1004210228计一飞-随机信号处理实验

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基于差分绝对值的R波检测算法研究--聂希芸

基于差分绝对值的R波检测算法研究--聂希芸

摘要摘要心血管疾病是严重威胁人类健康的疾病之一。

心电图的应用提高了心血管疾病的基础研究、临床诊断和治疗的水平,推动了现代医学的发展,为人类的健康做出了重大贡献。

心电信号的准确检测与分析对心血管疾病的治疗起着关键作用,成为了当前信号处理领域的研究热点。

本文以心电信号的预处理和波形检测为主要研究内容。

心电信号是一种微弱的生物电信号,且是一种复杂的非平稳随机信号,极易受各种噪声的干扰。

本文重点研究了基于小波变换的去除心电信号基线漂移噪声的算法。

根据心电信号和基线漂移噪声的频谱特点,本文基于小波变换的多分辨率分析,对心电信号进行多尺度分解,利用分解后得到的模拟近似信号充分逼近基线漂移噪声的特性,从而去除心电信号中的基线漂移这一低频分量。

通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行去噪处理,验证了本文所采用算法的有效性。

心电信号的检测分析中,首要的关键问题是R波的检测,在此基础上才能进一步对心电信号进行检测和分析。

传统的基于差分实现R波检测的算法,是以对心电信号的斜率进行定量分析为基础的,都需要使用阈值进行判别,而阈值的选取恰当与否将直接影响算法的检测效果。

本文提出的基于差分绝对值的R波检测方法,是一种新的差分检测算法,该方法不是通过阈值来确定R波的位置,具有算法简单,计算量小的特点。

通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行实际检测,证明了该算法具有较高的识别率,达到了较好的检测效果。

本文提出的基于差分绝对值的R波检测方法,为心电信号的自动分析提供了一种新的、简单的检测手段。

关键词:心电信号;基线漂移;多分辨率分析;R波检测;差分;IAbstractAbstractCardiovascular disease is one of diseases that seriously threaten the health of people. The application of electrocardiogram (ECG) improves the level of the basic research of cardiovascular disease, clinical diagnosis and treatment, promotes the development of modern medicine, and has made a contribution for human health. The accurate detection and analysis of electrocardiosignal plays a key role in the treatment of cardiovascular disease, has become a research hotspot in current signal processing. In this thesis, pretreatment and waveform detection of electrocardiosignal are as the main research contents.Electrocardiosignal is a weak biological signal, and is a complex non-stationary random signal which is vulnerable to the interference of all kinds of noise. This thesis was focused on the algorithm of removal of electrocardiosignal baseline drifts noise based on wavelet transform. According to the frequency spectrum characteristics of electrocardiosignal and baseline drifts noise, this thesis was based on multi-resolution analysis of wavelet transform, decomposed the electrocardiosignal to multi-scale, utilized the analog approximate signal obtained after decomposition to fully close to the characteristics of the baseline drift noise to remove the electrocardiosignal baseline drift in the low-frequency components. Through the denoising processing of the electrocardiosignal in the MIT-BTH database, the effectiveness of the algorithm used in this thesis was verified.In the detection analysis of the electrocardiosignal, the first key issue is the R-wave detection, which is the basis of further detection and analysis. The traditional differential R-wave detection algorithms are based on quantitative analysis of the slope of the electrocardiosignal signal, are needed to use a threshold to discriminate, while whether the selection of threshold is appropriate or not will influence the detection effect of the algorithm directly. This thesis proposed the R-wave detection method based on absolute difference which it is a novel difference detection algorithm. This method is not only a simple algorithm, less calculation, but also frees the algorithm from the dependence on the threshold to detect the R-wave in novel characteristics. Through the practical detection for the electrocardiosignal in the MIT-BTH database, the higher recognition rate of the algorithm is verified to achieve better detection results. This thesis proposed a R-wave detection method based on the absolute of difference, and provide a novel and simple detection mean for the automatic analysis of electrocardiosignal.Keywords:Electrocardiosignal; Baseline drift; Multi-resolution analysis; R-wave detection; Ddifference.II目录目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1论文选题背景及研究意义 (1)1.2心电自动分析技术的发展 (2)1.3 心电信号检测的研究难点 (3)1.4本论文的研究内容及结构安排 (4)1.4本论文的主要特点及创新点 (4)第二章心电图与心律失常 (5)2.1心电信号的生理特性 (5)2.2心电信号的特点 (5)2.2.1心电信号的时域特性 (6)2.2.2正常心电信号及其特征 (7)2.3心电图导联 (8)2.3.1 标准导联 (8)2.3.2 加压单极肢体导联 (9)2.3.3 胸前导联 (10)2.4 心律失常及心电图表现 (10)2.4.1 心律失常 (10)2.4.2 心律失常的心电图表现 (11)2.5 ECG信号检测算法分析 (13)2.5.1阈值法 (14)2.5.2相关法 (15)2.5.3小波变换法 (16)2.5.4人工智能法 (17)2.5.5其它数学方法 (17)2.6 MIT-BIH标准心律失常数据库介绍 (18)第三章基于小波变换的心电信号去噪处理 (20)3.1心电信号主要噪声的来源及特点分析 (20)3.2小波变换理论 (21)3.2.1连续小波变换的定义 (21)3.2.2连续小波变换的频域特性 (22)3.2.3 二进小波变换 (25)3.2.4 小波变换的多分辨率分析 (25)3.2.5 Mallat算法 (26)3.3 应用小波变换去除基线漂移噪声 (28)3.3.1 应用小波变换去除ECG基线漂移噪声 (28)3.3.2 实验结果分析 (32)第四章基于差分绝对值的QRS波检测方法 (35)III目录4.1基于差分绝对值的R波检测 (35)4.1.1基于差分的R波检测算法现状研究 (35)4.1.2 算法描述 (38)4.1.3检测结果统计 (43)4.2检测算法修正 (48)4.2.1防止R波误检的方法 (49)4.2.2 实验结果与分析 (50)4.3 检测结果的分析与讨论 (50)4.3.1 误差来源分析 (50)4.3.2 MIT-BIH复杂心电信号质量分析 (50)第五章总结 (52)5.1 工作总结 (52)5.2 工作展望 (52)参考文献 (53)攻读硕士学位期间发表的论文 (57)致谢 (58)IV第一章绪论第一章绪论1.1论文选题背景及研究意义冠心病、高血压、心律失常等心血管疾病已成为全球范围内威胁人类生命的主要疾病之一。

一种基于卡尔曼滤波器的数据预处理方法设计

一种基于卡尔曼滤波器的数据预处理方法设计

一种基于卡尔曼滤波器的数据预处理方法设计发布时间:2023-07-12T02:24:18.706Z 来源:《科技潮》2023年13期作者:李志年王付祥袁方红徐赫阳张强[导读] 在实际应用系统中,由于生产现场的复杂环境可能存在着各种电磁干扰,传感器采集的信号会包含大量的干扰信息,导致采集到的原始测量值发生畸变失真[1]。

上海航天电子技术研究所上海 201109摘要:针对因复杂环境电磁干扰导致传感器量测值存在高斯白噪声的问题,本文设计了一种基于卡尔曼滤波器的数据预处理方法,将滤波后的信号作为控制系统的输入,可以有效的避免因量测信号误差导致的控制系统精度问题,并进行仿真实验验证算法的有效性。

关键词:电磁干扰,卡尔曼滤波,数据预处理前言在实际应用系统中,由于生产现场的复杂环境可能存在着各种电磁干扰,传感器采集的信号会包含大量的干扰信息,导致采集到的原始测量值发生畸变失真[1]。

对于高精度的控制系统而言,传感器测量值的偏差会导致系统控制精度下降,无法满足预设的控制要求[2]。

因此在控制系统中,传感器采集的测量值一般不会作为输入值直接使用,本文设计了一种基于卡尔曼滤波器的数据预处理方法,将滤波后的数据作为控制系统的实际输入值,从而减少因测量值带来的干扰,改善系统的控制性能。

1卡尔曼滤波原理及设计方法卡尔曼滤波是一种高效的自回归滤波器,能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态,是一种通用性极强的工具[3]。

作为一种状态最优估计的方法,卡尔曼滤波器可以对系统的下一步动作做出预测,对于提高控制系统的精度和稳定性具有良好的作用,在航空航天、机器人以及自动驾驶等领域得到了广泛的应用[4]。

1.1卡尔曼滤波原理假设一离散线性动态系统的模型如下[5]:通过图1和图2的对比可知,输入信号经过滤波后得到较为标准的方波。

实验验证了本文设计的卡尔曼滤波器对于因量测产生的高斯白噪声具有良好的滤波效果。

3结论本文设计了一种基于卡尔曼滤波器的数据预处理方法,针对传感器在复杂现场环境下使用可能存在的电磁干扰而导致系统精度下降的问题,设计卡尔曼滤波器有效滤除部分噪声,实现了传感器数据采集的抗干扰及高精度。

随机信号分析与处理第一讲

随机信号分析与处理第一讲
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0
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2
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10
27
对数正态分布概率密度
高分辨率雷达杂波分布
27
1.4多维随机变量及其分布
•二维分布函数 设(X,Y)为二维随机变量,x,y为实数,定义
F ( x, y) P{ X x, Y y}
为二维随机变量的的分布函数。
y
( x, y )
随机信号分析与处理
张文明
国防科技大学电子科学与工程学院
1
1
2
张文明,博士,综合信息系统研究所副教授。 主要研究方向为雷达数据处理、电子系统仿真。 办公室:实验大楼308 电话:73491-602
2
1、课程学习的必要性
从课程研究的对象分析 根据信号的取值是否确定,可以将信号分为确定信号和随 机信号。
•定义 X(e)的随机性在e中体现,对应不同的e, X(e)的取值不同
•设离散型随机变量X的所有可能取值为xk (k 1,...,n) ,其概率为
P( X xk ) pk
X pk
19
(k 1,2,....,n)
x2
p2
... ...
x1
p1
xn
pn
离散随机变量概率分布
19
•(0,1)分布 随机变量的可能取值为0和1两个值,其概率分布为
10
12
瑞利分布概率密度=2
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指数分布(Exponential)
e x, x 0 f ( x) 0, x 0
1.5
1
0.5
0 0
1
2
3

一种噪声未知条件下的盲信号提取方法

一种噪声未知条件下的盲信号提取方法

一种噪声未知条件下的盲信号提取方法任子良;秦勇【摘要】传感器网络中的节点带宽等资源受限,使得在设计盲信号处理方法时需考虑信号量化等因素,而量化噪声的引入使得整体噪声复杂且未知.针对传感器网络中噪声统计特性未知的情况,提出了一种基于容积点变换和代价参考粒子滤波的盲信号提取方法.在滤波过程中,采用容积点变换可获得较为准确的预测粒子,通过用户自定义的权值映射规则可以实现粒子的更新和重采样,减少了算法对噪声和源信号统计特性的依赖.实验结果表明该方法可实现对源信号的有效提取,在噪声统计特性未知时的提取性能要优于其他方法.【期刊名称】《电子科技大学学报》【年(卷),期】2018(047)005【总页数】8页(P646-653)【关键词】代价参考粒子滤波;容积点变换;噪声未知;资源受限;信号提取【作者】任子良;秦勇【作者单位】东莞理工学院计算机与网络安全学院广东东莞 523808;东莞理工学院计算机与网络安全学院广东东莞 523808【正文语种】中文【中图分类】TN911.7盲信号处理技术经过不断发展,已被广泛应用于状态估计、信号检测、特征提取、目标追踪和无线通信等领域[1-5]。

如果将收集观测数据的传感器阵列替换为传感器网络,可极大地扩展盲信号处理技术的应用范围。

因节点带宽和能耗等条件受限,使得传统的盲信号处理技术不一定适用传感器网络。

在盲信号处理技术中,基于贝叶斯递推的非线性滤波是一类有效的估计方法。

文献[6]通过建立状态空间方程,实现了卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)方法的盲信号分离;文献[7]采用无先导卡尔曼滤波方法(unscented Kalman filter, UKF),实现了系统的动态估计混沌信号的盲分离;文献[8]利用容积卡尔曼滤波方法(cubature Kalman particle filter, CKF),实现了混沌信号的盲分离;文献[9]研究了传感器网络受限条件下的盲信号提取问题;文献[10]以粒子滤波(particle filter, PF)方法为基础实现了传感器网络受限条件下的混沌信号盲分离。

基于联合GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪

基于联合GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪

第46卷 第4期2024年4月系统工程与电子技术SystemsEngineeringandElectronicsVol.46 No.4April2024文章编号:1001 506X(2024)04 1212 08 网址:www.sys ele.com收稿日期:20220918;修回日期:20230325;网络优先出版日期:20230407。

网络优先出版地址:http:∥kns.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20230407.1703.008.html 通讯作者.引用格式:齐美彬,庄硕,胡晶晶,等.基于联合GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪[J].系统工程与电子技术,2024,46(4):1212 1219.犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋:QIMB,ZHUANGS,HUJJ,etal.ResolvablegrouptargettrackingbasedonjointGLMBfilter[J].SystemsEngi neeringandElectronics,2024,46(4):1212 1219.基于联合犌犔犕犅滤波器的可分辨群目标跟踪齐美彬1,庄 硕1, ,胡晶晶1,杨艳芳2,胡元奎3(1.合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;2.合肥工业大学物理学院,安徽合肥230009;3.中国电子科技集团第38研究所,安徽合肥230088) 摘 要:针对联合广义标签多伯努利(jointgeneralizedlabeledmulti Bernoulli,J GLMB)滤波算法中群目标之间距离较近、容易关联错误的问题,结合超图匹配(hypergraphmatching,HGM)提出一种基于HGMJ GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪算法。

首先,采用J GLMB滤波器估计群内各目标的状态、数目及轨迹信息,并利用HGM结果提升量测与预测状态之间的关联性能。

其次,通过图理论计算邻接矩阵,获取群结构信息和子群数目。

基于SystemView的2FSK设计

基于SystemView的2FSK设计

目前,随着科学技术的迅猛发展,信息技术已成为促进社会发展的强大动力。

通过广泛的传播与利用,信息才可显示其真正的价值。

信息凭借着各种通信技术才得以传播。

对于通信技术而言,通信质量的好坏对于信息传递至关重要。

相对于模拟通信系统,数字通信系统在此方面具有更多的优点。

为了使基带信号的功率谱搬移到较高的载波频率上和实现远距离传输通信,我们通常采用三种方法进行数字调制:相移键控(PSK)、频移键控(FSK)和幅移键控(ASK)。

当调制信号为二进制数字信号的调制方式称为二进制数字调制,又可分为二进制相移键控(2PSK)、二进制频移键控(2FSK)和二进制幅移键控(2ASK)等多种基本类型。

本毕业设计主要通过System View软件,设计一个2FSK调制解调器,并用System View软件实现该调制解调器,从而对2FSK系统进行仿真,观察仿真并进行波形分析,分析2FSK的信号的调制解调方式和频谱特性,对2FSK的抗噪声性能分析从而进行系统的性能评价。

关键词:System View;2FSK; 调制;解调At present, with the rapid development of science and technology, information technology has become a strong force to promote the development of rmation can show its real value through extensive communication and utilization.It is the all kinds of communication technology that spread information.For communication technology, the communication quality is vital for information pared with the analog communication system, digital communication system has more advantages in this aspect.In order to make the baseband signal power spectrum to a higher carrier frequency and realize remote transmission communication, We usually adopt three methods for digital modulation: phase shift keying (PSK)、frequency shift keying (FSK) and amplitude shift keying (ASK). When the modulated signal is a binary digital signals, we called binary digital modulation.Binary is divided into binary phase shift keying (2PSK)、binary frequency shift keying (2FSK)、binary amplitude shift keying (2ASK) and other basic types.This graduation design is mainly through the System View software, to design a 2FSK modem and to realize the modem by use of the System View software in order to the simulation of the 2FSK system,observe the simulation and analyse the waveform,analyse the methods of modulation and demodulation and the spectrum properties of 2FSK signal.Keywords:System View; 2FSK; Modulation; Demodulation;目录第一章绪论 (5)1.1课题的来源 (5)1.2课题的意义 (5)1.3 System View系统 (6)1.4主要研究内容 (6)第二章System View的介绍 (7)2.1 System View概述 (7)2.1.1 System View简介 (7)2.1.2 System View主要原件介绍 (7)2.1.3 System View特点 (9)2.1.4 System View的应用领域 (10)2.1.5 System View的使用 (10)2.2 System View系统视窗 (10)2.2.1 主菜单功能 (10)2.2.2 图符库选择按钮 (14)2.2.3 快捷功能按钮 (16)2.3 System View的用户环境 (16)2.4 System View的操作步骤 (16)2.5 本章小结 (18)第三章2FSK的基本原理 (19)3.1 调制解调的简介 (19)3.2 2FSK信号调制原理 (19)3.2.1 2FSK调制简述 (19)3.2.2 调频法 (19)图3-1 调频器 (20)3.2.3 键控法 (20)3.3 2FSK信号解调原理 (22)3.3.1 相干检测法进行2FSK信号的解调 (22)3.3.2 非相干检测法进行2FSK信号的解调 (23)3.3.3 差分检测法进行2FSK信号的解调 (23)3.3.4 过零检测法进行2FSK信号的解调 (24)3.4 本章小结 (24)第四章2FSK的System View仿真 (25)4.1 2FSK的信号调制仿真 (25)4.1.1键控法进行仿真 (25)4.1.2 调频法进行仿真 (26)4.2 2FSK的调制解调仿真 (28)4.2.1 相干法进行仿真 (28)4.3设计基本原理和系统框图 (34)4.3.1 2FSK调制部分 (34)4.3.2 2FSK解调部分 (35)4.4本章小结 (35)小结 (36)参考文献 (37)致谢 (39)第一章绪论1.1课题的来源目前,教学中最活跃的领域之一就是电子技术实验教学。

一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法PDF

一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法PDF

引言
警觉度( vigilance ) 是 指 人 集 中 注 意 力 执 行 某 项 操作任务 时 所 表 现 出 的 灵 敏 程 度 。 为 了 保 证 系 统 或车辆的 运 行 安 全, 对 某 些 工 作 岗 位 的 操 作 人 员, 如高铁司 机 、 危 险 品 运 输 司 机 和 长 途 客 车 司 机 等, 需要进行实时的 警 觉 度 估 计 和 预 测 。 因 此, 警觉度 估计和预 测 是 人 机 交 互 和 主 动 安 全 技 术 领 域 的 一 项重要研 究 课 题 。 已 有 的 警 觉 度 估 计 和 预 测 方 法 如面部表 可分为两类: 一 类 是 基 于 人 的 行 为 特 征, 情、 眼睛闭合程度 等; 另 一 类 是 基 于 人 的 生 理 信 号, 如 脑 电 ( electroencephalogram , EEG ) 、 眼 电 ( electrooculogram , EOG ) 和 皮 肤 阻 抗 等 。 前 者 是 通 过数字图像处理技 术 提 取 特 征 来 估 计 警 觉 度
马家昕
5 241002 ) 200240 )
( 皖南医学院医学二系麻醉与影像设备学教研室, 芜湖
( 上海交通大学计算机科学与工程系仿脑计算与机器智能研究中心 ,上海 ( 上海交通大学智能计算与智能系统教育部 -微软重点实验室,上海
4
200240 )
( 上海交通大学上海市可扩展计算与系统重点实验室 ,上海
31 卷 5 期 2012 年 10 月

国 生 物 医 学 工 程 学 报 Chinese Journal of Biomedical Engineering
Vol. 31 No. 5 October 2012
一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法

《随机信号分析与处理》教学大纲

《随机信号分析与处理》教学大纲

《随机信号分析与处理》教学大纲(执笔人:罗鹏飞教授学院:电子科学与工程学院)课程编号:070504209英文名称:Random Signal Analysis and Processing预修课程:概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理学时安排:60学时,其中讲授54学时,实践6学时学分:3一、课程概述(一)课程性质地位本课程是电子工程、通信工程专业的一门学科基础课程。

该课程系统地介绍随机信号的基本概念、随机信号的统计特性分析方法以及随机信号通过系统的分析方法;介绍信号检测、估计、滤波等信号处理理论的基本原理和信息提取方法。

其目的是使学生通过本课程的学习,掌握随机信号分析与处理的基本概念、基本原理和基本方法,培养学生运用随机信号分析与处理的理论解决工程实际问题的能力,提高综合素质,为后续课程的学习打下必要的理论基础。

本课程是电子信息技术核心理论基础。

电子信息系统中的关键技术是信息获取、信息传输、信息处理,这些技术的理论基础就是随机信号的分析、检测、估计、滤波等理论,这正是本课程的主要内容。

因此,本课程内容是电子信息类应用型人才知识结构中不可或缺的必备知识。

二、课程目标(一)知识与技能通过本课程的学习,掌握随机信号分析与处理基本概念和基本分析方法。

内容包括:1.理解和掌握随机过程基本概念和统计描述;2.掌握随机过程通过线性和非线性系统分析方法3.理解和掌握典型随机过程的特点及分析方法;4.掌握参数估计的概念、规则和性能分析方法;5.掌握信号检测的概念、规则和性能分析方法;6.掌握高斯白噪声中最佳检测器的结构和性能分析。

通过本课程的学习,要达到的能力目标是:1.具有正确地理解、阐述、解释生活中的随机现象的能力,即培养统计思维能力;2.运用概率、统计的数学方法和计算机方法分析和处理随机信号的能力;3.初步具备雷达、通信、导航等技术领域的信号处理系统的分析、设计、仿真的科学研究能力;4.培养自主学习能力;5.培养技术交流能力(包括论文写作和口头表达);6.培养协作学习的能力;(二)过程与方法依托“理论、实践、第二课堂”三个基本教学平台,通过课堂教学、概念测试、课堂研讨、案例研究、作业、实验、课程论文、网络教学等多种教学形式,采用研究型、案例式、互动研讨、基于团队学习、基于MATLAB的教学以及基于多媒体的教学等多种教学方法和手段,使学生加深对随机信号分析与处理的基本概念、基本原理以及应用的理解,并使学生通过自主学习、小组作业、案例研究、实验、课题论文等主动学习形式,培养自学能力和协同学习的能力,使学生不仅获得知识、综合素质得到提高。

随机信号分析与处理答案(罗鹏飞,张文明编著)

随机信号分析与处理答案(罗鹏飞,张文明编著)
画系统模型时, n(t ) 为输入, Y (t ) 为输出。带一个加法器和延时器 T 传 递 函 数 幅 频 图 , 即 H( f )
H( f )
2 2
f 图 ( 利 用 w 2 f , 得 到
2
4 2si nT)f ( ) H( f ) (注意图中要标出最大值及所对应的频率,且
为正数) 4.
(2)
R(0,1) E[ X (0) X (1)] E[2 cos 2 cos(2 )] 4 E[cos cos ] 1 1 4 [(cos 2 0) (cos 2 ) ] 2 2 2 1 4 2 2
5. P85:2.6 问题还需增加“求均值,自相关函数及验证平稳性”
作业一的参考答案 1. P28:1.10
f XY ( x, y ) fY ( y )
1 0
解:利用 f X /Y ( x / y )
fY ( y )
所以


f XY ( x, y)dx
2ax 2by a 2by dx ab ab
f X /Y ( x / y )
解: (1)
互相关系数 XY
Cov( X , Y ) 2 3 D( X ) D(Y )
CZW Cov(2 X Y , X 2Y )
(2)
E[(2 X Y )( X 2Y )] E (2 X Y ) E ( X 2Y ) 2
(3)
因为 X , Y 为高斯随机变量 所以
解:
因为 A , B 为独立的高斯随机变量 所以
E( AB) E( A) E( B) 0 E[ X ] E( A)cos wt E( B)cos wt 0

一种基于随机序列的正交离散频率编码信号

一种基于随机序列的正交离散频率编码信号

真实验比较了基于随机序列和基于混沌序列设计的离散频率编码信号的正交性特性。理论分析和仿真实验表
明,基于随机序列的正交离散频率编码信号具有更优良的模糊函数,信号彼此间的正交性特性更好,且易于设
计和实现。
Байду номын сангаас
关键词:离散频率编码信号;随机序列;正交;模糊函数
中图法分类号: TB566
文献标识码: A
文章编号: 1000-310X(2020)02-0275-09
在通信中,设计正交信号的方法有时间分集、 频率分集、波形分集。在水下探测中,时间分集意味 着低探测效率,频率分集意为着低带宽利用率,因此 波形分集是一个最好的选择。实现波形分集的一种 常用方法是频率调制,离散频率编码信号因为其模 糊函数的一些特性而引起了人们的广泛关注 [4−6]。
离散频率编码信号彼此间的正交性好坏与频 率编码序列密切相关。目前关于构造频率编码序列 的方法研究主要分为两类:一类是基于有限域和本 原元理论的方法 [7−12],另一类是基于混沌序列的 方法 [13−17]。文献 [7] 中作者定义了一种汉明相关函 数来描述序列间的正交性,并给出了基于有限域和 本原元理论设计频率编码序列的汉明相关理论下 界。本文在仿真分析部分也将采用汉明相关函数来 比较本文算法与对比算法的优劣。文献 [8] 中作者 基于代数结构设计了一种素数码长序列的生成方 法,并推导了信号的模糊函数。在文献 [12] 中作者 将基于有限域理论设计的编码序列长度推广为素 数的倍数。尽管如此,基于有限域理论的编码序列 长度只能是某些值仍是这类方法的一大缺点,严重 限制了其在实际应用中的价值。相比之下,能生成 任意长度序列的基于混沌序列的设计方法则更为 实用。文献 [14] 中作者将 Logistic 混沌序列映射为 跳频序列,并分析了序列的汉明相关性。在文献 [16] 中,作者分析讨论了基于几种混沌序列设计的离散 频率编码信号在模糊函数、正交性上的优劣,得出 Bernoulli 混沌序列在离散频率编码信号设计中性 能较好的结论。文献 [17] 中作者将线性调频信号应 用到基于 Lorenz 混沌的频率编码信号内部构造中, 改善了信号的自相关性能。基于混沌序列能够设计

多传感器和故障率隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测方法

多传感器和故障率隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测方法
H1 = i1) = P(H+1 = j | Ht = ii = Pt,,
(1) 分段隐半马尔可夫模型的状态称为宏观状态, 每个宏观状态由若干个单独的微观状态组成。假设
一个宏观状态序列有"段,设g,为第2段端点(1 < 1)的时间索弓I ,gF为端点犉的时间索引,隐
半马尔可夫模型的参数映射如图1所示。
…"
— — d"—1
g—1 -g—2
1
2
-
狀一 1
图1 隐半马尔可夫模型的参数映射 Fig-1 Parameter mapping for hidden Semi-Markov model
现代复杂设备需要在高可靠性、低环境风险和 保证人身安全的条件下运行 ,同时也要求设备处于 健康运行状态以满足最大功率。提高复杂设备剩 余寿命预测精度对于计划任务、安排维护和提高设 备安全性至关重要。技术的发展导致复杂设备剩 余寿命预测精度不高。为了对设备的剩余寿命进行 精确预测,通过状态传感器历史监测数据结合故障 率对设备的健康状况进行评估,能合理安排复杂设 备生产工作,降低维护成本,最大限度地减少损失。
第41卷第3期 2021年6月
西安工业大学学报 JournalofXi'anTechnologicalUniversity
DOI:10 16185/jjxatu edu cn 2021 03 015
Vol. 41 No. 3 Jun 2021
htp://xb xatu educn
多传感器和故障率隐半马尔可夫模型的 剩余寿命预测方法*
Abstract: Inordertoimprovethepredictionaccuracyoftheremaininglifeofcomplicatedequipment , thepaperpresentsa methodforpredictingremaininglifebyusingthe Hidden Semi Markov Modelas welasmultiplesensorsandfailurerates Themaximumlikelihoodlinearregressiontransformisusedto representthediferencesbetweenmultiplesensors Throughcombiningthefailureratewithhealthstate

硕士论文题目

硕士论文题目

硕士论文题目基于内容的声音检索方法研究及多媒体数据库eBase3.1系统实现作者姓名:胡煜导师姓名:李磊教授专业名称:应用数学答辩委员会委员(签名)主席:委员:目录摘要 (4)ABSTRACT (5)第一章前言 (6)论文贡献和内容 (6)第二章语音数字处理方法 (8)2.1前言 (8)2.1.1 语音识别的意义 (8)2.1.2 语音识别模型 (9)2.1.3 语音识别的类型和问题 (9)2.2语音信号处理方法研究 (10)2.2.1 语音信号处理基础 (10)2.2.2 语音分析 (15)2.2.3 特征匹配及识别 (21)2.3语音识别系统现状 (27)第三章语音识别策略 (29)3.1策略概要 (29)3.2特征抽取方法 (29)3.2.1 概述 (29)3.2.2 线性预测编码LPC (29)3.2.3 倒谱Cepstrum (31)3.2.4 Gabor滤波 (33)3.3索引 (33)3.3.1 概述 (33)3.3.2 基于SOM和统计检验的索引算法 (34)3.3.3 分段索引 (39)3.3.4 二重索引 (40)3.3.5 小结 (40)3.4实验结果与分析 (41)3.4.1 AudioHouse系统 (41)3.4.2 测试配置 (41)3.4.3 测试结果 (42)第四章多媒体数据库EBASE3.1 (46)4.1多媒体数据库E B ASE简介 (46)4.2多媒体数据库的系统实现 (47)4.2.1 数据建模 (47)4.2.2 逻辑框架 (48)4.2.3 功能框架 (53)4.2.4 eBase的特点 (53)4.3小结 (55)第五章前景展望 (56)第六章总结 (58)致谢 (59)参考文献 (60)摘要声音的机器识别成为一个科研课题已有四十年之久。

尽管设计可以识别语音并能辨别其含义的智能机器有不可抗拒的魅力,尽管已经投入了大量的力量去研制这样的机器,但是可以在任何环境下识别任意讲演者关于任何话题的讲演仍未实现。

随机信号处理上机答案

随机信号处理上机答案

电科1102 3110504042 戴善瑞第二题:计算长度为N=10000的高斯随机噪声信号的均值、均方值、方差和均方差(也称标准差,即对方差开根号的值)N=10000; %数据长度y=randn(1,N); %产生一个均值为0,方差为1,长度为N的随机序列disp('平均值:');yMean=mean(y) %计算随机序列的均值disp('均方值:');y2p=y*y'/N %计算其均方值,这里利用了矩阵相乘的算法disp('均方根:');ysq=sqrt(y2p) %计算其均方根值disp('标准差:');ystd=std(y,1) %计算标准差,相当于ystd=sqrt(sum((y-yMean).^2)/(N-1))disp('方差:');yd=ystd.*ystd第三题:求一白噪声加正弦信号以及白噪声的自相关函数,并进行分析比较。

(显示出信号及相关函数的波形)clf;N=1000; Fs=500; %数据长度和采样频率n=0:N-1;t=n/Fs; %时间序列Lag=100; %延迟样点数?x=sin(2*pi*20*t)+0.6*randn(1,length(t)); %白噪声加正弦信号[c,lags]=xcorr(x,Lag,'unbiased'); %估计原始信号x的无偏自相关subplot(2,2,1),plot(t,x);xlabel('时间/s');ylabel('x(t)');title('带噪声周期信号');grid on;subplot(2,2,2),plot(lags/Fs,c); %绘x信号的自相关,lags/Fs为时间序列xlabel('时间/s');ylabel('Rx(t)');title('带噪声周期信号的自相关');grid on;x1=randn(1,length(x)); %产生一与x长度一致的随机信号x1[c,lags]=xcorr(x1,Lag,'unbiased'); %求随机信号x1的无偏自相关subplot(2,2,3),plot(t,x1); %绘制随机信号x1xlabel('时间/s');ylabel('x1(t)');title('噪声信号');grid on;subplot(2,2,4);plot(lags/Fs,c); %绘制随机信号x1的无偏自相关xlabel('时间/s');ylabel('Rx1(t)');title('噪声信号的自相关');grid on第四题:已知两个周期信号)2sin()(ft t x π=,)602sin(2.0)(0+=ft t y π,其中f=20Hz ,求互相关函数)(τxy R ,并将这2个周期信号以及互相关的图形显示出来。

量子随机数高斯噪声信号发生器

量子随机数高斯噪声信号发生器
2. Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, UniversityofChineseAc,demyofSciences Ch,ngchun 130033 Chin,; 3. St,teKey L,bor,tory of Optics,nd Applic,tions Ch,ngchunInstituteofOptics Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China)
第7期
余恒炜,等:量子随机数高斯噪声信号发生器
1493
dom number.Therandom numberisprocessedbyaweightedGirvan-NewmanGaussianalgorithmto obtain the Gaussian noise signal, which is implemented using the Verilog language in a field program­ mable gate array. The results show that the amplitude of the generated noise signal varies from 0 to 255.A statisticalanalysisoftheamplitudespectrum obeysthe Gaussian distribution.Thepower spectrumofthenoisesignalfluctuatesuniformlyatapproximately20dBandfo lowsauniformdistribution"paredwithexistingmethodsbasedonquantum random numbers"thesourceoftherandom numberisdistinctinthepresent case"and the proposed generator can achieve real randomness. A simple scheme for realizing a true random numberforaGaussiannoisesignalgeneratoristhereforepresented. Key words: Gauss noise; single photon; random number source; amplitude spectrum; power spectrum

飞行试验中无线数据通信系统设计

飞行试验中无线数据通信系统设计

飞行试验中无线数据通信系统设计
马鹏飞;亓盛元
【期刊名称】《中国科技信息》
【年(卷),期】2013(000)008
【摘要】在航空器飞行试验中,旋转部件、高温部位等特殊情况导致传感器的安装困难,位置不理想,测得数据误差大,且传感器信号传输电缆无法敷设,数据必须通过无线通信方式传输,针对数据需无线通信的问题,研究了ZigBee这种无线通信方式,通过分析其特点,设计一套用于飞行试验的无线数据通信解决方案,解决了机载测试中困扰已久的难题.
【总页数】1页(P80)
【作者】马鹏飞;亓盛元
【作者单位】中国飞行试验研究院,陕西西安710089
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于NRF903的全双工无线数据通信系统设计 [J], 谢华
2.基于CC1110的电力负荷无线数据通信系统设计 [J], 张浩;马世伟;高守玮;王健;王超
3.基于CC1100的无线数据通信系统设计 [J], 李健;姚顺才;米卫卫
4.基于射频芯片的无线数据通信系统设计 [J], 朱志亮;邓贤君
5.AES与ECC混合加密算法的无线数据通信系统设计 [J], 闫茂德;纪志强;贺昱曜;张阳
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雷达线性调频信号
的脉冲压缩处理实验报告
作者: 计一飞学号:1004210228
学院(系):电子工程与光电技术学院
专业: 电子信息工程
题目: 雷达线性调频信号的脉冲压缩处理
指导老师:顾红
线性调频脉冲信号,时宽10us ,带宽228MHz ,对该信号进行匹配滤波后,即脉压处理,脉压后的脉冲宽度为多少?用图说明脉压后的脉冲宽度,内差点看4dB 带宽,以该带宽说明距离分辨率与带宽的对应关系。

分析过程:
1、线性调频信号(LFM )
LFM 信号(也称Chirp 信号)的数学表达式为: )2(22)()(t k
t f j c e T t rect t s +=π 式中fc 为载波频率,()t rect T
为矩形信号,
11()0,t t rect T T elsewise ⎧ , ≤⎪=⎨⎪ ⎩ 上式中的up-chirp 信号可写为:
2()()c j f t s t S t e π=
当TB>1时,LFM 信号特征表达式如下:
)(2)(B f f rect k S c f LFM -= 4
)()(πμπφ+-=c f LFM f f 2()()j Kt t S t rect e T π=
对于一个理想的脉冲压缩系统,要求发射信号具有非线性的相位谱,并使其包络接近矩形;
其中S(t)就是信号s(t)的复包络。

由傅立叶变换性质,S(t)与s(t)具有相同的幅频特性,只是中心频率不同而已。

因此,Matlab仿真时,只需考虑S(t)。

以下Matlab程序产生S(t),并作出其时域波形和幅频特性,程序如下:
T=10e-6; %脉冲时宽 10us
B=228e6; %带宽 228MHz
K=B/T;
Fs=2*B;Ts=1/Fs;
N=T/Ts;
t=linspace(-T/2,T/2,N);
St=exp(j*pi*K*t.^2);
subplot(211)
plot(t*1e6,St);
xlabel('t/s');
title('线性调频信号');
grid on;axis tight;
subplot(212)
freq=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);
plot(freq*1e-6,fftshift(abs(fft(St))));
xlabel('f/ MHz');
title('线性调频信号的幅频特性');
grid on;axis tight;
仿真波形如下:
LFM 信号的时域波形和幅频特性
2、匹配滤波器:
在输入为确知加白噪声的情况下,所得输出信噪比最大的线性滤波器就是匹配滤波器,设一线性滤波器的输入信号为x(t): )()()(t n t s t x +=
其中:s(t)为确知信号,n(t)为均值为零的平稳白噪声,其功率谱密度为N0/2。

设线性滤波器系统的冲击响应为h(t),其频率响应为H(w),其输出响应:
)()()(t n t s t y o o +=
白噪声条件下,匹配滤波器的脉冲响应:
)()(*t t ks t h o -=
如果输入信号为实函数,则与是s(t)匹配的匹配滤波器的脉冲
响应为:
)()(t t cs t h o -=
c 为滤波器的相对放大量,一般c=1。

匹配滤波器的输出信号:
)()(*)()(o o o t t kR t h t s t s -==
匹配滤波器的输出波形是输入信号的自相关函数的c 倍,因此匹配滤波器可以看成是一个计算输入信号自相关函数的相关器,通常c =1。

3、LFM 信号的脉冲压缩
窄脉冲具有宽频谱带宽,如果对宽脉冲进行频率、相位调制,它就可以具有和窄脉冲相同的带宽,假设LFM 信号的脉冲宽度为T ,由匹配滤波器的压缩后,带宽就变为τ,且1≥=D T τ,这个过程就是脉冲压缩。

信号)(t s 的匹配滤波器的时域脉冲响应为:
)()(*t t s t h o -= 3.1 0t 是使滤波器物理可实现所附加的时延。

理论分析时,可令0t =0,重写3.1式,
)()(*t s t h -= 将3.1式代入2.1式得: 22()()c j f t j Kt t h t rect e e T ππ-=⨯
图3 LFM信号的匹配滤波
下各图为经过脉冲压缩输出的线性调频信号(模拟雷达回波
信号)的matlab仿真结果:波形参数脉冲宽度T=10us,载频
频率fc=0hz,脉冲宽度B=400Mhz
匹配滤波器程序如下:
T=10e-6;
B=228e6;
Rmin=7000;Rmax=13000;
R=[9000,10000,10200];
RCS=[1 1 1 ];
C=3e8;
K=B/T;
Rwid=Rmax-Rmin;
Twid=2*Rwid/C;
Fs=5*B;Ts=1/Fs;
Nwid=ceil(Twid/Ts);
t=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C,Nwid); M=length(R); td=ones(M,1)*t-2*R'/C*ones(1,Nwid);
Srt1=RCS*(exp(1i*pi*K*td.^2).*(abs(td)<T/2));
Srt=Srt1;
Nchirp=ceil(T/Ts);
Nfft=2^nextpow2(Nwid+Nwid-1); Srw=fft(Srt,Nfft);
Srw1=fft(Srt1,Nfft);
t0=linspace(-T/2,T/2,Nchirp);
St=exp(1i*pi*K*t0.^2); Sw=fft(St,Nfft); Sot=fftshift(ifft(Srw.*conj(Sw)));
Sot1=fftshift(ifft(Srw1.*conj(Sw)));
N0=Nfft/2-Nchirp/2;
Z=abs(Sot(N0:N0+Nwid-1));
figure
subplot(211)
plot(t*1e6,real(Srt));
axis tight;
xlabel('us');ylabel('幅度')
title(['线性调频信号压缩前']);
subplot(212)
plot(t*C/2,Z)
xlabel('Range in meters');ylabel('幅度 ')
title(['线性调频信号压缩后']);
仿真波形如下:
仿真表明,线性调频信号经匹配滤波器后脉冲宽度被大大压缩
4、分辨率(Resolution)仿真
改变两目标的相对位置,可以分析线性调频脉冲压缩雷达的分辨率。

仿真程序默认参数的距离分辨率为:
68
104021032⨯⨯⨯==B C R σ=3.75
下图为分辨率仿真结果,可做如下解释:
图为单点目标压缩候的波形;
(a)图中,两目标相距2m,小于Rσ,因而不能分辨;
(c)图中,两目标相距3.75m,等于Rσ,实际上是两目标的输出sinc包络叠加,可以看到他们的副瓣相互抵消;
(d)图中,两目标距离大于雷达的距离分辨率,主瓣变宽,直至能分辨出两目标。

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