科研报告 课程名称：信号检测与估值 题目：匹配滤波器在雷达信号中的应用院（系）：信息与控制工程学院 专业方向：信号与信息处理 姓名：许娟 学号：1508210675 任课教师：毛力 2015 年1月14日
匹配滤波器在雷达信号中的应用 摘要 本文介绍了雷达系统及有关匹配滤波器的主要内容，着重介绍与分析了雷达系统信号处理的脉冲压缩(匹配滤波)现代雷达技术，雷达系统通过脉冲压缩解决解决雷达作用距离和距离分辨力之间的矛盾，最后实现对雷达目标的检测。关键词:雷达系统脉冲压缩
Abstract This paper introduces the radar system and the main content of the matched filter, this paper introduces and analyses emphatically the signal processing of the pulse compression radar system (matched filtering) of modern radar technology, by pulse compression radar system to solve the contradiction between the radar range and distance resolution,finally the realization of the radar target detection. Keywords:pulse compression radar system
2012年TI杯四川省大学生电子设计竞赛 微弱信号检测装置（A题） 【本科组】
微弱信号检测装置（A题） 【本科组】 摘要：本设计是在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值，采用TI公司提供的LaunchPad MSP430G2553作为系统的数据采集芯片，实现微弱信号的检测并显示正弦信号的幅度值的功能。电路分为加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路、以及数码管显示电路组成。当所要检测到的微弱信号在强噪音环境下，系统同时接收到函数信号发生器产生的正弦信号模拟微弱信号和PC机音频播放器模拟的强噪声，送到音频放大器INA2134，让两个信号相加。再通过由电位器与固定电阻构成的纯电阻分压网络使其衰减系数可调（100倍以上），将衰减后的微弱信号通过微弱信号检测电路，检测电路能实现高输入阻抗、放大、带通滤波以及小信号峰值检测，检测到的电压峰值模拟信号送到MSP430G2553内部的10位AD 转换处理后在数码管上显示出来。本设计的优点在于超低功耗 关键词：微弱信号MSP430G2553 INA2134 一系统方案设计、比较与论证 根据本设计的要求，要完成微弱正弦信号的检测并显示幅度值，输入阻抗达到1MΩ以上，通频带在500Hz~2KHz。为实现此功能，本设计提出的方案如下图所示。其中图1是系统设计总流程图，图2是微弱信号检测电路子流程图。 图1系统设计总流程图 图2微弱信号检测电路子流程图
1 加法器设计的选择 方案一：采用通用的同相/反相加法器。通用的加法器外接较多的电阻，运算繁琐复杂，并且不一定能达到带宽大于1MHz，所以放弃此种方案。 方案二：采用TI公司的提供的INA2134音频放大器。音频放大器内部集成有电阻，可以直接利用，非常方便，并且带宽能够达到本设计要求，因此采用此方案。 2 纯电阻分压网络的方案论证 方案一：由两个固定阻值的电阻按100:1的比例实现分压，通过仿真效果非常好，理论上可以实现，但是用于实际电路中不能达到预想的衰减系数。分析：电阻的标称值与实际值有一定的误差，因此考虑其他的方案。 方案二：由一个电位器和一个固定的电阻组成的分压网络，通过改变电位器的阻值就可以改变其衰减系数。这样就可以避免衰减系数达不到或者更换元器件的情况，因此采用此方案。 3 微弱信号检测电路的方案论证 方案一：将纯电阻分压网络输出的电压通过反相比例放大电路。放大后的信号通过中心频率为1kHz的带通滤波器滤除噪声。再经过小信号峰值电路，检测出正弦信号的峰值。将输出的电压信号送给单片机进行A/D转换。此方案的电路结构相对简单。但是，输入阻抗不能满足大于等于1MΩ的条件，并且被测信号的频率只能限定在1kHz，不能实现500Hz~2KHz 可变的被测信号的检测。故根据题目的要求不采用此方案。 方案二：检测电路可以由电压跟随器、同相比例放大器、带通滤波电路以及小信号峰值检测电路组成。电压跟随器可以提高输入阻抗，输入电阻可以达到1MΩ以上，满足设计所需；采用同相比例放大器是为了放大在分压网络所衰减的放大倍数；带通滤波器为了选择500Hz～2KHz的微弱信号；最后通过小信号峰值检测电路把正弦信号的幅度值检测出来。这种方案满足本设计的要求切实可行，故采用此方案。 4 峰值数据采集芯片的方案论证 方案一：选用宏晶公司的STC89C52单片机作为。优点在于价格便宜，但是对于本设计而言，必须外接AD才能实现，电路复杂。
信号的统计检测理论 信号的统计检测理论是随机信号处理的基础理论之一。在随机信号特性统计描述的基础上，研究信号状态的最佳判决及其检测性能，是信号统计检测理论的主要任务。 本章概述了信号统计检测的基本概念、合理判决方法、判决结果和判决概率；重点讨论了信号统计检测各种最佳的概念、最佳判决式和检测性能的分析方法及参量信号的最佳检测理论和方法；还讨论了信号的序列检测，一般高斯信号的检测及复信号的检测等问题。 1．贝叶斯准则 在二元信号情况下，考虑判决概率P(H i |H j )，各假设H j 的先验概率P(H j )和各种判决所付出代价的代价因子c ij (i,j =0,1;c ij,i ≠j >c jj )，其平均代价为 C = c ij P(H j )P(H i |H j )1 i=0 1j=0 (.2) 所谓贝叶斯准则，就是在假设H j 的先验概率P(H j )已知，各种判决代价因子c ij 给定的情况下，使平均大家C 最小的准则。 贝叶斯准则的最佳判决式，其似然比检验形式为 λ(x )?p (x |H 1)p (x |H 0) H 1?H 0 P H 0 (c 10?c 00)P H 1 (c 01?c 11)?η 式中，λ(x)是似然比函数，决定于观测信号(x|H j )的统计特性，与P(H j )，c ij 无关；η是似然比门限，决定于P(H j )和c ij ，与(x|H j )的统计特性无关。这样，能够实现任意(x|H j )统计特性下和任意P(H j )，c ij 下使平均代价C 最小的最佳信号检测。 2．最小平均错误概率准则 如果假设H j 的先验概率P H j (j =0,1)已知，各种判决的代价因子c ij =1?δij ，则平均错误概率 P e = P H j P H i H j 1 i=0 i ≠j 1j=0=P H 0 P H 1 H 0 +P H 1 P H 0 H 1 .7 使平均错误概率P e 最小的准则，称为最小平均错误概率准则。 最小平局错概率准则的似然比检验形式为 λ(x)?p(x|H 1)p(x|H 0)H 1?H 0 P H 0 P H 1 ?η 如果假设H j 的先验概率相等，即P H 0 =P H 1 ，则η=1，称为最大似然比准则。 3．奈曼—皮尔逊准则 在错误判决概率P H 1 H 0 =α约束下，使正确判决概率P H 1 H 1 最大的准则，称为奈曼—皮尔逊准则。 奈曼—皮尔逊准则的似然比检验形式为
信号检测与估计理论简答题 1.维纳滤波器与卡尔曼滤波器的区别 维纳滤波器： 1)只用于平稳随机过程。 2)该系统常称为最佳线性滤波器。它根据全部过去和当前的观测信号来估计信号的波形，它的解是以均方误差最小条件所得到的系统的传递函数H(Z)的形式给出的。 3)信号和噪声是用相关函数表示的。 卡尔曼滤波器： 1)平稳随机过程和不平稳随机过程均适用。 2)该系统常称为线性最优滤波器。它不需要全部过去的观测数据，可根据前一个的估计值和最近的观察数据来估计信号的当前值，它是用状态方程和递推方法进行估计的，其解是以估计的形式给出的。 3)信号和噪声是用状态方程和测量方程表示的。 2.解释白噪声情况下正交函数集的任意性 设)0)(()()(T t t n t s t x ≤≤+=中，噪声n(t)是零均值、功率谱密度为2/)(0N w P n =的白噪声，其自相关函数)(2)(0 u t N u t r n -= -δ。于是，任意取正交函数集)()},({t x t f k 的展 开系数 j x 和 k x (k=1,2,…)的协方差为 )])([(k k j j s x s x E --] )()()()([00??=T k j T du u f u n dt t f t n E ????????=T T k j dt du u f u n t n E t f 00)()]()([)(? ???????-=T T k j dt du u f u t t f N 0 00)()()(2 δjk k T j N dt t f t f N δ2 )()(2 = =? 当k j ≠时，协方差0 )])([(=--k k j j s x s x E ，这说明，在n(t)是白噪声的条件下，取任 意正交函数集)}({t f k 对平稳随机过程k x (k=1,2,…)之间都是互不相关的。这就是白噪声条件下正交函数集的任意性。 3.请说明非随机参量的任意无偏估计量的克拉美-罗不等式去等号成立的条件和用途 克拉美-罗不等式] )),(ln [(1 ])?[(2 2θ θθ θ??≥-x p E E 或 )] ),(ln [(1 ])?[(22 2θθθ θ??-≥-x p E E 当且仅当对 所有的x 和θ 都满足 k x p )?(),(ln θ θθθ-=??时，不等式去等号成立。其中k 是任意非零常 数。 用途：当不等式去等号的条件成立时，均方误差取克拉美-罗界，估计量θ? 是无偏有效的。以此，随机参量下的克拉美-罗不等式和取等号的条件可用来检验随机参量θ的任意无偏估计量θ? 是否有效。若估计量无偏有效，则其均方误差可由计算克拉美-罗界求得。 4.简述最小的均方误差估计与线性最小均方误差估计的关系。 在贝叶斯估计中讨论的随机矢量θ的最小均方误差估计，估计矢量mse θ可以是观测矢
现代雷达信号检测报告
现代雷达信号匹配滤波器报告 一 报告的目的 1.学习匹配滤波器原理并加深理解 2.初步掌握匹配滤波器的实现方法 3.不同信噪比情况下实现匹配滤波器检测 二 报告的原理 匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，下面从实信号的角度 来说明匹配滤波器的形式。一个观测信号)(t r 是信号与干扰之和，或是单纯的干扰)(t n ，即 ? ??+=)()()()(0t n t n t u a t r (1) 匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，对线性处理采用最大信噪比准则。以)(t h 代表线性系统的脉冲响应，当输入为(1)所示时，根据线性系统理论，滤波器的输出为 ?∞ +=-=0)()()()()(t t x d h t r t y ?τττ (2) 其中 ?∞ -=0 0)()()(τττd h t u a t x ， ?∞ -=0 )()()(τττ?d h t n t (3) 在任意时刻，输出噪声成分的平均功率正比于 [ ] ??∞∞=?? ? ???-=0 20202 |)(|2)()(|)(|τττττ?d h N d h t n E t E (4) 另一方面，假定滤波器输出的信号成分在0t t =时刻形成了一个峰值，输出信 号成分的峰值功率正比于 2 02 2 0)()()(? ∞ -=τττd h t u a t x (5) 滤波器的输出信噪比用ρ表示，则
[ ] ?? ∞ ∞ -= = 2 02 02 2 20|)(|2)()(| )(|) (τ ττ ττ?ρd h N d h t u a t E t x (6) 寻求)(τh 使得ρ达到最大，可以用Schwartz 不等式的方法来求解.根据Schwartz 不等式，有 ??? ∞ ∞ ∞ -≤-0 20 2 02 0|)(||)(|)()(τττττ ττd h d t u d h t u (7) 且等号只在 )()()(0*τττ-==t cu h h m (8) 时成立。由式(1)可知匹配滤波器的脉冲响应由待匹配的信号唯一确定，并且是该信号的共轭镜像。在0=t t 时刻，输出信噪比SNR 达到最大。 在频域方面，设信号的频谱为 ，根据傅里叶变换性质可知，匹配滤 波器的频率特性为 (9) 由式(9)可知除去复常数 c 和线性相位因子 之外，匹配滤波器的频率 特性恰好是输入信号频谱的复共轭。式 (2)可以写出如下形式： (10) (11) 匹配滤波器的幅频特性与输入信号的幅频特性一致，相频特性与信号的相位谱互补。匹配滤波器的作用之一是：对输入信号中较强的频率成分给予较大的加权，对较弱的频率成分给予较小的加权，这显然是从具有均匀功率谱的白噪声中过滤出信号的一种最有效的加权方式；式(11)说明不管输入信号有怎样复杂的非线性相位谱，经过匹配滤波器之后，这种非线性相位都被补偿掉了，输出信号仅保留保留线性相位谱。这意味着输出信号的各个频率分量在时刻达到同相位，同相相加形成输出信号的峰值，其他时刻做不到同相相加，输出低于峰值。 匹配滤波器的传输特性 ,当然还可用它的冲激响应 来表示，这时有：
信号检测综合训练 说明书 题目：振动信号检测系统设计 学院：电气工程与信息工程学院 班级：电子（2）班 姓名: 钱鹏鹏 学号：11260224 指导老师：缑新科 2014.12.07
摘要 机械在运动时，由于旋转体的不平衡、负载的不均匀、结构刚度的各向异性、间隙、润滑不良、支撑松动等因素，总是伴随着各种振动。机械振动在大多情况下是有害的，振动往往会降低机器性能，破坏其正常工作，缩短使用寿命，甚至导致事故。机械振动还伴随着同频率的噪声，恶化环境，危害健康。另一方面，振动也被利用来完成有用工作，如运输、夯实、清洗、粉碎、脱水等。这时必须正确选择振动参数，充分发挥振动机械的性能。在现代企业管理制度中，除了对各种机械设备提出低振动和低噪声要求外，还需随时对机器的运行状况进行监测、分析、诊断，对工作环境进行控制。为了提高机械结构的抗振性能，有必要进行机械机构振动分析和振动设计，这些都离不开振动测试。 本文在此基础上设计了一种专用的振动信号检测系统，具有功耗低、体积小、精度高等优点。 信号检测的内容要求： 通过MCS-51系列单片机设计振动信号检测系统。要求如下： 1 振动信号的特点，选择合适的传感器，并设计相应的检测电路； 2 将设计完成的检测电路，通过软件防真验证； 3 主要设计指标：可测最大加速度：-5m/s~+5m/s;可测最大速度：-0.16m/s~+0.16m/s；可测最大位移：-5mm~+5mm；通频带：0.05Hz~35Hz；转换精度：8bit；采样频率：128Hz 4 利用LCD显示振动信号，有必要的键盘控制。
总体设计方案介绍： 本系统由发射电路和接收电路组成。发射电路主要由加速度传感器构成。接收电路由单片机最小系统和外部串口以及显示部分模块三部分组成。。 硬件电路设计： （1）使用MMA8452加速度传感器和STC89C52单片机来实现。 一.设计目的:了解加速度传感器的工作机理，以及单片机的各种性能； 二.设计器材:电源、proteus7.7软件、89C52，MMA8452加速度传感器，导线若干。 三．设计方案介：该系统目的是便于对一些物理量进行监视、控制。本设计以加速度传感器显示出加速度信号即振动信号，再通过单片机将信号从串口接入电脑显示出来，即完成振动信号的检测功能。 （2）振动传感器的分类 1、相对式电动传感器 电动式传感器基于电磁感应原理，即当运动的导体在固定的磁场里切割磁力线时，导体两端就感生出电动势，因此利用这一原理而生产的传感器称为电动式传感器。 相对式电动传感器从机械接收原理来说，是一个位移传感器，由于在机电变换原理中应用的是电磁感应电律，其产生的电动势同被测振动速度成正比，所以它实际上是一个速度传感器。 2、电涡流式传感器 电涡流传感器是一种相对式非接触式传感器，它是通过传感器端部与被测物体之间的距离变化来测量物体的振动位移或幅值的。电涡流传感器具有频率范围宽（0～10 kHZ），线性工作范围大、灵敏度高以及非接触式测量等优点，主要应用于静位移的测量、振动位移的测量、旋转机械中监测转轴的振动测量。 3、电感式传感器 依据传感器的相对式机械接收原理，电感式传感器能把被测的机械振动参数的变化转换成为电参量信号的变化。因此，电感传感器有二种形式，一是可变间隙，二是可变导磁面积。 4、电容式传感器 电容式传感器一般分为两种类型。即可变间隙式和可变公共面积式。可变间隙式可以测量直线振动的位移。可变面积式可以测量扭转振动的角位移。 5、惯性式电动传感器 惯性式电动传感器由固定部分、可动部分以及支承弹簧部分所组成。为了使传感器工作在位移传感器状态，其可动部分的质量应该足够的大，而支承弹簧的刚度应该足够的小，也就是让传感器具有足够低的固有频率。根据电磁感应定律，感应电动势为：u=Blx&r 。式中B为磁通密度，l为线圈在磁场内的有效长度，r x&为线圈在磁场中的相对速度。 从传感器的结构上来说，惯性式电动传感器是一个位移传感器。然而由于其输出的电信号是由电磁感应产生，根据电磁感应电律，当线圈在磁场中作相对运动
Guangdong University of Education 实验报告 名称：信号检测论 课程名称：实验心理学 学号： 姓名： 年级： 专业名称：应用心理学
实验名称：信号检测论 摘要：本实验的目的在于通过重量鉴别，学习信号检测论实验的有无法；考察不同先定概率下被试的辨别力和判定标准；绘出受试者的操作特性曲线。 引言 随着阈限理论和近代科学技术的发展，一种新的心理物理法——信号检测论诞生了。信号检测论（或讯号侦察论、讯号觉察论）（signal detectiontheory，简称SDT）乃是信息论的一个分支，研究的对象是信息传输系统中信号的接受部分。它最早用于通讯工程中，即借助于数学的形式描述“接受者”在某一观察时间将掺有噪音的信号从噪音中辨别出来。 信号检测论的形成有一个发展过程。早在20世纪20年代末，就有人对信息传输的理论进行了讨论，引进信息量的概念，并取得初步的结果。到了40年代初，人们便清楚地认识到，由于接受的信息带有某种随机的性质，因此，系统本身的结构也必须适应于它所接收和处理的信息这种统计性质。1941～1942年，人们开始将统计方法应用于通讯系统研究中，从而建立了最佳线性滤波理论——维纳滤波理论（Wiener’s filter theory）。从最小均方差准则出发，得出了对线性滤波器最佳传输函数的要求。1943年，人们在雷达技术发展需要的推动下，在研究如何提高雷达检测能力时，提出了一种最佳线性滤波理论。人们在同噪音进行斗争中总结出来的各种方法，实质上都是有意识地利用信号与噪音的统计特性来尽可能抑制噪音，从而提取信号的。1946～1948年建立了基础信息论和潜在抗干扰理论。后者是用概率方法研究高斯噪音中接收信号的理想接收机问题，将那种能够使错误判断概率为最小的接收机称为理想接收机。申农（Shannon，1948）便认识到对消息的事先确定性这一点恰恰是在通信的对象的基础上建立起来了信息论的基础理论。几年以后，于1950年人们开始把信息量概念引用于雷达信号检测中来，提出一系列综合最佳雷达系统的新观念。其基本特点在于，理想接收机应当能从信号与噪音混合波形中提取最多的有用信号。从50年代起，人们在广泛运用现代数学工具基础上，建立了比较系统的信号检测理论。 信号检测理论除了对雷达、声纳、通讯、自动控制等技术的发展奠定了理论基础外，目前还在心理学、地震学、天文学、生物物理学以及其他科学领域里获得了广泛地应用和发展。同时，信号检测论在这些学科中的应用，又反过来推动了信号检测论不断完善和发展。 那么信号检测论为什么能用于心理学中呢？这是由于人的感官、中枢分析综合过程可看作一个信息处理系统（或讯息处理系统），因此有可能应用信号检测论中的一些概念和方法对它进行分析。信号检测论还可以从另一个侧面加深人们对感受系统的理解。通常把刺激变量看作是信号，把刺激中的随机物理变化或感知处理信息中的随机变化看作是噪音。这样，人作为一个接收者对刺激的辨别问题便可等效于一个在噪音中检测信号的问题。显然噪音的统计特性确定后，便可应用信号检测论处理心理学实验结果。于是，坦纳和斯韦茨（Tanner
信号检测与估计理论在雷达系统方面的应用 摘要：随着互联网应用的普及及发展，信号的检测与估计技术的应用也越来越受到人们的关注。雷达中的信号检测是一个综合性问题，涉及多个学科，多领域知识，所以它是科学领域最为关注的问题。近年来已经开展了大量雷达系统信号实现方法相关的研究课题，其中回波信号的检测和估计是最为重要的方面。本论文就是针对雷达信号检测和估计的精确性问题加以展开的。 关键词：雷达系统，信号估计，信号检测 第一章雷达系统 1.1起源和发展 早期雷达用接收机、显示器并靠人眼观察来完成信号检测和信息提取的工作。接收机对目标的回波信号进行放大、变频和检波等，使之变成能显示的视频信号，送到显示器。人们在显示器的荧光屏上寻找类似于发射波形的信号，以确定有无目标存在和目标的位置。随着雷达探测距离的延伸,回波变弱,放大倍数需要增加。于是，接收机前端产生的噪声和机外各种干扰也随着信号一起被放大，而成为影响检测和估计性能的重要因素。这时,除了降低噪声强度之外,还要研究接收系统频带宽度对发现回波和测量距离精度的影响。这是对雷达检测理论的初期研究。后来，人们开始在各种干扰背景中对各种信号进行检测和估计的理论研究，其中有些结论，如匹配滤波理论，关于滤波、积累、相关之间等效的理论，测量精度极限的理论，雷达模糊理论等，已在实际工作中得到应用. 1.2雷达的概述 雷达的英文名字是radar,是“无线电探测与定位”的英文缩写。雷达的基本任务是探测感兴趣的目标，测定有关目标的距离、方问、速度等状态参数。雷达主要由天线、发射机、接收机（包括信号处理机）和显示器等部分组成。
雷达发射机产生足够的电磁能量，经过收发转换开关传送给天线。天线将这些电磁能量辐射至大气中，集中在某一个很窄的方向上形成波束，向前传播。电磁波遇到波束内的目标后，将沿着各个方向产生反射，其中的一部分电磁能量反射回雷达的方向，被雷达天线获取。天线获取的能量经过收发转换开关送到接收机，形成雷达的回波信号。由于在传播过程中电磁波会随着传播距离而衰减，雷达回波信号非常微弱，几乎被噪声所淹没。接收机放大微弱的回波信号，经过信号处理机处理，提取出包含在回波中的信息，送到显示器，显示出目标的距离、方向、速度等。 为了测定目标的距离，雷达准确测量从电磁波发射时刻到接收到回波时刻的延迟时间，这个延迟时间是电磁波从发射机到目标，再由目标返回雷达接收机的传播时间。根据电磁波的传播速度，可以确定目标的距离为：S=CT/2 其中S：目标距离；T：电磁波从雷达到目标的往返传播时间；C：光速 1.3雷达的工作原理 雷达是利用目标对电磁波的反射(或称为二次散射)现象来发现目标并测定其位置的空间任一目标所在位置可用下列三个坐标来确定:1>目标的斜距R;2>方位角a;3>仰角B。同时也就是说根据雷达接收到的信号检查是否含有目标反射回波，并从反射回波中测出有关目标状态的数据。 第二章雷达中的信号检测 雷达的基本任务是发现目标并测定其坐标通常目标的回波信号中总是混杂着噪声和各类干扰而噪声和各种干扰信号均具有随机持性在这种条件下发现目标的问题属于信号检测的范畴信号检测理论就是要解决判断信号是否存在的方法及其最佳处理方式。
不同材料对被试计算信号检测的辨别力的影响 1、引言 信号检测论是信号量论的一个重要分支，1954年，美国心理学W.P.Tanner 和J.A.Swets把它应用于人的知觉过程，使心理物理学方法发展到一个新的阶段。而现在已扩展到记忆、思维、个性等领域。最早把SDT用于再认实验的是Egar，在1958年提出的。 2.实验目的 2.1了解信号检测论可以用于再认实验； 2.2学会计算信号检测论的辨别力指标d′和反应偏向指标β和C。 3实验方法 3.1被试 被试为本小组成员，两名男生，两名女生 3.2仪器与材料 EP2004型心理实验台及EPT801速示仪，具体图形卡片、抽象图形卡片、文字图形卡片各50张。 3.3实验程序 3.3.1将主机与附机EPT801速示仪连接好，打开电源，按<运行／待机>键。 3.3.2主试根据显示屏内容设置：联机模式→信号检测论→学号→姓名→A视场(2秒) →间隔(7秒) →测试(25)，主试把具体卡片中的“旧”卡片抽出随机排列好，把第1张插入A视场，讲完指导语后，按<确定>键，主机背后绿色指示灯亮，提示被试实验开始。实验时屏幕上“>”指着间隔时，主试依次将“旧”卡片插入A视场，直至测试暂停，鸣响。主试将看过的卡片与没有看过的“新”卡片混合，按卡片编号排列好，选再做一次设置中次数改为50次，其余不变，再次向被试呈现，直至做满50次，鸣响，黄色指示灯亮，第1材料实验结束。稍事休息3分钟，主试选再做一次，按上述相同方法测试抽象卡片和词卡片。 3.3.3被试见绿色指示灯后，眼睛靠近观察窗口，手按附机上的《确定》键，测试即开始，当同样材料第二次呈现时，被试根据指导语作出反应，直至做满50次，鸣响，黄色指示灯亮，实验结束。 4实验结果 4.1计算辨别力指标d′和反应偏向指标β和C。
摘要 雷达通过对回波信号进行接收检测处理来识别复杂回波中的有用信息．其中，雷达信号波形的选择与设计有着相当重要的作用，它直接影响到雷达发射机形式的选择、信号处理方式、雷达的作用距离及抗于扰、抗截获等很多重要问题。所以，为了选择或者设计出适合特定用途的雷达信号形式，在对雷达系统设计之前有必要研究各种雷达信号的性能。雷达信号模糊函数全面地反映了雷达所发射的信号在距离和速度二维上的测量精度和分辨率，因此，雷达信号模糊函数理论对于雷达最优波形设计具有非常重要的意义。 现代信息技术的发展对现代雷达系统在有效作用距离、分辨率、测量精度以及电子对抗诸多方面提出了越来越高的要求。针对现代雷达的特殊用途，模糊函数理论为系统研究最优波形提供了基本的研究平台。模糊函数把雷达接收机输出信号的复包络描述为雷达目标距离和径向速度的函数，它可以提供分辨力、测量精度和杂波抑制等重要信息。模糊函数可以作为单一目标距离和速度的精度与分辨率评估尺度参数，根据这些参数还可以可靠区分多个目标．采用仿真的方法对雷达信号及其性能进行研究具有许多优越性。首先，通过仿真可以在不更改主要的硬件和软件的情况下，灵活地选择和改变参数值。第二，仿真可使雷达信号的设计人员通过改变参数，评价不同作战环境下各种参数对雷达系统性能的影响。第三，对关键技术及参数在仿真中加以研究，可节省大量的人力、物力和财力，并且具有很高的灵活性和可重复性，从而达到节省研制费用、缩短研制周期的目的。 本文基于雷达信号波形设计，从几类雷达发射信号出发，推导出不同雷达信号的模糊函数的数学模型，并绘制出模糊函数图，根据模糊函数图分析各类信号特点。在此基础上，根据雷达系统的要求（如分辨力、精度、抗干扰等），对线性调频信号雷达进行了仿真实验，评估所设计雷达信号的实用的价值。本文在波形设计过程中主要采用Ｍａｔｌａｂ对各模块进行功能建模和仿真，取得了较好的仿真效果。仿真研究表明，模糊函数全面反映了雷达所发射的信号在距离和速度上的测量精度和分辨能力。在给定目标环境的条件下，模糊函数可以作为设计和选择合适的雷达信号的重要方法。 关键词：雷达信号，波形设计，模糊函数。模糊函数图 第１章引言 随着我国科学事业的迅速发展，雷达研制已进入一个崭新的阶段。人造地球卫星、飞船、火箭、导弹的发射成功，都离不开高精度的雷达设备，目标分辨已成为雷达设计中突出的实际问题。模糊函数是对雷达信号进行分析研究和波形设计的有效工具，是雷达信号理论中极为重要的一个概念。模糊函数最初是在研究雷达目标分辨力问题时提出的，并从衡量两个不同距离和不同径向速度目标的分辨度出发提出了模糊函数的定义。但模糊函数不仅可以说明分辨力，还可以说明测量精度，测量模糊度以及抗干扰状况等问题。 １．１雷达信号模糊函数研究的重要意义
13 3.1 内容提要及结构 本章首先介绍信号检测的实质和信号检测的数学基础：贝叶斯统计，讨论信号检测的基本原理。然后，讨论确知信号检测，包括二元确知信号检测和多元确知信号检测。最后，讨论随机参量信号检测，包括二元随机参量信号检测和多元随机参量信号检测。 本章内容逻辑结构如图3.1.1所示。 2.2 目的及要求 本章的目的是使学习者理解信号检测的实质，熟悉贝叶斯统计的主要内容（基本观点、贝叶斯假设、贝叶斯定理、贝叶斯统计推断及贝叶斯统计决策）。掌握基于贝叶斯统计决策方法的信号检测的基本原理。从使用条件、准则、检测判决式、信号检测结构及检测性能分析 图3.1.1 内容逻辑结构图 信号检测 的基本理论 二元随机参 量信号检测 贝叶斯风险准则 最大平均后验概率准则 奈曼-皮尔逊准则 最大广义似然准则 极小极大准则 确知信号 检测 多元确知 信号检测 贝叶斯准则 最大后验概率准则 最大似然准则 二元确知 信号检测 最小平均错误概率准则 贝叶斯风险准则 最大后验概率准则 奈曼-皮尔逊准则 最大似然准则 极小极大准则 多元随机参 量信号检测 随机参量 信号检测 信号检测 的基本原理 信号检测 的实质 信号检测 的数学基础
等方面，理解和掌握二元确知信号检测方法、多元确知信号检测方法及二元随机参量信号检测方法。熟悉多元随机参量信号检测的基本原理。 3.3 学习要点 3.3.1 信号检测的实质 ●内容提要：本小节主要简述信号检测的实质与思路。 ●关键点：理解简述信号检测的实质与思路。 1．信号检测的实质 针对随机信号的假设检验问题，是随机信号的贝叶斯假设检验，是应用贝叶斯统计决策研究随机信号的假设检验问题。 2．信号检测的思路 将观测信号看作总体，应用贝叶斯统计决策，先假设，再抽样，后检验。 3.3.2 信号检测的数学基础 ●内容提要：本小节主要介绍贝叶斯统计的基本观点、贝叶斯假设、相关的概率分布和概率密度、贝叶斯定理、贝叶斯统计推断及贝叶斯统计决策；将信号检测与贝叶斯统计结合，说明信号检测的思路。 ●关键点：理解先验分布、似然函数、后验概率密度、样本概率密度及联合概率密度的物理意义，掌握贝叶斯统计的基本观点、贝叶斯统计推断及贝叶斯统计决策原理。 1．贝叶斯统计 （1）贝叶斯方法：基于贝叶斯定理的系统阐述和解决统计问题的理论和方法。 （2）贝叶斯统计：采用贝叶斯方法研究统计问题的理论和方法。 （3）贝叶斯统计主要包括贝叶斯统计推断和贝叶斯统计决策两个方面的内容。 2．贝叶斯统计的基本观点 ①把任意一个未知参量都看成随机变量，应用一个概率分布去描述它的未知状况，该分布称为先验分布。先验分布是在抽样前就有的关于未知参量的先验信息的概率陈述。②通过贝叶斯定理，用数据（也就是样本）来调整先验分布，得到一个后验分布。③任何统计问题都应由后验分布决定。 3．贝叶斯假设 如果没有任何以往的知识和经验来帮助人们确定先验分布，可以采用均匀分布作为先验分布，这种确定先验分布的原则称为贝叶斯假设。均匀分布的先验信息是最不利的先验信息。 4．贝叶斯统计的相关概率分布和概率密度 （1）先验分布：对于依赖于参量的随机变量，在对随机变量抽样前就能确定的参量的概率或概率密度。 （2）似然函数：对于依赖于参量的随机变量，以参量为前提条件的随机变量观测样本的条件概率密度，称为似然函数。 似然函数描述了在参量已假定的前提条件下，随机变量观测样本的统计特性，它反映了14
信号检测论——有无法 摘要本次实验采用信号检测论中的有无法，检验了甲，乙两名女性被试在呈现信号和噪音的先定概率发生变化时，其辨别力和判定标准是否都受到影响。结果发现，随着先定概率的减小，两被试判断标准渐渐变的严格，被试的辨别能力大体上渐渐也在提高。 关键词信号检测论有无法ROC曲线辨别力判断标准 本次实验尝试用信号检测论—有无法，来检验当呈现信号和噪音的先定概率发生变化时，对被试的辨别力和判定标准是否都有影响，并绘制ROC曲线。本次实验假设，随着先定概率的减小，两被试判断标准渐渐变的严格，被试的辨别能力则保持不变。 2 方法 2.1 被试 两名被试，被试甲和被试乙，女，年龄均为20岁； 2.2 实验设计 本次实验使用先定概率为自变量，被试辨别力和判定标准是因变量。 2.3 实验材料 信号及噪音卡片，每张卡片正面写有1位和2位的数字，范围是8-24，背面分为SN和N（SN 和N都呈正态分布）； 2.4 实验程序 2.4.1 确定五种SN呈现的先定概率，本次实验按照实验手册中表6-2的标准进行； 2.4.2 主试按照P（SN）=0.9, P(N)=0.1分别从总体SN和N中随机抽样，形成一个n=50的样本。数 据记入表格6-3； 2.4.3 将SN和N的数字分布表给被试看，指导语为：“下面给你看一系列的数字卡片，你根据给你 呈现的数字分布表来判断该数字为信号还是噪音，并口头报告。” 2.4.4 将每张卡片呈现给被试并让其判断，被试报告“信号”，主试就在记录表相应的空格内记下“+”， 若被试判断为“噪音”，主试就在相应的空格内记下“—”。每做完50次休息2分钟； 2.4.5 实验结束后询问被试，在不同的情况下她是如何进行判断的，并将被试的回答记录在下面的 “讨论”中； 2.4.6 换被试重复上述过程。 3 结果 3.1 从PZO转换表中分别查出的与5对P（y/SN）,P(y/N)相应的Z和O值，以及五种先定概率的d ˊ和β： 被试甲如下：被试乙如下： 3.2 绘制ROC曲线： 被试甲：被试乙： 3.3 用本实验的结果说明信号的先定概率如何影响被试的判断标准 从表格中我们可以看到： 被试甲随着先定概率的减小（0.9，0.7，0.5，0.3，0.1），被试判断标准总体来说是变的渐渐严格（β值渐渐增大，0.89，0.57，0.61，0.81，3.38）； 被试乙随着先定概率的提高（0.9，0.7，0.5，0.3，0.1），被试判断标准变的渐渐严格，（β值增大很明显，0.33，0..59，0.91，1.41，4.75）。 4讨论
基于DSP的微弱信号检测采集系统设计 通常所用的数据采集系统，其采样对象都为大信号，即有用信号幅值大于噪声信号。但在一些特殊的场合，采集的信号很微弱，其幅值只有几个μV，并且淹没在大量的随机噪声中。此种情况下，一般的采集系统和测量方法无法检测该信号。本采集系统硬件电路针对微弱小信号，优化设计前端调理电路，利用测量放大器有效抑制共模信号（包括直流信号和交流信号），保证采集数据的精度要求。针对被背景噪声覆盖的微弱小信号特性，采用简单的时域信号的取样积累平均方法，有利于减少算法实现难度。 DSP芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令、快速的指令周期等特点，使其适合复杂的数字信号处理算法。本系统采用TI公司的TMS320C542作为处理器，通过外部中断读取ADC数据，并实现取样累加平均算法。 1. 取样积累平均理论 微弱信号检测（Weak Signal Detection）是研究从微弱信号中提取有用信息的方法。通过分析噪声产生的原因和规律，利用被测信号的特点和相干性，检测被背景噪声覆盖的有用信号。常用的微弱信号检测方法有频域信号的相干检测、时域信号的积累平均、离散信号的计数技术、并行检测方法。其中时域信号积累平均是常用的一种小信号检测方法。 取样是一种频率压缩技术，将一个高重复频率信号通过逐点取样将随时间变化的模拟量，转变成对时间变化的离散量的集合，从而可以测量低频信号的幅值、相位或波形。时域信号的取样积累方法是在信号周期内将时间分成若干间隔，在这些时间间隔内对信号进行多次测量累加。时间间隔的大小取决于要求恢复信号的精度。某一点的取样值都是信号和噪声
Harbin Institute of Technology 匹配滤波器实验报告课程名称：信号检测理论 院系：电子与信息工程学院 姓名：高亚豪 学号： 14SD05003 授课教师：郑薇 哈尔滨工业大学
1. 实验目的 通过Matlab 编程实现对白噪声条件下的匹配滤波器的仿真，从而加深对匹配滤波器及其实现过程的理解。通过观察输入输出信号波形及频谱图，对匹配处理有一个更加直观的理解，同时验证匹配滤波器具有时间上的适应性。 2. 实验原理 对于一个观测信号()r t ，已知它或是干扰与噪声之和，或是单纯的干扰，即 这里()r t ，()u t ，()n t 都是复包络，其中0a 是信号的复幅度，()u t 是确知的归一化信号的复包络，它们满足如下条件。 其中E 为信号的能量。()n t 是干扰的均值为0，方差为0N 的白噪声干扰。 使该信号通过一个线性滤波系统，有效地滤除干扰，使输出信号的信噪比在某一时刻0t 达到最大，以便判断信号的有无。该线性系统即为匹配滤波器。 以()h t 代表系统的脉冲响应，则在信号存在的条件下，滤波器的输出为 右边的第一项和第二项分别为滤波器输出的信号成分和噪声成分，即 则输出噪声成分的平均功率（统计平均）为 而信号成分在0t 时刻的峰值功率为 输出信号在0t 时刻的总功率为 上式中输出噪声成分的期望值为0，即0E[()]0t ?=，因此输出信号的功率成分中只包含信号功率和噪声功率。 则该滤波器的输出信噪比为 根据Schwartz 不等式有 当且仅当*0()()h cu t ττ=-时等号成立，其中c 为任意非零复常数。此时获得最大信噪比，即 对该式进行0t t τ=-的变量置换，得到
1-9 已知随机变量X 的分布函数为 2 0, 0(),01 1,1 X x F x kx x x ? 求：①系数k ； ②X 落在区间(0.3,0.7)内的概率； ③随机变量X 的概率密度。 解： 第①问 利用()X F x 右连续的性质 k ＝1 第②问 {} {}{}()()0.30.70.30 .70.70 .3 0.7P X P X F P X F =<< =<≤-=- 第③问 201()()0 X X x x d F x f x else dx ≤
1-10已知随机变量X 的概率密度为()()x X f x ke x -=-∞<<+∞（拉 普拉斯分布），求： ①系数k ②X 落在区间(0,1)内的概率 ③随机变量X 的分布函数 解： 第①问 ()1 1 2 f x d x k ∞ -∞==? 第②问 { }()( )()2 1 1 221x x P x X x F x F x f x d x <≤ =-=? 随机变量X 落在区间12(,]x x 的概率12{}P x X x <≤就是曲线()y f x =下的曲边梯形的面积。 {}{}()() 1 0101011 12 P X P X f x dx e -<<=<≤==-? 第③问 ()102 10 2 x x e x f x e x -?≤??=? ?>?? ()00()1100 2 2 111010 2 22 x x x x x x x x F x f x dx e dx x e x e dx e dx x e x -∞ -∞---∞=??≤≤??? ?==????+>->????? ???
微弱信号检测装置 四川理工学院刘鹏飞、梁天德、曾学明
摘要： 本设计以TI的Launch Pad为核心板，采用锁相放大技术设计并制作了一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率微弱正弦波信号的幅度值，并在液晶屏上数字显示出所测信号相应的幅度值。实验结果显示其抗干扰能力强，测量精度高。 关键词：强噪声；微弱信号；锁相放大；Launch Pad
Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad
信号检测论 摘要 本实验运用信号检测论检测被试的判断标准并通过ROC 曲线测出被试对信号和噪音的感受性水平。 关键词：信号检测论，感受性水平，判断标准，ROC 曲线 前言 信号检测论(简称SDT)，是一种心理物理法，是关于人们在不确定的情况下如何作出决定的理论。它是信息论的一个重要分支。在SDT 实验中通常把刺激变量看作是信号，把刺激中的随机物理变化或感知处理信息中的随机变化看作是噪音。常以SN(信号加噪音)表示信号，以N 表示噪音。这个理论是1954年由坦纳与斯维茨引进到心理学实验当中的，在对感受性的测量上获得了成功。至今已形成了一些基本方法，如有无法、评价法及迫选法等等。它不仅在感受性的测量上，而且在记忆等研究中也起到了作用。 信号检测论（SDT ）用于实验时，把正确的反应分为“击中”、“正确否定”，把错误反应分为“漏报”、”虚报“。对击中率P （y/SN ）、虚报率P （y/N ）的计算公式如下： 反 应 Y N 刺SN 激N P(y/SN) = f1/(f1+f2) P(y/N) = f3/(f3+f4) 击中率和漏报率之间是有固定关系的。我们可以通过已知的数据去推测判断标准。在信号检测论中，判断标准β是由下面的公式来计算的： [ β = 击中率的纵坐标/虚报率的纵坐标 ] 信号检测论中感受性的高低是如何表示的呢？由于信号检测论实验不仅测被试对信号刺激的反应，而且也测被试对噪音刺激的反应。如果被试的感受性高即分辨能力强，实验结果会得到两个相距较远的正态曲线。如果被试的感受性低，实验就会得到两个相距较近的正态曲线。因此，我们可以用两个正态曲线的距离即两个正态分配的平均数之间的距离来作为感受性的指标。为了便于在不同条件下进行比较，这个距离是以标准差为单位来表示的，长称d ’。公式如下 [ d ’ = Z N － Z SN ] 当判断标准发生变化时，击中率和虚报率都相应的发生变化，但分辨能力d ’保持不变，操作者特征曲线（ROC 曲线）又叫等感受性曲线。 方法 被试：关雨庆，女，20岁。 实验材料：信噪比确定的词语材料（PPT ） 实验过程： 被试首先用鼠标双击给定的PPT ，被试仔细阅读指导语，并按照指 击中f1 漏报f2 虚报f3 正确否定f4