DSB-SC信号的生成与解调 1) 用离散（DSP）的方法生成DSB信号 2) 载波频率为150KHz，音频为500Hz和2000Hz的混合音。 3) 加入高斯白噪声 （4） 语音信号 的传输。 改变抽样频率和量化台阶大小，观察重建信号以及量化噪声信号的波形；对于语音信号主观评价声音质量的变化。
上传时间： 2017-06-05
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随着现代光电子技术的迅速发展，各类光电转换器件的不断出现，光电检测技术的应用领域越来越广泛，尤其是微弱光信号检测技术的应用发展。微弱光信号检测中，常常由于信号动态范围宽、背景噪声大给信号检测带来较大的困难。本文根据微弱光信号检测技术原理，设计了一种基于单片机的微弱光信号检测系统。首先，本文探讨了微弱光信号检测技术的研究背景和国内外研究现状，对比了在微弱光信号检测中常用的几种方法。其次，对于微弱光信号检测系统的放大电路模块、电路控制模块、电源电路、信号采集与传输模块进行了详细的介绍和讨论。其中，重点分析了放大电路部分，利用对数放大器的信号压缩功能，结合积分放大器原理实现宽动态、大噪声信号的压缩和变换，使信号平稳变换输出，有效的被提取出来。对于系统的软件部分采用单片机C语言编写程序。然后，利用两种光电二极管（PN型和PIN型）对微弱光信号检测系统的入射光功率特性和入射光频率特性进行了讨论和分析，并测量了实际的发光二极管的光谱。最后，对系统电路测量结果和输出特性进行了总结，并提出了该课题下一步研究工作。微弱光信号检测系统电路的测量结果表明，该系统在微弱光信号检测中达到较理想的效果。系统电路成本较低、速度较快、操作灵活，可以用于多种场合下的微弱信号的检测。关键字：微弱光检测，对数放大器，数据采集，光谱测量
标签： 微弱光信号检测系统
上传时间： 2022-06-18
上传用户：默默
本文介绍一种用AT89C51单片机构成的波形发生器，可产生方波、三角波、正弦波、锯齿波等多种波形，波形的周期可用程序改变，并可根据需要选择单极性输出或双极性输出，具有线路简单、结构紧凑、性能优越等特点。文章给出了源代码，通过仿真测试，其性能指标达到了设计要求。关键词：单片机；DAG信号发生器信号发生器应用广泛，种类繁多，性能各异，分类也不尽一致。按照频率范围分类可以分为：超低频信号发生器、低频信号发生器、视频信号发生器、高频波形发生器、甚高频波形发生器和超高频信号发生器。按照输出波形分类可以分为：正弦信号发生器和非正弦信号发生器，非正弦信号发生器又包括：脉冲信号发生器，函数信号发生器、扫频信号发生器、数字序列波形发生器、图形信号发生器、噪声信号发生器等。按照信号发生器性能指标可以分为一般信号发生器和标准信号发生器。前者指对输出信号的频率、幅度的准确度和稳定度以及波形失真等要求不高的一类信号发生器。后者是指其输出信号的频率、幅度、调制系数等在一定范围内连续可调，并且读数准确、稳定、屏蔽良好的中、高档信号发生器。
上传时间： 2022-07-22
上传用户：wangshoupeng199
无刷直流电机,是随着电力电子技术的发展和新型永磁材料的出现而迅速成熟起来的一种机电一体化电机.随着无刷直流电机在各个领域的广泛应用,其常用的带位置传感器控制方法暴露出了越来越多的局限性.同时,随着计算机技术和电子技术的不断发展,基于高性能数字信号处理器的"状态观测器"法无位置传感器控制则渐渐成为研究的热点.论文在详细介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制原理的基础上,建立了基于"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统模型,对模型中误差造成的原因作出了定性和定量的分析,给出了解决的办法.另外,论文以Texas Instrument公司的TMS320LF2407A数字信号处理器为核心,设计了一套基于"扩展卡尔曼滤波法"的无位置传感器无刷直流电机控制系统,并给出了各模块的设计电路.文中介绍了系统的各个组成部分,并给出了系统的抗干扰措施."三段式"起动技术是无传感器无刷直流电机控制中的常用起动方法,也是"扩展卡尔曼滤波法"控制中的一个重要环节.文中对"三段式"起动技术中转子定位、外同步加速和外同步到自同步的切换三部分进行了详细的分析和讨论,指出了各部分的难点,给出了相应的解决方法.基于"扩展卡尔曼滤波法"的控制系统中包含了大量的运算和多路的AD采集,因此不可避免存在系统和测量误差以及干扰噪声,论文着重对系统误差、量测误差和干扰噪声三个方面作了详细的分析,并提出了解决的方法.对于噪声信号的数字化处理,论文探讨了常用的几种数字滤波算法并给出了仿真波形.在前面所设计的控制系统的基础上,论文介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统的运行调试过程,分析了调试中出现的问题并提出了解决的方法.最后,文中给出了系统调试中的电压、反电势以及相电流等信号的实测波形,并与仿真结果作了比较分析.
上传时间： 2013-07-30
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现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响，背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音，其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量：此外传输系统本身也会产生各种噪声，因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声；按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性，很难归纳出一个统一的特征，因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除，因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发，在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题，已经作了大量的研究工作，取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论，我们先给出语音信号处理的基本理论，它是语音增强算法研究和实现的理论基础，在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法，并分析了在平稳和非平稳噪声环境下，L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具，完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词：语音增强，背景噪音，自适应滤波器，LMS，RLS，FPGA
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lijianyu172
现代电子系统中，FIR数字滤波器作为数字信号处理技术的重要组成部分，以其良好的线性特性在许多领域内被广泛的应用。在工程实践中，往往要求信号处理具有实时性和灵活性，而已有的一些软件和硬件实现方式则难以同时达到这两方面的要求。 随着可编程逻辑器件和EDA技术的发展，越来越多的人开始应用FPGA实现FIR滤波器，既保证了信号处理的实时性，又可兼顾灵活性的要求。但是普遍存在的问题是不能根据被滤波信号特点动态调整滤波器的滤波系数，只能完成单一特性的滤波工作。 本文将FPGA的快速性和计算机的灵活性通过USB2.0总线有机地结合起来，设计了一个基于FPGA的可调参数FIR滤波系统。此系统由计算机根据各种滤波器指标计算出滤波参数，通过USB2.0对FPGA芯片内部的FIR多阶滤波器进行参数配置，实现数字滤波器参数可调；配置后的FPGA滤波单元完成对A/D采集的信号进行滤波运算，滤波后的数据经过缓存后通过USB2.0总线传输至计算机进行显示、分析和储存等进一步处理。在系统中采用有限状态机对FPGA参数配置模式和滤波模式进行切换，保证了系统的有序运行。 本文通过性能测试和应用实例对系统进行验证。实验证明：该基于FPGA的可调参数FIR滤波系统参数配置方便，可以根据实际需要动态调整滤波参数，并且滤波效果良好，可有效滤除噪声信号。
上传时间： 2013-07-26
上传用户：KSLYZ
自适应滤波器是智能天线技术中核心部分-自适应波束成形器的关键技术，算法的高效稳定性及硬件时钟速率的快慢是判断波束成形器性能优劣的主要标准。 首先选取工程领域最常用的自适应横向LMS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法。并分析了在平稳和非平稳环境噪声下，滤波器的收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自适应格型算法的基础上，提出利用最佳反射系数的收敛性和稳定性，得到了梯度自适应格型滤波器的定步长改进方法；并以改进的梯度自适应格型和线性组合器组成梯度自适应格型联合处理算法，在同样环境噪声下，相比自适应横向LMS算法，其各项性能指标都得到了极大地改善，而且有利于节省硬件资源。 设计了自适应横向LMS滤波器和梯度自适应格型联合处理滤波器的电路模型，并用驰豫超前技术对两类滤波器进行了流水线优化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多种EDA工具，完成了滤波器的FPGA硬件设计与仿真实现。并以FPGA实现的3节梯度自适应格型联合处理器为核心，设计了一种TD-SCDMA系统的自适应波束成形器，分析表明可以很好地利用系统提供的参考信号对下行波束进行自适应成形。
上传时间： 2013-07-16
上传用户：xyipie
提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解，以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入，选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理，最终实现语音信号的信噪分离，去除语音信号中的噪声。仿真结果表明，该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。
上传时间： 2013-10-14
上传用户：恋天使569
为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：如果你也听说
lms算法实现滤波，重构权值，对噪声信号进行重构，可以实现时延计算
上传时间： 2013-12-23
上传用户：leehom61
