教你准确识别漂讯信号
钓鱼如何正确看漂_教你准确识别漂讯信号
1、浮漂轻点轻触。多为鲫鱼在试探，连点连触则提竿。
2、浮漂微微上升一点，徐徐下沉一目半目。说明鱼已吃稳，可
提竿。
3、尾漂慢慢地从顶部，只送半粒到一粒，浮漂不动(有时被误认为是小鱼或碰线)，是提竿时机。
4.浮漂有的时候会慢慢的往下沉。不可忽视它的动静，浮漂的动作愈慢，鲫鱼、鲤鱼、草鱼上钩的痕迹越明显。
5.星漂微微颤动后，略沉半粒至一粒，漂动即停止。这时提竿时机是浮漂刚刚下沉，其过程很短，垂钓者若不是精力高度集中，稍
有迟缓，即可痛失良机。
6.浮漂一点一点，连续点动，动作很小。也是鲫鱼已吃稳的迹象，即可提竿。
7.浮漂点动后，接着慢慢上送。动作愈慢鲫鱼愈大，动作速度快多半是小鲫鱼。
8.浮漂轻轻斜向移位，或平移，或微沉，都要及时提竿。
9.浮漂有力猛点时。只点一下动作大，不下沉也不上送，鱼饵已吃到嘴里，鱼儿较大应及时提竿。
10.浮漂横向移动，还有点向下的动作，即提竿。
11.浮漂横移。不送漂也不黑漂，只作平行横向移动，此时鱼已
咬钩，可提竿。
12.未见浮漂下沉，但送漂时往往是大鱼。说明鱼已吞饵，提必
获鱼。
13.浮漂微微颤动时，连续不停，鱼已咬钩。
14.浮漂突然快速下沉，或快速上送，多半是小鲫鱼咬钩。
15.浮漂横卧水面不沉不动。这往往是大鲫鱼半路咬钩，及时提
竿起鱼。
16.浮漂在水面微微连续点颤、轻送或轻沉，是鱼咬钩，应及时
提竿。
17.找窝试点时，空钩下送，浮漂不下沉或突然下沉。这往往是
鱼咬空钩，不可忽视，及时提竿可得鱼。
18.送漂后浮漂迅速恢复原状，漂相为一粒送平后又恢复原状。
出现这种现象多为虾蟹脚爪拨动所致，起竿多为空钩。
19.黑漂后迅速恢复原状，漂相为一粒粒斜向入水，然后恢复原状。多为小杂鱼咬钩捣乱。
20.浮漂在水下忽闪一下。这鱼儿碰线所致，不用提竿。
1.调漂
2.带饵调漂
调漂时双钩挂饵，水线长度控制在饵球不触底、双饵悬浮。悬浮在水中的双饵，其自重已被浮漂的浮力平衡掉，自重为零，在水中
飘飘忽忽的。鱼游近钓饵时，一吸一吐的水流都能带动钓饵移动并
导致浮漂产生位移。
采用这种方法调漂的人，从思想上来说，是在追求一种绝对灵敏，总是希望在鱼吃饵的第一动作中将其捕获。不过灵敏过度也带来了
一定的副作用--浮漂的虚假信号明显增多，翩翩起舞的浮漂，会搞
得你头昏脑胀，无所适从。
虽说带饵调漂会造成浮漂假动作增多，但也不是没有应对之策，采用调灵钓钝之术即可化解假动作的烦恼。比如说挂双饵调一目，
可以钓二目、钓三目，甚至可以钓五目、钓六目，只要浮漂有信号，大胆钓钝无妨。对钓者而言不怕浮漂乱动，就怕浮漂不动。
3.不带饵调漂
4.单钩调漂
调漂之前将底钩剪去，只保留一个钩子。喜欢采用这种方法调漂的人，强调的是在垂钓时一定要让一只钩子卧在水底，另一只钩子
触底，而且调钓之间不用那么绕脑子。此方法简单实用，为多数中
老年人采用。
比如说，你习惯钓三目，那就单钩半水调到三目，忽略一只钩的重量，调好后再换上一副相同的子线。钓的时候让浮漂露出水面三目，此时底钩肯定卧底，上钩也触底。
一、提高反应能力
钓鱼的关键就在于观察鱼漂和及时提竿。初学钓鱼的朋友，要经过较长时间的练习才能得心应手，这可以锻炼人的反应能力，同时
也提高了脑细胞的灵活性。
钓鱼的关键就在于观察鱼漂和及时提竿
二、保护和恢复视力
三、整理钓具使人心灵手巧
四、使人心态平和
现代都市，生活节奏加快，工作压力也比较大，身心有时很难放松下来，当进入“你与池水一线牵”的境界时，什么荣辱、悲欢、
得失、功过等等挂心的事情，都会被面前这池清水过滤得干干净净。
点击下页还有更多>>>夏季雨天钓鱼的技巧
微弱信号相关检测
微弱信号相关检测 前言 随着现代科学研究和技术的发展，人们越来越需要从强噪声中检测出有用的微弱信号，于是逐渐形成了微弱信号检测这门新兴的科学技术学科，其应用范围遍及光学、电学、磁学、声学、力学、医学、材料等领域。微弱信号检测技术是利用电子学、信息论、计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原电子学、信息论、计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点与相关性，检测被噪声淹没的微弱有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比，从而提取有用信号。微弱信号检测所针对的检测对象，是用常规和传统方法不能检测到的微弱量。对它的研究是发展高新技术，探索及发现新的自然规则的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要的应用价值。 目前，微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学技术研究不可缺少的手段。显然，对微弱信号检测理论的研究，探索新的微弱信号检测方法，研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一大热点。 1.概述 微弱信号是测量技术中的一个综合性技术分支，它利用电子学，信息论和物理论的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特征和相关性，检测并恢复被背景噪声所掩盖的微弱信号，微弱信号的检测重点是如何从强噪声中提取有用信号，探测运用新技术和新方法来提高检测系统中的信噪比。 在检测淹没在背景噪声中的微弱信号时，必须对信号进行放大，然而由于微弱信号本身的涨落，背景和放大器噪声的影响，测量灵敏度会受到限制。因此，微弱信号的检测有以下三个特点：（1）需要噪声系数尽量小的前置放大器，并根据源阻抗与工作频率设计最佳匹配（2）需要研制适合微弱信号检测原理并能满
信号检测与估计课程体会
信号检测与估计课程的主要内容 信号检测与估计重点论述了信号的随机性及统计处理方法；概述了信号检测与估计的基本概念；扼要介绍了了信号检测与估计理论的基研知识，即随机变量、随机过程及其统计描述和主要统计特性，复随机过程及其统计描述，随机参量信号及其统计描述等；在论述信号统计检测基本概念的基础上，讨论了确知信号的最佳检测准则、判决式和性能分析，随机参量信号的统计检测，以及一般高斯信号和复信号的统计检测问题；在研究了匹配滤波器理论和随机过程的正交级数展开两个预备知识后，讨论了高斯白噪声中确知信号波形的检测、高斯有色噪声中确知信号波形的检测及高斯白噪声中随机参量信号波形的检测；还讨论了复信号波形的检测问题；重点讨论了信号参量的统计估计准则、估计量的构造和性质、非随机矢量函数的估计及信号波形中参量的估计；对线性最小均方误差估计和线性最小二乘估计导出了它们的递推算法公式，并简要讨论了非线性最小二乘估计问题；信号波形的估计问题，重点讨论了连续、离散维纳滤波器的设计，均方误差的计算，离散卡尔曼滤波的信号模型，利用正交投影及其引理导出的离散卡尔曼滤波递推算法公式、含义、递推计算方法、特点和性质及其扩展；还简要讨论了非线性离散状态估计问题；论述了噪声、杂波环境中信号的恒虚警率检测，可看作是信号检测与参量估计相结合的具体应用；本章还简要讨论了信号的非参量检测和稳健性检测的基本理论和方法 实际应用 随着现代通信理论、信息理论、计算机科学与技术及微电子技术等的飞速发展，随机信号统计处理的理论和技术也在向干扰环境更复杂、信号形式多样化、技术指标要求更高、应用范围越来越广的方向发展，并已广泛应用于电子信息系统、生物医学工程、航空航天系统工程、模式识别、自动控制等领域。目前信息科技的迅猛发展已成为世界科技变革发生和发展的驱动力量。在雷达、通信、声呐、遥控遥测、图像处理、自动控制等各种各样的应用信息系统中，信息传输的可靠性和真实性已经成为核心问题。我们知道，在信息的传输与交换过程中，都是通过信号这一物理实体来实现的。信号是信息的载荷者、传送者。在信号产生和传输的过程中，必然受到各种干扰因素的影响，因而必须加以处理，才能提供给信息接收者使用。由于被传输的信号本身和各种干扰往往具有随机性，信号处理设备必须进行统计分析，而这个统计分析的基本任务是检测信号（即判定某种信号是否存在）和估计携带信息的信号参量。由此可知，信号检测与估计理论就是信号处理的统计理论，所要解决的问题是信息传输系统的基本问题，因而具有广泛的应用性。MATLAB编程实践感想 MATLAB是由美国Math Works公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动
matlab语音信号采集与初步处理要点
《matlab与信号系统》实验报告 学院： 学号： 姓名： 考核实验——语音信号采集与处理初步 一、课题要求 1．语音信号的采集 2．语音信号的频谱分析 3．设计数字滤波器和画出频率响应 4．用滤波器对信号进行滤波 5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱 6．回放和存储语音信号 （第5、第6步我放到一起做了） 二、语音信号的采集 本段音频文件为胡夏演唱的“那些年”的前奏（采用Audition音频软件进行剪切，时长17秒）。运行matlab软件，在当前目录中打开原音频文件所在的位置，采用wavread函数对其进行采样，并用sound函数可进行试听，程序运行之后记下采样频率和采样点。 利用函数wavread对语音信号的采集的程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 程序运行之后，在工作区间中可以看到采样频率fs=44100Hz，采样点bits=16
三、语音信号的频谱分析 先画出语音信号的时域波形，然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。语音信号的FFT频谱分析的完整程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 n = length (y) ; %求出语音信号的长度 Y=fft(y,n); %傅里叶变换 subplot(2,1,1); plot(y); title('原始信号波形'); subplot(2,1,2); plot(abs(Y)); title('原始信号频谱'); 程序结果如下图： 四、设计数字滤波器和画出频率响应 根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标： 1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB； 2）高通滤波器性能指标，fc=4800 Hz，fp=5000 Hz As=100dB，Ap=1dB。
雷达信号检测
科研报告 课程名称：信号检测与估值 题目：匹配滤波器在雷达信号中的应用院（系）：信息与控制工程学院 专业方向：信号与信息处理 姓名：许娟 学号：1508210675 任课教师：毛力 2015 年1月14日
匹配滤波器在雷达信号中的应用 摘要 本文介绍了雷达系统及有关匹配滤波器的主要内容，着重介绍与分析了雷达系统信号处理的脉冲压缩(匹配滤波)现代雷达技术，雷达系统通过脉冲压缩解决解决雷达作用距离和距离分辨力之间的矛盾，最后实现对雷达目标的检测。关键词:雷达系统脉冲压缩
Abstract This paper introduces the radar system and the main content of the matched filter, this paper introduces and analyses emphatically the signal processing of the pulse compression radar system (matched filtering) of modern radar technology, by pulse compression radar system to solve the contradiction between the radar range and distance resolution,finally the realization of the radar target detection. Keywords:pulse compression radar system
视觉检测原理介绍
技术细节 本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术，基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术，成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术，使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。 图1 控制系统流程图 光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数(灰度分布,RGB分值等)，从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来，通过后续的系统进行下一步操作，主要分为以下几部分 CCD/CMOS图像采集部分 系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为320MB/s的面阵CCD/CMOS。像素分别为4000*3000和1600*1200，帧率达到10FPS。使用CCD/CMOS 作为输入图像传感器，从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度，需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值，再经过A/D转换后由DSP/ FPGA芯片进行信号采集，即视频信号的量化处理过程，图像采集处理过程如图所示：
图2 图像采集处理过程 数据处理部分 在自动检测中，是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域，每一个区域都满足特定区域的一致性，且是连通的，不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配，基于特征的匹配方法一般分为四个步骤：特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。 算法基本步骤如下: 1)利用图像的色彩、灰度、边缘、纹理等信息对异源图像分别进行分割，提取区域特征； 2)进行搜索匹配，在每一匹配位置将实时图与基准图的分割结果进行融合，得到综合分割结果； 3)利用分割相似度描述或最小新增边缘准则找出正确匹配位置。 设实时图像分割为m个区域，用符号{A1，A2，… Am}表示，其异源基准图像分割为n个区域，用符号{B1，B2，…Bn}表示。分割结果融合方法如下: 在每一个匹配位置，即假设的图像点对应关系成立时，图像点既位于实时图中，又位于其异源基准图像中，则融合后区域点的标识记为：（A1B1，A1B2，…，A2B1，A2B2，…）。标识AiBj表示该点在实时图中位于区域i，在基准图中位于区域j。算法匹配过程如下图所示：
微弱信号的检测方案设计
微弱信号的检测方案设计 一、原理分析 针对微弱信号的检测的方法有很多，比如滤波法、取样积分器、锁相放大器等。下面就针对这几种方法做一简要说明。 方案一：滤波法。 在大部分的检测仪器中都要用到滤波方法对模拟信号进行一定的处理，例如隔离直流分量，改善信号波形，防止离散化时的波形混叠，克服噪声的不利影响，提高信噪比等。常用的噪声滤波器有：带通、带阻、高通、低通等。但是滤波方法检测信号不能用于信号频谱与噪声频谱重叠的情况，有其局限性。虽然可以对滤波器的通频带进行调节，但其噪声抑制能力有限，同时其准确性与稳定性将大打折扣。 方案二：取样积分器 取样积分法是利用周期性信号的重复特性，在每个周期内对信号的一部分取样一次，然后经过积分器算出平均值，于是各个周期内取样平均信号的总体便呈现出待测信号的真实波形。由于信号的取样是在多个周期内重复进行的，而噪声在多次重复的统计平均值为零，所以可大大提高信噪比，再现被噪声淹没的波形。 其系统原理图如图2-1所示。 Vo(t) Vr(t)
一个取样积分器的核心组件式是取样门和积分器，通常采用取样脉冲控制RC 积分器来实现，使在取样时间内被取样的波形做同步积累，并将累积的结果保持到下一次取样。 取样积分器通常有定点式和扫描式两种工作模式。定点式是测量周期信号的某一瞬态平均值，经过m 次取样平均后，其幅值信噪比改善为ni si n s V V m V V ；扫描式取样积分器利用取样脉冲在信号波形上延时取样，可用于恢复与记录被测信号的波形，由于其采样过程受到门脉冲宽度的限制，只有在门宽范围内才能被取样。 方案三：锁相放大器 锁相放大器也称为锁定放大器（Lock-In-Amplifier,LIA ）。它主要作为一个极窄的带通滤波器的作用，而非一般的滤波器。它的原理是基于信号与噪声之间相关特性之间的差异。锁相放大器即是利用互相关原理设计的一种同步相关检测仪，利用参考信号与被测信号的互相关特性，提取出与参考信号同相位和同频率的被测信号。锁定放大器可在比被测信号强100dB 的噪声干扰中检测出有用信号。其原理框图如图2-3。 锁相放大器的核心部件是鉴相器，它实现了被测信号与参考信号的互相关运算。它把输入信号与参考信号进行比较，当两个信号相位完全 放大器 带通滤波 鉴相器 低通滤波器 移相器 本地振荡器 Vs(t)+Vn(t V o
语音信号采集与处理课程设计
河南科技大学 课程设计说明书课程名称微机应用技术课程设计 题目语音信号采集与处理课程设计 学院医学技术与工程学院 班级生物医学工程1201班 学生姓名 指导教师杨晓利 日期 2014年3月29日
课程设计任务书 （指导教师填写） 课程设计名称微机应用技术课程设计 学生姓名 专业班级生物医学工程1201班 设计题目语音信号采集与处理课程设计 课程设计目的 1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法； 2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法； 3．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。 设计内容、技术条件和要求 1．语音信号的采集 用windows自带的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，理解采样频率、采样位数等概念。 wavread函数调用格式： y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。 [y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。 y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。2．语音信号的频谱分析 首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。 时间进度安排 第1周：查阅资料； 第2周：实现设计内容 第3周：整理资料，撰写课程设计任务书 1
现代雷达信号检测及处理
现代雷达信号检测报告
现代雷达信号匹配滤波器报告 一 报告的目的 1.学习匹配滤波器原理并加深理解 2.初步掌握匹配滤波器的实现方法 3.不同信噪比情况下实现匹配滤波器检测 二 报告的原理 匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，下面从实信号的角度 来说明匹配滤波器的形式。一个观测信号)(t r 是信号与干扰之和，或是单纯的干扰)(t n ，即 ? ??+=)()()()(0t n t n t u a t r (1) 匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，对线性处理采用最大信噪比准则。以)(t h 代表线性系统的脉冲响应，当输入为(1)所示时，根据线性系统理论，滤波器的输出为 ?∞ +=-=0)()()()()(t t x d h t r t y ?τττ (2) 其中 ?∞ -=0 0)()()(τττd h t u a t x ， ?∞ -=0 )()()(τττ?d h t n t (3) 在任意时刻，输出噪声成分的平均功率正比于 [ ] ??∞∞=?? ? ???-=0 20202 |)(|2)()(|)(|τττττ?d h N d h t n E t E (4) 另一方面，假定滤波器输出的信号成分在0t t =时刻形成了一个峰值，输出信 号成分的峰值功率正比于 2 02 2 0)()()(? ∞ -=τττd h t u a t x (5) 滤波器的输出信噪比用ρ表示，则
[ ] ?? ∞ ∞ -= = 2 02 02 2 20|)(|2)()(| )(|) (τ ττ ττ?ρd h N d h t u a t E t x (6) 寻求)(τh 使得ρ达到最大，可以用Schwartz 不等式的方法来求解.根据Schwartz 不等式，有 ??? ∞ ∞ ∞ -≤-0 20 2 02 0|)(||)(|)()(τττττ ττd h d t u d h t u (7) 且等号只在 )()()(0*τττ-==t cu h h m (8) 时成立。由式(1)可知匹配滤波器的脉冲响应由待匹配的信号唯一确定，并且是该信号的共轭镜像。在0=t t 时刻，输出信噪比SNR 达到最大。 在频域方面，设信号的频谱为 ，根据傅里叶变换性质可知，匹配滤 波器的频率特性为 (9) 由式(9)可知除去复常数 c 和线性相位因子 之外，匹配滤波器的频率 特性恰好是输入信号频谱的复共轭。式 (2)可以写出如下形式： (10) (11) 匹配滤波器的幅频特性与输入信号的幅频特性一致，相频特性与信号的相位谱互补。匹配滤波器的作用之一是：对输入信号中较强的频率成分给予较大的加权，对较弱的频率成分给予较小的加权，这显然是从具有均匀功率谱的白噪声中过滤出信号的一种最有效的加权方式；式(11)说明不管输入信号有怎样复杂的非线性相位谱，经过匹配滤波器之后，这种非线性相位都被补偿掉了，输出信号仅保留保留线性相位谱。这意味着输出信号的各个频率分量在时刻达到同相位，同相相加形成输出信号的峰值，其他时刻做不到同相相加，输出低于峰值。 匹配滤波器的传输特性 ,当然还可用它的冲激响应 来表示，这时有：
信号检测与处理计算题
信号检测与处理 1、设在某二元通信系统中，有通信信号和无通信信号的先验概率分别为：P(H 1)=0.8，P(H 0)=0.2。若对某观测值x 有条件概率分布f(x|H 1)=0.25和f(x|H 0)=0.45，试用最大后验概率准则对该观测样本x 进行分类。 2、在存在加性噪声的情况下，测量只能为2v 或0v 的直流电压，设噪声服从均值为0、方差为 2 σ的正态分布，设似然比门限值为0l ，试对测量结果进行分类（10分） 3、设二元假设检验的观测信号模型为： H0:x=-1+n H1:x=1+n 其中n 是均值为零、方差为1/2的高斯观测噪声。若两种检验都是等先验概率的，而代价因子为： C 00=1 ,C 10=4, C 11=2 C 01=8。试求Bayes 判决表示式，并画出bayes 接收机形式。 4、设x1,x2,…xn 是统计独立的方差为2σ的高斯随机变量，在H1假设下均值为a1，H0假设下均值为a0，似然比门限为0l ，试对其进行判决，并求两种错误概率。（20分） 5、在二元数字通信系统中，时间间隔T 秒内，发送一个幅度为d 的脉冲信号，即s 1=d,代表1；或者不发送信号，即s 0=0，代表0。加性噪声服从均值为0，方差为1的高斯分布，当先验概率未知，正确判决不花代价，错误判决的代价相等且等于1时，采用极大极小准则计算其极大极小风险为多大，相应的q 0为多少？ 6、在加性噪声背景下，测量0V 和1v 的直流电压在P(D1|H0)=0.1的条件下，采用Neyman-Pearson 准则，对一次测量数据进行判决。假定加性噪声服从均值为0，方差为2的正态分布。（已知erf(0.9)=0.7969） 第四章 1、已知发送端发送的信号分别为???≤≤-=≤≤=T t t A t s T t t A t 0,sin )(0,sin )(s 1 0ωω 试利用最小错误概率准则设计一台接收机，对如下假设做出判决，并画出接收机的结构形式。 ???+=+=) ()()(:H )()()(:H 1100t n t s t x t n t s t x ，n(t)服从均值为0功率谱密度为N 0/2的高斯白噪声。 2、已知发送端发送的信号分别为???≤≤=≤≤=T t t A t s T t t A t 0,2sin )(0,sin )(s 1 0ωω 试利用最小错误概率准则设计一台接收机，对如下假设做出判决，并画出接收机的结构形式。 ???+=+=)()()(:H )()()(:H 11 00t n t s t x t n t s t x ，n(t)服从均值为0功率谱密度为N 0/2的高斯白噪声。 3、已知发送端发送的信号分别为???≤≤=≤≤=T t t A t s T t t 0,sin )(0,0)(s 1 0ω 试利用最小错误概率准则设计一台接收机，对如下假设做出判决，并画出接收机的结构形式。 ???+=+=)()()(:H )()()(:H 11 00t n t s t x t n t s t x ，n(t)服从均值为0功率谱密度为N 0/2的高斯白噪声。
基于MATLAB的语音信号的采集与处理详解
数字信号处理 课程设计 题目：基于MATLAB的语音信号的采集与处理学院：皖西学院 专业：通信工程 班级：通信1001班 学号：2010013461 2010013494 姓名：刘敏纵大庆指导教师：何富贵
摘要: 本次课程设计题目为<<基于MATLAB的语音信号的采集与处理>>。首先我们利用计算机上的录音软件获得语音信号，然后利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号！
1.背景 2. 设计目的 (2) 3. 设计原理 (2) 4. 设计过程 .......................................... ,,, 3 5. 实验代码及结果 (4) 5.1 语音信号的采集 (4) 5.2 语音信号加噪与频谱分析 ..................................... ,,,, 7 5.3 巴特沃斯滤波器的设计 .. (9) 5.4 比较滤波前后语音信号波形及频谱 (10) 6. 收获与体会 (12) 参考文献 (13)
1. 引言 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、 变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精 度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应(FIR, Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应(IIR，Infin ite Impulse Resp on se) 滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在 z= R处收敛，极点全部在z = 0处(因果系统)，因而只能用较高的阶数达到高的选 择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是 不同频率分量的信号经过FIR滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限单位脉冲响应有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许 设计多通带(或多阻带)滤波器等优点收到人们的青睐[1]。 IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由 延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的 模拟滤波器的成果，如巴特沃斯滤波器等。
浅谈雷达辐射信号分类识别与特征提取
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a618977585.html, 浅谈雷达辐射信号分类识别与特征提取 作者：李梓瑞 来源：《科技传播》2017年第03期 摘要为了研究雷达信号提取和分类识别问题，军事自动化控制和指挥系统的强烈需求是雷达辐射源的有效分类识别。在现代雷达体制下，针对复杂信号的低截获特性，提出了一种新的分类识别方法，以提高雷达辐射源信号的个体识别率。信号脉冲无意调制特征的信号各频带能量可以由小波包变换提取反应，通过泛化能力和学习能力都很强的混合核函数支持向量机进行分类识别并进行仿真。仿真结果证明，这样做有利于提高识别效率，证明其方法的有效性和可行性，且性能优于传统方法。 关键词雷达辐射信号；小波包；混合核函数；雷达辐射源；分类识别 中图分类号 TN95 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）180-0028-02 雷达最初是军事侦察的一种遥测系统，用于目标的检测、定位与测距。随着雷达技术的发展，它已广泛应用于生产生活的各个方面，尽管如此，如何从雷达提供的数据中识别所检测的目标一直没有解决。 在复杂多变的现代电子战对抗环境下，雷达辐射源信号识别不仅可以用于电子侦察，还可以作为判断敌方武器威胁的依据，在雷达对抗过程乃至整个电子战中都做出了巨大贡献。随着时代的发展，现代社会对于信号识别方法的要求越来越高，顺应时代发展与社会需求，研究并探讨脉内无意调制UMOP的特征，探索理恰当的信号识别方法。 现代战争中，雷达是取得军事优势的重要装备。雷达侦察作为雷达对抗的主要内容之一，在掌握敌方雷达类型、功能，甚至获知敌方兵种和武器部署中已成为各级指挥员的“眼睛”和“耳朵”。雷达辐射源信号的识别在雷达侦察信号处理系统中是最重要、最关键的环节。因此，现阶段衡量雷达对抗设备主要技术水平的重要标志就是识别雷达辐射源信号水平的高低。随着雷达的广泛应用和雷达电子对抗激烈程度的不断加剧，在高密度、高复杂波形、宽频谱捷变的雷达信号环境中，传统的雷达辐射源信号识别方法已无法满足现代社会的需要。因此，国内外各大学者就这一研究领域做了一系列系统深入的研究，其中绝大部分是对雷达辐射源的信号特征的研究，都在尝试探寻新的特征提取方法，期待着能发现新特征参数，从而弥补传统五参数（脉冲宽度、脉冲幅度、载频、脉冲到达时问、脉冲到达方向）的缺陷，目前提出的新特征已有数十种。但面对数量如此众多的雷达辐射源信号新特征，其效能如何，如何甑选是目前重要又迫切需要解决的一个难题。 雷达辐射源信号分选既是现代高技术战争以及未来信息化战争极为重要的环节，也是电子对抗、网络中心战中感知和多模复合制导当中被动雷达寻找器的关键技术，还是电子情报侦查系统以及电子支援系统当中的重要技术。现如今，雷达的低截获概率技术、多参数捷变以及脉
微弱信号的检测提取及分析方法
https://www.360docs.net/doc/a618977585.html,/detail/kerenigma/4462916全部代码和工程报告 基于多重自相关的微弱信号检测及提取方法研究Study on Weak Sigusodial Signal Based on Multi-layer Autocorrelation
目录 一摘要 二选题背景与目的 三实验特点与原理 3.1高斯白噪声 3.1.1概念： (5) 3.1.2基本数字特征及其Matlab实现： (5) 3.2检测及提取方法的原理 3.2.1自相关检测方法 (6) 3.2.2多重自相关法 (7) 3.3本实验采取的微弱信号检测及提取的方法 四实验设计与实现 4.1高斯白噪声的产生与数字特征 4.1.1产生 (8) 4.1.2均值 (8) 4.1.3 方差 (9) 4.1.4 均方值 (9) 4.1.5 自相关函数 (9) 4.1.6 频谱（傅里叶变换）： (10) 4.1.7 功率谱密度： (10) 4.2 原始正弦信号的产生与数字特征 4.2.1 产生 (10) 4.2.2均值 (11) 4.2.3方差 (11) 4.2.4均方值 (11) 4.2.5自相关函数 (11) 4.2.6频谱（傅里叶变换） (11) 4.2.7功率谱密度 (12) 4.3 混合信号的产生与提取 4.3.1混合信号产生 (12) 4.3.2 混合信号的部分数字特征 (13) 4.3.3信号的提取与分析 (14) 五实验结论 六参考文献 七附件 analysis.m extract.m
一摘要 摘要：对高斯白噪声的主要数字特性进行了分析，并通过对在高斯白噪声环境下的正弦信号的检测与提取。并利用Matlab工具，通过wgn 函数生成高斯噪声，通过多重自相关方法，对高斯白噪声环境下的正弦信号进行分析与提取，并给出仿真结果。 关键字：随机信号，弱信号检测提取，多重自相关
信号检测与转换技术 课后题
第1章信号检测与转换技术概述 思考题 1.自动检测与转换系统的基本组成是什么？ 检测是指通过各种科学的手段和方法获得客观事物的量值；转换则是通过各种技术手段把客观事物的大小转换成人们能够识别、存贮和传输的量值。 一个典型的检测与转换系统基本组成如下： 2.简述心电信号检测系统的基本组成及各部分功能。 3.简述工业检测技术涉及的主要物理量有哪些？ 工业检测技术涉及主要内容包括： 热工量：温度、压力（压强）、压差、真空度、流量、流速、物位、液位等。 机械量：直线位移、角位移、速度、加速度、转速、应变、力矩、振动、噪声、质量（重量）等。 几何量：长度、厚度、角度、直径、间距、形状、粗糙度、硬度、材料缺陷等。 物体的性质和成分量：空气的湿度（绝对、相对）；气体的化学成分、浓度；液体的粘度、浊度、透明度；物体的颜色等。 状态量：工作机械的运动状态（启停等）、生产设备的异常状态（超温、过载、泄漏、变形、磨损、堵塞、断裂等）。 电工量：电压、电流、电功率、电阻、电感、电容、频率、磁场强度、磁通密度等。
4.检测仪表和检测系统的技术性能有哪些？有什么含义？如何测量或计算？ 5.测量误差来源有那些？按误差出现的规律，测量误差分哪几类？ 系统误差：简称系差，是按某种已知的函数规律变化而产生的误差。 随机误差：简称随差，又称偶然误差，它是由未知变化规律产生的误差，具有随机变量的一切特点，在一定条件下服从统计规律，因此经过多次测量后，对其总和可以用统计规律来描述，可以从理论上估计对测量结果的影响。 粗大误差：是指在一定的条件下测量结果显著地偏离其实际值时所对应的误差，简称粗差。 6.传感器的基本组成是什么？简述各部分主要功能。 敏感元件（弹簧管、波纹管、膜盒、膜片）能直接感受被测量，并将被测非电量信号按一定对应关系转换为易于转换为电信号的另一种非电量的元件。 传感元件（电位器）能将敏感元件输出的非电信号或直接将被测非电量信号转换成电量信号的元件。 转换电路将传感元件输出的电量信号转换为便于显示、处理、传输的有用电信号的电路。 7.对某量进行多次重复的等精度测量，测量次数为10次，在不考虑系统误差和粗大误差的情况下，测量结果如下，试求标准误差和极限误差，并写出测量结果表达式。123.95, 123.45, 123.60, 123.60, 123.87, 123.88, 123.00, 123.85, 123.82, 123.60。 x=； 8.已知一组测量数据：1,2,3,4,5 500.6,442.4,428.6,370.1,343.1 y=。求其最小二乘线性度。要求：
基于某MATLAB地语音信号采集与处理
工程设计论文 题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名： 班级： 学号：
指导老师： 一.选题背景 1、实践意义： 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,
语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数
雷达信号
摘要 雷达通过对回波信号进行接收检测处理来识别复杂回波中的有用信息．其中，雷达信号波形的选择与设计有着相当重要的作用，它直接影响到雷达发射机形式的选择、信号处理方式、雷达的作用距离及抗于扰、抗截获等很多重要问题。所以，为了选择或者设计出适合特定用途的雷达信号形式，在对雷达系统设计之前有必要研究各种雷达信号的性能。雷达信号模糊函数全面地反映了雷达所发射的信号在距离和速度二维上的测量精度和分辨率，因此，雷达信号模糊函数理论对于雷达最优波形设计具有非常重要的意义。 现代信息技术的发展对现代雷达系统在有效作用距离、分辨率、测量精度以及电子对抗诸多方面提出了越来越高的要求。针对现代雷达的特殊用途，模糊函数理论为系统研究最优波形提供了基本的研究平台。模糊函数把雷达接收机输出信号的复包络描述为雷达目标距离和径向速度的函数，它可以提供分辨力、测量精度和杂波抑制等重要信息。模糊函数可以作为单一目标距离和速度的精度与分辨率评估尺度参数，根据这些参数还可以可靠区分多个目标．采用仿真的方法对雷达信号及其性能进行研究具有许多优越性。首先，通过仿真可以在不更改主要的硬件和软件的情况下，灵活地选择和改变参数值。第二，仿真可使雷达信号的设计人员通过改变参数，评价不同作战环境下各种参数对雷达系统性能的影响。第三，对关键技术及参数在仿真中加以研究，可节省大量的人力、物力和财力，并且具有很高的灵活性和可重复性，从而达到节省研制费用、缩短研制周期的目的。 本文基于雷达信号波形设计，从几类雷达发射信号出发，推导出不同雷达信号的模糊函数的数学模型，并绘制出模糊函数图，根据模糊函数图分析各类信号特点。在此基础上，根据雷达系统的要求（如分辨力、精度、抗干扰等），对线性调频信号雷达进行了仿真实验，评估所设计雷达信号的实用的价值。本文在波形设计过程中主要采用Ｍａｔｌａｂ对各模块进行功能建模和仿真，取得了较好的仿真效果。仿真研究表明，模糊函数全面反映了雷达所发射的信号在距离和速度上的测量精度和分辨能力。在给定目标环境的条件下，模糊函数可以作为设计和选择合适的雷达信号的重要方法。 关键词：雷达信号，波形设计，模糊函数。模糊函数图 第１章引言 随着我国科学事业的迅速发展，雷达研制已进入一个崭新的阶段。人造地球卫星、飞船、火箭、导弹的发射成功，都离不开高精度的雷达设备，目标分辨已成为雷达设计中突出的实际问题。模糊函数是对雷达信号进行分析研究和波形设计的有效工具，是雷达信号理论中极为重要的一个概念。模糊函数最初是在研究雷达目标分辨力问题时提出的，并从衡量两个不同距离和不同径向速度目标的分辨度出发提出了模糊函数的定义。但模糊函数不仅可以说明分辨力，还可以说明测量精度，测量模糊度以及抗干扰状况等问题。 １．１雷达信号模糊函数研究的重要意义
数字信号处理课程设计报告-语音信号的采集与处理
数字信号处理 课程设计报告 课设题目：语音信号的采集与处理 学院： 专业： 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2011 年7月1日
课程设计报告撰写要求 1、页面设置 纸张大小设置为纵向A4，页边距设置为：上3.8厘米，下 3.5厘米，左3厘米，右3厘米，页眉设置为3厘米，页脚设置为2.7厘米，文档网络设置为指定行和字符网格，每行34字，每页34行。 2、段落及字体设置 除各级标题外，首行缩进2字符；图、表及图题、表题首行不缩进，居中放置；图表不应超出版心范围；行距采用单倍行距。 正文中文采用小四号宋体，英文采用新罗马字体（Times New Roman），段前0磅，断后0磅； 一级标题采用小二号黑体，段前12磅，段后12磅 二级标题采用小三号黑体，段前6磅，段后6磅 三级标题采用四号黑体，段前6磅，段后0磅 3、装订要求 采用左侧装订，订两钉。
目录 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 四. 课程设计总结 (39) 五. 设计体会 (40) 六. 参考文献 (41)
一. 课程设计任务 1、语音信号的采集 利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。 2、语音信号的频谱分析 在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。 3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标； 给定滤波器的性能指标如下： (1)低通滤波器的性能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB. (2)高通滤波器的性能指标：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB. (3)带通滤波器的性能指标：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB. 采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应； 4、用滤波器对信号进行滤波 然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化； 5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化； 6、设计系统界面 为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应，选择信号等。 - 1 -
射频识别系统组成与工作原理
射频识别系统组成与工作 原理 Prepared on 24 November 2020
射频识别系统组成与工作原理 1射频识别技术的简介 技术（Radio Frequency Identification，RFID），射频识别技术是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术，射频识别技术是一项利用射频信号通过空间耦合(交变磁场或电磁场)实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。基本的RFID系统至少包含阅读器(Reader)和标签(Tag)。RFID标签由芯片与天线组成，每个标签具有唯一的电子编码。标签附着在物体上以标识目标对象。RFID阅读器的主要任务是控制射频模块向标签发射读取信号，并接受标签的应答，对标签的识别信息进行处理。 由于RFID技术巨大的应用前景，许多企业争先研发。目前，RFID己成为IT业界的热点。各大软硬件厂商，包括IBM、Motorola、Philips、TI、Oarclel、Sun、BEA、SAP在内的各家企业都对RFID技术及其应用表现出浓厚的兴趣，相继投入大量的研发经费，推出各自的软件和硬件产品机系统应用解决方案。在应用领域，以Wal-mart、UPS、Gielltte等为代表的大批企业己经开始准备采用RFID技术对实际系统进行改造，以提高企业的工作效率并为客户提供各种增值业务。 射频识别系统的分类 RFID系统按照不同的原则有多种分类方法。依其采用的频率不同可分为低频系统、中频系统和高频系统三大类；根据标签内是否装有电池为标签通信提供能量，又可将其分为有源系统和无源系统两大类；从标签内保存的信息注入的方式可为分集成电路固化式、现场有线改写式和现场无线改写式三大类；根据读取电子标签数据的技术实现手段，可将其分为广播发射式、倍频式和反射调制式三大类。另外还可依据标签的材质、系统工作距离和阅读器的工作状态等方面对RFID系统进行分类。以下是各主要分类方法的简单描述: 低频系统，一般是指工作频率在100-500kHz之间的系统。典型的工作频率有：125KHz、和225KHz等。其基本特点是标签的成本较低、标签内保存的
信号识别小结
信号识别 1.特征参数法 思路：根据瞬时幅度，瞬时相位，瞬时频率特征参数的差异进行识别优点：计算量小，简单 缺点：受信噪比影响大 2.功率谱方法 思路：经典功率谱估计有直接法，间接法 直接法：P PER w=1 N X N W2 优点：简单，快速 缺点：当数据N太大时，谱曲线起伏加剧，N太小时，谱分辨率不好。 间接法： 2 1 j 1 (k)e M jwk PER N k P x M - - = '=∑ 优点：采用分段取平均值方法使方差性能得到改善。 缺点：方差性能的改善是以牺牲偏差和分辨率为代价的。 3.基于小波变换（衍生的方法） 思路：1.对信号进行小波变换，提取变化后时域的包络方差与均值平方之比作为特征参数 2.提取频域频率，幅度，相位，功率谱密度等特征 3.时域频域相结合 优点：克服傅里叶变换的不足，对瞬时信息具有较强的检测能力 缺点：小波变换的方法对于类间识别效果还不是很理想, 如对2PSK 和4PSK的识别, 单独用该方法还不能达到很好的分类效果, 必须与其它方法结合 使用。 4.高阶累积量方法 思路：计算二阶、四阶、六阶、八阶累积量，并通过归一化、平方等变换寻找差异进行区分 优点：对噪声不敏感 缺点：对载波和码元同步要求较高 5.人工智能识别方法 思路：利用专家系统、人工神经网络、模糊推理、Agent理论、遗传算法等人工智能方法形成经验与知识的推理规则 优点：不依赖数据库的先验知识，分析灵活，自我学习 缺点：容易漏检、误判 6. 基于支持向量机的信号识别 思路：通过优化算法函数（结构风险最小化原理，粒子群优化，模糊数学，粗集理论），模型建立（一对一或一对多）和参数的而选择（带宽、均值、峰值点，归一化瞬时幅度等）进行信号的识别