噪声整形技术的性能分析

本文从噪声整形的原理出发，对其性能作了较深入的分析，推导出了低阶噪声整形的量化信噪比增强因子的计算公式，最后还得出了无噪声整形与一、二、三阶噪声整形时的量化信噪比增强因子近似曲线。     

基于测量值量化和新息量化的Kalman滤波性能比较分析

以测量值量化Kalman滤波器和新息量化Kalman滤波器为对象,从量化误差、量化份数、量化区间三方面对量化滤波器的性能进行分析.在量化误差大小一定的情况下,可以得到两种量化滤波算法各自所需量化份数,给量化滤波器的选择提供定性与定量的依据.     

噪声下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位

在人与人交流中,人耳能很好地定位出周围声音的位置,而在声源定位技术里,基于传统麦克风声源定位在噪声环境下无法精确地定位出声源.根据人耳能准确地辨别出声源这一特性,提出一种在噪声下基于人耳耳蜗基底膜分频特性的声源定位方法.该方法是利用多个麦克风对声源信号进行采集,将采集到的信号通过基底膜滤波器进行滤波、除去与声源无关的噪声,运用空间映射互相关方法对声源进行定位.该方法所定位出的声源位置比传统声源定位技术所定位的位置误差小、精准度高.实验结果表明,噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位比基于传统麦克风声源定位技术更接近声源的真实位置;噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位具有更高的精度与更好的鲁棒性.     

基于滤波器组并行交替型ADC系统通道失配误差的分析

通道失配误差（如偏置误差、增益误差和时间相位误差）严重降低了并行交替型ADC（timeinterleaved ADC，TIADC）系统的信纳比．我们给出了基于滤波器组的三种通道失配误差详尽的分析，表明增益误差和时间相位误差相互影响，而偏置误差则单独起作用；同时对在信号分析领域占重要地位的正弦信号进行了分析，给出了通道失配误差的频谱图像；并进一步推导了信纳比的公式和无伪波动态范围的公式；给出了时钟抖动和量化噪声对TIADC的影响．这些公式可为TIADC通道失配误差的容忍范围提供参考，也可为消除TIADC通道失配误差提供理论依据．     

基于余弦代价函数的双模盲均衡算法

盲均衡算法不需要训练序列，就能够有效降低码间串扰（ISI），但是在脉冲噪声环境下，现有单滤波器均衡算法不能有效平衡收敛速率与均衡误差，算法收敛后ISI仍然较高。针对上述问题，提出了一种基于余弦代价函数的凸组合双模盲均衡算法。该算法将2个盲均衡器并联使用，其中一个作为快速滤波器以保证收敛速率，另一个作为慢速滤波器以降低均衡误差。为了进一步抑制脉冲噪声，将分数低阶统计量引入到基于余弦代价函数的盲均衡算法和基于判决反馈准则的盲均衡算法中，并分别作为快速滤波器和慢速滤波器的权向量更新算法。仿真实验表明：当噪声设置为25 dB的高斯白噪声时，新算法收敛后ISI会低于常模盲均衡算法CMA和基于余弦代价函数的盲均衡算法CCF，星座图也较为清晰；当噪声环境为28 dB的α稳定分布噪声时，新算法利用分数低阶统计量以抑制脉冲噪声，能够得到较低的ISI和清晰的星座图，而凸组合结构兼顾了稳态误差与收敛速率，在进一步降低稳态误差的同时确保了较快的收敛速率。     

有效值及有功功率测量的综合误差分析

分析了用加权算法求有效值及有功功率时，同步偏差及量化噪声对测量精度的影响，得到其综合误差公式。结果表明：随着所用权函数阶数的增加，不同步采样引起的测量误差将快速减小以至成为次要因素，量化误差将可能成为主要误差因素。采样数据量化引起的测量误差正比于量化精度而反比于采样点数的开方根。通过增加量化位数及采样点数均可降低数据量化引起的测量误差。     

拖拉机驾驶室耳旁噪声主动降噪控制

为了降低拖拉机驾驶室耳旁噪声,采集了拖拉机驾驶室耳旁噪声及左右车窗的加速度信号,并对其进行频谱分析;通过分析得到了拖拉机驾驶室耳旁噪声和左右车窗加速度的频率成分大部分与发动机的转速有关(即基频都是发动机转速一半)。提出了一种基于误差信号的FX-LMS主动降噪方法,建立了基于误差信号FX-LMS算法的Simulink仿真模型,并将拖拉机驾驶室内耳旁噪声信号导入到Simulink仿真模型中,把误差信号作为参考信号,对模型进行仿真分析。仿真结果表明:基于误差信号的FX-LMS主动降噪方法在拖拉机驾驶室耳旁有10～15 d B的降噪效果。     

考虑量化的OFDM压缩感知信道估计算法

针对存在量化影响下的正交频分复用系统信道估问题,首先提出利用全相位FFT的ΣΔ量化噪声整形方法,基于信道稀疏性和压缩感知降低噪声大小;然后针对在量化噪声影响下的OFDM系统提出压缩感知信道算法.仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能,同时可进一步降低系统噪声大小.     

基于FPGA的数字陷波器的设计与实现

以FPGA芯片为平台构建了数字信号滤波实时处理模块,给出了50Hz陷波器的切比雪夫Ⅱ型IIR数字滤波器4阶级联的结构,提出了对滤波器系数量化的逼近方法,完成了基于FPGA的陷波器实现,并成功地实现了对含有工频50Hz噪声干扰的心电信号的滤波处理,通过与Matlab计算所得到的滤波处理效果进行比较分析,结果表明:基于FPGA采用切比雪夫Ⅱ型4级级联结构的IIR数字滤波器的误差满足设计要求.     

多尺度多元素形态滤波自适应降噪研究

针对基本的数学形态滤波器存在的问题,提出了一种多尺度多元素形态滤波自适应降噪方法,首先利用不同尺度不同元素的基本形态滤波器对信号进行处理,得出各个误差.根据计算误差,设定权重系数级联基本的形态滤波器,对信号进行自适应降噪.针对正弦信号中复杂噪声干扰的特点,在信号中加入各种噪声,利用提出的方法对信号进行处理,并与多尺度滤...     

误差分离双通道环路滤波器的分析与设计

在UHF和微波宽带锁相系统中，误差分离双通道环路滤波器对锁相系统的捕捉等性能，尤其是对获得低相位噪声特性起着极其重要的作用．本文介绍这种环路滤波器的工作原理、分析模型、主要特点、电路设计实例以及所获得的主要实验结果．     

线性相位频率取样FIR滤波器量化误差的分析

主要分析了线性相位频率采样FIR滤波器中的量化噪声,并给出计算公式。     

数字滤波器的稳定性及舍入误差分析

就数字滤波器的稳定性进行了数学描述．从设计的精度问题中引出随机噪声源带来的舍入误差，给出一种估算这种误差的方法及其噪声频谱图     

带未知时变噪声的非线性系统卡尔曼滤波器算法研究

针对带有未知时变噪声的非线性系统的状态估计问题，详细研究了基于有限差分和未知时变噪声估计器的扩展Kalman滤波器算法。仿真结果发现，该算法具有滤波精度高，数值计算稳定等优点，但系统状态估计对初始误差较敏感。     

改进的降采样速率Leslie-Singh Sigma-Delta A/D转换器

基于降采样速率的Leslie-Singh结构，通过对抽样滤波器中第1级梳状滤波器零点在信号带内的合理安排，使抽样滤波器传递函数Hder(z)的零点得到优化的同时也使第1级噪声传递函数NTF(z)得到了优化，从而使信号带内的量化噪声最小．构造出改进的降采样速率2-0 MASH结构的调制器，在SIMUUNK环境下对此调制器进行仿真．结果表明，优化后的结构不仅解决了采用降采样速率结构所造成的SNR损失问题，比原始Leslie-Singh结构的SNR有所提高．     

超宽带系统中基于时域插值和抽取的新型Sigma-Delta转换器

无线通信系统中,超宽带(UWB)与正交频分复用(OFDM)技术相结合,具有超宽带、低功耗、抗多径衰落等优势.针对多频带OFDM-UWB信号的特点,提出一种基于时域插值和抽取的新型sigma-delta转换器用于完成数据的转换.时域插值使得多频带OFDM-UWB子载波间形成空隙,sigma-delta调制器将输入信号量化为1比特数据流的同时完成量化噪声整形.该sigma-delta调制器在量化噪声频谱中引入位于多频带OFDM-UWB子载波频点上的零点,将大部分量化噪声推到子载波空隙中,达到噪声整形效果.新型sigma-delta调制器采用无过采样结构,使得硬件实现相对容易,同时该结构还避免了OFDM系统的高峰均比问题.对信号进行时域插值与抽取降低了硬件复杂度和处理时间.理论分析和仿真结果表明了该调制器的有效性和可行性.     

2-2 MASH结构改进及其FPGA实现

针对多级噪声整形(Multi-stage Noise Shaping, MASH)结构的量化噪声问题,提出一种在传统MASH结构基础上改进的4阶两级MASH结构.首先分析传统MASH结构的原理,指出在输入信号延时处理上的不足,进而给出改进的MASH结构及理论分析.利用Altera公司的Stratix Ⅳ系列FPGA采用自顶向下的方法构建二阶单环调制器模拟部分、噪声抵消单元数字部分和数据处理部分等主要模块实现本文的MASH结构.仿真表明,改进的MASH结构较传统结构减少67%的延时,噪声整形性能比改进前提升9.7%,进一步降低量化噪声的影响.     

∑-△型A/D转换器中量化噪声的功率谱整形

在设计数据采集系统时, 为使采集系统前端输出信号的带宽与后端处理模块相匹配, 在建立高阶Σ-Δ调制器理论模型的基础上, 对A/D转换器中的量化噪声功率谱的整形过程进行了研究。理论分析和仿真结果表明, 结合了过采样技术的高阶Σ-Δ型A/D转换器能大大降低量化噪声。     

在高阶IIR滤波器实现中减小量化噪声的一种方法

在正规直接型ⅡＲ滤波器的实现中,提出一种反馈回路,用以减小量化误差。这种方法是基于在希望的无噪声滤波器和用Ｒｅｍｅｚ回路设计的滤波器间获得最小化回权Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ误差。     

电动螺旋桨飞机舱内噪声特性分析及优化

电动螺旋桨飞机运行中机舱内噪声,严重影响驾驶员和乘客乘坐的舒适性,因而对其舱内噪声特性研究十分必要。以某型电动螺旋桨飞机为研究对象,对其运用大涡模拟计算螺旋桨旋转产生的气动噪声并将其作为舱内噪声的边界条件,采用有限元法(finite element method, FEM)、边界元法(boundary element method, BEM)耦合理论得到封闭声腔下舱内声振耦合声场分布,通过试验场点与数值场点来对比验证。研究表明,随着螺旋桨转速升高,在飞机的头部和尾部处声压级较高,舱内场点总声压级试验结果与数值计算结果非常吻合,在飞机巡航时人耳处总声压级最大误差为3.6%。以人耳处A计权为目标值,通过响应面法优化飞机舱内噪声,建立了人耳处总声压级(计权A)与各个试验因素(材料、厚度、特征角)之间二次方模型,结果显示人耳处总声压级(计权A)降低了12 dB。证明了计算电动螺旋桨飞机舱内噪声方法的准确性,为舱内噪声优化提供了一种简单有效的方法。