非辐射复合对微腔半导体激光器自发发射寿命调制特性的影响

考虑非辐射复合,采用小信号近似方法分析了微腔半导体激光器的自发发射寿命调制。数值模拟结果表明 ,非辐射复合对微腔半导体激光器自发发射寿命调制的调制带宽有一定影响,它可使特定注入电流下的共振峰消除,但由于耗散导致强度响应减弱     

基于VC5509McBSP的语音数据采集及FIR滤波

为了使语音信号更好的在信道中传输,可以经过带通滤波器使信号带宽小于信道带宽.通过TMS320VC5509的McBSP配置语音编解码芯片TLV320AIC23正常工作,并将采集到的语音数据经过一个FIR带通滤波器,滤除通带外的噪声,从而可以得到更好的传输信号.实验结果表明经过带通滤波器后的声音质量有显著的提高.     

微腔半导体激光器的抗噪声性能

针对被假定为白噪声的电流噪声,在大信噪比的前提下,计算了微腔半导体激光器在不同参数下的信噪比增益和输出信噪比, 为高质量的光输出、高抗噪声性能的微腔半导体激光器的设计提供了理论依据。     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

TDLAS二次谐波信号检测下限计算方法的研究

基于可调谐二极管激光吸收光谱技术(TDLAS)的大气痕量气体检测方法具有高灵敏度和实时响应等特点.根据半导体激光器的特性,在进行波长直接调制时振幅调制也会伴随发生,并产生残余振幅调制噪声.在吸收线宽较大的检测条件下其影响不可忽视.为探讨伴随发生的振幅调制对检测下限的影响,提出了一种同时考虑波长和振幅调制的二次谐波信号分析及提取方法,并以二次谐波信号峰谷差值作为系统的检测信号,实施信噪比及检测下限的计算.结果表明,残余振幅调制噪声是影响检测下限的重要因素.     

窄带滤光片精确波长激光器高频调制特性研究

采用窄带滤光片作为选频元件对精确波长激光器高频调制特性进行了小信号分析.优化设计了外腔长度,兼顾了激光器的阈值特性和工作稳定性;给出了适用于外腔情况的光子寿命表达式;讨论了外腔反射率、管芯与外腔耦合效率以及外腔长度对光子寿命的影响.数值分析结果表明该类型激光器的调制响应特性主要取决于等效光子寿命,受偏置电流影响不大.当外腔反射率为72%,管芯与外腔耦合效率为80%,等效外腔长度为9.7 mm时,光子寿命为100 ps,激光器的调制带宽约为2 GHz,适合于以太网无源光网络中波分多址技术应用的需要.     

基于半导体光放大器中增益饱和效应的doublet信号源研究

提出了一种基于半导体光放大器(SOA)中增益饱和效应产生doublet信号源的方案.在该方案中,高斯脉冲光信号沿传输方向从SOA的左侧输入,doublet信号从SOA的右侧输出,光带通滤波器用来滤除自发辐射噪声(ASE).此外,该方案只使用了一个光源和SOA,具有结构简单、易于控制,且不需要复杂的色散管理.利用Optisystem7.0软件进行了仿真研究,分析了消光比、脉冲宽度、输入信号功率、调制速率、光源波长等参数对产生的doublet信号的影响.结果表明该方案对输入信号波长不敏感,给出了相关参数的优化范围.     

实时多通道数字助听器降噪算法

在兼顾降噪性能和功耗的基础上,提出了一种实时多通道数字助听器降噪算法.首先,将输入信号分解为16个子带,计算每个子带的声压级,并基于估计的声压级来计算子带噪声和语音概率;然后,利用直接判决方法计算子带信号的先验信噪比和后验信噪比;最后,计算子带增益函数以实现自适应降噪.将该算法与改进谱减法、自适应维纳滤波法和调制深度法进行了比较.结果表明:与其他3种算法相比,在10 d B白噪声的情况下,本文算法输出的平均信噪比减少约3d B,主观语音质量评估得分最多提高0.90;在4种噪声环境下其平均主观语音质量评估得分提高0.41;所提算法采用子带声压级计算取代信号功率谱估计,节省了快速傅里叶变换的计算量,其时延较其他3种算法至少降低50%.     

调制域谱减法用于鲁棒性语音识别

针对语音识别在实际环境中缺乏稳健性的问题,提出了将调制域谱减法应用于语音识别前端的方法。先将语音信号变换到调制域,在调制域用谱减法将信号增强,在减少语音畸变的基础上提高信噪比,然后再进行识别。仿真实验表明,调制域谱减法能在较大的信噪比区间内提高系统识别率,证明此方法能显著提高语音识别系统的抗噪声能力。     

基于线性预测的自适应语音增强技术

提出了一种基于线性预测的自适应语音增强方法。该方法利用带噪语音的线性预测作为自适应滤波器的参考输入，使有色噪声的相关性隐含于参考输入之中，从而大大地提高了语音的信噪比。仿真实验证明．被环境噪声污染了的语音信号经自适应系统处理后，其信噪比提高了32．70dB。     

伪码调相与伪随机PPM复合引信的抗噪声性能分析

该文在介绍伪码调相与伪随机脉冲位置调制（PPM）复合引信工作原理的基础上,推导了在多普勒频率影响下接收机的总调制制度增益。对推导结果的分析和计算机仿真表明：随多普勒频率的增大,伪码序列周期越大或高频脉冲宽度越宽,其抗噪声性能下降越迅速,对其伪码序列周期、高频脉冲宽度和引信工作频率的设计,能够保证该体制引信良好的抗噪声性能。     

反相对称调制(PISM)通信方法初探

反相对称调制法(PISM)能有效降低接收机的噪声,能将淹没在噪声中的信号检测出来。反相对称调制法和其他降噪声方法的本质区别在于:利用窄带噪声包络间的相关性,对信号和噪声同时处理,尤其侧重于对噪声的处理。通过采用MATLAB对时分复用下反相对称—单边带(PIS—SSB)制式进行抗噪声性能的系统仿真,证实了这种新方法能够用较少的设备实现输出信噪比(SNR)的大幅度改善。     

信号放大通道噪声特性的研究

通过分析滤波电路对嗓声信号的影响,提出了滤波电路的等效噪声带宽。通过对嗓声系数特性的研究,总结了前置放大电路低噪声设计准则。     

信号调制下单模激光增益模型的动力学性质

采用色泵噪声和实、虚部间关联的量子噪声驱动的单模激光增益模型,运用线性化近似方法,计算了调制信号输入时激光系统的稳态光强关联函数C(t),研究了系统的动力学性质,发现泵噪声及量子噪声实、虚部间关联等均对光强关联函数随时间的演化形式有较大的影响;当泵噪声的色关联为短时关联时,光强关联函数随时间的演化经历了从单调衰减到出现极小值再到趋于稳定的过程;当泵噪声色关联为长时关联时,关联函数随时间的演化经历了从单调衰减到周期性振荡衰减的过程.这表明周期性信号和泵噪声的"色"对激光系统的动力学行为有很大的影响.     

A novel adaptive classification scheme for digital modulations in satellite communication

To make the modulation classification system more suitable for signals in a wide range of signal to noise ratios （SNRs）, a novel adaptive modulation classification scheme is presented in this paper. Differ-ent from traditional schemes, the proposed scheme employs a new SNR estimation algorithm for small samples before modulation classification, which makes the modulation classifier work adaptively according to estimated SNRs. Furthermore, it uses three efficient features and support vector machines （SVM） in modulation classification. Computer simulation shows that the scheme can adaptively classify ten digital modulation types （i.e. 2ASK, 4ASK, 2FSK, 4FSK, 2PSK, 4PSK, 16QAM, TFM, π/4QPSK and OQPSK） at SNRS ranging from 0dB to 25dB and success rates are over 95% when SNR is not lower than 3dB. Accuracy, efficiency and simplicity of the proposed scheme are obviously improved, which make it more adaptive to engineering applications.     

基于谱相关和神经网络的信号调制识别

由于通信信号的体制及调制及调制方式的复杂多样,通信信号调制类型的识别显得尤为重要和迫切.基于调制信号的谱相关特征,提取了5个特征参数,给出了各个参数随信噪比变化的曲线图.分类器采用RBF神经网络,并从提高网络识别性能出发,构建了大容量和高质量的网络训练样本,能够扩大识别范围,提高识别精度.基于谱相关特征参数和RBF神经网络结合的算法能动态识另q信号的调制方式,仿真结果表明:该算法在低信噪比下能取得较高的正确识别概率.     

基于导频辅助的预编码连续相位调制(CPM)信号精确同步算法

针对连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号同步问题,提出一种基于导频辅助的位定时与载波同步算法?导频信号由伪随机码构成,采用二进制预编码连续相位调制,在不破坏恒包络特性的基础上同时保留其伪随机特性?利用该导频信号可以实现位定时误差?载波频偏?相偏各参数并行独立估计?算法首先推导出同步头相关函数的闭合表达式;然后利用相关函数的单峰特性,通过搜索第1大和第2大采样值,实现对定时误差?相位误差的精确估计,并利用相位估计值通过差分计算实现对频偏的估计;最后通过计算机仿真,给出了该算法关于定时?相位?频偏估计的抗噪性能和估计范围 ? 结果表明,该算法在加性高斯白噪声信道中具有良好的性能,各同步参数在估计范围内和较低信噪比条件下能够接近修正的克拉美罗(modified Cramer-Rao bound,MCRB)?     

混合调制信号调制识别方法

研究基于决策理论算法的混合调制信号特征参数提取与自动识别技术,提出适合混合调制信号调制识别的树型分类器及相应识别步骤。在外调制、内调制识别时首次分别采用副载波信号个数构成的特征矢量、均值归一化包络方差、副载波信号瞬时幅度分布区域统计值等算法,抑制噪声干扰,提高特征参数的准确性,仿真结果表明,在信噪比为6 dB情况下,调制识别率接近90%,和现有混合调制识别方法相比取得较好的识别效果,在混合信号调制识别管理中具有广泛的应用前景。