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关键词： 连续波信号   模糊函数   海洋环境噪声   舰船辐射噪声   巴特沃斯低通滤波器   相关检测  

摘要： 水声信号中通常都含有大量的噪声,噪声会影响信号的采集与处理,如何将噪声滤除是水声信号处理中重要的难题,论文针对这一问题研究了相关检测的方法在水声信号去噪处理中的应用。首先设计了水声工程中常用的连续波信号作为研究对象,研究了连续波信号的模糊函数图,接着研究了海洋环境噪声的频谱以及海洋环境噪声的波形和舰船辐射噪声的频谱以及它的波形,将海洋环境噪声和舰船辐射噪声作为连续波信号在海洋传播过程中的主要噪声,研究了连续波信号混有噪声后的时域、频域波形,然后设计了巴特沃斯低通滤波器,将混有噪声的信号通过低通滤波器滤波,最后将滤波后的信号进行相关得到最终的检测信号。实验结果表明相关检测的方法可以有效地滤除信号中混有的噪声,并且效果良好。

关键词： 课程思政   信号与系统   OBE   TOPCARES   以学生为中心   混合式教学  

摘要： 针对信号与系统课程内容数学推导复杂,课程思政设计难以实施等问题,以OBE教育教学理念及TOPCARES方法学为指导,基于“专业教学”和“价值引领”双主线,提出从专业知识角度有效挖掘课程思政元素的方法,以“周期信号的频谱分析”为例,具体阐述如何有效借助线上线下混合式教学模式以及新颖的信息化教学工具实施教学,通过实际教学效果表明本设计能够有效调动学生学习的主动性。

关键词： Matlab   数字滤波器   FIR滤波器  

摘要： 该文以现代工程应用场景为背景,从数字滤波器的数学原理和应用方法出发,对基于FIR滤波器的成形滤波器、多相滤波器以及CIC滤波器的应用进行了分析。结合Matlab和Vivado软件,提出了一套通用的数字滤波器设计方法。详述了Matlab中的滤波器参数配置和coe文件输出方法,并将所给滤波器系数文件导入Vivado软件进行仿真验证。结果显示设计的滤波器有效处理信号,验证了该方法的可靠性和适用性。

关键词： FIR数字低通滤波器   窗函数   单位脉冲相应  

摘要： 针对信号加噪声信号采集系统中的信号处理过程,设计并实现一款基于MATLAB的FIR数字低通滤波器。简单介绍窗函数法设计FIR数字滤波器理论,举实例介绍窗函数法设计FIR数字滤波器具体步骤,通过仿真验证设计正确性。形象展示FIR数字滤波器滤波过程。加深对FIR数字滤波器设计方法和滤波器网络结构认知理解。通过仿真验证完成对输入信号加噪声信号的滤波,证明设计的正确性。

关键词： 数字信号处理   课程思政   案例设计   滤波器设计  

摘要： 数字信号处理是面向电子信息类专业开设的一门专业限选课程。针对“FIR数字滤波器设计”章节综合很多知识的应用,难度较大,教学内容和工程应用紧密结合的特点,本文设计了课程思政教学案例,以学科内容为主线,以探讨唯物辩证法作为思政接入点,引导学生从不同角度探寻问题的本质,采用理论讲解与分组讨论相结合的方式设计教学过程,激发学生的学习兴趣,提高他们的辩证思维能力。

关键词： 振动信号修复   压缩感知   重构效果   改进压缩采样匹配追踪算法  

摘要： 为了解决压缩感知重构算法对于机械振动信号的残缺数据恢复不佳的问题,提出一种改进压缩采样匹配追踪算法,对缺失信号进行修复重构。对比几种同类的贪婪重构算法恢复缺失信号的效果。通过仿真数据和实测数据验证算法对信号的恢复效果。结果表明:改进方法能够很好地实现对缺损信号的修复,且重构概率远远高于其他重构算法,比较压缩采样匹配追踪算法与其改进算法发现:在稀疏度为50时,改进算法的重构概率可以达到100%,而未改进的压缩采样匹配追踪算法重构概率为0,说明改进算法的重构效果优于原算法,重构出来的信号可以准确地表现原始信号的全部信息。

关键词： 图信号处理   信号恢复   期望最大化   功率估计   最大似然   低比特量化  

摘要： 图信号处理(Graph Signal Processing,GSP)为驻留在不规则和复杂结构上的数据提供了新的算法和处理模式,将这些数据和它们之间的复杂交互建模为图,信号则被定义在图的节点或边上。它结合了信号处理和图论的概念,可以用于分析各种类型的数据,如社交网络、传感器网络、生物网络等。尤其对于大规模无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs),由于通信带宽或环境因素的限制,人们往往无法得到无线传感器网络中每一个节点的观测数据。而图信号处理能够对那些无法提供观测数据的节点所对应的网络环境信号或噪声功率进行估计和重构。然而大多数图信号重构算法是利用高分辨率模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)进行的,使用高分辨率ADCs通常昂贵耗电,且需要较高的存储和传输要求。因此,如何在图信号恢复过程中考虑到信息的传输处理和存储的低成本要求,成为了一项重要的工作。 本文将传感器网络信号建模为图信号,图信号相对于图拓扑来说呈现出平滑特性,即邻近节点之间的信号变化微乎其微,以此为基础,采用低比特量化技术和图信号处理方法,在保持可接受性能的前提下降低了算法的复杂度。本文的主要工作总结如下: 1)针对WSNs观测数据缺失的问题,提出了基于部分信号采样的图信号恢复算法,该信号估计问题可以被表述为一个正则化优化问题,利用Tikhonov正则化的最大似然优化方法和图信号的空间关系,可以从采样数据中重构与未采样节点相关的未知数据。 2)针对如何减少数据的存储需求和耗能问题,在基于部分信号采样的图信号恢复算法的基础上,研究了如何利用低分辨率低比特量化观测数据以实现图信号恢复,采用期望最大化的迭代思想,有效地实现了图信号的恢复与重构。仿真结果表明,所提出的算法在3-4bit的量化数据下有较好的有效性,与未量化数据下的恢复算法相比,能耗和实现成本更低。最后,还使用美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)提供的海平面温度数据验证了该算法的缺失数据重构性能,进一步证明了算法的效能。 3)由于Tikhonov正则化梯度下降方式下降速度较慢,具有不稳定性。所以针对此问题进一步提出了下降速度更快且更具稳定性的基于低比特原始对偶混合梯度算法(Low Bit PrimalDual Hybrid Gradient,LBit-PDHG)。研究了在无线传感器网络中,如何利用网络部分节点的低分辨率低比特量化观测数据,对网络所有节点信号的功率进行估计。假设节点所对应的信号功率在网络上也是平滑的,该功率估计算法中的正则化优化问题涉及非负对数似然与全变分之和的最小化。仿真结果表明,当将每个观测数据的量化位数提高至2或3位时,该算法有较好的有效性。而且与其他几种已知的估计方案相比,下降速度和稳定性更优。

关键词： 有限冲激响应滤波器   频率采样法   遗传算法   粒子群优化   模拟退火算法  

摘要： 使用频率采样法设计FIR数字滤波器时,在通带与阻带之间设置适当的非零过渡点可极大改善滤波器的幅度特性,但过渡点最佳采样值难以确定,可以使用智能优化算法解决上述问题。在设置一个,两个和三个过渡点时,使用遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法,在最大误差最小,阻带最大误差最小,最小二乘以及阻带最小二乘准则下,分别求解过渡点最佳采样值,并使用五种评价指标对比不同算法在不同滤波器优化准则下的优化效果。实验结果表明,在设置不同数量过渡点的情况下,使用智能优化算法均可得到阻带幅度特性优于查找表数据的过渡点最佳采样值,三种算法中模拟退火算法优化效果最佳,四种滤波器优化准则中阻带最大误差最小准则下的优化效果最佳。

关键词： 数字滤波器   群延迟   级联型   全通滤波器   巴特沃斯低通滤波器  

摘要： 针对IIR数字滤波器位于通带的频率相量延迟不同的时间量,提出了一种群延迟优化方法。对于级联型IIR滤波器系统,该方法在每一级滤波器后接入一个全通滤波器,对设计完成的全通滤波器进行零极点分析,通过分析零极点在z平面的位置,评估全通滤波器以及整个数字滤波器级联情况的稳定性。仿真实验采用8阶的巴特沃斯低通滤波器,在0~150 Hz的通带范围内,采样率48 kHz,群延迟优化采用一阶的全通滤波器,仿真结果显示该方法将群延迟的变化量在原有的系统上优化了49.58%。对比其他主流的方法,本文的方法具有计算量小和易于实现的优点。