典型信号相关分析
信号及其特征分析
能量有限性
要点一
总结词
能量有限性是指信号的能量是有限的，并且随着频率的增 加而减小。
要点二
详细描述
根据傅里叶分析理论，任何实际的物理信号都可以被视为 不同频率的正弦波和余弦波的组合。这些正弦波和余弦波 的幅度和相位决定了信号的形状和特征。由于能量守恒定 律，信号的总能量是有限的，并且随着频率的增加而减小 。这意味着在实际应用中，高频率的信号成分通常会被低 频率的成分所主导。
自然信号和人为信号
根据信号的来源，信号可以分为自然信号和人为信号。自然信号是由自 然现象产生的，如地震波、电磁波等，而人为信号则是人类为了传递信 息而创造的，如通信信号、雷达信号等。
信号的应用场景
通信领域
在通信领域中，信号被广泛应 用于传递语音、图像、视频等 信息，如电话、电视、互联网
等。
雷达领域
详细描述
信号的周期性是指信号在时间上呈现规律性的重复变化。例如，正弦波和余弦波是典型的周期性信号，它们的幅 度和相位在固定的时间间隔内重复变化。周期性信号通常具有一个或多个频率成分，这些频率成分决定了信号重 复变化的速度。
稳定性
总结词
稳定性是指信号在一段时间内保持恒定的特性。
详细描述
信号的稳定性是指在较长的时间范围内，信号的参数保持恒定的特性。稳定性可以分为静态稳定性和 动态稳定性。静态稳定性是指信号在平衡状态下保持不变的特性，而动态稳定性则是指信号在受到外 部干扰后能够恢复到原始状态的能力。
可预测性
总结词
可预测性是指根据已知的信号信息，能够预 测未来信号变化的特性。
详细描述
信号的可预测性是指根据已知的信号信息， 能够预测未来信号变化的特性。可预测性取 决于信号的复杂性和规律性。对于具有周期 性、稳定性和可重复性的信号，通常更容易 进行预测。在实际应用中，可预测性对于信 号处理和控制系统具有重要的意义，可以提 高系统的可靠性和稳定性。
2.2 典型信号举例
第2章随机信号2.1 定义与基本特性2.2 典型信号举例2.3 一般特性与基本运算2.4 多维高斯分布与高斯信号2.5 独立信号2.2.1 随机正弦信号给定具有某种概率分布的振幅随机变量A 、角频率随机变量Ω与相位随机变量Θ，（具体概率分布与特性视应用而定），以（时间）参量t 建立随机变量于是，相应于某个参量域T 的随机变量族为正弦随机信号（或称为正弦随机过程)。
2.2 典型信号举例(,)sin()t W W t A t ξ==Ω+Θ{}T t W t ∈,§2.2各种样本函数集中显示的各种样本函数t ＝5时刻的不确定性1(1,); 1,,W A ξπ=Ω=2(1,); 1,,A ξπ=Ω=(1,); 1.5,2,/2n A ξππ=Ω=Θ=123(5,)(5,)(5,)W W W ξξξ举例正弦随机信号{W(t)=Acos(ωt+Θ), -∞<t<∞}其中，A服从参数为σ2的瑞利分布, 而Θ~u[0,2π], 并且A与Θ是独立的。
讨论随机信号W(t)的基本特性。
举例续解答：（1）均值20[()][cos()] [][cos()]1[]cos()2 0E W t E A t E A E t E A t d πωωωθθπ=+Θ=+Θ=⋅+⋅=∫1(,R t t [E =222121200212cos(2)cos()1122222cos ()t t t t d d t t ππωωθωωσθθππσω++−⎡⎤=⋅⋅+⋅⎢⎥⎣⎦=−∫∫21212 []cos(2)cos()/2E A E t t t t ωωωω=++Θ+−2σ∫一、二阶概率密度函数令111222(,)cos()(,)cos()X g A A t X g A A t ωω=Θ=+Θ⎧⎨=Θ=+Θ⎩22220(,)200a A a e a f a a σθπσ−Θ⎧≥⎪=⎨⎪<⎩1112212cos()sin()1cos()sin()sin ()t a t J t a t a t t ωθωθωθωθω−+−+==+−+−12221212012221212122cos ()2sin ()(,;,)(,)1X X X x x x x t t t t f x x t t f x x ωσω+−−−−=012cos ()t t ρω=−2.2.2 贝努里随机序列2.2.2 贝努里随机序列101举例问题：分析贝努里随机信号X(n)基本特性。
基于单演信号多重集典型相关分析的sar目标识别方法
WANG Yuan-yuan (Chengdu College, University o£ Electronic Science and Technology o£ China, Chengdu 611731, China)
Abstract: A Synthetic Aperture Radar ( SAR) target recognition method based on the multi-scale
中图分类号：TP753
文献标志码：A
dot: 10.3969/j. issn. 1671 -637X. 2019.10.002
SAR Target Recognition Based on Monogenic Features via Multiset Canonical Correlation Analysis
基金项目：四川省高校计算机基础教育研究会“教育教学改革研究”
(2015-09)
作者简介:王源源(1984 —)，男，河南南阳人，硕士，讲师，研究方向
为智能计算、嵌入式系统、图像识别与处理。
特征提取和分类器设计两个关键步骤。前者通过适当 的图像处理、数学分析或信号处理的方式获取原始SAR 图像的特性描述。常用于SAR目标识别的特征包括 几何形状特征(如目标轮廓⑶、目标区域⑷)，变换域 特征(如主成分分析(PCA)、线性鉴别分析⑷(LDA)) 以及散射中心特征(如属性散射中心)等。分类器 则是为提取的特征设计合理的决策机制,通过匹配待 识别样本的特征以及训练样本的特征估计其类别。大 量的高性能分类器已在SAR目标识别中得到应用，如 支持向量机閃(SVM)、稀疏表示分类器⑷(SRC)、卷积 神经网络[10-11](CNN)等。
合。融合得到的特征矢量包含了不同层次之间各类特征的内在相关性。在分类阶段，采用联合稀疏表示(JSR)对3
常见雷达信号分析研究
常见雷达信号分析研究摘要：雷达是探测目标和测定与目标距离的电子设备，在雷达使用过程中，需要对目标发出电磁波，并接收回波，由此来测定目标和其的空间方位等。
雷达信号是关乎雷达使用效果的基础，要根据无线电监测的实际需要，明确常见雷达信号分类，并了解常见雷达信号的重要参数，这样才能保证监测效果。
基于此，本文分析了雷达信号的主要特征，并就常见的雷达信号进行探究，仅供大家参考。
关键词：雷达信号；特征；分类引言：现代社会对雷达的应用十分广泛，如在军事领域的应用、气象监测中的应用等。
不同的应用领域对雷达信号也有着不同的要求，因此要做好雷达信号的分类，同时还要明确不同雷达信号的主要特征，掌握其关键参数，这样才能更好的为无线电监测工作服务。
因此针对常见雷达信号的分析研究具有十分重要的意义。
1雷达信号分类雷达信号的种类，一般按照其特性可把雷达信号分成两大类，即简单连续波雷达和脉冲雷达。
而针对前者来说，又可分成简单连续波雷达信号和调频连续波雷达信号两类，简单连续波雷达信号主要用作在于观测对象移动速率的测定，而调频连续波雷达信号则主要使用于目标距离测定。
连续波雷达信号的使用比较广泛，其应用量已达雷达信号的10%左右。
对后者来说，可分成简单的脉冲雷达信号、脉冲压缩雷达信号、频率捷变雷达信号和脉冲多普勒雷达信号三种形态。
不同的雷达信号有着不同的作用，以简单脉冲雷达信号为例，这种信号主要用于距离测试。
再以频率捷变雷达信号为例，这种信号主要由于提升雷达的抗干扰能力，可以更好的规避相关干扰因素，保障雷达信号的稳定性。
总之，雷达信号的类型多样，其分类比较复杂，只有明确雷达信号类型才能保证其应用效果。
2雷达信号关键参数分析雷达信号关键参数主要包括脉冲重复周期、脉冲重复频率、脉冲信号持续时间等，分别表示为(Tr)、(fr)、(τ)，其中，(τ) 是指发射脉冲的时间，而(fr) 则是指以秒为单位情况下，射频脉冲个数，(Tr) 则是指脉冲发射间隔的时间。
11典型信号的概率密度分析
实验十一 典型信号的概率密度分析一. 实验目的在理论学习的基础上，通过本实验熟悉典型信号的概率密度函数特点，加深对概率密度函数分析的概念、性质、作用的理解，掌握用其分析信号幅值特性的方法。
二. 实验原理随机信号的概率密度函数定义为：p x x p x x t x x x ()lim(())=−→−∞<≤+∆∆∆ (1)它反映了信号落在不同幅值强度区域内的概率情况。
对于各态历经过程：p x x xT T Tx()lim[lim]=−→−−→−∞∆01(2)下图显示了一个样例信号x(t)的波形和p(x)的计算方法。
图1、概率密度函数的计算图2是典型信号的信号波形、概率密度曲线和概率分布曲线：图2、典型信号波形、概率密度曲线和概率分布曲线三. 实验内容概率密度函数给出了信号取不同幅值大小的概率，在随机振动、随机疲劳试验等应用场合，常常利用它来检测信号的正态性和了解信号的幅值大小分布情况。
实验内容为分析正弦波、方波、三角波和白噪声信号的概率密度函数。
四. 实验仪器和设备1. 计算机1台2. DRVI快速可重组虚拟仪器平台1套3. 打印机1台五. 实验步骤1.运行DRVI主程序，点击DRVI快捷工具条上的"联机注册"图标，选择其中的“DRVI采集仪主卡检测”或“网络在线注册”进行软件注册。
2.在DRVI软件平台的地址信息栏中输入WEB版实验指导书的地址，在实验目录中选择“典型信号的概率密度分析实验”，建立实验环境。
图3 典型信号的概率密度分析实验环境下面是该实验的装配图和信号流图，图中的线上的数字为连接软件芯片的软件总线数据线号，**IC为使用的软件芯片。
图4 典型信号的概率密度分析实验装配图3.然后选择不同的信号类型，观察相关函数计算结果，并与相关函数的性质对照，进行实验结果分析。
六. 实验报告要求1.简述实验目的和原理。
1.拷贝实验系统运行界面，插入到Word格式的实验报告中，用Winzip压缩后通过Email上交实验报告。
铁路信号故障处理及案例
《行车设备检查登记簿》的登
记格式与要求
故障地点在站内时：
①电务（工务、供电、通信、铁建）发现XX设备存在 XX问题，危及行车安全，需封锁X站X号、X号道岔（X 道）上道检查抢修，相邻X行线K××+××m至 K××+××m限速160km/h（限速里程为进站信号机 至反向进站信号机）。
②接调度员（车站）通知，XX设备存在XX问题，危及 行车安全，需封锁X站X号、X号道岔（X道）上道检查 抢修，相邻X行线K××+××m至K××+××m限速 160km/h（限速里程为进站信号机至反向进站信号机 ）。
统内部机器通信故障，电务维修机不良 。 判断方法：联锁电务维修机工况图检查 板卡和通信状态。
K5B联锁系统故障维护操作
K5B联锁系统故障时应迅速到达主控车站检 查电务维修机工况图和各板卡指示灯状态，分 析判断故障范围，必要时电话联系厂家技术指 导。
注意事项:K5B联锁系统电务维修机禁止远 程登录，厂家确需通过网络远程获取数据进行 技术分析时，需先经分管技术人员同意、备案 。
信号典型故障案例分析
站间通道不良时需联系通信工区人员检查站间 通信质量并检查协议转换器工作状态。
信号地面设备故障受理程序
3．故障处理完毕后，车间按照“行车设 备故障信息速报表”要求及时上报故障处 理过程和行车设备故障原因，安全生产 指挥中心填写“行车设备故障信息速报表” ，经分管领导、专业部门负责人审核后 ，报路局相关业务处室。
《行车设备检查登记簿》的登记 格式与要求
上铁运发〔2011〕149号 关于公布《上海铁路局300～350km/h高
《行车设备检查登记簿》的登 记格式与要求
对轨道电路分路不良区段，由列车调 度员与驻所联络员在“运统-46”内办理登 销记，驻所联络员销记时应按规定注明“ 不影响正常排列进路、开放信号”，否则 ，还须登记停用信号设备技术条件的具 体内容。
电务信号典型隐患案例剖析
广西铁道2021年第1期电务信号典型隐患案例剖析吕永红（柳州电务段，助理工程师，广西柳州545007）摘要：电务信号对铁路运输安全影响很大。
一些故障由于不容易发现，具有一定的隐蔽性，又会给铁路运输安全带来隐患，有的已干扰了正常的铁路运输秩序，影响了行车安全。
通过剖析柳州电务段全州南高铁电务车间几起典型隐患案例发生的原因，充分利用信号集中监测设备调阅分析，结合现场实际，提出增强责任感、落实责任制、树立大局意识、加强业务技能培训、严格作业程序等对策措施，防止类似故障的发生。
关键词：隐患原因剖析；对策措施1典型隐患案例1.1灯丝电流波动2017年12月11日调阅发现，东安东站X4信号机H灯灯丝电流，由145MA上升到152MA。
经查，隐患原因是灯室内组合内部信号机采集线头松动，引发灯丝电流波动。
1.2电缆绝缘变化趋势引发设备隐患2017年12月21日调阅发现，松川站2461G-FSH电缆绝缘由20兆欧，突然变化至1.8兆欧。
经查，隐患原因是全州站至松川站间2461GFS区段中XF～5（2503信号机处）电缆盒内有积水，致使5#、21#端子柱从根部断裂。
1.3轨道电路电压突升突降2018年2月7日调阅发现，中继4站2421AG的电压曲线在348mV～364mV之间波动变化。
变化规律是过车前后突升突降，没有列车通过时基本不会变化，且电压波动幅度不大，在30mV以内，小轨变化在154mV～160mV之间。
当主轨电压在349mV时，小轨是160mV；当主轨电压升高到367mV时，小轨降低到154m V。
经查，隐患原因是由于2421AG电容C6接触不良。
1.4电压波动2018年1月28日调阅发现，兴安北站7DG在4:35时，轨道的电路电压在16v～17.9v之间波动，变化规律是过车前后突升突降。
经查，隐患原因是兴安北站7#道岔地线碰转辙机外壳，引发轨道电路钢轨单边接地。
1.5曲线升高2018年2月12日调阅发现，全州南站6#道岔在12:08时，总功率曲线在300w～415w之间，变化规律是过车突升突降。
典型信号分析报告范文
典型信号分析报告范文一、引言信号分析是一种在不同领域有着广泛应用的技术，通过对信号进行采集、处理和分析，可以帮助我们了解信号的特征、特点和规律。
本报告旨在通过对某典型信号的分析，展示信号分析所涉及的方法和技术，并阐述其在实际应用中的价值和意义。
二、信号概述我们选择了一段震动信号作为本次分析的对象。
震动信号是一种用于描述物体振动情况的信号，广泛应用于工程领域。
该信号包含了物体起伏和振动的信息，是分析物体结构和性能的重要指标。
三、信号采集与预处理为了获得震动信号，我们使用了一款专业的传感器进行采集，该传感器具有高精度和高灵敏度的特点。
在采集过程中，需要注意传感器的安装位置和环境条件，以保证采集到的信号准确有效。
在采集到信号后，我们对其进行了预处理。
预处理的目的是消除信号中的干扰和噪声，提高信号的有效性和可靠性。
我们采用了滤波、降噪和去除异常值等处理方法，确保信号的稳定性和可靠性。
四、信号特征提取信号特征提取是信号分析的重要步骤。
通过提取信号的特征，我们可以了解信号的频率、幅值、相位等关键参数，从而更好地理解信号的本质和特性。
在本次分析中，我们采用了频谱分析、时域分析和小波分析等方法，提取了信号的相关特征。
五、信号分析与解释在本次分析中，我们通过对震动信号进行频谱分析，发现信号中存在一定的频率成分和能量分布。
进一步分析后发现，震动信号存在周期性变化，且频谱图中出现峰值与信号起伏相对应。
这表明该信号可能与物体振动相关，并可以用于评估物体的稳定性和结构性能。
六、信号应用与展望震动信号在工程领域有着广泛的应用价值。
通过对震动信号进行分析，我们可以了解物体的振动情况，评估物体的稳定性和结构性能，从而指导工程项目的设计和改进。
同时，信号分析还可以应用于检测和故障诊断等领域，为工程实践带来更多的便利和效益。
未来，随着科学技术的不断发展，信号分析将会越来越重要。
我们可以进一步深入研究信号分析的方法和技术，提升信号处理和识别的能力，为更多领域的科研和工程实践提供支持和指导。
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实验二典型信号相关分析
一.实验目的
1.在理论学习的基础上，通过本实验加深对相关分析概念、性质、作用的理解。
2. 掌握用相关分析法测量信号中周期成分的方法。
二. 实验原理提示
相关是指客观事物变化量之间的相依关系，在统计学中是用相关系数来描述两个变量x，y之间的相关性的，即：
式中ρxy是两个随机变量波动量之积的数学期望，称之为协方差或相关性，表征了x、y
之间的关联程度；σx、σy分别为随机变量x、y的均方差，是随机变量波动量平方的数学期望。
如果所研究的随机变量x, y是与时间有关的函数，即x(t)与y(t)，这时可以引入一个与时间τ有关的量ρxy(τ)，称为相关系数，并有：
式中假定x(t)、y(t)是不含直流分量(信号均值为零)的能量信号。
分母部分是一个常量，分子部分是时移τ的函数，反映了二个信号在时移中的相关性，称为相关函数。
因此相关函数定义为：
或
如果 x(t)=y(t)，则称为自相关函数，即：
二.实验原理提示
相关函数描述了两个信号或一个信号自身波形不同时刻的相关性（或相似程度），揭示了信号波形的结构特性，通过相关分析我们可以发现信号中许多有规律的东西。
相关分析作为信号的时域分析方法之一，为工程应用提供了重要信息，特别是对于在噪声背景下提取有用信息，更显示了它的实际应用价值。
三. 实验仪器和设备
计算机若干台,labVIEW虚拟仪器平台 1套,打印机1台.
四. 实验步骤及内容
1.打开labVIEW中的"典型信号相关分析"实验脚本，进行信号相关分析实验。
2. 点击labVIEW"典型信号相关分析"实验中的通道1的"白噪声"按钮，产生白噪声信号，然后点击通道2的"白噪声"、"正弦波"、"方波"、"三角波"等按钮，分析和观察上述波形与"白噪声"信号进行相关分析后的结果。
3. 点击labVIEW"典型信号相关分析"实验中的通道1的"正弦波"按钮，产生正弦波信号，然后点击通道2的"白噪声"、"正弦波"、"方波"、"三角波"等按钮，分析和观察上述波形与"
正弦波"信号进行相关分析后的结果。
4. 点击labVIEW"典型信号相关分析"实验中的通道1的"方波"按钮，产生方波信号，然后点击通道2的"白噪声"、"正弦波"、"方波"、"三角波"等按钮，分析和观察上述波形与"方波"信号进行相关分析后的结果。
5. 点击labVIEW"典型信号相关分析"实验中的通道1的"三角波"按钮，产生三角波信号，然后点击通道2的"白噪声"、"正弦波"、"方波"、"三角波"等按钮，分析和观察上述波形?quot;三角波"信号进行相关分析后的结果。
6. 点击labVIEW"典型信号相关分析"实验中的通道1的"拍波"按钮，产生拍波信号，然后点击通道2的"白噪声"、"正弦波"、"方波"、"三角波"等按钮，分析和观察上述波形与"拍波"信号进行相关分析后的结果。
7. 点击labVIEW"典型信号相关分析"实验中的通道1的"线性扫频波"按钮，产生线性扫频波信号，然后点击通道2的"白噪声"、"正弦波"、"方波"、"三角波"等按钮，分析和观察上述波形与"线性扫频波"信号进行相关分析后的结果。
8. 点击labVIEW"典型信号相关分析"实验中的通道1的"对数扫频波"按钮，产生对数扫频波信号，然后点击通道2的"白噪声"、"正弦波"、"方波"、"三角波"等按钮，分析和观察上述波形与"对数扫频波"信号进行相关分析后的结果。
五. 实验结果
1：信号的互相关分析
（1）方波+方波
（2）方波+正弦波
（3）白噪声+三角波
（4）白噪声+正弦波+白噪声
2：信号的自相关分析
（1）方波
（2）正弦波
（4）白噪声+正弦波
六. 思考题
1. 如何用相关分析法测量信号中的周期成分。
答：用一周期信号与被测信号进行相关分析，若得出相关函数为周期性函数，则被测信号中含有周期成分
2. 如何在噪声背景下提取有用信息。
答：AD采样转换后，对采样数据进行离散傅里叶变换，可得到所需要的频率
成分的幅值（电压）。