基于MLS生成模拟节目信号的特性研究

扬声器在进行功率试验时,传统上都要使用模拟仪器的方式生成模拟节目信号进行测试。介绍了在MATLAB中利用最大长度序列（maximum length sequence,MLS）和IIR滤波器的方法产生模拟节目信号的技术。MLS序列是一种相关函数类似于白噪声的伪随机序列,具有周期性。利用MLS序列作为输入信号源,并通过双线性变换法设计的IIR数字滤波器产生所需的模拟节目信号。实验中对生成的模拟节目信号进行仿真分析,可以验证该方法的可行性,从而节约了成本,提高了效率。

MLSSA电声分析系统及其自动化改造

介绍美国DRA实验室研制的基于最长序列MLS信号测试技术的扬声器电声分析系统MLSSA。同时给出对其进行自动化改造的思路及方法,经改造后该系统能适应扬声器工厂生产线大批量测试产品频率响应的需要。对扬声器生产工厂的质量控制有一定意义。

基于模拟退火算法的低旁瓣最大长度序列设计

在雷达系统探测中,为了降低噪声干扰和提高雷达探测的能力,需要低自相关旁瓣的序列。最大长度序列(MLS)是通过线性反馈移位寄存器(LFSR)产生的,周期自相关性较好,但非周期自相关函数旁瓣较高。文章以寄存器所产生MLS的优点因子(MF)作为目标函数,利用模拟退火算法来寻找初始化寄存器最优值,并且使目标函数最大化。MATLAB仿真实验表明,基于模拟退火算法寻找的寄存器最优值,其所产生的最大长度序列的优点因子比初始化的优点因子更高,即非周期自相关旁瓣降低。

基于MLS检测的一维绝对位移的误差分析与标定

基于最大长度序列(MLS)的原理设计了一种图像靶标,采用单目视觉和激光位移传感器开展了一维绝对位移的检测实验。在较为理想的环境下,系统重复定位检测数据的标准差小于1μm。针对实际应用环境和系统安装状况,从镜头失焦、照明不均匀、靶标的偏转及镜头倾斜等可能造成检测误差的情况,开展全面实验和分析,探讨了该一维绝对位移检测系统的重复定位,并提出了改进方法。实验结果表明,采用最大长度序列所设计的靶标在镜头失焦情况下,一维位移检测的重复定位测量数据的标准差小于1μm;通过改进算法使得照明不均匀测量数据的标准差小于1μm;靶标偏移角度不大于5°的情况下,重复定位测量数据的标准差不超过1μm;而镜头倾斜角不大于3°的情况下,重复定位测量数据的标准差小于1μm。最后,采用激光位移传感器对该一维绝对位移检测进行了系统标定,经标定,在以上环境和安装误差条件下,该系统测量数据的均方根误差限制在了2μm。测试实验和数据分析结果表明,该基于最大长度序列的原理的一维绝对位移检测系统,可实现高精度非接触精密位移检测,且具有系统结构简单、对实施工艺要求低和便于安装调试的优点。

Real Time Power Monitoring Detection Based on Sequence Time Domain Reflectometry Approach

Sequence Time Domain Reflectometry (STDR) have been demonstrated to be a powerful technique for detecting the length of cable or length of open circuit or short circuit cables. Using this method along with using smart meter on the main electrical panel board to monitor consumption if load at each circuit, enable user to monitor power consumption at each node (power outlet) only by operating a smart digital meter and an STDR circuitry on each circuit at the main electrical panel board. This paper introduces this method and examines it on dead-wire and energized wire with a load connected across it. Experimental results are demonstrated for both types. Test result show the potential application of this approach to provide consumption information and potential cost saving via feedback for users.

新生儿窒息后最大长度序列脑干听觉诱发电位的检查及意义

目的探讨最大长度序列(maximum length sequences)脑干听觉诱发电位(以下简称MLS BAEP),对窒息新生儿早期检查判断其缺氧缺血性脑病(HIE)及程度的意义。方法对26例正常新生儿和103例窒息新生儿于出生后3d内分别行常规脑干听觉诱发电位(常规BAEP)和MLS BAEP检查。将103例窒息患儿,分组为无HIE组17例,轻度HIE组37例,中度HIE组31例,重度HIE组18例。所得检查波形定位分析后取I,III,V波潜伏期及振幅,I-III,III-V,I-V峰间期作为评价指标。结果在常规BAEP和MLS BAEP中,V波潜伏期,I-III,III-V,I-V峰间期随HIE程度的加重逐渐延长的差异较明显,尤其在MLS BAEP中随声刺激速度的加快这种差异也越显著。各亚组与正常组两两比较中,轻度和/或中度HIE组的I-III,III-V峰间期在常规BAEP无差异,而在MLS BAEP中差别有统计学意义,并随声刺激速度增加统计学差异越显著。结论MLS BAEP通过提高声刺激速度加大对听觉神经的负荷,为窒息缺氧后脑损伤的电生理检查提供了一个更敏感的方法,并对判断这种脑功能障碍有一定量化意义。

基于最大长度序列的绝对位移精密检测方法

为了检测精密机构的微小位移,根据位移编码与机器视觉技术,提出一种基于最大长度序列(Maximum Length Sequence—MLS)的绝对位移检测方法;该方法设计了基于MLS的绝对位移检测的视觉靶标方案,采用基于灰度叠加及二值化方法进行图像处理和靶标绝对位置识别;研究了基于拟合相位的精密定位方法,实现一维绝对位移的精密检测,并进行实验验证;实验结果表明,该方法可有效实现一维绝对位移检测,定位精度在±2μm范围内,具有良好的重复性和鲁棒性,且无须视觉标定。

基于遗传算法搜索低旁瓣最大长度序列

最大长度序列通过线性反馈移位寄存器产生,广泛应用于脉冲压缩雷达中。针对不同反馈连接产生序列的非周期自相关函数旁瓣特性不同,而目前尚无有效办法寻找具有低旁瓣特性的最大长度序列,利用遗传算法搜索线性反馈移位寄存器的最佳反馈连接,该反馈连接产生最大长度序列非周期自相关函数特性非常好。通过MATLAB仿真了遗传算法搜索过程、最大长度序列非周期自相关函数,给出了4～15级线性反馈移位寄存器反馈连接表,并对最大长度序列非周期自相关函数进行加窗处理,获得了更好的旁瓣抑制效果。

基于最大长序列刺激的听觉诱发反应信噪比分析与仿真

目的提出应用MLS方法后反应信噪比的变化公式,探讨不同阶数序列、刺激率和噪声条件下,最大长序列阶数和刺激率等参数与听觉诱发反应信噪比变化和还原质量的关系,并验证推导的理论公式。方法通过仿真实验,还原不同刺激参数和噪声环境下的听觉诱发反应,并讨论其信噪比的变化情况。结果在噪声环境和刺激率不变的情况下,信噪比的提高与阶数成正比;在噪声环境和阶数不变的情况下,信噪比的变化与刺激率成反比。结论在已知反应先验知识的情况下,本文提出的理论公式可较为准确地估计还原反应的信噪比变化情况,为不同实验条件下的最大长序列提供选择依据,并可为高刺激率下听觉诱发反应及听觉系统的适应性问题的研究提供实验设计参考。

基于视觉和最大长度序列的旋转角度测量系统

针对现有基于视觉的旋转角度测量方法需要在物体旋转轴线方向放置摄像头来获取图像的问题,提出一种基于单目视觉和最大长度序列的旋转角度测量系统。该系统利用摄像头从侧面拍摄柱状旋转体周向的靶标图像实现角位移的测量。首先,该文在介绍最大长度序列的基础上详细描述基于视觉和最大长度序列的平面位移测量方法,包括图像处理、相位检测、序列检测、位移计算等部分。其次,采用双靶标构建0°~360°旋转角度测量系统,提出基于图像拉伸变换的角位移计算方法实现物体旋转角度的测量。最后,为验证系统的有效性进行标定实验及静态特性测试实验。结果表明:在0°~360°测量范围内,设计的角度测量系统非线性误差为0.027%FS,迟滞误差为0.048%FS,重复性误差为0.016%FS,总误差为0.057%FS,分辨率优于0.1°。

一种浅水河道声学测流仪

研制了一种可用于浅水河道平均流速测量的双向声传播测流仪。该声学测流仪采用了M序列码声信号,通过利用GPS时间信号进行两个站位间异地同步水下声信号的发送和接收,实现双向声传播时间的精确测量。野外试验结果表明,声学测流仪声信号收发正常可达到使用要求。

m序列法测量房间脉冲响应中截断点的选择

运用m序列法测量房间的脉冲响应具有抗噪声能力强等优点,但是测量过程中的微弱非线性干扰会降低测量精度。分析表明:非线性误差分布在整个测量周期内且存在峰值,失真峰值与m序列的三项式对相联系。提出选择时延较小的m序列的三项式对点作为截断点,在该处截断数据可以有效地提高抗失真能力,并且计算方便。仿真实验证实了方法的可行性。

基于差分进化的时变信道最大似然估计算法

研究了隧道环境下的通信信道估计。针对隧道环境的地铁列车与轨旁设备之间无线通信中无线传输信道快速变化的特点,提出了一种采用元胞差分进化(DE)方法实时获取时变信道的有效信道长度的新型最大似然(ML)信道估计算法——DE-ML算法。仿真结果表明该算法在使用较少导频信息的情况下,通过差分进化方法有效估计跟踪有效信道长度,其估计性能优于最小二乘(LS)、线性最小均方误差(LMMSE)、传统ML等经典信道估计算法。该算法能在提高系统传输效率的同时显著提高算法的估计精度,尤其在高速移动情况下也具有了非常良好的性能。

基于可变步长关键帧提取的网络视频拷贝检索

为快速有效地检测网络中的拷贝视频,针对现有关键帧提取算法时间复杂度高、关键帧不具有代表性的缺点,提出一种可变步长提取关键帧提取方法。根据视频变化连续性特点,用相似的两近邻帧代表它们之间的视频片段;该方法首先选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域,对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度;然后利用滑动窗口来查找最大相似匹配,从而检测出查询视频中的拷贝片段。在网络数据和MUSCLE-VCD-2007数据上的实验结果表明,该方法相对于现有的基于OM特征拷贝检测法而言,其鲁棒性更强,检测效率更高。

m序列法测量室内脉冲响应的非线性失真分析

m序列法测量室内脉冲响应已经被广泛接受.鉴于实际系统中的噪声和非线性会降低脉冲响应测量的精确性,对m序列法测量过程中室内系统微弱非线性所引起的失真进行了分析.叠加有微弱非线性的室内系统在时域可以等效为一个线性子系统和非线性无记忆环节的级联模型.根据该模型,推导了单一非线性作用下运用m序列法测量的室内脉冲响应误差,并且分析了该方法对各阶非线性的抑制能力.仿真实验验证了推论的正确性.

运用m序列测量脉冲响应分析

m序列作为脉冲响应测量的激励信号已经被广为接受.除高斯噪声外,实际系统中还存在有色噪声,本文分析了有色噪声干扰下m序列测量技术的统计特性,推出m序列测量方法是无偏的且均方误差和与观测样本数及m序列周期有关的结论;同时,系统中的非线性也影响测量的精确性,分析了系统中存在微弱无记忆非线性时m序列测量方法对非线性失真的抑制能力,并通过Matlab仿真实验进行了验证.

围产期缺氧对早产儿脑干功能的影响

目的用最大长度序列（MLS）脑干听觉诱发电位技术检测有围产期缺氧早产儿生后早期的脑干功能,研究不同程度缺氧对脑干功能的影响,并比较MLS脑干听觉诱发电位是否较常规法对异常的检出具有优越性。方法胎龄29-33^＋6周的早产儿,重度缺氧组51例,轻度缺氧组36例,对照组为相对正常早产儿41例。MLS脑干诱发电位的声刺激速率为91、227和455次/秒,选常规法21次/秒作为对照,观察指标为Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波潜伏期和振幅,Ⅰ-Ⅲ、Ⅲ-Ⅴ、Ⅰ-Ⅴ峰间期。结果随着缺氧程度加重,缺氧组早产儿V波潜伏期、Ⅲ-Ⅴ和Ⅰ-Ⅴ峰间期较正常对照组逐渐延长,V波振幅逐渐降低;通过MLS提高刺激速率后,缺氧早产儿Ⅲ波的潜伏期、Ⅰ-Ⅲ峰间期也表现出明显延长,Ⅲ波振幅也逐渐降低,并且随刺激速率逐渐增高,统计学差异逐渐明显。轻度缺氧组常规21次/秒时各参数与正常早产儿组无明显差异,但在MLS227及455次/秒时,Ⅲ、Ⅴ波潜伏期,各个峰间期也显示出延长[455次/秒时,轻度缺氧组Ⅲ波潜伏期为（6.55±0.53）ms,Ⅴ波潜伏期为（10.13±0.86）ms,Ⅰ-Ⅲ峰间期为（3.60±0.34）ms,Ⅲ-Ⅴ峰间期为（3.58±0.57）ms,Ⅰ-Ⅴ峰间期为（7.18±0.73）ms],同时部分振幅降低;重度缺氧组与轻度缺氧组的差异主要为Ⅴ波潜伏期、Ⅲ-Ⅴ和Ⅰ-Ⅴ峰间期延长及Ⅴ波振幅降低,而与正常早产儿组比较不仅上述差异更加显著,同时Ⅲ波的潜伏期及振幅、Ⅰ-Ⅲ峰间期也都显示出异常[455次/秒时,重度缺氧组Ⅴ波潜伏期为（10.57±0.93）ms,Ⅲ-Ⅴ峰间期为（3.93±0.53）ms,Ⅰ-Ⅴ峰间期为（7.60±0.73）ms,Ⅴ波振幅为（0.02±0.02）μV]。结论围产期缺氧会对早产儿生后早期的脑干功能造成损伤,且随缺氧程度加重诱发电位的变化也更加明显。MLS脑干听觉诱发电位通过提高刺激速率,加大神经元负荷,对脑损伤有更高的诊断价值。

卫星导航欺骗式干扰源高精度直接定位方法

针对目前欺骗式干扰源定位场景中定位精度低、信息利用率不足等问题,本文提出了一种基于导航信号特征的直接定位方法(DeSpreading Direct Position Determination,DS-DPD).通过建立融合传输时延、多普勒频移、扩频序列的接收信号模型,利用最大似然准则构建直接定位的目标函数,并通过求解目标函数得到待定位欺骗式干扰源的位置信息.仿真结果表明,DS-DPD能够有效提升对欺骗式干扰源的定位精度.尤其在低干噪比环境下,与传统的基于时延和多普勒信息的直接定位方法相比,所提方法的定位精度可提高10倍以上.

基于最长序列的虚拟3D音效的实现

为了在多媒体移动终端里实现3D音效,一个头部相关的传递函数首先被获取,然而一般的头相关传递函数的计算是把头当作一种球体来建立一个数学模型,这种模型的数学的计算复杂,不适合在嵌入式终端的实现.本文提出一种基于最长序列的测量系统脉冲响应的方法,该方法基于互相关技术,具有很高的抵抗噪声干扰能力,得到结果精度高,可重复性强,计算复杂度低,便于在嵌入式终端的实现。

最大长度序列诱发听性脑干反应的线性与非线性成分引出率和稳定性分析

在记录常规的听性脑干反应(c ABR)时,听觉系统被视为一个线性系统,无法获取反映听觉系统非线性特性的成分。而采用最大长度序列(MLS)刺激,对记录的反应建立Volterra级数展开模型,能够同时获取反映听觉系统线性与非线性特性的不同成分,所获取的ABR被称为MLS-ABR。由于这种方法在实验和计算方面的困难,现阶段对MLS-ABR的特性了解尚少,所以通过实验研究对其引出率及稳定性进行分析。利用MLS方法提取非线性成分,选择一个9阶MLS,提取11例正常青年人的MLS-ABR及c ABR,其中MLS-ABR的一阶和一个二阶核切片(VS1和VS21)的波形清晰完整,分别表达ABR的线性和非线性成分。以c ABR、VS1、VS21中各特征波出现率、潜伏期及峰峰值变异系数为考察指标,对照分析c ABR与MLS-ABR的线性、非线性成分引出率和稳定性。结果发现,MLSABR中线性成分各特征波引出率都较高(>90%),且其潜伏期(1、3、5潜伏期波变异系数分别为5.17、3.70、2.00)比c ABR(Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波潜伏期变异系数分别为6.54、3.70、2.87)更加稳定;非线性成分也可稳定引出1、3、5波(>80%),并且非线性成分的在5波的表达更加强烈。进一步证实MLS在获取ABR非线性成分的可靠性,加深对MLR-ABR的认识,为后续相关研究提供重要依据。