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信號(hào)頻率分析的詳細(xì)資料說(shuō)明

2019-05-20 | pdf | 1.26 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  信號(hào)分析具有廣泛的應(yīng)用,如:

  與背景環(huán)境產(chǎn)生的信號(hào)相比,信號(hào)可能非常小的信號(hào)檢測(cè)。例如,引力波的探測(cè)需要很高的靈敏度,這意味著信號(hào)會(huì)由于其他來(lái)源而發(fā)生嚴(yán)重的退化。信號(hào)分析可以用來(lái)增強(qiáng)我們想要檢測(cè)的信號(hào),使檢測(cè)過(guò)程更加可靠。

  圖像處理,用于識(shí)別圖像的特定區(qū)域,或者可能用于增強(qiáng)圖像,或者甚至作為識(shí)別任務(wù)(如車牌或人臉識(shí)別)之前的預(yù)處理步驟。

  音頻增強(qiáng)/恢復(fù)。舊的錄音,特別是,可能會(huì)受到聲音的咔嗒聲,這些聲音通??梢栽谕ㄟ^(guò)信號(hào)分析檢測(cè)到后被刪除。當(dāng)音頻信號(hào)的特定組件需要增強(qiáng)時(shí),也需要進(jìn)行信號(hào)分析。

  預(yù)測(cè)需要分析一個(gè)信號(hào)來(lái)識(shí)別模式或趨勢(shì),然后用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的價(jià)值。一個(gè)例子可能是股票市場(chǎng)的趨勢(shì),信號(hào)可能有不同的成分(維度)。

  定位。許多定位系統(tǒng)依賴于不太精確或不穩(wěn)定的測(cè)量。信號(hào)分析可以用來(lái)“清除”這樣的信號(hào),從而提高位置估計(jì)。

  監(jiān)測(cè)。這種應(yīng)用的一個(gè)例子是監(jiān)測(cè)機(jī)械系統(tǒng)中的磨損。通過(guò)分析機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng),可以識(shí)別信號(hào)頻率內(nèi)容的細(xì)微變化,從而在系統(tǒng)故障發(fā)生之前進(jìn)行早期干預(yù)。

  通信系統(tǒng)被設(shè)計(jì)成能夠在接收器上重建發(fā)送的信號(hào)。隨著通信需求的增長(zhǎng),在不理想的條件下檢測(cè)信號(hào)變得非常重要。信號(hào)分析是這項(xiàng)任務(wù)的關(guān)鍵要素。

  模擬可能是信號(hào)分析的最大應(yīng)用。為了開(kāi)發(fā)新的系統(tǒng),重要的是能夠在進(jìn)入全面生產(chǎn)之前對(duì)其進(jìn)行原型和測(cè)試。模擬環(huán)境和擬用系統(tǒng)的行為,需要對(duì)擬用系統(tǒng)運(yùn)行的環(huán)境進(jìn)行分析,并將其復(fù)制到數(shù)學(xué)模型中進(jìn)行模擬。

  工具

  本課程將使用這些領(lǐng)域中的一些例子,旨在為學(xué)生提供工具來(lái)對(duì)未來(lái)進(jìn)行分析。尤其是用于:

  ?頻率分析

  ?分析系統(tǒng)的影響,包括識(shí)別未知系統(tǒng)

  ?處理噪音

  ?處理采樣數(shù)據(jù)這一點(diǎn)非常重要,因?yàn)閹缀跛蟹治鱿到y(tǒng)都是在計(jì)算機(jī)或某種形式的數(shù)字硬件上實(shí)現(xiàn)的。這些都不容易管理連續(xù)的時(shí)間信號(hào),所以大多數(shù)的分析是用采樣時(shí)間和采樣頻域表示來(lái)進(jìn)行的。

  本課程將涵蓋信號(hào)分析的基本理論,以及一些推導(dǎo),以展示這些理論如何在實(shí)踐中應(yīng)用,以及已完成的示例。其中一部分來(lái)自課程教科書(shū),另一部分是根據(jù)需要開(kāi)發(fā)的。隨著資料,所有在本課程中用來(lái)產(chǎn)生數(shù)字的matlab程式碼都可以透過(guò)虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境來(lái)學(xué)習(xí)。鼓勵(lì)學(xué)生通讀代碼,并嘗試自己的實(shí)驗(yàn)。

  連續(xù)時(shí)間信號(hào)

  在這個(gè)過(guò)程中,頻率分析將基于信號(hào)分解成復(fù)雜的相量表示,稱為傅立葉分析。其他課程包括連續(xù)信號(hào)的傅立葉分析。如果您沒(méi)有學(xué)習(xí)傅立葉分析,特別是傅立葉變換、傅立葉級(jí)數(shù)和離散時(shí)間傅立葉變換,建議您學(xué)習(xí)其他來(lái)源以了解這一點(diǎn)。

  回顧連續(xù)時(shí)間周期信號(hào)的傅立葉級(jí)數(shù)在頻域是離散的,連續(xù)時(shí)間非周期信號(hào)的傅立葉變換在頻域是連續(xù)的。我們將從修改這些關(guān)系開(kāi)始,從一個(gè)非周期(即“非周期”)的時(shí)域信號(hào)開(kāi)始。

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