信号识别参数提取方法

数字通信信号调制方式识别与参数估计数字通信信号调制方式识别与参数估计1. 背景介绍在数字通信中，信号调制方式的识别和参数估计是至关重要的环节。

通过识别和估计调制方式和参数，可以有效地解调信号，从而实现可靠的数据传输和通信。

本文将深入探讨数字通信信号调制方式的识别与参数估计，并提供相关的个人观点和理解。

2. 信号调制方式的分类和特点数字通信中常见的信号调制方式包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）、调相调制（PM）、正交振幅调制（QAM）等。

每种调制方式都有其独特的特点和应用场景。

在进行信号调制方式识别时，需要结合信号的频谱特征、相位特征、幅度特征等进行综合分析，以确定信号所采用的调制方式。

3. 信号调制方式的识别方法为了准确识别信号的调制方式，可以采用自相关函数、功率谱密度、频谱特性等方法进行分析。

其中，自相关函数可以用于判断信号的周期性特征，进而推断出可能的调制方式；功率谱密度则可以反映信号的频谱特性，帮助确定信号所采用的调制方式。

还可以结合机器学习算法，如支持向量机（SVM）、深度学习等方法，提高对信号调制方式的准确识别率。

4. 参数估计的重要性及方法对于已识别出调制方式的信号，还需要进行参数估计，包括载波频率、信号相位、调制指数等参数的估计。

参数估计的准确性直接影响到信号的解调效果和通信性能。

常用的参数估计方法有最大似然估计法、最小均方误差估计法等，通过对信号进行模型拟合和参数优化，得到准确的参数估计结果。

5. 个人观点和理解在进行数字通信信号调制方式识别与参数估计时，我认为除了理论知识的掌握外，还需要结合实际场景进行分析和应用。

对于复杂多变的通信环境，传统的识别与估计方法可能存在局限性，因此需要不断探索创新的方法和技术，以提高对信号调制方式的准确识别和参数估计能力。

总结通过对数字通信信号调制方式识别与参数估计的探讨，我们深入了解了其在数字通信中的重要性和方法。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的识别与估计方法，不断优化和改进算法，以实现更可靠、高效的数字通信系统。

光纤周界报警系统中基于时域的信号特征参数提取方法摘要：为提高光纤周界报警系统对入侵事件报警的实时性和准确性，设计了一种高效的基于时域的干涉信号特征参数提取算法，并搭建了迈克尔逊光纤干涉仪原理的光纤周界报警系统用以验证该算法。

经过对敲击、切割、攀爬和刮风等四种典型扰动事件的干涉信号特征参数的提取，并输入模式识别系统进行事件甄别，实验数据表明系统的报警准确率达到90%以上。

关键词：光纤周界报警系统迈克尔逊光纤干涉仪时域特征参数提取光纤周界报警系统是一种基于分布式光纤传感器的安全防范系统，相比传统的传动的被动式红外对射或基于振动电缆的入侵探测系统，具有监视距离长（超过30 km）、抗电磁干扰能力强和维护成本低廉等优点。

目前，国外已经大量采用光纤周界系统对机场、军事禁区等高安全区域进行安全监测。

光纤周界报警系统一般具有对入侵事件进行报警、事件定位、事件甄别等三个主要功能，其中事件甄别是指系统采用模式识别算法对攀爬围栏、切割围栏、敲击围栏等有效入侵事件与刮风下雨等干扰性的事件进行分类和鉴别，以减少误报警。

应用模式识别算法提高报警准确率的关键是信号特征参数的选择和提取，只有提取出可以表示待识别事件本质特性的特征参数，才能对事件进行识别。

国内的部分学者提出了从频率域提取干涉信号的特征参数方法[1-3]，国外的研究者也多从频域着手提取干涉信号的特征参数。

该文提出并验证了一种基于在时域内高效提取干涉信号特征参数的方法。

相比频域的算法具有特征参数少、算法简洁、实时性高等优点，可以有效提高光纤周界报警系统的性能。

该文将详细描述这种方法的原理和软硬件实现方法。

1 光纤周界报警系统的技术原理光纤受到振动时会由于“光弹效应”改变光纤的折射率，光纤折射率的变化又会改变在光纤传播的光波的相位。

通过光学干涉法检测光波相位的变化，就能获得振动的信息，这是光纤周界报警系统探测入侵事件的理论基础。

基于迈克尔逊光纤干涉仪的光纤传感器的原理。

国家无线电监测中心 国家无线电频谱管理中心数字信号调制参数测量与调制类型识别方法国家无线电监测中心 国家无线电频谱管理中心II 目录1.范围 ...................................................................... 1 2.术语、定义和缩略语 (1)2.1术语和定义 ........................................................... 1 2.2缩略语 ............................................................... 1 3.调制参数及调制类型范围 .. (1)3.1数字信号调制参数范围 ................................................. 1 3.2数字信号调制类型范围 ................................................. 2 4.信号采集和预处理 .. (3)4.1信号采集 (4)4.2信号预处理 (4)5.信号参数测量方法 (5)5.1波特率估计方法 ....................................................... 5 5.2载波频率估计方法 ..................................................... 8 5.3频率间隔估计方法 ..................................................... 9 6.信号调制类型识别方法 (10)6.1类间识别 ............................................................ 10 6.2单载波线性调制数字信号类内识别方法 .................................. 11 6.3单载波FSK 信号类内识别方法 .......................................... 13 6.4多载波信号调制类型识别方法 .......................................... 14 附录 A (15)国家无线电监测中心 国家无线电频谱管理中心1数字信号调制参数测量与调制类型识别方法1.范围本规范规定了典型数字信号调制参数测量及调制类型识别的原理性方法，同时规定了信号采集、预处理等辅助环节的处理准则和方法。

测试工具2021.01无线电信号检测方法与实现陈安军(中电科仪器仪表有限公司，山东青岛，266555)摘要：本文首先分析了信号检测的重要性，设计了基于能量检测的信号检测算法，通过该算法实现了自动信号检测，在此基础上详细介绍了信号检测的工作流程。

关键词：能量检测；峰值门限；阈值；特征提取Method and Implementation of Radio Signal DetectionChen Anjun(Engi ineering Research Center for Intelligent Transportation,Qingdao Shandong,266555)Abstract：This paper first analyzes the importance of signal detection,designs a signal detection algorithm based on energy detection,and realizes automatic signal detection through this algorithm.On t h is basis,the work flow of signal detection is irrt r oduced in det a il.Keywords:Energy detection;Peak threshold;Threshold;feature extraction0引言信号检测是无线监测中最基础也是最重要的功能之一。

其基础性在于，无线监测重要的参量和图表,都依赖信号检测的结果。

检测结果的偏差将直接影响这些重要监测参数的准确性；其重要性在于无线电监测的很多功能都需要利用信号检测的结果作为触发，如信号识别、信号定向等都只有在检测到信号存在时才执行。

但空间电磁环境往往比较复杂，信号功率可能比较小，而且密集多变,很多需要关注的突发信号往往持续时间很短甚至同时出现；另一方面，监测接收机釆用了高速高分辨率频谱搜索技术,其频谱数据流每秒多达几千万个。

第36卷　第7期2008年　7月　华　中　科　技　大　学　学　报(自然科学版)J.Huazhong Univ.of Sci.&Tech.(Natural Science Edition )Vol.36No.7　J ul.　2008收稿日期:2007209203.作者简介:毛宽民(19642),男,副教授,E 2mail :kmmao4645@.基金项目:国家重点基础研究发展计划资助项目(2005CB7244101);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z407).基于响应信号的结构模态参数提取方法毛宽民a ,b 李　斌a(华中科技大学a 机械科学与工程学院;b 数字制造与装备国家重点试验室,湖北武汉430074)摘要:基于现有实验模态分析技术,提出了以一个响应信号作为参考信号,并且只利用响应信号提取结构模态参数的方法.以一个自由的钢梁为实验对象,通过与传统的用传递函数矩阵进行模态参数识别的实验模态分析法的识别结果比较,验证了所提出方法的有效性:固有频率识别精度和模态阻尼比的识别精度较高,误差分别不超过0.5%和18%;振型有一定的误差,但是总体趋势是一致的,能够反映结构的振动形态.该方法特别适合于用力锤或激振器无法激振的大型重型结构,如大型机床等设备,也适合于那些不宜用外力激振的设备,如高精密机床等.关　键　词:模态识别;频率响应函数;振动;运行模态分析中图分类号:T H113.1 文献标识码:A 文章编号:167124512(2008)0720077203R esponse signals 2based structural modal parameter identif icationM ao Kuanmi na ,b　L i B i na(a College of Mechanical Science and Engineering ;b The State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology ,Huazhong University of Science and Technology ,Wuhan 430074,China )Abstract :On t he basis of present research o n experimental modal analysis technology ,a new met hod is p ut forward ,which uses one response signal as a reference signal and only use response signals to identify st ruct ural modal parameters.This met hod is especially applicable for big and heavy st ruct ure which can not be excited by hammer or exciter ,like big machine tool equip ment ;and it is also right for t he equip ment s like high 2precision machine tool ,which can not be excited by external forces.This paper does experiment on a free steel beam and testify t he effectiveness of t his met hod by comparing it wit h t he t raditional experimental modal analysis met hod ,which uses a t ransform f unction mat rix to identify modal parameters.The frequency identification precision is very high ,t he error is less t han 0.5%;modal damping ratio n identification p recision is very high ,t he error is less t han 18%;t he model shape is generally t he same wit h a certain difference but is able to reflect t he vibration state.K ey w ords :modal identification ;frequency response f unctio n ;vibration ;operation modal analysis 结构的动态性能主要是由结构的模态参数决定的,结构模态参数提取方法,主要是实验模态分析技术,已经发展得相当丰富[1].这些技术的基本思路是通过实验,在知道结构的激励和响应的情况下,通过频率响应函数(频域法)[2]或脉冲响应函数(时域法)[3]提取结构的模态参数.利用结构的振动响应信号提取结构的模态参数,已经得到了实验模态分析领域研究人员的普遍关注,提出了许多相应的方法,包括ODS (运行变形形状)和OMA (运行模态分析)[4～8].但这些新方法无一例外的是在假设结构激励为稳态白噪声激励条件下.显然实际情况并非如此.本文在现有实验模态分析技术的研究基础上,提出了以一个响应信号作为参考信号,并且只利用响应信号提取结构模态参数的方法.1　系统的激励响应特性对于线性动力系统,所施加的输入激励力为F (ω).假设该激励力在ω1处有峰值,而该动力系统的频响函数在ω2处有峰值,则系统的输入响应会在ω1,ω2处出现峰值,此时的响应频谱由于掺杂了激励力的峰值信息,因此不能从响应幅频图上得出系统的固有频率[5],如图1所示.当激励力为近似平稳白噪声(随机锤击力或纯随机激励力)时,经过butter 滤波器滤波后的力信号近似为一直线,没有峰值,所以系统的输出响应只在ω2处出现峰值,如图2所示.可以看出,在这种情况下,传递函数的图像和系统的响应的幅频图极其相似,在共振峰处仅差一个比例系数.此时可以从系统的响应幅频图上得到系统的固有频率.激励力为近似平稳白噪声的条件是很难满足的,例如数控机床的切削力就不是一个近似平稳白噪声信号.所以在实际中直接利用动力系统的响应信号提取系统的固有频率特性有很多困难.设每个测点的响应信号为x i (t )(i =0,1,2,…,n ),进行如下推导αj (ω)=X j (ω)X p (ω)=X j (ω)/F (ω)X p (ω)/F (ω),(1)式中:X j (ω)为j 测点的响应的傅里叶变换,j =1,2,…,n;F (ω)为激励力的傅里叶变换.由上式可知,如此变换与传统的结构系统的传递函数仅相差一个测点p 的传递函数的倍数.据此,可使用传统的结构动态参数的频域方法进行识别.这是一种对传统的频域方法的改进,当测量精度比较高时,模态参数中固有频率以及模态阻尼有很高的精度.对式(1)进一步推导,有αj (ω)=X j (ω)X p (ω)=X 3p (ω)X j (ω)X 3p (ω)X p (ω)=G pj (ω)G pp (ω).(2) 可以看出,式(2)与频率响应函数的H 1估计非常相似[1],可以估计出系统的固有频率,利用半(a )激励频谱(b )频率响应函数(c )响应频谱图1　有峰值时的系统激励响应特性(a )激励频谱(b )频率响应函数(c )响应频谱图2　滤波后的系统激励响应特性功率带宽法可以估计出系统的模态阻尼比.2　基于响应信号的模态振型提取结构上任意一点i 的动态位移响应x i (j ω)可用激励力f k (j ω)和结构系统的传递函数h ik (j ω)表示为[6]x i (j ω)=∑mk =1hik(j ω)f k (j ω),(3)式中m 为结构的激励点数.在结构的响应x i (j ω)可测、激励力f k (j ω)不可测的前提下,利用传统的模态参数识别方法是行不通的.此时,在结构上取一个固定参考点p ,则p 点的响应x p (j ω)也可用式(3)表示.将式(2)定义为动力系统的传递率.i 遍及结构上的所有测点,通过每次所测试的响应对x i (j ω)和x p (j ω)可以得到相应于测点i 的动态曲线αi (j ω).由所定义的传递率谱图,容易・87・ 华　中　科　技　大　学　学　报(自然科学版)　第36卷确定一些有代表意义的频率点ω1(当激励力没有峰值时,响应谱的峰值对应固有频率).则序列αi (jω)就定义为结构相对应频率振型.在实际测试中,作以下的假设.A .假设给结构所施加的激励力为平稳随机过程,作为特例,平稳白噪声信号具有以下特征:a .力的各项统计特性都与时间的起点无关;b .功率谱密度在整个频域内均匀分布;c .结构各激励点的激励力满足f k (j ω)=f (j ω).则式(3)可改为x i (j ω)=f (j ω)∑mk =1h ik (j ω),(4)代入式(2)式可得到αi (jω)=∑mk =1hik(j ω)∑mk =1hpk(j ω).(5) B .假设试验中的机械结构为实模态系统,并具有小阻尼或比例阻尼,这时结构的频响函数h ik (j ω)=∑Ni =1<ir <kr(j ω-λr )(j ω-λ3r ),(6)式中:N 为模态阶数;<ir ,<ik 为结构第r 阶模态振型在测点i ;k 处的分量值;λr 和λ3r 为表示结构的一对共扼特征值.综合式(5)和式(6),可以看到动态曲线αi (jω)直接相关于结构的模态参数.实模态一般是比例阻尼,有振型和驻波.C .假设结构的各阶实模态彼此能够有效分开并且它们相互之间不存在耦合或耦合较小.这样由式(5)在模态频率处可以近似为　αi (j ω)≈<ir(j ω-λr )(j ω-λ3r )∑mk =1<kr <pr(j ω-λr )(j ω-λ3r )∑m k=1<kr =<ir <pr=<3ir .(7)由式(7)可知,通过直接读取测试曲线αi (jω)在模态频率ωr 处的值(包括幅值和相位),就能得到在频率ωr 时结构的振型,把它近似地看作是结构的第r 阶模态振型.3　实验验证3.1　试验对象与设备试验对象为37cm ×8cm ×8cm 的一钢梁.自由支承方式,用橡皮绳悬挂梁的两端.按图3所示依次布置9个测点.利用L MS CADA 2X3.5测试系统、PCB 公司加速度传感器2只、PCB 公司的力锤.实验装置如图3所示.图3　实验装置3.2　基于响应信号的模态分析在基于响应信号的模态分析实验中,以3号测点作为参考信号.以力锤敲击3号测点作为激励.分别采集各测点的加速度时间历程.在传统实验模态分析中,去掉固定加速度传感器,直接在CADA 2X 系统中采集数据并进行模态分析.3.3　试验结果比较固有频率与阻尼比的结果见表1.模态振型的结果见图4～6.第1阶振型为1阶弯曲振动,以虚线表示基表1　实验结果比较阶数传统模态分析固有频率/Hz阻尼比/%基于响应信号的模态分析固有频率/Hz阻尼比/%频差/Hz 误差/%1734.190.437350.520.810.1221944.940.3019400.27 4.940.2533624.510.2336100.2714.510.40于响应信号的模态分析的结果,实线表示传统Matlab 模态分析结果,见图4.第2阶振型为2阶图4　第1阶振型弯曲振动,见图5.第3阶振型为3阶弯曲振动,见图6.通过比较可以看出,基于响应信号的模态分析法识别的模态参数,固有频率识别精度非常高,误差不超过0.5%;模态阻尼比的识别精度也相当高,误差不超过18%;振型有一定的误差,但是总体趋势一致,能够反映结构的振动形态.・97・第7期 毛宽民等:基于响应信号的结构模态参数提取方法 图5　第2阶振型图6　第3阶振型参考文献[1]沃德海伦,斯蒂芬・拉门兹,波尔・萨斯,等.模态分析理论与试验[M ].白化同,郭继忠,译.北京:北京理工大学出版社,2001.[2]Vanlanduit S ,Verboven P ,Guillaume P ,et al.Anautomatic f requency domain modal parameter estima 2 tion algorithm [J ].Journal of Sound and Vibration ,265(3):6472661.L[3]Poulimenos A G ,Fassois S D.Parametric time 2do 2main methods for non 2stationary random vibration modelling and analysis —a critical survey and compari 2son[J ].Mechanical Systems and Signal Processing ,2006,20(4):7632816.[4]潘宏良.基于ODS 随机子空间的模态分析研究[D ].哈尔滨工业大学,2006.[5]曹树谦.振动结构模态分析理论、实验与应用[M ].天津:天津大学出版社,2001.[6]杨棣,唐恒龄,廖伯瑜.机床动力学[M ].北京:机械工业出版社,1983.[7]Moore S M ,Lai J C S.ARMAX modal parameteridentification in the presence of unmeasured excita 2tion —I :theoretical background [J ].Mechanical Sys 2tems and Signal Processing ,2007(21):160121615.[8]Moore S M ,Lai J C S.ARMAX modal parameteridentification in the presence of unmeasured excita 2tion —II :numerical and experimental verification[J ].Mechanical Systems and Signal Processing ,2007(21):161621641.(上接第59页)的鲁棒性和自适应能力,这是因为径向基函数RBF 神经网络通过误差反向传播快速调整网络权值,具有收敛速度快、逼近能力强的优点,能够提供被控对象真实可靠的雅可比信息,这样控制器能够实时调整PID 参数,从而达到优良的控制效果.参考文献[1]张本贤.热工控制与运行[M ].北京:中国电力出版社,2006.[2]刘志远,吕剑虹,陈来九.智能PID 控制器在电厂热工过程控制中的应用前景[J ].中国电机工程学报,2002,22(8):1282134.[3]Sanchez 2Lopez A ,Arroyo 2Figueroa G ,Villavicencio 2Ramirez A.Advanced control algorithms for steam temperature regulation of thermal power plants [J ].International Journal of Electrical Power &EnergySystems ,2004,26(10):7792785.[4]Ghaffari A ,Mehrabian A R ,Mohammad 2Zaheri M.Identification and control of power plant de 2super 2heater using soft computing techniques[J ].Engineer 2ing Applications of Artificial Intelligence ,2007,20(2):2732287.[5]Martin T H ,Howard B D ,Mark B.Neural networkdesign[M ].Beijing :China Machine Press ,2002.[6]N <rgaard M ,Ravn O ,Poulsen N K ,et al.Neuralnetworks for modelling and control of dynamic sys 2tems[M ].London :Springer 2Verlag ,2000.[7]刘吉臻,李建强,张栾英,等.用RBF 网络整定的火电厂主汽温PID 串级控制系统[J ].动力工程,2006,26(1):89292.[8]周怀春,娄新生,尹鹤龄,等.采用辐射能信号的电站锅炉燃料调节对象建模及控制仿真研究[J ].中国电机工程学报,1996,16(4):2262229.・08・ 华　中　科　技　大　学　学　报(自然科学版)　第36卷。

太原理工大学毕业设计（论文）任务书第1页第2页第3页第4页情感语音信号中共振峰参数的提取方法摘要语音情感识别是新型人机交互技术的研究热点之一，在人工智能方面有着较广泛的应用前景。

共振峰频率是反映声道谐振特性的重要特征，它代表了发音信息的最直接的来源。

所以研究情感语音信号中共振峰参数是有很大意义的。

基于共振峰参数在情感语音信号中的重要性，本文主要研究了情感语音信号中共振峰参数的提取方法。

提取共振峰的常用方法包括：谱包络提取法、倒谱法和LPC法。

由于倒谱法根据对数功率谱的逆傅立叶变换，能够分离频谱包络和细微结构，很精确地得到共振峰信息，所以本文重点研究倒谱法提取共振峰。

本文通过MATLAB软件利用倒谱法实现了对高兴、生气、中立三种情感状态的共振峰参数的提取。

分析提取结果，得到了下面的一些结论：相对于中立发音而言，高兴和生气的第一共振峰频率相对升高，从人的发音特点来看，人们在表达高兴和生气时，嘴比平静发音时张得更大，因此会出现这样的结果。

所以说，可以用共振峰作为区分不同情感语音的手段。

关键词：语音情感识别；共振峰参数；共振峰提取方法；倒谱法Extraction method of emotional speech signal of the formantparametersAbstractSpeech emotion recognition is one of the hot research of new human-computer interaction technology, which has a wide application prospect in artificial intelligence. Formant frequency is an important characteristic of reflecting the resonant characteristics of channel, it represents the pronunciation of the most direct source of information. So the research of emotional speech signal of the formant parameters is of great significance.Based on the importance of formant parameter in the emotional speech signals, this paper mainly studied the extraction method of emotional speech signal of the formant parameters. Several main methods of extraction of formant are: spectral envelope extraction, cepstrum method and LPC method. Since cepstrum based on the number of inverse Fourier transform power spectrum, it can separate spectral envelope and the fine structure and get very precise information on the formant, so this paper focuses on research cepstrum formant extraction.This paper use MATLAB software cepstrum emotional state to achieve happy, angry and neutral three formant parameter extraction. Analysis to extract a result, I get some of the following conclusions: Relative to the neutral pronunciation, the happy and angry the first formant frequency is relatively increased. Pronunciation features from the human point of view, people are happy and angry expression, mouth to pronounce than when Zhang was more calm, so there will be such an outcome. So, you can use the formant speech as a means to distinguish between different emotions.Key Words: Speech Emotion Recognition; Formant parameters; Formant extraction method; Cepstrum目录摘要 ..................................................................... Abstract .. (I)第1章绪论 0选题意义 0情感语音识别技术的国内外发展现状 0国际情感语音识别发展现状 0国内情感语音识别发展现状 (1)本文的主要研究内容及结构安排 (2)本文的主要研究内容 (2)本文的结构安排 (2)第2章情感的分类与语音情感识别 (3)情感的分类 (3)情感语音数据库 (4)语音情感识别系统 (5)第3章共振峰的基本概念 (5)共振峰参数的概念及产生原理 (5)共振峰参数的研究意义 (6)提取共振峰参数所遇到的问题 (6)第4章共振峰的提取方法及分析 (7)谱包络提取法 (7)倒谱法提取共振峰 (8)LPC法提取共振峰 (9)求根法提取共振峰 (10)LPC倒谱法提取共振峰 (10)几种提取方法分析比较 (12)同类文章提取方法比较 (13)第5章倒谱法提取共振峰的实现 (15)倒谱的定义 (15)倒谱法提取共振峰原理 (16)倒谱法提取情感语音共振峰具体实现过程 (16)共振峰提取结果及结论分析 (18)情感语音原始波形 (18)情感语音共振峰提取结果 (19)结论分析 (21)第6章总结与展望 (22)全文总结 (22)展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)外文原文 (25)中文翻译 (35)第1章绪论选题意义随着多模态人机交互技术的发展，新型人机交互模式的应用前景更加广阔。

一种线性调频信号参数提取方法李彦;姜军;朱丰;柏又青【摘要】Aimed at the parameter extraction of Linear Frequency Modulation (LFM)signal,an novel pa-rameter extraction method is proposed in this paper based on Erosion transform and Hough transform. First,LFM signal is described by using B-distribution analysis method.Onthe basis of this,the Erosion transform is utilized to highlight the characters of radar LFM signal,and then Hough transform is em-ployed to extract LFM signal parameters.The simulation indicates that the method can not only extract the parameters of LFM signal in precision,but also has a good anti-noise performance.%针对线性调频(LFM)信号参数提取问题，提出了一种基于Erosion变换和 Hough 变换的LFM信号参数提取方法。

利用B-分布分析方法描述LFM信号，在此基础上，进一步利用Ero-sion变换突出雷达LFM信号的特点，利用Hough变换提取LFM信号参数。

仿真分析表明：该方法能够较精确的提取出LFM信号参数，误差不超过1%，并具有良好的抗噪性能。

【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】4页(P49-52)【关键词】LFM信号;参数提取;B-分布;Erosion变换;Hough变换【作者】李彦;姜军;朱丰;柏又青【作者单位】空军工程大学理学院，陕西西安，710051;空军工程大学理学院，陕西西安，710051;空军工程大学信息与导航学院，陕西西安，710077;空军工程大学理学院，陕西西安，710051【正文语种】中文【中图分类】TN953线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号是一种常见的雷达信号形式，在雷达成像和目标识别中具有广泛的应用[1]。

信号识别参数提取方法在信号处理中，通常采用以下四个步骤进行参数提取：预处理、特征提取、特征选择和分类器训练。

1.预处理预处理是对信号进行初步处理，以去除噪声和无用信息，提高信号的质量和可用性。

常见的预处理方法有滤波、去除基线漂移、降采样等。

滤波可以通过低通、高通、带通等滤波器对信号进行滤波，去除噪声和不必要的频率成分。

去除基线漂移可以通过差分、均值滤波等方法实现，用于去除信号中的低频成分。

2.特征提取特征提取是从信号中选择出具有区分性的特征，用于表示信号的重要信息。

常见的特征提取方法有时域特征、频域特征和时频域特征。

-时域特征：时域特征是指在时域上对信号的振幅、均值、标准差、波形等进行统计分析。

常见的时域特征有均值、方差、能量、峰值等。

-频域特征：频域特征是指通过对信号进行傅里叶变换或小波变换，从频域上提取信号的频谱特征。

常见的频域特征有频率、频带宽度、峰值频率等。

-时频域特征：时频域特征是指通过短时傅里叶变换（STFT）或小波变换等方法，将时域和频域特征相结合，提取了信号在时间和频率上的变化特征。

常见的时频域特征有瞬时频率、瞬时幅度、瞬时相位等。

3.特征选择特征选择是从提取出的特征中选择出最具有代表性和区分性的特征。

常见的特征选择方法有过滤式选择和包裹式选择。

- 过滤式选择：过滤式选择是通过对特征进行评价和排序，选择出具有高相关性和区分度的特征。

常见的过滤式选择方法有Pearson相关系数、互信息等。

-包裹式选择：包裹式选择是通过将特征子集的性能作为过程中的评价指标，选择出使得分类性能最好的特征子集。

常见的包裹式选择方法有遗传算法、模拟退火算法等。

4.分类器训练分类器训练是指将提取出的特征输入到分类器中，通过训练和学习，建立一个能对信号进行分类和识别的模型。

常见的分类器有支持向量机、人工神经网络、决策树等。

总结起来，信号识别参数提取方法是通过预处理、特征提取、特征选择和分类器训练这四个步骤，对信号进行分析和处理，提取出具有特征信息的参数。

一种雷达信号类型识别方法胡爱明;胡可欣【摘要】雷达信号脉内调制识别是雷达侦察的一个重要内容,基于瞬时频率的识别技术可以实现对多种调制类型信号的识别及参数提取,该方法在一定信噪比条件下有较高的正确识别率,算法也较为简单,适合在雷达对抗侦察数字接收机上高速实现,分析表明此方法是侦察雷达信号的有效手段.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2006(029)014【总页数】4页(P123-126)【关键词】电子侦察;脉内调制;线性调频;相位编码信号【作者】胡爱明;胡可欣【作者单位】中国电子科技集团公司第38研究所,安徽,合肥,230031;中国电子科技集团公司第38研究所,安徽,合肥,230031【正文语种】中文【中图分类】TN95各种新体制雷达大量应用，现代战场电磁环境中的复杂雷达信号大大增加，基于常规雷达信号的传统雷达对抗情报分析已明显不适用于对复杂雷达信号的分析，对雷达对抗情报分析带来了巨大的挑战。

1 信号脉内调制的分析对雷达辐射信号的侦察分析通常需进行信号调制信息的提取和识别。

识别信号脉内调制的类型和检测信号脉内调制的参数。

脉内调制参数用于显示脉内分析的结果，包括脉冲批号、信号类型、脉宽、中心频率、起始 /终止频率(线性调频信号)、子码宽度和编码序列(相位编码)。

本文采用时频分析算法(短时傅里叶变换STFT和WIGNER分布)，主要对线性调频信号和相位编码信号进行了调制类型的识别仿真。

所以雷达信号脉内特征分析的关键是提取雷达的各种脉内特征。

主要有2类典型特征：脉内频率特征；脉冲宽度及上下沿特征。

1.1 信号脉内调制的频率特征新型雷达对抗侦察装备的显著特点是数字接收机的应用；脉内分析给出的脉内参数已成为雷达对抗侦察情报分析的重要信息；数字接收机的应用为脉内非人为调制细微特征(“电子指纹”)的获取提供了广阔的前景。

对于脉内频率变化的信号，可以采用现代信号处理的方法，分析脉内时频特性、脉内调制式样、频率变化范围或相位编码规律等。

语音识别系统中的特征提取与模型训练方法研究随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别系统被广泛应用于语音控制、智能助理和语音翻译等领域。

语音识别的核心任务是将语音信号转化为文本信息，其中特征提取与模型训练是关键步骤。

本文将围绕语音识别系统中的特征提取与模型训练方法展开研究。

一、特征提取方法特征提取是从语音信号中提取出能够代表语音信息的特征向量，常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和隐马尔科夫模型（HMM）等。

1. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种常用的语音信号特征提取方法，其主要思想是通过对语音信号进行傅立叶变换，将频率轴转化为梅尔频率轴，并对频谱进行对数压缩，然后再进行倒谱变换得到MFCC系数。

MFCC能够捕捉语音信号的语音特性，同时对噪声具有一定的鲁棒性，因此在语音识别系统中得到广泛应用。

2. 线性预测编码（LPC）LPC是一种基于线性预测模型的语音信号特征提取方法，其基本原理是利用线性滤波器对语音信号进行建模，通过预测误差的最小化来得到线性预测系数。

LPC系数能够反映语音信号的谐波结构、共振峰信息等特征，常用于语音合成和语音识别等领域。

3. 隐马尔科夫模型（HMM）HMM是一种用于建模时序数据的统计模型，常被用于语音识别系统中的特征建模。

HMM模型假设观测序列是由一系列隐藏状态生成的，通过训练HMM模型来估计观测序列和隐藏状态之间的概率关系。

HMM模型在语音识别中的应用主要集中在声学模型的训练过程，用于建模语音信号和对应的文本标签之间的对应关系。

二、模型训练方法模型训练是语音识别系统中的关键环节，其目标是通过大量的语音训练数据来优化模型参数，以提高语音识别的准确性。

常用的模型训练方法包括最大似然估计（MLE）、隐马尔科夫模型的Baum-Welch算法和深度学习等。

1. 最大似然估计（MLE）MLE是一种常用的参数估计方法，用于估计模型参数使得观测数据的似然概率最大化。

微弱信号特征提取方法第一部分信号检测理论基础 (2)第二部分噪声背景下的特征识别 (4)第三部分时频域分析方法应用 (7)第四部分自适应滤波器设计 (11)第五部分非线性信号处理技术 (14)第六部分特征提取算法比较 (18)第七部分信号分类与模式识别 (23)第八部分特征提取的实验验证 (26)第一部分信号检测理论基础# 微弱信号特征提取方法## 信号检测理论基础### 引言在现代通信与信息处理领域，微弱信号的特征提取是至关重要的环节。

由于微弱信号往往淹没在噪声之中，其有效识别与分析对于提高系统性能具有显著意义。

本文将探讨信号检测理论的基础知识，为后续的特征提取方法提供理论支撑。

### 信号与噪声的基本概念#### 信号定义信号可以定义为携带信息的物理量，它通常以时间函数的形式存在，如电压、电流或声波等。

根据其统计特性，信号可以分为确定性和随机两大类。

确定性信号具有固定的数学表达式，而随机信号则表现为一系列不确定的样本值。

#### 噪声定义噪声是指那些对信号传输和处理产生干扰的无用信息。

从统计角度来看，噪声通常被建模为随机过程，它的存在增加了信号处理的难度。

### 信号检测模型#### 假设检验信号检测理论基于统计学中的假设检验原理。

假设检验是一种统计推断方法，用于判断一个样本集是否来自于已知分布的总体。

在信号检测的背景下，我们通常有两个相互竞争的假设：-**H0**（Null hypothesis）: 无信号存在，仅有噪声；-**H1**（Alternative hypothesis）: 有信号存在，信号叠加在噪声之上。

#### 判决准则信号检测的任务是在给定观测数据的情况下，决定应该接受哪个假设。

这通常涉及到设定一个决策阈值，当观测值超过这个阈值时，就认为信号存在。

这种决策规则被称为“判决准则”。

### 信号检测性能指标#### 正确率与错误率在信号检测过程中，正确地检测到信号的存在称为“击中”（H i t），而错误地将噪声误判为信号称为“虚警”（False Alarm）。

试验研究第37卷第5期故障诊断中信号特征参数择取方法刘会芸12(1 •省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室（河北工业大学）天津300401)(2 •河北工业大学机械工程学院天津300401)中商要：针对故障诊断中数据量大的问题，提出一种故障信号特征参数择取方法，达到只需少量的特征 参数来训练高精度故障识别神经网络的目的。

该方法通过对特征参数之间的相关性及每个特征参数的故障敏 感性进行系统分析，从而择取满足故障识别要求的特征参数。

以滚动轴承故障诊断为例，使用该方法择取4 种特征参数的情况下实现了高精度、高效率和高鲁棒性的故障识别。

这一方法可推广到其他机械系统的故障 识别中。

关键词：滚动轴承相关性分析特征参数择取故障诊断BP神经网络T ech n iq u es for C haracteristic P aram eters S election for F ailure Type D iagn osisLiu Huiyun1'2(1. State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment,Hebei University of TechnologyTianjin 300401)(2. School of Mechanical Engineering, Hebei University of Technology Tianjin 300401)A bstract Aiming at the problem of large amount of data in fault diagnosis,a technique for characteristic parameters selection for failure type diagnoses is proposed to achieve the purpose of training a high-precision fault recognition neural network with a small amount of characteristic parameters.Correlations between characteristic parameters and their sensitivities to the failure types are studied systematically in great detail.The best combinations of characteristic parameters are found that satisfy the required successful failure diagnosis rate. Take rolling bearings fault diagnosis as an example, the results show that the proposed method can successfully train NNs effectively with as little as 4 characteristic parameters. This greatly improves the training efficiency and robustness of the neural network, comparing with the brute-force training of using all 20 parameters. This method can be extended to train NNs for other mechanical systems for failure type diagnosis.K eyw ords Rolling bearing Correlation analysis Characteristic parameter selection Failure diagnosis BP neural network中图分类号：X924 文献标识码：B文章编号：1673-257X(2021 >05-0007-06 DOI ：10.3969/j. issn. 1673-257X .2021.05.002随着人工智能算法的发展以及计算硬件水平的提 高，使得基于人工智能算法的故障诊断成为故障诊断 领域的热点。

标题：深度剖析数字通信信号调制方式识别与参数估计摘要:在数字通信领域，信号调制作为一种关键技术，其识别与参数估计对于信息传输的质量至关重要。

本文将深度剖析数字通信信号调制方式识别与参数估计的相关概念、技术和应用，帮助读者全面理解该主题，并为实际应用提供有价值的参考。

正文:1.概述随着信息技术和通信技术的飞速发展，数字通信已经成为现代通信系统的重要组成部分。

在数字通信系统中，信号调制是将数字信息转换成模拟信号或者数字信号，以便在传输过程中能够适应信道的特性。

对数字通信信号调制方式的识别与参数估计具有重要意义。

2.数字通信信号调制方式概述在数字通信中，常见的信号调制方式包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）、调相调制（PM）、正交振幅调制（QAM）等。

每种调制方式都有其特定的优点和适用范围，因此对不同调制方式的识别和参数估计是十分必要的。

3.数字通信信号调制方式识别方法为了准确识别数字通信信号的调制方式，现代通信系统中引入了许多智能算法和技术。

其中，常用的方法包括基于统计特性的识别方法、基于神经网络的识别方法、基于模糊逻辑的识别方法等。

这些方法都能够在一定程度上提高信号调制方式的识别准确度。

4.数字通信信号调制方式参数估计除了识别信号调制方式外，对信号调制的参数进行准确估计同样至关重要。

参数估计的目标是确定信号的频率、相位、幅度等关键参数，以便在解调和信号处理过程中能够重构原始信息。

常用的参数估计方法包括最大似然估计、最小均方误差估计等。

5.实际应用与挑战数字通信信号调制方式识别与参数估计是数字通信系统中的重要环节，其准确性和效率直接关系到信息传输的质量和稳定性。

在实际应用中，一些挑战包括复杂噪声环境下识别的困难、多信号混叠导致参数估计的复杂性等。

6.结论与展望通过对数字通信信号调制方式识别与参数估计的深度剖析，我们可以深入理解其在数字通信系统中的重要性和应用。

未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，相信会有更多高效、智能的识别与估计方法应运而生，为数字通信技术的发展带来新的突破和进步。

说话人识别中改进的MFCC参数提取方法何朝霞;潘平【摘要】在说话人识别技术中,特征参数的提取对语音训练和识别有着非常重要的作用.而Mel频标倒谱系数MFCC是一种常用的特征,它能对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无关紧要的冗余信息,获得影响语音识别的重要信息.同时由于语音信号具有时变和混沌特性,以非线性随机共振理论和人类对听觉的理解为基础,提出了一种基于随机共振的MFCC特征参数提取方法.通过实验比较两种方法的结果,论证了改进方法的可行性以及优越性,为说话人识别技术中特征参数提取提供了一条新的研究方向.%Speech feature parameter extraction is an very important part of the speech recognition system, especially in speech training and recognition.Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) is a common feature, It can analysis and process speech signal, remove redundant information in speech recognition, and gain important information which influence speech recognition.Owing to time-varying and chaotic characteristic of voice signal, a improved MFCC feature extraction method based on nonlinear stochastic resonance theory is proposed.By comparison results of two methods, it is proved that the improved one is practicable and more superior which provides a new direction of speech feature parameter extraction in speech recognition.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(018)018【总页数】5页(P4215-4218,4227)【关键词】说话人识别;特征提取;MFCC参数;随机共振【作者】何朝霞;潘平【作者单位】贵州大学计算机科学与信息学院,贵阳550023;贵州大学计算机科学与信息学院,贵阳550023【正文语种】中文【中图分类】TN912.34语音特征提取是指从语音信号中获取一组能够描述语音信号特征参数的过程。