信号识别参数提取方法 ppt课件
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《RFID射频识别实验》课件
实验知识
了解RFID射频识别技术的 基本原理和概念，为实验 操作提供理论支持。
实验步骤详解
实验步骤一
将RFID标签粘贴在物体上，并使用 读写器进行标签信息的写入。
实验步骤二
将读写器与电脑连接，通过软件对标 签信息进行读取和验证。
实验步骤三
在不同距离和角度下进行标签信息的 读取，测试RFID系统的识别能力和 稳定性。
RFID技术的应用领域
要点一
总结词
列举并简要描述RFID技术在不同领域的应用情况。
要点二
详细描述
RFID技术在许多领域都有广泛的应用。在供应链管理方面 ，RFID技术可以实现对商品的全程跟踪，提高物流效率； 在零售业中，RFID技术可以实现自动结账和库存管理，提 高销售效率；在医疗领域，RFID技术可以实现对医疗器械 和患者的跟踪管理，提高医疗安全和效率；在交通领域， RFID技术可以用于车辆自动识别和收费管理，提高交通效 率。此外，RFID技术还可以应用于身份识别、电子门禁、 动物跟踪等领域。
02
实验设备与器材介绍
实验所需设备
RFID读写器
用于读取和写入RFID标签的数 据，是实验的核心设备。
RFID标签
存储物品信息的电子标签，可 以附着在物品上。
电脑
用于连接读写器和软件操作。
实验箱
用于放置设备和连接线缆。
实验器材介绍
01
02
03
04
读写器
采用高频或超高频频段，具有 数据传输速度快、识别距离远
深入分析。
数据处理技术
02
运用数据挖掘、机器学习等技术，对实验数据进行处理，提取
有价值的信息。
结果呈现方式
03
《信号分析与处理》课件
06
信号处理的实际应用
信号处理在通信领域的应用
01
信号调制与解调
利用信号处理技术对信号进行调 制和解调，实现信号的传输和接 收。
02
信号压缩与解压缩
03
信号增强与恢复
通过信号处理技术对信号进行压 缩和解压缩，以减少传输带宽和 存储空间。
针对信道噪声和干扰，采用信号 处理算法对信号进行增强和恢复 ，提高通信质量。
调制解调的应用
无线通信
移动通信
在无线通信中，调制解调技术是实现 信号传输的关键环节，通过不同的调 制解调方式可以实现高速、可靠、低 成本的无线通信。
在移动通信中，由于信道条件变化大 、传输环境复杂，调制解调技术对于 提高信号传输质量和降低干扰具有重 要作用。
卫星通信
卫星通信中，由于传输距离远、信道 条件复杂，调制解调技术对于提高信 号传输质量和降低误码率具有重要意 义。
备或算法。
02
滤波器的作用
对信号进行预处理，提高信号质量，提取有用信息，抑制噪声和干扰。
03
滤波器的分类
按照不同的分类标准，可以将滤波器分为多种类型，如按照处理信号的
类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器；按照功能可以分为低通滤波器
、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
滤波器的特性
频率特性
描述滤波器对不同频率信 号的通过和抑制能力，是 滤波器最重要的特性之一 。
通过将信号从时间域转换到频率域，可以更好地 揭示信号的内在特征和规律。
频域分析的基本概念包括频率、频谱、带宽等。
频域变换的性质
傅里叶变换
将信号从时间域转换到频率域的常用方法，具有 线性、时移、频移等性质。
频谱分析
通过分析信号的频谱，可以得到信号的频率成分 和幅度信息。
模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
《模式识别课件》课件
率和用户体验。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
信号与系统ppt课件
02
时不变：系统的特性不随时间变 化。
系统的数学模型为非线性微分方 程或差分方程。
03
频域分析方法不适用，需采用其 他方法如几何法、状态空间法等
。
04
时变系统
系统的特性随时间变 化，即系统在不同时 刻的响应具有不同的 特性。
时域分析方法：积分 方程、微分方程等。
系统的数学模型为时 变微分方程或差分方 程。
信号与系统PPT课件
目录
CONTENTS
• 信号与系统概述 • 信号的基本特性 • 系统分析方法 • 系统分类与特性 • 系统应用实例
01
CHAPTER
信号与系统概述
信号的定义与分类
总结词
信号是传输信息的一种媒介，具有时间和幅度的变化特性。
详细描述
信号是表示数据、文字、图像、声音等的电脉冲或电磁波，它可以被传输、处理和记录。根据不同的特性，信号 可以分为模拟信号和数字信号。模拟信号是连续变化的物理量，如声音、光线等；数字信号则是离散的二进制数 据，如计算机中的数据传输。
04
CHAPTER
系统分类与特性
线性时不变系统
线性
系统的响应与输入信号的 线性组合成正比，即输出 =K*输入+常数。
时不变
系统的特性不随时间变化 ，即系统在不同时刻的响 应具有相同的特性。
频域分析方法
傅里叶变换、拉普拉斯变 换等。
非线性时不变系统
01
系统的响应与输入信号的非线性 关系，即输出不等于K*输入+常 数。
系统的定义与分类
总结词
系统是由相互关联的元素组成的整体，具有输入、输出和转 换功能。
详细描述
系统可以是一个物理装置、生物体、组织或抽象的概念，它 能够接收输入、进行转换并产生输出。根据不同的分类标准 ，系统可以分为线性系统和非线性系统、时不变系统和时变 系统等频域分析方法将信号和系统从时间域转换到频率域，通过分析系统的频率响应 来了解系统的性能，如系统的幅频特性和相频特性，这种方法特别适用于分析 周期信号和非周期信号。
信号与系统ppt课件
结果解释
对实验结果进行解释，说明实验结果所反映 出的系统特性。
总结归纳
对实验过程和结果进行总结归纳，概括出实 验的重点内容和结论。
06
总结与展望
信号与系统的总结
信号与系统是通信、电子、生物医学工程等领域的重 要基础课程，其理论和方法在信号处理、图像处理、
数据压缩等领域有着广泛的应用。
信号与系统的主要内容包括信号的时域和频域表示、 线性时不变系统、调制与解调、滤波器设计等。
信号与系统ppt课件
目录
• 信号与系统概述 • 信号的基本特性 • 系统的基本特性 • 信号与系统的应用 • 信号与系统的实验与实践 • 总结与展望
01
信号与系统概述
信号的定义与分类
信号的定义
信号是传递信息的一种方式，可以表示声音、图像、文字等。在通信系统中， 信号是传递信息的载体。
信号的分类
系统的分类
根据系统的复杂程度，可以分为线性系统和非线性系统；根据系统的稳定性，可以分为稳定系统和不稳定系统； 根据系统的时域特性，可以分为时域系统和频域系统。
信号与系统的重要性
01
信号是信息传递的载体，系统 是实现特定功能的整体，因此 信号与系统在信息处理中具有 非常重要的地位。
02
在通信系统中，信号的传输和 处理是实现信息传递的关键环 节，而系统的设计和优化直接 影响到通信系统的性能和可靠 性。
03
信号可以用数学函数来表示，其中离散信号常用序列
表示，连续信号常用函数表示。
信号的时域特性
01
02
03
信号的幅度
信号的幅度是表示信号强 弱的量，通常用振幅来表 示。
信号的相位
信号的相位是表示信号时 间先后顺序的量，通常用 角度来表示。
语音信号处理语音识别.课件.ppt
单词或者句子，同时，在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测 错误也可能产生许多误识别的结果。所以在实际语音识别系统中，
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
《信号处理原理》课件
调制解调定义与作用
调制：将信号转换为适合传输的频率或波形 解调：将接收到的信号还原为原始信号 作用：提高信号传输效率，降低干扰和噪声影响 应用：无线通信、广播电视、卫星通信等领域
常见调制解调方式
幅度调制：AM、DSB、SSB等 频率调制：FM、PM等 相位调制：PM、QAM等
正交频分复用：OFDM等 码分复用：CDMA等 多载波调制：MCM等
数字信号 处理算法 的应用： 包括通信、 图像处理、 音频处理 等领域
常见信号处理算法原理
01
傅里叶变换：将信号从时域转换到频域，用 于分析信号的频率成分， 如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等
05
信号识别与分类：如语音识别、图像识别等， 用于识别和分类信号中的特定模式
02
快速傅里叶变换（FFT）：一种高效的傅里叶 变换算法，用于快速计算信号的频谱
04
信号压缩与解压缩：如MP3、JPEG等，用于 减少信号的数据量，便于存储和传输
06
信号增强与恢复：如降噪、去模糊等，用于 改善信号的质量和清晰度
信号处理算法应用实例
语音识别： 将语音信 号转换为 文字
图像处理： 对图像进 行降噪、 增强、分 割等操作
信号处理算法与应 用
数字信号处理算法概述
数字信号 处理算法 的分类： 包括滤波、 变换、压 缩、编码 等
滤波算法： 包括低通 滤波、高 通滤波、 带通滤波 等
变换算法： 包括傅里 叶变换、 离散傅里 叶变换、 小波变换 等
压缩算法：
包
括
Huffman
编码、
LZW编码、
JPEG编码
等
编码算法： 包括线性 编码、非 线性编码、 纠错编码 等
信号分析与处理【精品-PPT】_图文_图文
与模拟处理系统相比数字处理系统具有以下优点： （1）数字处理系统可以完成许多模拟处理系统感 到困难甚至难以完成的复杂的信号处理任务。 以信号的谱分析为例，模拟处理系统通常要采用
大量的窄带滤波器来构成，不仅处理功能有限，而且分 辨力低，分析时间长。而现代数字谱分析采用快速傅里 叶变换算法（FFT），对于 1024点序列作谱分析只需 十几ms甚至几ms，实时处理能力很强，而且频谱分辨 能力也很强，在超低频段（1Hz）可达1mHz量级，在 高频段（100kHz)，可达250kHz，而且运算及输出功 能极其丰富。
又如在自动控制工程中需要过滤数赫或十数赫的信
号，采用模拟滤波，其电容电感数值可能大得惊人而不 易实现，但采用数字滤波方法却显得轻而易举。
又如图像信号处理正是利用数字计算机具有庞大的 存储单元及复杂的运算功能才得已实现。
2. 灵活性 对模拟系统而言，它的性能取决于构成它的一些
元件的参数，如欲改变其性能就必须改变这些硬件参数 ，重新构成新系统。对数字系统而言，系统的性能主要 取决于系统的设置及其运算规则或程序，因此只要改变 输入系统存储器的数据或改变运算程序，即能得到具有 不同性能的系统，丝毫不会带来困难，具有高度的灵活 性。
3. 精度高 模拟系统的精度主要取决于元器件的精度，一般 模拟器件的精度达到10-3已很不易。而数字系统的精度 主要取决于字长，16位字长可达10-4以上。
4. 稳定性好
模拟系统中各种器件参数易受环境条件的影响，如 产生温度漂移、电磁感应、杂散效应等。而数字系统只 有表示0、1两个电平，受这些因素的影响要小得多。
一般来说，把对信号进行分析和处理的系统归 纳为信号处理系统。
信号处理系统可分为：模拟处理系统和离散处 理系统两类。
语音信号处理——课件
物联网环境下的新型 语音信号处理技术
为了满足物联网环境下的需求，研究 者们正在探索新型的语音信号处理技 术，如基于深度学习的低延迟语音编 码、基于人工智能的噪声抑制和基于 硬件优化的低功耗语音识别等。
物联网环境下语音信 号处理的挑战与机遇
虽然物联网环境为语音信号处理带来 了新的机遇，但也面临着许多挑战， 如数据安全和隐私保护、设备间的协 同交互以及跨领域的应用推广等。随 着技术的不断进步和应用需求的不断 增长，相信这些挑战将逐步得到解决 ，并推动语音信号处理在物联网领域 的应用和发展。
语音情感识别的挑战
语音情感识别是一个具有挑战性的任务，因为人类的情感表达非常复杂，且受到多种因素 的影响，如说话人的情感状态、语言背景和文化背景等。
新型语音情感识别方法
为了提高语音情感识别的准确率，研究者们不断探索新型的语音情感识别方法，如基于深 度学习的情感识别方法、基于迁移学习的情感识别方法和基于集成学习的情感识别方法等 。
04
语音识别与合成
语音识别的基本原理
语音识别技术
语音信号预处理
利用计算机自动识别和解析人类语音的技 术。
对原始语音信号进行降噪、滤波、压缩等 处理，以提高语音识别的准确率。
特征提取
模式匹配与分类
从语音信号中提取出具有代表性的特征参 数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
将提取出的特征参数与预先训练好的模型 进行匹配和分类，以实现语音识别。
02
语音信号的采集与预处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用专业的麦克风、录音 设备等采集语音信号，确 保信号质量。
环境噪声控制
在采集过程中，应尽量减 少环境噪声的干扰，如关 闭门窗、使用隔音材料等 。
3生物医学信号处理-PPT课件
电信号是最便于检测、提取和处理的 信号。
上述信号是由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。
7
1 生物医学信号的特点
“被动性”信号：人体在外界施加某种 刺激或某种物质时所产生的信号。
如诱发响应信号，即是在刺激下所产 生的电信号，在超声波及X 射线作用 下所产生的人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是一种被动信号。这些 信号是我们进行临床诊断的重要工具。
在生理信号数据压缩和模式分类中引 入了人工神经网络方法；
32
生物医学信号处理方法
在脑电、心电、神经电活动、图像分 割处理、三维图像表面特征提取及建 模等方面引入混沌与分形理论等，已 取得了许多重要的研究成果并得到了 广泛的临床应用。
33
数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代信 息技术的飞速发展，产生了一门新的独立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。
• 时间上不连续，幅度连续
43
3.1 信号（signals）
如果t是定义在时间轴上的连续变化的 量，称x(t)为连续时间信号（连续信 号），或模拟信号。
即连续信号是随时间连续变化的，在 一个时间区间内的任何瞬间都有确定 的值。
44
3.1 信号（signals）
如果t仅在时间轴上的离散点上取值， 称x(t)为离散时间信号（离散信号）。 即离散信号只在离散的时间点有确定 的值。一般离散时间信号记为x(n)， n取整数，这样x(n)表示为仅是整数 n的函数，因此x(n)又称为离散时间 序列（序列）。
30-300MHz:Very High frequency
(VHF)(调频FM，甚高频电视)
上述信号是由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。
7
1 生物医学信号的特点
“被动性”信号：人体在外界施加某种 刺激或某种物质时所产生的信号。
如诱发响应信号，即是在刺激下所产 生的电信号，在超声波及X 射线作用 下所产生的人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是一种被动信号。这些 信号是我们进行临床诊断的重要工具。
在生理信号数据压缩和模式分类中引 入了人工神经网络方法；
32
生物医学信号处理方法
在脑电、心电、神经电活动、图像分 割处理、三维图像表面特征提取及建 模等方面引入混沌与分形理论等，已 取得了许多重要的研究成果并得到了 广泛的临床应用。
33
数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代信 息技术的飞速发展，产生了一门新的独立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。
• 时间上不连续，幅度连续
43
3.1 信号（signals）
如果t是定义在时间轴上的连续变化的 量，称x(t)为连续时间信号（连续信 号），或模拟信号。
即连续信号是随时间连续变化的，在 一个时间区间内的任何瞬间都有确定 的值。
44
3.1 信号（signals）
如果t仅在时间轴上的离散点上取值， 称x(t)为离散时间信号（离散信号）。 即离散信号只在离散的时间点有确定 的值。一般离散时间信号记为x(n)， n取整数，这样x(n)表示为仅是整数 n的函数，因此x(n)又称为离散时间 序列（序列）。
30-300MHz:Very High frequency
(VHF)(调频FM，甚高频电视)
信号与系统PPT课件
f(t) 1
-2 o
2 t t → 0.5t 扩展
f (2 t ) 1
-1 o 1
t
f (0.5 t )
1
-4
o
4t
对于离散信号，由于 f (a k) 仅在为a k 为整数时才有意义， 进行尺 度变换时可能会使部分信号丢失。因此一般不作波形的尺度变换。
平移与反转相结合举例
例 已知f (t)如图所示，画出 f (2 – t)。 解答 法一：①先平移f (t) → f (t +2)
结论
由上面几例可看出： ①连续正弦信号一定是周期信号，而正弦序列不一定是 周期序列。 ②两连续周期信号之和不一定是周期信号，而两周期序 列之和一定是周期序列。
4．能量信号与功率信号
将信号f (t)施加于1Ω电阻上，它所消耗的瞬时功率为| f (t) |2， 在区间(–∞ , ∞)的能量和平均功率定义为
（1）信号的能量E （2）信号的功率P
def
E
f(t )2 d t
P
def
lim
T
1
T
T
2
T
f(t )2 d t
2
若信号f (t)的能量有界，即 E <∞ ,则称其为能量有限信号， 简称能量信号。此时 P = 0
若信号f (t)的功率有界，即 P <∞ ,则称其为功率有限信号， 简称功率信号。此时 E = ∞
解 （1）sin(3πk/4) 和cos(0.5πk)的数字角频率分别为 β1 = 3π/4 rad， β2 = 0.5π rad 由于2π/ β1 = 8/3， 2π/ β2 = 4为有理数，故它们的周期 分别为N1 = 8 ， N2 = 4，故f1(k) 为周期序列，其周期为 N1和N2的最小公倍数8。 （2）sin(2k) 的数字角频率为 β1 = 2 rad；由于2π/ β1 = π为无理数，故f2(k) = sin(2k)为非周期序列 。
-2 o
2 t t → 0.5t 扩展
f (2 t ) 1
-1 o 1
t
f (0.5 t )
1
-4
o
4t
对于离散信号，由于 f (a k) 仅在为a k 为整数时才有意义， 进行尺 度变换时可能会使部分信号丢失。因此一般不作波形的尺度变换。
平移与反转相结合举例
例 已知f (t)如图所示，画出 f (2 – t)。 解答 法一：①先平移f (t) → f (t +2)
结论
由上面几例可看出： ①连续正弦信号一定是周期信号，而正弦序列不一定是 周期序列。 ②两连续周期信号之和不一定是周期信号，而两周期序 列之和一定是周期序列。
4．能量信号与功率信号
将信号f (t)施加于1Ω电阻上，它所消耗的瞬时功率为| f (t) |2， 在区间(–∞ , ∞)的能量和平均功率定义为
（1）信号的能量E （2）信号的功率P
def
E
f(t )2 d t
P
def
lim
T
1
T
T
2
T
f(t )2 d t
2
若信号f (t)的能量有界，即 E <∞ ,则称其为能量有限信号， 简称能量信号。此时 P = 0
若信号f (t)的功率有界，即 P <∞ ,则称其为功率有限信号， 简称功率信号。此时 E = ∞
解 （1）sin(3πk/4) 和cos(0.5πk)的数字角频率分别为 β1 = 3π/4 rad， β2 = 0.5π rad 由于2π/ β1 = 8/3， 2π/ β2 = 4为有理数，故它们的周期 分别为N1 = 8 ， N2 = 4，故f1(k) 为周期序列，其周期为 N1和N2的最小公倍数8。 （2）sin(2k) 的数字角频率为 β1 = 2 rad；由于2π/ β1 = π为无理数，故f2(k) = sin(2k)为非周期序列 。
调制信号识别
其中 sn t 是归一化中心信号，sn t s t max s t
该参数可将ASK、QAM和FSK/PSK三者分开。
信号辨认
• MFSK辨认 MFSK信号旳功率谱必有M个谱峰，只要得到其功 率谱在 0，fs 2上旳谱峰个数n，就能实现MFSK信 号调制阶数旳辨认。4f2 对频率个数敏感，可用于 调制阶数旳辨认。
分类辨认
N
N
2FSK
2 f
t
2 f
Y
4FSK
数字调制信号识别
N
F tF
A t1 A
Y
N
2PSK
ap t ap
Y
4PSK
Y
A t2 A
N
Y
2ASK
4ASK
仿真验证结论
• 在 SNR 5dB 时，辨认正确率可到达99%以上，
且当
SNR 时20d，B 辨认正确率到达100%。
本算法不但在低信噪比条件下辨认正确率
高，而且在进行辨认旳过程中，用到旳特
征参数较少。
• 但是，文中旳算法只合用于在基带数字信 号中。
基于信号时域瞬时统计特征旳一种 通用辨认措施
• 基本思想：在AWGN信道下，经过分析信 号时域特征和频域功率谱特征，并结合前 人旳研究成果，给出一组性能稳健旳、具 有高辨认率旳特征参数。利用这些参数先 进行调制信号四种基本调制类型旳分类， 再利用详细算法进行调制阶数旳辨认。
特征提取
• 归一化瞬时幅度功率谱密度最大值 max
max
max =
FFT
a
cn
i
2
N
其中N为样点数，acn i 为中心归一化瞬时幅
a i
度 ， 。 acn E a i 1
《数字信号处理》课件
05
数字信号处理中的窗函 数
窗函数概述
窗函数定义
窗函数是一种在一定时间 范围内取值的函数，其取 值范围通常在0到1之间。
窗函数作用
在数字信号处理中，窗函 数常被用于截取信号的某 一部分，以便于分析信号 的局部特性。
窗函数特点
窗函数具有紧支撑性，即 其取值范围有限，且在时 间轴上覆盖整个分析区间 。
离散信号与系统
离散信号的定义与表示
离散信号是时间或空间上取值离散的信号，通常用序列表示。
离散系统的定义与分类
离散系统是指系统中的状态变量或输出变量在离散时间点上变化的 系统，分类包括线性时不变系统和线性时变系统等。
离散系统的描述方法
离散系统可以用差分方程、状态方程、传递函数等数学模型进行描 述。
Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）
1 2 3
Z变换的定义与性质
Z变换是离散信号的一种数学处理方法，通过对 序列进行数学变换，可以分析信号的频域特性。
DTFT的定义与性质
DTFT是离散时间信号的频域表示，通过DTFT可 以分析信号的频域特性，了解信号在不同频率下 的表现。
Z变换与DTFT的关系
Z变换和DTFT在某些情况下可以相互转换，它们 在分析离散信号的频域特性方面具有重要作用。
窗函数的类型与性质
矩形窗
矩形窗在时间轴上均匀取值，频域表现为 sinc函数。
汉宁窗
汉宁窗在时间轴上呈锯齿波形状，频域表现 为双曲线函数。
高斯窗
高斯窗在时间轴上呈高斯分布，频域表现为 高斯函数。
海明窗
海明窗在时间轴上呈三角波形状，频域表现 为三角函数。
窗函数在数字信号处理中的应用
信号截断
通过使用窗函数对信号进行截 断，可以分析信号的局部特性
通信信号调制识别与参数估计
第7章
通信信号调制识别与参数估计
本章内容
第7章 通信信号调制识别与参数估计
概述 通信信号调制理论与识别流程 信号特征参数与调制分类 基于聚类与粒子群重构星座图的MQAM信号识别方法 多径瑞利衰落信道下的单载波信号识别方法研究 通信信号的参数估计
§7.1.1 基于决策理论的最大似然假设检验方法
1．平均似然比检验（ALRT）
ω1 =ω2 = =ωk =0
§ 7.3.1 统计量特征
定义 高阶累积量：
x = x1 , x2 , , xk T的r阶累积量可用其累积量生成函数
ψ ω1 ,ω2 , L ,ωk = lnΦ ω1 ,ω2 , L ,ωk 表示，定义为：
取 v1 = v2 =
c = v1 ,v2 ,L,vk
四、临床意义
1、 体温升高：正常人体温36.5~37.5 ℃，体温升高超过正常范围即为发热 。
发热原因：感染性发热和非感染性发 热两大类
发热分度： 按发热的高低可分为低热 、中等热度 、高热 、 超高热 ；发热 的类型有稽留热 、 弛张热 、 间歇热 、 波状热 、回归热和不规则热等
2、体温降低
§7.2
通信信号调制理论与识别流程
§ 7.2.1 通信信号调制信号理论
1．多进制振幅键控（MASK）
一般，数字基带信号可以写成以下形式：
SD (t) = an g(t - nt)g(t)
n
输出信号： SASK (t) = SD (t) Acosω0t
MASK信号的载波幅度有M种取值，其一般表达式可以表示 为:
eMASK (t) = an g(t - nTs )cosωct
n
§ 7.2.1 通信信号调制信号理论
通信信号调制识别与参数估计
本章内容
第7章 通信信号调制识别与参数估计
概述 通信信号调制理论与识别流程 信号特征参数与调制分类 基于聚类与粒子群重构星座图的MQAM信号识别方法 多径瑞利衰落信道下的单载波信号识别方法研究 通信信号的参数估计
§7.1.1 基于决策理论的最大似然假设检验方法
1．平均似然比检验（ALRT）
ω1 =ω2 = =ωk =0
§ 7.3.1 统计量特征
定义 高阶累积量：
x = x1 , x2 , , xk T的r阶累积量可用其累积量生成函数
ψ ω1 ,ω2 , L ,ωk = lnΦ ω1 ,ω2 , L ,ωk 表示，定义为：
取 v1 = v2 =
c = v1 ,v2 ,L,vk
四、临床意义
1、 体温升高：正常人体温36.5~37.5 ℃，体温升高超过正常范围即为发热 。
发热原因：感染性发热和非感染性发 热两大类
发热分度： 按发热的高低可分为低热 、中等热度 、高热 、 超高热 ；发热 的类型有稽留热 、 弛张热 、 间歇热 、 波状热 、回归热和不规则热等
2、体温降低
§7.2
通信信号调制理论与识别流程
§ 7.2.1 通信信号调制信号理论
1．多进制振幅键控（MASK）
一般，数字基带信号可以写成以下形式：
SD (t) = an g(t - nt)g(t)
n
输出信号： SASK (t) = SD (t) Acosω0t
MASK信号的载波幅度有M种取值，其一般表达式可以表示 为:
eMASK (t) = an g(t - nTs )cosωct
n
§ 7.2.1 通信信号调制信号理论
语音信号的特征分析讲解课件
语音信号的频谱特征
语音信号的动态特性
语音信号具有时变特性，即语音信号 的特性随时间而变化。这种动态特性 使得语音信号具有丰富的信息，如语 调、语速等。
语音信号具有特定的频谱特征，包括 基频、共振峰和噪声等。这些特征决 定了语音信号的音质、音调和音色。
语音信号的传播
01
语音信号的传播方式
语音信号可以通过空气传播、固体传播和液体传播等多种方式进行传播
。在日常生活中，我们主要通过空气传播的方式接收到语音信号。
02
语音信号的传播速度
在标准大气条件下，语音信号的传播速度约为343米/秒。这意味着在开
放空间中，声音可以在一秒钟内传播约343米。
03
语音信号的衰减
随着距离的增加，语音信号的强度会逐渐减弱。此外，障碍物、温度梯
度等因素也会影响语音信号的传播，导致信号衰减或失真。
HTK语音识别工具包
01
HTK (Hidden Markov Model Toolkit)
用于语音识别的开源工具包，基于隐马尔可夫模型和声学 模型，支持连续语音识别和语音合成。
02 03
特征提取
HTK支持多种特征提取方法，如MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
人机交互
语音识别
通过特征分析，将输入的语音信号转 化为机器可识别的语言，实现人机交 互。例如，语音助手、智能客服等。
语音合成
将文本信息转化为人类可识别的语音 信号，实现人机交互。例如，语音导 航、语音播报等。
语音识别
声纹识别
通过特征分析，提取出说话人的声音特 征，进行身份识别。例如，手机解锁、 门禁系统等。
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短波信号应该从时频域分析、调制层分析、编码/协议层分 析三维角度入手，才能最终确定信号的通信体制，完成后 续的解调解码与使用者身份识别的工作。
时域分析
利用时域可看出信号的初步外特征 参数：
通断规律及对应时间、带宽 初步的通信体制(TDMA)
6
信号识别概述
频域分析
FSK、多载波与PSK的区分
FSK与多载波信号有时不易区分
信号分析基础知识及LG118介绍
1. 信号分析概述 2. LG118简介 3. 信号分析方法 4. 信号分析举例
2
信号识别概述
信号分析概念
通过采用各类信号处理手段，进行信号的存在性检测、测量 信号的频谱域参数(带宽、功率、中心频率等)、确认调制域 信息(调制类型、波特率、调制指数等调制参数)、获取编码 域内容(信源、信道编码、帧结构)，并进行解调与解码。 通信体制识别、使用者身份、传输信息
模拟信号与数字信号的区分
时频域分析不足
无法估计波特率、精确载频 等调制参数
无法进行调制类型的识别 (PSK信号的进制，多载波的 调制)
编码层信息获取
7
2路FSK，h=1.7
信号识别概述
调制域分析
完成调制参数和调制类型的分析
各类信号处理方法(相位轨迹图/频率分布图/星座图/小 波变换/循环谱) 调制参数：波特率、调制指数、调制偏移 调制类型：线性调制(PSK/QAM)、FSK、多载波等
TOSAM TOSAM TOSAM TOSAM COMMAND A THISIS JOHN
12
信号识别概述
对于编码层的识别具有很高的难度，短波通信 大多数编码方式及协议是公开的，可采用专用的 解码软件。 在已知编码层的各环节信息下的解码也具有很 高的专业性。
13
信号识别概述
技术类别
概念
能够自动、
信号分析框架
信号识别
调制参数识别 调制类型识别
波特率测量 载波间隔测量 调制指数测量
单载波 (FSK、
PSK) 多载波 (PSK等)
编码识别
交织方式 信道编码方式 字符集
信号解调
比特流解调 信息还原
相干解调 非相干解调
解交织 信道解码 协议还原
信号通信体制
3
非加密传输信息
信号识别概述
短波信号特点
短波信号种类繁多，很多复杂通信体制在频谱层和调制层 具有显著的唯一特征。
信号调制 信号速率 通信体制
16路QPSK
单路75Bd CODAN9001
39路QPSK
单路44.44Bd MIL-STD-188-110A
8FSK
QPSK
125Bd
1500Bd
MIL-STD-188-141A(ALE) 测高仪信号
尚有很多不同体制信号，在频谱域和调制域特征相似甚至 完全相同。
信号调制 信号速率 频率间隔 通信体制
50 170 Baudot
100 170 Sitor-B
2FSK 100 170 PACTOR-I
100 170 GMDSS
4
信号识别概述
信号调制 单路速率 单路调制 通信体制
8路信号
100
62.5
62.5
62.5
ASK
BPSK
QPSK
8PSK
测高仪？ CLOVER2000
75 QPSK CH 4+4
9
信号识别概述
(1).利用三倍冗余进行同步
d min E k k
49
min s(k i) S(k i 49) s(k i) S(k i 98) ,1 k 49 k i1
1000
800
900 700
800 600
700
600
500
ALE信息携带内容的基本组成单位是字.每个字 由字头和数据组成,总长度为24bit
字头共有8个,分别为DATA,THRU, TO, THISWAS, FROM, THISIS,COMMAND, REPEAT,用3bit从 000~111进行表示. 字头后共有三个数据,每个数据用7bit的0-127的 ASCII字符来表示.
完成比特流的恢复
相位轨迹图，QPSK
8
35
30
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-600 -400 -200
0
200
400
600
4FSK信号，小波变换谱
瞬时频率 4FSK
信号识别概述
编码域分析
完成各类通信体制的确认
编码识别：信源编码、信道编码、交织方式等 协议还原
完成信息的恢复
未加密信号直接还原—短波大部分信号 加密信号需要破译
C214 C224 C234 24 276 2024 2324
11
信号识别概述
比特流转换,得到传送信息.
对传送信息的合理性进行判断,得到最可能的 一组进行输出
开始的字头必须是TO,结尾应该是THISIS, TO/THRU/REPEAT/THISIS字后的ASCII字应为数字或字母
短波信号分析的特点
即使是同一种体制也有多种调制参数组合，也会给信号后 续处理带来困难。
通信体制
Baudot
信号速率 45.4
50
75
100
150
200
频率间隔 170
170/200/250/ 340/400/ 500/850 850
500
400/500
450/500
调制方式 2FSK
5
信号识别概述
在线(自动) 实时进行
识别技术
参数测量与 调制识别
技术特点
主要优势
主要缺点
适用范围
1.处理速度快
2.无须专业信号 处理知识
1.灵活性不足
2.存在限制条件 (带宽、调制方 式等)
对常规大批量 信号的处理
离线(手动)
利用相关信 号分析知识， 可灵活、深入对
解交织
去掉最后一个bit,将48个bitA1B1…A24B24进行重新排列,得 到A1…A24和B1…B24.
纠错译码
设得到的24bit序列R=C+E,译码矩阵H=[PT I12],则利用 CHT=0,有RHT=(C+E)HT=EHT=S,在求出S后,应该根据S和E的
一一映射关系,建立查找表,得到错误图样E,从而得到C. Golay编码的可纠3个错误,因此可能的错误图样数量就有
500
400
400 300
300 200
200
100
100
0
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
误码率0.01,正确率约95%
0
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
误码率0.05,正确率约75%
10
信号识别概述
2/3大数判决
根据3倍冗余对49个位置上的3个比特取多数判决输出
时域分析
利用时域可看出信号的初步外特征 参数：
通断规律及对应时间、带宽 初步的通信体制(TDMA)
6
信号识别概述
频域分析
FSK、多载波与PSK的区分
FSK与多载波信号有时不易区分
信号分析基础知识及LG118介绍
1. 信号分析概述 2. LG118简介 3. 信号分析方法 4. 信号分析举例
2
信号识别概述
信号分析概念
通过采用各类信号处理手段，进行信号的存在性检测、测量 信号的频谱域参数(带宽、功率、中心频率等)、确认调制域 信息(调制类型、波特率、调制指数等调制参数)、获取编码 域内容(信源、信道编码、帧结构)，并进行解调与解码。 通信体制识别、使用者身份、传输信息
模拟信号与数字信号的区分
时频域分析不足
无法估计波特率、精确载频 等调制参数
无法进行调制类型的识别 (PSK信号的进制，多载波的 调制)
编码层信息获取
7
2路FSK，h=1.7
信号识别概述
调制域分析
完成调制参数和调制类型的分析
各类信号处理方法(相位轨迹图/频率分布图/星座图/小 波变换/循环谱) 调制参数：波特率、调制指数、调制偏移 调制类型：线性调制(PSK/QAM)、FSK、多载波等
TOSAM TOSAM TOSAM TOSAM COMMAND A THISIS JOHN
12
信号识别概述
对于编码层的识别具有很高的难度，短波通信 大多数编码方式及协议是公开的，可采用专用的 解码软件。 在已知编码层的各环节信息下的解码也具有很 高的专业性。
13
信号识别概述
技术类别
概念
能够自动、
信号分析框架
信号识别
调制参数识别 调制类型识别
波特率测量 载波间隔测量 调制指数测量
单载波 (FSK、
PSK) 多载波 (PSK等)
编码识别
交织方式 信道编码方式 字符集
信号解调
比特流解调 信息还原
相干解调 非相干解调
解交织 信道解码 协议还原
信号通信体制
3
非加密传输信息
信号识别概述
短波信号特点
短波信号种类繁多，很多复杂通信体制在频谱层和调制层 具有显著的唯一特征。
信号调制 信号速率 通信体制
16路QPSK
单路75Bd CODAN9001
39路QPSK
单路44.44Bd MIL-STD-188-110A
8FSK
QPSK
125Bd
1500Bd
MIL-STD-188-141A(ALE) 测高仪信号
尚有很多不同体制信号，在频谱域和调制域特征相似甚至 完全相同。
信号调制 信号速率 频率间隔 通信体制
50 170 Baudot
100 170 Sitor-B
2FSK 100 170 PACTOR-I
100 170 GMDSS
4
信号识别概述
信号调制 单路速率 单路调制 通信体制
8路信号
100
62.5
62.5
62.5
ASK
BPSK
QPSK
8PSK
测高仪？ CLOVER2000
75 QPSK CH 4+4
9
信号识别概述
(1).利用三倍冗余进行同步
d min E k k
49
min s(k i) S(k i 49) s(k i) S(k i 98) ,1 k 49 k i1
1000
800
900 700
800 600
700
600
500
ALE信息携带内容的基本组成单位是字.每个字 由字头和数据组成,总长度为24bit
字头共有8个,分别为DATA,THRU, TO, THISWAS, FROM, THISIS,COMMAND, REPEAT,用3bit从 000~111进行表示. 字头后共有三个数据,每个数据用7bit的0-127的 ASCII字符来表示.
完成比特流的恢复
相位轨迹图，QPSK
8
35
30
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-600 -400 -200
0
200
400
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4FSK信号，小波变换谱
瞬时频率 4FSK
信号识别概述
编码域分析
完成各类通信体制的确认
编码识别：信源编码、信道编码、交织方式等 协议还原
完成信息的恢复
未加密信号直接还原—短波大部分信号 加密信号需要破译
C214 C224 C234 24 276 2024 2324
11
信号识别概述
比特流转换,得到传送信息.
对传送信息的合理性进行判断,得到最可能的 一组进行输出
开始的字头必须是TO,结尾应该是THISIS, TO/THRU/REPEAT/THISIS字后的ASCII字应为数字或字母
短波信号分析的特点
即使是同一种体制也有多种调制参数组合，也会给信号后 续处理带来困难。
通信体制
Baudot
信号速率 45.4
50
75
100
150
200
频率间隔 170
170/200/250/ 340/400/ 500/850 850
500
400/500
450/500
调制方式 2FSK
5
信号识别概述
在线(自动) 实时进行
识别技术
参数测量与 调制识别
技术特点
主要优势
主要缺点
适用范围
1.处理速度快
2.无须专业信号 处理知识
1.灵活性不足
2.存在限制条件 (带宽、调制方 式等)
对常规大批量 信号的处理
离线(手动)
利用相关信 号分析知识， 可灵活、深入对
解交织
去掉最后一个bit,将48个bitA1B1…A24B24进行重新排列,得 到A1…A24和B1…B24.
纠错译码
设得到的24bit序列R=C+E,译码矩阵H=[PT I12],则利用 CHT=0,有RHT=(C+E)HT=EHT=S,在求出S后,应该根据S和E的
一一映射关系,建立查找表,得到错误图样E,从而得到C. Golay编码的可纠3个错误,因此可能的错误图样数量就有
500
400
400 300
300 200
200
100
100
0
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
误码率0.01,正确率约95%
0
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
误码率0.05,正确率约75%
10
信号识别概述
2/3大数判决
根据3倍冗余对49个位置上的3个比特取多数判决输出