一种信号峰值幅度分析系统的设计

详细介绍信号峰值幅度分析器系统的原理和硬件结构等。系统以 89C5 1为控制核心 ,两级采样保持电路 ,能够甄别输入信号的上升沿及峰值信息 ;设计的并口通讯模块适用于台式和笔记本微机。

一种基于残周期正弦拟合的冲击峰值计算方法

针对半正弦冲击波形峰值幅度的计算,提出了一种基于残周期正弦曲线拟合的最小二乘计算方法,通过在脉冲测量波形中截取峰值附近近似于半正弦部分的峰值波形,使用残周期正弦曲线拟合方法计算获得冲击峰值幅度。它具有操作简捷易行、收敛性好的特点,并可以通过拟合残差有效值来判定拟合效果的优劣。该方法直接使用截取的峰值波形原始数据进行计算,不需要用滤波器对波形数据进行预处理,从而避免了冲击计量中常用的数字滤波给峰值计算结果带来的影响,可以获得更加客观准确的校准结果。通过在实际校准实验波形上的计算,并与以往计算方法进行了比较,验证了所述方法的有效性和切实可行性。

一种基于二次曲线拟合的冲击峰值计算方法

针对半正弦冲击波形峰值的计算，提出了二次曲线拟合算法。通过截取部分峰值波形拟合计算获得峰值，有简捷、收敛的特点，并可通过拟合残差有效值判定拟合效果的优劣。该方法直接使用原始数据计算，无须滤波，可获得更加客观准确的结果。通过校准实验波形计算并与以往方法比较，验证了该方法的有效性和可行性。

用于加速度传感器的气动活塞式冲击校准装置研究

基于比较校准法,研制了用于加速度传感器、包含机械冲击模块、冲击信号生成模块和测量控制模块的气动活塞式冲击校准装置。在关键参数分析计算和重要数学模型建立的基础上,对比不同种类波形发生器产生的冲击曲线结果,确定直径20 mm、厚度5 mm的羊毛毡为优选的波形发生器,其冲击峰值幅度和脉冲持续时间的重复性均不超过3%,达到国外同类产品的技术水平。同时,相对扩展不确定度符合ISO 16063—22规定的小于5%(k=2)的要求。

基于SFCW雷达时间-距离像的摆动目标微动特征提取

建立频率步进连续波雷达摆动点目标回波模型,推导得出摆动目标高分辨距离像,研究距离像周期性变化规律,提出基于时间-距离像的摆动目标微动特征提取思路。针对幅度峰值搜索法对微摆动周期估计误差较大的问题,提出结合数据预处理的幅度峰值搜索法和幅度阈值检测法等两种改进算法。仿真实验表明,在信噪比高于-10 dB时,结合数据预处理的幅度峰值搜索法和幅度阈值检测法能够有效估计摆动目标距离、摆动幅度及摆动周期等参数,此时摆动幅度估计值是对其真实值在雷达视线方向上的投影值的估计。改进算法对目标距离和摆动幅度的估计精度与幅度峰值搜索法相同,对摆动周期的估计精度远远高于幅度峰值搜索法,可分别达到和优于采样周期的数量级。本文提出的改进算法可扩展应用于圆周旋转等周期性运动目标的微动特征提取。

基于听觉模型的特征在英语重音检测中的应用

对于英语等"重音节拍语言",重音是一个非常重要的韵律学特征。从听觉模型的角度出发,利用基音同步幅度峰值特征能同时表征瞬时频率和强度信息的特点进行重音检测。使用基音同步幅度峰值特征以及与传统特征的组合对英语连续语音的试验结果表明,新特征能使系统误识率降低1.5%。

LFM信号脉冲压缩三种结果及其统一表示

针对文献中LFM信号脉冲压缩输出结果表示不统一问题,首先给出了LFM信号脉冲压缩结果的三种典型表示形式;然后利用频域相乘法实现原理,导出了其统一脉冲压缩结果的表达式;最后分析了该统一表达式与三种典型结果的关系及变换条件,并通过仿真实验证实了本文理论结果和分析的正确性.

超宽带系统等距线阵的方向图

给出了高斯脉冲波形的自相关函数和能谱密度函数等时域、频域基本特性,建立了超宽带系统的等距线阵接收模型,并以接收高斯脉冲为例,从信号能量的角度定义了天线阵列的峰值幅度方向图、峰值功率方向图和能量方向图。对等距线阵的各种方向图进行了仿真计算,结合仿真结果对各种方向图的角度分辨率进行了比较,各种方向图的公式定义和仿真结果都表明等距线阵的峰值功率方向图具有更好的角度分辨率,为阵列天线在超宽带系统中的应用研究奠定了基础。

语音情感中基于ZCPA的VAP模型

分析一个基于心理学的情感空间模型原理。研究语音情感识别中7种情感(中性、喜悦、愤怒、惊讶、恐惧、悲伤和厌恶)的效价-激励-能量(VAP)维分布状况,根据过零峰值幅度(ZCPA)的最大值、最小值、均值和绝对值方差和,在VAP三维空间中分析维数水平和ZCPA韵律特征之间的关系。实验结果表明,该情感空间模型原理有助于描述和区分各种语音情感。

多种前端滤波器的ZCPA对语音多变性的鲁棒性研究

针对语音多变性的鲁棒性问题,分别将FIR滤波器、Gammatone(GT)滤波器、Laguerre滤波器以及弯折滤波器(Warped Filter Banks,WFBs)用于过零峰值幅度(Zero Crossing Peak Amplitude,ZCPA)特征提取,并使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为后端识别系统,通过实验得到了不同滤波器下ZCPA的识别结果。结果表明在多变性语音的识别中,SVM系统较常用的HMM系统,更适于ZCPA特征;并且在SVM系统下,ERB尺度的弯折滤波器较其它前端滤波器识别效果更好,明显优于常用的MFCC特征。

人工噪声辅助可见光通信保密速率最大化研究

针对均带有多个光敏二极管的窃听者情况,探讨了提高多输入单输出多窃听者(MISOME)可见光通信(VLC)信道的保密性能。设计出一种最佳的人工噪声(AN)辅助传输策略,使得该系统能够在总功率限制和峰值幅度限制的条件下达到保密速率最大。由于该保密速率最大化(SRM)问题的目标函数是非凸函数且难以求解,因此将其转化为一系列单变量的半正定规划(SDP)问题。通过一维搜索方法,SRM问题的最优解可以通过求出一系列SDP问题的最优解来获得。通过仿真结果验证,在总功率为40 dBm时,本文提出的AN辅助方法相较其他方法提升了10%以上的保密性能。

时变时/频差对长时相关积累的影响分析及补偿策略

针对同步双星定位系统中时/频差(TDOA)/(FDOA)时变引起长时相关积累增益损耗的问题,将上下行传播链路的相对运动均考虑在内,推导同步双星系统中时变时/频差条件下的信号模型;在此基础上,根据规则信号自相关函数与能谱密度之间的关系以及线性调频信号的频谱特性,分别定量分析时变时/频差对长时积累时/频差维相关峰值幅度损耗的影响;给出了时变时/频差补偿策略和实现步骤。实际数据处理结果表明,本文给出的补偿策略能够实现长时相关积累的能量聚焦,时变引起幅度损耗定量分析结论的有效性也得到验证。

基于深度学习的星载SAR工作模式鉴别

针对传统星载合成孔径雷达(SAR)工作模式反演方法在识别准确率和时效性上存在局限性的问题,根据SAR信号的特点,提出基于一维卷积神经网络的星载SAR工作模式识别模型.该模型以星载SAR信号脉冲峰值幅度作为输入,利用卷积神经网络的自主学习和模式识别能力,避免了传统方法的人为影响因素,能够学习原始信号更具有代表性的特征,最终实现星载SAR工作模式的有效识别.在设计一维卷积神经网络结构时,参考了现有性能较优的卷积神经网络,根据网络训练过程中准确率和损失值的反馈,调整设置了较优的参数以训练得到具有良好识别性能的模型.基于仿真数据的对比实验表明,该模型相较于传统反演方法具有更高的识别准确率,同时对于主旁瓣信号和不同侦收条件均具有较优的鲁棒性和抗噪性.

中国首座音频广播先导网(下)

4、射频功率放大器 射频功率放大器需要处理的信号,在时域中具有类似白噪声信号的特征,其包络峰值电平不是恒定的,峰值幅度瞬间随机变化,可能达到很高的数值,没有固定的时间周期,在频域中具有高斯分布的频谱特性。 信号峰值幅度与积分平均值之比称为波峰系数,对于多载波的COFDM调制,理论上峰值功率与平均功率之比取决于副载波数N。

M型超声评估2型糖尿病患者颈动脉粥样硬化程度

目的探究M型超声评估2型糖尿病患者颈动脉粥样硬化程度的应用价值。方法选取2018年6月至2020年6月我院200例2型糖尿病患者作为研究对象,根据颈动脉内中膜厚度(IMT)及有无粥样斑块形成分为A组(IMT≥1.0 mm,有粥样斑块形成)、B组(IMT<1.0 mm,无粥样斑块形成),各100例,另选取100例血糖正常、IMT<1.0 mm、无粥样斑块形成的人群作为对照组。统计3组M型超声参数[颈总动脉、颈内动脉管壁峰值搏动幅度(PW)、达峰时间(PT)、管壁搏幅收缩期加速度(AC)],Spearman分析M型超声参数与IMT、粥样斑块形成关系,绘制受试者工作曲线(ROC)分析各指标单一预测糖尿病颈动脉粥样硬化程度价值,Logistic回归模型分析糖尿病患者颈动脉粥样硬化程度的影响因素。结果 A组颈总动脉、颈内动脉PW、PT、AC低于B组、对照组,B组低于对照组,且均与IMT、粥样斑块形成呈负相关(P<0.05);颈总动脉PT预测糖尿病患者发生颈动脉粥样硬化价值的曲线下面积(AUC)(0.790)>颈总动脉PW(0.754)>颈总动脉AC(0.703)。结论 M型超声PW、PT、AC参数与糖尿病患者颈动脉粥样硬化程度存在一定相关性,在糖尿病患者颈动脉粥样硬化发生中具有良好预测价值,可为临床诊治及预防提供可靠参考依据。