学院________________班级_____________学号________姓名______ 现代信号处理技术试题 一、选择题（下面各题中只有一个答案是正确的，请将正确答案的序号写在每 小题的（）上；每小题2分，共20分） 1. 下列四个离散信号，只有（ ）是周期序列。 A.)100sin(n B. n j e 3 C.)30sin()cos(n n +π D.5432π π j j e e + 2.x(n)非零范围为21N n N ≤≤，h(n)的非零范围为43N n N ≤≤，y(n)=x(n)*h(n) 的非零范围为（ ）。 A.4231N N n N N +≤≤+ B. 42311N N n N N +≤≤-+ C. 14231-+≤≤+N N n N N D. 114231-+≤≤-+N N n N N 3.求周期序列[]?? ? ??=k k x 5cos 2~π的DFS 系数为（ ）。 A.[]???==others m m x 09,12~ B. []???==others m m x 09,110~ C. []???==others m m x 0510~ D. []? ??==others m m x 05,15~ 4.序列[]{}210121，，：，，==k k x 的幅度谱和相位谱为（ ） 。 A.()()02cos 42=ΩΩ=Ωφ，j e X B. ()()Ω-=ΩΩ=Ωφ，2 cos 42j e X C. () ()2 -2cos 42πφ+Ω=ΩΩ=Ω，j e X D. ()()Ω-=Ω=Ωφ，4j e X 5.当序列x[k]为实序列，且具有周期偶对称性，则序列的DFT 满足（ ）。 A.X[m]周期共轭对称 B. X[m]虚部为零，实部周期奇对称 C.X[m]实部为零，虚部周期奇对称 D. X[m]虚部为零，实部周期偶对称 6.与512点的DFT 相比，512点的FFT 只需（ ）。 A.1/2的计算量 B.1/100的计算量 C.2倍的计算量 D.1/10的计算量 7.通带和阻带内均有波纹的IIR 滤波器是（ ）。 A.Butterworth B.Chebyshev I C.Chebyshev II D.椭圆 8.M 阶FIR 滤波器具有线性相位的条件是（ ）。 A. ()()n h n h -= B. ()()n M h n h -±=
成绩： 现代信号处理 及其应用 题目:现代信号处理在通信对抗中的应用学号:111143321 姓名:王琦 2015年6月
现代信号处理在通信对抗中的应用 摘要：信息技术在现代军事领域占有越来越重要的地位,成为决定战争胜负的一个关键因素。信息战已经成为现代战争的主要作战形式之一。应用于军事通信对抗的现代信号处理理论发展非常迅速,这得益于两个方面的动力:其一,军事通信的技术和手段不断更新。其二,现代信号处理的三大热点—谱估计、高阶统计量方法、时频分析的理论和技术日臻完善,并逐渐应用于通信对抗领域。通信对抗是电子战的重要组成部分。 关键词：通信对抗；信号检测；现代信号处理技术 一、引言 信号处理是信息科学的重要组成部分。在现代科技领域,电子信息系统的应用范围十分广泛,主要有通信、导航、雷达、声纳、自动控制、地震勘探、医学仪器、射电天文等。这些领域的研究进展很大程度上依赖于信号处理理论和技术的进步。通信对抗是电子战的重要组成部分,也是电子战领域中技术含量最高的部分。[1]通信对抗不仅采用了最先进的电子和通信技术,而且有力地推动了信号处理理论的发展,促进了通信技术的发展。通信对抗在现代战争中具有广泛的应用价值。本文探讨的内容主要涉及现代信号处理理论在通信对抗技术中相关的应用。 二、现代信号处理技术基本原理 信号是信息的载体,是随时间和空间变化的物理量。要想得到有用信息就必须对信号进行分析处理。它分为确定信号和随机信号。其中，确定信号：序列在每个时刻的取值服从某种固定函数的关系的信号；随机信号：序列的取值服从某种概率规律的信号。而确定信号又分为周期信号与非周期信号；随机信号分为平稳随机信号和非平稳随机信号。 现代信号处理技术，则是要把记录在某种媒体上的信号进行处理，以便抽取出有用信息的过程，是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。 [2]利用观测数据作出关于信号与（或）系统的某种统计决策。统计决策理论主要解决两大类问题：假设检验与估计。信号检测、雷达动目标检测等是假设检验的典型问题。估计理论设计的范围更广泛，它又被分为非参数化和参数化两类方法。 三、现代信号处理技术在通信对抗中应用 在军事通信对抗中,军用无线电台是电子战部队实施电子侦测、截获和干扰的主要目标。电台在工作中常常受到敌方有针对性地发射的电磁波攻击。扩频通信是目前军用电台的常见通信方式。扩频通信具有良好的低功率谱密度发射所带
一、案例研究方法的定义 从研究范式来说，案例研究是一种实证研究。它在不脱离现实生活环境的情况下，研究当时当地正在进行的现象，研究现象与其所处的情境之间的界限并不十分明显。从资料的收集和分析来看，案例研究要根据理论假设来引导资料的收集和分析，依靠多个资料来源，通过三角互证的方式，最后得到一致的结论。因此，案例研究作为一种研究方法，并不只是一种资料收集的方式，也不仅仅起到研究设计的作用，而是一种全面而完整的研究方法。 教育研究中的案例研究方法与其他学科领域的案例研究方法的差异主要体现在研究对象上。教育案例研究的研究对象可以是一名学生、一个班级、一所学校、某一教育制度、政策或某一教育事件等。( 又称为“个案研究”) 二、案例研究方法的适用范围和分类 在决定采用某种研究方法之前所必须考虑的三个条件是：（1）该研究所要回答的问题的烈性是什么；（2）研究者对研究对象及事件的控制程度如何；（3）研究的重心是当前发生的事，或者是过去发生的事。（表1：不同研究方法的适用条件） 表1：不同研究方法的适用条件（资料来源：COSMOS公司）1 案例研究方法适用的范围是：（1）研究“怎么样” 或“为什么” 的问题；（2）在研究者对事件没有控制或控制极少的情况下；（3）研究的问题聚焦在现实问题时。根据研究目的，案例研究可以分为“解释性” 的案例研究、“探究性” 的案
例研究和“描述性”的案例研究。解释性的案例研究是指通过对案例的研究，从而对抽象问题提供说明，最后进一步精炼理论、检验理论。探究性的案例研究是指通过深入了解特定案例的特殊性或个别性，从而提出理论假设。描述性的案例研究是指深入描述案例的脉络和细节，提供描述性的素材，从而得出某些结论。 三、案例研究的研究阶段 完整的案例研究过程包括三个阶段：研究设计、资料收集以及资料分析和撰写报告。研究设计是设计一种研究的逻辑关系，意指把要收集的信息以及将要得出的结论和研究的初始问题联系起来。案例研究的研究设计包括五个部分：（1）研究的问题；（2）研究的假设或命题（如果有）；（3）分析单元；（4）联结资料与假设或命题的逻辑；（5）解释新发现的准则。 研究设计的目的是在收集、分析和解释现象的过程中引导研究者，它是研究过程的逻辑模型，允许研究者从多种变量间的偶然关系中得出推论。研究设计还限定了研究的推广范围，即研究得到的解释能否推广到更多的人群或不同的情形。此外，多案例研究所遵从的是复制法则，该法则与多元实验的复制法像类似。例如，通过某次实验取得某项重大发现后，学者将会重复进行第二次、第三次甚至更多次相同的实验对之进行检验、验证。有些重复实验可能要一摸一样地复制前次实验的所有条件，而另一些重复实验可能会有以改变某些非关键性的条件，来考察是否能得到同样的结果。多案例研究背后的原理与多元实验相同，每一个案例都要经过仔细挑选，挑选出来案例要么能产生相同的结果（逐项复制）；要么能由于可预知的原因而产生于前一项研究不同的结果（差别复制）。 在案例研究的设计阶段，研究者需要考虑四个方面的质量：建构效度、内部效度、外部效度和信度。建构效度是指对所研究的概念形成一套恰当的操作性概念和指标；内部效度（仅适用于解释性或偶发性研究，不能用作探究性和描述性研究）是指建立研究中的问题与问题或概念与概念之间的临时关系，以此表明一种情况会导致另一种情况，以区别于虚假的联系。外部效度是指确定一个研究发现或结论可以推广的范围；信度是指证明一个研究的操作（如资料的收集过程）是具有可重复性，如果重复这一研究，就能得到同样结果的。 在资料收集阶段，可能的资料来自六个方面：文档、文献记录、面谈、直接观察、参与式观察和实物。在做某个案例研究时，并不一定要穷尽所有六个方面的资料，但是研究者要清楚，相对于研究问题来说，每种可能的资料来源都同时兼具优点和缺点。（表2：六种证据来源渠道的优点与缺点） 表2：六种证据来源渠道的优点与缺点2
信号时频分析技术及matlab仿真 电路与系统王冠军 201128013926153 摘要:本文介绍了时频分析的一些基础理论,对短时傅里叶变换Wigner-Ville分布做了简单介绍，运用MATLAB语言实现了旨在构造一种时间和频率的密度函数,以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性的wigner-ville分布。并对时频分析方法的优缺点进行了分析。 关键词:时频分析短时傅里叶变换wigner-ville分布 1 引言 基于Fourier变换的传统信号处理技术从信号频域表示及能量的频域分布的角度揭示了信号在频域的特征。但Fourier变换是一种整体变换，只能为人们提供信号在时域或频域的全局特性而无法了解信号频谱随时间变化的情况。因此，需要使用一种时间和频率的联合函数来表示信号，这种表示简称为信号，也就是信号的时频分析。 2 时频分析方法 信号时频分析主要研究非平稳信号或时变信号的频谱含量是怎样随时间变化的。时频分析是当今信号处理领域的一个主要研究热点，目前常用时频分析方法主要有短时傅里叶变换、Gabor展开、小波变换、Wigner-Ville分布。本文主要介绍了短时傅里叶变换和Wigner-Ville分布两种分析方法。 2．1 短时傅立叶变换STFT 从历史上看,信号的时频分析用的最多的是短时傅立叶变换,这种变换的基本思想是用一个窗函数乘时间信号,该窗函数的时宽足够窄,使取出的信号可以被看成是平稳的,然后进行的傅立叶变换可以反映该时宽中的频谱变化规律,如果让窗随时间轴移动,可以得到信号频谱随时间变化的规律。对于时变信号,了解不同时刻附近的频域特征是至关重要的。因此,人们采用时间—频率描述时变信号,将一维的时域信号映射到一个二维的时域平面,全面反映观测信号的时频联合特征。短时傅立叶变换反映了这一思想,对于时变信号,采用某一滑动窗函数截取信号,并认为这些信号是准平稳的,然后,再分别对其进行傅立叶变换,构成时变信号的时变谱。短时傅立叶变换是一种常用的时—频域分析方法,其基本思想
1.3 时频分布及其性质 1.3.1 单分量信号与多分量信号 从物理学的角度看，信号可以分为单分量信号和多分量信号两类，而时－频分布的一个主要优点就是能够确定一个信号是单分量的还是多分量的。所谓单分量信号就是在任一时间只有一个频率或一个频率窄带的信号。一般地，单分量信号看上去只有一个山峰（如图 1.2.2），图中所示的是信号)()()(t j e t A t s ?=的时－频表示，在每一个时间，山峰的峰值有明显的不同。如果它是充分局部化的，那么峰值就是瞬时频率；山峰的宽度就是瞬时带宽。一般地，如果)(t z 是信号)(cos )()(t t a t s φ=的解析信号，)(f Z 是)(t z 对应的频谱， 图1.2.2 单分量信号时－频表示及其特征 则其瞬时频率定义如下： )]([arg 21)(t z dt d t f i π= （1.2.1） 与瞬时频率对偶的物理量叫做群延迟，定义如下： )]([arg 21)(f Z dt d f g πτ= （1.2.2） 而多分量信号是由两个（或多个）山峰构成, 每一个山峰都有它自己不同的瞬时 频率和瞬时带宽。（如图1.2.3所示）。 图1.2.3 多分量信号时－频表示及特征
1.3.2 时－频分布定义 Fourier 变换的另一种形式 ?∞ ∞ --=dt e t s f S ft j π2)()( ?∞ ∞ -=df e f S t s tf j π2)()( Cohen 指出，尽管信号)(t z 的时－频分布有许多形式，但不同的时－频分布只是体现 在积分变换核的函数形式上，而对于时－频分布各种性质的要求则反映在对核函数的约束条件上，因此它可以用一个统一形式来表示，通常把它叫做Cohen 类时－频分布，连续时间信号)(t z （)(t z 为连续时间信号)(t s 的解析信号）的Cohen 类时－频分布定义为 ττφτττπdudvd e v u z u z f t P vu f vt j ) (2*),()2 1()21(),(-+-∞ ∞ -∞ ∞ -∞ ∞ --+=?? ? （1.3.1） 式中),(v τφ称为核函数。原则上，核函数可以是时间和频率两者的函数，但常用的核函数与时间和频率无关，只是时延τ和频偏v 的函数，即核函数具有时、频移不变性。这个定义提供了全面理解任何一种时－频分析方法的通用工具，而且能够在信号分析中将信号的一种时－频表示及其性质同另一种时－频表示及其性质联系在一起。进一步可将（1.3.1）简记为 ττφττπdvd e v v A f t P f vt j z )(2),(),(),(+-∞ ∞ -∞ ∞ -? ? = （1.3.2） 式中),(v A z τ是双线性变换（双时间信号）)2 ()2(),(*τ τ τ-+ =t z t z t k z 关于时间t 作 Fourier 反变换得到的一种二维时－频分布函数，称为模糊函数，即 dt e t z t z v A tv j z πτ ττ2*)2 ()2(),(-+=?∞ ∞- （1.3.3） 因为Cohen 类时－频分布是以核函数加权的模糊函数的二维Fourier 变换，所以Cohen 类 时－频分布又称为广义双线性时－频分布。 两个连续信号)(t x ，)(t y 的互时－频分布定义为： ???∞ ∞-∞ ∞--+-∞ ∞ --+= ττφτττπdudvd e v u y u x f t P vu f vt j xy ) (2*),()2 1()21(),( ? ? ∞ ∞-∞ ∞ -+-=dv d e v v A f tv j xy ττφττπ)(2),(),( （1.3.4） 式中 du e u y u x v A vu j xy πτ ττ2*)2 ()2(),(?∞ ∞--+= （1.3.5） 是)(t x 和)(t y 的互模函数。
81 为了看清图3.3.4中交叉项的行为，我们将该图作了旋转，因此，水平方向为频率，垂直方向为时间。 图3.3.3 例3.3.3的WVD 图3.3.4 例3.3.4的WVD 例3.3.5 令 ()21 4 2 t x t e ααπ-??= ??? （3.3.5） 可求出其WVD 为 ()22,2exp[]x W t t ααΩ=--Ω （3.3.6） 这是一个二维的高斯函数，，且()Ω,t W x 是恒正的，如图3.3.5所示。 由该图可以看出，该高斯信号的WVD 的中心在()()0,0,=Ωt 处，峰值为2。参数α控制了WVD 在时间和频率方向上的扩展。α越大，在时域扩展越小，而在频域扩展越大，反之亦然。其WVD 的等高线为一椭圆。当WVD 由峰值降到1 -e 时，该椭圆的面积π=A 。它反映了时－频平面上的分辨率。 如果令 ()21 42t h t e ααπ-??= ???，()214 2 t x t e ββπ-??= ??? ，则()t x 的谱图 ()?? ????Ω+-+-+=Ω222 1exp 2,βαβααββααβ t t STFT x （3.3.7）
82 图3.3.5 例3.3.5的WVD,（a ）高斯信号，（b ）高斯信号的WVD 它也是时－频平面上的高斯函数。当其峰值降到1 -e 时，椭圆面积π2=A 。这一结果说明，WVD 比STFT 有着更好的时－频分辨率。 如果令 ()()t j e t t x t x 001Ω-= （3.3.8） 式中()t x 是（3.3.5）式的高斯函数。()t x 1是()t x 的时移加调制，其WVD 是： ()12 2 00,2exp[()()/]x W t t t ααΩ=---Ω-Ω （3.3.9） 它将（3.3.6）式的()Ω,t W x 由()()0,0,=Ωt 移至()()00,,Ω=Ωt t 处。其WVD 图形请读者自己画出。 例3.3.6 令 ()2201 4 22j t t j t z t e e e αβαπΩ-??= ??? （3.3.10） 它是由（3.3.5）式的()t x 与
现代信号处理大作业 姓名：潘晓丹 学号：0140349045 班级：A1403492
作业1 LD 算法实现AR 过程估计 1.1 AR 模型 p 阶AR 模型的差分方程为： )()()(1 n w i n x a n x p i i =-+ ∑=，其中)(n w 是均值为0的白噪声。 AR 过程的线性预测方法为：先求得观测数据的自相关函数，然后利用Yule-Walker 方程递推求得模型参数，再根据公式求得功率谱的估计。 Yule-Walker 方程可写成矩阵形式： ??????? ? ????????= ??????? ? ?? ???? ????????????? ??? ??--+-+--000)()2()1(1) 0() 2()1()()2()0()1()2()1()1()0() 1()() 2()1()0(2 σp a a a r p r p r p r p r r r r p r r r r p r r r r p p p xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx 1.2 LD 算法介绍 Levinson-Durbin 算法可求解上述问题，其一般步骤为： 1) 计算观测值各自相关系数p j j r xx ,,1, 0),( =；)0(0xx r =ρ；i=1； 2) 利用以下递推公式运算： ) 1(1,...,2,1),()()()() ()()(2 1111 1 1 1 i i i i i i i i i i i j xx i xx i k i j j i a k j a j a k i a j i r j a i r k -=-=--==-?+ -=-----=-∑ρρρ 3) i=i+1，若i>p ，则算法结束；否则，返回(2)。 1.3 matlab 编程实现 以AR 模型：xn=12xn-1-12xn-2+w(n)为例，Matlab 程序代码如下： clear; clc;
《信号处理技术及应用》复习要点总结 题型：10个简答题，无分析题。前5个为必做题，后面出7个题，选做5个，每个题10分。 要点： 第一章：几种变换的特点，正交分解，内积，基函数； 第二章：信号采样中的窗函数与泄露，时频分辨率，相关分析及应用（能举个例子最好） 第三章：傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）的思想及公式，FFT校正算法、功率谱密度函数的定义，频谱细化分析，倒频谱、解调分析、时间序列的基本原理（可能考其中两个）第四章：一阶和二阶循环统计量的定义和计算过程，怎么应用？ 第五章：多分辨分析，正交小波基的构造，小波包的基本概念 第六章：三种小波各自的优点，奇异点怎么选取 第七章：二代小波提出的背景及其优点，预测器和更新器系数计算方法，二代小波的分解和重构，定量识别的步骤 第八章：EMD基本概念（瞬时频率和基本模式分量）、基本原理，HHT的基本原理和算法。看8.3小节。 信号的时域分析 信号的预处理 传感器获取的信号往往比较微弱，并伴随着各种噪声。 不同类型的传感器，其输出信号的形式也不尽相同。 为了抑制信号中的噪声，提高检测信号的信噪比，便于信息提取，须对传感器检测到的信号进行预处理。 所谓信号预处理，是指在对信号进行变换、提取、识别或评估之前，对检测信号进行的转换、滤波、放大等处理。 常用的信号预处理方法 信号类型转换 信号放大 信号滤波 去除均值 去除趋势项 理想低通滤波器具有矩形幅频特性和线性相位特性。 经典滤波器 定义：当噪声和有用信号处于不同的频带时，噪声通过滤波器将被衰减或消除，而有用信号得以保留 现代滤波器 当噪声频带和有用信号频带相互重叠时，经典滤波器就无法实现滤波功能 现代滤波器也称统计滤波器，从统计的概念出发对信号在时域进行估计，在统计指标最优的意义下，用估计值去逼近有用信号，相应的噪声也在统计最优的意义下得以减弱或消除 将连续信号转换成离散的数字序列过程就是信号的采样，它包含了离散和量化两个主要步骤 采样定理：为避免混叠，采样频率ωs必须不小于信号中最高频率ωmax的两倍,一般选取采样频率ωs为处理信号中最高频率的2.5～4倍 量化是对信号采样点取值进行数字化转换的过程。量化结果以一定位数的数字近似表示信号在采样点的取值。 信号采样过程须使用窗函数，将无限长信号截断成为有限长度的信号。 从理论上看，截断过程就是在时域将无限长信号乘以有限时间宽度的窗函数 数字信号的分辨率包括时间分辨率和频率分辨率 数字信号的时间分辨率即采样间隔ρt，它反映了数字信号在时域中取值点之间的细密程度 数字信号的频率分辨率为ρω=2π/T
２００８年第４期 一、引言 近年来中国经济持续高速增长，中国模式和中国经验在全世界备受瞩目。在这样的时代背景下，我国管理学术界肩负重任，需要深入分析和总结我国企业管理的实践和创新，构建有中国特色的管理科学理论体系，并使之一般化、与世界管理研究和实践接轨。然而，这些目标的实现必须基于科学、严谨的研究方法和手段。让我们振奋的是，我国管理学界正在由原来纯理论性、思辨性的研究向实证研究转变，积极采纳国际通行的科学研究方法和手段来创建为国际学术界所认可的管理理论。案例研究作为实证研究的主要方法之一，也开始为国内学者关注和采用。中国企业管理案例论坛已连续举办三届，并得到了越来越多的学者的重视和积极参与，这也正是上述趋势的佐证。 ２００７年１２月８日至９日，“中国企业管理案例论坛（２００７）” 在中国人民大学召开。此次论坛由中国人民大学商学院和《管理世界》杂志社主办、香港中文大学工商管理学院协办。论坛共收到来自全国４０余个学校及单位的９６篇论文，其中研究型案例６２篇、教学型案例３４篇，涵盖了战略管理、创新管理、财务管理和人力资源管理等众多学科领域。全部投稿匿名处 案例研究方法的规范性 及现状评估 ＊ ———中国企业管理案例论坛（２００７）综述□毛基业 张 霞 ＊本文得到国家自然基金项目（７０６７１１０３）资助，感谢中国人民大学商学院刘军博士和中欧国际工商学院蔡舒恒博士的修改意见。 编者按：为推动中国本土企业的原创性案例的研究与开发，进一步促进中国管理学科案例研究和案 例教学水平的提升，中国人民大学商学院和《管理世界》杂志于２００７年１２月８日～９日，在中国人民大学联合举办了“中国企业管理案例论坛（２００７）”。在会议推荐的同时，本刊通过审稿程序遴选出４篇与会论文，涉及上市公司控制权转移、企业管理模块化运作、高新技术企业的国际化风险与防范及企业自主创新等研究主题。在配发会议综述的基础上，于本期集中刊出３篇（另外１篇已刊发于２００７年第１２期），以期进一步推动企业管理案例研究的发展，并能给案例研究的学者一定的启示，共同探讨案例研究的学术思想和社会实践意义。我们真诚地希望大家继续关注和参与“中国企业管理案例论坛（２００８）”。 摘要：本文试图阐明“什么是”以及“如何做到”规范的案例研究，并提出一套具体的规范性指标。为此，本文首先简要介绍中国企业管理案例论坛（２００７）的主题报告，并对论文进行总体评价。然后本文回顾什么是案例研究方法的规范性以及学术界广为认可的具体实现手段，并归纳出一套具体的规范性指标；随后运用内容分析法，以本次论坛上报告的１８篇研究型案例为样本，对其规范性状况进行评价，希望由此“窥斑见豹”，来审视我国目前案例研究的现状。通过比较发现样本中的案例研究在数据收集和数据分析等方面与规范性指标相差甚远，与国际学术界的差距尤其明显。本文也具体阐述了如何改善和提高案例研究的规范性，以期能给案例研究学者带来启示。 关键词：案例研究 综述 规范性 指标 评价 """""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""# """""""""$ %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%$ """""""""$
什么是案例研究方法？ 管理案例的英语原词为Business Case。Case一词还有译作个案、实例、个例、事例的。在这里，我们将管理案例定义为：“对某一特定管理情景的客观书面的描述或介绍。”介绍的对象往往是一个组织中的人员行动、事件、背景与环境，通过对事实、对话的描述及数据与图表等形式表达出来的。 案例基本上是写实的，是确已发生过的事实的记录，不是杜撰、虚构与主观臆想的产物，不同于小说。案例是对事实的白描，不得带有撰写者的分析与评论。 管理案例有明确的目的，是为适应特定的教学目的而编写的。案例可为学生提供模拟的管理情景，使他们获得锻炼与提高自己分析与解决问题的能力。案例总是以一个或一些问题为经线或核心，围绕着它（们）展开和铺陈其情节的。 如何设计案例研究？ 设计案例研究方案是研究过程中最困难的一环。与其它研究方法不同的是，如何设计案例研究方案尚未成为一门成熟的“学科”。罗伯特·K·殷提出了设计案例研究的一般方法，包括以下几个方面： 研究设计的界定 每一类实证研究都有其隐含的（如果不是明确的）研究设计。就其最本质的意义来说，研究设计是用实证数据把需要研究的问题和最终结论连接起来的逻辑顺序。 研究设计的要素 就案例研究法来说，进行研究设计时要特别注意5个要素：要研究的问题；理论假设（如果有的话）；分析单位；连结数据与假设的逻辑；解释研究结果的标准。 1.分析所要研究的问题 案例研究最适合回答“怎么样”和“为什么”的问题，所以，你进行研究的第一步，就是要准确分析你要研究的问题的性质。 2.提出假设 这是第二个要素。它可以引导你关注要研究的问题，不会滑向与研究无关的问题。例如，假设你要研究组织之间的关系，那么你首先要提出问题：为什么几个组织会联合起来，共同提供某种服务？它们是怎么联合起来提供某种服务的?(例如，为什么电脑制造商和电脑经销商会联合起来，共同提供该产品的售后服务？)这属于“为什么”和“怎么样”的问题，你首先
研究生“现代信号处理”课程大型作业 （以下四个题目任选三题做） 1. 请用多层感知器（MLP ）神经网络误差反向传播（BP ）算法实现异或问题（输入为[00;01;10;11]X T =，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S 型Logistic 函数。 2. 试用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补)，进而实现四带滤波器组；并画出其频响。滤波器设计参数为：F p ＝1.7KHz , F r ＝2.3KHz , F s ＝8KHz , A rmin ≥70dB 。 3. 根据《现代数字信号处理》（姚天任等，华中理工大学出版社，2001）第四章附录提供的数据(pp.352-353)，试用如下方法估计其功率谱，并画出不同参数情况下的功率谱曲线： 1） Levinson 算法 2） Burg 算法 3） ARMA 模型法 4） MUSIC 算法 4. 图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR 系统长M =11), 系统输入是取值为±1的随机序列)(n x ，其均值为零；参考信号)7()(-=n x n d ；信道具有脉冲响应： 1 2(2)[1cos( )]1,2,3()20 n n h n W π-?+=?=???其它 式中W 用来控制信道的幅度失真(W = 2～4, 如取W = 2.9,3.1,3.3,3.5等)，且信道受到均 值为零、方差001.02 =v σ(相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声)(n v 的干扰。试比较基 于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐标下画出其学习曲线): 1） 横向/格-梯型结构LMS 算法 2） 横向/格-梯型结构RLS 算法 并分析其结果。
320 第11章 正交小波构造 我们在上一章中集中讨论了离散小波变换中的多分辨率分析，证明了在空间0V 中存在正交归一基}),({Z k k t ∈-φ，由)(t φ作尺度伸缩及位移所产生的},),({,Z k j t k j ∈φ是j V 中的正交归一基。)(t φ是尺度函数，在有的文献中又称其为“父小波”。同时，我们假定j V 的正交补空间j W 中也存在正交归一基},),({,Z k j t k j ∈ψ，它即是小波基，)(t ψ为小波函数，又称“母小波”。本章，我们集中讨论如何构造出一个正交小波)(t ψ。所谓“正交小波”，指的 是由)(t ψ生成的}),({Z k k t ∈-ψ，或j W 空间中的正交归一基},),({,Z k j t k j ∈ψ。 Daubechies 在正交小波的构造中作出了突出的贡献。本章所讨论的正交小波的构造方法即是以她的理论为基础的。 11.1 正交小波概述 现在举两个大家熟知的例子来说明什么是正交小波及对正交小波的要求, 一是Haar 小波，二是Shannon 小波。 1.Haar 小波 我们在10.1节中已给出Haar 小波的定义及其波形，见图10.1.1(d)，Haar 小波的尺度函数 )(t φ如图10.1.1(a)所示。重写其定义，即 ??? ??-=011 )(t ψ 其它12/12/10<≤<≤t t (11.1.1) ? ??=01 )(t φ 其它10<≤t (11.1.2) 显然, )(t ψ的整数位移互相之间没有重叠，所以)()(),(' 'k k k t k t -=--δψψ，即它们
321 是正交的。同理， )()(),(',,' k k t t k j k j -=δψψ。 很容易推出)(t ψ和)(t φ的傅里叶变换是 4 /4 /sin )(22 /ωωωωj je -=ψ 2 /2 /sin )(2 /ωωωωj e -=Φ 注意式中ω实际上应为Ω。由于Haar 小波在时域是有限支撑的，因此它在时域有着极好的定位功能。但是，由于时域的不连续引起频域的无限扩展，因此，它在频域的定位功能极差，或者说频域的分辨率极差。 上一章指出，Haar 小波对应的二尺度差分方程中的滤波器是： ??????=21,21)(0n h ，??????-=21,2 1 )(1 n h (11.1.5) 它们是最简单的两系数滤波器。 2.Shannon 小波 令 t t t ππφsin )(= (11.1.6) 则 ?? ?=Φ01)(ω 其它π ω≤ (11.1.7) 由于 ?ΦΦ= --ωωωπ φφd k t k t k k )()(21 )(),(',0*,0' )(21')(' k k d e k k j -==? ---δωπ π π ω (11.1.8) 所以{}Z k k t ∈-),(φ构成0V 中的正交归一基。)(t φ称为Shannon 小波的尺度函数。 由于0,0)(V t k ∈φ，100-=⊕V W V ，由二尺度性质，1)2(V k t ∈-φ，因此 ???=Φ-0 1 )(,1ωk 其它πω2≤ (11.1.9) 这样，对0)(W t ∈ψ，有
1.总结学过的滤波器设计方法，用matlab 仿真例子分析不同设计方法的滤波器的性能及适应场合。 答： 1.1模拟低通滤波器的设计方法 1.1.1 Butterworth 滤波器设计步骤： ⑴.确定阶次N ① 已知Ωc 、Ωs 和As 求Butterworth DF 阶数N ② 已知Ωc 、Ωs 和Ω=Ωp()的衰减 Ap 求Butterworth DF 阶数N ③ 已知Ωp 、Ωs 和 Ω=Ωp 的衰减Ap 和As 求Butterworth DF 阶数N 3dB p Ω≠-/10 /1022(/)10 1,(/)101p s A A N N p c s c ΩΩ=-ΩΩ=-则：
⑵.用阶次N 确定 根据公式： 在左半平面的极点即为的极点，因而 1.1.2 切比雪夫低通滤波器设计步骤： ⑴.确定技术指标 归一化： ⑵.根据技术指标求出滤波器阶数N 及： ⑶.求出归一化系统函数 其中极点由下式求出： ()a H s 2,2N ()()a a H s H s -()a H s ,2,,N p Ωp αs Ωs α/1p p p λ=ΩΩ=/s s p λ=ΩΩε0.12 10 1δε=-p δα=
或者由和S 直接查表得 2.数字低通滤波器的设计步骤： （1） 确定数字低通滤波器的技术指标：通带截止频率p ω、通带最大衰减系数 p α、 阻带截止频率ω、阻带最小衰减系数s α。 （2）将数字低通滤波器的技术指标转换成模拟低通滤波器的技术指标。 巴特沃斯： 切比雪夫： N ()a H p /s s p λ=ΩΩ0.1210 1δ ε=-p δα=
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，
案例研究 长期以来,不同领域的研究者们对案例研究持有不尽相同的认识。1984年,罗伯特K.尹为“案例研究”给出了一个经典定义,即:案例研究是一种经验主义的探究,它研究现实生活背景中的暂时现象;在这样一种研究情境中,现象本身与其背景之间的界限不明显,研究者只能大量运用事例证据来展开研究。围绕这一定义及尹、罗伯特·E.斯特克等学者确立的案例研究的分析框架,人们开始逐步就案例研究的性质、研究对象及其作用这类问题形成大体一致的判断。这些共识可以概括为4点: 首先,案例研究是一种经验性的研究,而不是一种纯理论性的研究。案例研究的意义在于回答是“为什么”和“怎么样”的问题(Yin,1994,Stake,2000),而不是回答“应该是什么的问题。 其次,案例研究的研究对象是现实社会经济现象中的事例证据及变量之间的相互关系。案例研究的研究对象决定了,它属于现象学的研究范畴。 再次,案例研究对整体性的要求。案例研究的研究对象是社会经济现象中不同变量之间的相互关系,这决定了案例研究应该是一个整体性的体系,也许它的各个部分并不运转得那么良好,也许它的目的是非理性的,但它始终成为一个整体性的体系。 最后,案例研究的作用。在被研究的现象本身难以从其背景中抽象、分离出来的研究情境中,案例研究是一种行之有效的研究方法。它可以获得其他研究手段所不能获得的数据、经验知识,并以此为基础来分析不同变量之间的逻辑关系,进而检验和发展已有的理论体系。案例研究不仅可以用于分析受多种因素影响的复杂现象,它还可以满足那些开创性的研究,尤其是以构建新理论或精炼已有理论中的特定概念为目的的研究的需要。此外,案例研究作为一种教学方法,它有助于提高人们的判断力、沟通能力、独立分析能力和创造性地解决问题的能力。 案例研究的分类 根据不同的划分标准,可以区分出不同的案例研究型。 服务于不同案例研究类型的方法是不同的,有一些案例研究方法只适用于特定的案例研究类型。也有一些案例研究可以同时综合应用多种案例研究方法。 1.根据研究任务的不同来区分的案例研究类型,即探索型、描述型、例证型、实验型和解释型的案例研究。探索型案例研究往往会超越已有的理论体系,运用新的视角、假设、观点和方法来解析社会经济现象,这类研究以为新理论的形成作铺垫为己任,其特点是缺乏系统的理论体系的支撑,相关研究成果非常不完善。在已有理论框架下,当研究者希望对企业实践活动做出详尽的描述时,可以采用描述型案例研究方法;当研究者希望阐述企业组织创造性实践活动或企业实践的新趋势时,可以采用例证型案例研究方法.当研究者希望检验一个企业中新实践、新流程、新技术的执行情况并评价其收益时,可以采用实验型案例研究方法。解释性案例研究则适用于运用已有的理论假设来理解和解释现实中企业实践活动的研究任务。 2.根据实际研究中运用案例数量的不同,案例研究可以分为单一案例研究和多案例研究。单一案例研究主要用于证实或证伪已有理论假设的某一个方面的问题,它也可以用作分析一个极端的、独特的和罕见的管理情境。通常,单一案例研究不适用于系统构建新的理论框架。以凯思琳M.德艾森豪威尔为代表的学者偏好于多案例研究方法,其观点是,多案例研究能够更好、更全面地反映案例背景的不同方面,尤其是在多个案例同时指向同一结论的时候,案例研究的有效性将显
南邮研究生“现代信号处理”期末课程大作业 （四个题目任选三题做） 1. 请用多层感知器（MLP ）神经网络误差反向传播（BP ）算法实现异或问题（输入为[00;01;10;11]X T =，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S 型Logistic 函数。 2. 试用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补)，进而实现四带滤波器组；并画出其频响。滤波器设计参数为：F p ＝1.7KHz , F r ＝2.3KHz , F s ＝8KHz , A rmin ≥70dB 。 3. 根据《现代数字信号处理》（姚天任等，华中理工大学出版社，2001）第四章附录提供的数据(pp.352-353)，试用如下方法估计其功率谱，并画出不同参数情况下的功率谱曲线： 1） Levinson 算法 2） Burg 算法 3） ARMA 模型法 4） MUSIC 算法 4. 图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR 系统长M =11), 系统输入是取值为±1的随机序列)(n x ，其均值为零；参考信号)7()(-=n x n d ；信道具有脉冲响应： 1 2(2)[1cos( )]1,2,3()20 n n h n W π-?+=?=???其它 式中W 用来控制信道的幅度失真(W = 2～4, 如取W = 2.9,3.1,3.3,3.5等)，且信道受到均 值为零、方差001.02 =v σ(相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声)(n v 的干扰。试比较基 于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐标下画出其学习曲线): 1） 横向/格-梯型结构LMS 算法 2） 横向/格-梯型结构RLS 算法 并分析其结果。
AR 模型的功率谱估计BURG 算法的分析与仿真 钱平 （信号与信息处理 S101904010） 一．引言 现代谱估计法主要以随机过程的参数模型为基础，也可以称其为参数模型方法或简称模型方法。现代谱估计技术的研究和应用主要起始于20世纪60年代，在分辨率的可靠性和滤波性能方面有较大进步。目前，现代谱估计研究侧重于一维谱分析，其他如多维谱估计、多通道谱估计、高阶谱估计等的研究正在兴起，特别是双谱和三谱估计的研究受到重视，人们希望这些新方法能在提取信息、估计相位和描述非线性等方面获得更多的应用。 现代谱估计从方法上大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计两种。基于参数建摸的功率谱估计是现代功率谱估计的重要内容，其目的就是为了改善功率谱估计的频率分辨率，它主要包括AR 模型、MA 模型、ARMA 模型，其中基于AR 模型的功率谱估计是现代功率谱估计中最常用的一种方法，这是因为AR 模型参数的精确估计可以通过解一组线性方程求得，而对于MA 和ARMA 模型功率谱估计来说，其参数的精确估计需要解一组高阶的非线性方程。在利用AR 模型进行功率谱估计时，必须计算出AR 模型的参数和激励白噪声序列的方差。这些参数的提取算法主要包括自相关法、Burg 算法、协方差法、 改进的协方差法，以及最大似然估计法。本章主要针对采用AR 模型的两种方法：Levinson-Durbin 递推算法、Burg 递推算法。 实际中，数字信号的功率谱只能用所得的有限次记录的有限长数据来予以估计，这就产生了功率谱估计这一研究领域。功率谱的估计大致可分为经典功率谱估计和现代功率谱估计，针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出了现代谱估计，AR 模型谱估计就是现代谱估计常用的方法之一。 信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一，通常是求其功率谱来进行频谱分析。功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。然而，实际应用中的平稳随机信号通常是有限长的，只能根据有限长信号估计原信号的真实功率谱，这就是功率谱估计。 二．AR 模型的构建 假定u(n)、x(n)都是实平稳的随机信号，u(n)为白噪声，方差为 ，现在，我们希望建立AR 模型 的参数和x(n)的自相关函数的关系，也即AR 模型的正则方程(normal equation)。 由 )}()]()({[)}()({)(1 n x m n u k m n x E m n x n x E m p k k x a r ++-+-=+=∑= )()()(1 m k m m r r a r xu x p k k x +--=∑= (1) 由于u(n)是方差为 的白噪声，有 ?? ?=≠=-0 00)}()({2 m m m n x n u E σ （2） 由Z 变换的定义， ，当 时，有h(0)=1。综合（1）及（2）两式， ???????=-≥--=∑∑==0)(1)()(1 2 1 m k m k m m p k x k p k x k x r a r a r σ （3） 在上面的推导中，应用了自相关函数的偶对称性。上式可写成矩阵式：