子科技大学出版社,2006.6 王冰.GPS信号捕获算法的研究.电子科技,2014,27(8): 154–156.7 谢刚.GPS原理与接收机设计.北京:电子工业出版社,2009.8 黄隽祎,李荣冰,王翌等.北斗B1 QPSK调制信号的高灵敏度捕获算法.航空计算技术,2012,42(5):38–42.9 史向男,巴晓辉,陈杰.北斗MEO/IGSO卫星B1频点信号捕获方法研究.国外电子测量技术,2013,32(4):19–21.10 陈军,潘高峰,李飞,余金峰,黄静华译. GPS软件接收机基础(第2版).北京:电子工业出版社,2007.Acquisition Algorithm of BeiDou B1I SignalWANG Li-Li, YANG Yang(Faculty of Automation and Information Engineering, Xi′an University of Technology, Xi’an 710048, China)Abstract：BeiDou B1I signal acquisition is a hard core in a BeiDou receiver and is the two-dimension process of the search about the code delay and Doppler frequency. For acquisition, parallel search algorithm of code in frequency domain are usually adopted. For the acquisition of weak signal, a method combining non-correlation integration with parallel search algorithm of code in frequency domain was introduced. The test results show that the acquisition algorithm can effectively and quickly acquire the weak signal.Key words：BeiDou B1I signal; receiver; acquisition; weak signal; non-coherent integration① 收稿时间：2015-07-06;收到修改稿时间:2015-09-06CB1I码的码速率为2.046 Mcps, 码长为2046, 码宽为488.7 ns(1/2.046 MHz). CB1I码发生的结构如图1所示, 其是由两个线性序列G1和G2模2和产生均衡Gold码后截短1个码片后生成. G1和G2序列分别由两个11级的线性移位寄存器生成, 其生成多项式如式(2)、式(3)所示.G1序列初始相位为************;G2序列初始相位为************.通过对产生G2序列的移位寄存器不同抽头的模2和可以实现G2序列相位的不同偏移, 与G1序列模2和后可生成不同卫星的测距码. 而之所以用这种码传输信号, 就是因为其良好的自相关和互相关特性.由于CB1I码除了自身完全对齐的情况外, 其余情况几乎是不相关的, 这种特性使得很容易找出两个完全对齐的相同的CB1I码. 捕获过程正是利用其这一特点.2.1 CB1I码的捕获接收机的信号捕获过程一般通过对卫星信号的载波频率和码相位进行扫描式搜索来完成. 捕获的目的就是为了对输入信号和一个测距码序列做相关运算. 并行码相位搜索捕获算法实际上是利用傅里叶变换这种数字信号处理技术来替代数字相关器的相关运算, 而我们需要证明一下两者的等价性.两个长度同为N的有限长序列和的离散傅里叶变换和计算如式(4)、式(5)所示. 两个长度同为N的有限长序列和的循环互相关计算如式(6)所示.下面的分析中均省略了中的缩放因子1/N, 的N点离散傅里叶变换计算如式(7)所示.其中是的复共轭. 由式(7)可知, 两个序列与在时域内做相关运算, 相当于它们的离散傅里叶变换与在频域内做乘积运算. 于是倒过来, 乘积的离散傅里叶反变换正好是接收机需要进行检测的在各个码相位处的相关值. 一旦接收机通过傅里叶反变换计算得到相关值, 那么接下来的信号检测就同线性搜索捕获法一样, 即找出在所有搜索单元中自相关幅值的峰值, 并将该峰值与捕获门限值相比较. 若峰值超过捕获门限值, 则接收机捕获到了信号.如图2所示为并行码相位搜索捕获算法的原理图, 考虑到导航数据位存在跳变的可能, 用含导航数据位的数据进行相关运算所获得的相关峰值将会有较大衰减从而造成漏捕, 在算法实现过程中, 总是采用两段连续数据进行同步相关运算, 在得到的两组相关结果中选择最大功率能量相关峰值较大者(认为该段数据中不包含导航数据位跳变)的相关结果作为捕获判断依据[8].2.2基于非相干累加的CB1I码捕获采用1 ms时长的数据进行上述捕获的时候, 由于噪声的作用可能导致误捕, 当信号较弱时, 甚至会出现漏捕. 而且在北斗MEO/IGSO卫星B1频点信号中, 因为NH码调制的影响, 相干累加时间不能超过1 ms. 为了提高灵敏度, 只能通过提高非相干累加次数来捕获弱信号[9], 即将相干积分结果进行平方处理后再累加, 从而获得信号增益. 其非相关累加值[10]可表示为式(8):其中: 为M ms的数据信息与测距码的非相干捕获相关值. 可以看出导航电文数据位翻转对积分结果的影响被平方运算有效的降低了. 因此非相干积分可以进行积分时间超过1 ms的积分.非相干累加法消除了导航电文数据位翻转造成的影响, 同时平方运算消除了相位误差造成的副作用, 而前面提到的并行码相位搜索捕获算法通过傅里叶变换实现循环相关, 将相位域捕获过程并行化, 使得搜索量减少到了只需搜索不同的载波频率, 提高运算效率. 将非相干累加法与并行码相位搜索捕获算法相结合, 在大幅降低捕获时间的前提下, 实现了对弱信号的捕获. 其原理图如图3所示.通过图3可知, 非相干累加捕获的方法是将并行码相位搜索捕获算法每毫秒的捕获结果按照预先设定好的累加时间进行累加, 其累加原理如式(8)所示, 由于噪声累加的结果增大不如信号累加的结果增加的快, 使得经过一段时间累加后, 可找出明显的相关峰值.在Matlab环境下对本文研究的信号捕获方案进行仿真验证. 利用卫星信号模拟器对北斗B1频点中频信号进行仿真, 仿真信号的中频频率为2.098MHz, 采样频率为8.8MHz, 仿真产生60s的数据中频信号, 信号中共调制了1号、2号、3号、4号、7号、8号、10号、12号和13号等9颗卫星信号. 信号中加入的是高斯白噪声,信噪比为-35dB. 利用生成的信号, 就可以进行捕获的仿真, 捕获程序流程图如图4所示.图5是用图1所示的CB1I码发生器产生的对应10号卫星的本地伪码, 其是由两个11级移位寄存器进行模2和生成的. 不同的卫星编号对应不同的抽头, 不同卫星对应的CB1I码则通过查表的方式就可以实现. 横坐标表示采样点数, 截取了2046个码片的前100位, 纵坐标表示CB1I码的相位幅度.CB1I码具有良好的自相关和互相关特性, 如图6和图7所示. 除了延迟为零外, 几乎没有自相关性. 只有当本地伪码与接收到的信号的伪码序列能够对齐时才可得到最大相关值. 根据这一特性可轻易找出何时两个码是严格对齐的, 本文采用并行码相位搜索捕获也正是基于此特性. 横坐标表示码片数, 纵坐标分别表示自相关值和互相关值.当检测门限选用最大峰值与次大峰值的比值(大于2.5)时, 首先使用两段连续的单位数据段, 本文以1 ms数据位为单位数据段, 对其做同步相关运算即对这两段数据进行并行码相位搜索捕获, 在得到的两组相关结果中选择较大的相关峰值作为捕获判断依据进行弱信号捕获的验证结果如图8所示. 其次使用5 ms和10 ms数据进行非相干积分的弱信号捕获验证结果如图9和图10所示.由图可以看出, 在信噪比为-35dB的情况下, 图8中仅使用并行码相位搜索捕获算法得到的最大峰值与次大峰值的比值并不是很大; 而在图9和图10中采用将并行码相位搜索捕获算法与非相干累加相结合的捕获算法, 在累加时间增大时, 该比值结果明显增加. 证明当进行非相干积分所用数据长度从1ms增加到10ms时, 信号中所有可见卫星的最大峰值与次大峰值的比值增加的都很明显, 能够实现低信噪比信号的捕获, 提高接收机的灵敏度. 当然, 也可以根据实际的需要选择合适的相干累加时间, 达到设计目的.接着再从单颗卫星角度进行研究, 以10号卫星为例, 即PRN=10, 分别进行3ms、6ms和10ms数据的相干累加, 其捕获结果如图11、图12和图13所示.由图11、图12和图13可以看出, 随着捕获所用数据长度的增加, 即非相干累加数据长度增加, 噪声得到一定的抑制, 可见卫星正确相位所对应的归一化相关值也更加明显, 该部分也达到了有效地捕获弱信号的预期效果.本文研究了北斗软件接收机捕获算法, 分析了并行码相位搜索捕获算法并将其与非相干积分相结合, 并通过仿真数据对算法进行了验证. 可见非相干积分与并行码相位搜索捕获算法相结合不但捕获效率高, 而且较好地抑制了噪声信号, 有效地实现了弱信号的捕获. 对于软件接收机相关模块的研究具有一定的意义, 能够使用户在接收机算法处理和软件更新等方面具有很大的灵活性.1 何敏,葛榜军.北斗卫星导航系统及应用.卫星应用,2012, (5):19–23.2 中国卫星导航系统管理办公室.北斗导航系统发展报告.国际太空,2012,(4):6–11.3 Meng WX, Liu E, Han Sh. Resaerch and development on satellite positioning and navigation in China. IEICE Trans. Commun, 2012(E95-B): 3385–3392.4 杨东凯,张飞舟,张波译.软件定义的GPS和伽利略接收机.北京:国防工业出版社,2009.5 杨俊,武奇生.GPS基本原理及其Matlab仿真.西安:西安电子科技大学出版社,2006.6 王冰.GPS信号捕获算法的研究.电子科技,2014,27(8): 154–156.7 谢刚.GPS原理与接收机设计.北京:电子工业出版社,2009.8 黄隽祎,李荣冰,王翌等.北斗B1 QPSK调制信号的高灵敏度捕获算法.航空计算技术,2012,42(5):38–42.9 史向男,巴晓辉,陈杰.北斗MEO/IGSO卫星B1频点信号捕获方法研究.国外电子测量技术,2013,32(4):19–21.10 陈军,潘高峰,李飞,余金峰,黄静华译. GPS软件接收机基础(第2版).北京:电子工业出版社,2007.。
音频信号捕获与处理技术在语音识别中的应用教程
音频信号捕获与处理技术在语音识别中的应用教程随着人工智能技术的不断发展，语音识别成为了一项重要的研究领域。
在语音识别过程中，音频信号的捕获和处理技术起着至关重要的作用。
本文将介绍音频信号捕获与处理技术在语音识别中的应用，帮助读者了解该领域的基本原理和方法。
音频信号捕获是语音识别的第一步，目的是将环境中的声音转换成数字信号，以便后续的处理和分析。
最常用的音频采集设备是麦克风，它能将声音转换成电信号。
在选择麦克风时，需要考虑到其频率响应、信噪比、灵敏度等特性，以保证捕获到的音频信号具有足够的质量。
在音频信号捕获之后，接下来的关键步骤是信号的预处理。
预处理的目的是提高信号的质量和准确性。
常见的预处理方法包括去噪、滤波、增强等。
去噪技术能够有效降低环境噪声对语音信号的干扰，如常见的卷积神经网络去噪方法可以用于去除背景噪声。
滤波技术能够消除信号中的不必要频率成分，以提高信号的清晰度。
增强技术则可以加强信号的强度和明显度，使其更容易被识别。
语音识别的核心是特征提取。
特征提取的目的是将音频信号转换成有用的信息，用于模式识别和分类。
常用的特征提取方法包括短时能量、倒谱系数、梅尔频率倒谱系数等。
短时能量可以反映音频信号在不同时间段的能量分布情况，倒谱系数则通过傅里叶变换将时域信号转换成频域表示，梅尔频率倒谱系数则是计算音频信号在不同频率上的能量分布。
这些特征能够从不同角度描述音频信号的特性，提供有用的信息供语音识别算法使用。
特征提取之后，需要使用适当的模型对特征进行建模和分类。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。
隐马尔可夫模型是一种统计模型，能够描述音频信号的时间序列特性和状态转移规律。
深度神经网络则是一种基于神经网络的模型，通过多层次的神经元和权重连接进行特征的学习和分类。
这些模型能够对特征进行有效的建模和分类，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
除了以上的技术，语音识别中还涉及到其他一些重要的问题，如说话人识别、语音合成等。
时间序列特征提取分类综述
时间序列特征提取分类综述
时间序列特征提取是指从时间序列数据中提取有意义的特征，
以便用于分类、预测或其他分析任务。
这些特征可以帮助我们更好
地理解数据的模式和趋势，从而提高机器学习模型的性能。
在时间序列特征提取中，常见的特征包括统计特征（如均值、
方差、最大最小值等）、频域特征（如傅里叶变换、功率谱密度等）、时域特征（如自相关、滞后特征等）、形状特征（如峰度、
偏度等）以及其他领域特定的特征（如金融领域的波动率、生物医
学领域的心率变异性等）。
在进行时间序列特征提取时，需要考虑数据的平稳性、周期性、趋势性以及噪声等因素，以选择合适的特征提取方法。
常用的特征
提取方法包括基于统计学的方法、频域分析方法、自回归模型、小
波变换、奇异值分解等。
对于时间序列数据的分类任务，特征提取的质量对分类器的性
能至关重要。
因此，选择合适的特征提取方法并结合合适的分类算
法是非常重要的。
常用的分类算法包括支持向量机、决策树、随机
森林、神经网络等。
总的来说，时间序列特征提取是时间序列分析中的重要环节，合适的特征提取方法可以帮助我们更好地理解数据并提高分类任务的准确性和效率。
时间序列数据特征抽取的方法综述
时间序列数据特征抽取的方法综述时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，它在许多领域中都有着广泛的应用，如金融、气象、医疗等。
时间序列数据的特征抽取是对时间序列数据进行分析和建模的重要步骤，它可以帮助我们理解数据的规律、趋势和周期性，并为后续的预测和决策提供支持。
本文将综述时间序列数据特征抽取的方法，包括统计特征、频域特征和时域特征。
一、统计特征统计特征是对时间序列数据的基本统计量进行计算和分析，常用的统计特征包括均值、方差、最大值、最小值、中位数等。
这些统计特征可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
此外，还可以通过计算一阶差分和二阶差分等特征来捕捉数据的趋势和变化率。
二、频域特征频域特征是通过将时间序列数据转换到频域进行分析，从而提取数据的频率信息。
常用的频域特征包括傅里叶变换、小波变换和自相关函数等。
傅里叶变换可以将时间序列数据从时域转换到频域，通过计算频谱密度和功率谱等特征来描述数据的频率分布和能量分布。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将时间序列数据分解成不同尺度的频率成分，并计算每个尺度的能量和频率。
自相关函数可以衡量时间序列数据的自相关性，通过计算自相关系数和自相关图等特征来描述数据的周期性和相关性。
三、时域特征时域特征是对时间序列数据在时间上进行分析和建模，常用的时域特征包括滑动窗口统计特征、自回归模型和移动平均模型等。
滑动窗口统计特征是在固定窗口内计算数据的统计特征，如均值、方差和标准差等。
自回归模型是一种线性模型，用于描述时间序列数据的滞后关系，通过计算自回归系数和残差等特征来捕捉数据的趋势和周期性。
移动平均模型是一种平滑方法，通过计算移动平均值和移动标准差等特征来降低数据的噪声和波动。
综上所述，时间序列数据特征抽取的方法包括统计特征、频域特征和时域特征。
统计特征可以帮助我们了解数据的分布情况和趋势，频域特征可以提取数据的频率信息和能量分布，时域特征可以描述数据的滞后关系和周期性。
序列数据的特征提取方法及在基因组学研究方面的应用分析
序列数据的特征提取方法及在基因组学研究方面的应用分析引言：基因组学是研究生物体基因组结构、功能和调控的学科，其中序列数据的处理与分析是关键的一环。
随着高通量测序技术的不断发展，获取到的序列数据呈现急剧增加的趋势。
如何从庞大的序列数据中提取有用的特征信息并进行深入的分析成为了基因组学研究领域中的重要课题。
本文将介绍序列数据的特征提取方法，并重点探讨其在基因组学研究方面的应用和意义。
一、序列数据的特征提取方法1.1 k-mer特征：k-mer是指序列中连续k个碱基的组合。
k-mer特征提取是一种广泛应用于基因组学研究的方法。
通过统计序列中所有可能的k-mer的出现频率，可以得到一个特定长度的特征向量。
这些特征向量可以用于比较和分类不同的生物组织、物种或环境。
k-mer特征提取方法简单高效，可应用于多种序列数据类型，如基因序列、转录组数据、代谢组数据等。
1.2 Motif特征：Motif是指在DNA或蛋白质序列中的重复模式或保守序列。
Motif特征提取是一种常用于分析基因组和蛋白质序列的方法。
通过使用计算机算法和模式识别技术，可以从序列数据中提取出具有生物学意义的Motif。
Motif特征在识别转录因子结合位点、预测启动子和剪接位点等方面起着重要作用。
1.3 突变特征：突变是指基因组中发生的DNA序列的变化。
突变特征提取是一种用于鉴定和分析基因组变异的方法。
通过比较多个个体或物种的序列数据，可以发现其中存在的突变。
突变特征对于研究个体之间的差异以及相关疾病的遗传基础具有重要的意义。
二、序列数据特征提取方法在基因组学研究中的应用2.1 基因表达谱的分析：基因表达谱是指在特定条件下基因表达的水平。
通过对转录组数据的特征提取，可以得到不同基因的表达模式，从而揭示基因在不同生理和病理过程中的功能。
例如，通过对肿瘤组织和正常组织的转录组数据进行特征提取和比较，可以发现与癌症相关的基因。
2.2 DNA甲基化的分析：DNA甲基化是指DNA分子上的甲基基团添加或拆除的过程，对基因的转录和表达有重要影响。
视频图像中运动目标的前景提取及跟踪
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关键词: 前景提取，混合高斯模型 ，Mean-shift 算法，仿射模型，核窗宽
I
万方数据
Abstract
The prospect of moving targets extraction method and moving target tracking algorithm in video image has always been an important research content in the field of computer vision. In the intelligent transportation monitoring, video security monitoring and navigation, it all has important practical value. In intelligent video monitoring processing, foreground extraction is undoubtedly a key link of information extraction. Its task is to extract all the real motion in the video target and eliminate various noise interference and the false targets due to other reasons. It is obvious that this step will be the premise of subsequent target recognition tracking and behavior analysis. The third chapter briefly introduces the prospect of commonly used three kinds of extraction methods: optical flow method of frame differential method and background subtraction division. Combined with these algorithm’s advantages and disadvantages then proposed a new algorithm named dynamic number of gaussian mixture background modeling algorithm. Traditional gaussian mixture model is commonly used in background subtraction division of background modeling algorithm, which take on the number of gaussian distribution, generally for a fixed value between 3 ~ 5. But in the practical application scene of digital image processing, a fixed value of gaussian mixture model often effects not beautiful. This paper propose a dynamic number of gaussian mixture background modeling algorithm which can change based on real-time scene image area. Spontaneous dynamically adjust the number of gaussian distribution, so as to improve the effect of background extraction and the efficiency of algorithm. After video image foreground extraction success, tracked targets have been identified in the continuous frames in video sequences. So the fourth chapter began to introduce the traditional Mean- shift target tracking algorithm based on kernel function principle. And track extract of the improved background modeling algorithm prospect in the third chapter based on Mean-shift tracking algorithm. The experimental results shows that the traditional Mean-shift tracking algorithm’s effect is well when wide window in tracked target size not rigid size changes. However, for some of the more complex scenarios, such as the increasing size of the rigid target tracking, it is easy to cause the failure of tracking. So chapter v of this article put forward a kind of relatively novel nuclear window width automatic selection algorithm. To cope with the scenario that the tracked target is increasing the size. The method USES affine model, after tracking-centroid registration and feature points matching and return to realize the adaptive bandwidth Mean shift tracking algorithm. Successful track the increasing size of the rigid target. Experimental results improved significantly than traditional Mean shift algorithm. Key words: foreground extraction, Gaussian mixture model, Mean-shift algorithm, affine model, kernel bandwidth
taup变换与拉东变换原理 -回复
taup变换与拉东变换原理-回复自2008年以来，深度学习已经成为机器学习领域的一个热门议题。
随着大量数据的产生，许多深度学习模型能够从中学习到复杂的特征表示。
然而，在处理时间序列数据时，传统的深度学习模型通常面临一些挑战。
数据的时间维度引入了一些新的问题，例如时间的依赖性以及具有不同时间尺度的特征。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多不同的方法，其中包括Taup变换和拉东变换。
首先，让我们来了解一下Taup变换的原理。
Taup变换是一种用于时间序列数据的特征提取方法。
它可以将时域数据转换为频域或其他表示形式，以便更好地捕捉数据中的特征。
Taup变换基于希尔伯特变换，它首先将时域数据转换为解析信号，然后通过应用傅立叶变换将其转化为频域表示。
通过这种方式，Taup变换能够提供数据在不同频率域上的表示，从而允许我们更好地理解时间序列中的特征。
在实际应用中，Taup变换可以被用于多个任务，包括信号处理、语音识别和时间序列分类。
例如，在信号处理领域，Taup变换可以用于分析地震信号，从而帮助识别地下地壳中的地震活动。
在语音识别中，Taup变换可以用于提取语音信号的频谱特征，从而提高语音识别系统的性能。
此外，Taup变换还被广泛应用于金融市场的时间序列分析，用于预测股票价格、外汇汇率等。
接下来，让我们了解一下拉东变换的原理。
拉东变换是另一种常用的时间序列特征提取方法。
它基于奇异值分解（SVD）的思想，通过将时间序列数据矩阵进行分解来获得数据的特征表示。
具体而言，拉东变换将时间序列数据表示为矩阵形式，其中每一行代表一个时间点，每一列代表一个特征。
然后，通过对该矩阵应用奇异值分解，我们可以获得数据的主成分，即反映数据变化最大的特征。
在实践中，拉东变换通常用于时间序列数据的降维和特征提取任务。
例如，在数据挖掘中，拉东变换可以帮助我们从大量的时间序列数据中提取出最具信息量的特征，从而简化后续的分析和建模过程。
在金融分析中，拉东变换可以用于提取股票价格的主要波动模式，以便更好地预测股票价格的走势。
时间序列数据的特征提取方法及在预测中的应用
时间序列数据的特征提取方法及在预测中的应用时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，它在许多领域中都有着广泛的应用，例如金融、气象、交通等。
对于时间序列数据的分析和预测，特征提取是一个非常重要的步骤。
本文将介绍一些常用的时间序列数据特征提取方法，并探讨它们在预测中的应用。
一、时间序列数据的特征提取方法1.统计特征统计特征是最常用的时间序列数据特征提取方法之一。
它包括平均值、方差、最大值、最小值等。
通过计算这些统计特征，可以获取时间序列数据的一些基本信息，例如数据的集中趋势、离散程度等。
2.频域特征频域特征是将时间序列数据转换到频域进行分析的方法。
其中，最常用的是傅里叶变换。
通过傅里叶变换，可以将时间序列数据转换为频谱图，进而提取频域特征。
例如，可以提取频域上的主要频率成分、频率分布等。
3.时域特征时域特征是直接在时间域上对时间序列数据进行分析的方法。
其中，最常用的是自相关函数和自回归模型。
自相关函数可以用来描述时间序列数据之间的相关性，而自回归模型则可以用来预测未来的数值。
通过提取时域特征，可以获取时间序列数据的长期趋势、周期性等信息。
4.小波变换小波变换是一种将时间序列数据分解为不同频率成分的方法。
通过小波变换，可以将时间序列数据分解为低频和高频成分，进而提取不同频率上的特征。
例如，可以提取高频成分上的噪声、低频成分上的趋势等。
二、时间序列数据特征提取方法在预测中的应用时间序列数据特征提取方法在预测中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.金融预测时间序列数据在金融领域中有着广泛的应用。
例如，股票价格预测是一个重要的金融预测问题。
通过提取时间序列数据的统计特征、频域特征和时域特征，可以建立预测模型，对股票价格进行预测。
2.气象预测气象数据是一种典型的时间序列数据。
通过提取气象数据的统计特征和时域特征，可以建立气象预测模型，对未来的气象情况进行预测。
例如，可以预测未来一周的温度、降雨量等。
INS辅助的PMF-FFT快速捕获算法
INS辅助的PMF-FFT快速捕获算法汤霞清;程旭维;武萌;高军强【摘要】Aimed to acquire the GNSS signal faster,PMF algorithm and its parameters setting are analyzed. PMF-FFT algorithm with INS-aiding is adopted,which narrows the 2-D search range substantially. To improve acquiring performance of the algorithm,the weighted means by Window function is employed,then,the algorithm performance is analyzed. Experimental results show that the method with INS-aiding greatly decrease average acquisition time. The PMF-FFT algorithm with the Windows is more effective than traditional algorithms.%为了快速地捕获卫星信号,研究了部分匹配滤波(Partial Matched Filter,PMF)算法及其参数选择依据.采用惯性导航系统(INS)辅助的PMF-FFT捕获算法,该算法首先利用惯性导航系统信息缩小信号捕获的2维搜索范围;同时,为改善PMF-FFT捕获算法的性能,在PMF 过程中采用窗函数加权积分.结果表明,该捕获算法能够大幅减小平均捕获时间;且加窗后的PMF-FFT算法捕获性能更优.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2017(042)008【总页数】5页(P128-131,135)【关键词】信号捕获;惯性导航辅助;部分匹配滤波;快速傅里叶变换【作者】汤霞清;程旭维;武萌;高军强【作者单位】装甲兵工程学院,北京 100072;装甲兵工程学院,北京 100072;装甲兵工程学院,北京 100072;装甲兵工程学院,北京 100072【正文语种】中文【中图分类】V249.322随着导航技术的快速发展，全球卫星导航系统（GNSS）的可靠性逐渐成为军事和民用用户关心的热点问题［1］。
扩频通信技术课件
虚警惩罚时间
假如某次积分处理出现虚警，则相位搜索控制电路不改变 本地码相位，再作一次积分处理来证实是否发生虚警。若此次 积分处理不发生虚警，即证实了前次积分处理是一次虚警，则
下次的积分处理将使相位改变Tc/2 ，接着重新开始搜索。两 次积分处理，本地参考扩频码的相位仅改变了Tc/2 ，出现虚
13
若已知扩频码相位所在位置的先验概率P(k) ，首先应当
搜索那些最可能的扩频码相
位单元，而后搜索次可能的
相位单元。
No
例如：假设扩频码相位服从
高斯分布，较合理的搜索方 法是先搜索以最可能的相位 位置为中心的一个标准偏差
Image
范围内的单元。如没有搜到，
扩大到两个标准偏差范围，
依此类推。
图6-4 高斯分布时搜索区域的确定示意图
(6-3)
分析
➢ 扩频码序列相位搜索捕获法的平均同步捕获时间至少是相
关积分时间TD的N倍。
➢ 当扩频码周期N较小时，虚警对平均捕获时间的影响比较 显著；
➢当N较大时，比如N >100 ，只有在Pfa>0.8 时，虚警对平
均捕获时间的影响才显著地表现出来。通常N的取值都比 较大，而虚警概率也不可能接近1，所以工程估算时，可 认为虚警概率为零，则有
（2）同步跟踪(Tracking，精同步)：扩频接收机实现扩频
码同步捕获后，本地参考扩频码必须尽可能精确地跟踪接收
信号的变化，使本地参考扩频码相位与接收扩频码相位的差
别尽可能的小，以期在相关器获得最大相关输出。
1
6.1 扩频码的同步
图6-1 扩频通信系统原理框图
扩频通信技术
2
6.1.1 发射参考信号法
小波变换在序列模式识别中的特征提取方法
小波变换在序列模式识别中的特征提取方法小波变换是一种用于信号分析和处理的重要工具，它在序列模式识别中具有广泛的应用。
本文将介绍小波变换在序列模式识别中的特征提取方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、小波变换简介小波变换是一种将信号分解成不同频率成分的方法。
与傅里叶变换不同，小波变换可以同时提供时间和频率信息，因此在处理非平稳信号时更加有效。
小波变换通过将信号与一组基函数进行卷积运算，得到不同尺度和频率的小波系数，从而实现信号的分解和重构。
二、小波变换在序列模式识别中的应用1. 特征提取小波变换可以将原始信号分解成不同频率的子信号，每个子信号对应不同的尺度和频率。
这些子信号可以被视为原始信号的特征，用于表示信号的局部特征。
通过选择适当的小波基函数和分解层数，可以提取出与序列模式相关的特征，如频率、振幅、相位等。
2. 去噪序列模式识别中常常会遇到噪声干扰的问题，而小波变换具有抑制噪声的能力。
通过对信号进行小波分解，可以将噪声和信号的高频成分分离开来，从而实现噪声的去除。
在小波域中，可以通过设置阈值来抑制小波系数中的噪声，然后进行逆变换重构信号。
三、小波变换在序列模式识别中的优势1. 多分辨率分析小波变换具有多分辨率分析的特点，可以对信号的不同频率成分进行分解和分析。
这种多尺度的特性使得小波变换在序列模式识别中能够提取到不同时间尺度下的特征，从而更好地捕捉序列模式的动态变化。
2. 局部特征提取小波变换可以将信号分解成不同尺度的子信号，每个子信号对应信号的局部特征。
这种局部特征提取的方法更适用于序列模式识别中，因为序列模式通常具有局部的时空特征。
通过对不同尺度子信号的分析，可以提取到序列模式中的局部特征，从而实现更准确的识别。
四、小波变换在序列模式识别中的局限性1. 选择合适的小波基函数小波变换的性能很大程度上依赖于所选择的小波基函数。
不同的小波基函数对信号的分解和重构效果有所差异，因此在应用中需要根据具体问题选择合适的小波基函数。
gru 时间序列特征提取
gru 时间序列特征提取
Gru（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络（RNN）结构，它可以对序列数据进行序列特征提取和建模。
GRU结构包含了门控机制，能够学习序列中不同时间步的特征，从而提取比传统RNN更有用的信息。
在使用GRU进行时间序列特征提取时，一般可以采用以下方法：
1. 将时间序列数据转化为标准的RNN输入格式，即将一组序列数据按时间顺序展示，并将每个时间步的数据作为RNN的一个输入向量。
2. 在GRU中使用门控机制，包括更新门、重置门和候选隐状态，来选择哪些信息需要被保留，哪些需要被遗忘。
3. GRU模型的输出可以是每个时间步的隐状态，也可以是最后一个时间步的输出。
这些输出可以用于进一步的数据建模和分析，以及预测未来序列值。
总的来说，GRU是一种非常强大的工具，可以用于时间序列特征提取和建模，能够捕捉序列的长期依赖性和周期性。
核磁共振波谱学简介解剖
核磁能级间的跃迁
核磁信号
核磁共振信号是大量核的贡
献的总和
•受激辐射和受激吸收的几率相同， 在射频场作用下的净跃迁由上下能级 的布居数之差决定。很小的布居数差 表明核磁信号很弱，因此核磁共振的 灵敏度很低
矢量模型
在核磁共振的经典模型中，我 们把每一个核磁矩看成是一个
刚性矢量
核磁矩在外磁场中的进动
平均的序参数
分子内运动
• 现有谱仪的磁场强度下主要是偶极弛豫起作用
1/
T1
2 2C
4r 6
2 H
[ J ( H
C)
3J ( C )
6J ( H
C )]
1 / T2
2 2C
8r 6
2 H
[4 J (0)
J ( H
C ) 3J ( C ) 6J ( H ) 6J ( H
C )]
NOE 1
2D-NMR的限制
• 2D-NMR在确定蛋白质溶液的结构方面已取得了巨 大的成就，可以获得小于100个残基的小蛋白的 溶液结构，在准确度方面类似于2.0-2.5Å 分辨 率的晶体结构
• 随着蛋白质分子量的进一步提高，由于化学位移 的重叠或简并，使得在2D NMR方法中所使用的 自旋系统识别和序列识别方法不再完全有效
•脉冲傅立叶变换及多维核磁共振波谱技术的 发展使得NMR可以用于蛋白质溶液结构解析
NOE
• NOE(Nuclear Overhauser Effect)指的是一 个跃迁被扰动(饱和)时，另一个跃迁的强 度发生改变这样一个效应
• 产生NOE的相互作用是两核之间的偶极 耦合 ，这种偶极相互作用的强度与核间 距离的6次方成反比
S(t) My'et/T2 cos(t)
新版核磁共振分析应用软件用户手册——Ver 1.0
纽迈电子科技有限公司
பைடு நூலகம்
核磁共振分析应用软件 Ver 1.0
目录
目录................................................................................................................................ 1 第一章 分析软件概述.................................................................................................. 5 一、软件功能概述................................................................................................ 5 二、软件版本声明................................................................................................ 5 三、软件应用........................................................................................................ 5 1、范例一：如何自动匀场.......................................................................... 5 2、范例二：如何寻找中心频率.................................................................. 8 3、范例三：如何确定的硬脉冲脉宽........................................................ 10 4、范例四：如何设置 RG1、DRG1 和 PRG ........................................... 12 5、范例五：确定样品后，如何设置 TW ................................................ 14 6、范例六：硫酸铜水溶液的 T2 时间 ..................................................... 15 第二章 分析软件介绍................................................................................................ 19 一、软件的结构.................................................................................................. 19 二、实验步骤...................................................................................................... 19 三、登陆界面...................................................................................................... 20 四、主界面.......................................................................................................... 20 五、参数设置界面.............................................................................................. 24 1、工具栏.................................................................................................... 24 2、参数面板................................................................................................ 27 3、显示区.................................................................................................... 28 六、设置计划任务界面...................................................................................... 30 1、参数含义................................................................................................ 30 2、实验步骤................................................................................................ 31 七、用户管理界面.............................................................................................. 33 1、参数含义................................................................................................ 34 2、超级用户................................................................................................ 35 3、普通用户................................................................................................ 35 八、设备参数界面.............................................................................................. 35 九、采样数据界面.............................................................................................. 36 1、查询........................................................................................................ 38 2、输出........................................................................................................ 39
一种直接序列扩频系统的大频偏二次捕获算法
一种直接序列扩频系统的大频偏二次捕获算法
薛斌;安建平;汪静;田甜
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2011(31)11
【摘要】研究多普勒频偏大于码元速率的扩频信号捕获问题和大频偏估计的模糊问题,提出了一种扩频系统的大频偏二次捕获算法,并提出了二次捕获概念.该算法采用时频并行搜索的大频偏估计完成频偏预估计和补偿,将准基带信号的频偏预估解扩值进行预处理后构造相邻频点,并依据该频点对输入信号进行二次捕获消除频偏粗估计的频点模糊,完成大频偏下的正确捕获输出原始数据信息.仿真和实测结果表明,该算法采用时频并行搜索的大频偏预估计、FFT细频偏估计与二次捕获相结合的方法可以有效缩短二次捕获的时间,满足大频偏下载波快速同步要求,提高了低信噪比通信环境下的捕获概率,算法实现简单、灵活,频偏估计精度高.
【总页数】4页(P1351-1354)
【关键词】二次捕获;直序扩频;大频偏估计;快速傅里叶变换
【作者】薛斌;安建平;汪静;田甜
【作者单位】北京理工大学信息与电子学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN914
【相关文献】
1.直接序列扩频系统中的捕获：一种方案的实现及其性能分析 [J], 张少波;毕光国
2.大频偏低信噪比下DS/SS系统中的扩频序列捕获研究 [J], 戴逸民;王正方;赵明
3.大频偏下直接序列扩频系统的码捕获技术 [J], 秦勇;张邦宁;郭道省
4.直接序列扩频系统中的捕获——一种方案的实现及其性能分析 [J], 张少波;毕光国
5.一种改进的直扩系统大频偏二次捕获算法 [J], 熊竹林;安建平;周荣花;樊芳芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于分段串行匹配滤波结合FFT的快速捕获方法研究与FPGA实现
基于分段串行匹配滤波结合FFT的快速捕获方法研究与FPGA实现文承淦;纪元法;孙希延;符强【摘要】随着GPS现代化的进行和我国北斗2卫星导航系统的发展完善,特别是GPS L5和北斗B3等长码的应用,传统的捕获方法消耗资源过大或者捕获时间过长,已经很难适应需要.在保证快速捕获的前提下,提出了一种分段串行匹配滤波结合FFT快速捕获的方法,有效的减少了资源的消耗和缩短了捕获时间.首先分析了这种捕获算法的原理和理论推导,并说明了其关键技术的实现.然后和其他两种捕获算法对比分析了SPMF-FFT捕获算法的优劣.最后通过研究该算法的性质,来说明该算法关键参数的设置.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2016(016)017【总页数】7页(P204-209,239)【关键词】卫星导航接收机;长码捕获;分段串行匹配滤波;快速傅里叶变换;FPGA 【作者】文承淦;纪元法;孙希延;符强【作者单位】桂林电子科技大学通信与信息学院,桂林541004;桂林电子科技大学通信与信息学院,桂林541004;桂林电子科技大学通信与信息学院,桂林541004;桂林电子科技大学通信与信息学院,桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TN927近年来，随着全球卫星定位系统GNSS (global navigation satellite system)技术的快速发展，卫星导航技术已从最初单纯的军事用途逐步深入到运输、测绘、灾害评估等与人们生活相关的领域。
发展多系统、多频点、多用途卫星导航接收机将逐步成为日后的一个重要方向。
而其中伪码同步技术是直接序列扩频系统中的关键技术，同步过程通常分为：捕获和跟踪。
捕获是伪码同步的关键。
文献[1，2]采用基于时域滑动相关的捕获算法，利用大量的并行相关器实现频率和伪码的直接捕获，此算法灵敏度不高，并且捕获速度慢；文献[3]采用传统FFT并行码相位捕获的方法，也就是频率串行的搜索方法；文献[4]采用传统数字匹配滤波的方法具有捕获时间短和数字实现容易的特点，但实现起来占用大量硬件资源。
时间序列 特征提取
时间序列特征提取时间序列特征提取是指从时间序列数据中提取有用的特征，以便进行进一步的分析和预测。
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，具有时间相关性和趋势性。
在许多领域，如金融、气象、医疗等，时间序列数据广泛应用于预测、异常检测、趋势分析等任务。
本文将介绍常用的时间序列特征提取方法，并讨论其在实际应用中的意义和局限性。
一、基本统计特征基本统计特征是最常用的时间序列特征之一。
它包括均值、方差、最大值、最小值等描述整体分布和变化趋势的指标。
这些特征可以帮助我们了解时间序列数据的中心位置、离散程度以及整体变化趋势。
通过计算这些统计特征，我们可以对时间序列数据的基本特征有一个初步的了解。
二、时域特征时域特征是指在时间域上对时间序列数据进行特征提取。
常见的时域特征包括自相关函数、偏自相关函数、峰度、偏度等。
自相关函数描述了时间序列数据与其自身滞后的相关性，可以用来判断时间序列数据是否存在周期性。
偏自相关函数则可以帮助我们确定时间序列数据的阶数，从而选择适当的模型进行建模和预测。
峰度和偏度描述了时间序列数据的分布形状，可以用来判断数据的偏态和尖峰程度。
三、频域特征频域特征是指将时间序列数据转换到频域上进行特征提取。
常见的频域特征包括功率谱密度、频谱特征等。
功率谱密度描述了时间序列数据在不同频率上的能量分布，可以帮助我们分析数据的频率特征。
频谱特征则可以帮助我们判断时间序列数据是否存在周期性或趋势性。
通过提取频域特征，我们可以深入了解时间序列数据的频率成分和周期性规律。
四、小波变换特征小波变换是一种将时间序列数据分解成时频域的方法，可以帮助我们同时捕捉时间和频率的信息。
小波变换特征包括小波系数、小波能量等。
小波系数描述了时间序列数据在不同尺度下的变化情况，可以用来分析数据的局部特征。
小波能量则描述了时间序列数据在不同频率尺度上的能量分布，可以用来判断数据的频率成分和周期性规律。
通过提取小波变换特征，我们可以更全面地理解时间序列数据的时频特性。
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘第一章课后习题一：填空题1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。
2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。
3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。
4）元数据是“关于数据的数据”。
根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。
7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。
8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。
9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。
10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。
二：简答题1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用2）简述数据挖掘的技术定义。
从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
3）什么是业务元数据？业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。
本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获算法
低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获算法赵睿;王彦文【摘要】A new algorithm or the spectrum line circle shift algorithm based on compressed searching space is proposed for fast changing Doppler frequency offset acquisition under low signal-to-noise ratio ( SNR) for satellite mobile communication. Firstly,current carrier frequency offset acquisition technologies are in-troduced,and the reason why these technologies can not adapt to fast changing Doppler frequency offset ac-quisition is analyzed. Then,the effect of changing rate of Doppler frequency offset on carrier frequency off-set acquisition is analyzed. The situation that the first order changing rate and second order changing rate affect carrier acquisition is considered emphatically. The changing rate of Doppler frequency offset serious-ly reduces the effectiveness of non-coherent accumulation during carrier frequency offset estimation at low SNR. Finally, on this base, the spectrum line circle shift algorithm based on the compressed searching space is provided and simulated with Matlab. The result shows that the algorithm has gain improvement of 2~3 dB. Compared with maximum likelihood(ML),the proposed algorithm losses 0.2 dB performance, however,amount of calculation is greatly reduced.%针对卫星移动通信低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获提出了一种新的算法即基于搜索空间压缩的谱线循环平移算法。