基于高阶累积量的LMS改进算法在地震信号中噪声抑制研究.docx

毕业论文基于高阶累积量的数字信号调制识别的算法.doc 前言在现代通信技术飞速发展，数字通信信号调制方式识别广泛应用在民用和军用领域。在民用领域中，有关职能部门需要对自由空间中的无线信号进行认证、实施频谱监管。要想成功排出非法干扰、保证合法通信正常进行以及合理分配频率资源就必须采用通信信号调制识别技术。在军用领域中，调制识别在军事侦察、通信对抗、频谱监测等应用占有重要的位置。通信情报系统作为通信电子战(信息战)的电子支援措施之一，用来监视战场的电磁频谱活动，进行威胁识别，帮助选择电子干扰策略，直至截获敌方的有用军事情报。如在电子战通信情报截获接收机的设计中，获得接收通信信号的调制方式，为解调器选择解调算法提供参考依据，有助

2018-01-31 约2.64万字 45页立即下载

锋电位信号分析及噪声抑制算法研究的中期报告.docx 锋电位信号分析及噪声抑制算法研究的中期报告本次研究旨在对锋电位信号进行分析并设计相应的算法进行噪声抑制。下面简要介绍研究的进展和成果。一、锋电位信号分析锋电位信号是一种从神经元放电引起的电信号，在神经科学和临床医学中被广泛应用。我们对该信号进行了深入分析，探究其特点和规律。 1.1锋电位信号特点（1）幅度小：锋电位信号的幅度通常在微伏级别，甚至亚微伏级别。（2）持续时间短：锋电位信号的持续时间通常在几微秒到几毫秒之间。（3）高频率：锋电位信号的频率通常在几千赫兹到几十千赫兹之间。 1.2锋电位信号分析方法在锋电位信号的分析中，我们采用了以下方法：（1）信号采集：使用BME-21

2024-02-22 约小于1千字 2页立即下载

基于高阶累积量的OFDM信号调制识别技术研究的中期报告.docx 基于高阶累积量的OFDM信号调制识别技术研究的中期报告一、研究背景 OFDM技术是现代无线通信中最常用的技术之一，具有带宽利用率高、抗多径干扰能力强等特点。而OFDM信号的调制方式多种多样，为了实现OFDM信号的正确识别和解调，需要对其调制方式进行识别和分类。目前，已有很多针对OFDM信号调制识别的研究，其中一种方法是基于高阶累积量。高阶累积量是一种统计量，可以很好地反映信号的非高斯性质。通过对OFDM信号的高阶累积量进行分析，可以有效地识别其调制方式。二、研究内容本研究旨在探索基于高阶累积量的OFDM信号调制识别技术。具体研究内容如下： 1.OFDM信号调制识别原理的分析和研究。 2

2024-04-24 约1.17千字 3页立即下载

一种基于高阶累积量实现信号调制方式识别的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112804172 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202011556395.5 (22)申请日 2020.12.24 (71)申请人天津光电通信技术有限公司

2023-06-06 约8.69千字 7页立即下载

一种改进的LMS算法.docx 第07卷第05期中国水运Vol.7No.052007年05月China WaterTransportMay2007一种改进的 LMS算法刘迎冬刘岚摘要：在一种变步长LMS算法的基础上，引进动量因式，提出了一种新的改进LMS的算法。新算法整体性能优于变步长LMS算法以及LMS算法。通过理论分析，比较了新的算法和变步长LMS算法以及LMS算法的收敛性和稳态性，提出了一种设想以提高新算法的稳态性。仿真试验证明了新算法的优越性以及设想的在仿真条件下的正确性。关键词：LMS 算法变步长收敛性稳态性中图分类号：TP14文献标识码：A文章编号：1006-7973（2007）05-0

2017-12-18 约5.38千字 3页立即下载

LMS算法的自适应滤波器算法的研究与改进的开题报告.docx LMS算法的自适应滤波器算法的研究与改进的开题报告一、选题的背景与意义自适应滤波器算法是一种常用的数字信号处理方法，广泛应用于语音处理、图像处理、通信等领域。其中，LeastMeanSquares(LMS)算法是一种常见的自适应滤波器算法，具有简单易懂、计算简单等优点，因此被广泛应用。然而，该算法存在许多不足之处，如迭代次数较多、收敛速度慢、稳定性差等问题。因此，对LMS算法进行研究与改进，将对自适应滤波器算法的发展和应用产生重要意义。二、研究内容和目标本次研究的目标是研究LMS算法中的权值更新策略，改进LMS算法的收敛速度和稳定性，并对改进后的算法进行性能验证。具体研究内容包括：

2024-05-09 约小于1千字 2页立即下载

《基于高阶累积量的暂态电能质量扰动分类研究_赵静》.pdf 第35 卷第5 期电网技术 Vol. 35 No. 5 2011 年5 月 Power System Technology May 2011 文章编号：1000-3673 （2011 ）05-0103-07 中图分类号：TM 712 文献标志码：A 学科代码：470·4

2016-01-25 约3.78万字 7页立即下载

基于高阶累积量的射频指纹识别技术研究.docx 基于高阶累积量的射频指纹识别技术研究一、引言射频指纹识别技术是一种在无线通信领域广泛应用的技术，通过捕捉和识别不同设备的射频特征信息，从而进行设备的识别和验证。高阶累积量作为射频信号的一种统计特征，具有良好的稳定性和可分辨性，在射频指纹识别中具有重要的应用价值。本文将研究基于高阶累积量的射频指纹识别技术，探讨其技术原理、方法以及实际应用效果。二、技术原理 高阶累积量是信号处理中的一种统计量，反映了信号的高阶统计特性。在射频指纹识别中，通过对接收到的射频信号进行高阶累积量计算，可以提取出反映设备特性的指纹信息。这些指纹信息具有唯一性和稳定性，可以用于设备的识别和验证。 基于高阶累积量的射频

2025-01-22 约3.61千字 8页立即下载

2025-04-28 约4.41千字 9页立即下载

用于稀疏系统辨识的改进的惩罚LMS算法应用研究.doc 用于稀疏系统辨识的改进的惩罚LMS算法研究 刘遵雄1)，石菲1)，王树成1) 1）华东交通大学信息工程学院，江西330013 摘要(，过于武断，降低了算法的鲁棒性在本文提出的新型算法中，通过在参数(与误差信号e之间建立非线性关系，使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性，改进了RZA-LMS，提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后，计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。关键词自适应滤波器；最小均方算法；压缩传感；稀疏信道；零吸引因子；L1范数分类号 TN911.7 The improvement LMS algorithm for spars

2016-03-10 约7.09千字 8页立即下载

基于累积量的混合信号识别算法性能分析.PDF 第卷第期数据采集与处理 28 6 Vol.28No.6 年月 2013 11 JournalofDataAcuisitionandProcessin Nov.2013 q g 文章编号: ( )

2017-05-27 约字 6页立即下载

OFDM系统的相位噪声抑制算法研究.pdf 摘要摘要正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)是一种广泛应用的无线链路高数据率通信调制技术，由于其独特的抗多径干扰和消除码间干扰的能力，被作为移动通信系统的关键技术之一。然而OFDM系统对相位噪声高度敏感，相位噪声的存在降低了接收机的有效信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)，从而限制了误码率(BitErrorRate,BER)。本文研究了相位噪声对OFDM系统的影响，并提出了两种相位噪声抑制算法方案：基于变分贝叶斯(VariationalBayes,VB) 的相位噪声抑制算法和基于Turbo迭

2025-06-06 约10.91万字 62页立即下载

基于高阶循环累积量的单通道混合通信信号干扰检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114553339 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210245243.6 (22)申请日 2022.03.13 (71)申请人中铁第一勘察设计院

2023-05-08 约1.79万字 16页立即下载

LMS算法在自适应噪声对消器中的应用.doc LMS算法在自适应噪声对消器中的应用根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构这样的滤波器称为自适应滤波器。自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。自适应滤波器的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作，并能够跟踪输入信号的时变特征。表示，=+，是要抵消的噪声，并且与不相关，参考输入端用表示，这里=，是与相关，与不相关的噪声信号，系统的输出用表示=-。其中，滤波器的传输函数可以根据某一信号（这里为系统的输出信号）自动调整，假定，，是零均值的平稳随机过程。 =-=+- (1-1

2016-07-04 约1.54千字 4页立即下载

基于信号自适应分解与改进小波阈值法的TDLAS去噪算法研究.docx 基于信号自适应分解与改进小波阈值法的TDLAS去噪算法研究 一、引言随着科技的发展，信号处理在众多领域中显得愈发重要。特别是对于基于可调谐二极管激光吸收光谱技术（TDLAS）的信号处理，噪声问题常常影响其精确性和可靠性。本文提出了一种基于信号自适应分解与改进小波阈值法的TDLAS去噪算法，以改善其性能并提高其去噪效率。二、TDLAS技术及噪声问题 TDLAS技术以其高灵敏度和高选择性在气体检测、环境监测等领域得到广泛应用。然而，由于多种因素如仪器噪声、背景噪声和随机噪声等，使得TDLAS信号中存在显著的噪声干扰，这对准确分析和判断带来了困扰。因此，寻找有效的去噪方法对于提高TDLAS的性能

2025-03-09 约4.66千字 10页立即下载