通信信号的特征分析、自动识别与参数提取

语音信号特征的提取

语音信号特征的提取 摘要 随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 本文采用Matlab软件提取语音信号特征参数，首先对语音信号进行数字化处理，其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等。 关键词：语音信号, 特征参数, 提取, Matlab 目录 第一章绪论 1.1语音信号特征提取概况 1.1.1研究意义 语音处理技术广泛应用于语音通信系统、声控电话交换、数据查询、计算机控制、工业控制等领域，带有语音功能的计算机也将很快成为大众化产品，语音将可能取代键盘和鼠标成为计算机的主要输入手段，为用户界面带来一次飞跃。 语音信号特征的提取是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信和准确的语音识别，才能建立语音合成的语音库。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 1.1.2 发展现状 语音信号处理是一门综合性的学科，包括计算机科学、语音学、语言学、声学和数学等诸多领域的内容。它的发展过程中，有过两次飞跃。第一次飞跃是1907年电子管的发明和1920年无线电广播的出现，电子管放大器使很微弱的声

音也可以放大和定量测量，从而使电声学和语言声学的一些研究成果扩展到通信和广播部门；第二次飞跃是在20世纪70年代初，电子计算机和数字信号处理的发展使声音信号特别是语音信号，可以通过模数转换器（A/D）采样和量化转换为数字信号，这样就可以用数字计算方法对语音信号进行处理和加工，提高了语音信号处理的准确性和高效性。 语音信号处理在现代信息科学中的地位举足轻重，但它仍有些基础的理论问题和技术问题有待解决，这些难题如听觉器官的物理模型和数学表示及语音增强的技术理论等，目前还有待发展。 1.2 本课题研究内容 本文主要介绍语音信号处理的理论及Matlab的相关内容，然后从Matlab仿真角度验证了录音、预处理、提取语音信号时域特征参数，主要讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。再次讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等，介绍了各环节的不同软件实现方法。最后对基于Matlab的语音信号特征参数提取进行总结。 第二章Matlab简介 MATLAB是国际上仿真领域最权威、最实用的计算机工具。它是MathWork 公司于1984年推出，它以强大的科学计算与可视化功能、简单易用、开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。 2.1 发展概况 Matlab是Matrix Laboratory(矩阵实验室的缩写)，最初由美国Cleve Moler 博士在70年代末讲授矩阵理论和数据分析等课程时编写的软件包Linpack与Eispack组成，旨在使应用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作。1984年成立的Math Works公司正式把Matlab推向市场，并从事Matlab的研究和开发。1990年，该公司推出了以框图为基础的控制系统仿真工具Simulink，它方便了系统的研究与开发，使控制工程师可以直接构造系统框图进行仿真，并提供了控制系统中常用的各种环节的模块库。1993年，Math Works 公司推出的Matlab4.0版在原来的基础上又作了较大改进，并推出了Windows版，

语音信号特征参数提取方法

语音信号特征参数提取方法 阮雄飞微电子学与固体电子学 摘要：在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数, 好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数提取方法以及国内外研究现状进行了介绍,最后介绍了Hilbert-Huang 这一新兴理论成果以及在特征提取中的应用。 关键词：语音技术特征提取HHT 1 引言 语音信号是一种短时平稳信号，即时变的，十分复杂，携带很多有用的信息，这些信息包括语义、个人特征等，其特征参数的准确性和唯一性将直接影响语音识别率的高低，并且这也是语音识别的基础[1]。特征参数应该能够比较准确地表达语音信号的特征具有一定的唯一性。 上世纪40年代，potter等人提出了“visiblespeech”的概念，指出语谱图对语音信号有很强的描述能力，并且试着用语谱信息进行语音识别，这就形成了最早的语音特征，直到现在仍有很多的人用语谱特征来进行语音识别[2]。后来，人们发现利用语音信号的时域特征可以从语音波形中提取某些反映语音特性的参数，比如：幅度、短时帧平均能量、短时帧过零率、短时自相关系数、平均幅度差函数等。这些参数不但能减小模板数目运算量及存储量而且还可以滤除语音信号中无用的冗余信息。语音信号特征参数是分帧提取的, 每帧特征参数一般构成一个矢量, 所以语音信号特征是一个矢量序列。我们将语音信号切成一帧一帧, 每帧大小大约是20-30ms。帧太大就不能得到语音信号随时间变化的特性, 帧太小就不能提取出语音信号的特征, 每帧语音信号中包含数个语音信号的基本周期。有时希望相邻帧之间的变化不是太大, 帧之间就要有重叠, 帧叠往往是帧长的1/2或1/3。帧叠大, 相应的计算量也大[3]。随着语音识别技术的不断发展时域特征参数的种种不足逐渐暴露出来，如这些特征参数缺乏较好稳定性且区分能力不好。于是频域参数开始作为语音信号的特征比如频谱共振峰等。经典的特征提取方法主要有LPCC（线性预测倒谱系数）、MFCC（美尔频率倒谱系数）、HMM（隐马尔科夫模型）、DTW（动态时间规整）等。 2 语音信号特征参数提取方法

Altium Designer中进行信号完整性分析

在高速数字系统中，由于脉冲上升/下降时间通常在10到几百p秒，当受到诸如内连、传输时延和电源噪声等因素的影响，从而造成脉冲信号失真的现象； 在自然界中，存在着各种各样频率的微波和电磁干扰源，可能由于很小的差异导致高速系统设计的失败；在电子产品向高密和高速电路设计方向发展的今天，解决一系列信号完整性的问题，成为当前每一个电子设计者所必须面对的问题。业界通常会采用在PCB制板前期，通过信号完整性分析工具尽可能将设计风险降到最低，从而也大大促进了EDA设计工具的发展…… 信号完整性（Signal Integrity，简称SI）问题是指高速数字电路中，脉冲形状畸变而引发的信号失真问题，通常由传输线不阻抗匹配产生的问题。而影响阻抗匹配的因素包括信号源的架构、输出阻抗(output impedance)、走线的特性阻抗、负载端的特性、走线的拓朴(topology)架构等。解决的方式可以采用端接(termination)与调整走线拓朴的策略。 信号完整性问题通常不是由某个单一因素导致的，而是板级设计中多种因素共同作用的结果。信号完整性问题主要表现形式包括信号反射、信号振铃、地弹、串扰等； 1，Altium Designer信号完整性分析（机理、模型、功能） 在Altium Designer设计环境下，您既可以在原理图又可以在PCB编辑器内实现信号完整性分析，并且能以波形的方式在图形界面下给出反射和串扰的分析结果。 Altium Designer的信号完整性分析采用IC器件的IBIS模型，通过对版图内信号线路的阻抗计算，得到信号响应和失真等仿真数据来检查设计信号的可靠性。Altium Designer的信号完整性分析工具可以支持包括差分对信号在内的高速电路信号完整性分析功能。 Altium Designer仿真参数通过一个简单直观的对话框进行配置，通过使用集成的波形观察仪，实现图形显示仿真结果，而且波形观察仪可以同时显示多个仿真数据图像。并且可以直接在标绘的波形上进行测量，输出结果数据还可供进一步分析之用。 Altium Designer提供的集成器件库包含了大量的的器件IBIS模型，用户可以对器件添加器件的IBIS模型，也可以从外部导入与器件相关联的IBIS模型，选择从器件厂商那里得到的IBIS 模型。 Altium Designer的SI功能包含了布线前（即原理图设计阶段）及布线后（PCB版图设计阶段）两部分SI分析功能；采用成熟的传输线计算方法，以及I/O缓冲宏模型进行仿真。 基于快速反射和串扰模型，信号完整性分析器使用完全可靠的算法，从而能够产生出准确的仿真结果。布线前的阻抗特征计算和信号反射的信号完整性分析，用户可以在原理图环境下运行SI仿真功能，对电路潜在的信号完整性问题进行分析，如阻抗不匹配等因素。 更全面的信号完整性分析是在布线后PCB版图上完成的，它不仅能对传输线阻抗、信号反射和信号间串扰等多种设计中存在的信号完整性问题以图形的方式进行分析，而且还能利用规则检查发现信号完整性问题，同时，Altium Designer还提供一些有效的终端选项，来帮助您选择最好的解决方案。 2，分析设置需求 在PCB编辑环境下进行信号完整性分析。 为了得到精确的结果，在运行信号完整性分析之前需要完成以下步骤：

浅析通信信号调制识别方法

浅析通信信号调制识别方法 通信信号调制方式的识别涉及到很多复杂的因素，是一种典型的模式识别。由于通信技术的迅猛发展，信号的调制样式也变得复杂多样，常规的识别方法已无法满足实际需要，新的通信信号识别研究面临着巨大的挑战。文章着重介绍了统计模式识别方法和决策模式识别方法并提出了它们的优缺点。简要介绍了非理想信道和共信道多信号的调制方式识别。 标签：调制方式；统计模式；识别；决策模式识别方法 信息通过信道快速、安全、准确地传输，极大地方便了人们的日常沟通。信号作为信息的媒介，可以在有线信道传输，却几乎无法直接通过无线信道进行传输。要使通信信号顺利在无线信道中传输，必须采用调制解调技术调制后才可以进行传输，而且调制方式是由简到繁，由虚拟到数字等多样的。调制识别存在于检测与调解之间，接受方面需要根据信号的调制进行解调才可以被进入到下一步的操作中。 如果想要解调相应地信息内容需要截获信号，同时还需要分析信号调制方式及参数，干扰信号，准确识别发出方的调制方式。调制方式是一种信号区别于另一种信号的重要特性指标。调制识别的基本任务存在与多信号及噪声干扰的复杂环境中，能够对信号的鉴别方式进行调制，并且对信号参数进行调节，能够在一定程度上对信号信息进行处理。当今，通信技术急速发展下，无线通信环境在不断的发展中变得愈来愈复杂。如何快速、高效的监视并识别那些采用了不同的调制参数和不同的调制样式的通信信号，无论是在军事还是民用领域都一直是人们关注的焦点。 1 数字调制识别方法 人工识别已无法满足在存在着大量未知信号的电磁环境中进行信号实时性识别的要求。后来，人们根据信号频谱的差异研究出了自动调制识别技术。它的出现解决了一直以来依赖人工识别的重要难题。通信信号也早已不是之前的模拟信号，已经成为具有较强抗失真和抗干扰的数字信号，而且数字调制识别方法的成本较低。高速数字信号处理技术、计算机技术和微型芯片技术的蓬勃发展下能够促使自动调制识别技术能够大规模的运用。归纳总结这些年国内外的研究成果，自动调制识别方法可归纳为统计模式识别、决策模式识别两种方法。 1.1 统计模式识别方法 统计模式识别方法主要由三个部分组成，分别为：信号预处理、特征提取和分类识别，从模式的识别理论中衍生而来，三者互为补充，不可或缺。信号的预处理主要是为了提供精确的数据，目的是为例特征的提取做相应地准备。信号的预处理在数字调制或中频上计算接收信号的瞬时幅度、相位和频率。在多信道多发射源的情况下，可以分离不同信号，确保信号在调制识别过程中保持唯一性。

无线通信信号分析与测量装置(免费)

(免费)无线通信信号分析与测量装置组员:

摘要 根据信号的调制解调的基本原理，设计了一套无线通信信号分析与测量模拟装置，包括一个高频功率放大（发射部分）和一个信号分析及测量装置（接收部分），可以较准确地测量出载波频率和分析出调制信号类型。 本系统信号处理部分采用单片调频接收电路MC13135，其第二中频信号经过455KHz 陶瓷滤波器后取出，经放大、整形，实现载波频率测量，经包络检波实现AM、ASK解调；由芯片内部自带电路实现FM和FSK解调。信号由STM32控制核心经FFT解析可分析出不同调制信号类型。 本系统亦可较准确分析出经功率放大后无线传输的信号。其各项指标均已达到或优于题目要求。 1、系统方案

本系统是一个能接收、解调、分析、记录和显示无线电信号特征的通信信号分析与测量装置。有键控预置和自动扫描测量通信信号功能，载波频率范围优于15MHz ～35MHz 。系统总体框图如图1所示。 图1 系统总体框图 2 理论分析与计算 2.1 调制信号类型分析 本题目要求的四种信号均属于调幅或调频信号。其中AM 、ASK 属于调幅信号，FM 、FSK 属于调频信号；调幅信号就是用调制信号去控制载波的振幅，调频信号就是用调制信号去控制载波的频率。而其中AM 和FM 是模型信号调制，ASK 和FSK 是数字信号调制。根据以上各信号的调制特征，便可设计出信号的解调电路。 2.2 解调电路分析 MC13135是单片调频接收电路，其自带天线输入至音频输出的二次变频全部电路，音频输出端口便可作为FM 及FSK 信号的解调输出口；来自二次变频后的信号，经过包络检波网络，可解调出AM 及ASK 信号。包络检波网络电路图如图2所示。 图2 包络检波网络 2.2.1 二极管的选择 采用2AP9点接触型二极管，工作频率150MHz 以上，级间电容小于1pF ，导通门限压为

基于S变换的信号瞬时频率特征提取

基于S 变换的信号瞬时频率特征提取 摘要： S 变换是一种优越的时频分析方法，能够清晰表达信号瞬时频率的变化特征。与传统时频分析方法相对比，S 变换的抗噪性较强，无交叉项干扰。本文提出了采用S 变换来提取调制信号的瞬时频率。仿真实验结果表明，S 变换时频谱能够清晰表示出不同信号的瞬时频率特征。 关键词：时频分析；S 变换；时频图；调制信号；瞬时频率 1 引言 信号的瞬时频率特征可以反映信号在不同时刻的频率变化规律。与传统的时频分析方法相比较，S 变换的时频分析方法具有频率分辨率高、抗噪性强、无交叉项干扰等优点，这使得S 变换能够准确提取信号的瞬时频率。 2S 变换的基本原理 2.1S 变换的提出 S 变换由短时傅里叶变换发展而来，借鉴了短时傅里叶变换加窗的思想。将短时傅里叶变换中的高斯窗函数进行相关伸缩和平移，从而使信号的频率分辨率具备随频率的适应性。这个特点使得S 变换在信号的时频分析中具有明显的优势。 S 变换[1]是由地球物理学家Stockwell 于1996年首次提出的。它可由短时傅里叶变换推导而来，对于连续信号()h t 的短时傅里叶变换为： 2(,)()()j ft STFT f x t w t e dt π+∞ --∞τ=-τ?(1) 其中， 22()t t -δω= (2) 若窗函数为归一化的高斯函数，且对窗函数进行依赖频率的伸缩和平移，那么 22()2(,)t f t f τ τ--ω-= (3) 这样就得到了连续信号()h t 的S 变换定义式： 22()22(,)(f t i ft ST f h t e dt πτ-+∞---∞τ=? (4) 其中，τ为时移因子。 利用S 变换与傅里叶变换之间的紧密联系，可实现信号从S 变换中的无损恢复。S 变换的逆变换形式如式(5)所示： {} 2()(,)j ft h t S f d e df πττ+∞ +∞-∞-∞=?? (5) S 变换还可以看成是信号的小波变换与相位因子的乘积。它采用平移、伸缩的局部高斯窗函数作为母小波，具有频率分辨率高、抗噪性强的优点，且不需满足小波变换的容许性条件。因此，S 变换并不是严格意义上的小波变换，但可以看成是小波变换的一种扩展。 2.2S 变换的瞬时频率表达 由于S 变换为复数，包含实部和虚部，所以S 变换可以表示为： (,)(,)(,)j f S f A f e τττΦ= (6) 其中(,)A f τ为振幅谱，(,)f τΦ为相位谱： (,)f τA =[][]Im (,)(,)arctan Re (,)S f f S f τττ????Φ=?????? (8)

通信信号检测识别方法简析

Journal of Image and Signal Processing 图像与信号处理, 2018, 7(4), 220-226 Published Online October 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/545795423.html,/journal/jisp https://https://www.360docs.net/doc/545795423.html,/10.12677/jisp.2018.74025 A Brief Analysis of Detection and Recognition Technology for Communication Signals Jing Yang, Naiping Cheng Department of Electronic and Optical Engineering, Space Engineering University, Beijing Received: Sep. 28th, 2018; accepted: Oct. 13th, 2018; published: Oct. 20th, 2018 Abstract The detection and recognition technology of communication signals plays an important role in the vigorous development of wireless communications. This paper summarizes the development of communication signal detection and modulation recognition technology, analyzes and summariz-es the selection of the realization chip of the digital signal processing module in the detection and modulation recognition, the signal detection especially the weak signal detection method, the fea-ture extraction and the selection of the classification device in the signal recognition, and com-pares their respective advantages and disadvantages. Finally, the future research direction of de-tection and recognition technology is prospected. Keywords Signal Detection, Modulation Recognition, DSP, FPGA, Feature Parameter Extraction, Classifier 通信信号检测识别方法简析 杨婧，程乃平 航天工程大学电子与光学工程系，北京 收稿日期：2018年9月28日；录用日期：2018年10月13日；发布日期：2018年10月20日 摘要 通信信号的检测识别技术在无线通信蓬勃发展的今天发挥着重要的作用。文章综述了通信信号的检测、

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

基于MATLABGUI的语音信号特征提取系统设计

第39卷第4期河北工业大学学报2010年8月V ol.39No.4JOURNAL OF HEBEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY August2010 文章编号：1007-2373(2010)04-0014-05 基于 The typical time-frequency characteristics of speech signal and the core algorithms are the key problems in spe- ech recognition,speech synthesis and speaker recognition system.According to the algorithm principles of linear pre-diction coding(LPC)theory and Mel frequency cepstrum coefficient(MFCC),a features extraction system platform for speech signal based on MATLAB GUI was implemented.On this platform,the speech signal in different audio formats can be loaded and played,and the waveform of the loaded speech signal can be displayed.Furthermore,the calculated results of LPC and MFCC can be displayed on the interface.At the same time,the data results can be saved in the corre-sponding files.The system supplied friendly human computer interaction and easy operation.The designed system will provide important and intuitive auxiliary effect on verifying the algorithms and data processing efficiency for the research fields related to speech signal processing.

波长变换的信号特征研究论文

波长变换的信号特征研究论文 摘要：通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现，利用小波变换具有的高低频分离的特点，可在不丢失原信号重要信息成分的前提下，将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理，消除了噪音信息，重构出更加清晰的光谱特征图形，从而提高了信号的清晰度，为信号的预处理提供了更加方便的条件。该信号特征提取的方法，与傅氏变换相比较，具有多项明显的优点，在实际工程应用中具有重要的意义。 关键词小波变换傅氏变换；信号 一、引言 在当今科技飞速发展的信息时代，信息资源中的信号应用日益广泛，信号的结构越来越复杂，为了更加清楚地分析和研究实际工程信号的有用信息，对信号进行预处理是至关重要的。例如，对于环境的监测，其中对空气成分的检测已经成为必不可少的环节，其方法是将空气中的某一成分(例如丁烯)进行特征的提取，提取的信息中仍然会存在着由一系列高频信号构成的噪音信号。由于这些边缘部分的存在，使原信号的基本特征在光谱信号中不能完全清晰地呈现，导致某些信息的细微环节部分难以识别，致使研究目的无法实现。 本文通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现，利用小波变换具有的高低频分离的特点，可在不丢失原信号重要信息成分的前提下，将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理，消除了噪音信息，重构出更加清晰的光谱特征图形，从而提高了信号的清晰度，为信号的预处理提供了更加方便的条件。 二、傅氏变换与小波变换 近年来，小渡变换已经成为对信号、图像等进行分析不可或缺的实用工具之一，其实质是对原始信号的滤波过程。与傅氏变换相比较，小波变换的优势在于，对分析信号可进行任意的放大平移并对其特征进行提取。对复杂信号作小波变换，进行多分辨率分析，在信号图象分析领域已占据着相当重要的地位。 已有的科研成果表明，物质的荧光光谱取决于物质的原子分子结构，所以不同的物质具有不同的荧光光谱。非线性荧光光谱是利用大功率超短激光脉冲和气体的非线性作用得到的；对于这种非线性荧光光谱的研究，主要集中在形成原理、

时域和频域特征提取Matlab编程实例

第一章绪论 1.1 概述 机械信号是指机械系统在运行过程中各种随时间变化的动态信息，经各种测试仪器拾取并记录和存储下来的数据或图像。机械设备是工业生产的基础，而机械信号处理与分析技术则是工业发展的一个重要基础技术。 随着各行各业的快速发展和各种各样的应用需求，信号分析和处理技术在信号处理速度、分辨能力、功能范围以及特殊处理等方面将会不断进步，新的处理激素将会不断涌现。当前信号处理的发展主要表现在：1.新技术、新方法的出现；2.实时能力的进一步提高；3.高分辨率频谱分析方法的研究三方面。 信号处理的发展与应用是相辅相成的，工业方面应用的需求是信号处理发展的动力，而信号处理的发展反过来又拓展了它的应用领域。机械信号的分析与处理方法从早期模拟系统向着数字化方向发展。在几乎所有的机械工程领域中，它一直是一个重要的研究课题。 机械信号分析与处理技术正在不断发展，它已有可能帮助从事故障诊断和监测的专业技术人员从机器运行记录中提取和归纳机器运行的基本规律，并且充分利用当前的运行状态和对未来条件的了解与研究，综合分析和处理各种干扰因素可能造成的影响，预测机器在未来运行期间的状态和动态特性，为发展预知维修制度、延长大修期及科学地制定设备的更新和维护计划提供依据，从而更为有效地保证机器的稳定可靠运行，提高大型关键设备的利用率和效率。 机械信号处理是通过对测量信号进行某种加工变换，削弱机械信号中的无用的冗余信号，滤除混杂的噪声干扰，或者将信号变成便于识别的形式以便提取它的特征值等。机械信号处理的基本流程图如图1.1所示。 图1.1 机械信号处理的基本流程 本文主要就第三、第四步骤展开讨论。

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴

高手讲解信号分析与处理

无意在网上看到这篇《大牛讲解信号与系统以及数字信号处理》看的时候眼泪奔涌而出，现在我才知道大学读的专业的干吗的！ 第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换 引子 很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。 先说"卷积有什么用"这个问题。(有人抢答，"卷积"是为了学习"信号与系统"这门课的后续章节而存在的。我大吼一声，把他拖出去枪毙！) 讲一个故事: 张三刚刚应聘到了一个电子产品公司做测试人员，他没有学过"信号与系统"这门课程。一天，他拿到了一个产品，开发人员告诉他，产品有一个输入端，有一个输出端，有限的输入信号只会产生有限的输出。 然后，经理让张三测试当输入sin(t)(t<1秒)信号的时候(有信号发生器)，该产品输出什么样的波形。张三照做了，花了一个波形图。 "很好！"经理说。然后经理给了张三一叠A4纸: "这里有几千种信号，都用公式说明了，输入信号的持续时间也是确定的。你分别测试以下我们产品的输出波形是什么吧！" 这下张三懵了，他在心理想"上帝，帮帮我把，我怎么画出这些波形图呢?" 于是上帝出现了: "张三，你只要做一次测试，就能用数学的方法，画出所有输入波形对应的输出波形"。 上帝接着说:"给产品一个脉冲信号，能量是1焦耳，输出的波形图画出来！" 张三照办了，"然后呢?" 上帝又说，"对于某个输入波形，你想象把它微分成无数个小的脉冲，输入给产品，叠加出来的结果就是你的输出波形。你可以想象这些小脉冲排着队进入你的产品，每个产生一个小的输出，你画出时序图的时候，输入信号的波形好像是反过来进入系统的。" 张三领悟了:" 哦，输出的结果就积分出来啦！感谢上帝。这个方法叫什么名字呢?" 上帝说:"叫卷积！" 从此，张三的工作轻松多了。每次经理让他测试一些信号的输出结果，张三都只需要在A4纸上做微积分就是提交任务了！ ---------------------------------------- 张三愉快地工作着，直到有一天，平静的生活被打破。 经理拿来了一个小的电子设备，接到示波器上面，对张三说: "看，这个小设备产生的波形根本没法用一个简单的函数来说明，而且，它连续不断的发出信号！不过幸好，这个连续信号是每隔一段时间就重复一次的。张三，你来测试以下，连到我们的设备上，会产生什么输出波形！" 张三摆摆手:"输入信号是无限时长的，难道我要测试无限长的时间才能得到一个稳定的，重复的波形输出吗?" 经理怒了:"反正你给我搞定，否则炒鱿鱼！" 张三心想:"这次输入信号连公式都给出出来，一个很混乱的波形；时间又是无限长的，卷积

通信原理思考题解析樊昌信[第六版]

3–1 何谓随机过程？它具有什么特点？ 答：随机过程是一类随时间作随机变化的过程，它不能用确切的时间函数描述。 随机过程是所有样本函数的集合或随机过程是在时间进程中处于不同时刻的随机变量的集合。 3–4 平稳过程的自相关函数有哪些性质？它与功率谱密度的关系如何？ 答：平稳过程的自相关函数R(τ)的性质： R(τ) 是时间差τ的函数；当τ = 0时，R(0)等于平稳过程的平均功率；R(τ)是τ 的偶函数；R(τ)在τ = 0时有最大值；当τ = ∞ 时，R (∞) 等于平稳过程的直流功率；R(0 )－ R (∞) = σ2 等于平稳过程的交流功率。当均值为0时，有R(0) = σ2。 即： —ξ(t)的平均功率； —τ的偶函数； —R(τ)的上界； —ξ(t)的直流功率； —ξ(t)的交流功率。 平稳过程的自相关函数R(τ) 与其功率谱密度P ξ ( f )是一对付里叶变换。 3–5 什么是高斯过程？其主要性质有哪些？ 答：如果随机过程(t)的任意n 维分布服从正态分布，则成为高斯过程。 高斯过程的主要性质有： ⑴ 高斯过程的n 维分布只依赖各个随机变量的均值、方差和归一化协方差。 ⑵ 广义平稳的高斯过程也是严平稳的。 ⑶ 如果高斯过程在不同时刻的取值是不相关的，那么它们也是统计独立的。 ⑷ 高斯过程经过线性变换后生成的过程仍是高斯过程。 3–7 随机过程通过线性系统时，输出与输入功率谱密度的关系如何？如何求输出过程的均值、自相关函数？ 答：随机过程通过线性系统时，输出过程的功率谱密度是输入过程的功率谱密度乘以系统频率响应模值的平方。即P 0 (f)＝H* (f)﹒H (f)﹒P i (f) ＝︱H (f)︱2﹒P i (f) 输出过程的均值等于输入过程的均值乘以H(0)。 输出过程的自相关函数等于输出过程的功率谱密度的傅里叶逆变换。 4–2 地波传播距离能达到多远？它适用在什么频段？ 答：地波传播在数百米到数千千米，应用与低频和甚低频，大约2MHZ 4–3天波传播距离能达到多远？它适用在什么频段？ 答：天波传播能达到一万千米以上，应用于高频，2MHZ-30MHZ 4–4 视距传播距离和天线高度有什么关系？ 答：天线高度越高，视距传播的距离越远，其具体关系为H=D^2/50 其中H 为天线高度，单位为米，D 为视距传播距离，单位为千米 4–6 何谓多径效应？ 答：多径传播对信号的影响称为多径效应 )]([)0(2t E R ξ=)()(ττ-=R R )0()(R R ≤τ22a )]([)(==∞t E R ξ2)()0(σ=∞-R R

语音信号处理实验3LPC特征提取

华南理工大学《语音信号处理》实验报告 实验名称：LPC特征提取 姓名： 学号： 班级：10级电信5班 日期：2013年5 月24日

1. 实验目的 1、熟练运用MATLAB 软件进行语音信号实验； 2、熟悉短时分析原理、LPC 的原理； 3、学习运用MATLAB 编程进行LPC 的提取； 4、学会利用短时分析原理提取LPC 特征序列。 2. 实验原理 1、LPC 分析基本原理 LPC 分析为线性时不变因果稳定系统V （z ）建立一个全极点模型，并利用均方误差准则，对已知的语音信号s(n)进行模型参数估计。 如果利用P 个取样值来进行预测，则称为P 阶线性预测。假设用过去P 个取样值()()(){} 1,2, S n S n S n p ---的加权之和来预测信号当前取样值()S n ，则预 测信号 () S n ∧ 为： ()() 1 p k k S n a n k ∧ ==-∑ (1) 其中加权系数用k a 表示，称为预测系数，则预测误差为: ()()()()() 1 p k k e n s n S n s n a n k ∧ ==-=--∑ (2) 要使预测最佳，则要使短时平均预测误差最小有： ()2 min E e n ε??==?? (3) ()20,(1) k e n k p a ????? =≤≤? (4) 令 ()()(),,i k E s n i S n k φ=--???? (5) 最小的ε可表示成：

()() min 1 0,00,p k k a k εφφ==-∑ (6) 显然，误差越接近于零，线性预测的准确度在均方误差最小的意义上为最佳，由此可以计算出预测系数。 通过LPC 分析，由若干帧语音可以得到若干组LPC 参数，每组参数形成一个描绘该帧语音特征的矢量，即LPC 特征矢量。由LPC 特征矢量可以进一步得到很多种派生特征矢量，例如线性预测倒谱系数、线谱对特征、部分相关系数、对数面积比等等。不同的特征矢量具有不同的特点，它们在语音编码和识别领域有着不同的应用价值。 2 、自相关法 在最佳线性预测中，若用下式定义的时间平均最小均方准则代替(3)式的集合平均最小均方准则，即令 ()120 1min N p n e n N ε+-== =∑ (7) 事实上就是短时自相关函数，因而 ()() ,R i k i k φ-= (8) ()()(),R k E S n S n k =-???? （9） 根据平稳随机信号的自相关性质，可得 ()(),,1,2 ;0,1 i k R i k i p k p φ=-== (10) 由(6)式，可得： ()() min 10p k k R a R k ε==-∑ (11) 综上所述，可以得到如下矩阵形式： ()() ()()()()()()()011102120R R R P R R R P R P R P R -?? ? - ? ? ? ? -- ? ???

信号分析与处理论文

武汉工程大学 （硕、博士）研究生试卷本 考试课程名称信号分析与处理 考试 考查 学科专业检测技术及自动化装置 学号 201104025 姓名金璐 题目序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总计评卷教师各题分数

基于DTW的孤立词语音识别方法研究 1 绪论 随着计算机技术的飞速发展，电脑己经走入千家万户，给人类带来了无穷的便捷。与此同时，人们对计算机的智能化要求也越来越高，当然最突出的需求体现在人机接口上。如果能实现人机之间的直接对话，让“机器”听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 1.1 研究背景及意义 语言在人类的的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。 1.2 语音识别的国内外研究现状 通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。 广义的语音识别包括说话人的识别和内容的识别两部分。这里所说的语音识别，是指内容识别方面。采用计算机进行语音识别到现在已经发展了50年。 从特征参数上改进，采用各种办法进行语音增强是一个研究方向，但是到目前为止，还没有一种办法能把语音信号完美地从噪音环境提取出来。语音识别有广泛的商业化运用前景，主要可以分为通用场合和专用场合两个方面。 1.3研究内容 本文研究的主要内容是结合模式识别的基本理论，研究DTW孤立词语音识别的问题，实现0-9共10个数字的模式匹配及识别。分析了语音信号的预处理，特征提取及DTW算法实现。 2 语音识别技术 2.1 语音识别系统结构 孤立词语音识别是对特定的不连续的词语作为处理单元。语音识别系统的基本组成一般可以分为预处理模块、特征值提取模块及模式匹配三个模块。如图2.1所示为语音识别系统结构框图。

语音信号特征提取程序设计代码

主程序： % fs=22050; %抽样频率 x=wavread('2.wav'); figure(1);subplot(211);plot(x); title('原始语音信号波形','fontsize',16,'fontweight','bold'); xlabel('样点数','fontsize',16,'fontweight','bold'); ylabel('幅值','fontsize',16,'fontweight','bold');grid on; N=128; n=0:N-1; y=fft(x); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换figure(1);subplot(212);plot(f,mag); title('原始信号频谱图','fontsize',16,'fontweight','bold'); xlabel('频率（Hz）','fontsize',16,'fontweight','bold'); ylabel('幅值','fontsize',16,'fontweight','bold');grid on; y=wavread('2.wav'); %预加重 figure();subplot(211);plot(x); xlabel('样点数','fontsize',16,'fontweight','bold'); ylabel('原始波形(幅值)','fontsize',16,'fontweight','bold'); xx=double(y); subplot(212);plot(xx);