DTMF信号的软件识别分析

论述了采用数字频谱分析和数字滤波分析的软件方法对DTMF号码进行分析识别。     

无绳集团电话双音多频DTMF信号的实现

介绍了在无绳集团电话研制中所采用的双音多频ＤＴＭＦ信号的一种实现方法，通过软件模拟不同的单音频率，并对其按一定的采样速率取样，叠加即得到相应的双音多频ＤＴＭＦ信号。同时讨论了帝现的原理及软、硬件设计，并对结果进行了分析。     

OFDM系统的干扰分析

针对 OFDM (正交频分复用)的 2个关键技术 (DFT和循环前缀)的分析 ,来阐述OFDM的技术优势 ,并着重分析了在无线信道中合理设置循环前缀长度的原则。     

同时计算实序列的DFT和实序列的DFT的IDFT的新公式

通过对离散傅里叶变换(DFT)的一些性质的分析,利用DFT的对称性和将一个复序列分解为4个奇偶序列之和的方法,改正了Gunther关于直接计算双实序列的DFT和实序列的DFT和逆离散傅里叶变换（IDFT）的公式中的少数错误,给出了新的同时计算实序列的DFT和实序列的DFT的IDFT的直接公式,并给出了证明.     

傅立叶积分算法研究

在信号分析与处理中，常涉及的积分变换是傅里叶变换(FT)、傅旱叶级数(FST)、傅里叶Z变换(FZT)及离散付里叶变换(DFT)。通过分析FT与FST、FZT、DFT的关系，提出一种基于FT计算FST、FZT、DFT的新算法，并通过例子说明这种算法的实用性。     

用DFT技术对阵列信号进行处理

针对阵列信号处理中的皮达方向和频率估计问题提出了新的方法。该方法利用ＤＦＴ技术，对波达方向和／或频率同时进行估计。两者之间的配对问题以对应关系自动解决。这样不但可以完全避免繁重的空间谱搜索，运算量少，充分利用成熟的ＤＦＴ技术。仅用两个传感器即可实现对任意数目的信号源进行估计，硬件要求更小。计算机模拟实验证实了该方法的有效性。     

基于通用计算机的PCM/DPSK信号软件化解调研究

为在通用计算机上实现全软件化的PCM/DPSK数字信号解调,文章研究了基于数据块的基带信号处理流程和算法,以此为基础设计了PCM/DPSK信号软件化解调系统。并提出采用基于离散傅里叶变换(DFT)算法来实现PCM/DPSK信号的全软件化解调,实际应用表明采用该方法可以正确实现DPSK信号的解调,与传统的解调方法相比,不仅解调过程简单、计算量小,而且易于软件化实现。     

同时计算二维实序列的DFT和二维实序列的DFT的IDFT的新公式

利用二维离散傅里叶变换(DFT)的一些性质,将Gunther提出的关于同时计算一个N点实序列的DFT和另一个N点实序列的DFT的逆离散傅里叶变换(IDFT)的4个新的直接公式中的第1和第4个公式,以及他提出的关于同时计算2个N点实序列的DFT的新公式推广到了二维的情形,并给出了相关证明.这些结果在处理实信号时是非常有用的.     

傅里叶级数在数字信号处理中的应用

快速傅里叶变换是针对于将一个大点数N的DFT分解成若干个小点的DFT的组合的算法[1],主要是巧妙的利用了Wn因子的周期性和对称性,构造出的一种DFT快速算法。使运算量大大降低,节省了大量时间。快速傅里叶变换的算法已经作为一种强有力的工具运用到信号处理领域中,大大推动了数字信号处理技术的进步[2]。本论文比较详细的阐述了快速傅里叶算法的数学原理、运算特点并完善的运用到Matlab,实现先好的仿真处理。     

线性时频分析在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及线性时频分析方法．将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并比较了其性能．最后给出了计算机仿真结果。     

心音信号特征分析与识别方法研究

心音信号是心脏及心血管系统机械状况的反映,是包含了人类心脏各部分的生理和病理信息的重要信号。目前通过心音信号诊断疾病的方法主要是人工听诊,如果能够研究出一套行之有效的算法对采集到的心音进行自动识别分类,当发现病变的心音时能自动做出判断提示甚至发出报警信号,这对心脏疾病的临床研究具有极其重要的研究价值。针对以上所述通过以下几个方面对心音信号进行研究:采用HKY-06B心音传感器采集心音信号,通过Cool Edit Pro2.1录音软件实现对心音信号的格式转换和储存、通过小波分析法对心音信号进行预处理、运用Mel频率倒谱系数对心音信号进行特征提取以及利用高斯混合模型对心音信号进行识别。通过预处理、特征参数提取等步骤后,建立GMM,将采样信号输入GMM心音模型库进行识别,能够准确判断心音是正常心音还是病理性心音。     

用切削声信号识别刀具磨损

研究了硬质合金刀具在其后刀面的磨损处于不同阶段时，切削声在可闻阈内的变化规律，提取了频带声压级作为特征量，并建立了相应的判别函数，为刀具在线监测提供一条新途径。     

基于小波分析的卫星测控信号盲识别算法

针对卫星测控通信信息侦察中测控信号识别的问题,提出一种基于小波分析的测控信号副载波识别算法。算法首先基于小波多分辨率分析去噪原理,对混合信号进行去噪处理,然后,采用零点分区法确定副载波个数,最后设计了闽值自适应判别算法来确定各个副载波的频率分界点。仿真结果表明：该测控信号副载波识别算法精度达到95％,抗噪声干扰能力强。     

方框图自动识别软件

本软件提供了一套Ｃ语言算法程序,可将按习惯方式写出的传递函数表达式（字符串）,转化成可供系统分析与计算的相关参数,从而“读”出方框图所展示的前向通道及开环传递函数,为研制界面友善的智能型控制ＣＡＤ系统软件提供技术条件     

软件无线电系统中的调制识别系统组成及识别方法

在软件无线电系统中,调制识别部分由预处理、特征提取和选择、识别分类三个环节组成,其功能就是准确提取已调信号的频率、相位和幅度这三个参数的瞬时特征值,以便正确地解调出已经调制的信号,三个参数是对已调信号解调的关键.软件无线电系统中调制识别有决策论方法和统计模式识别方法两大类.     

卫星测控信号盲识别算法

针对卫星测控通信信息侦察中测控信号识别的问题,提出一种基于小波分析的测控信号副载波识别算法。算法首先基于小波多分辨率分析去噪原理,对混合信号进行去噪处理。然后,采用零点分区法确定副载波个数。最后设计了阈值自适应判别算法来确定各个副载波的频率分界点。仿真结果表明,该测控信号副载波识别算法精度达到95％,抗噪声干扰能力强。     

基于加速度信号几何特征的动作识别

根据人行为动作的特点,提出了一种基于加速度信号几何特征的层次识别算法以识别多种人的行为,例如:步行、下楼、上楼、跑步等.所分析的数据由绑在人体胯部的加速度传感器在实际环境中采集.该算法利用加速度信号的几何特征(周期,波峰值,波谷值)和信号的物理意义(如各方向的能量分布),所选取的特征对个人依赖较小.识别的过程采用了分层识别算法.该算法识别速度快,准确率高,在实际应用中取得了较好的效果.大量的实验表明,该算法对动作的识别正确率在80%以上.     

光栅信号振幅合成的软件细分及误差分析

用正交莫尔条纹信号幅度合成可得近似三角波，经查表软件细分可得到近似不变的细分灵敏度，在同样精度的条件下，可以较大幅度提高莫尔条纹的细分数，本文还对误差进行了细致分析，得出结论，直流电平漂移和信号正交性误差是产生测量误差的主要来源。     

情感识别中脉搏信号的特征提取与分析

应用Coiflet 1小波对脉搏波信号进行小波变换,利用重构的小波第三层高频信号的极大值来确定原始信号主波峰值的范围,进而定位原始信号主波峰值的位置并以此位置为参照点确定潮波、重搏波峰值的位置,在此基础上提取脉搏信号的时域特征,对情感状态进行分类.实验结果表明,脉搏率均值等特征对悲伤、愤怒和恐惧3种情感的总体分类正确率均能达到65%以上.     

微弱脑信号专注度特征提取与识别

目前基于脑机接口的脑电信号研究得到越来越广泛的关注,然而传统脑电信号采集需要使用电极帽并涂抹胶泥膏而不被大多数用户所接受。因此,将研究使用无需涂抹胶泥膏的独立电极采集脑电信号,然而使用独立电极采集脑电信号容易出现干扰大、信号不稳定等缺陷。为了快速有效提取脑电信号特征并克服独立电极采集脑电信号的缺陷,将采用低通滤波方法进行工频干扰的滤除,利用独立成分分析(ICA)实现脑电信号中的眼电伪迹分离,并在此基础上通过设置水平眼电和垂直眼电阈值以及各个独立成分在脑部位置的空间分布特性实现眼电伪迹的识别。最后,分别利用β波能量以及样本熵来衡量人脑专注度的高低,仿真结果表明两者均与专注度成正相关,实验以Neuro Sky专注度为基准,将两种算法分别与其进行对照。此外,样本熵与Neuro Sky算法的相关度比β波能量法提高了26%,说明样本熵专注度提取算法更能精确跟踪人脑注意力的变化,对脑电信号专注度的衡量与实际更加吻合。