精品]旌旗燈號(hào)整頓題目-閱讀頁(yè)
2025-02-02 19:41本頁(yè)面
【正文】 ））（（））（（）（）（）（zzzzazazzBzBzS xx???? 2 ?? ??a解得））（（））（（）（ zzzzzzzS xx ))((111?????????? ???1)()()()()()。的功率譜，并按普分解不相關(guān)。也可以這樣說(shuō)，噪聲對(duì)消是最優(yōu)濾波器的變形。自適應(yīng)對(duì)消原理如圖所示。均衡分為頻域均衡和時(shí)域均衡。時(shí)域均衡是使總沖擊響應(yīng)滿足無(wú)碼間干擾的條件。 首先要熟悉自適應(yīng)線性均衡器基本原理。自適應(yīng)均衡器直接從傳輸?shù)膶?shí)際數(shù)字信號(hào)中根據(jù)某種算法不斷調(diào)整增益，因而能適應(yīng)信道的隨機(jī)變化，使均衡器總是保持最佳的狀態(tài)，從而有更好的失真補(bǔ)償性能。 敞技唱叢表熱勤邁苔面痹伶狗濕篩駐椎猙蒙演盧葷器廠卒弊縫衷韶詫痢噪信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 隨機(jī)信號(hào) 信道 噪聲 延時(shí) 橫向 濾波器 自適應(yīng)濾波器 ∑ ∑ 自適應(yīng)均衡器一般包含兩種工作模式，即訓(xùn)練模式和跟蹤模式。典型的訓(xùn)練序列是一個(gè)二進(jìn)制偽隨機(jī)信號(hào)或是一串預(yù)先指定的數(shù)據(jù)位，而緊跟在訓(xùn)練序列后被傳送的是用戶數(shù)據(jù)。在設(shè)計(jì)訓(xùn)練序列時(shí)，要求做到即使在最差的信道條件下，均衡器也能通過(guò)這個(gè)訓(xùn)練序列獲得正確的濾波系數(shù)。而在接收數(shù)據(jù)時(shí)，均衡器的自適應(yīng)算法就可以跟蹤不斷變化的信道，自適應(yīng)均衡器將不斷改變其濾波特性。為了能有效的消除碼間干擾，均衡器需要周期性的做重復(fù)訓(xùn)練。均衡器一般被放在接收機(jī)的基帶或中頻部分實(shí)現(xiàn)，基帶包絡(luò)的復(fù)數(shù)表達(dá)式可以描述帶通信號(hào)波形，所以信道響應(yīng)、解調(diào)信號(hào)和自適應(yīng)算法通常都可以在基帶部分被仿真和實(shí)現(xiàn)。 我們知道信道均衡器均衡器的作用是在信道通帶內(nèi)形成一個(gè)信道傳輸函數(shù)的逆，而在通帶之外它的增益則很小或者為零。如果條件滿足，聯(lián)合沖激響應(yīng)就是辛格函數(shù)，符號(hào)間干擾可以消除。 逆模擬用一個(gè)自適應(yīng)橫向?yàn)V波器 (LMS濾波器 )，由于輸入 x(k)的信號(hào)帶寬受信道帶寬的限制，因而，自適應(yīng)濾波器僅需在信道的通帶內(nèi)去均衡信道的振幅和相位特性。周期性地中斷信息傳輸，發(fā)射一些已知的碼序列，便可以進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。 相關(guān)法和周期圖法得到的譜估計(jì)相同。 現(xiàn)代譜估計(jì)算法： 基本思想：以隨機(jī)過(guò)程或信號(hào)的的參數(shù)模型為基礎(chǔ) ,故稱為參數(shù)模型法或參數(shù)法。由已知白噪聲和系統(tǒng)函數(shù)求的的輸出序列，實(shí)際上是對(duì)原始觀測(cè)到的輸出信號(hào)的兩端進(jìn)行了估計(jì)或延拓。（ P130圖 ）。 Akaike信息準(zhǔn)則（ AIC）。 (1) 最終預(yù)測(cè)誤差（ FPE）準(zhǔn)則 它養(yǎng)粉羚兵佩牢墩柴厘嗜扦靠?jī)~芥醫(yī)宦垢肘渦少薪姿睬道朔茍不儈膨罐瀾信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 2 2 1?F PR ( ) ( , )1k kNkk f kNk???????? N為觀測(cè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。 FPE準(zhǔn)則得到模型階數(shù)一般偏低。 AIC準(zhǔn)則得到模型階數(shù)一般偏高。 捕力滾饒初償燃饞糊省避播畸野遏糊費(fèi)圭薄抖涂盜擔(dān)拴蛙雀啄喝鍍魏鄙賦信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 色藥本庸猩諱娩怨魂烈虎詛侯擒輥芳躇蹋敦比瘟林從賬醚追走在撣訓(xùn)頭賓信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 ()xn 1, 2,nN?11? ( ) ( )R x xN HxxnnnN?? ??xxR?R V V ?xx ?1 , 2( , )? Mdi ag ? ? ?? 12 M? ? ??? 1 2, MV q ,q q? ?????xxRMUSIC(多重信號(hào)分類 )算法的步驟總結(jié)如下： （ 1）收集 N個(gè)快拍的輸入樣本 估計(jì)輸入?yún)f(xié)方差矩陣 （ 2）對(duì) 進(jìn)行特征分解 式中 為特征值， 為 相應(yīng)的特征向量。但它也有一些缺點(diǎn)如：（ 1）當(dāng)信號(hào)數(shù)大于陣元數(shù)時(shí)，算法將失效（此時(shí)噪聲子空間不存在）（ 2）當(dāng)輸入信號(hào)間高度相關(guān)時(shí)， Rss變?yōu)槠娈愱嚕惴▽⑹?
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1