（2）频域卷积性质：由 卷积特性说明：傅里叶变换可以将时域的卷积运算转换成频域中的乘法运算；也可以将时域的乘法运算转换成频域中的卷积运算。由于时域卷积是求解系统零状态响应的重要手段，因此，时域卷积性质为分析这种响应的频谱提供了方便。

适合新手通过MATLAB学习扩频通信的好材料，包括基本知识原理以及对应的范例，以及MATLAB代码。

鉴频器设计

PTX760&MCX760;+写频软件10年6月版(R06.00.18)

强地物杂波严重影响雷达系统对慢速目标的探测性能，对此设计了基于零频抑制与杂波图的地面慢速目标检测方法。采用Kalmus滤波器提高零频抑制能力，并针对慢速目标检测的实际需求，对其滤波性能和设计方法进行了分析。采用空间邻域插值方式完成目标区域的杂波背景积累，解决慢速目标检测不连续问题。最后对改进的慢速目标检测方法进行了仿真分析。实验结果表明，该方法对地面慢速目标的检测概率优于其他方法。

第4章行人步频探测和步长估计 第4章行人步频探测和步长估计 在行人航迹推算PDR算法中，步行速度和距离的确定，不再使用惯性导航 对加速度积分的方法，而是利用步态信号的周期性和信号统计特征与行走速度相 关的规律，采用步频探测和步长估计的方法。本章将回顾目前存在的步行速度和 距离估计算法，介绍基于多传感器平台MSP加速度计的步频探测算法和步长模 型，详细说明引入肌电信号EMG进行步频探测和步长估计的方法，并通过大量 的实验论证各种算法和模型的有效性。 4．1 传统步频探测算法和步长估计模型 如第二章介绍，在个人导航中，当GPS接收机无法正常工作时，使用自包 含传感器来辅助导航定位任务。传统惯性积分机制因为低成本加速度计的误差太 大而不可用，必须考虑其它替代方法。于是有学者根据行人步态的运动生理学特 性，提出了通过步频探测和步长估计间接地确定步行速度和距离的方法，从而避 免了积分机制对初始对准过程的苛刻要求和误差随时间累积的弊端。 然而，尽管加速度信号波形随着个人行走呈现出周期性的特征，加速度计放 置在人身上不同部位其波形和周期明显不同，如上半身的加速度波形没有stance 阶段，下半身的加速度信号具有双峰等。首先明确复步和单步的定义。复步 (Stride)，又叫跨步，其步长指从一只脚脚后跟着地到相同脚再次着地的距离。 单步(Step)，其步长指一只脚着地到另一只脚着地之间的距离。1个复步等同于 1个完整步态(Gait Cycle)，等于2个单步(Chai，2004)。当加速度计放置在人 上半身时，其测量的信号表现出与单步对应的波形，而放置在下半身时，其测量 的信号波形随该条腿对应复步变化，可参考图2．7。 由于加速度计测量的信号包含地球重力分量，受到仪器测量噪声和行走时身 体抖动的影响，开始步频探测前，一个必要步骤为信号预处理，剔除重力分量， 消除噪声，使加速度波形特征变得更清晰，如一个跨步对应信号经过降噪后从多 峰变为单峰。常用的预处理方法有：多点平滑(Fang et al，2005)，低通滤波(Jee et al，1999：Mezentsev，2005b)，差分处理(Weimann et al，2007)，小波去噪 (Ladetto，2000)等。 针对人身体不同部位加速度波形不同的特点，目前存在大量步频探测方法， 但是部分步频探测算法应用于具体某一类波形。目前常用的步频探测算法有： 峰值探测法(Peak Detection)：针对人体行走时上半身加速度信号每步呈现 39

MSP430F1xx实现软件锁频环(FLL)例程.docMSP430F1xx实现软件锁频环(FLL)例程.doc

由于雷达信号覆盖带宽范围的增大,在对宽带雷达信号进行模数转换时,采样频率需要达到吉赫兹,因此存在后端的信号处理速度和信号采样速率不匹配的问题。为了解决该问题,采用高效数字信道化结构。为了实现对经过该结构处理的雷达信号的频率参数估计,提出在传统的瞬时相位差测频的基础上加上中值滤波处理的测频方法。仿真结果表明该方法能够有效地提高调制信号的测频精度,减小由于相位编码信号本身存在相位跳变而引起的测频误差。可以将该方法应用于宽带数字接收机后端信号处理的频率测量。

傅立叶变换详细推导的介绍，很不错，值得一看

引言 　　频率特性是电路网络的重要特性。过去常采用人工测量的方法，通过输出不同频点的正弦信号去激励电路网络，然后测量电路网络的响应，一个测试往往需花费较长的时间才能完成。采用专用的扫频仪、网络分析仪等实现电路网络的频率特性测量虽只需几分钟，但由于设备价格昂贵，普通教学实验室较少配备。采用微处理器控制直接数字合成（DDS）扫频源的方法可较好地实现频率特性的测试，但扫频信号源、幅度与相位检测电路的设计与制作难度较大，实现的装置往往存在简陋、性能不稳定等缺点。 　　带数字接口的直接数字合成（DDS）函数发生器和数字示波器在实验室中得到了广泛的应用。前者能实现高的幅度和频率切换，后者则集数据采集、