Frequency domain LMS
一种改进的外辐射源雷达直达波对消算法
一种改进的外辐射源雷达直达波对消算法李坤合; 芮义斌【期刊名称】《《电讯技术》》【年(卷),期】2019(059)011【总页数】6页(P1275-1280)【关键词】外辐射源雷达; 直达波对消; 步长调整; Sigmoid函数【作者】李坤合; 芮义斌【作者单位】南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094【正文语种】中文【中图分类】TN9551 引言直达波对消[1]是非合作双基地雷达系统中所面临的一个关键技术问题，直接影响到目标检测效果的好坏。
常用直达波抑制方式是自适应滤波法，如最小均方误差(Least Mean Square,LMS)算法[2]、递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法[3]等，其中LMS算法以其计算复杂度低、结构简单易于实现的优势，得到广泛的应用。
为解决其定值步长导致的收敛速率慢的问题，诸多学者提出了一些LMS改进算法，如归一化的最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)算法及其步长优化算法[4-6]、基于FFT的快速块最小均方(Frequency-domain Block LMS,FBLMS)算法[7]、基于Sigmoid函数变步长最小均方(Variable Step Size LMS based on Sigmoid function,SVSLMS)算法[8-9]，以及基于抗干扰性能提出的改进算法[10-11]。
NLMS算法根据从参考信号的欧式平方进行步长调整，随着滤波器趋于稳定，步长也趋于稳定，与理想步长存在一定的差距。
在实际情况中，监测通道接收到的数据中除了直达波之外，还包括少量的多径干扰与目标回波，SVSLMS算法以及FBLMS算法只根据对消后的误差最小化原则进行自适应步长的调整，而误差中包含的多径与目标回波信号并不能直观地体现直达波对消情况，并非最优的步长因子的选择。
本文在研究SVSLMS算法的基础上利用对消信号与直达波的相关性代替误差来实现步长的自适应调整。
毕业设计(论文)-基于小波图像去噪的方法研究[管理资料]
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毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名： 学号：学系 专 指导教师：2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。
然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。
寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。
小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。
它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。
随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。
本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。
对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。
最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。
在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。
传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。
但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。
鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。
该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。
振动疲劳介绍
Introduction
Traditionally fatigue damage is associated with time dependent loading, in the form of local stress or strain histories. However there often are situations where these loading time signals can not easily be determined. As examples one can think of shaker tables, or signals like the wind load on a wind mill where just the length of necessary measurements enforces to use other representations of the loads. In these cases power spectral densities define the loads.
The post-processing features are especially adapted to the given applications and they are not only intended to really fast identify the critical regions but give answers to how to solve the durability problems. Due to the efficient solving and the tight integration multiple designs can be analyzed without big manual interaction to reach the design that fulfills both weight and durability requirements.
一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术
Vol. 43, No. 3Mar., 2021第43卷第3期2021年3月舰船科学技术SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术兰同宇，周胜增(上海船舶电子设备研究所，上海201108)摘 要：在浅海环境中混响是造成主动声呐性能下降的主要原因之一。
混响是由发射信号引起的，其频域上覆盖区域与发射信号基本重合，时域上与发射信号及目标回波强相关，这给混响和目标的分离造成了很大的困难。
本文借鉴PD 雷达中的动目标检测方法，提出一种适用于声呐动目标检测的滤波器设计算法。
该算法利用运动目标回波和混响在时频域上的不同特性，设计了级联自适应滤波器实现混响抑制和目标增强。
在此基础上进行匹配滤波 等处理可以获得理想的效果。
该算法可大幅提高信混比，有效改善运动目标的检测能力。
关键词：主动声呐；混响抑制；多普勒频移；自适应滤波器；特征矢量法中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1672 - 7649(2021)03 -0130-04 doi ： 10.3404/j.issn.l672 - 7649.2021.03.025A cascaded adaptive filter for reverberation suppressionLAN Tong-yu, ZHOU Sheng-zeng(Shanghai Marine Electronic Equipment Research Institute, Shanghai 201108, China)Abstract: The perfonnance of active sonar often degrades dramatically because of reverberation in shallow water. Re verberation is caused by the transmitted signal. In the frequency domain, its coverage area basically coincides with the trans mitted signal, and in the time domain, it has strong correlation with the transmitted signal and target echo signals. This make it difficult to separate the reverberation from the target echo signals. This paper draws on a mature method of moving target detection in PD radar, and proposes an algorithm of filter design for underwater situation. The algorithm uses the differences between target echo signals and reverberation in the time and frequency domains, and designs two cascaded adaptive filters.The two filters accomplish the aim of reverberation suppression and target echo signals enhancement. On this basis, matched filters or other processing method will achieve optimal performance. This algorithm can increase the signal-to-reverberation ratio and effectively improve the detection ability of moving targets.Key words: active sonar ； reverberation suppression ； doppler shift ； adaptive filter ； eigenvector method0引言主动声呐探测中混响是干扰其性能的主要因素。
LMS中英文对照表
LMS 中英文对照表位置原文简体中文繁体中文菜单File 文件New 新建Open 打开Reopen 重新打开Save 保存SaveAs 另存为Revert 返回Load QuickSet File 载入快速设置文件Save QuickSet File夹保存快速设置文件Load GraphSetup File 载入图表设置文件Save GraphSetup File 保存图表设置文件Print 打印Editor 编辑器Preferences 参数选择Exit 退出Graph 图表Parameters 参数Curve Library 曲线库Notes & Comments 附注&注释Analyzer 分析仪Sweep Start/Stop 扫频开始/停止Osc On/Off Osc 开/关RLC meter RLC 表Microphone Setup 麦克风设置PAC Interface PAC接口Micro Run 宏运行Calibration 剪贴板Processing 处理Unary Math Operations 一元数学操作Binary Math Operations 二元数学操作Minimum Phase Transform 最小相位转换Delay Phase Transform 延迟相位转换Group Delay Transform 组延迟转换Inv Fast Fourier Transform 快速反傅立叶转换Fast Fourier Transform 快速傅立叶转换Speaker Parameters 喇叭参数Tail Correction 尾部修正Data Transfer 数据合并Data Splice 数据接合Data Realign 数据重组Curve Averaging 数据提升Curve Compare 数据对照Curve Integration 数据综合Utilities 实用程序Import Curve Data File 导入曲线数据文件Export Curve Data File 导出曲线数据文件Export Graphics to File 导出图表到文件Export Graphics to Clipboard 导出图表到剪贴板Curve Capture 曲线捕捉Curve Editor 曲线编辑器Macro Editor 宏编辑器MDF Editor MDF 编辑器Polar Convertor 极性转换器View Clipboard 查看剪贴板Transducer Model Derivation 传感器模式导出Scale 刻度Parameters 参数Auto 自动Up 向上Down 向下View 查看Zoom In 放大Zoom Out 缩小Zoom 缩放Redraw 刷新ToolBars 工具栏Show All 全部显示Hide All 全部隐藏ToolBox 工具框Help 帮助Contents 内容Index 索引Glossary 术语表About Modules 关于模块About Program 关于软件对话框(Graph Parameters)Frame 边框Background 背景Note Underline 注释下划线Large Frame Line 大边框线Small Frame Line 小边框线Grid 格子Border Line 边界线Major Div 主格Minor Div 次格Font 字体Title Block 工程明细表Map Legend 映射图例Note List 注释列表Graph Title 图表标题Scale Vertical 垂直刻度Scale Horizontal 水平刻度Typeface 字体Style 字形Size 大小Color 颜色(Curve Library)Data Curve 数据曲线Same Line Type 统一线型Left(Magnitude) 左坐标(量级)Right Lighter 右坐标浅色Right(Phase) 右坐标(相位)Info 信息Horz Data Range 频宽范围Left Vert 左坐标Right Vert 右坐标Points 点Style 类型Width 宽度Color 颜色(Note&Comments)Left Page 左页面Right Page 右页面Title Block Data 工程图明细表Person 个人Company 公司Automatic Curve Info Notes 自动曲线信息标注(Analyzer Parameters)Oscillator 振荡器Output Level 输出水平Frequency 频率Mode 扫频模式Hi Speed Data 高速数据Precision Data 精密数据Gating 门控Off 关On 开Meter 仪表Data 数据Value 值Source 来源Freq 频率Sweep 扫频Lo Freq 低频Hi Freq 高频Direction 方向Control 控制Pulse 脉冲Gate Time Calculator 门控计时器Meter Filter 滤波器Filter Function 滤波函数Track Ratio 音轨率Gate Timing 门控时间(RLC Meter)Measurement 测量Resistance 电阻Inductance 电感Capacitance 电容Impedance 阻抗Limit Testing 测试限制Enable 启用MinValue 最小值Max Value 最大值(Microphone Setup)Mic Input 麦克风输入Line Input 信号输入Acoustic Ref 声学参数Electric Ref 电学参数Serial 序列号Author 制造商Date 日期Load 载入(PAC Interface)Serial Port 串行端口Linking 正在链接Start Link 开始链接Automatic Link 自动链接Baud Rate 波特率System Power 系统供电Power Source 供电电源Battery Status 电池状态Charge Amps 功放充电System Status 系统状态Link Status 链接状态Port 端口Voltage 电压Battery V oltage 电池电压External V oltage 外部电压(Analyzer Calibration)Internal 内部External 外部Parameter Under Test 测试参数Results 结果(Unary Math Operations)Library Curve 曲线库Operation 操作Magnitude Offset 幅度补偿Phase Offset 相位偏移Delay Offset 延迟偏移Exponentiation 求幂Smooth Curve 平滑曲线Frequency Translation 频率转换Multiply by 乘Divide 除Real 正弦Imag(sin) 余弦(Binary Math Operations)Mul 乘Div 除Add 加Sub 减Operand 操作数(Minimum Phase Transform)Asymptotic Slope at Hi Freq Limit 频率上限斜率Asymptotic Slope at Lo Freq Limit 频率下限斜率Automatic Tail Correction/Mirroring for Impedance Curves 自动尾部修正/阻抗曲线镜像(Delay Phase Transform)Source Curve with Delay Data 来源延迟数据曲线Result Curve for Phase Data 结果相位数据曲线(Group Delay Transform)Source Curve with Phase Data 来源相位曲线Result Curve for Group Delay 结果组延迟曲线(Inverse Fast Fourier Transform)Linear Frequency Points 线性频率点Frequency Domain Data 频率范围数据Result Impulse Curve 结果推动曲线Time Domain Data 时间范围数据Result Step Curve 结果步骤曲线(Speaker Parameters)Method 方法Single Curve 单曲线Double Curve 双曲线Reference Curve 参考曲线Standard 标准Estimate 估算Optimize 优化Simulate 模拟Model Simulation 模拟模型Copy Binary to Clipboard 复制二元数据到剪贴板Copy Text to Clipboard 复制文本到剪贴板(Tail Correction)Slope Lo 低频(Data Splice)Source Curve for Higher Data 来源高数据曲线Source Curve for Lower Data 来源低数据曲线Horz Splice Transition 水平接合转换(Data Realign)Linear 线性Log 对数Horz Lo Limit 水平下限Horz Hi Limit 水平上限Interpolation 插补Quadratic 平方Cubic 立方(Curve Averaging)Scalar 标量Vector 矢量(Curve Compare)Test Parameters 测试参数Absolute 绝对Relative 相对Tolerance 公差Relative Flatness 相对平面(Curve Integration)Average 平均Integrate 叠加(Import Curve Data)Left Vert Data 左坐标数据Right Ver Data 右坐标数据Polar Freq 极性频率Units 单位Prefix 前缀Curve Entry 曲线条目Special Processing 特殊处理Skip First Data Column 跳过首个数据列(Export Graphics)Artwork 作品Graph Name 图表名称Format 格式Raster 光栅Image Pixel Width 图像宽度(像素) Image Pixel Height 图像高度(像素) Image Bits per Pixels 图像位每像素Image Bytes 图像字节数(Clipboard Graphics Transfer)Enhanced Metafile 增强元文件Bitmap 位图(Curve Capture)Polar Freq 极性频率Graph Image 图表图像Reference Point Data 参考点数据Upper Right 右上Scan Direction 扫描方向Top to Bottom 顶到底Bottom to Top 底到顶Color Match 颜色匹配(Curve Editor)Control 控制Node 节点Insert 插入Snap 快照Guidelines 参考线Ruler Grid 标尺格Smooth 平滑(Transducer Model Derivation)Measurements 度量Profile 配置文件(Scale Parameters)Axis 轴Range 范围Divisions 分格Current 当前Volume 音量Acceleration 加速度Velocity 速率Excursion 偏移。
信号的频域描述名词解释
信号的频域描述名词解释信号的频域描述是研究信号在频域上的性质和特征的一种方法。
频域描述通过对信号进行傅里叶变换，将信号从时域转换到频域，从而能够更全面地分析信号的频谱信息。
本文将对信号的频域描述中的几个重要名词进行解释。
1. 频谱（Spectrum）：频谱是信号在频域上的表示方式，它展示了信号在不同频率上的能量分布情况。
通常使用功率谱密度来表示信号的频谱，它描述了信号在各个频率上的功率分布情况。
频谱分析可以帮助我们了解信号中包含的不同频率分量的强弱和相对比例，从而帮助我们更好地理解信号的特征和用途。
2. 频域（Frequency Domain）：频域是指信号在频率上的表示范围。
在频域中，信号的振幅和相位信息可以通过变换函数（如傅里叶变换）进行表示。
频域描述的优势在于，它可以帮助我们更好地分析信号中各个频率分量的特性，例如频率成分的分布、频率之间的相互关系等。
3. 傅里叶变换（Fourier Transform）：傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换方法。
它将信号分解为不同频率分量的叠加，从而能够更全面地揭示信号的频谱特征。
傅里叶变换可以将信号分解为一系列的正弦和余弦函数，每个函数对应一个频率和相位，这些函数称为谐波。
4. 频谱分析（Spectral Analysis）：频谱分析是对信号进行频域描述的过程。
通过使用傅里叶变换或其他频谱估计算法，我们可以得到信号在频域上的功率谱密度。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率特性，包括信号的主要频率成分、频率范围、频率分量之间的关系等，从而能够更好地对信号进行处理和应用。
5. 滤波（Filtering）：滤波是通过改变信号的频谱特性，去除或增强信号的某些频率成分的过程。
在频域中，我们可以通过将特定频率范围内的频率成分置零或增大来实现滤波。
滤波可以用于去除信号中的噪声、提取感兴趣的频率成分、增强信号的特定频率分量等。
滤波在信号处理和通信系统中具有广泛应用。
宽带短波信道单载波频域均衡归一化频域LMS算法频域滑动FFT信道估计硕士论文
短波宽带数据传输中单载波频域均衡技术研究通信与信息系统， 2011，硕士【摘要】众所周知,短波通信广泛应用于军事、航空等领域。
然而,短波信道传输环境十分恶劣,必须采用性能良好的信道均衡技术消除码间干扰。
随着短波通信传输速率提高,单载波频域均衡技术(SC-FDE)以其良好的抗多径能力和较低计算复杂度而逐渐引起人们的注意。
针对宽带短波通信的特点,建立了一个较为完整的单载波频域均衡仿真系统,并给出了各个部分算法的性能分析。
论文分析了现有的一些帧同步算法,并选择出最好的算法应用于系统中,获得了准确的帧起始位置。
论文对已有的频域均衡算法做了改进,得出一种收敛速度更快的归一化频域LMS算法,并对其收敛速度和误码性能进行了仿真。
提出了一种具有针对性的频域滑动初始信道估计方法,提高了传输效率。
最后给出了发射和接收端结构,在此基础上对整个系统进行了仿真和性能分析。
最后,回顾了本文的主要内容,并且针对文章的理论分析和仿真结果,结合研究中遇到的问题,指出了论文的不足和今后改进的建议。
更多还原【Abstract】 As is known, high-frequency communication iswidely applied in the domains of military and navigation etc. However, the harshness of HF-channel environment makes necessitate adopting an equalizer of excellent performance toeliminate severe inter-symbol interference. Single-Carrier Frequency Domain Equalization has gradually attracted people’s attention for its good property of anti-multipath and lower computational complexity.In accordance with the characteristics of wide band HF communication,... 更多还原【关键词】宽带短波信道；单载波频域均衡；归一化频域LMS算法；频域滑动FFT；信道估计；【Key words】Wide Band HF Channel；SC-FDE；Normalized Frequency Domain；LMS Algorithm；Sliding FFT in Frequency domain；Channel Estimation；摘要3-4Abstract 4第一章绪论7-111.1 论文研究的背景和意义7-81.2 研究现状8-111.2.1 短波宽带数据传输研究现状81.2.2 单载波频域均衡技术的研究现状8-101.2.3 论文主要内容及结构安排10-11第二章短波宽带通信中的自适应均衡技术11-232.1 短波宽带信道模型11-152.1.1 短波信道传输特性11-132.1.2 短波基带数据传输13-142.1.3 短波宽带信道模型14-152.2 均衡器15-192.2.1 均衡器的结构和种类162.2.2 线性横向均衡器16-182.2.3 判决反馈均衡器18-192.3 均衡算法19-232.3.1 LMS 类算法19-202.3.2 RLS 类算法20-23第三章单载波频域均衡系统23-313.1 单载波频域均衡系统原理23-253.1.1 SC-FDE 系统模型23-243.1.2 数学描述24-253.2 数据信号帧格式25-263.3 频域均衡算法26-313.3.1 频域均衡算法准则26-283.3.2 LMS 频域信道估计算法28-293.3.3 频域RLS 算法29-31第四章单载波频域均衡系统算法分析与仿真31-504.1 短波信道仿真31-324.2 发送端设计32-384.2.1 单载波频域均衡系统的帧结构32-344.2.2 前导序列（TS）的选择34-354.2.3 调制类型和星座映射35-364.2.4 成形与匹配滤波器36-384.3 单载波频域均衡系统接收端设计38-454.3.1 帧到达检测和符号同步38-414.3.2 归一化频域LMS 算法41-424.3.3 频域均衡42-444.3.4 频域滑动信道估计方法44-454.4 单载波频域均衡系统仿真45-484.4.1 系统仿真参数45-474.4.2 发送端结构47-484.4.3 接收端结构484.5 仿真结果及分析48-50结束语50-51致谢51-52参考文献52-54。
最小二乘复频域法(PolyMax)
最小二乘复频域法（PolyMax ）LMS 公司推出的PolyMax 模态识别方法,属于多自由度时域识别法,也称作多参考点最小二乘复频域法( Polyreference least squares complex frequency domain method)， 是最小二乘复频域法(LSCF)的多输入形式，是一种对极点和模态参预因子进行整体估计的多自由度法,一般首先通过实验建立稳态图，以判定真实的模态频率、阻尼和参预因子；建立可以线性化的直交矩阵分式模型，然后基于正则方程缩减最小二乘问题,得到压缩正则方程,于是模态参数可以通过求解最小二乘问题得到。
该方法集合了多参考点法和LSCF 方法的优点,可以得出非常清晰的稳态图,并且密集空间可以被分离出来,尤其在模态较密集的系统(动力总成系统)，或者FRF 数据受到严重噪声污染的情况下仍可以建立清晰的稳态图，识别出高度密集的模态，对每一个模态的频率、阻尼和振型都有很好的识别精度,是国际最新发展并流行的基于传递函数的模态分析方法。
其基本思想如下： （1）建立频率响应函数模型多参考点最小二乘复频域识别技术（PRLSCF 或PolyMAX ）要以频响函数矩阵作为识别的初始数据，其数学模型采用右矩阵分式模型来描述。
在频域中，系统输出o （0,2,1N o =， 其中0N 为输出点数）和全部输入的关系可用右矩阵分式模型（RMFD ）来描述，右矩阵分式模型的表达式为()()()1-=ωωωD U H o o （1）式中：()i N l o C H ⨯∈ω—理论频响函数的第o 行，i N 是输入点数，即激励数； ()i N l o C U ⨯∈ω—分子多项式行向量；()i i N N o C D ⨯∈ω—分母多项式矩阵。
且()ωo U 和()ωo D 可以表示成如下形式：()()()∑=⋅=Nr or r o B Z U 0ωω （0,2,1N o =） （2）()()()∑=⋅=Nr r r o A Z D 0ωω （3）式中：N —多项式阶次其中分母系数矩阵i i N N r R A ⨯∈和分子系数行向量i N l or R B ⨯∈是待估计的参数。
仓库管理的十大软件
仓库管理的十大软件现今，随着物流行业的快速发展，仓库管理成为了企业日常运营不可或缺的一部分。
良好的仓库管理能够提高货物的流转效率，降低物流成本，增强企业的竞争力。
为了更好地管理仓库，许多企业开始利用仓库管理软件，下面将为大家介绍十款值得推荐的仓库管理软件。
1. WMS（Warehouse Management System，仓库管理系统）WMS是一种专门用于仓库管理的软件系统。
它能够实现仓库的日常管理，包括货物的入库、出库和库存的盘点等功能。
通过WMS，企业能够实时了解仓库中货物的情况，提高库存的准确性和管理的灵活性。
2. TMS（Transportation Management System，运输管理系统）TMS是一种集中管理货物物流运输的软件系统。
它能够帮助企业规划和优化货物的运输路线，提高货物的物流效率。
通过TMS，企业能够实时追踪货物的运输情况，提高物流的可见性和管理的效率。
3. ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）ERP是一种用于整合企业各部门信息的软件系统。
它能够将企业的仓库管理与其他业务进行整合，实现全方位的资源管理。
通过ERP，企业能够实现供应链的协同管理，提高企业的整体运营效率和竞争力。
4. WCS（Warehouse Control System，仓库控制系统）WCS是一种用于控制仓库设备和仓库运作流程的软件系统。
它能够与WMS进行无缝连接，实现对仓库设备的自动化控制。
通过WCS，企业能够提高仓库的运作效率和货物的处理速度，降低人工成本和错误率。
5. RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）RFID是一种通过射频技术实现对货物进行识别和跟踪的技术。
它能够对货物进行唯一身份标识，实现对货物的自动化管理。
通过RFID，企业能够提高货物的追踪能力和库存的准确性，降低货物丢失和损坏的风险。
6. WES（Warehouse Execution System，仓库执行系统）WES是一种用于管理仓库操作和任务分配的软件系统。
LMS复合材料的完整解决方案——介绍
LMS Solutions : A complete portfolio for composite material Introduction
Julien SIMON – Business Development Manager LMS Samtech Division
Automotive
Simulation challenges
Mechanical Industry
Simulate global behavior of composite structure that requires equivalent or superior performance to existing components with reduced mass and acceptable cost
Introduction
Composite materials :
engineered or naturally occurring materials made from two or more constituent materials First composite material Wood Cob, Bow Why ?
Intra-laminar & Inter-laminar
Ride & Handling Ride Comfort
• Highly Non-linear Subsystems
Coupling to Dedicated Simulation Applications for Composite Material/Laminate Properties
LMS复合材料的完整解决方案——介绍
dynamics modelling and analysis Correlation & Updating
High-fidelity Acoustic Simulation
Fastest
BEM/FEM, unique RayTracing Exterior and Interior
The AMESim model considering the ventilation circuit and the cabin with thermal exchanges Evaluate innovative ventilation strategies considering new composites materials for instance
Simulation of the complete system Description of physical phenomena based on
few “macroscopic” parameters
Multi-domain / Multi-level approach The simulation model is an assembly of
Composite Penetration in Various Market Segments
3 copyright LMS International - 2012
Relative Market Attractiveness by Region
4 copyright LMS International - 2012
Vibro-acoustics
Fatigue
Leveraging combined 3D CAE Strengths Advanced Simulation for Carbon-fibre structures in Automotive
宽带跳频通信系统频域均衡算法
宽带跳频通信系统频域均衡算法李勇;姚富强;关胜勇;许拔【摘要】针对差分跳频通信系统跳频带宽宽、瞬时带宽窄的信号特点，提出了一种差分跳频均衡算法———基于最小均方算法的多跳联合频域均衡算法。
分析了最小均方误差准则频域均衡与单符号最小均方频域均衡对宽带差分跳频通信系统的不适用性，从而提出适用于差分跳频通信系统的多跳联合最小均方频域均衡算法，给出了算法详细的设计过程和结构。
对算法性能在频率选择性衰落信道条件下进行仿真评估，结果表明本算法对差分跳频通信系统的信道均衡性能具有显著的作用，能提高差分跳频系统的解调误码性能。
%The signal of the differential frequency hopping system has a broadband when it hops,and has a narrowband in each hop.This paper proposes a frequency domain equalization algorithm for the differential fre-quency hoppingsystem,i.e.,the multi-hopping frequency domain equalization algorithm based on the least-mean-square.The shortages of the frequency domain equalization algorithm based on minimum mean square er-ror criteria and the least-mean-square frequency domain equalization algorithm are analyzed,and then the multi-hopping frequency domain equalization algorithm is proposed based on the least-mean-square for the differential frequency hopping system.The algorithm design and its structure are given in detail.The simulation result shows that the proposed algorithm is very efficient to equalize the channel for the differential frequency hopping system over a frequency-selective fading channel,and can improve the BER performance of the frequency hopping system.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】6页(P652-657)【关键词】频域均衡;差分跳频;码间干扰;最小均方【作者】李勇;姚富强;关胜勇;许拔【作者单位】解放军理工大学通信工程学院，江苏南京 210007; 总参第 63 研究所，江苏南京 210007;总参第 63 研究所，江苏南京 210007;总参第 63 研究所，江苏南京 210007;总参第 63 研究所，江苏南京 210007【正文语种】中文【中图分类】TN92差分跳频通信系统[12]是一种新型的跳频通信方式。
基于频域卡尔曼滤波的自适应声回声抵消方法[发明专利]
![基于频域卡尔曼滤波的自适应声回声抵消方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/05ca3db7b8d528ea81c758f5f61fb7360b4c2be4.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810607641.1(22)申请日 2018.06.13(71)申请人 南京大学地址 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号(72)发明人 范文之 卢晶 (74)专利代理机构 南京知识律师事务所 32207代理人 李媛媛(51)Int.Cl.G10L 21/0208(2013.01)(54)发明名称基于频域卡尔曼滤波的自适应声回声抵消方法(57)摘要本发明公开了一种基于频域卡尔曼滤波的自适应声回声抵消方法。
具体步骤如下：(1)采集并缓存近端传声器信号和参考信号，然后通过模数转换将模拟信号转换为数字信号；(2)对数字信号做离散傅里叶变换后，计算出估计的回声信号；(3)根据频域卡尔曼滤波器的迭代公式进行迭代，并按改进公式计算下一帧的滤波器系数；(4)对频域中的回声信号估计做离散傅里叶逆变换，得到时域的回声信号估计，在近端传声器信号中减去时域的回声信号估计，得到经过声回声抵消处理后的信号。
本发明的方法在自适应滤波器阶数不足或者系统不满足因果性的条件下也能收敛到最优解，具有较好的回声消除效果。
权利要求书1页 说明书5页 附图2页CN 108806709 A 2018.11.13C N 108806709A1.基于频域卡尔曼滤波的自适应声回声抵消方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集并缓存近端传声器信号和参考信号，然后通过模数转换将模拟信号转换为数字信号；步骤2，对数字信号做离散傅里叶变换后，利用下式计算出估计的频域回声信号：Y(k)＝C(k)W(k)这里W(k)表示声回声路径传递函数，初始时为全为零的矩阵，C(k)＝FG 0,N F -1X(k)X(k)＝diag{Fx(k)}x(k)＝[x(kN -M+1),x(kN -M+2),...,x(kN)]Tdiag{·}表示对角阵，F是大小为M ×M的DFT矩阵，M为帧长；I N 是大小为N ×N的单位矩阵，N为滤波器长度；X(k)为频域中的参考信号；步骤3，根据频域卡尔曼滤波器的迭代公式进行迭代，并按如下公式计算下一帧的滤波器系数：W(k+1)＝A[W(k)+FG N ,0F -1diag{μ(k)}FG N ,0F -1X Η(k)E(k)]式中，A是声回声路径不确定度常数；为时域约束矩阵；diag{μ(k)}为等效步长；(·)H 表示共轭转置；E(k)为频域中的误差信号；步骤4，对经步骤2得到的频域中的回声信号估计做离散傅里叶逆变换，得到时域的回声信号估计，在步骤1采集的近端传声器信号中减去时域的回声信号估计，得到经过声回声抵消处理后的信号。
音频基础知识,时间域和频率域
⾳频基础知识,时间域和频率域
我们通常所讨论的⾳频测量概念基本都与信号的时域和频域表述有关，任何信号都可以通过时域和频域两种形式来表现。
⼀、时域与频域定义
时域（time domain）：描述信号与时间的关系，⼀个信号的时域波形可以表述为信号随时间变化的曲线。
在研究时域信号时，通常⽤⽰波器将其转换为时域波形。
频域（frequency domain）：指信号随频率变化的曲线，常⽤频谱分析仪将实际信号转换为频域下的频谱，频谱可以显⽰信号分布在哪些频率及其所占⽐例。
信号可以通过数学运算在时域与频域之间转换。
例如傅⾥叶变换可以将⼀个时域信号转换为在不同频率下对应的振幅及相位，其频谱就是时域信号在频域下的表现，⽽反傅⾥叶变换则可以将频谱再转换回时域信号。
⼆、正弦信号的时域与频域显⽰
⼤多数电⼦技术⼈员对正弦波的时域表现很熟悉，正弦波的特性就是它的所有能量都集中在⼀个频率上。
所以正弦波在频域上表现为基频处的⼀根垂直线。
三、⽅波信号的时域与频域显⽰
⽅波在时域上也有类似的波形表现，如上图所⽰。
⽅波可以通过数学⽅法表⽰，它包含基频正弦波和所有同相位的奇次谐波，奇次谐波的幅度随着谐波次数的提⾼⽽按⽐例递减。
所以，三次谐波的幅度是基波幅度的1/3，五次谐波的幅度是基波幅度的1/5，以此类推。
通常任何重复性信号都可以分解成基频正弦波及其谐波，各次谐波均具有特定的幅度和相位。
ABTEC Ax系列⾳频分析仪除了提供⾳频测试项⽬外，还具有固纬gwinstek⽰波器与频谱分析仪功能，能实时监测待测品输出信号的波形和频谱，⽅便测试⼯程师实时掌握待测品状态！。
如何看懂频响曲线
首先，频响是什么？频率响应，简称频响，英文名称是Frequency Response，在电子学上用来描述一台仪器对于不同频率的信号的处理能力的差异。
同失真一样，这也是一个非常重要的参数指标。
一个“完美”的交流放大器，应该在频响指标上具有如下的素质：对于任何频率的信号都能够保持稳定的放大率，并且对于相应的负载具有同等的驱动能力。
显然这在目前技术水平下是完全不可能的，那么针对不同的放大器就有了不同的“前缀”，对于音频信号放大器（功率放大器或者小信号放大器）来说，我们还应该加上如此的“前缀”：在人耳可闻频率范围内以及“可能”影响到该范围内的频率的信号。
这个范围显然缩小了很多，我们知道，人耳的可闻频率范围大约在20～20KHz，也就是说只要放大器对这个频率范围内的信号能够达到“标准”即可。
实际上，根据研究表明，高于这个频段以及部分低于这个频段的一些信号虽然“不可闻”，但是仍然会对人的听感产生影响，因此，这个范围还要再扩大，在现代音频领域中，这个范围通常是5～50KHz,某些高要求的放大器甚至会达到0.1~数百KHz。
但是，上述要求表面上好像是比“完美”低了很多，却仍然是“不可能完成的任务”，目前我们连这样的要求也不可能达到。
于是，就有了“频响”这个指标。
（附言：指标本身就代表着“不完美”，如果一切都“完美”了，指标也就没有存在的理由了。
）频响的测试方法与标注任何可以被写上说明书的“指标”都是必须借助仪器来测量的，这些指标必须有一个共同的特点，就是“可重复性”，也就是说，只要你用同样的设备，就可以重复得到相同货相近的测量结果。
我们把这一类指标称为“客观指标”，频响当然是属于此类。
频响的测量方法很简单，在放大器的输入端接入一个标准信号发生器，这个信号发生器可以产生标准的正弦波信号，并且可以通过调节使得这个发生器的输出信号的频率发生变化，而幅度不变。
在放大器的输出端接一个标准的纯阻性负载，并且接一个交流电平表，通过读取电平表的数据，就可以测量该放大器的频响特性了。
频域
频域科技名词定义中文名称：频域英文名称：frequency domain定义：在分析问题时，以频率作为基本变量。
所属学科：通信科技（一级学科）；通信原理与基本技术（二级学科）本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布频域频域frequency domain 是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。
对任何一个事物的描述都需要从多个方面进行，每一方面的描述仅为我们认识这个事物提供部分的信息。
例如，眼前有一辆汽车，我可以这样描述它方面1：颜色，长度，高度。
方面2：排量，品牌，价格。
而对于一个信号来说，它也有很多方面的特性。
如信号强度随时间的变化规律（时域特性），信号是由哪些单一频率的信号合成的（频域特性）目录编辑本段频域分析频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。
频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。
对信号进行时域分析时，有时一些信号的时域参数相同，但并不能说明信号就完全相同。
因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。
动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。
周期信号靠傅立叶级数，非周期信号靠傅立叶变换。
编辑本段举例一个频域分析的简例可以通过图1：一个简单线性过程中小孩的玩具来加以说明。
该线性系统包含一个用手柄安装的弹簧来悬挂的重物。
小孩通过上下移动手柄来控制重物的位置。
任何玩过这种游戏的人都知道，如果或多或少以一种正弦波的方式来移动手柄，那么，重物也会以相同的频率开始振荡，尽管此时重物的振荡与手柄的移动并不同步。
只有在弹簧无法充分伸长的情况下，重物与弹簧会同步运动且以相对较低的频率动作。
随着频率愈来愈高，重物振荡的相位可能更加超前于手柄的相位，也可能更加滞后。
在过程对象的固有频率点上，重物振荡的高度将达到最高。
过程对象的固有频率是由重物的质量及弹簧的强度系数来决定的。
海洋环境水下电磁场基本特性及抑制方法研究
海洋环境水下电磁场基本特性及抑制方法研究江立军【摘要】Objective To master the basic characteristics of underwater electromagnetic field in ocean environment and suitable noise reduction methods. Methods Firstly, from the time domain, frequency domain, correlation and polarization etc. , analyses on a large number of electromagnetic characteristics in certain areas were summarized. Based on analyses, we studied the application of adaptive line enhancement technology in suppression of underwater electromagnetic field in the ocean environment. Results The results showed that underwater electromagnetic field in ocean environment had certain reg-ularity and randomness. Using adaptive line enhancement technology, we could see that the signal strength was increased by 6 dB. Conclusion Impact could be evaluated in the test ship and the detection capability of a target could be improved through studying the basic characteristics of environmental electromagnetic fields and the inhibition method.%目的：掌握环境水下电磁场的基本特性以及适宜的降噪方法。
LMS测试分析系统在PBNR测量中的应用
基于能量的隔声/吸声测试PBNR
基于能量的隔声值PBNR定义为点声源的声功率与某点测量的声压平方的比值，其是三分 之一倍频程频率的函数。用对数的形式可以表示为：
PBNR
= 10 lg(Π /( p ∗
p*)
− lg(Π ref
/
p2 ref
)
(1)
其中： Πref / p2ref =1/400. p*是声压p的共轭. (p•p*) 声压的均方值，或者所测量得到的声压自普。
为了验证PBNR的测试结果能否反映到实际车辆行驶时的噪声性能，对其中的两辆车安装 同样的轮胎进行路噪试验，结果如图8所示。比较图8和图6，可以发现二者具有相似性。在低 速滑行工况下，轮胎的噪声是主要的声源，因此轮胎地面接触区域到驾驶员耳处的隔声吸声 特性反映了车内实际路面噪声的水平。500~2000Hz在图6上#2车的隔声特性高于#3车，相应 地车内路面噪声#2车低于#3车。其他频带上也基本吻合。
隔 声 量 /dB
隔声量 /dB
#1
#2
#1
#3
#4
#2
#3
#4
200
315ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
500
800
1250
2000
3150
5000
三分之一倍频程频率 /Hz
图6 轮胎接地区域/驾驶员耳处隔声吸声性能
LMS_Test.Lab中文操作指南
LMS b中文操作指南比利时LMS国际公司北京代表处2009年7月内容¾ Desktop桌面操作¾ Signature信号特征测试分析¾ Spectral Testing谱分析¾ Geometry几何建模¾ ODS工作变形分析LMS b中文操作指南— Desktop桌面操作比利时LMS国际公司北京代表处2009年2月LMS b中文操作指南— Desktop桌面操作目录1.开始 (2)2.浏览数据 (3)3.显示数据 (4)3.1.测试的数据 (4)3.2.图形拷贝 (8)3.3.几何图形显示 (8)4.数据调理 (10)5.搜索功能 (11)6.Documentation 界面 (13)6.1.添加附件 (13)6.2.添加模板 (14)6.3.添加用户属性 (15)7.导入外部数据 (17)1. 开始¾ 启动 LMS b Desktop 从 开始菜单 Æ 所有程序 Æ LMS b 9AÆ Desktop 或者通过 桌面的快捷图标软件打开后，通过底部的导航条，可以看到两个界面：Documentation 和 Navigator 。
默认会打开一个空白的Project ，软件激活“Navigator”页面中的“Data Viewing”子页面。
可以浏览数据，图形显示数据。
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Search Results: LMS b 软件可以进行搜索，搜索的结果放在此处。
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Speex编码器中回声消除算法的分析与评估
Speex编码器中回声消除算法的分析与评估杨果;王亚洁;王晶【摘要】随着VoIP技术在近年来的快速发展,互联网语音通信得到了越来越多的应用,IP电话的语音通信质量成为制约其发展的重要因素,VoIP系统中远端信号会返回传递给说话人端从而引起回声,严重影响通话质量.所研究的Speex编码器中的频域MDF回声消除算法是通过估计最佳的LMS算法自适应变步长,同时结合NLMS滤波器消除远端信号的回声,达到提高语音通话舒适度的目的,给出了Speex 中回声消除算法的原理和参数分析,并进行实际系统测试和性能评估.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2013(037)009【总页数】4页(P52-55)【关键词】Speex;回声消除;自适应步长;自适应滤波【作者】杨果;王亚洁;王晶【作者单位】北京理工大学信息与电子学院现代通信实验室,北京 100081;北京理工大学信息与电子学院现代通信实验室,北京 100081;北京理工大学信息与电子学院现代通信实验室,北京 100081【正文语种】中文【中图分类】TN9121 引言VoIP通信中回声现象是影响通话舒适度的关键问题之一，包括电路回声和声学回声，EC(Echo Cancellation)回声消除算法一直以来都受到话音通信研究和应用领域的重视［1］。
在基于IP网络的语音通信中，因为2/4线转换的二段阻抗不匹配引起的电路回声和电话会议中的传声器采集到扬声器话音引起的声学回声会引起网络语音通信质量严重下降。
具体表现就是2/4线转化中远端信号泄露到回传线路，传到远端说话人的听筒;扬声器播放的远端语音被近端传声器采集，回传到远端说话人的听筒。
远端说话人能听到自己的说话内容，严重影响通话质量。
回声消除的方法就是通过估计产生回声的滤波器参数，模拟出回声信号，再从近端信号中减掉模拟回声来达到消除回声的目的。
Speex是VoIP中的开源编码算法［2］，基于CELP(Code Excited Linear Prediction)编码算法原理，编码器包括了EC回声消除的处理模块［3］，其EC算法采用了MDF(MultiDelay block Frequency-domain)频域多延时滤波算法和NLMS(Normal Least Mean Square)自适应滤波算法，给出了最优步长的估计，效果较好，应用较为广泛。
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Frequency domain LMS Eigendecompositions Temporal PCA Generalized PCA Whitening transforms Adaptation in signal spaces: Generalized Feedforward Filters Laguerre, Gamma Lattice structures Applications
References: Adaptive Signal Processing, Bernie Widrow and Stearns, Prentice Hall Fundamentals of Adaptive Filtering, Ali Sayed, Wiley, 2003 Course Goals: The goal is to present the theory of adaptive signal processing and cover several engineering applications. The major topics will be the concept of adaptation, performance measures and the implementation of adaptive algorithms. Both the LMS and the RLS will be covered in detail. Adaptation of the signal bases will also be covered, such as eigendecomposions with on-line algorithms, and adaptation of generalized feedforward filters. Topics: Adaptation as function approximation Filters as Function approximators Wiener Filter Theory Iterative algorithms Theory of adaptation: properties, search, measures Adaptive algorithms LMS RLS Grading: Homework Project I Project II Exam 25% 25% 25% 25%
Computer Projects: Several application areas will be outlined. During the course students will have the opportunity to program adaptive algorithms in MATLAB and test them in real world data.
EEL 6502 ADAPTIVE SIGNAL PROCESSING Fall 2006 Instrucห้องสมุดไป่ตู้or: Office: Phone: Email TextBook: Jose Principe EB 451 352-392-2662 principe@ Adaptive Filter Theory, Simon Haykin, Prentice-Hall, 2002, ISBN 013-090126-1