教学课程资源库 更多>>

关键词： 自适应对消   改进的最小均方算法   巴特沃斯低通滤波器   扭振监测  

摘要： 为提高变步长最小均方(LMS)自适应对消算法在船舶轴系扭振监测系统中的滤波性能,针对传统LMS算法存在的不足,结合参考文献以及船舶轴系扭振实测信号的特点,建立了一种新的步长因子与误差信号之间的函数解析式,分析了各参数的取值对步长因子的影响效果。基于此,将改进后的自适应对消滤波算法实际应用于中船重工某研究所的船舶轴系扭振监测系统中,并结合巴特沃斯低通滤波器滤波,得到了准确的扭转角值,验证了算法的有效性,提高了船舶轴系扭振监测系统的滤波性能。

关键词： Matlab   模拟滤波器   巴特沃斯滤波器   频率变换  

摘要： 在日常生活中,滤波器的应用是相当广泛的。在数字信号处理过程中,滤波器能够过滤杂波,保留有用信号。文章对模拟滤波器的设计原理进行了分析,在此基础上通过通带截止频率ωp=5 kHz、阻带截止频率ωp=12 kHz、通带衰减为3 dB及阻带衰减50 d B定出低通原型滤波器的阶数为7阶,通过上述参数的确定,得到低通原型滤波器的传递函数H(s),由此实现了低通滤波器的设计。其他滤波器通过频率变换即可得到,进而采用Matlab软件绘制滤波器的幅频特性曲线。由图形得知,经过频率变换所得出的几种滤波器符合设计的要求,因而达到了设计的目的。

关键词： 双线性变换法   数字高通滤波器   数字低通滤波器  

摘要： 采集到的脉搏信号中通常有人体呼吸等低频噪声干扰及工频和其他高频干扰,只有将噪声信号进行滤波才能对脉搏信号进行谱分析、特征值的提取等后续分析,为解决脉搏信号含噪声问题,提出采用双线性变换法设计无限长单位脉冲响应IIR数字滤波器,并借助MATLAB软件仿真3种不同类型滤波器的幅频特性图,结果表明设计的IIR数字滤波器能够滤除0~1 Hz以及20 Hz以上的高频干扰信号,其中巴特沃斯型滤波器的滤波效果最好。

关键词： 高速切削   状态监测   欠采样   稀疏表示   快速傅里叶变换  

摘要： 针对高速切削状态监测系统中采样参数设置不合理以及抗混叠滤波器存在滤波陡度导致输出的切削力信号频谱混叠问题,提出了一种基于频域近似稀疏的频谱校正方法。切削系统及采样过程中的非线性往往导致状态监测系统输出波形中含有主轴频率的高次谐波,在傅里叶矩阵上表现出明显的近似稀疏性(傅里叶系数中大多数元素的幅值近似为零,能量主要集中在若干个频率区间上)。通过仅保留频谱上若干个频率区间对其实现稀疏逼近,得到若干个频带子集,并利用欠采样混频原则计算出每个频带子集的真实频率范围,构造切削力信号的真实频谱进而恢复出真实的时间序列。根据频带子集时域波形特点,构造具有一般物理意义的线性调幅正弦波模型,通过对线性调幅正弦波仿真分析及高速铣削铝合金实验验证了该方法的有效性。结果表明,这种方法能够有效地恢复出测试信号的谐波信息,恢复信号与测试信号时域波形的相对包络误差小于4%。该研究成果为稀疏表示理论应用于欠采样信号分析提供了一定的工程技术支撑。

关键词： Matlab软件   CCS 5.5软件   IIR滤波器   直接型网络   级联型网络  

摘要： 借助Matlab软件实现IIR数字滤波器设计,求得系统函数H(z),得到直接型网络结构的系数b_(i)和a_(i).通过对系统函数H(z)进行因式分解,得到级联型网络结构的系数矩阵SOS和增益G.根据IIR低通和高通滤波器的边界截止频率ω_(p)和ω_(s),设计输入序列x(n).借助CCS 5.5软件,根据直接型网络结构的系数b_(i)和a_(i),编写实现IIR低通滤波的直接型网络的C语言程序.根据级联型网络结构的系数矩阵SOS和增益G,编写实现IIR高通滤波的级联型网络的C语言程序.仿真实验结果表明,借助Matlab软件和CCS 5.5软件能够较好地完成IIR数字滤波器综合实验设计,实验过程中计算简单、步骤清晰且实验现象明显,取得了良好的实验效果.

关键词： “信号与系统”   课程思政   立德树人  

摘要： “信号与系统”课程是电子信息大类与通信大类各专业的一门专业核心基础课程,在课程体系中起到承上启下的重要作用。为了在广泛的教学对象中贯彻课程思政,做好立德树人的环节工作。本文探索信号与系统课程思政教学的教学手段与方法,总结课程思政的内容建设方向,并通过实践不断改进实施策略,为培养德才兼备的新型人才提供助力。

关键词： 滤波器   LC   LPF   BPF   不确定度  

摘要： 数字通信基带设备需要通过中频噪声发生器实现通带内误码率、门限等性能测试,中频噪声发生器的信号通带内平坦度及截止频率指标将影响到被测量的测量准确度,设计思路是采取模拟滤波加数字滤波的方法。论述模拟平坦带通滤波器设计、实现。通过对LC滤波器进行研究,得到LC元件设计值,b并使用参数值临近的实际元器件来替代理想元器件,通过ADS软件对模拟滤波器进行仿真,仿真结果满意,通过矢量网络分析仪对设计的模拟滤波器进行了实测,并分析了不确定度分量来源,合成不确定度得到测量结果扩展不确定度度,实测结果满意,综合得到满足设计指标的适宜方案。

关键词： MATLAB   GUI   数字滤波器  

摘要： 在数字信号处理中,数字滤波器的设计是其中重要的一环。为了提高数字滤波器的设计效率,本文基于MATLAB软件平台,运用图形可视化工具GUI,设计了界面简洁、使用方便的数字滤波器设计软件。工程设计人员只有通过配置滤波器的参数,就可得到滤波器的幅频和相频特性图,进而选择合适的滤波器运用到工程实践中。该软件平台操作简便、参数调节灵活,有利于帮助工程人员简化滤波器的设计过程。

关键词： FIR数字滤波器   有限字长效应   Delta算子   矩阵稀疏化   蚱蜢优化算法  

摘要： 原型滤波器即有限脉冲响应(Finite Impulse Response,FIR)滤波器,因具有稳定性好、实现复杂度低和容易实现线性相位等特点,是多载波调制系统中合成和分析滤波器的主要组成部分。但无限精度下设计的FIR原型滤波器直接应用于实际系统,会使得系统性能与理论结果存在偏差,这主要是有限字长(Finite Word Length,FWL)效应造成的。目前针对FWL效应的优化研究多是基于传统移位z算子结构的FIR数字滤波器。相比于传统移位z算子结构,前向差分Delta算子结构因FWL效应带来的系数误差和舍入噪声更小,即抗FWL效应能力更好。因此本文基于前向差分Delta算子的FIR数字滤波器(Delta-FIR)状态空间实现结构,从改进Delta-FIR数字滤波器结构和优化Delta-FIR数字滤波器设计方法上围绕Delta-FIR数字滤波器因FWL效应带来的滤波器系数误差和舍入噪声问题展开讨论。本文针对Delta-FIR数字滤波器的研究内容如下:1.本文基于Delta-FIR数字滤波器结构等效状态空间实现研究Delta-FIR数字滤波器系数的L灵敏度。首先将传统移位z算子FIR数字滤波器结构转换为Delta-FIR数字滤波器结构。其次提出一种Delta-FIR数字滤波器相似变换矩阵稀疏化方法。然后通过推导L灵敏度及其最小化表达式得到Delta-FIR数字滤波器稀疏化状态空间实现,理论分析Delta-FIR数字滤波器L灵敏度与自由参数μ的关系。最后通过仿真实例对比分析传统移位z算子FIR数字滤波器状态空间实现,Delta-FIR数字滤波器状态空间实现、FIR数字滤波器正交结构DJSS状态空间实现和所提Delta-FIR数字滤波器稀疏化状态空间实现的L灵敏度和频响特性曲线。仿真结果与理论分析表明,与传统移位z算子FIR数字滤波器状态空间实现、Delta-FIR数字滤波器状态空间实现和FIR数字滤波器正交结构DJSS状态空间实现相比,所提Delta-FIR数字滤波器状态空间稀疏化实现所设计的数字滤波器结构系数的L灵敏度更小,即因FWL效应导致的滤波器系数误差更小,并且在有限字长约束下,量化字长增大使所提Delta-FIR数字滤波器稀疏化状态空间实现频响特性曲线更接近理想状态。2.本文基于Delta-FIR数字滤波器稀疏化结构研究信号舍入噪声。首先给出Delta-FIR数字滤波器稀疏化结构的传输函数,计算该结构对应的滤波器系数的幅度函数值。其次选择该结构的幅度函数值与理想滤波器幅度函数值的均方误差为适应度函数,利用蚱蜢优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)直接优化数字滤波器稀疏化结构系数。然后推导Delta-FIR数字滤波器结构系数的舍入噪声增益表达式。仿真结果与理论分析表明,与传统移位z算子FIR数字滤波器结构和Delta-FIR数字滤波器稀疏化结构相比,所提GOA优化设计的滤波器结构的舍入噪声增益更小,即因FWL效应带来的信号舍入误差更小,并且在有限字长约束下,GOA优化实现的频响特性曲线更接近理想状态,抗FWL效应能力更好。

关键词： 图信号压缩   标量量化   凸优化   深度神经网络   信号插值  

摘要： 随着通信与信息技术的发展,越来越多的数据充斥着生活的方方面面。在智慧城市、社交网络、智能家居、传感网络、金融与银行等应用中会产生大量非规则数据。这些非规则数据具有结构复杂、维度较高等特点,难以通过传统信号处理方法进行处理。近年来,图信号处理已经成为处理众多非规则数据的有力工具。图提供了对非规则数据和它们之间的复杂关系进行建模的能力。例如,在通信网络中的用户可以建模为顶点,而他们的信道可以建模为边。通过使用线性代数、谱图理论和优化理论等工具,图信号处理将传统的信号处理概念进行了扩展,包括例如傅里叶变换、滤波和频率响应。采样与恢复是图信号处理的基础工作。图信号通常具有顶点域的平滑性与频域的稀疏性。顶点域的平滑性意味着相邻顶点中所包含的信息是趋于相似的,这一特性促进了图信号采样与恢复算法的分布式实现。频域的稀疏性表明,通过图傅里叶变换可以将图信号映射到稀疏频域中,这也是不含噪图信号能够实现无损压缩的根本原因。然而,图信号在观察过程中有可能由于图结构本身的扰动,以及加性高斯噪声的影响,导致无法实现完美恢复。因此,如何降低图信号的重构误差通常作为图信号采样与恢复的目标。另一方面,考虑到信号的实际存储需要经过量化操作,如何降低量化过程带来的误差也是图信号采样与恢复中的一项重要工作。在本文中,以图信号的稀疏性与平滑性为基础,对图信号的采样、量化、恢复等工作开展了深入研究。本文的主要工作总结如下:1)针对图拓扑可能产生扰动的场景,设计了一种扰动图结构下的图信号采样算法。假设图信号在扰动结构中保持带限特性,并根据矩阵扰动理论得到了不同的边扰动情况下的拉普拉斯特征向量。进一步地,根据扰动发生的概率分布与图信号与加性噪声的统计特性,计算得到了扰动与噪声对采样与恢复的综合影响。最后,通过基于贪婪的算法设计,实现了扰动图结构下的采样集选取。仿真实验表明,所提出的算法在合成数据上具有良好的效果。2)针对图信号的统计特性已知和未知的情况,分别提出了基于统计模型与基于数据驱动的办法实现图信号的线性压缩。当图信号统计特性已知时,建立优化问题以最小化恢复误差,并通过KKT条件得到原问题的最优解。当图信号的统计特性未知时,利用深度神经网络对图信号的去噪器进行模拟,从而降低重建误差。仿真结果表明,使用深度网络训练得到的结果接近于已知图信号统计特性的方案。3)考虑图信号的数字存储需要将连续幅值信号转化为离散幅值信号,即通过量化过程实现标准化存储,联合设计图信号的压缩算子、量化比特分配与恢复算子,实现图信号的恢复误差最小化。采用基于任务的量化方式,将图信号的频域表示作为量化的任务目标。在给定压缩格式与量化比特分配的情况下,得到了最优恢复算子的闭合表达式。然后,提出了基于贪婪的量化比特分配方案与相应的压缩算子。此外,还提出了压缩算子的分布式实现。仿真结果表明本文所提出的压缩方案在合成数据压缩、气象数据压缩以及图像压缩方面均具有良好的性能。4)针对图信号部分顶点信息无法准确获取的情况,提出了一种量化与重建的联合设计方案,本文的目标是观察已知图信号,存储其量化版本,并通过上述已知信息推断其他的顶点上的未知信息。采用深度展开网络的方法对图信号的量化与恢复进行联合设计。首先将基于ADMM的展开网络作为插值网络,然后将边缘陡峭的量化过程近似为软-硬量化器,最后将量化与插值进行联合训练,在每次迭代中选择一个量化器进行比特分配。仿真结果表明,所提出的方案在信号恢复方面有着良好的性能。