自适应信号处理王永德课后答案
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自适应信号处理课后题答案
自适应信号处理课后题答案
1.求下列R的特征值设
430
3 R 362R (1)1 (2) 2
6exp(j /3) 024
6exp( j /3)
2
解:(1)令 为R的特征值,则 (2)令 为R的特征值: detR( I) 0 detR( I) 0
4
36
2
3
2 0 即:
6exp(j /3)
4
即:
30
6exp( j /3)2
0
于是R1的三个特征值分别为: 于是R2 的两个特征值为: 1 4, 2=5, 3=5 1 0, 2 5
2.证明任何两个实数的单输入自适应线性组合器的特征向量矩阵均为: Q
1 11 11 2
证明:由已知条件知相关矩阵为R:
ab
R
ba
则R的特征值为: 1 a b, 2 a b
bb
当 1 a b时,R I ,则特征向量为:x1 q1[1,1]
b b bb
当 2 a b时,R I
自适应控制
自适应控制理论综述
郭金虎
【摘要】论述了自适应控制理论的发展现状,总结了它的主要内容,提出了两种自适应控制的主要形式,并对其应用及发展做了全面的讨论。 【关键词】自适应控制;自动控制;现代控制理论
1概述
自适应控制是近年来在自动控制理论和工程的实践中都十分活跃的一门学科,设计具有真正自适应能力的控制系统是控制系统设计者追求的一个目标。因为在控制工程的实践中已经遇到了许多困难,诸如被控对象的动态未知或部分未知;动态特性随时间有未知漂移(时变性);环境有噪声干扰;还有一种常见的情形,即被控对象的特性过于复杂(如非线性、分布参数、大滞后等),难以准确的描述被控对象,或者即使能描述被控对象,其数学模型也是十分复杂。在这些场合要想利用现有的控制理论(包括经典控制理论或现代控制理论)设计一个理想的控制系统是很困难的,有时甚至是不可能。所以能否设计出一种高性能的控制系统要求是,它能自动适应各种变化而不断修正自身的控制动作,已达到较满意的控制品质。
一个实际系统总存在某种不确定性,这种不确定性表征为描述系统本身的数学模型包含有未知或随机的因素。另外,系统在运行过程中,还会受到各种干扰因素的影响,这些影响也会使系统的动态特性发生变化,因此,
自适应滤波
自适应滤波器的应用
自适应噪声抵消方法增强胎儿 ECG 心电监护
一、研究背景
在实际应用中,胎儿心率和三个月以上胎儿数量能够通过记录怀孕和分娩时的腹部心电图来探测。然而,这种腹部心电图常常被肌肉活动和胎儿运动引起的背景噪声所污染。胎儿心跳的探测更被强于其两倍的母体心跳所模糊。近年来,自适应滤波器一直被用来减少背景噪声和增强胎儿的心电图。
在医学方面,自适应噪声对消器用于抵消胎儿心电图中母亲的心音,将从母亲腹部取得的信号加在参考输入端,它是胎儿心音与母亲心音的叠加,将从母亲胸部取得的信号加在自适应滤波器输入端,系统输出的就是胎儿心音的最佳估计。
基于 LMS算法,设计一个2阶加权自适应噪声抵消器,其中, 输入信号:由母亲和胎儿的心跳共同组成,从original.txt文件中导入; 参考信号:母亲的心电信号,从mother.txt文件中导入
二、matlab源程序
%LMS噪声对消器设计算法
%自适应噪声抵消方法增强胎儿 ECG 心电监护 close all; clear all;
original=load('original.txt'); mother=load('mother1024.txt'); original=original';
数字信号处理课后答案
1.4习题与上机题解答
1. 用单位脉冲序列δ(n)及其加权和表示题1图所示的序列。
题1图
解:x(n)=δ(n+4)+2δ(n+2)-δ(n+1)+2δ(n)+δ(n-1)+2δ(n-2)+4δ(n-3)+0.5δ(n-4)+2δ(n-6)
2.给定信号:
?
?
?
?
?
≤
≤
-
≤
≤
-
+
=
其它
4
6
1
4
5
2
)
(n
n
n
n
x
(1) 画出x(n)序列的波形,标上各序列值;
(2) 试用延迟的单位脉冲序列及其加权和表示x(n)序列;
(3) 令x1(n)=2x(n-2),试画出x1(n)波形;
(4) 令x2(n)=2x(n+2),试画出x2(n)波形;
(5) 令x3(n)=x(2
-n),试画出x3(n)波形。
解:(1) x(n)序列的波形如题2解图(一)所示。
(2) x(n)=-3δ(n+4)-δ(n+3)+δ(n+2)+3δ(n+1)+6δ(n)+6δ(n-1)+6δ(n-2)+6δ(n-
3)+6δ(n-4)
(3
)x1(n)的波形是x(n)的波形右移2位,再乘以2,画出图形如题2解图(二)所示。
(4) x2(n)的波形是x(n)的波形左移2位,再乘以2,画出图形如题2解图(三)所示。
(5) 画x3(n)时,先画x(-n)的波形(即将x(n)的波形以纵轴为中心翻转18
突发通信中的自适应门限信号检测方法
该文针对分组突发通信中的信号检测问题,利用信号相关前后功率之比构建判决统计量,实现自适应门限信号检测。在判决门限中加入微小偏移量,避免实际应用中存在的虚警毛刺现象。在门限判决时加入滑动比较窗口,解决了检测精度不高的问题。理论分析和仿真结果表明,改进方案可以很好地实现信号的自适应门限检测。
维普资讯
第 2第 l期 9卷 220 0 7年 l 2月
电
子
与
信
息
学
报
V 1 9 .2 b . NO 1 2
J u n l f e t o i s& I f r to c n l g o r a cr n c o El n o ma in Te h oo y
De . 2 0 c 07
突发通信中的自适应门限信号检测方法吴玉成陈宁高珊40 4) 004 (重庆大学通信工程学院摘
重庆
要:该文针对分组突发通信中的信号检测问题,利用信号相关前后功率之比构建判决统计量,实现自适应门限
信号检测。在判决门限中加入微小偏移量,免实际应用中存在的虚警毛刺现象。门限判决时加入滑动比较窗口,避在 解决了检测精度不高的问题。理论分析和仿真结果表明,改进方案可以很好地实现信号的自适应门限检测。关键词:信号检测;自适应门限;突发通信
中图分类号: N 1. T 91
随机信号与分析课后答案 王琳
第一章 随机过程基础
本章要点
概率论、随机变量、极限定理等等是随机信号分析与处理应用的理论基础。
本章主要内容:概率,随机变量及其概率分布,随机变量函数的分布,随机变量的数字特征,特征函数等概念。
基本内容
一、概率论 1、古典概型
用A表示所观察的随机现象(事件),在A中含有的样本点(基本事件)数为nA,则定义事件A出现的概率P?A?为 P?A?? 2、几何概型
用A表示所观察的随机现象(事件),它的度量大小为L?A?,则规定事件A出现的概率
nA n (1-1)
P?A?为 P?A?? 3、统计概率
L?A?L?SE?
(1-2)
对n次重复随机试验EC,事件A在这n次试验中出现的次数fn?A?称为频数。用事件A发生的频数fn?A?与试验次数n的比值Fn?A?称为频率
4、概率空间
P?A??Fn?A??fn?A?n
(1-3)
对随机试验E,试验的各种可能结果(称基本事件、样本点)构成样本空间SE(也称基本事件空间),在样本空间中的一个样本点或若干个样本点之适当集合称为事件域A(A中的每
随机信号与分析课后答案 王琳
第一章 随机过程基础
本章要点
概率论、随机变量、极限定理等等是随机信号分析与处理应用的理论基础。
本章主要内容:概率,随机变量及其概率分布,随机变量函数的分布,随机变量的数字特征,特征函数等概念。
基本内容
一、概率论 1、古典概型
用A表示所观察的随机现象(事件),在A中含有的样本点(基本事件)数为nA,则定义事件A出现的概率P?A?为 P?A?? 2、几何概型
用A表示所观察的随机现象(事件),它的度量大小为L?A?,则规定事件A出现的概率
nA n (1-1)
P?A?为 P?A?? 3、统计概率
L?A?L?SE?
(1-2)
对n次重复随机试验EC,事件A在这n次试验中出现的次数fn?A?称为频数。用事件A发生的频数fn?A?与试验次数n的比值Fn?A?称为频率
4、概率空间
P?A??Fn?A??fn?A?n
(1-3)
对随机试验E,试验的各种可能结果(称基本事件、样本点)构成样本空间SE(也称基本事件空间),在样本空间中的一个样本点或若干个样本点之适当集合称为事件域A(A中的每
自适应前照明系统
自适应前照明系统
自适应前照明系统自适应前照明系统( Front自适应前照明系统( Adaptive Front):是指灯光的分布能够 lighting System ):是指灯光的分布能够 根据各种状况来调整以达到最好的照明效 果,从而增加驾驶的安全性和舒适性。 从而增加驾驶的安全性和舒适性。
AFS系统有三种形式: AFS系统有三种形式: 系统有三种形式 利用独立弯道照明系统, 利用独立弯道照明系统,就是在灯具里有一个 固定的灯泡照向弯道,转弯时候自动点亮。 固定的灯泡照向弯道,转弯时候自动点亮。 转向头灯形式, 转向头灯形式,就是头灯内灯具可以左右旋转 15°照明弯道死角。 8°至15°照明弯道死角。 利用左右雾灯进行弯道照明, 利用左右雾灯进行弯道照明,转向时候对应弯 内侧雾灯亮起,照明弯道死角。 内侧雾灯亮起,照明弯道死角。
AFS灯与普通灯的对比照片 AFS灯与普通灯的对比照片
自适应转向大灯系统的基本构成包括: 自适应转向大灯系统的基本构成包括: 两台步进电机,分别控制大灯在水平和垂直方 向的转动 步进电机的驱动及转换器件 电子控制单元(ECU) 安装大灯的结构件 传递控制信号以
自适应作业
吉林大学
1 引言
自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统,这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的,其中包含一些未知因素和随机因素。
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性,这些不确定性有时表现在系统内部,有时表现在系统的外部。从系统内部来讲,描述被控对象的数学模型的结构和参数,设计者事先并不一定能准确知道。作为外部环境对系统的影响,可以等效地用许多扰动来表示。这些扰动通常是不可预测的。此外,还有一些测量时产生的不确定因素进入系统。面对这些客观存在的各式各样的不确定性,如何设计适当的控制作用,使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优,这就是自适应控制所要研究解决的问题。
自适应控制和常规的反馈控制和最优控制一样,也是一种基于数学模型的控制方法,所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少,需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息,使模型逐步完善。具体地说,可以依据对象的输入输出数据,不断地辨识模型参数,这个过程称为系统的在线辩识。随着生产过程的不断进行,通过在线辩识,模型会变得越来越准确,越来越接近于实际。既然模型在不断的改进,显然,基于这种模型综合出来的控制作用也
自适应均线
{公称名称: AMA考夫曼自适用型均线}
input:N(10,1,60),P1(2,1,60),Q1(30,1,60); DIRECTION:=(CLOSE - REF(CLOSE,N)); XX:=ABS((CLOSE - REF(CLOSE,1))); VOLATILITY:=SUM(XX,N);
ER:=ABS((DIRECTION / VOLATILITY)); FASTC:=(2 / (P1 + 1)); SLOWC:=(2 / (30 + 1));
SSC:=((ER * (FASTC - SLOWC)) + SLOWC); CONSTANT:=(SSC * SSC); CC:=CLOSE;
YY:=(REF(CLOSE,1) + (CONSTANT * (CLOSE - REF(CLOSE,1)))); IF DATACOUNT > N THEN DD[N]:=CC[(N + 1)];
FOR I=N + 1 to DATACOUNT DO
DD[I]:=(DD[(I - 1)] + (CONSTANT[I] * (CC[I] - DD[(I - 1)]))); AMA:DD,LINETHICK2,colorF