声音的旅程（下）

在声音的漫漫旅程中，音箱是一个重要的驿站。它负责将放大后的电信号转换为声信号，传入人耳。那么．结构看似简单的音箱具体是如何进行这一工作的，还是让我们通过声音信号所走过的路程来了解吧。     

提高超声信号分辨率的一种方法

提出一种用互相关接收方法抑制噪声，提高超声显象仪的分辨率，使图象清晰，以利于发现早期病变的检测方法。该方法同样适用于其他弱信号的处理。     

人工神经网络用于时域信号识别

通过模拟实验考察了人工神经网络识别时域信号的可能性，同时对某些影响人工神经网络性能的因素进行了观察。     

周期微弱信号的检测与跟踪

本文以实验为依据,阐述了用单板机实现对周期微弱信号的检测、恢复和跟踪技术,重点讨论了如下内容: 1.提出了漏值取样,在此基础上对传统的多点数字平均技术加以改进,给出了更加有效、适应性更强的漏值多点数字平均。2.对周期未知信号的检测和恢复方法。3.对周期蠕动的微弱信号的检测、恢复和自适应跟踪技术。     

信号细微（指纹）特征提取及其分析技术

介绍了信号细微特征提取和分析的重要意义，并雷达信号脉内细微特征提取为例介绍时频分析法，比较了三种时频分布及其在多元混合信号细微特征提取中的应用，并给出计算机模拟结果。     

基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法

针对无人机遥控端个体间信号相似,难以识别的问题,提出了一种基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法.方法通过多项式拟合暂态信号瞬时幅值包络曲线,得到暂态信号特征,再提取稳态信号的瞬时频率特征,并采用K最近邻(KNN)等多种机器学习方法进行信号识别.对实际数据处理结果表明:能够有效识别2个无人机遥控端个体,仿真实验结果表明...     

高阶统计量在心音信号检测与分析中的应用

介绍一种心音信号检测系统和采用高阶统计量对信号进行分析的方法，首先根据心音信号的特点，讨论了信号检测系统的结构，在信号处理方面，采用现代谱估计方法对心音信号进行谱分析，在此基础上提出应用双谱技术分析心音信号，检测信号的相位耦合信息，进而说明利用高阶统计量能够在高斯噪声背景下大大提高信号检测能力，最后，给出心音信号的双谱估计结果，从中可以得到一般功率谱分析无法得到的有关信息，为心音信号的自动分类提供     

多种标准信号采集板

介绍一种接口电路,可采集符合现场总线标准的直流电信号。因此,对标准信号设计采休电路具有普遍意义。文中对采集板的硬件设计和软件进行了较详细介绍。     

一维信号的模态分解与重构研究

根据模态分解法的基本思想,给出了求模态函数的递推和迭代公式,把任意信号分解为不同频的信号。根据各频率的信号的叠加进行信号重构。模块实验表明,利用模态分解法进行了信号分解具有可逆性,信号重构精度高,该方法是进行一维信号分解与重构的有效方法。     

一种基于分析的非语言声音信号合成方法及其在多媒体系统中的应用

音频媒体在多媒体系统中起着非常重要的作用，但由于其存储需要巨大的空间，使得其应用受到了一定的限制。本文提出了一种基于分析的合成方法以便在多媒体系统中对非语言声音信号进行有效的存取。这种方法首先对非语言声音信号进行谐波分析，然后对所得到的时变振幅与频率等声音信号参数进行分段线性化。     

近区标回波信号的测试,采集与处理

阐述了甘近程雷达系统的近区目标回波信号的测试、记录，数字化存储及其处理方法，重点讨论了近区场体目标之中电磁散射信号与近程雷达引信相对姿态的样本曲线获取方法，并对回波测试、接收、采集处理及噪声抑制等环节作了分析，最后介绍了实测回波的数字化信号的典型应用。     

自动测试信号的设计与描述

面向信号的测试方法可以更好地解决自动测试系统测试程序集可移植性和测试仪器可互换性的问题。IEEE1641标准规范了信号定义和描述模型。该文对IEEEl641标准做了简要的分析,描述了该标准下的信号模型,并通过分析该模型,结合实践对基本信号进行设计。然后依照ATML标准选择XML语言作为面向信号的自动测试系统信号的描述形式,并给出了部分信号描述。     

一类生理信号的采集、建模和辨识

本文对生理信号的采集、建模和辨识作了较系统的探讨。在生理信号的采集方面,介绍了实时和离线信号的采集的设计思想和实现方案。在生理信号的数据建模方面,引入了ARMA建模方案,着重研讨了模型的实现途径、参数辨识和平稳化方法,编制建模程序及实现框图。在心功能病类辨识方面,对典型心功能信号——ECG、CAG和ACG,根据类比原则,利用模型分析结果,对三类心血管病——高血压、冠心病和心肌炎作了聚类辨识,取得用参数域值辨识病理的结果。     

高精度数字量信号发生器

本文介绍的数字量信号发生器，采用了先进的 16位单片机8096，借助它丰富的指令资源；通过软件定时中断，可产生阶跃、等速正（反）转、正弦等数字量信号。每种信号均为16位自然二进制码、TTL电平；误差小于0．lmil(密位)。     

基于傅立叶短时分析的敏感语音信号提取

傅立叶变换在信号处理中具有十分重要的作用,在语音信号处理中,傅立叶变换在传统上也一直起主要作用。然而,语音信号是一个非平稳过程,因此适用于周期信号、瞬变信号或平稳随机信号的标准傅立叶变换不能用来直接表示语音信号。本文利用傅立叶短时分析实现了对语音信号中敏感信息的提取,具有一定的实用性和创新性。     

卡尔曼滤波的存在性

－－本文证明了线性信号模型的卡尔曼滤波与最优加权最小二乘估计的递推算法先进价，进行应用最优加权最小二乘估计的成批算法证明了卡尔曼滤波的存在条件是要求信号模型满足完全可控制条件和完全可观测条件。