华南师范大学
现代信号处理
课程设计
课程名称：现代信号处理
课程题目： wiener滤波器和kalman滤波器
的原理分析及其matlab实现
指导老师：李xx
专业班级： 2015级电路与系统
姓名： xxxx
学号： xxxx
wiener滤波器和kalman滤波器的原理分析及
matlab实现
摘要：信号处理的实际问题，常常是要解决在噪声中提取信号的问题，因此，我们需要寻找一种所谓有最佳线性过滤特性的滤波器。这种滤波器当信号与噪声同时输入时，在输出端能将信号尽可能精确地重现出来，而噪声却受到最大抑制。Wiener滤波Kalman滤波就是用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法[1]。
Wiener滤波与Kalman滤波都是解决最佳线性过滤和预测问题，并且都是以均方误差最小为准则的。但与Wiener滤波器不同的是，Kalman滤波器是一种自适应滤波器，Kalman滤波器提供了推导称作递推最小二乘滤波器的一大类自适应滤波器的统一框架。
关键词：Wiener滤波Kalman滤波均方误差最小自适应滤波器
目录
第一章绪论 (4)
1.1滤波器的发展历程 (4)
1.2 现代信号处理的滤波器分类 (5)
1.3 wiener和kalman滤波各自的运用领域 (6)
1.3.1 wiener滤波的运用范围 (6)
1.3.2 kalman滤波的运用范围 (6)
第二章 wiener和kalman的各自的滤波原理 (7)
2.1 wiener滤波器的原理分析 (7)
2．2维纳-霍夫方程 (9)
2.2 kalman滤波的自适应原理分析 (11)
2.3 wiener滤波和kalman滤波的区别与联系 (13)
第三章 wiener和kalman滤波的matlab仿真实现 (14)
3.1 FIR维纳滤波器的matlab实现 (14)
3.2 kalman滤波器的matlab实现 (19)
第四章总结与展望 (23)
参考文献 (25)
第一章绪论
1.1滤波器的发展历程
从滤波器的发展现状来看，滤波器从处理信号的类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器，模拟滤波器可分为无源滤波器(Passive filter)和有源滤波器(Active filter)，而数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。本文主要针对数字滤波器。
从形式上看，数字滤波有线性滤波和非线性滤波。线性滤波是指卷积滤波，又分为频域滤波和时域滤波，在实域中根据滤波方式又分为递归滤波和递归滤波。非线性滤波主要是指同态滤波，它是用取对数的方法将非线性问题线性化。
近些年，线性滤波方法，如Wiener滤波、Kalman滤波和自适应滤波得到了广泛的研究和应用[2]。同时一些非线性滤波方法，如小波滤波、同态滤波、中值滤波和形态滤波等都是现代信号处理的前沿课题，不但有重要的理论意义，而且有广阔的应用前景。Wiener滤波是最早提出的一种滤波方法，当信号混有白噪声时，可以在最小均方误差条件下得到信号的最佳估计。但是，由于求解Wiener-Hoff方程的复杂性，使得Wiener滤波实际应用起来很困难，不过Wiener 滤波在理论上的意义是非常重要的，利用Wiener滤波的纯一步预测，可以求解信号的模型参数，进而获得著名的Levinson算法。
Kalman滤波是20世纪60年代初提出的一种滤波方法。与Wiener滤波相似，它同样可以在最小均方误差条件下给出信号的最佳估计。所不同的是，这种滤波技术在时域中采用递推方式进行，因此速度快，便于实时处理，从而得到了广泛的应用。Kalman滤波推广到二维，可以用于图象的去噪。当假设Wiener滤波器的单位脉冲响应为有限长时，可以采用自适应滤波的方法得到滤波器的最佳响应。由于它避开了求解Wiener-Hoff方程，为某些问题的解决带
来了极大的方便阔。小波滤波就是利用信号和噪声的目的。同态滤波主要用于解决信号和噪声之间不是相加而是相乘关系时滤波问题。另外，当信号和噪声之间为卷积关系的时候，在一定条件下可以利用同态滤波把信号有效地分离开来，由同态滤波理论引申出的复时谱也成为现代信号处理中极为重要的概念.Wiener滤波、Kalman滤波等自适应滤波都是线性滤波，线性滤波的最大缺点就是在消除噪声的同时，会造成信号边缘的模糊。中值滤波是20世纪70年代提出的一种非线性滤波方法，它可以在最小绝对误差条件下，给出信号的最佳估计。这种滤波方法的优点，就是能够保持信号的边缘不模糊。另外它对脉冲噪声也有良好的清除作用。形态滤波是建立在集合运算上的一种非线性滤波方法，它除了用于滤除信号中的噪声外，还在图象分析中发挥了重要的作用。
1.2 现代信号处理的滤波器分类
数字滤波分空间域和频率域的方法。空间域的滤波处理，是根据平滑窗口内的统计值或自适应参数进行处理，很难达到在消除相干斑噪声的同时又能很好地保留边缘和纹理细节的理想状态。一般只能在相干斑噪声消除和细节信息保留两个方面进行折衷，综合这两个方面的较好效果。频率域的傅立叶变换能够进行高频或低频的带通滤波，但不能区分噪声和信息相近的频率。基于小波分析的方法由于具有多分辨率和时频联合分析的特征，使得频率域的去噪有了更好的途径。
空间域的几种著名滤波器可分为以下两类：传统方法、局域统计自适应滤波方法。均值滤波器和中值滤波器属于经典传统滤波器范畴。传统方法在对SAR影像进行滤波时，对噪声和边缘信息是不加区分的。为了解决传统方法存在的问题，人们提出了各种形式的自适应滤波器，自适应滤波器一般通过局域统计参数的调节，对噪声进行较强的平滑，而对边缘则尽量予以保留[3]。
基于频率域的滤波方法有Fourier变换滤波方法以及近年兴起的小波变换滤波的方法，传统的建立在傅里叶变换基础上的频率域滤波方法在提高信噪比和提高空间分辨率两项指标上存在矛盾。低通滤波能较好地平滑抑制噪声，但同时也模糊了图像的边缘。高通滤波可以使边缘更加陡峭，但背景噪声同时也
被加强。此外相干平均也是滤除噪声常用的手段，但需时间较长，不能作动态
提取，而且当各次纪录中的信号没有对齐时处理结果也会产生低通模糊。与之
相比，基于小波变换的多分辨率滤波技术有明显优点。小波分析最大的特点在
于具有极敏感的变焦特征，在不同的分辨率下，反映出不同的图像结构特征，
使其在处理突变信息方面具有特殊的能力，利于噪声的滤除和边缘的保留。1.3 wiener和kalman滤波各自的运用领域
Weiner滤波是一种线性滤波的方法，而kalman是对Weiner滤波理论的发展，即与weiner滤波器不同的是，kalman滤波器是一种自适应滤波器，
kalman滤波器提供了推到称作递推最小二乘滤波器的一大类自适应滤波器的统
一框架。
1.3.1 wiener滤波的运用范围
维纳滤波通常用于深层地震勘探数据处理，特别在于深层石油天然气勘探
开发中有诸多优点，然而当我们将维纳滤波的思路与原理应用于浅层地震勘探
的数据处理中时，发现维纳滤波仍然能够较好地滤除噪音信号，提高信号的信
噪比。
微地震勘探技术中，信噪比是衡量地震资料好坏的一个重要指标，信噪比
越高，则地震资料质量越好，处理结果就越可信。所以，信噪比的估值无论是
对处理资料还是对地质解释都有一定的参考价值。微地震勘探中，噪声是不可
避免的，提高信噪比是地震资料数据处理中一项最基本的任务。目前数字滤波
技术的应用是提高信噪比最常用的方法。维纳滤波是数字信号处理中滤波技术
研究的一个主要内容。作为最佳滤波器，其最优化的准则是使均方误差最小。1.3.2 kalman滤波的运用范围
简单来说，卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理。对于解决很大部
分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹
追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像
边缘检测等等。
卡尔曼滤波是根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计当前值，用状
态方程和递推方法估计，解是以估计值形式给出。卡尔曼滤波不要求信号和噪
声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平均的意义上，求得误差为最小的真实信号的估计值。因此，自从
卡尔曼滤波理论问世以来，在通信系统、电力系统、航空航天、环境污染控制、工业控制、雷达信号处理等许多部门都得到了应用，取得了许多成功应用的成果。例如在图像处理方面，应用卡尔曼滤波对由于某些噪声影响而造成模糊的
图像进行复原。在对噪声作了某些统计性质的假定后，就可以用卡尔曼的算法
以递推的方式从模糊图像中得到均方差最小的真实图像，使模糊的图像得到复原。
第二章 wiener和kalman的各自的滤波
原理
2.1 wiener滤波器的原理分析
维纳（Wiener）是用来解决从噪声中提取信号的一种过滤（或滤波）方法。这种线性滤波问题，可以看做是一种估计问题或一种线性估计问题。一个线
性系统，如果它的单位样本响应为)
(n
x，且
h，当输入一个随机信号)
(n
n
n
x+
=（1）
v
s
(
)
)
(
)
(n
其中)
(n
y为
v)表示噪声，则输出)
(n
x表示信号，)
(n
∑-=m
m n x m h n y )()()( （2）
我们希望)(n x 通过线性系统)(n h 后得到的)(n y 尽量接近于)(n s ，因此称)(n y 为)(n s 的估计值，用^
)(n s 表示，即 ^
)()(n s n y = （3）
则维纳滤波器的输入—输出关系可用下面图1表示。
图1
实际上，式（2）所示的卷积形式可以理解为从当前和过去的观察值)(n x ，)1(-n x ，)2(-n x …)(m n x -，…来估计信号的当前值^
)(n s 。因此，用)(n h 进行过滤问题实际上是一种统计估计问题。
一般地，从当前的和过去的观察值)(n x ，)1(-n x ，)2(-n x …估计当前的信号值^
)()(n s n y =成为过滤或滤波；从过去的观察值，估计当前的或者将来的信号值)0)(()(^≥+=N N n s n y 称为外推或预测；从过去的观察值，估计过去的信号值)1)(()(^>-=N N n s n y 称为平滑或内插。因此维纳滤波器又常常被称为最佳线性过滤与预测或线性最优估计。这里所谓的最佳与最优是以最小均方误差为准则的。
)()()(^n s n s n e -= （4） 显然)(n e 可能是正值，也可能是负值，并且它是一个随机变量。因此，用它的
均方误差来表达误差是合理的，所谓均方误差最小即它的平方的统计期望最小：
min )]([)(2
==n E n e ξ （5） 采用最小均方误差准则作为最佳过滤准则的原因还在于它的理论分析比较简单，不要求对概率的描述，维纳滤波基本原理框图如下所示：
2．2维纳-霍夫方程
设计维纳滤波器的过程就是寻求在最小均方误差下滤波器的单位脉冲响应)(n h 或传递函数)(z H 的表达式，其实质就是解维纳-霍夫（Wiener-Hopf ）方程。我们从时域入手求最小均方误差下的)(n h ,用)(n h opt 表示最佳线性滤波器。这里只讨论因果可实现滤波器的设计。
因果的维纳滤波器,设)(n h 是物理可实现的，也即是因果序列：0)(=n h , 当0 =)(n y )(?n s ∑+∞ =-=0)()(m m n x m h [] )(2n e E ??????????? ??--=∑∞+=20)()()(m m n x m h n s E 要使得均方误差最小，则将上式对各)(m h ,,...,1,0=m 求偏导，并且等于零，得 0)()()()(20=?? ????-??? ??--∑+∞=j n x m n x m h n s E m opt ,...,1,0=j 即 [])()(j n x n s E -[]∑+∞ =--=0)()()(m opt j n x m n x E m h j ≥0。 用相关函数R 来表达上式，则得到维纳-霍夫方程的离散形式： )(j R xx ∑+∞=-= 0)()(m xx opt m j R m h j ≥0 由上式进一步化简得： []min 2 )(n e E )0(xx R =∑+∞ =-0)()(m xx opt m R m h 为了按（5）式所示的最小均方误差准则来确定维纳滤波器的冲激响应 )(n h ，令)(n ξ对)(j h 的导数等于零，即可得 m i m R i h m R i xx xs ?-=∑,)()()( （6） 式中，)(m R xs 是)(n s 与)(n x 的互相关函数，)(m R xx 是)(n x 的自相关函数，分别定义为 )]()([m n s n x E R xs += )]()([m n x n x E R xx += 式（6）称为维纳滤波器的标准方程或维纳-霍夫（Wiener-Hopf ）方程。如果已知)(m R xs 和)(m R xx ，那么解此方程即可求的维纳滤波器的冲激响应。 式（6）所示标准方程右端的求和范围即i 的取值范围没有具体标明，实际上有三种情况： （1） 有限冲激响应（FIR ）维纳滤波器，i 从0到1-N 取得有限个整数值； （2） 非因果无限冲激响应（非因果IIR ）维纳滤波器，i 从∞-到∞+取 所有整数值； （3） 因果无限冲激响应（因果IIR ）维纳滤波器，i 从0到∞+取正整数 值。 上述三种情况下标准方程的解法不同，本文只描述FIR 维纳滤波器的求解。 设滤波器冲激响应序列的长度为N ，冲激响应矢量为 T N h h h h )]1()....1()0([-= (7) 滤波器输入数据矢量为： T N n x n x n x n x )]1()...1()([)(+--= （8） 则滤波器的输出为： )()()()(^ n x h h n x n s n y T T === （9） 这样，式（6）所示的维纳-霍夫方程可写成 R h P T T =或Rh P = （10） 其中 )]()([n s n x E P = （11） 是)(n s 与)(n x 的互相关函数，它是一个N 维列矢量；R 是)(n x 的自相关函数，是N 阶方阵 )]()([n x n x E R T = （12） 利用求逆矩阵的方法直接求解式（10），得 P R h opt 1-= （13） 这里opt 表示“最佳”，这就是FIR 维纳滤波器的冲激响应。 2.2 kalman 滤波的自适应原理分析 卡尔曼滤波的含义是现时刻的最佳估计为在前一时刻的最佳估计的基础上根据现时刻的观测值作线性修正。卡尔曼滤波在数学上是一种线性最小方差统计估算方法，它是通过处理一系列带有误差的实际测量数据而得到物理参数的最佳估算。其实质要解决的问题是要寻找在最小均方误差下K X 的估计值^ K X 。 它的特点是可以用递推的方法计算K X ，其所需数据存储量较小，便于进行实时处理。具体来说，卡尔曼滤波就是要用预测方程和测量方程对系统状态进行估计。 设动态系统的状态方程和测量方程分别为： 11,11,----Γ+Φ=K K K K K K K W X X K K K K V X H Z += 上两式子中，K X 是k 时刻的系统状态，1,-ΦK K 和1,-ΓK K 是k-1时刻到k 时刻的状态转移矩阵，K Z 是k 时刻的测量值，K H 是测量系统的参数，K W 和K V 分别表示过程和测量的噪声，他们被假设成高斯白噪声。如果被估计状态和观测量是满足上述第一式，系统过程噪声和观测噪声满足第二式的假设，k 时刻的观测K X 的估计^X 可按下述方程求解。 进一步预测：11,1,---Φ=K K K K K X X (1) 状态估计：^k X ][1,^1,^--+=K K K K K K K X H Z K X (2) 滤波增益矩阵：11,--=K T K K K K R H P K (3) 一步预测误差方差阵：T K K K K K K T K K K K K K K K Q P P 1,1,1,1,1,1,1,-------ΓΓ+ΦΦ= (4) 估计误差方差阵：1,][--=K K K K K P H K I P (5) 上述就是卡尔曼滤波器的5条基本公式，只有给定初值0X 和0P ，根据k 时刻的观测值K Z ，就可以递推计算得k 时刻的状态估计^ K X （K=1，2，N ）。 为了更形象地说明卡尔曼滤波的原理，下面给出卡尔曼滤波的系统模型框图如图1所示： 2.3 wiener滤波和kalman滤波的区别与联系 维纳过滤与卡尔曼过滤都是解决最佳线性过滤和预测问题，并且都是以均方误差最小为准则的。因此在平稳条件下，它们所得到的稳态结果是一致的。然而，它们解决的方法有很大区别。 维纳过滤是根据全部过去的和当前的观察数据来估计信号的当前值，它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数H(z)或单位样本响应h(n) 的形式给出的，因此更常称这种系统为最佳线性过滤器或滤波器。 而卡尔曼过滤是用前一个估计值和最近一个观察数据(它不需要全部过去的观察数据)来估计信号的当前值，它是用状态方程和递推的方法进行估计的，它的解是以估计值(常常是状态变量值)形式给出的。因此更常称这种系统为线性最优估计器或滤波器。维纳滤波器只适用于平稳随机过程，而卡尔曼滤波器却 没有这个限制。维纳过滤中信号和噪声是用相关函数表示的，因此设计维纳滤波器要求已知信号和噪声的相关函数。卡尔曼过滤中信号和噪声是状态方程和量测方程表示的，因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和量测方程(当然，相关函数与状态方程和量测方程之间会存在一定的关系)。卡尔曼过滤方法看来似乎比维纳过滤方法优越，它用递推法计算，不需要知道全部过去的数据，从而运用计算机计算方便，而且它可用于平稳和不平稳的随机过程(信号)，非时变和时变的系统。 第三章 wiener 和kalman 滤波的 matlab 仿真实现 3.1 FIR 维纳滤波器的matlab 实现 假设一个点目标在x ，y 平面上绕单位圆做圆周运动，由于外界干扰，其运动轨迹发生了偏移。其中，x 方向的干扰为均值为0，方差为0.05的高斯噪声；y 方向干扰为均值为0，方差为0.06的高斯噪声。 1) 产生满足要求的x 方向和y 方向随机噪声500个样本； 2) 明确期望信号和观测信号； 3) 试设计一FIR 维纳滤波器，确定最佳传递函数：1opt xx xs h R R -=，并用该滤 波器处理观测信号，得到其最佳估计。（注：自行设定误差判定阈值，根据阈值确定滤波器的阶数或传递函数的长度）。 4) 分别绘制出x 方向和y 方向的期望信号、噪声信号、观测信号、滤波后信 号、最小均方误差信号的曲线图； 5) 在同一幅图中绘制出期望信号、观测信号和滤波后点目标的运动轨迹。 Matlab 仿真及运行结果如下所示： 用Matlab实现FIR滤波器，并将先前随机产生的500个样本输入，得到最佳估计。具体程序如下： clear; clf; sita=0:pi/249.5:2*pi; xnoise=sqrt(0.05)*randn(1,500);%产生x轴方向噪声 ynoise=sqrt(0.06)*randn(1,500);%产生y轴方向噪声 x=cos(sita)+xnoise;%产生x轴方向观测信号 y=sin(sita)+ynoise;%产生y轴方向观测信号 %产生维纳滤波中x方向上观测信号的自相关矩阵 rxx=xcorr(x); for i=1:100 for j=1:100 mrxx(i,j)=rxx(500-i+j); end end xd=cos(sita); %产生维纳滤波中x方向上观测信号与期望信号的互相关矩阵 rxd=xcorr(x,xd); for i=1:100 mrxd(i)=rxd(499+i); end hoptx=inv(mrxx)*mrxd';%由维纳-霍夫方程得到的x方向上的滤波器最优解 fx=conv(x,hoptx);%滤波后x方向上的输出 nx=sum(abs(xd).^2); eminx=nx-mrxd*hoptx;%x方向上最小均方误差 %产生维纳滤波中y方向上观测信号的自相关矩阵 ryy=xcorr(y); for i=1:100 for j=1:100 mryy(i,j)=ryy(500-i+j); end end yd=sin(sita); %产生维纳滤波中y方向上观测信号与期望信号的互相关矩阵 ryd=xcorr(y,yd); for i=1:100 mryd(i)=ryd(499+i); end hopty=inv(mryy)*mryd';%由维纳-霍夫方程得到的y方向上的滤波器最优解 fy=conv(y,hopty);%滤波后y方向上的输出 ny=sum(abs(yd).^2); eminy=ny-mryd*hopty;%y方向上最小均方误差 subplot(2,4,1) plot(xd); title('x方向期望信号'); subplot(2,4,2) plot(xnoise); title('x方向噪声信号'); subplot(2,4,3) plot(x); title('x方向观测信号'); subplot(2,4,4) n=0:500; plot(n,eminx); title('x方向最小均方误差'); subplot(2,4,5) plot(yd); title('y方向期望信号'); subplot(2,4,6) plot(ynoise); title('y方向噪声信号'); subplot(2,4,7) plot(y); title('y方向观测信号'); subplot(2,4,8) plot(n,eminy); title('y方向最小均方误差'); figure; plot(xd,yd,'k'); hold on; plot(x,y,'b:'); hold on; plot(fx,fy,'g-'); title('最终结果'); 运行结果如下： x方向及y方向的期望信号、噪声信号、观测信号以及滤波后的最小均方误差如上图2所示[4]。 滤波后的到的信号与原始信号和噪声信号的对比如上图3所示，滤波后的 结果与期望信号还是很接近的，整体上达到了最优滤波的效果[5]。 3.2 kalman滤波器的matlab实现 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据经验判断，这个房间的温 度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一 分钟来做时间单位）。有时候经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些 偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。 另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比 实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。 现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们 各自的噪声来估算出房间的实际温度值。假如我们要估算k时刻的实际温度值。首先要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。 (1)因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度。5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度 是4度，他们平方相加再开方。 (2)然后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是25度，同时该 值的偏差是4度。由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值，分别是 23度和25度。究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相 信谁多一点，我们可以用他们的covariance来判断。 因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的 实际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计 的值。 (3)现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻，进行新的最优估算。到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前，我们还要算出k时刻那个最优值（24.56度）的偏差。 算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那 个23度温度值的偏差，得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最 优温度值的偏差。 (4)就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归，从而估算出最 优的温度值。当然，为了令卡尔曼滤波器开始工作，我们需要告诉卡尔曼两个 1． （必选，10分）在统计信号处理中，人们常常假设信号或噪 声服从高斯分布, 充分说明这个假设的理论根据以及在实际应用中带来的优点。 2． (必选，10分) (高阶累积量) 设1()[(),,()]T N N t x t x t C =∈x 为一复值 矢量随机过程，假设()t x 的每个分量的均值和奇次矩都为零，给出123456***6[(),(),(),(),(),()]m m m m m m Cum x t x t x t x t x t x t 的M-C 公式，其中 12345,6,,,,1,,m m m m m m N = ，上标T 和*依此表示取转置和复共轭。 3．1（三选一，10分）假设存在一个由11个阵元构成的立体阵 列，建立x-y-z 直角坐标系，11个阵元的坐标分别为（1， 1，1） ，（1，2，1），（2，1，1），（2，2，1），（1，1，2），（1，2，2），（2，1，2），（2，2，2），（1，2，3），（2， 1，3） ，（2，2，3），空间远场处一信号源发射电磁波，假设信号源方位角为?，俯仰角为θ，波长为λ，试写出阵列相对于该信号源的导向矢量。 3．2（三选一，10分） 证明导向矢量矩阵与信号子空间之间可 以互相（张成）表示。 3．2（三选一，10分）推导Levinson 递推公式。 4．1（二选一，10分）在卡尔曼滤波中，用下标“i ”表示时刻“i t ” 。给定状态方程和观测方程的离散形式分别为 .11,111i i i i i i i i -----=++x Φx Γu w i i i i =+z H x v 式中i x 是1n ?维状态向量；i u 是1r ?维控制向量，它是确定的非随机向量；已知的.1i i -Φ和,1i i -Γ分别为n n ?的状态转移矩阵和n r ?的控制矩阵；i w 为1n ?维随机噪声；i z 为1m ?维观测向量；已知的i H 为的m n ?维矩阵；i v 为-1m ?维量测噪声向量。假定两个噪声向量i w 和i v 皆为空时白的。1）给出预测值估计/1?i i -x 和滤波估计 /?i i x 及其相应的协方差矩阵的递推公式（6分）；2） 从滤波估计/?i i x 的协方差矩阵估计出卡尔曼滤波的增益矩阵i K （4分）。 4．2 （二选一，10分）分析算式的计算复杂性（仅记乘除次数，精确到最高二次） 5．1（二选一，10分）推导多参数估计的Cramer-Rao 下界。 5．2 （二选一，10分）在白噪声干扰下，给出用方程误差方法 和矩阵结构分析方法无偏估计ARMA 系统参数的理论。 中南大学 课程设计报告 题目现代信号处理 学生姓名任秋峥 指导教师张昊、张金焕 学院信息科学与工程学院 学号 0909090711 专业班级电子信息专业0901班 完成时间 2011年9月7号 目录 第一章、课程设计题目 (3) 1.1题目 (3) 1.2课程设计要求 (3) 第二章、设计思想概述 (4) 2.1离散时间L TI系统及其脉冲响应 (4) 2.1.1、离散时间L TI系统 (4) 2.1.2离散时间系统的脉冲响应 (5) 2.2、采样定理及连续时间信号的傅里叶变换 (6) 2.3序列FFT (7) 2.4滤波器的设计 (9) 2.4.1、IIRDF的设计 (9) 2.4.2 FIRDF的设计 (11) 第三章、程序设计及关键部分功能说明 (13) 3.1、差分方程的单位脉冲响应程序设计 (13) 3.1.1差分方程在各个点的单位脉冲响应设计和分析 (13) 3.2、验证采样定理 (14) 3.2.1、连续时间信号的傅里叶变换 (14) 3.2.2、采样定理 (16) 3.3、冲击序列和矩形序列的8点和16点FFT (17) 3.3.1冲击序列的FFT (17) 3.3.2矩形序列的fft (18) 3.4、滤波器的设计 (18) 3.4.1、IIRDF的设计 (18) 3.4.2、FIRDF的设计 (19) 第四章、程序实现 (21) 4.1、差分方程 (21) 4.2采样定理 (22) 4.3、FFT (25) 4.4滤波器的设计 (28) 4.4.1、IIRDF设计 (28) 4.4.2、FIR滤波器的设计 (29) 第五章、附录 (33) 5.1源程序代码 (33) 5.2参考文献 (39) 第六章、小结与体会 (39) 课程名称:现代信号处理 -------高阶统计量及其谱分析 课程编号:0211007(博士生 0221024(硕士生学分:3 学时:46 授课对象:博士 /硕士研究生任课教师:姬红兵教授 联系电话:88204144 地点 :办公楼 424室 Email: 教材: 1. Higher-Order Spectral Analysis, C. L. Nikias and A. P. Petropulu, Prentice Hall, 1993. 参考资料: 1、“高阶统计量及其谱分析” ,张贤达,清华大学出版社。 2、“现代信号处理” ,张贤达,清华大学出版社。 3、期刊:IEEE Transactions on Signal Processing, Proceedings of IEEE, IEEE Signal Processing Magazine等。 6、 HOS 主页:. 先修课程:信号与系统,随机信号分析(处理 ,数字信号处理。 课程介绍:本课程主要介绍现代信号处理中的“高阶统计量及其谱分析”和“时频分析” 等内容。重点介绍随机信号和确定性信号的矩和累积量以及高阶谱的定义和基本性质; 高阶累积量和高阶谱的估计方法, 包括常规非参数估计法和基于 AR 、MA 和 ARMA 模型的参数估计法。并介绍高阶累积量及其谱在信号检测、系统辩识、非线性检测等方面的应用。 课程目的:通过本课程的学习,使学生对高阶统计量及其谱的性质和估计算法, 估计性能、计算复杂性, 以及这些算法在信号处理和相关研究领域的应用奠定一个坚实的基础。 考核方式及要求: 1、考核方式:笔试(硕士生+综述或研究报告 2、提交内容:文献专题综述(或翻译报告或研究报告 1篇。要求打印稿和电子版文件一同提交。电子版文件命名格式:“现代信号处理 07(博 /硕 -姓名”发至 hbji@https://www.doczj.com/doc/482990044.html,。 3、提交期限:于 2007年 6月 30日前; 更新日期:2007年 3月 1日 课程内容第一部分基本定义与性质 一 . 绪论 1.1 功率谱 1.2 信号处理中为什么用多谱? 1.3 应用 二 . 随机信号的累积量谱 2.1 引言 2.2 矩和累计量 2.3 累积量谱 2.4 非高斯线性过程的累计量谱 河南工业大学 研究生课程论文封面 (20 -20 学年第学期) 课程论文题目（黑体，小二号字，加粗） 研究生：×××（仿宋体，三号字，加粗） 提交日期：年月日研究生签名： 学号学院 课程名称课程性质 学生类别任课教师 教师评语： 成绩评定：任课教师签名：年月日 说明 1、课程论文要有题目、作者姓名、摘要、关键词、正文及参考文献。摘要500字以下；关键词3～5个；参考文献不少于10篇，并应有一定的外文文献。 2、研究生课程论文应符合一般学术规范，具有一定学术价值，严禁抄袭或应付；凡学校检查或抽查不合格者，一律取消该门课程成绩和学分。 3、课程论文用A4纸打印。字体全部用宋体简体，题目要求用小二号字加粗，标题行要求用小四号字加粗，正文内容要求用小四号字；课程论文英文撰写，字体全部用Times New Roman，题目要求用18号字加粗；标题行要求用14号字加粗，正文内容要求用12号字；行距为2倍行距（方便教师批注）；页边距左为3cm、右为2cm、上为2.5cm、下为2.5cm；其它格式请参照学位论文要求。 4、学生类别按全日制学术型、全日制专业型和在职研究生填写。 5、论文题目、篇幅、内容等由任课教师提出具体要求。 6、论文得分由批阅人填写，并签字确认；批阅人应根据作业质量客观、公正的签写批阅意见。 7、课程论文由学生所在学院统一保存，以备查用。 硕士课程论文格式 中文题目（宋体，小二号字，加粗） 研究生姓名（宋体，四号字，加粗） 摘要（小四号字加粗）：×××（小四号字） Abstract（四号Time New Roman体加粗）：×××（小四号Time New Roman）关键词（小四号字加粗）：××；××；…（小四号字） Keywords（四号Time New Roman体加粗）××；××；…（3-5个并用分号隔开，小四号Time New Roman体） 正文部分（标题行用小四号字加粗，正文内容用小四号字） 请留出一个汉字 的空间，下同 1 （可作为正文第1章标题，用小3号黑体，加粗，并留出上下间距为：段前 行，段后行，下同） ×××××××××（小4号宋体）××××××………… 1．1 ××××××（作为正文2级标题，用4号黑体，加粗） ×××××××××（小4号宋体）××××××………… ××××（作为正文3级标题，用小4号黑体，不加粗） ×××××××××（小4号宋体）×××××××××××××××××××××××××××……… 2 ××××××× ×××××××××（小4号宋体）×××××××××××××××××××××××××××××××××××……… 集成电路工程领域(085209) 全日制攻读工程硕士专业学位研究生培养方案 一、培养目标 培养掌握集成电路工程专业领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，具有较强的解决实际问题的能力，能够承担相应的专业技术或管理工作，特别是为大中型企业培养应用型、复合型高层次工程技术和工程管理人才。具体要求为：1．拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，具有良好的职业道德和敬业精神，具有科学严谨、求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。 2．掌握集成电路工程专业领域的基础理论和专业知识，掌握解决工程问题的先进技术方法和现代技术手段；具有独立承担专业技术或工程管理工作的能力和良好的职业素养。 3．掌握一门外国语。 二、研究方向 1. 集成电路系统设计技术 主要研究集成电路及各类信息系统的设计理论、方法与技术，包括软硬件协同设计，IC设计过程，系统级设计方法与工具，集成电路系统模型研究，系统级规范与建模语言，集成电路系统指标研究及噪声分析、集成电路测试与可测性设计以及模拟和混合信号测试等。 2. SOC与嵌入式系统技术方向 研究数字集成电路设计技术SOC设计方法、SoC设计的性能验证方法，微处理器结构设计、处理器建模与设计工具，嵌入式基础理论、嵌入式软件建模与设计，数字低功耗设计技术、具备嵌入式系统在移动数字通信、移动多媒体、网络技术、信息家电、工业控制等领域的软件与系统设计、开发能力。 3.MEMS建模、优化与控制技术 针对MEMS器件制造工艺不同于常规的机械加工，性能受到尺度效应影响以及具有小惯性和大耗散阻尼的特点，研究MEMS器件遵循的微观物理规律，在此基础上对其进行性能分析，并且设计出低成本的、易于实现单片集成的控制装置。 4.基于FPGA的SOPC嵌入式系统设计 基于FPGA的片上可编程系统设计、嵌入式系统编程和测试技术研究、模拟可编程电路设计、操作系统的移植和系统的编程和配置技术，集成验证技术等。 CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 课程设计报告 课程： RFID课程设计 班级：物联网工程1201班 学号： 0909120316 姓名：王兆岳 指导教师：李刚 日期： 2015年4月25日 第一节课程设计选题 (1) 1.1选题背景 (1) 1.2课程设计目标 (1) 1.3课程设计使用的相关语言及数据库 (2) 1.4测试环境 (2) 第二节总体设计 (2) 2.1处理流程概要 (2) 2.2总体架构设计 (3) 2.3总体处理流程 (4) 第三节 PC端具体设计 (4) 3.1PC端模块划分 (4) 3.2出入库控制模块 (5) 3.3信息查询模块 (6) 3.4账号注册模块 (8) 3.5充值缴费模块 (8) 3.6硬件通讯中间件 (10) 第四节移动端具体设计 (11) 4.1剩余车位展示 (11) 4.2停车场线路导航 (12) 4.3个人记录、余额查询 (13) 第五节主要算法 (13) 6.1避免刷卡同时激活入库和出库 (13) 6.2多张卡同时在区域内时的屏蔽 (14) 6.3屏蔽偶发错误 (15) 第六节实验总结 (15) 第一节课程设计选题 1.1选题背景 近几年随着我国高速发展，我国的机动车保有量也在不断攀升，因此楼宇、社区和商业区构建停车场及管理系统就显得十分迫切，构建一套包含车辆进出、停车泊位、缴费结算、资料查询、信息提示等功能的相对完善的管理系统，已成为停车场管理部门的共同愿望，同时由于传统停车场并没有与互联网实现对接，经常造成停车位的浪费或是由于驾驶员不能及时获知停车位已满的消息而导致能源的极大浪费、加剧交通拥堵的状况，基于此我选择停车场管理系统作为本次RFID课程设计的题目。 1.2课程设计目标 在本方案中，效率、正确率、信息的整合、以及便捷性是重点追求的目标。 效率读取后数据应及时进行处理，并写入数据库备查 正确率保证每次读取信息的准确性，避免“漏读”或“重读” 信息的整合不同功能模块要实现良好的整合 便捷性尽可能减少人员手动操作，尽量实现自动化 研究生课程论文(2013-2014学年第二学期) 基于科大讯飞的 语音识别设计与实现 提交日期：2014年9月13日研究生签名： 学号学院 课程编号S0812018 课程名称嵌入式技术 学位类别硕士任课教师 教师评语： 成绩评定：分任课教师签名：年月日 基于科大讯飞的语音识别系统 摘要： 本系统的主要目的是在pcduino上开发基于科大讯飞的语音识别系统，完成输入音频的识别，并转换成相应的文本输出。 关键词：语音识别，科大讯飞 一、系统简介 本系统的主要目的是在pcduino上开发基于科大讯飞的语音识别系统，完成输入音频的识别，并转换成相应的文本输出。 二、开发板及开发环境 开发板为pcDuino 交叉编译器为arm-none-linux-gnueabi-gcc Ubuntu版本11.10 三、主要开发流程 1、完成U-boot移植 2、完成内核移植 3、完成文件系统移植 4、基于讯飞的开发库完成语音识别的上层应用 四、讯飞移动语音平台简介 讯飞移动语音平台简介是基于讯飞公司已有的ISP和IMS产品，开发出的一款符合移动互联网用户使用的语音应用开发平台，提供语音合成、语音听写、语音识别、声纹识别等服务，为语音应用开发爱好者提供方便易用的开发接口，使得用户能够基于该开发接口进行多种语音应用的开发。 下图为讯飞移动语音平台的典型网络拓扑结构： 从图中可以看到，完整的讯飞移动语音平台架构在Internet上，分为服务器端、移动客户端和Internet客户端三个部分。服务器端为讯飞移动语音平台的核心部分，提供HTTP应用、用户管理、语音服务等服务，位于局域网内，对外统一接入Internet，为用户提供唯一的访问点。其中：HTTP服务器负责将客户端发送的服务请求发送至业务服务器，然后由业务服务器按照具体的服务类型进行处理，调用ISP语音应用平台获取具体的语音服务，而后把处理结果返回给HTTP服务器，再回复客户端。 互联网用户直接通过讯飞移动语音平台服务器提供的Internet访问点使用语音服务，在集成了讯飞移动语音平台提供的开发接口后即可在网络畅通的情况下载应用程序中调用语音服务。 移动用户使用智能手机通过移动运营商提供的2G（GPRS/EDGE/CDMA）或3G网络接入Internet，然后连接到讯飞移动语音平台服务器获得服务。 五、主要开发思路 整个系统开发的过程首先是移植u-boot。U-boot是引导系统的一段程序，相当于windows 系统下的BIOS。在开发板上正常移植u-boot后就可以为以后的内核移植做准备了。下一步是移植内核，内核就是linux的内核。在u-boot的正确引导之下就可以正常运行内核，也就是整个系统就可以正常运行。但是此时还有一个问题，就是我们还没有移植文件系统，所以我们的内核就会卡在那里进不去。然后我们就在移植文件系统，当完成这一步的时候我们就可以对整个系统进行正常操作了。 在搭建起Linux系统平台后，就可以进行语音识别功能的开发了，在这个功能的开发中，我们主要是使用讯飞提供的API将采集到的语音上传到云端，然后将云端的语音识别结果返回到客户端，从而实现语音识别功能。 六、内核移植分析 在U-boot移植成功并成功开始引导功能的时候，就开始引导内核的启动了，所以说 中南大学 本科生课程设计报告 课程名称现代信号处理 指导教师赵亚湘 学院信息科学与工程学院专业班级通信工程班 姓名 学号 题目一语音信号去噪处理 一、设计要求 1)在windows系统下的录音机录制一段1s左右的语音信号作为原声信号，在 MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数； 2)画出语音信号的时域波形，对采样后的语音进行fft变换，得到信号的频谱特 性；对语音信号分别加入正弦噪声和白噪声，画出加噪信号的时域波形和频谱图； 3)根据对加噪语音信号谱分析结果，确定滤除噪声滤波器的技术指标，设计合适 的数字滤波器，并画出滤波器的频域响应； 4)用所设计的滤波器对加噪的信号进行滤波，在同一个窗口画出滤波前后信号的 时域图和频谱图，对滤波前后的信号进行对比，分析信号变化； 5)利用sound(x)回放语音信号，验证设计效果。 二、设计思想和系统功能分析 1、设计原理 对语音信号进行读取 加正弦/高斯白噪声 对比分析加噪声前后信号时域、频域图 设计滤波器 滤波，与原信号比较 2、本课题的研究基本步骤如下： ①确定已知声音信号的存储路径。 ②在MATLAB平台上读入语音信号。 ③绘制频谱图并回放原始语音信号。 ④利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。 ⑤利用MATLAB编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。 ⑥通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。 三、设计中关键部分的理论分析与计算，关键模块的设计思路 1、语言的录入及处理 在MATLAB软件平台下，利用函数wavread（）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。用FFT(傅里叶变换)对其作谱分析。对信号添加噪声，然后通过窗函数法设计滤波器滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。 2、时域信号的FFT分析 FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。在MATLAB 的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。函数FFT 用于序列快速傅立叶变换，其调用格式为y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以为一向量或矩阵，若x为一向量，y是x的FFT且和x相同长度；若x为一矩阵，则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。如果x长度是2的幂次方，函数fft执行高速基－2FFT算法，否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。函数FFT的另一种调用格式为y=fft(x,N)，式中，x，y意义同前，N为正整数。函数执行N点的FFT，若x为向量且长度小于N，则函数将x补零至长度N；若向量x的长度大于N，则函数截短x使之长度为N；若x 为矩阵，按相同方法对x进行处理。 3、滤波方法 将信号中特定波段频率滤除的操作称为滤波，它是抑制和防止干扰的一项重要 华南师范大学 现代信号处理 课程设计 课程名称：现代信号处理 课程题目： wiener滤波器和kalman滤波器 的原理分析及其matlab实现 指导老师：李xx 专业班级： 2015级电路与系统 姓名： xxxx 学号： xxxx wiener滤波器和kalman滤波器的原理分析及 matlab实现 摘要：信号处理的实际问题，常常是要解决在噪声中提取信号的问题，因此，我们需要寻找一种所谓有最佳线性过滤特性的滤波器。这种滤波器当信号与噪声同时输入时，在输出端能将信号尽可能精确地重现出来，而噪声却受到最大抑制。Wiener滤波Kalman滤波就是用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法[1]。 Wiener滤波与Kalman滤波都是解决最佳线性过滤和预测问题，并且都是以均方误差最小为准则的。但与Wiener滤波器不同的是，Kalman滤波器是一种自适应滤波器，Kalman滤波器提供了推导称作递推最小二乘滤波器的一大类自适应滤波器的统一框架。 关键词：Wiener滤波Kalman滤波均方误差最小自适应滤波器 目录 第一章绪论 (4) 1.1滤波器的发展历程 (4) 1.2 现代信号处理的滤波器分类 (5) 1.3 wiener和kalman滤波各自的运用领域 (6) 1.3.1 wiener滤波的运用范围 (6) 1.3.2 kalman滤波的运用范围 (6) 第二章 wiener和kalman的各自的滤波原理 (7) 2.1 wiener滤波器的原理分析 (7) 2．2维纳-霍夫方程 (9) 2.2 kalman滤波的自适应原理分析 (11) 2.3 wiener滤波和kalman滤波的区别与联系 (13) 第三章 wiener和kalman滤波的matlab仿真实现 (14) 3.1 FIR维纳滤波器的matlab实现 (14) 3.2 kalman滤波器的matlab实现 (19) 第四章总结与展望 (23) 参考文献 (25) 研究生学习总结报告 【篇一：?研究生学习报告总结】 研究生学习报告 尊敬的老师： 经过一年辛苦的奋斗，2013年9月，我如愿来到了河南大学的黄河文明与可持续发展研究生中心就读我所喜欢的区域经济。经过两个多月的校园生活，我逐渐适应了研究生的学习和生活方式，我认真学习学校安排的课程，在课间时间广泛阅读和专业相关的书籍，和其他利于个人自身发展的书籍，例如法律，金融投资，心理学，英语等等门类的书籍。随后在即将到来的导师学生双选会之后，我相信我的研究生生活又会有很多不同，会有更多使学习与实践得到有机结合的机会。在之前经历的这一段时间里，通过集中学习深造，学习能力、外语水平、专业理论及自身素质都得到了很大的提高。现将学习情况及体会汇报如下： 一、掌握了一套科学的学习方法，提高了学习能力。通过研究生课程的学习，我体会最深的是研究生是一种素质教育，与本科教育有很大的不同，本科教学大多是灌输式的大而全的教育，学生是被动式的接受，讲究知识的博大，所以大都很肤浅，很表面。而研究生阶段是一种启发式的，以学生参与、讨论为主的互动式教学。像我们现在开设的专业课中，如刘东勋老师的经济学基础研究问题分析课程，艾少伟老师创新经济学探讨课程，颜银根老师区域经济学课程，都在课程中充分调动学生的自助学习的积极性，有助于提高学生学习和讨论能力，和本科教育的满堂灌形成了鲜明的对比。在课程中，研讨旨在提高学生的思维能力、引发培养学生的兴趣方向。经过这段时间的努力学习，我的表达能力，写作能力，搜集整理信息的能力，尤其是研究能力都有了很大的提高，使知识内化为自己为一种能力。 二、英语水平得到很大的提高，开阔了视野，拓宽了知识面。研究生阶段非常注重英语的学习，因为专业学术研究需要阅读大量的外文资料，了解国内外相关领域的知识前沿及动态。在校期间英语部分的学习分为三大块：英语精读、英语口语和专业外语。英语精读旨在培养学生的阅读能力，英语口语是为了提高学生听、说、读、写的能力，即运用语言的能力。而专业外语是为了提高学生获取自己相关研究领域的外文资料的能力。经过自己的勤学苦练，现已达 控制科学与工程一级学科硕士研究生培养方案 （学科代码0811） 一、学科简介 控制科学与工程一级学科是以工程技术领域内的控制系统为对象，采用现代控制理论和方法以及传感器仪表、电子测量、计算机与通讯、图象处理、模式识别等技术，研究系统运行过程的建模、分析、设计、实现和优化控制的理论、方法和技术的一门学科。 本学科针对经济建设和社会发展中出现的各类复杂控制问题，研究、应用和发展新的控制理论和控制技术，以推动它们在工程和国民经济其他领域中的有效应用，从而产生显著的经济和社会效益。目前主要研究方向有：非线性系统分析、建模与控制、智能控制理论及应用、复杂工业过程综合自动化、过程监测、诊断与优化控制、现场总线与网络控制, 决策与管理一体化技术、信号检测与智能仪表、光电测量与控制、智能信息处理与系统、图像处理与分析、模式识别与机器视觉、机器人技术与应用等。它包含了本学科领域的基础理论研究、应用技术开发和工程项目实现三个不同层次，对于提高自动化技术领域的学术研究水平，服务于经济建设和实现国防军事现代化具有重要意义。 控制科学与工程学科是安徽工业大学最早建立的优势学科之一。自1978年开始招收自动化专业本科生，后来又相继招收测控技术与应用和计算机专业本科生；1991年开始与东北大学和北京科技大学联合培养硕士生，1999年获得检测技术与自动化装置硕士学位授权点，后来又于2003年、2007年相继获得控制理论与工程、模式识别与智能系统学2个硕士学位授权点，2009年获得控制工程领域工程硕士学位授予点，并与合肥工业大学、安徽大学联合招收培养博士生，2010年成为博士学位授予点建设支撑学科。2008年，检测技术与自动化学科成为安徽省重点学科。本学科设有“电力电子与运动控制安徽省重点实验室”，西门子过程装备与控制工程研究中心、安徽省电子与自动化技术实验教学示范中心、传感器与仪表设计研究所、测控技术研究所、复杂系统建模与化控制研究所、系统集成与综合自动化技术研究所、运动控制与工业机器人应用研究所。“复杂系统控制”于2014年被评为安徽省高校省级科研创新团队。 本学科师资队伍结构合理，整体素质较高，综合实力较强，现有30名高职人员，其中教授11人，博士学位的17人，安徽省高校领军人才、“皖江学者”特聘教授各1人，省教学名师3人、安徽省学术和技术带头人4人。 信息科学与工程学院信号课程设计报告 摘要 现代信号处理是将信号表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。在这次课程设计中主要以数字信号处理来解决问题。 数字元元信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字元元信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实 现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT 的出现大大减少了DFT 的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB 是矩阵实验室（Matrix Laboratory ）的简称，和Mathematica 、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB 可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户接口、连接其它编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB 的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB 来解算问题要比用C ，FORTRAN 等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork 也吸收了像Maple 等软件的优点,使MATLAB 成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C ，FORTRAN ，C++ ，JAVA 的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB 函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 一．信号课程设计的目的 1．全面复习课程所学理论知识，巩固所学知识重点和难点，将理论与实践很好地结合起来。 2. 掌握信号分析与处理的基本方法与实现 3．提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力； 4．熟练使用一种高级语言进行编程实现。 二．设计的主要内容和方法 1. 第一题 1.1 给定模拟信号：e t t xa 1000)(-= 1）选择采样频率F s = 5000Hz 和合适的信号长度，采样得到序列 x 1(n)。求并画出x 1(n)及其序列傅里叶变换 |X 1(e jw )|。 研究生课程学习个人总结 研究生是比本科大学更高一个层次的学习阶段，能够成为研究生不容易，所以研究生们应该要好好把握珍贵的机会，学习好课程知识，提升自我。一起来看看我整理的，希望对您有用。 篇一 我是一名职业院校的教师，非常荣幸能有机会来到二外，参加国际经济贸易学院开办的2004级国际贸易研究生班课程的学习和进修。在二外我终于实现了自己的理想，不仅充实了自己，提升了自身的修养和品位，顺利完成了学业，更重要的是证明了自己积极的人生态度与自信。我得益于聆听高水平专家们的讲课，在与他们进行面对面的交流中，我的知识结构更加完善，学识上获得了可喜的进步。 国贸学院吕世平教授的《国际贸易理论》及《国际贸易实务》课，通过案例启发式教学，使我们全面系统地掌握了国际贸易业务的基本要领。吕老师更以她那严谨而踏实的治学之风，对学生如春风拂面般的热忱态度和诲人不倦、无私奉献的精神以及开朗豁达的人格魅力、淡薄名利的处世原则令我们无比钦佩，感动我们的同时，更是深深地影响了我们。叶春明教授的《国际金融》课讲得非常深刻，使我们对国际货币制度与各国的外汇管制及国际货币兑换中的外汇风险与防范又加深了认识;罗立彬老师的《市场营销》课，采用了双语教学，我们在学习了市场营销理论与实务的同时，提高了英语能力;戴宗显教授的《商务英语写作》课、陈茂新教授 的《英语翻译》课、曾琳老师的《公共英语》课、周建萍老师的《英语阅读》课，讲授条理清晰，语言分析透彻，使我们每一位同学的英语能力都有了不同程度的提高。 我感谢给我们授课的每一位老师，是他们重又让我感受到了做学生的快乐。也许是工作多年的缘故，我格外珍惜在二外的学习机会，除非有了极特殊的情况，我决不会落下一次课，更不会出现上课迟到的情况。我留恋在学校读书的时光，喜欢坐在课堂上认真听讲的感觉，我要把这一次当成人生飞跃的一次机会。于是我决定参加2005年5月的全国同等学历申请硕士学位考试。在备考阶段，我认真地向老师们请教，各位老师都是有求必应，细心指导，尤其是叶春明教授、吕世平教授在经济学方面给了我巨大的帮助。在8月成绩反馈的时候，我很开心，我的经济学综合、英语考试全部通过，为我后来申请硕士学位奠定了基础。我赶紧给老师们打电话，感谢他们的无私帮助。 总之，《国际贸易》研究生课程进修班授课的教授们、老师们给我留下的印象是：学识渊博，专业知识精，讲课生动形象，内容与实践联系紧密，令人佩服，也给我们青年教师树立了一个学习的榜样。2004级研究生班的同学在学业上给过我很多的帮助，和谐的学习氛围，真挚的友情如常青树扎根在我心间，使我永生难忘。不管我今后能否继续深造，这次的《国际贸易》研究生课程班学习将成为我工作、生活上的一个转折点，它将对我今后的教学工作有重大的影响。 时光匆匆而逝，硕士学位的攻读接近尾声，在此期间，得到的关怀与帮助，都时刻铭记在心，我要向北二外，向所有给予我关心和帮助的老师、 现代信号处理课程设计实验报告 实验课题：现代信号处理 专业班级： 学生姓名： 学生学号： 指导老师： 完成时间： 目录 一．前言-------------------------------------------------2 二．课程设计内容要求及题目-------------------------3 三．设计思想和系统功能结构及功能说明-----------4 四．关键部分的详细描述和介绍，流程图描述关键模块和设计思想--------------------------------------------------7 五．问题分析及心得体会--------------------------20 六．参考文献------------------------------------------21 七．附录：程序源代码清单------------------------21 一、前言 数字滤波在通信、图像编码、语音编码、雷达等许多领域中有着十分广泛的应用。目前，数字信号滤波器的设计在图像处理、数据压缩等方面的应用取得了令人瞩目的进展和成就。它是数字信号处理理论的一部分。数字信号处理主要是研究用数字或符号的序列来表示信号波形，并用数字的方式去处理这些序列，以便估计信号的特征参量，或削弱信号中的多余分量和增强信号中的有用分量。具体来说，凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、调制、解调、均衡、增强、压缩、固定、识别、产生等加工处理，都可纳入数字信号处理领域。数字信号处理学科的一项重大进展是关于数字滤波器设计方法的研究。关于数字滤波器，早在上世纪40年代末期就有人讨论设计它的可能性问题，在50年代也有人讨论过数字滤波器，但直到60年代中期，才开始形成关于数字滤波器的一整套完整的正规理论。在这一时期，提出了各种各样的数字滤波器结构，有的以运算误差最小为特点，有的则以运算速度高见长，而有的则二者兼而有之。出现了数字滤波器的各种实现方法，对递归和非递归两类滤波器作了全面的比较，统一了数字滤波器的基本概念和理论。 数字滤波器与模拟滤波器相比，具有精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活、不要求阻抗匹配以及能实现模拟滤波器无法进行的特殊滤波等优点。 上学期学习了《数字信号处理》这门课，这学期的课程设计使我更加形象具体的掌握这门课程，并且可以熟练的运用MATLAB进行编程， 中南大学 数字信号处理课程设计报告 专业班级: 通信工程XX 指导老师：李宏 姓名: 学号: 完成日期：2014年10月18日 前言 现代信号处理是将信号表示并处理的理论和技术,而数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。在本次课程设计中主要以数字信号处理来解决问题。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波，因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户接口、连接其它编程语言的程序等。 一、课程设计目的： 1．全面复习课程所学理论知识，巩固所学知识重点和难点，将理论与实践很好地结合起来。 2. 掌握信号分析与处理的基本方法与实现 3．提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力； 4．熟练使用一种高级语言进行编程实现。 二、课程设计题目： （一）： 1） 生成信号发生器：能产生频率（或基频）为10Hz 的周期性正弦波、三角波和方波信号。绘出它们的时域波形 2） 为避免频谱混叠，试确定各信号的采样频率。说明选择理由。 3）对周期信号进行离散傅立叶变换，为了克服频谱泄露现象，试确定截取数据的长度，即信号长度。分析说明选择理由。 4）绘出各信号频域的幅频特性和相频特性 5）以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念（频谱混叠、频谱泄漏、整周期截取等）。 （二）： 已知三个信号()i a p n ，经调制产生信号3 1 ()()cos(/4)i i s n a p n i n π==∑，其中i a 为 常数，()p n 为具有窄带特性的Hanning 信号。将此已调信号通过信道传输，描述该信道的差分方程为 得到接收信号()()*()y n s n h n = 1）分析Hanning 信号()p n 的时域与频域特性 2）分析已调信号()s n 的时域与频域特性 3）分析系统的单位脉冲响应()h n 4）分析接收信号()y n 的频谱 5）设计带通滤波器从接收信号()y n 中还原出三个已调信号。 () 1.1172(1)0.9841(2)0.4022(3)0.2247(4)0.2247()0.4022(1)0.9841(2) 1.1172(3)(4)y n y n y n y n y n x n x n x n x n x n --+---+-=--+---+- 研究生学习报告范文 2017年毕业季到来了，研究生们是不是正在查找与学习报告写作相关资料呢?下面是学识网小编给大家带来的研究生学习报告范文，欢迎阅读! 研究生学习报告范文篇1 本学期是我上研究生以来的第一个学期。总的来说，研究生生活较之本科有了更多的自由，因而也具有更大的自主性和自由发挥空间。更重要的是，实践的机会更多了，而且这种实践相对于本科的实习来说更具真实性。如果说把本科的实习看作是一个战地记者，能够看到滚滚硝烟，感受到枪林弹雨，那研究生阶段的实践就是一个拿着枪冲锋陷阵的战士了。 这学期我一共学习了六门课程，包括科学社会主义理论与实践、自然辩证法、c++程序设计、数值分析、数理统计和随机过程。其中 c++程序设计和数值分析两门课程老师讲起课来操着一口标准的河南话。虽然说我在河南也呆了四年多了，但有些河南话还是听不太懂，尤其是对方讲话比较快的时候。所以，这两门课程我在课余花的时间也比较多一点。 我主要参与了郑大新区教师公寓楼的沉降观测项目。因为暑假跟着崔师兄在国贸进行了一个暑假的沉降观测，所以这次项目完成得也比较顺利。不过，这其中也遇到和发现了不少问题。首先是测量仪器问题。开始测量的时候，发现水准仪左读数和右读数得出的高差值总 是相差很大，但两者差值基本上保持固定。我们几个对仪器经过几次测试和排查，最后确定是尺子的问题。原来测量实验室新买的铟钢尺和以前我们在工地使用过的铟钢尺刻度不一致。其次，这次测量的环境也比较复杂。该工程正处于外墙装修阶段，由于施工原因，很多观测点甚至水准点都被破坏。我们测量了三个组团一共是九个楼，但能用的水准点只有三个，其余的都需要引测。 另外，由于建筑物周围地面尚未回填，有些观测点相对水准仪位置较高，所以只能加设转点，或者把仪器架在制高点甚至是阳台上。这些问题都是在国贸测量的时候所没遇到过的，所以也有不少新的收获。不过，通过这次实践，我发现施工方的沉降观测报表记录极不规范，数据也极不真实，有些一看就知道是胡乱编造的。另外，沉降观测应该是贯穿建筑物使用期限始终的，可建筑物尚未完工很多观测点甚至是水准点就已经被破坏。这些现象不能不让我对目前建筑施工管理现状感到忧虑。 我辅助教学的课程是《概预算》。因为本科学习《概预算》的时候正值考研准备阶段，当时没能花很多时间去好好学，所以这次助课其实也是一个再学习的过程。在辅导学生作业的过程中，我发现作业答案中存在几个小问题，我和刘师姐、任师兄先后商量过，后来又请教了宋老师，确定错误后对答案进行了修正。 课余时，我在图书馆借阅过一些专业书籍，其中有一本书是有关咱们专业方向的，给大家推荐一下，书名是《工程监测技术及其应用》，国防工业出版社出版，我感觉内容挺不错的，有时间可以看一下。 课程心得总结报告 由于目前我国研究生教育事业正处于飞速发展的阶段，研究生招生规模也逐年扩大，已成为世界上研究生数量最多的国家之一。当人们为培养了大批高层次人才感到无比欣慰的时候，也为研究生中出现的一系列学术道德问题深感担忧和不安。研究生的扩招，带来了研究生教育的空前繁荣，但是也导致研究生素质的整体下降。许多研究生在学习期间缺乏一个长期的、系统的学习规划，对自己所要完成的课程论文和学位论文采取了糊弄任务的态度，既没有系统的完成学习的计划，也没有深入学习研究。为了应付学业上的任务，东拼西凑，粗制滥造，不惜动用各种有违学术道德规范的手段，甚至伪造调查数据，直接和间接抄袭，网络搜索下载复制，隐匿学术源流等，因为缺乏基本的研究和论证，再精妙的手段也只能早出水平低劣的学术论文，难登大雅之堂，经不起实践的检验。 研究生阶段的学习，其最大的特点在于学习的自主性，进行研究性的学习和学术创新。这样研究生的自由支配的时间和空间变得更多，学习形式更为灵活和多样，包括查阅文献资料，了解专业动态，撰写文献综述和开题报告，还包括在导师指导下，进行社会实践调查和科学试验等。为此需要有大量的时间和精力的投入，更需要研究生有着高度自觉的精神、较强的自我约束能力和控制能力。但是从研究来看，很多同学报考研究生的目的和动 机很少是为了提高自身素质，更很少有服务社会的历史使命感和社会责任感，而只是把报考研究生当作改变自身命运的桥梁和手段。几乎所有的研究生都希望自己能尽早成才，毕业后找到一份理想的工作，取得更高的经济收入和事业上的成功，已婚研究生当然也希望将自己的配偶和子女一起带到新单位所在的地区。在此思想的支配下，部分研究生学业上缺乏刻苦学习的精神，而是急等着毕业，可以早日过渡到新的工作岗位和工作环境。 市场经济给当代研究生既带来了积极的一面，也带来了消极的负面影响。功利主义、实用主义、物质主义等思想泛滥，学术活动领域也深受影响。较多研究生在选择课程或研究课题的时候也出现强烈的功利倾向。往往会偏向于热门的专业领域和话题，研究经费的多少和社会实用程度成为选择的标准，忽视了深层的理论研究与积累，忽视了基本的理论平台的搭建，忽视了基本的理论思维训练，急于求成。有些研究生对导师在课堂讲授中所提出的独到创新的学术观点，稍加整理，在未征得导师许可的情况下，就作为个人的作品交付报刊发表。 还有一些研究生看到一些时髦的名词和术语、动向，没有潜心论证研究，急于引用和借题发挥。基本的专业课程和理论平台没有做好，就急于课题的涉及，急于追求学术上的名利。对导师或同学、学友等的研究成果和文章，在没有任何实质性的参与情况下，挂名逐利、借名得利。丧失学术上的独立性和自身的学术人格和尊严。现代信号处理_公开题
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课程名称：现代信号处理-------高阶统计量及其谱分析(精)
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