盲信號分離、信號重構(gòu)及FSK信號檢測算法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩104頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、在當(dāng)前信息科技迅猛發(fā)展的時代里,信息傳輸?shù)目煽啃院驼鎸嵭砸呀?jīng)成為核心問題。信息的傳輸和交換,是通過信號這個物理載體實現(xiàn)的,因此信號的準(zhǔn)確可靠接收是非常重要的。然而信號在產(chǎn)生和傳輸過程中,要受到各種干擾噪聲的污染;或者要受到傳輸系統(tǒng)和接收裝置的影響而發(fā)生非線性畸變;有時接收到的信號可能是各種源信號的混合,需要進(jìn)行信號的分離,這類問題稱為盲信號分離。本文對信號處理中的這些問題作了深入和細(xì)致的研究,提出了面向工程應(yīng)用的有意義的信號處理算法,其

2、主要研究工作和創(chuàng)新點如下: 1.提出了基于相關(guān)性的瞬時線性混合盲信號分離算法。利用信號的互協(xié)方差函數(shù)建立分離目標(biāo)函數(shù),用隨機(jī)負(fù)梯度法使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值,從而使混合信號得到分離,最終提取出源信號。 2.提出了基于前向濾波器的卷積混合盲信號分離算法。其基本思想是先對混合模型進(jìn)行簡化,將分離問題等價為最優(yōu)化Wiener濾波器問題,建立目標(biāo)函數(shù),用LMS準(zhǔn)則使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值,從而分離出卷積混合的源信號。 3.打破了

3、傳統(tǒng)算法的思路,提出了基于去相關(guān)的后非線性混合盲信號分離算法。先通過微分變換簡化混合模型,利用信號的相關(guān)特性建立目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化方程,通過反復(fù)迭代使優(yōu)化方程達(dá)到穩(wěn)定點,最終實現(xiàn)混合信號的全盲分離和源信號的提取。 4.在噪聲環(huán)境下,利用信號的互相關(guān)性建立目標(biāo)函數(shù),推導(dǎo)出一種基于相關(guān)特性的信號重構(gòu)算法,獲得對發(fā)生非線性畸變信號的較準(zhǔn)確重構(gòu)。 5.在分析移頻軌道電路的特點和EMD算法的基礎(chǔ)上,論述了EMD算法用于檢測FSK信號的

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論