基于Matlab Simulink的DC-DC电路Buck-Boost转换器设计：fs=20kHz，电感电容参数优化，小信号建模与闭环控制系统仿真结果,Matlab Simulink DC-DC电路Buck与Boost转换器设计：电感电容参数优化、小信号建模与闭环控制系统仿真结果,Matlab simulinkDC DC电路buck、boost，要求fs=20kHz, 输入电压自定，输出侧接负载或电网。 基本要求： 1）设计电路电感、电容参数，要求电感电流纹波、电容电压纹波不超过±10%； 2）建立该电路的小信号模型； 3）利用波特图法设计闭环控制系统结构和参数； 4）Matlab仿真结果。 ,核心关键词：Matlab; Simulink; DC-DC电路; Buck-Boost; 参数设计; 纹波; 小信号模型; 闭环控制系统; 波特图法; 仿真结果。,Matlab Simulink DC-DC Buck-Boost电路设计与仿真

针对通信信号调制方式识别问题，提出了采用高阶累积量与信号瞬时特征相结合提取通信信号特征参数的方法，并讨论了利用获得的特征参数进行模拟、数字通信信号调制方式识别的方法和过程。实验结果表明，该方法对通信信号调制方式有很好的识别效果。 通信信号调制识别技术是现代通信系统中一个关键的组成部分，它涉及到对信号传输特性的理解和分析。在复杂的通信环境中，正确识别信号的调制方式至关重要，因为它直接影响着信息的解码和恢复效率。本文主要探讨了一种结合高阶累积量和信号瞬时特征的新型调制识别方法，旨在克服传统识别技术的局限性。 高阶累积量是统计学中的一个概念，用于描述随机变量的非线性特性，特别是在处理非高斯噪声时表现出优势。相较于传统的二阶统计量（如均值和方差），高阶累积量能够捕捉信号的复杂结构，对非高斯噪声具有更好的抗干扰能力。在通信信号调制识别中，高阶累积量可以有效区分不同调制方式产生的信号，因为它们在高阶统计特性上存在差异。例如，AM（幅度调制）、ASK（振幅键控）和FSK（频率键控）等调制方式在高阶累积量上的表现各有特点。 然而，单纯依赖高阶累积量可能存在一个问题，即对于某些调制方式，它们的高阶累积量参数可能过于相似，导致难以进行准确的区分。另一方面，信号瞬时特征，如频率、相位或幅度的变化，可以提供关于信号结构的额外信息。但噪声可能会干扰这些特征的提取，降低识别精度。 为了解决上述问题，本文提出了一种综合运用高阶累积量和信号瞬时特征的方法。通过同时考虑这两种特征，可以增强识别的鲁棒性，减少误识别的可能性。这种方法首先计算信号的高阶累积量，然后提取信号的瞬时特征，如瞬时频率、幅度和相位的变化率。将这两类特征参数组合在一起，构建一个全面的特征向量，用于区分不同的调制类型。实验结果证明，这种方法在AM、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、16QAM等九种模拟和数字通信信号中都能取得良好的识别效果，即使在不同的信噪比条件下也能保持较高的识别率。 这一研究不仅为调制识别提供了新的思路，还为优化通信系统的性能开辟了新的途径。结合高阶累积量和瞬时特征的方法有望在未来的通信系统设计中发挥重要作用，尤其是在复杂环境和高干扰条件下的信号处理。通过这种技术，可以实现更高效、更准确的信息传输，从而提升整个通信网络的性能和可靠性。

信号调制方式的识别在通信系统分析中是一个极其重要的技术环节。随着通信技术的迅速进步，调制方式的种类越来越多，如何高效准确地识别和监视无线电通信信号已成为军事和民用领域亟待解决的技术难题。传统上，信号调制方式的识别主要依赖于工程师的专业经验和各类信号分析工具。 本文介绍了一种新的信号调制方式混合识别算法，该算法由冯晓东和龚鑫提出，目的是为了识别当前通信系统中使用的主要调制方式。该算法创新性地结合了瞬时特征参量和高阶累积量的特点，并通过决策树分类器来实现信号调制方式的分类识别。这种基于决策树的混合识别方法，在识别通信信号调制方式上表现出了良好的性能。 算法利用信号的谱对称性将待识别的信号分为两大类。这个步骤是基于信号功率谱的对称性来实现的，该对称性可以反映出不同的调制方式所具备的特征。随后，算法从四阶累积量中提取两个特征参数，并结合归一化中心瞬时频率的标准差以及归一化中心瞬时幅度的方差来进行类内识别。这些特征参数的数量少，但可以有效地将复杂的信号特征进行抽象和简化。 最终，决策树分类器被用来完成整个信号调制方式的识别过程。决策树是一种有监督学习方法，它通过构建决策树来对样本进行分类。在每一步中，算法选择最佳的特征来分割数据集，直至达到预定的停止条件，例如，当决策树达到了最大深度，或者所有的数据都被正确分类。 本文提到的算法具有较高的稳健性，即在通信信号质量不佳，比如信噪比较低的情况下，依然能够有效地识别出调制方式。MATLAB仿真结果验证了这一点，该算法能够在信噪比不低于6dB的情况下，实现对十种信号调制方式（AM、LSB、USB、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM、32QAM）的准确识别，并且准确率在95%以上。这说明即使在较低信噪比的条件下，该算法也能够有效地识别复杂的调制方式。 在信号调制识别领域，高阶累积量方法具有抑制高斯白噪声的能力，这使得它成为研究复杂调制识别的一个热点。高阶累积量可以更有效地表征信号的统计特性，从而为复杂信号的识别提供更加准确的依据。与之相比，基于瞬时信息的调制识别方法虽然计算量小，便于工程实现，但对复杂调制信号如MPSK、MQAM的自动识别仍然是一个难点。 关键词“瞬时特征值”指的是信号在特定瞬时的特征参数，这些参数在信号处理和识别过程中是分析信号状态的重要指标。瞬时特征值能够反映出信号在某一时刻的状态，对于信号调制方式的识别尤其重要。而“调制识别”则是指通过分析信号的特定特征来确定信号采用的调制方法，这是无线通信信号分析的一个核心任务。高阶累积量通常用于描述信号的非高斯性，在调制识别中能够提供比传统统计方法更强的区分能力，尤其是对抗高斯噪声的能力较强。 本文提出的混合识别算法结合了多种信号处理技术的优点，为信号调制方式识别提供了新的研究方向和方法。该算法不仅提高了识别的准确性，还减少了运算量，有望在未来的通信信号分析中得到广泛应用。

针对煤矿井下灾害救援等信息无法快速有效传递的问题,结合面向服务体系架构思想、分层构架设计思想和WCF技术,设计并实现了一种新的煤矿信息引导发布与智能联动系统。系统借助井下以太环网实现与LED信号显示牌的通讯和信息显示,提供LED信号显示牌等设备管理、用户权限管理、应急预案管理、信息下发管理和上位机模拟显示等功能,并利用不同的优先等级,实现与煤矿其他异构系统的消息传递与智能联动显示。实际应用证明,系统稳定可靠,时效性强,对提高煤矿救灾指挥能力有重要意义。

《信号检测与估值》是田琬逸教授在西安工业大学讲授的一门信息与通信工程领域的经典课程，这门课程深入浅出地介绍了信号检测和估值的基本理论与应用。信号检测和估值是通信、雷达、无线网络等多个技术领域中的核心问题，它们在确保信息的有效传输、目标识别以及系统性能优化等方面起着至关重要的作用。 信号检测主要关注如何在噪声背景下识别是否存在某个信号，以及如何确定该信号的特性。这一过程通常涉及概率论、随机过程和统计决策理论。例如，通过假设检验的方法来判断是否接收到一个特定的信号，这可能涉及到似然比检验、贝叶斯决策等理论。此外，信号检测还涵盖了阈值选择、检测性能评估（如误警率和漏检率）以及最佳检测器的设计，如匹配滤波器。 信号估值则是在检测到信号存在后，进一步估计信号的具体参数，如频率、幅度、相位等。常见的估值方法包括最大似然估计算法、最小均方误差估计算法和贝叶斯估计算法。这些方法旨在最小化估计误差或最大化后验概率，从而提供更准确的信号参数信息。 田琬逸教授的教材以其易于理解的特点，不仅提供了严谨的数学推导，还注重将抽象的概念与实际物理场景相结合，使得读者能够更好地理解和应用这些理论。书中可能涵盖了随机变量、概率密度函数、互相关函数、功率谱密度等基础知识，以及诸如卡尔曼滤波、自适应滤波等高级信号处理技术，这些都是现代通信系统中不可或缺的工具。 在学习这门课程时，学生可以期待掌握以下关键知识点： 1. 基本的信号与噪声模型，包括高斯白噪声、有色噪声等。 2. 信号检测理论，包括 Neyman-Pearson 准则、贝叶斯决策等。 3. 信号估值理论，如最大似然估计、最小均方误差估计和贝叶斯估计。 4. 不同类型的滤波器，如线性滤波器、非线性滤波器，特别是卡尔曼滤波器及其变种。 5. 信噪比分析和检测性能评估指标，如误警率、漏检率和检测概率。 6. 信号处理在通信、雷达和图像处理等领域的应用实例。 通过深入学习《信号检测与估值》，学生不仅可以提升自己的理论水平，还能具备解决实际工程问题的能力，为未来在信息与通信工程领域的研究和工作打下坚实的基础。

信号检测与估计是通信工程和电子工程领域中的核心课程，主要研究如何在噪声环境中识别和量化信号的存在，以及如何对信号进行准确的参数估计。这一领域的理论和技术对于理解和设计现代通信系统至关重要，如无线通信、雷达探测、图像处理等。 在“信号检测与估计”的课程中，通常会涵盖以下几个关键知识点： 1. **随机过程和噪声模型**：学习者首先要理解随机变量和随机过程的基本概念，包括高斯噪声、白噪声、有色噪声等常见噪声类型及其特性。这为后续的信号分析和处理奠定了基础。 2. **检测理论**：这一部分主要涉及如何判断一个信号是否存在，通常通过比较观测数据与假设的噪声背景来实现。关键概念包括似然比检验、贝叶斯决策理论以及阈值检测等。例如，奈奎斯特定理在信号检测中的应用，它定义了在给定信噪比下，检测信号的最佳阈值。 3. **估计理论**：一旦确定信号存在，接下来就是估计其参数，如频率、幅度、相位等。常见的估计方法有矩估计、最大似然估计、最小二乘估计等。最大似然估计尤其重要，因为它在无先验信息时通常提供最佳性能。 4. **匹配滤波器**：匹配滤波器是信号检测中的一个重要工具，它能最大化输入信号的能量，从而提高检测性能。匹配滤波器的设计通常基于已知的信号模型。 5. **卡尔曼滤波**：在处理动态系统的估计问题时，卡尔曼滤波器是一种高效的方法。它是一种递归的估计算法，适用于线性高斯系统，但在非线性系统中也有扩展形式，如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波。 6. **谱分析**：包括傅立叶变换、拉普拉斯变换和小波分析等，用于将时域信号转换到频域，以便更好地分析信号的频谱特性，这对于检测和识别不同频率成分的信号至关重要。 7. **优化方法**：在估计信号参数时，常常需要解决优化问题。梯度下降法、牛顿法和遗传算法等是常见的优化手段。 课件“20100928142454(1).rar”、“课件3.rar”和“课件2.rar”可能包含这些主题的详细讲解和例题，而“信号检测与估计专题讲座2.rar”则可能是对某一特定话题的深入探讨，比如特定的检测技术或复杂的估计策略。通过深入学习这些课件，通信学院的学生可以系统地掌握信号检测与估计的基本理论和实际应用技巧，为未来在通信、雷达或相关领域的职业生涯打下坚实的基础。

Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- -a---- 2020/3/9 12:03 753648 信号检测与估值2.pdf -a---- 2020/3/9 12:06 1828937 信号检测与估值2.pptx -a---- 2020/4/26 10:31 989626 信号检测与估值6.pdf -a---- 2020/3/4 14:34 722998 信号检测与估值L2.pdf -a---- 2020/3/16 10:26 1079179 信号检测与估值L3.pdf -a---- 2020/4/13 10:31 381236 信号检测与估值L4.pdf -a---- 2020/5/19 15:33 824586 信号检测与估值L5(update).pdf -a---- 2020/4/13 10:31 552662 信号检测与估值L5.pdf -a---- 2020/4/13 10:31 584747 信号检测与估值L6.pdf -a---- 2020/4/13 10:31 458186 信号检测与估值L7.pdf -a---- 2020/5/19 15:33 950091 信号检测与估值L8-update.pdf -a---- 2020/4/19 23:43 948653 信号检测与估值L8.pdf -a---- 2020/5/30 22:09 463511 信号检测与估值L9.pdf -a---- 2020/3/4 14:34 754804 信号检测与估值_L1.pdf -a---- 2020/3/4 14:34 17780466 信号检测与估计 第3版_12975000.pdf -a---- 2020/6/26 20:31 27469176 课件.zip

天津理工实验一：语音信号的采样及频谱分析 本实验报告的主要内容是对语音信号的采样和频谱分析。实验的目的是掌握傅里叶变换的物理意义，深刻理解傅里叶变换的内涵；了解计算机存储信号的方式及语音信号的特点；加深对采样定理的理解；加深学生对信号分析在工程应用中的理解，拓展学生在信号分析领域的综合应用能力。 实验过程包括录制或下载一段语音信号，观察其时域波形并进行傅里叶变换，观察其频域的频谱；对语音信号加入噪声，再对时域波形和频谱进行比较，并试听回放效果，比较加噪前后的差别；验证频域采样定理。 在实验中，我们使用 Python 语言编写程序，对语音信号进行采样和频谱分析。我们使用 wave 库读取语音信号文件，获取语音信号的参数和数据。然后，我们使用 NumPy 库将读取的二进制数据转换为可以计算的数组，并对数组进行处理，获取语音信号的时域波形和频域频谱。我们使用 Matplotlib 库将结果可视化，展示语音信号的时域波形和频域频谱。 知识点： 1. 傅里叶变换的物理意义：傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。它可以将时域信号分解为不同的频率分量，从而对信号的频率特性进行分析。 2. 语音信号的采样：语音信号的采样是指将连续信号转换为离散信号的过程。在采样过程中，我们需要选择合适的采样率，以确保信号的频率特性不被破坏。 3. 频域采样定理：频域采样定理是指在频域中对信号进行采样的理论依据。它规定了采样率和信号频率之间的关系，以确保信号的频率特性不被破坏。 4. 信号分析在工程应用中的理解：信号分析在工程应用中的理解是指对信号的频率特性、时域特性和频域特性的理解，以便在工程应用中对信号进行正确的处理和分析。 本实验报告的评估标准包括实验过程、程序设计、实验报告完整性、特色功能等方面。实验过程中，学生需要独立完成设计与调试任务，实验报告需要完整、清晰、易读，程序设计需要规范、易读、具有良好的注释。

本资源详细介绍如何使用 STM32 单片机实现 ADC 模拟信号采集，并通过数据解析后利用串口发送到上位机显示的完整实现。内容包括 STM32 ADC 配置、DMA 数据采集、数据解析方法，以及通过串口输出结果的完整代码和工程文件。适用于初学者和需要快速搭建 ADC 信号采集系统的开发者。 详细描述 1. 适用范围 硬件平台：STM32 系列单片机（以 STM32F103 为例，但可移植到其他 STM32 系列）。 开发工具：Keil MDK 或 STM32CubeIDE。 功能模块： ADC 信号采集（单通道、多通道支持）。 数据解析（去抖动、滤波、代码中注释）。 串口通信，实时发送数据到上位机。 2. 功能说明 ADC 信号采集： 使用 STM32 内部的 ADC 模块，支持单通道或多通道采集。 配置 ADC 转换频率和采样分辨率（12 位精度）。 串口发送： 将解析后的数据通过 UART 发送至上位机。 支持常用波特率设置（如 9600、115200）。 数据格式：十六进制、ASCII 格式可选。

"基于COMSOL模型的试件裂纹超声检测技术研究：汉宁窗调制正弦信号的激励与位移代替超声激励的模型介绍",COMSOL—试件裂纹超声检测 模型介绍：试件中有一裂纹，通过发生超声波来检测裂纹。 激励信号为汉宁窗调制的正弦信号，中心频率为200Hz，用固体力学场的指定位移来代替超声激励。 ,COMSOL; 试件裂纹; 超声检测; 汉宁窗调制; 正弦信号; 中心频率; 固体力学场; 指定位移。,COMSOL：超声波检测试件裂纹模型介绍 随着现代科学技术的发展，超声检测技术在工业生产和科学研究中得到了广泛的应用。超声检测技术的核心在于通过发射和接收超声波，以非侵入式的方式检测材料内部结构的完整性。本文主要介绍了一种基于COMSOL模型的试件裂纹超声检测技术，通过汉宁窗调制的正弦信号激励，以及使用固体力学场中的指定位移来模拟超声激励，从而达到检测试件中裂纹的目的。 在超声检测技术中，激励信号的选择至关重要，因为它直接影响到检测的灵敏度和准确性。本次研究选用的激励信号是汉宁窗调制的正弦信号，其具有较好的能量集中特性和较低的旁瓣水平，这有助于提高检测信号的质量和分辨率。中心频率为200Hz的正弦信号能够深入探测试件内部，探测到微小的裂纹缺陷。 固体力学场在超声波传播过程中扮演了重要角色。通过指定位移来代替传统的超声激励，可以更加精确地控制和模拟超声波在试件内部的传播行为。这种模拟方法不仅能够更真实地反映出超声波在材料中的传播特性，还能进一步优化检测过程，提高裂纹检测的效率和准确性。 在试件裂纹超声检测模型中，裂纹的存在会改变超声波的传播路径、能量分布和反射特性。通过精确模拟和分析这些变化，可以有效地识别和定位裂纹的位置和大小。因此，本文的研究不仅展示了COMSOL模型在裂纹检测中的应用，也为超声检测技术的发展提供了新的思路和方法。 此外，本文还探讨了超声检测技术在数字化时代的发展趋势。随着计算机技术的不断进步，数字模拟技术在超声检测中的作用日益凸显。通过数字模拟技术，研究人员可以在不破坏试件的前提下，深入分析超声波在复杂结构中的传播规律，从而为实际检测提供理论指导和技术支持。 本文的研究不仅为超声检测技术提供了新的理论模型和技术手段，也为材料缺陷检测、质量控制和无损检测等领域的发展提供了有益的参考。