基于四面体DNA框架的循环信号放大策略用于microRNA的电化学检测

基于四面体DNA框架和G-四链体(G4)结构,利用靶标介导的无酶链置换循环信号放大策略,构建了一种电化学传感策略,用于microRNA-21的高灵敏检测。根据靶标(microRNA-21)序列设计四面体DNA框架发夹探针,当靶标存在时,其与四面体DNA框架上的发夹探针互补配对杂交,进而启动3条发夹DNA的链置换循环反应,在电极表面形成大量的“Y”型DNA。每个“Y”型DNA结构中的2个末端均有G4结构,可与血红素(hemin)形成一种具有类辣根过氧化物酶特性的G4/hemin DNAzyme,催化3,3',5,5'-四甲基联苯胺和过氧化氢的反应并产生较强的电流信号,从而用于microRNA-21的检测。当靶标不存在时,链置换反应无法启动,因而电化学信号较弱。结果显示,在1.00 fmol/L~1.00 nmol/L浓度范围内,峰电流差值(各浓度电流值-空白组电流值)与microRNA-21浓度的对数值具有良好的线性关系,线性方程为ΔI=45.04lgc+756.1,线性相关系数R^(2)=0.9987,检测限为17.92 amol/L。该方法有望用于与miRNA-21相关的肿瘤早期诊断的临床应用。

BFSK信号循环平稳特性分析

该文给出二进制频移键控(BFSK)信号数学模型,推导BFSK信号的循环自相关函数和循环谱密度函数的数学表达式,分析并证明其具有循环平稳特性;最后给出Matlab仿真实验。仿真结果表明,BFSK信号具有循环平稳特性,属于循环平稳信号。

循环与非循环混合信号源快速DOA估计与识别方法

在日益复杂的信号环境中,阵列信号处理需要面对循环和非循环混合信号源的情况越来越多。针对循环和非循环混合信号源的情况,分析了混合信号源条件下的子空间特征,提出了一种混合信号源条件下的快速波达方向估计与识别方法,有效地利用了混合信号源中的非循环特性。理论分析和仿真实验结果表明,波达方向估计结果的分辨率不仅较于常规方法有所提高,而且可处理的信源数目大于阵元数目,具有较强的过载处理能力。

循环相关熵和一维浅卷积神经网络轴承故障诊断

针对传统二维深度卷积神经网络结构复杂、易产生过拟合和难以有效处理低信噪比信号的问题,提出了一种基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的故障诊断-CCe-1D SCNN方法。该方法综合利用了一维浅卷积神经网络结构简单、计算复杂度低和循环相关熵能在低信噪比环境下有效提取故障特征的优点。首先,计算轴承故障振动信号的循环相关熵函数、循环相关熵谱密度函数和广义循环平稳度;其次,将一维归一化的广义循环平稳度作为一维浅卷积神经网络的输入层,通过一维浅卷积神经网络自动实现故障特征提取和模式分类;最后,将CCe-1D SCNN方法应用于电机轴承故障特征提取和分类,实验结果表明:CCe-1D SCNN方法在低噪声比情况下仍能保持很高的模式识别正确率,为一种自动故障特征提取和模式识别的有效方法。

调幅调频信号的循环平稳特性分析

介绍了循环平稳信号的基本概念 ,对调幅和调频信号的循环平稳特性进行了详细的理论分析 ,计算机仿真实验也验证了分析得到的结果 ,即在一定条件下 ,调幅调频信号具有一阶和二阶循环平稳特性。仿真同时说明了利用信号的循环平稳特性具有较好抑制平稳噪声或 (和 )干扰的能力。这为实现基于民用调幅、调频广播信号的隐身目标探测系统提供了一种较好的信号处理方案 ,具有极大的应用前景。

基于循环谱包络的共信道多信号参数估计

为解决通信侦察中非协作接收机接收的信号受共信道信号干扰的问题,提出了一种基于循环谱包络的多信号载频、码片时宽估计算法.该算法不需要伪随机码等先验信息,可实现对时频重叠的多循环平稳信号参数的盲估计.由于该参数估计算法是在非零循环频率上进行搜索,故可以有效地减少平稳噪声和干扰的影响,适用于低信噪比的情况.仿真实验表明,当双信号功率比为1∶1且信噪比为-9 dB时,该算法对载频估计的正确率可达100%;当信噪比为-4 dB时,对码片时宽估计的正确率可达99%.

信号循环平稳特性及其应用

信号处理领域的很多时间序列都可以用循环平稳来建模,这是因为对信号的离散采样、扫描、调制、多址、编码以及物理现象固有的周期性都使信号呈现出周期性。循环平稳信号是一类非常重要的平稳信号,许多信号、干扰都表现出一定的循环平稳性,将信号的这种特性考虑在内的信号处理器,较之传统的信号处理器,可以得到性能上的提高。该文简要介绍了循环平稳信号的基本特性,主要介绍了该理论在各领域的具体应用。

基于最小方差谱估计的循环平稳信号到达角估计方法

文章提出了基于最小方差谱估计的多循环频率到达角估计方法.通过对指数函数进行Jacobi-Anger展开,将目标方向矩阵近似分解为两个独立矩阵相乘的形式,并构造相应的变换矩阵,将多个不同循环频率处阵列输出信号循环相关函数矩阵进行叠加,再利用最小方差谱估计方法实现对目标到达角的估计.新方法克服了已有基于信号循环平稳特性估计方法只利用信号单个循环频率信息的不足.仿真结果证实了新方法的有效性,同时也证实该方法确实具有较单循环频率SC-SSF方法和传统宽带聚焦方法更好的估计性能.

基于信号循环平稳模型的抗单音干扰算法

直接序列扩频通信系统解扩以前采用干扰抑制算法 ,可以显著增强抗窄带干扰性能 .常用的干扰抑制方法为扩频信号建立的是平稳模型 ,但扩频信号是循环平稳信号 .为此 ,建立了扩频信号的循环平稳模型 ,较平稳模型能保留更多信息 .基于循环平稳模型提出了一种新的抗干扰算法 ,以研究抗单音干扰性能 .实验证明 ,对于伪随机码长度为 1 0 2 4的扩频系统 ,在误码率要求为 1 0 -4时 ,采用该算法扩频通信系统抗单音干扰容限可以提高 2 .5 d

脉冲噪声环境下宽带循环平稳信号DOA估计算法

针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。

基于循环频率补偿的循环平稳信号时差提取方法

文章分析了循环互相关时差提取方法（ＣＣＣ方法）的不足，提出了基于循环频率补偿的动目标时差提取方法（ＣＯＦ－ＣＣＣ方法）；同时讨论了将该方法由二阶推广至ｋ阶循环平稳过程的情况，得到了更—般性的结论。仿真实验比较了该方法与传统相关时差提取方法的性能，仿真结果显示该方法在极低信噪比条件下仍能有效工作。

互耦条件下窄带循环平稳信号阵列测向方法的误差分析

常规阵列各阵元感应电流间的耦合作用是很难消除的,互耦效应的存在会导致窄带循环平稳信号阵列测向方法产生角度估计偏差。为了分析这一偏差,首先基于互耦条件下的阵列接收数据建立了用于窄带循环平稳信号测向的阵列伪数据矩阵模型,并以此为基础得到了均匀线阵和一般线阵中测向误差的解析表达式。仿真结果表明该理论偏差在各种信号环境和阵列结构中都具有很高的准确性。

循环平稳信号的联合稀疏表示DOA估计

基于联合稀疏表示的思想,本文提出了一种利用二阶循环统计量的循环平稳信号波达方向(DOA)估计算法。首先,对传统的谱相关信号子空间拟合算法进行分析研究;然后,通过在循环域构造过完备的阵列方向矩阵字典,建立了联合稀疏表示模型,从而将循环平稳信号的DOA估计问题转化为联合稀疏矩阵的恢复问题;最后,利用联合l2,0逼近法求出联合稀疏矩阵的优化解,并根据优化矩阵中非零行的位置估计出循环平稳信号的DOA。与传统的SCSSF算法相比,所提算法具有更高的DOA估计精度,同时也适用于信号个数多于阵元个数的场合。理论分析和仿真实验结果都表明了算法的有效性。

一种新的循环平稳信号盲提取方法

提出了一种基于信号隐含周期性的循环平稳信号盲源分离算法。该方法充分利用了循环平稳信号具有隐含周期性成分的特性,不需要估计信号的循环频率,特别适用于循环平稳信号的分离。本算法在提取循环平稳信号的周期性分量的同时,剔除其中的随机分量,因此,计算机仿真和实验验证了该方法的有效性和循环平稳信号的分离次序。

基于稀疏恢复的循环平稳信号DOA估计

基于信号稀疏恢复的思想,提出了一种新的循环非相关平稳信号DOA估计算法。首先,对阵列的二阶循环互相关矩阵矢量化,并将感兴趣的空间划分成若干段以构造过完备的方向矩阵,从而得到基于Khatri-Rao积的稀疏模型;其次,利用凸优化技术对稀疏模型进行优化求解,并根据恢复得到的稀疏信号中非零元素的位置估计出高精度的DOA值。与传统的循环互相关算法比较,本文算法具有更高的DOA估计精度,同时也适用于信号个数多于阵元个数的场合。理论分析和仿真实验结果都验证了算法的有效性。

循环细胞信号分子系统作为中医健康状态辨识微观指标的探讨

利用宏观、中观、微观等状态参数对健康状态进行描述和区分是中医健康状态辨识的核心内容。微观指标作为健康状态表征参数之一，逐步成为中医辨证体系的有益补充。选择适合中医特点的指标来源是中医健康状态微观参数研究首先要解决的问题。我们从细胞信号分子的特点及其作为中医状态微观指标的合理性和可行性等方面探讨了循环细胞信号分子系统作为中医健康状态辨识微观指标重要来源的新思路。

基于连续稀疏恢复循环平稳信号的DOA估计

针对现有稀疏恢复算法在到达角(DOA)估计中存在的网格失配问题(即off-grid问题),提出基于连续稀疏恢复循环平稳信号的DOA估计。首先,对传统的谱相关信号子空间拟合算法进行分析研究;然后,在循环域利用连续稀疏恢复的思想来构造循环平稳信号的稀疏恢复模型。与传统Cyclic MUSIC算法和现有基于离散稀疏恢复算法相比,文中算法能够克服off-grid问题,具有较高的稀疏恢复精度和较好的稀疏恢复性能;同时,也适用于信号个数多于阵元个数的场合。理论分析和仿真实验证明了算法的有效性。

提取循环平稳信号特征频率的方法

低阶循环统计量应用广泛,取得了很好的研究成果,但对噪声的抑制效果较差;高阶循环统计量虽能完全抑制高斯噪声的影响,能处理循环平稳、非线性、非高斯过程,但计算量大;循环自相关函数切片谱图能够提取出调制频率,但在较大噪声干扰时效果不明显。为在更低信噪比情况下,采用更快速方法提取出循环平稳信号的特征频率,采用循环双谱的载波频率切片谱提取所需频率。通过Matlab仿真和实验对比研究,发现在信噪比为-15 d B时,循环双谱的载波频率切片谱能直观表达出分析结果。

基于Labview的快循环扫频信号相位差测量算法实现

为了实现对中国散裂中子源(CSNS)/快循环同步加速器(RCS)射频系统中高频加速电压和束流两个同步变化的快循环扫频信号之间相位差的精确测量,需要选择合适的信号采集方案与相位差测量算法。介绍了常用的同频信号相位差测量算法,讨论了不同相位差测量算法的特点与适用性;详细描述了快速傅里叶变换(FFT)交叉谱法与加余弦窗FFT插值法两种相位差测量算法的原理。为了研究这两种算法在扫频信号测量中的适用性,利用NI的虚拟仪器技术以及Labview图形化编程技术,搭建扫频信号相位差测量系统,对这两种相位差测量算法进行仿真模拟。仿真结果表明,加余弦窗FFT插值算法可以满足快循环扫频信号相位差测量精度的要求。

基于互质阵的循环平稳信号低复杂度欠定DOA估计算法

针对现有大多数循环平稳信号DOA估计算法复杂度较高、估计精度低无法实现对有用信号的欠定估计问题,提出了一种基于互质阵的循环平稳信号低复杂度、欠定DOA估计算法。算法的主要思想是利用互质阵良好的稀疏特性,通过矢量化处理构造虚拟阵列模型,扩展阵列孔径,实现阵列自由度的提升。首先,算法构造了互质阵输出的循环自相关矩阵,然后进行矢量化处理得到最大连续虚拟阵元部分,给出其谱峰搜索的表达式。最后,为降低计算复杂度,对算法进行改进,应用多项式求根的方法直接求解DOA估计值。仿真结果表明,所提算法能实现对有用信号的欠定估计,计算复杂度较低,且相比于大多数的循环平稳信号DOA估计算法,所提算法估计自由度和估计精度有了进一步的提升。