幅值空间的信号量化理论研究

本文主要讨论了幅值空间信号的量化问题。在概率密度函数采样与重构的基础上,采用Shannon采样定理而提出了幅值空间频率的概念,使得可以依据采样定理选择适宜于高斯分布信号无损伤量化的结构参数——信号方差与量化间距的比值σ/Δ,从而实现无信息损伤量化。本文提出的幅值空间采样与重构的思想,可以用来分析不同概率密度分布信号的无损伤量化,进而指导无信息损伤的均值、方差或更高阶矩信号检测系统的设计。

Dither在语音信号量化系统中的应用

在多媒体信号处理中 ,由于量化误差是输入信号的函数 ,使得语音信号产生信号失真和噪声调制。引入具有适当统计特性的dither(随机扰动 ) ,会使语音误差听起来象是白噪声。在适当压缩了数据量的同时 ,有效地提高了语音质量。文中对该方法进行了分析和总结 ,并用计算机仿真结果说明该方法的良好性能。

输出信号量化的双率采样系统参数辨识方法

针对双率采样和信号量化(signal quantization)的控制系统,采用随机重复性试验测量信息,提出基于辅助模型的双率采样量化控制系统辨识方法。分析了在随机重复试验和放松估计误差方差条件下,双率采样量化系统的模型特征并给出了分两步辨识的策略,推导了进行参数辨识所满足的持续激励条件,并给出了基于辅助模型的双率采样量化控制系统量化辨识递推算法;接着分析了所给出量化辨识递推算法的收敛性,得到了双率采样量化系统参数估计误差上界的计算式,最后数字仿真验证了该算法及结论的有效性。

星载成像光谱仪遥感信源信号量化技术的研究

本文提出了一种利用地物信息统计控制方法来以较少量化分层数目对星载成像光谱仪地物信号进行准确量化的技术，给出了该技术的原理、具体实施方案及实验结果与结论。

随机性参数分布式量化估计及其最优比特分配

本文研究总比特率给定下随机向量参数分布式量化估计及其最优比特分配问题.与现有文献大都假定每个传感器的量化比特率给定而不是最优分配下研究随机性参数的分布式量化估计问题不同的是,本文将综合考虑最优量化器、最优估计器算法以及给定总比特率下的最优比特分配问题.针对向量状态标量观测模型,首先借助现有文献给出基于量化观测的最优估计器及其误差协方差阵形式表达,其次得到各传感器的渐近最优量化器实际为著名的Lloyd-max量化器,且各传感器的渐近最优量化级数与信噪比成正比,同时引入一种次优的求解非负整数比特率的方法.考虑到当传感器数目比较大时,初始的最优估计器算法运算量很大,设计了一种渐近等价的迭代量化估计器算法,其计算负担大大减轻,且对于存在延迟或丢包的网络环境亦适用,增强了算法的鲁棒性.仿真结果表明,本文提出的最优比特分配方案估计性能明显优于一般的均匀比特分配方案.

具有介质访问约束的网络化控制系统H∞状态估计

研究了一类存在介质访问约束和信号量化的网络化控制系统的H∞状态估计问题。首先,考虑到介质访问约束和信号量化的影响,将信号量化误差转化为扇形有界的不确定性,对由于访问约束而未获得网络传输的系统输出采用加权补偿策略,根据网络介质的随机访问机制将网络化系统建模为具有不确定性的马尔可夫跳跃系统。然后,在此基础上借助李雅普诺夫稳定性理论和H∞性能约束条件,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法给出状态估计器存在的充分条件,所设计的状态估计器使得估计误差系统渐近稳定且具有给定的H∞性能。最后,通过仿真实例验证了该设计方法的有效性。

基于数据丢包的离散奇异脉冲系统量化控制器设计

针对离散奇异脉冲系统,在保证闭环系统稳定的基础上,考虑网络中存在的数据丢包和信号量化问题,提出了一种基于数据丢包的量化反馈控制器设计方法.首先,根据非线性奇异脉冲系统的描述,建立了相应的具有丢包的闭环量化反馈控制系统的数学模型.其次,根据李亚普诺夫稳定性理论,给出了离散奇异脉冲系统的渐近稳定的充分条件以及量化反馈控制器的设计方法.最后,通过求解一组代数矩阵不等式得到量化反馈增益.通过对洛伦兹系统仿真,表明利用所设计的量化控制器能够保证闭环非线性离散奇异脉冲系统在具有数据丢包的情况下渐近稳定.

不可靠通信通道Markovian跳变系统的量化分析与设计

研究了具有不可靠通信通道的离散时间markovian跳变系统的量化控制问题.首先,构造离散Lyapunov函数,利用矩阵不等式的凸性以及线性矩阵不等式技术,得到具有较小保守性的稳定性条件;其次,根据线性矩阵不等式技术求解量化反馈控制器设计的增益,稳定性条件和控制器增益设计最后转换成线性矩阵不等式方程的求解,通过matlab可以很容易实现;最后通过数值例子来例证所述方法的有效性.

具有数据丢包的非线性奇异脉冲系统量化控制

考虑网络传输中存在的数据丢包和信号量化问题,研究了基于数据丢包的非线性奇异脉冲系统设量化反馈控制器的设计方法.首先给出一般非线性奇异脉冲系统的数学描述,并在此基础上建立相应的具有丢包的闭环量化反馈控制系统的数学模型.其次,根据李雅普诺夫稳定性理论,给出了奇异脉冲系统的渐近稳定的充分条件以及量化反馈控制器的设计方法.应用本设计方法,可以选择满足代数矩阵不等式条件的量化反馈增益,实现系统渐近稳定.最后通过对Chua混沌系统仿真,表明利用本文设计的量化控制器能够保证闭环非线性奇异脉冲系统在具有数据丢包的情况下渐近稳定.

随机过程的量化

1 随机过程的量化理论量化器的作用是在输入x(t)时给出输出r(t).如图1所示.x轴等分成长度为q的区段;q为量化宽度.当x(t)的值落在任一区段内.则该区段的中点即定为相应的x(t)的值.设x(t)为平稳的随机过程,其一维密度函数为w(x)。

基于状态观测的量化系统稳定性分析

针对基于状态观测和信号量化的线性系统,进行了稳定性分析与研究.首先对状态观测误差系统在量化作用下的渐近稳定性进行了分析,接着研究了对象系统本身在量化效应下的渐近稳定性,得到了相应的稳定性条件,同时针对对数型量化器,给出了两个系统稳定性之间的关联.最后,给出了在时变量化作用下基于状态观测的控制策略和仿真例子.

双率采样量化控制系统参数辨识方法

针对双率采样和信号量化的控制系统,当估计误差方差无界时,采用随机重复性试验测量信息,提出基于辅助模型的双率采样量化控制系统辨识方法。首先分析了在随机重复性试验下双率采样量化系统当估计误差方差无界时的模型特征。推导了进行参数辨识所满足的持续激励条件,给出了估计误差方差无界时基于辅助模型的量化辨识递推算法;接着研究了所给出量化辨识递推算法的收敛性。最后数字仿真验证了算法的有效性。

一类转移概率部分未知的Markov跳跃系统的输入输出量化反馈控制

对一类离散时间马尔可夫跳跃系统(Markov jump systems,MJSs)的稳定性问题进行研究,考虑MJSs转移概率矩阵中的元素部分未知,且系统的控制输入通道和测量输出通道都存在信号量化的情况,其中控制器输入通道和系统输入通道的信号分别被两个不同的对数量化器量化。利用切换李雅普诺夫函数的方法,通过构造系统模态依赖且双通道量化误差依赖的李雅普诺夫函数,完成对闭环系统的稳定性分析和控制器设计。得到一组模态依赖的控制器,能够在系统的转移概率部分未知和存在双通道量化误差的条件下,保证闭环MJSs的随机稳定性。最后通过仿真实验验证了理论的有效性。

一类具有输入量化和未知扰动的非线性系统的自适应有限时间动态面控制

本文研究了具有量化输入信号和未知扰动的非线性系统的有限时间自适应输出反馈动态面控制问题.在控制设计过程中,利用模糊逻辑系统对系统中的非线性项进行逼近.然后引入一种滞回量化器来避免量化信号中的抖振,并且构造模糊观测器来估计系统中不可测的状态.为了提出一种有限时间控制策略,首先给出了半全局实际有限时间稳定的判据.在此基础上,将动态面控制技术与反步法相结合,设计了自适应模糊控制器.该控制器不仅能保证跟踪误差在有限时间内收敛到原点的一个小邻域,而且可以保证闭环系统中所有信号的有界性.最后通过一个仿真实例验证了该控制方法的有效性和可行性.

网络环境下离散时间非线性系统量化输出反馈镇定(英文)

研究了带有扇形非线性和不完美测量的离散时间系统的输出反馈镇定问题.所提出的控制律模型同时考虑了网络诱导的时滞、丢包和信号量化.通过选取恰当的李亚谱诺夫泛函,得到了依赖于网络状况且具有较少保守性的稳定条件.据此,以一种非线性矩阵不等式的方式给出了静态输出反馈镇定控制器的存在性准则,该非线性矩阵不等式可以利用所提出的锥补线性化(cone complementary linearization,CCL)方法求解.最后提供了一个数值例子验证了方法的有效性.

A New Cochlear Prosthetic System with an Implanted DSP

This paper proposes a cochlear prosthetic system with an implanted digital signal processor （DSP）. This system transmits voice-band signals with a low data rate through the wireless link, free of the data-rate limitation and suitable for future development. By optimizing the speech processing algorithm and the DSP hardware design, the implanted DSP manages to execute the continuous interleaved sampling （CIS） algorithm at a clock frequency of 3MHz and a power consumption of only 1.91mW. With an analytic power-transmission efficiency of the wireless inductive link （40%）, the power overhead caused by the implanted DSP is derived as 2.87roW,which is trivial when compared with the power consumption of existing cochlear prosthetic systems （tens of milliwatts）. With the DSP implanted,this new system can.be easily developed into a fully implanted cochlear prosthesis.

语音的线性预测编码综述

语音信号的一个重要特点是具有可预测性,因为它的自相邻取样之间有相关性。在差分脉码调制(DPCM)系统中就利用了这一性质,先用一个较粗糙的一阶或二阶预测器,以过去的一个或两个取样值预测当前值,从而得出一个误差信号,然后传送量化的误差信号代替直接传送语音样值量化信号,从而可采用较大的量化级和较简便的量化器,并使传输比特率大为降低。除此之外。

一种改进的定点FFT溢出处理方法

针对定点快速傅里叶变换(FFT)在运算准确度与实现复杂度方面不能兼顾的问题,对定点FFT算法的溢出检测方法进行了研究,并在Welch方法的基础上,提出了新的溢出检测方法。在所提方法中,将溢出检测模块放在每个蝶形运算开始的位置,对将要参加本次运算的输入数据进行溢出检测,且每个蝶形中只需一次检测。与Welch的方法相比,所提方法误差小,仿真结果表明,当平均误差(均方根误差与运算结果均方根的比值)或信号量化噪声比相同时,所提方法可节约一定的比特数。

语音的频域参数编码

语音的数字表示有两种基本方法,即波形表示法及参数表示法。波形表示法是直接将语音波形取样,并进行量化和编码,例如脉码调制(PCM)系统;或通过一定的预测系统,对差分信号进行量化和编码,如各种形式的差分脉码调制(DPCM)及自适应DPCM(ADPCM)系统。总地来说,各种波形表示法都需要较高的信息速率。例如当取样率为8 kHz时,7比特PCM的信息速率为56 kbit/s。当采用DPCM或ADPCM时,可使信息速率有所降低而保持相同的信号量化噪声比,但一般也需在20 kbit/s以上。这是波形表示法的不利之处。波形表示法的优点是能较多地保留原语音信号中所包含的信息。它所重现的语音有较高的逼真度,能保持自然语音的音色,数字语音的参数表示法与此不同,它是用从语音的短时频谱或语音波形得出的参数来表示语音本身、这些参数表征了语音中所含的主要信息它们随时间的变化比较缓慢、一般可认为在10至20毫秒内保持不变。用这种表示法时。

数字化核测量系统中参数可调的前端控制器

为了构建一套数字化核测量系统,设计并实现了一种适用于阻容反馈式和开关复位式核探测器的前端控制器。导出了辐射计数率n、输入信号幅度Vin、后续ADC变换量程?V及线性放大倍数A之间的数量关系;通过CPLD(Complex Programmable Logic Device)对数字电位器的控制来实现增益的分段调节;通过碲锌镉探测器的不同增益下的测量实验验证了设计的可行性。