第三章 确定性信号的矩谱
机械故障诊断第三章信号分析
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t 0
图3.5 相关滤波
(3)时域平均滤波:这是从叠加有白噪声干扰的信号中提取周期性信号S (t)的一种很有效的方法。如果一信号x(t)由周期信号s(t)和白噪声n(t)组成, 则
x(t)=s(t)+n(t) 我们以s(t)的周期去截取信号x(t),共截得N段,然后将各段对应点相加,由 于白噪声的不相关性,可得到
功率与噪声功率之比,一般用分贝(dB)表示。
SNR=10log(Ps/Pn)
(3.1)
式中 SNR-信噪比(signal noise ratio)。
Ps,Pn-分别为有用信号功率与噪声功率。
滤波的实质是去除或抑制某些频率范围内信号 成分。信号中有用成分s(t)与噪声n(t)的关系大体 上有以下几种关系:
频率范围的有用信号。为了获得良好的选择性, 滤波器应以最小的衰减传输有用频段内的信号 (称为通频带),而对其他频段内的信号(称为 阻频带)则给予最大的衰减。位于通频带与阻频 带界线上的频率称为截止频率。
滤波器根据通频带可分为:
低通滤波器
能传输0~f0频带内的信号;
高通滤波器
能传输f0~∞频带内的信号;
(2)解卷积的同态滤波方法
在有多径反射和混响环境下作声强分析,会出现干扰 与所需信号的卷积。在测量齿轮故障时,故障源引起的冲 击为激励信号,我们在箱体上测到的是该激励通过轴-轴 承-箱体传递途径得到的振动响应信号,因此这振动信号 就是激励信号与传递特性的卷积。我们往往要将它们分开, 分别研究故障源的特性和传递特性。
②SS (ω)和 Sn (ω)部分重叠:如图3.3(b)所示的情形,如用合 适的滤波器将非重叠部分的噪声去除,也能改善信噪比。
S(ω)
S(ω)
信号与系统第三章PPT课件
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.
它们都是傅里叶级数收敛的充分条件。相当广泛的 信号都能满足Dirichlet条件,因而用傅里叶级数表 示周期信号具有相当的普遍适用性。
几个不满足Dirichlet条件的信号
.
三.Gibbs现象 满足 Dirichlet 条件的信号,其傅里叶级数是如
• “非周期信号都可以用正弦信号的加权积分来 表示”——傅里叶的第二个主要论点
.
傅立叶分析方法的历史
古巴比伦人 “三角函数和” 描述周期性过程、预测天体运
动
1748年 欧拉 振动弦的形状是振荡模的线性组合
1753年 D·伯努利 弦的实际运动可用标准振荡模的线性组合来表示
1759年 拉格朗日 不能用三角级数来表示具有间断点的函数
x[k]h[nk]
x[k]h[n k]
k
.
对时域的任何一个信号 x ( t ) 或者 x ( n ) ,若能将其
表示为下列形式: x(t) a 1 es1 t a 2 es2 t a 3 es3 t
由于 es1t H(s1)es1t
es2t H(s2)es2t
es3t H(s3)es3t
利用齐次性与可加性,有
k
例: y(t)x(t3) ❖ 系统输入为 x(t) ej2t
系统 H(s) ? y(t) ?
H(s) h(t)estdt
❖ 系统输入为 x(t)cos(4t)cos(7t)
系统 y(t) ?
.
*问题:究竟有多大范围的信号可以用复指数信号的 线性组合来表示?
.
3.3 连续时间周期信号的傅里叶级数表示
第k次谐波 e jk 0t 的周期为
(完整版)通信原理第三章测试题
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一.填空 1.对DSB —SC 信号,当采用插入导频法进行载波同步时,插入的条件是( )。
2.残留边带滤波器的传输特性H (w )应该是( )。
3.AM 系统在( )情况下会出现门限效应。
4.什么是门限效应?AM 信号瞎用包络检波法为什么会产生门限效应? 5.在残留边带调制系统中,为了不失真地恢复信号,其传输函数H (w )应满足( )。
6.在解调过程中,( )的解调方式会产生门限效应,产生门限效应的原因是( )。
7.当调频指数满足( )时称为窄带调频。
8.相干解调器由( )和( )组成,信号与噪声可以分开处理,故没有门限效应。
9.门限效应是由包络检波器的( )作用所引起的。
10.什么是频分复用? 填空答案:1.载频处、正交插入2.在载频两边具有互补对称特性 3.在包络检波时且小信噪比时4小信噪比时,解调输出信号无法与噪声分开,有用信号“淹没”在噪声中,这时候输出信噪比不是按比例地随着输入信噪比下降,而是急剧恶化。
这种现象称为门限效应。
5.H ()()c c H H ωωωωωω++-=≤常数, 6.非相干解调 非线性应用 7.1f m <<8.相乘器 低通滤波器 9.非线性解调 10.利用调制技术将各路信息信号调制到不同载频上,使各路信号的频谱搬移到各自的子通道内,合成后送入信道传输。
在接收端,采用一系列不同中心频率的带通滤波器分离出各路已调信号,解调后恢复各路相应的基带信号。
1.常见的幅度调制方式:(调幅<AM>)、(双边带<DSB>)、(单边带<SSB>)、(残留边带<VSB>)。
2.如果把语音信号0.3-3.4kHZ 直接通过天线发射,那么天线的长度为(22km ) 3.基带信号控制高频载波的过程叫(调制)4.要保证Ao+f (t )总是正的,对于所有的t ,必须要求( )5.( )越大,说明这种调制制度的抗干扰性能越好。
实验二 确定性信号谱分析
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实验报告课程名称: 数字信号处理 指导老师: 成绩:__________________实验名称:DFT 的应用之一 − 确定性信号谱分析一、实验目的和要求谱分析即求信号的频谱。
本实验采用DFT 技术对周期性信号进行谱分析。
通过实验,了解用X(k)近似地表示频谱X(e j ω)带来的栅栏效应、混叠现象和频谱泄漏,了解如何正确地选择参数(抽样间隔T 、抽样点数N )。
二、实验内容和步骤2-1 选用最简单的周期信号:单频正弦信号、频率f=50赫兹,进行谱分析。
2-2 谱分析参数可以从下表中任选一组(也可自定)。
对各组参数时的序列,计算:一个正弦周期是否对应整数个抽样间隔?观察区间是否对应整数个正弦周期?2-3 对以上几个正弦序列,依次进行以下过程。
2-3-1观察并记录一个正弦序列的图形(时域)、频谱(幅度谱、频谱实部、频谱虚部)形状、幅度谱的第一个峰的坐标(U ,V )。
2-3-2 分析抽样间隔T 、截断长度N (抽样个数)对谱分析结果的影响; 2-3-3 思考X(k)与X(e j ω)的关系;2-3-4 讨论用X(k)近似表示X(e j ω)时的栅栏效应、混叠现象、频谱泄漏。
专业:________________ 姓名: 陈斌斌学号: 3120104034 日期:________________ 地点:________________实验名称:_______________________________姓名:______________学号:__________________ P.三、主要仪器设备MATLAB编程。
四、操作方法和实验步骤(参见“二、实验内容和步骤”)五、实验数据记录和处理程序清单:t =linspace(0,0.04,16);xn = sin(100*pi*t);N=length(xn);WNnk=dftmtx(N);Xk=xn*WNnk;subplot(2,2,1),stem(1:N,xn),title('时域离散序列x(n)');subplot(2,2,2),stem(1:N,abs(Xk)),title('幅度谱');subplot(2,2,3),stem(1:N,real(Xk)),title('频谱实部');subplot(2,2,4),stem(1:N,imag(Xk)),title('频谱虚部');六、实验结果与分析本实验以第五组参数为基准:采样频率:400 Hz6-1 实验前预习有关概念,并根据上列参数来推测相应频谱的形状、谱峰所在频率(U)和谱峰的数值(V)、混叠现象和频谱泄漏的有无。
信号与系统第三章
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1
2 t0 T1
2 t0 T1
2
[ T1
t0
f (t) cos n 1tdt
j T1
t0
f (t) sin n 1tdt]
1 t0 T1
T1 t0 f (t)[cos n 1t j sin n 1t]dt
1 t0 T1 f (t)
T1 t0
2e jn 1t dt
2
1 t0
T1
f (t)e
jn 1t dt
1768年生于法国 1807年提出“任何周
期信号都可用正弦函 数级数表示”
拉格朗日,拉普拉斯 反对发表
1822年首次发表在 “热的分析理论”
一书中
一、频域分析
从本章开始由时域转入变换域分析,首先讨 论傅里叶变换。傅里叶变换是在傅里叶级数正交 函数展开的基础上发展而产生的,这方面的问题 也称为傅里叶分析(频域分析)。将信号进行正 交分解,即分解为三角函数或复指数函数的组合。
t0 T1 t0
f (t)e jn1tdt
n 0,1, 2,3 。
Fn
1 t0
T1
f (t)e
jn 1t dt
T1 t0
n 0, 1, 2, 3 。
为了积分方便,通常取积分区间为:0
~
T1或
T1 2
~
T1 2
推导完毕
f (t)
n
Fne jn 1t F0
Fne jn 1t
n1
1
Fne jn 1t
n
(形式一) f (t) a0 an cos(n1t) bn sin(n1t) n1
傅氏级数展开实质就是确定展开式中各分量系数
确定系数:
f (t) a0 an cos(n1t) bn sin(n1t) n1
DFT-FFT的应用之确定性信号谱分析
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实验报告课程名称:数字信号处理指导老师:成绩:__________________实验名称:DFT/FFT的应用之一确定性信号谱分析实验类型:__验证_ 同组学生姓名:—一、实验目的和要求谱分析即求信号的频谱。
本实验采用DFT/FFT技术对周期性信号进行谱分析。
通过实验,了解用X(k)近似地表示频谱X(ejω)带来的栅栏效应、混叠现象和频谱泄漏,了解如何正确地选择参数(抽样间隔T、抽样点数N)。
二、实验内容和步骤2-1 选用最简单的周期信号:单频正弦信号、频率f=50赫兹,进行谱分析。
2-2 谱分析参数可以从下表中任选一组(也可自定)。
对各组参数时的序列,计算:一个正弦周期是否对应整数个抽样间隔?观察区间是否对应整数个正弦周期?信号频率f(赫兹)谱分析参数抽样间隔T(秒)截断长度N (抽样个数)50 第一组参数0.000625 3250 第二组参数0.005 3250 第三组参数0.0046875 3250 第四组参数0.004 3250 第五组参数0.0025 162-3 对以上几个正弦序列,依次进行以下过程。
2-3-1 观察并记录一个正弦序列的图形(时域)、频谱(幅度谱、频谱实部、频谱虚部)形状、幅度谱的第一个峰的坐标(U,V)。
2-3-2 分析抽样间隔T、截断长度N(抽样个数)对谱分析结果的影响;2-3-3 思考X(k)与X(e jω)的关系;2-3-4 讨论用X(k)近似表示X(ejω)时的栅栏效应、混叠现象、频谱泄漏。
三、主要仪器设备MATLAB编程。
四、操作方法和实验步骤(参见“二、实验内容和步骤”)五、实验数据记录和处理%program 2-2-1clear;clf;clc;%清楚缓存length=32;T=0.000625;t=0:0.001:31;%设置区间以及步长n=0:length-1;xt=sin(2*pi*50*t);xn=sin(2*pi*50*T*n);figure(1);subplot(2,1,1);plot(t,xt);xlabel('t');ylabel('x(t)');axis([0 0.1 -1 1]);title('原序列');subplot(2,1,2);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xn)');title('抽样后序列');axis([0 length -1 1]);figure(2); %画出序列的实部、虚部、模、相角subplot(2,2,1);stem(n,real(xn));xlabel('n');ylabel('real(xn)');title('序列的实部');axis([0 length -1 1]); subplot(2,2,2);stem(n,imag(xn));xlabel('n');ylabel('imag(xn)');title('序列的虚部');axis([0 length -1 1]); subplot(2,2,3);stem(n,abs(xn));xlabel('n');ylabel('abs(xn)');title('序列的模');axis([0 length -1 1]); subplot(2,2,4);stem(n,angle(xn));xlabel('n');ylabel('angle(xn)');title('序列的相角');axis([0 length -1 1]); F=fft(xn,length); %计算DFTfigure(3); %画出DFT的的幅度,实部和虚部subplot(3,1,1);stem(n,abs(F));xlabel('k');ylabel('abs(F)');title('DFT幅度谱');subplot(3,1,2);stem(n,real(F));xlabel('k');ylabel('real(F)');title('dft 实部'); subplot(3,1,3);stem(n,imag(F));xlabel('k');ylabel('imag(F)');title('DFT的虚部'); 六、实验结果与分析 实验结果: 第一组参数:tx (t )原序列nx n )nr e a l (x n )ni m a g (x n )na b s(x n )na n g l e (x n )k a b s (F )-15kr e a l (F )dft 实部ki m a g (F )第二组参数:tx (t )nx n )nr e a l (x n )ni m a g (x n )na b s (x n )na n g l e (x n )k a b s (F )DFT 幅度谱-14kr e a l (F )dft 实部ki m a g (F )第三组参数:tx (t )原序列nx n )nr e a l (x n )ni m a g (x n )序列的虚部na b s(x n )na n g l e (x n )序列的相角k a b s (F )DFT 幅度谱kr e a l (F )dft 实部-14ki m a g (F )DFT的虚部第四组参数;tx (t )原序列nx n )抽样后序列nr e a l (x n )ni m a g (x n )na b s (x n )na n g l e (x n )k a b s (F )DFT 幅度谱kr e a l (F )dft 实部ki m a g (F )第五组数据:tx (t )原序列nx n )nr e a l (x n )ni m a g (x n )序列的虚部na b s (x n )na n g l e (x n )k a b s (F )DFT 幅度谱-15kr e a l (F )dft 实部ki m a g (F )实验数据分析6-1 实验前预习有关概念,并根据上列参数来推测相应频谱的形状、谱峰所在频率(U )和谱峰的数值(V )、混叠现象和频谱泄漏的有无:奈奎斯特定律的时候不会出现频率的混叠现象。
信号检测与估计理论(3)第三章 克拉美-罗下限
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exp ⎧⎨− ⎩
1
2σ 2
N
−1
(
x[
n]
−
s[n;θ
])2
⎫ ⎬
n=0
⎭
3.3 WGN中信号的CRLB
一阶偏导
∑ ∂ ln
p(x;θ ) ∂θ
=
1
σ2
N −1
( x[n] −
n=0
s[n;θ ])
∂s[n;θ ] ∂θ
二阶偏导 数学期望
∑ ∂2
ln p(x;θ ) ∂θ 2
=
1
σ2
N −1 ⎨⎧( x[n] −
ln p (x;θ ∂θ 2
)⎤ ⎥ ⎦
(3-16)
显然,当估计获得CRLB时,其方差就是Fisher 信息的倒数。下界越小,信息越多。Fisher信 息有如下性质:
1、Fisher信息是非负的(根据(3-11)式)。 2、对于独立的观测,Fisher信息满足可加性。
由此,可以得出如下结论:对N个IID观测的 CRLB是单次观测的1/N倍。
3.3 WGN中信号的CRLB
(3-5)
与 p(x[0]; A) 有关,仅是A的函数。上式值越大,估计量的方差 就越小。
3.2 克拉美-罗下界(CRLB)
定理3-1(标量形式的CRLB)假设PDF p(x;θ ) 对
所有可能的 θ 满足“正则”条件
E
⎡ ⎢⎣
∂
ln
p(x;θ ∂θ
)
⎤ ⎥⎦
=
0
那么任何无偏估计 θˆ 的方差一定满足
−
1
2σ 2
N −1
(x[n] −
n=0
A)2
⎤ ⎥
⎦
第3章 信号及其描述
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An-,n-分别称 为幅值谱和相位谱, 统称为频谱。
若是奇函数即 f ( t ) f (t ); 若是偶函数即 f ( t ) f ( t );
a0 0, an 0 bn 0
二.周期信号的频谱
不同频率信号的时域图和频域图
复杂周期信号波形
傅立叶级数的复指数展开形式:
• 对于任何一个周期为T、且定义在区间(- T/2, T/2)内的周 期信号f(t),都可以用上述区间内的三角傅立叶级数表示:
f ( t ) a0 (a n cos n1 t bn sin n1 t )
n 1
• a0是频率为零的直流分量(如图),式中系数值为
1 T /2 T / 2 f ( t )dt T 2 T /2 a n T / 2 f ( t ) cos n 1 tdt T 2 T /2 bn T / 2 f ( t ) sin n 1 tdt T a0
第三章 信号及其描述
主
要
内
容
–信号的分类与定义 确定性信号与随机信号 连续信号与离散信号 周期信号与非周期信号 –确定性信号的特性 时间特性 频率特性 时间与频率的联系
–确定性信号分析 时域分析 频域分析 –随机信号特性及分析
第一节 概述
信号是信息的载体和具体表现形式,或者说,信 号是随着时间变化的某种物理量。只有变化的量中, 才可能含有信息。
连续信号
f(t) f0 f1 0 t 0 f2 t f(t)
离散信号
f(tk) (4.5) (6)
(3)
(2) -1 0 (-1) 1 2 3 4 (1.5)
t
第二节 周期信号及其描述
一.周期信号的傅立叶级数
通信原理第三章课后习题答案
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习题解答3-1.填空题(1) 在模拟通信系统中,有效性与已调信号带宽的定性关系是( 已调信号带宽越小,有效性越好),可靠性与解调器输出信噪比的定性关系是(解调器输出信噪比越大,可靠性越好)。
(2) 鉴频器输出噪声的功率谱密度与频率的定性关系是(功率谱密度与频率的平方成正比),采用预加重和去加重技术的目的是(提高解调器输出信噪比)。
(3) 在AM 、DSB 、SSB 、FM 等4个通信系统中,可靠性最好的是(FM ),有效性最好的是(SSB ),有效性相同的是(AM 和DSB ),可靠性相同的是(DSB 、SSB )。
(4) 在VSB 系统中,无失真传输信息的两个条件是:(相干解调)、(系统的频率特性在载频两边互补对称)。
(5) 某调频信号的时域表达式为6310cos(2105sin10)t t ,此信号的载频是(106)Hz ,最大频偏是(2500)Hz ,信号带宽是(6000)Hz ,当调频灵敏度为5kHz/V 时,基带信号的时域表达式为(30.5cos10t )。
3-2.根据题3-2图(a )所示的调制信号波形,试画出DSB 及AM 信号的波形图,并比较它们分别通过包络检波器后的波形差别。
解:设载波()sin c s t t ,(1)DSB 信号()()()DSB s t m t s t 的波形如题3-2图(b ),通过包络后的输出波形为题3-2图(c)。
(2)AM 信号0()[()]sin AM c s t m m t t ,设0max ()m m t ,波形如题3-2图(d ),通过包络后的输出波形为题3-2图(e)。
结论:DSB 解调信号已严重失真,故对DSB 信号不能采用包络检波法;而AM 可采用此法恢复。
3-3.已知调制信号()cos(2000)cos(4000)m t t t ,载波为4cos10t ,进行单边带调制,试确定该单边带信号的表示式,并画出频谱图。
解法一:若要确定单边带信号,需先求得()m t 的希尔波特变换题3-2图(a )题3-2图(b)、(c)、(d)和(e)ˆ()cos(2000)cos(4000)22sin(2000)sin(4000)mt t t t t故上边带信号11ˆ()()cos ()sin 2211cos(12000)cos(14000)22USB c c s t m t t mt t t t下边带信号为11ˆ()()cos ()sin 2211cos(8000)cos(6000)22LSB c c s t m t t mt t t t其频谱图如题2-3图所示。
信号的时域、频域与数据域测试技术.ppt
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2021/4/3
第三章 信号的时域、频域与数据域测试技术
10
常见信号波形图及频谱 书p56 表3-1
2021/4/3
第三章 信号的时域、频域与数据域测试技术
11
3.2 通用示波器的组成及分类
前言
示波器是一种用途广泛的电子测量仪器,用它能直接 观察电信号的波形,也能测定电压信号的幅度、周期 和频率等参数。用双踪示波器还可以测量两个信号之 间的时间差或相位差。凡是能转化为电压信号的电学 量和非电学量都可以用示波器来观测。借助示波器可 以直观地“看到”电路各点的状态。
2021/4/3
第三章 信号的时域、频域与数据域测试技术
13
一、通用示波器基本组成
示波器是利用示波管内电子射线的偏转,在荧光屏上 显示出电信号波形的仪器。
基本组成部分:示波管、X轴放大器、Y轴放大器、扫描 发生器(锯齿波发生器)、触发同步和电源
2021/4/3
第三章 信号的时域、频域与数据域测试技术
时域分析 信号时域分析(线性系统叠加原理) 卷积积分的应用及其数学描述
频域分析 周期信号的频域分析(三角与指数傅立叶级数) 非周期信号的频域分析(傅立叶积分)
信号在频域与时域之间的变换(正反傅立叶变换式)
2021/4/3
第三章 信号的时域、频域与数据域测试技术
8
周期信号f(t)=f(t+kT),T:信号周期,展开为傅立叶级数:
第三章 信号的时域、频域与数据域测试技术
本章重要内容 时域频域概念 通用示波器的原理
本章其余内容
频谱分析仪 逻辑分析仪
2021/4/3
第三章 信号的时域、频域与数据域测试技术
现代数字信号处理-第三章-3-2016PPT课件
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.
27
等同于线性预测
p
xˆ n k x n k k 1 p
e n x n xˆ n k x n k , 0 1 k 0
E e2 n min k
.
28
AR模型参数与线性预测器参数相同
等同于最优白化滤波
AR模型参数也可以通过最大化预测误差滤波器Prediction Error Filter (PEF)输出信号的谱平坦度spectral flatness来获得。
.
12
Levision-Durbin算法
❖ Levision算法的推导
利用系数矩阵的Toeplitz性质,将扩大方程的行倒序,同 时列也倒序,得到下列“预备方程”
将待求解的k+1阶Y-W方程的解表示成扩大方程的解和预 备方程的解的线性组合形式
.
13
Levision-Durbin算法
❖ Levision算法的推导
x
exp
1 2 1 2
ln
S xx
f
df
1 2 1 2
S xx
f
df
the geometric mean of Sxx f , the arithmetic mean of Sxx f
0 1
max e
x
Rxx Ree
(0) (0)
PEF
min Ree (0)
.
预测误差谱平坦度
AR模型谱估计方法,既要估计AR模型参数,又要估计模 型的阶。
一种简单而直观的确定AR模型的阶的方法,是不断增 加模型的阶,同时观察预测误差功率,当其下降到最小 时,对应的阶便可选定为模型的阶。
另一种简单方法是观察各阶模型预测误差序列的周期图,
信号的分析与处理
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结论:1)周期信号的Rx(τ)不会衰减,非周期信号的Rx(τ)
一定会衰减至零。 2)如果某信号的Rx(τ)没有衰减至零,则一定含有周期成分。
信号的相关分析
2.2.3 互相关(Cross-Correlation)分析
x2
0
2 x 2 x
自相关函数的性质
信号的相关分析 周期函数的自相关函数仍为同频率的周期函数
1 T Rx ( nT ) lim x(t nT ) x(t nT )d(t nT ) T T 0 1 T lim x(t ) x(t )d(t ) Rx ( ) T T 0
有上述结论。
信号的相关分析
6) 两个不同频率的周期信号,其互相关为零。
1 T Rxy ( ) lim x(t ) y (t )dt T T 0 1 T lim x0 y0 sin(1t 1 ) sin[(2 (t ) 2 ]dt T T 0
测试信号分析与处理测试信号分析与处理确定性信号确定性信号非确定性信号非确定性信号周期信号周期信号非周期信号非周期信号随机信号随机信号时域分析频域分析时域分析频域分析时域分析频域分析窗函数窗函数滤波器滤波器三角函数展开式三角函数展开式复指数展开式复指数展开式测试信号常用的时域与频域分析与处理方法测试信号常用的时域与频域分析与处理方法信号特征值求取信号特征值求取信号时域运算滤波处理相关分析相关分析和卷积运算信号重组和波形修正频谱分析频谱分析功率谱分析功率谱分析希尔波特变换相干分析联合时域分析概率密度函数分析概率密度函数分析倒谱分析倒谱分析2121信号的时域分析信号的时域分析signalanalysistimedomainsignalanalysistimedomain离散时间序列统计参数离散时间序列统计参数211211特征值分析特征值分析离散信号的绝对平均值绝对平均值absolutemeanabsolutemean离散信号的均值均值meanmean离散信号的均方值均方值meansquaremeansquare信号的均方根值均方根值rootmeansquarerootmeansquare即为有效值离散信号的方差方差variancevariance信号的时域分析212212概率密度概率密度probabilitydensityprobabilitydensity函数分析函数分析正弦信号正弦加随机噪声窄带随机信号宽带随机信号概率密度函数概率密度函数常见信号的概率密度函数
信号检测与估计知识点总结(2)
![信号检测与估计知识点总结(2)](https://img.taocdn.com/s3/m/f04c321f0a4c2e3f5727a5e9856a561252d3212d.png)
信号检测与估计知识点总结(2)第三章估计理论1. 估计的分类矩估计:直接对观测样本的统计特征作出估计。
参数估计:对观测样本中的信号的未知参数作出估计。
待定参数可以是未知的确定量,也可以是随机量。
点估计:对待定参量只给出单个估计值。
区间估计:给出待定参数的可能取值范围及置信度。
(置信度、置信区间) 波形估计:根据观测样本对被噪声污染的信号波形进行估计。
预测、滤波、平滑三种基本方式。
已知分布的估计分布未知或不需要分布的估计。
估计方法取决于采用的估计准则。
2. 估计器的性能评价无偏性:估计的统计均值等于真值。
渐进无偏性:随着样本量的增大估计值收敛于真值。
有效性:最小方差与实际估计方差的比值。
有效估计:最小方差无偏估计。
达到方差下限。
渐进有效估计:样本量趋近于无穷大时方差趋近于最小方差的无偏估计。
? 一致性:随着样本量的增大依概率收敛于真值。
Cramer-Rao 界:其中为Fisher 信息量。
3. 最小均方误差准则模型:假定:是观测样本,它包含了有用信号及干扰信号,其中是待估计的信号随机参数。
根据观测样本对待测参数作出估计。
最小均方误差准则:估计的误差平方在统计平均的意义上是最小的。
即使达到最小值。
此时从而得到的最小均方误差估计为:即最小均方误差准则应是观测样本Y 一定前提下的条件均值。
需借助于条)()(1αα-≥F V =????????-=2212122);,(ln );,(ln )(αααααm m y y y p E y y y p E F )(),()(t n t s t y +=θ)(t n T N ),,,(21θθθθ=),(θts {}{})?()?()?,(2θθθθθθ--=T E e E {}0)?,(?2==MSE e E d d θθθθθθθθθd Y f Y MSE )|()(??=件概率密度求解,是无偏估计。
4. 线性最小均方误差准则线性最小均方误差准则:限定参数估计结果与观测样本间满足线性关系。
第三章随机过程的功率谱密度
![第三章随机过程的功率谱密度](https://img.taocdn.com/s3/m/c983de8e0975f46527d3e17c.png)
3.1.1 确定信号的频谱和能量谱密度
确定信号 是在
的非周期实函数,
的傅立叶变换存在的充要条件是:
(1). 满足狄利赫利条件
(2). 总能量有限,即
则信号 的傅立叶变换为 傅立叶反变换为
根据巴塞伐(Parseval)定理(总能量的谱表达式) 称为信号的能量谱密度。
3.1.2 随机过程的功率谱密度 • 随机过程的样本函数 不满足傅立叶存在的
自相关时间从数量上直 观描述随机过程的在时
间上关联范围。
• 功率谱密度函数描述随机过程的平均功率 沿频率轴的分布。
等效功率带宽从数量上 直观描述随机过程在频
率上分布范围。
3.3.1 自相关时间
相同的数学期望
相同的方差
(a)
图Hale Waihona Puke -12(b)和 的样本函数曲线
(a)
图 3-13
(b)
和 的自相关函数
(a)
(b)
图 3-14 自相关时间
因为
,有
由于 扩展比 要大一些, 因此
k1 能描述相关 程度
自相关时间定义:
通常,当 时,可认为 与 的相关性 已经很弱,实际上已经不相关了。
3.3.2 等效功率谱带宽
相同的数学期望
相同的方差
0
t
0
t
(a)
图3-15
(b)
和 的样本函数曲线
(a)
(b)
图3-15 功率谱
式中A为常数。求其功率谱密度。 解:由维纳-辛钦定理
• 样本函数在时间区间 的平均功率。 • 由于样本函数是随机过程的任何一个样本函数,
取决于随机试验,平均功率具有随机性。 • 可采用集合平均消除样本函数的随机性,即
第三章周期信号的傅里叶级数表
![第三章周期信号的傅里叶级数表](https://img.taocdn.com/s3/m/8848010a8762caaedc33d448.png)
2T1 T0
Sa k
2
T0
T1
谱线为离散的(谐波性),在
k0
k
2
T0
时取值,
脉冲周期越大,谱线间隔 0 越小,越密;
各点频谱大小与脉宽 T1 成正比,与周期 T0 成反比;
频谱包络线形状:抽样函数,过零点为最大值为 2T1
T0
主要能量在第一过零点内,第一个零点坐标为:
k 1, kω0T1
k
k
ak
1 T
x(t)e jk0tdt 1
T
T
x(t)e jk(2 T )tdt
T
28
29
解:方法一:直接利用公式进行求解
ak
1 T
x(t)e jk0t dt 1
T
T
x(t)e jk(2 T )t dt
T
方法二:
x(t)
a k e jk0t
a e jk(2 T )t k
k
46
47
48
这两组条件并不完全等价。它们都是傅里叶级 数收敛的充分条件。相当广泛的信号都能满足这 两组条件中的一组,因而用傅里叶级数表示周期 信号具有相当的普遍适用性。
49
50
三 、吉伯斯(Gibbs)现象 满足Dirichlet条件的信号,其傅里叶级数
是如何收敛于 的x。t 特别当 具有xt间
7
补充例题:
例:对单位冲激响应 h(t) 的 (LtT) I系统,其特征函数,
相应的特征值是什么?
解:Q h(t) (t) 的 LTI 系统是恒等系统,所以任何函 数都是它的特征函数,其特征值为 1。
例:如果一个LTI系统的单位冲激响应为, h(t) (t T)
通信原理课后答案
![通信原理课后答案](https://img.taocdn.com/s3/m/62b30b16fad6195f312ba655.png)
1-1.已知英文字母出现的概率为0.105,出现的概念为0.002,试求和的信息量。
o1-2.某信源符号集由,,,和组成,设每一符号独立出现,其出现概率分别为,,,和。
试求该信息源符号的平均信息量。
o1-3.设有4个符号,其中前3个符号的出现概率分别为,,,且各符号的出现是相对独立的。
试计算该符号集的平均信息量。
o1-4.一个由字母、、、组成的字,对于传输的每一个字母用二进制脉冲编码,00代替,01代替,10代替,11代替,每个脉冲宽度为5.(1)不同的字母是等可能出现时,试计算传输的平均信息速率;(2)若每个字母出现的可能性分别为试计算传输的平均信息速率。
o1-5.国际摩尔斯电码用“点”和“划”的序列发送英文字母,“划”用持续3单位的电流脉冲表示,“点”用持续1个单位的电流脉冲表示;且“划”出现的概率是“点”出现概率的。
(1)计算“点”和“划”的信息量;(2)计算“点”和“划”的平均信息量。
o1-6.设一信息源的输出由128个不同的符号组成,其中16个出现的概率为,其余112个出现概率为。
信息源每秒发出1000个符号,且每个符号彼此独立。
试计算该信息源的平均信息速率。
o1-7.设一数字传输系统传送二进制码元的速率为2400,试求该系统的信息速率;若该系统改为传送16进制信号码元,码元速率不变,则这时的系统信息速率为多少(设各码元独立等概率出现)?o1-8.若题1―2中信息源以1000速率传送信息。
(1)试计算传送1的信息量;(2)试计算传送1可能达到的最大信息量。
o1-9.如果二进制独立等概信号的码元宽度为,求和;若改为四进制信号,码元宽度不变,求传码率和独立等概率时的传信率。
o1-10.已知某四进制数字传输系统的传信率为2400,接收端在0.5内共收到216个错误码元,试计算该系统的误码率。
o第二章确知信号本章主要内容:(1)信号和系统的分类(2)能量信号和功率信号时域及频域分析本章重点:1.确知信号的频谱、频谱密度、能量谱密度和功率谱密度2.确知信号的自相关函数和互相关函数本章练习题:2-1 试证明图2-1中周期性信号的频谱为=o2-2 设一个信号可以表示成试问它是功率信号还是能量信号,并求出其功率谱密度或能量谱密度。
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H(z) = B(z)/ A(z)
(3.80)
q
p
∑ ∑ 其中, B ( z ) = bi z−i , A( z ) = ai z−i ,并假设没有零极点对消。
n−1
)
P3 矩是其自变量的对称函数,例如
mnx (τ1,τ 2 ,",τ n−1) = mnx (τ 2 ,τ1,",τ n−1) = mnx (τ n−1,τ 2,",τ1) 等。
P4 如果{x(k)}为偶,即 x(k ) = x(−k) ,则其 n 阶矩满足对称条件
mnx (τ1,τ 2,",τ n−1) = mnx (−τ1, −τ 2,", −τ n−1) n > 2 ,即为“时间可反转”。 3.2.3 特例
( ) M
x n
ω1 ,ω2 ,",ωn−1
= X (ω1 ) X (ω2 ) " X (ωn−1 ) X * (ω1 + ω2 + " + ωn−1 )
和
Ψnx (ω1 + " + ωn−1 ) = φx (ω1 ) + φx (ω2 ) + " + φx (ωn−1 ) − φx (ω1 + " + ωn−1 )
−1
)
=
Y
(ω1
)Y
(ω2
)"Y
∗
(ω1
+
"
+
ωn−1
)
M
y n
(ω1 ," , ωn −1 )
=
M
h n
(ω1 ," , ωn −1 ) M
x n
(ω1 ," , ωn −1 )
其中,
M
h n
(ω1
,"
,
ωn
−1
)
=
H
(ω1)" H
(ωn −1 ) H
∗ (ω1
+"
+
ωn −1 )
系统输入和输出信号的 n 阶矩之间的关系为
授课教师:姬红兵教授 hbji@
49
(偶)
(3.7)
更新日期 2011 年 4 月 1 日
研究生课程:现代信号处理-高阶统计量分析 课程编号:0211007(博)0221023(硕) 西安电子科技大学
X I (ω) = − X I (−ω)
(奇)
(3.8)
或
X (ω) = X (−ω)
∫ x(k) = 1 +π X (ω )e jωk dω
2π −π X (ω) = X R (ω) + jX I (ω)
或
X (ω) = X (ω) exp{jφx (ω)}
如果{x(k)}为实,则有 X (ω) = X * (−ω) 共轭对称性,有
(3.3)
(3.4) (3.5) (3.6)
X R (ω) = X R (−ω)
k =−∞
3.2.2 性质
P1
如果
x(k
)
=
ax1(k
)
,且
a
为常数,则有mnx(1,",τn−1 )
=
a
m n x1 n
(τ1,",τ
n−1 )
P2 如果 x(k) = x1(k) + x2 (k) ,则一般有
mnx
(τ1,",τ
n−1
)
≠
m x1 n
(τ1,",τ
n −1
)
+
m x2 n
(τ1,",τ
= lim 1
M ~x (k ) 2 = 1 J +N −1 ~x k
M →∞ 2M + 1 k=−M
N k=J
2
或
~x =< ~x (k ) 2 > N
其中 J 是求和起点, < ⋅ > N 是周期序列时间平均运算。所以有
~x (k) =< X~(λ)e j(2π N )kλ > N
X~(λ) = X~(λ) exp{jφ~x (λ)}, λ = 0,1,", N − 1
=
k
∞ =−∞
x(k
)⎜⎜⎝⎛
τ1
∞
x
=−∞
k
+τ1
e − jω1τ1
⎟⎟⎠⎞
"⎜⎜⎝⎛
τ
n
∞ −1 =
x
−∞
k
+ τ n−1
e − jωn−1τ n−1
⎟⎟⎠⎞
∞
∑ =
x(k )e j(ω1+ω2 +"+ωn−1)k X (ω1 ) X (ω2 )" X (ωn−1 )
k =−∞
= X (ω1 ) X (ω2 )" X (ωn−1 ) X * (ω1 + ω2 + " + ωn−1 )
m2x (τ1) = m2x (−τ1)
可看成为{x(k)}和{x(− k)} 的线性卷积
3 阶矩:
∞
∑ m3x (τ1,τ 2 ) = x(k )x(k + τ1)x(k + τ 2 ) (三重相关) k =−∞
3.3 能量信号的矩谱
设{x(k)}, k=0, ± 1, ±2" 为一实能量信号,具有 n 阶矩 mnx (τ1,",τ n−1 )
(偶)
(3.9)
φx (ω) = −φx (−ω)
(奇)
(3.10)
如果 {x(k )}(实或复)为偶,即 x(k) = x∗(−k) ,则有 X (ω) = X * (ω) ,即其 Fourier
变换为实函数。 Parseval 定理:
∑ ∫ Ex
+∞
= x(k) 2
k =−∞
=
1 2π
+π X (ω) 2 dω
能量信号的矩谱是频率ωi 的连续函数, n > 2 时,为周期函数,周期为 2π 。
通常
{ } M
x n
(ω1
,
ω
2
,"
,
ω
n
−1
)
=
M
x n
(ω1
,
ω
2
,"
,
ω
n−1
)
exp
jΨnx (ω1,ω2 ,",ωn−1 )
3.3.2 另一种定义
( ) ∑ ∑ ( ) ∑ ( ) M
x n
ω1,ω2 ,",ωn−1
(3.12)
∑ X~ (λ) = 1 N −1 ~x (k )e− j(2π N )kλ , λ = 0,1,", N − 1 N λ=0
{ } 显然, X~(λ) 一般是复数且周期为 N ,即 X~(λ) = X~(λ + N ) 。
周期序列 {~x (k )}的平均功率为
(3.13)
∑ ∑ ( ) P~x
dω1dω2dω3
“峰态”
3.3.5 矩谱和 LTI 系统的关系
设{h(k)}为稳定的 LTI 系统的冲击响应,其频率传递函数为 H (ω)
+∞
H (ω) = ∑ h(k) exp{− jωk} k =−∞
设 {x(k )}为输入, {y(k )} 为输出,即
授课教师:姬红兵教授 hbji@
研究生课程:现代信号处理-高阶统计量分析 课程编号:0211007(博)0221023(硕) 西安电子科技大学
第三章 确定性信号的矩谱分析
3.1 引言
信号处理应用中有许多情况下信号在每一时刻的值是知道的,如有限时间信号,这 类信号称为确定性信号。相反,随机信号的取值在每个时刻是不确知的。第二章中已 经讨论了随机信号的矩、累积量和累积量谱的定义和性质。本章介绍确定性信号的高 阶矩和高阶矩谱的定义和性质,讨论能量和功率确定性信号的矩和矩谱。由于累积量 对分析确定性信号没有明显的益处,所以讨论中仅考虑矩。
(3.32)
1 阶矩:
∞
∑ m1x = x(k) k =−∞
2 阶矩:
∞
∑ m2x (τ1 ) = x(k)x(k + τ1 ) k =−∞
授课教师:姬红兵教授 hbji@
51
(均值)
(3.33)
(自相关序列)
(3.34)
更新日期 2011 年 4 月 1 日
研究生课程:现代信号处理-高阶统计量分析 课程编号:0211007(博)0221023(硕) 西安电子科技大学
研究生课程:现代信号处理-高阶统计量分析 课程编号:0211007(博)0221023(硕) 西安电子科技大学
Ψ2x (ω) = 0 能量谱为实、非负偶函数,抑制了相位信息。从能量谱仅能唯一地恢复最小相位 和最大相位信号。
双谱:n=3
( M
x 3
ω1 ,ω2
)
=
X
(ω1 )X
(ω2
)X
* (ω1
+
周期序列的 Parseval 定理为
∑ ∑ N −1 ~x (k ) 2 = 1 N −1 X~ (λ) 2
k =0
N λ=0
P~x
=<
~x (k) 2
>N =
1 N
<
X~ (λ) 2
>N
3.2 能量信号的矩
(3.19) (3.20)
3.2.1 定义
设{x(k )},k=0, ± 1, ±2" 为一实能量有限信号,且假设其矩存在,则 n 阶矩为一 n −1