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woshilsh荣誉版主 (职业作家)
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在浏览虫友的话题时发现，多数虫友提了问题之后，由于新帖的增加，问题被埋没在众多新帖中，问题老得不到解决，因此特开设此贴，大家有问题可以在这里提出，你可以设置奖励等，对回答问题的虫友将及时进行奖励！ 赚金币？在这里实现你的梦想！ 注意：如果想让您的问题快速解决，请充分利用该贴！ 谢谢虫友的支持！ 同时希望骑士、dnp等及lei0736, kuhailangyu, coldwind042, lvzhu2007版主也来捧场一起帮大家，互助解决问题，呵呵！偶也肯定能学到不少东西的！ [ Last edited by woshilsh on 2008-12-2 at 15:27 ] |
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woshilsh
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csfn(金币+6,VIP+0):many thanks, 辛苦了
kuhailangyu(金币+1,VIP+0):非常敬业，佩服+学习！
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找到了部分方法，不知道合意否？但可惜的是在Matla里操作，不过只要能得到结果，白猫黑猫都一样的！ 相关函数的应用 相关函数应用很广，例如噪声中信号的检测、信号时延长度的检测、隐含周期性的检测、信号相关性检验等。而在平稳随机信号里应用就更多了（比如估计信号的功率谱）。由于水平有限，这里举2个简单的应用例子，权作抛砖引玉。希望大家多提意见，积极参与讨论 一 相位延迟的计算 问题描述： 设x(n)和y(n)是2个传感器上得到的观测序列,即: x(n)=s(n)+w1(n) (1) y(n)=s(n-D)+w2(n) (2) 其中,s(n)是未知信号,s(n-D)为s(n)的移位形式,w1(n)和w2(n)是未知观测噪声。 时延估计问题是通过有限个观测值{x(n),y(n),1≤n≤N}来估计时延参数D。 现有的估计办法： （1）互相关函数的方法（适用于观测噪声w1(n)与w2(n)为零均值噪声,它们彼此独立,并且与s(n)独立。） 估计的原理：对x(n)和y(n)求互相关，互相关峰值时刻对应的t即为时延D。 （2）基于LMS自适应算法的瞬态信号时延估计 （3）离散小波变换或者小波包的方法 （4）基于人工神经网络的信号时延估计方法 （5）基于小波变换的模极大值方法的时延估计 后边几种方法比较麻烦请查阅相关的文献 各种方法的比较 相关函数法时延估计,方法简单,易于实现,但在背景噪声超过实际的声波发生信号强度时,会出现比较大的测量误差;基于人工神经网络的时延估计,根据样本数据训练神经网络,训练完毕后,可实现含噪信号到纯有用信号的非线性映射,然而一旦背景噪声的类型发生改变时,神经网络需 要重新进行训练,同时神经网络训练方法的选择!神经网络结构的最优化等问题还有待于进一步的探讨;基于小波变换的信号时延估计,目前已经应用在各个领域中,从其实际的应用效果来看,是一种值得推广使用的信号时延估计方法,相比于其他两种方法,小波变换技术更适合于强噪声环境下的声波信号的时延估计"（参考文献来自中国知网） 在信号没有噪声的情况下，时延的估计其实就是相位的估计。n=99; %设定每周期数据采集点数 T=6; %采样周期数 t=0:2*pi/(n-1):2*T*pi; %采样数 N=length(t); fs=1/(n-1); y1=4*sin(t); %信号1 y2=8*sin(t+pi/6); %信号2，相位差取pi/6 Cc=xcorr(y1,y2); %求互相关函数 plot(Cc); [y_max,t_max]=max(Cc) %找出Cc的最大值及对应的t_max sample_delay=t_max-N; %计算与中心点相差的样点数 T_sig=(N-1)/6; %求信号一个周期的样点数,一个周期相对应于2*pi delay1=pi/6 %pi/6的弧度 delay2=2*pi*sample_delay/T_sig %计算与中心点相差的样点数所对应的弧度值 关于“用FFT快速实现时延估计”的程序，如下：设两路信号分别为x,y且 S1=fft(x,2048) , S2=fft(y,2048) X = S1.* conj(S2); Y = abs(S1) .* abs(S2); Y = Y+ eps; G = X ./ Y; R = ifft(G); 现在求出R后，还需怎样计算才能得出两信号的时延呀？” 这个程序估计时延的理论基础其实还是相关函数估计时延。而相关函数的计算利用的的是时域相关定理。 下面验证二种方法是一致的，也就是验证时域相关定理。 clear n=99; %设定每周期数据采集点数 T=6; %采样周期数 t=0:2*pi/(n-1):2*T*pi; %采样数 N=length(t); fs=1/(n-1); x1=4*sin(t); %信号1 y1=4*sin(t+pi/6); %信号2，相位差取pi/6 x=awgn(x1,20); %加入噪声 y=awgn(y1,0.001); x2=awgn(x1./4,-3); %噪声强度大于信号 subplot(311),plot(t,x) subplot(312),plot(t,y) tic Cc=xcorr(x,y); %直接求互相关函数 toc Cc1=xcorr(x1,y1); subplot(313),plot(Cc,'r.'),hold on plot(Cc1,'-'); tic %根据时域相关定理求互相关 S1=fft(x,2*N-1); S2=fft(y,2*N-1); X = S1.* conj(S2); R1 =real(fftshift(ifft(X))); toc figure(2) subplot(211),plot(Cc),title('xcorr结果') subplot(212),plot(R1); title('ifft计算结果') figure(3) plot(xcorr(x2,'unbiased')); 由figure2可以看到2者计算的结果是吻合的，我们知道wgn是调用randn产生白噪声的，而randn产生的是均值为零，方差为1的高斯白噪声。所以上边的程序检测时延是比较准确的，即使在信号被噪声淹没的情况下，相关函数的仍然可以检测到。可以通过将加入噪声的信噪比设置为负值，然后观察效果。通过统计的时间来看，直接用xcorr求互相关比用时域相关定理法求快一些。 Elapsed time is 0.001933 seconds. Elapsed time is 0.004124 seconds. 二 噪声中信号的检测 原理：对一噪声污染严重的信号，做自相关。从figure3可以辨别出原始信号包含正弦信号。这是一个《数字信号处理》 胡广书编 清华大学出版社 38页的例子，不过图和书上给的有些出入。书上在0点取得最大值，后边就比较正常了，而这个画出来的图像是对称的，并且在600左右一个尖峰。不知道是怎么回事。 |
16楼2008-12-02 15:24:47
groom
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沙发，报个到。有问题会到这里寻求帮助的。 2楼2008-05-04 12:22:58
3楼2008-05-04 14:28:32
nature522
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woshilsh(金币+1,VIP+0):谢谢，也请常来帮助解答！建议你用output current page输出为图片，eps等都可以，试试了！
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沙发，板凳都没有了，只能坐地板了，呵呵。 请教高手一个问题：origin作的双坐标图，其中一条曲线为实线，另一条曲线为虚线，在origin上显示正常，copy到word(是通过Edit中的copy page)后，实线正常，虚线不正常，上面的点少了一部分，不能用。请教高手是怎么回事，怎么解决啊。3金币奖励，见一下地址。 http://muchong.com/bbs/viewthread.php?tid=805212&fpage=1 |
4楼2008-05-04 16:08:30
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