产生噪声调幅干扰信号，并画出时域和功率谱
上传时间： 2013-12-22
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产生噪声调频干扰信号，并画出它的时域和功率谱
上传时间： 2013-12-22
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产生射频噪声干扰信号，并画出他的波形和功率谱
上传时间： 2017-08-08
上传用户：anng
本文是一种新算法的干扰信号侦测、追踪与定位系统，与现有同类产品相比可节约成本
上传时间： 2014-12-21
上传用户：jjj0202
干扰信号的灰色估计仿真程序及分析，属于灰色估计理论基础
上传时间： 2017-09-25
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由于低场磁共振自由感应（FID-Free Induction Decay）信号十分微弱,信噪比低,所以信号放大电路的设计、调试具有一定的困难.该文首先对低场磁共振电路系统的各个功能模块进行了分析,并估算了低场磁共振的信号幅值,然后重点对天线接口和前置放大两个电路模块进行了分析研究.天线接口电路是射频发射电路、信号接收电路与磁体天线的接口电路.针对接收信号弱、信噪比低的情况,天线接口电路不但要实现天线的三个状态（发射、泄放、接收）间的切换,而且要对信号进行无源放大.该文在完成了天线接口电路功能分析后,建立了简化模型,然后对其参数进行分析计算,得出了满足最大放大倍数和期望带宽时的调试指导参数,还据此设计了校验信号发生电路.前置放大电路主要完成磁共振FID信号的有源放大.该文在进行了方案讨论后,给出了具体的前置放大电路,并对其工作状态进行了静态工作点计算和动态仿真分析,计算了增益系数,分析了带宽,并作了噪声分析.该文还参照高频电路的设计特点,分析了低场磁共振信号放大电路的噪声干扰的来源、种类;讨论了器件选择、电路布板等方面的注意事项;给出了减小噪声干扰的一些具体措施.
上传时间： 2013-06-01
上传用户：hanli8870
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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直接序列扩频通信技术，具有抗干扰、保密性强、可实现码分多址通信和高精度测量的优点，其中信号的快速捕获是扩频体制的关键。扩频系统虽然本身具有抗干扰能力，但在强干扰情况下，系统性能将严重恶化，大大影响捕获的精度，甚至无法捕获。因此，在接收机接收到信号以后，在捕获前可以利用自适应天线阵进行抗干扰滤波，增强系统的抗干扰能力。同时，抗干扰滤波可能会对扩频信号的捕获带来一定的影响，对这个问题也需要进行分析。 本文取材于“GPS空域抗干扰接收机”研究课题，以该课题为背景，从扩频信号捕获的角度出发，利用仿真数据，针对自适应天线阵抗干扰滤波和捕获进行Matlab仿真，研究分析不同的抗干扰滤波方案对扩频信号捕获产生的影响，确定FPGA设计方案，在ISE中将设计方案实现为具体的VHDL程序，并通过Modelsim仿真比对，为“GPS空域抗干扰接收机”课题研究中方案的确定提供了技术支撑。
上传时间： 2013-04-24
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雷达截获接收机、反辐射导弹等电子设备的使用对军用雷达的生存构成了严重威胁。因此，雷达必须避免被敌方电子设备截获和干扰。这种形式下噪声雷达应运而生，其中一种很成熟的便是噪声调频雷达。上世纪八十年代，我们课题组成功研制了噪声调频雷达原理样机。虽然该雷达具有十分优异的LPI性能，但是限于当时的电子技术水平，该雷达采用模拟器件实现，使得雷达的体积较大、工作稳定性受外界环境影响大，在小型化、高精度的应用领域受到诸多限制。FPGA是上世纪八十年代发展起来的数字技术，具有体积小、精度高、稳定性好和速度快等特点。 本文在噪声雷达课题组研究的基础上，设计实现噪声调频雷达信号处理系统。内容安排如下：第一章介绍噪声雷达的研究背景和发展前景；第二章介绍噪声调频雷达的原理，证明混频器输出信号各态历经性；第三章介绍FPGA开发软硬件环境；第四章详细阐述基于FPGA技术的噪声调频雷达信号处理系统设计和系统中关键模块的设计实现；第五章对设计的FPGA信号处理系统进行仿真和验证。最后，第六章对全文进行总结，指出了设计中的不足和须改进的地方。
上传时间： 2013-05-21
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本文介绍了从人体采集到的脉搏波信号，由于脉搏波信号信噪比比较低，给后续参数的准确测量带来了困难，所以对于噪声干扰的去除是非常重要而必须的。其中脉搏波信号中常见的噪声有工频干扰、基线漂移、肢体抖
上传时间： 2013-07-23
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