基于频域平滑循环周期图法的直接序列扩频信号的参数估计

根据直接序列扩频(DS-SS)信号的传输特点,将其建立为循环平稳模型.利用基于频域平滑的周期图估计了DS-SS信号的码元速率、载波频率、初始时间和初始相位,提高了参数估计精度.在循环谱密度函数的数字实现过程中,用频域平滑后的循环周期图估计循环谱密度函数,推导了在有限数据条件下循环谱的对称式周期图估计和频域平滑对称式周期图估计的方差表达式,分析了经过频域平滑后的DS-SS信号参数估计方差和估计精度.最后,仿真实验验证了算法的有效性.     

邮政储蓄月增量的谱分析

本文介绍平稳时间序列谱密度的加窗周期图估计方法,用加窗周期图估计邮政储蓄月增量序列的谱密度,对邮政储蓄月增量的时间序列进行频域分析,给出该序列统计特征的描述与推断。     

一类图的谱半径

研究了一类图--风筝图的谱半径.在给定图的最大团数的条件下,通过变量引入,利用Maple数学软件进行数值比较,得出了风筝图邻接谱半径下界的估计;同时,利用变量引入法,通过求解线性递推关系,给出了风筝图邻接谱半径上界的估计.由此给出了风筝图邻接谱半径的一个比较小的取值区间.     

循环谱密度估计的最大似然滤波器法

针对周期平稳随机过程的循环谱密度的估计过去主要采用时域平均周期图法和频域平滑周期图法,特别归短数据时,上述方法的分辨率很低,方差极大,提出了循环谱密度估计的最大似然滤波器法,并作了改进。该方法不仅具有很高的分辨率,而且估计的方差也很小,具有较好的估计性能。     

低信噪比下低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号带宽盲估计方法估计精度低且计算量较大的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法,首先利用修正的周期图求平均(Welch)法得到功率谱,再对其进行最小二乘多项式拟合得到平滑的功率谱,然后通过对功率谱曲线进行求导提取出斜率最大点和最小点的位置进而估计带宽,最后多次循环求统计平均得到信号带宽的精确估计.通过理论分析,确定了OFDM信号带宽盲估计方法的步骤,并在多径信道下进行了仿真试验.仿真结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能够达到98.9％的正确估计率,并且该方法与传统方法相比,带宽估计精度更高,计算复杂度更低.     

一种结合线性预测倒谱法和组合滑动窗口平滑法的基音周期估计改进算法

提出了一种结合倒谱法、线性预测法(LPC)以及滑动窗口平滑法的基音周期估计改进算法.即先用LPC逆滤波后的余量信号代替原始语音信号,滤除噪声和声道响应的干扰,接下来用倒谱法初步估计出基音周期,最后对初步估计出的基音周期进行组合滑动窗口平滑处理,去除野点和错误样点的干扰,最终得出较为准确、自然的基音周期.经仿真验证,方法简单有效可以在低信噪比的情况下获取较为准确的基因周期.     

一类非线性周期振荡电路的混沌控制

研究了一类非线性振荡电路系统的复杂动力学行为.基于基尔霍夫定律建立了一类非线性周期振荡电路的动力学方程.利用Poincaré映射图分析了系统混沌吸引子的特性,通过分岔图和Lyapunov指数谱揭示了此类系统由倍周期分岔通向混沌的过程,并且验证了该系统的分岔图与Lyapunov指数谱是完全吻合的.最后,通过非线性反馈控制方法对非线性电路系统中的混沌状态进行了有效的控制,结果表明,通过选取适宜的控制参数可以将系统控制到不同的稳定的周期轨道.     

基于MATLAB实现经典功率谱估计

功率谱估计(power spectrum estimation,PSE)是利用有限长的数据估计信号的功率谱,广泛应用于雷达、声纳、通信、地质勘探、天文、生物医学工程等众多领域.功率谱估计可分为经典谱估计和现代谱估计,文章主要研究经典谱估计中的修正算法.目前经典谱估计中主要采用对2种方法进行估计,分别足周期图法和自相关法...     

时间延迟估计的循环相关法

依据离散时间序列的长度有限性,将其扩充为以序列长度为周期的周期序列,又依据周期序列的相关原理———循环相关,对信号进行时间延迟估计.由于循环相关的平稳特性,即使在较大延迟量存在的情况下,仍然能够达到准确的时延估计效果.模拟得到了不同强度的高斯噪声或不同时间延迟量下的广义相关能量图和循环相关能量图.模拟实验结果表明,在低信噪比或大延迟量的环境下,循环相关时延估计方法比广义相关时延估计方法具有明显的优势.     

Henon系统吸引子结构和混沌控制

运用数值的方法,研究了Henon系统在流形的混沌吸引子结构.通过Henon系统分岔图及其对应的最大Lyapunov指数谱,揭示了Henon系统通向混沌的途径.通过数值运算,得到了Henon系统的不稳定的周期1和不稳定周期2轨道.最后,通过非线性反馈控制方法对系统进行了控制.     

动态测试误差的系统建模与混合谱分析法

本文拟通过动态测试数据处理来分离测量结果、系统误差和随机误差。首先采用动态数据系统建模法(DDS)作预处理与预分析,然后主要应用逐步回归法和周期图检验法即离散谱分析法,提取非周期与周期的确定性成分,并分离出测量结果与系统误差。再对提取后的数据,应用DDS建模法作随机误差的相关分析和连续谱分析,以分离其随机性成分。必要时可借非线性最小二乘法确定两者的组合模型,面对其参数作出精确估计。该方法的分辨率与估计精确度均有所提高,适用性很广,可全部借微计算机进行实时动态数据处理及修正测试误差。     

基于傅里叶分析的蛋白质编码区预测中功率谱密度计算方法研究

提出一种新的功率谱算法--多滑动窗周期图法.新算法和传统周期图功率谱密度算法在ALLSEQ和HMR195两个DNA序列集上进行了基因预测实验.以近似相关系数AC作为预测准确率测度,实验结果表明,新算法的预测准确率比基于传统周期图法的傅里叶分析基因预测算法有较大提高.     

经典谱估计方法的MATLAB分析

讨论了用MATLAB实现经典谱估计的各种方法 ,比较了它们的性能指标 ,并优选它们的参数 .得出了在科学研究和工程技术应用中有一定参考价值的结论 .     

用抽取法改善二维谱估计的分辨率和降低运算工作量

本文论述白色噪声淹没下有限个二维正弦信号的谱估计问题。导出了自回归(AR)予测误差滤波器法的谱估计封闭公式,同时也导出了BARTLETT窗周期图及最大似然比谱估计的封闭公式,这些公式在研究分辨频率很接近的正弦信号方面是很有用的。在一个窄频域上,直接抽取可以用来改善分辨率同时降低运算量,仿真实验结果证明:在一个(N_1,N_2)的支持上,作(D_1,D_2)的抽取,其结果和未经抽取但支持扩大为(D_1N_1,D_2N_2)所得结果具有几乎相等的分辨率。采用抽取也能显著地降低运算量。     

基于改进循环谱的直扩信号检测方法研究

基于循环谱理论,根据直扩信号与平稳噪声具有不同的谱相关特性,可对直扩信号进行检测,分析循环谱包络在循环频域——谱频域上的分布,能实现载频及伪码速率的参数估计。在有限时间条件下,为实现更低信噪比情况下的信号检测,提出了集平均的频域平滑循环周期图的改进算法,避免了多维搜索,并对算法进行抗噪声性能及统计特性分析,理论表明具有进一步的抑制噪声水平。通过计算机仿真,说明了此法能在低信噪比情况下实现参数估计,并分别证明了数据长度及平滑点数对实验数据的影响,验证了理论分析的正确性。     

基于分频段ABAP谱减法的鸟叫声分类研究

针对带噪鸟叫声,用自适应Bartlett平均周期图(ABAP)完成噪声估计,进行分频段谱减去噪后,提取经过二维离散余弦变换的Mel频率倒谱系数动态声音特征(TDMFCC).最后,利用支持向量机(SVM)分别结合MFCC、TDMFCC以及经过分频段ABAP谱减法降噪后的MFCC和TDMFCC对30种鸟叫声进行不同背景环境和信噪比情况下的对比实验.结果表明,分频段ABAP谱减法降噪后提取TDMFCC结合SVM的方法可以取得较好的分类效果,适用于噪声环境下的鸟叫声分类.     

动力学参数估计的频域方法

本文讨论以谱估计为基础的动力学参数估计方法。它一般包括两步估计算法．即首先由线性系统的输入－输出信号估计其谱密度函数．再由第一步得到的频率响应数据估计系统的传递函数参数。文中从统一形式的性能指标出发，选用不同的加权项而导出不同的频率特性曲线拟合算法，如线性化算法、迭代法、非线性最优化方法以及基于若干基本环节的顺序迭代算法。文中还介绍了这种算法的几个应用实例。这种频域方法适用于一般线性系统的实验建模．具有通用性。     

MPSK/MQAM符号速率估计算法

为了在复杂环境以及低信噪比情况下实现符号速率的准确估计,降低算法的复杂度和运算量,提出一种针对MPSK/MQAM(multiple phase shift keying/multiple quadrature amplitude modulation )类信号符号速率估计的新方法,通过对A/D采样后的信号进行数字下变频处理得到零中频信号,利用I路和Q路信号构造一个复数函数,生成含有与符号速率相关的离散谱线,通过检测离散谱线的位置实现符号速率的估计。通过MATLAB仿真实验以及在FPGA(field programmable gate array)与DSP(digital signal processor)硬件平台上利用实际信号对算法的性能就行了测试,验证了该方法的有效性。结果表明,该算法复杂度低,运算量小,适应性好,在低信噪比情况下仍具有较高估计精度。同时,该方法所得到的数据也可以用来进行信号识别和其他参数的测量,这在工程实践中具有很高的应用价值。     

具有指定协方差的连续系统采样估计

该文在充分考虑系统内采样特性的基础上提出了采样估计协方差的定义,以便精确地描述采样估计性能。