信号报告[优秀范文五篇]

第一篇：信号报告

吉 林 大 学

Xx学院

本科生实习报告

实习题目：数字信号分析与处理实习时间：

专业：

班级：

学生姓名：

指导老师：

数字信号处理

一、实习时间：

二、实习地点：

三、实习目的：

1．加深对信号系统与信号处理理论的理解，学会信号处理的基本知识和方法，并在基本技能方面得到系统训练；

2．熟悉MATLAB编程环境，掌握MATLAB编程基本技能，以及程序调试仿真方法，能够采用MATLAB语言和工具进行信号处理；

3．掌握现代信号分析与处理技术，包括信号频谱分析和数字滤波器（FIR、IIR）

设计，学会信号处理系统设计与系统功能检测的基本方法；

4．将理论知识与实际应用结合，提高学生解决实际问题的动手能力，为信号系

统与信号处理知识的应用、后续专业学习以及今后从事相关科学研究和实际工作打下坚实基础。

四、实习内容：

1.Matlab编程基础：

m文件的编程方式，创建和保存。编写Matlab程序，产生单位脉冲序列，阶跃序列，正弦序列，周期方波，矩形脉冲信号，取样函数，指数函数，并画出信号波形，画子图等。

2.模拟信号与数字信号之间的关系：

a.根据采样定理决定采样率，观察采样率的大小对采样信号的影响；画几种常用的窗函数，并用窗函数采样。

b.数字信号的运算，序列相加减，卷积，移位，反转；矩形波卷积矩形波，矩形波卷积E指数，E指数卷积阶跃函数。

c.观察并分析使用计算机将连续信号离散化后，进行卷积而产生的变化，如幅值的变化。

3.信号频谱分析：

a.利用FFT分析连续周期信号，分析并画出信号sin(100t)，cos(100t)的频谱。

b.利用FFT分析连续非周期信号，分析并画出信号exp(-t)u(t)，方波，矩形脉冲的频谱。

c.改变采样间隔与截断长度，分析混叠与泄漏对信号频谱的影响。d.利用IFFT反变换分析数字信号与模拟信号的关系，如频谱相位，频谱幅度。e.分析并画出信号sin(20t+1.3)+cos(30t)的频谱，要求无混叠无泄漏。

f.用FFT变换验证卷积，用卷积验证FFT变换，y(t)=x(t)*h(t)Y=X·H。g.分析采用不同窗函数进行加窗对信号频谱的影响。

4.FIR数字滤波器设计：

a.学习并掌握窗函数法设计FIR数字滤波器的方法，设计一线性相位低通滤波器，x(t)=sin(20t)+cos(100t),滤除信号中高频成分，画出滤波前后信号波形以及相应的幅频特性和相频特性曲线，画出滤波器幅频和相频

曲线，观察3dB带宽和20dB带宽，总结窗口长度N对滤波特性的影响。b.设计一线性相位低通滤波器，滤除噪声工频干扰50Hz的心电信号，并画出滤波前后的波形。

5.IIR数字滤波器设计：

学习并掌握 IIR 数字滤波器的设计原理与方法，设计一巴特沃斯数字滤波器，y(t)=sin(100t)+cos(20t)+cos(300t)，分别设计低通滤波器滤除10Hz信号，带通滤波器滤除50Hz信号，高通滤波器滤除150Hz信号，并画出滤波前后的波形，以及各个信号频谱的幅度谱和相位谱。

五、实习步骤：

1.熟悉Matlab数据类型，编程环境，并会使用工具函数，使用ones(1,n)，zero(1,n)，编写单位脉冲序列，阶跃序列，并画出信号波形图；使用rectpuls(t,W)编写矩形脉冲信号，使用square(wt)编写方波信号，并画出波形图；使用sinc（X）编写Sa函数信号，并画出波形图；编写三角函数以及指数函数信号，并画出波形图。

2.做x(t)=1,（0≤t≤1）h(t)=1,(0≤t≤1)两矩形波卷积，并画出波形图，使

用工具函数conv;分析连续函数经计算机取样离散化后，进行卷积而影响了幅值的变化；经分析可知，计算机处理的卷积幅值应该除以N(取样点数)才符合实际卷积的结果。按照同样的方法做exp(-2t)与阶跃函数u(t)信号卷积的波形图，exp（-t）与h（t）信号卷积的波形图。

3.画出周期信号sin(100t)和cos(100t)的波形图,实用工具函数fft将信

号进行离散傅立叶变换，画出幅度谱和相位谱，分析信号的频谱。按照同样的方法画出非周期信号E指数，方波，矩形脉冲信号的波形图，频谱图，改变采样频率和截断长度，做出相应的信号波形图和频谱图，分析混叠与泄漏对信号频谱的影响。使用工具函数IFFT将以上频谱信号做反变换，并画出各自波形图。做信号exp(-t)与阶跃信号u(t)卷积，画出波形图；然后分别画出exp(-t)和u(t)信号的频谱图，将二者频谱相乘，即用傅立叶变换验证卷积。

4.用工具函数B=fir1(M,Wn,’窗函数’)，以及filter,freqz等设计FIR数字

滤波器。首先画出信号x(t)=sin(20t)+cos(100t)的波形图，做离散傅立叶变换并画出幅度谱相位谱，然后做滤波器，并画出滤波器的频谱图，滤波器的频谱达到要求，再将原信号滤波，并画出滤波后的波形图，频谱图。分析滤波是否达到要求。心电干扰信号：首先使用工具函数ecg画出心电信号波形图，然后加50Hz噪声信号，确定采样率和截断长度，做出新店干扰信号的波形图以及频谱图，设计一FIR低通数字滤波器，选择哈明窗函数，并画出滤波器的频谱图，再将信号滤波，并画出滤波后的信号波形图以及频谱图，与原心电图对比，分析滤波是否成功。

5.设计IIR数字滤波器，首先确定滤波频率的参数，ws,wp,as,rp,然后可直接

使用工具函数[N,W]=buttord(wp,ws,rp,as)和[B,A]=butter（n,wn，’low’）设计巴特沃斯低通滤波器，还可以用butter函数设计带通，带阻，高通滤波器等。用巴特沃斯带通滤波器滤除心电干扰信号，步骤如4，只需将滤波器设计为IIR滤波器即可。

六、实习结论：

学习信号分析与处理，首先要学好信号与系统这门课为基础，掌握信号的卷积，傅立叶变换等知识。编程时要先预习，头脑清醒思路清晰，每一条

命令都要清楚它的必要性，出现问题尽量自己解决问题，实在解决不了再找同学老师帮忙。这次实习主要使用Matlab软件，但是我们的难点却不是如何使用该软件，而是如何分析和处理信号，而应用计算机实现信号的分析与处理只是学习一种工具的使用方法。

七.实习体会

通过信号分析与处理的实习，我掌握了Matlab的基本使用方法，能够熟练的用Matlab处理一些简单的信号。在学习卷积的过程中出现一个疑问，幅值变化，当时老师讲课说要把卷积后的幅值乘以采样间隔，后来学习离散傅立叶变换，幅值也是反生变化，然而这时却要将变换后的幅值除以采样的点数，为此，我不解。但是后来经过思考研究，和同学讨论，得出结论。因为讲卷积老师截断长度仅为0~1，而此时幅值乘以采样间隔和除以采样数是一样的效果，然而后续学习的信号处理截断长度并不是0~1，因此将变换后的幅值除以采样点数是通用的算法。我认为做信号分析与处理首要注意的就是定采样间隔，和截断长度，以及边值点取舍问题。其次再分析各种变量的变化问题。

第二篇：信号实习报告

信号与系统实习大纲二○九年十二月十二日1.课程实习任务3 1.1课程实习任务：3 1.2MATLAB语言及应用3 1.3、MATLAB的基本命令3矩阵的创建3绘图函数3 1.4信号运算的表示方法4 1.相加4 2.相乘4 3.时移5 4.反褶5 5.尺度变换5 1.5信号与系统中基本函数的命令表示方法5 1.冲击函数：Impuse(t)5 2.阶跃函数：heaviside(t)5 3.卷积：c=conv(a,b)5 4.积分：6 5.微分：6 2.连续系统表示方法6 2.1求解零状态响应命令6 2.2阶跃函数和冲击函数命令7 3.傅里叶表示方法7 4.S域表示方法8 5.离散系统的表示方法10 5.1线性时不变(LTI)离散时间系统10 5.3冲激响应10 5.4阶跃响应10 6.总结11 7.参考文献11 1.课程实习任务1.1课程实习任务：了解MATLAB的基本命令及使用方法，并熟悉连续系统和离散系统的表示方法，信号实习报告。1.2MATLAB语言及应用1.3、MATLAB的基本命令矩阵的创建简单矩阵：a=a=求矩阵的行列式：det求矩阵的逆：inv特殊命令：zero(m,n)表示创建一个m行n列的全零矩阵ones(m,n)表示创建一个m行n列的全1矩阵eye表示创建一个单位阵rand(n)表示创建一个随机均匀分布的矩阵，矩阵元素为(0~1)绘图函数plot(x1,y1…)表示绘制一个二维图像plot3(x1,y1…)表示绘制一个三位图像图像加标注：图例框legned Legned(曲线1,曲线2,0)0表示标注在所绘制图像的最佳位置1表示标注在所绘制图像的右上角2表示标注在所绘制图像的左上角3表示标注在所绘制图像的左下角4表示标注在所绘制图像的右下角-1表示标注在所绘制图像的右侧为坐标轴加标注：Xlabel(x轴)Ylabel(y轴)为图像加标题：Title(正弦函数)创建子图：subplot(m,n,p)此命令表示创建一个图像有m行n列个子图，p表示第p个子图创建网格：grid创建坐标轴范围：Axis()表示横坐标1 x2,3 y4在这段程序中，绘制的曲线时，时间坐标值作为元素保存在矢量中。表达式exp(-.1*t)和sin(2/3*t)分别产生一个矢量，各矢量中的元素等于对应不同时间点处表达式的值。由这两个表达式生成的两个矢量的对应元素相乘得到矢量，然后用plot命令绘出该信号的时域波形。plot命令可以将点与点间用直线连接，当点与点间的距离很小时，绘出的图形就成了光滑的曲线，如图。1.4信号运算的表示方法如前说述，MATLAB可以有两种方法来表示连续时间信号。用这两种方法均可实现连续信号的时域运算和变换，但用符号运算的方法则较为简便。下面分别介绍各种运算、变换的符号运算的MATLAB实现方法。1.相加s=symadd(f1,f2)或s=f1+f2 ezplot(s)上面是用MATLAB的符号运算命令来表示两连续信号的相加，然后用ezplot命令绘制出其结果波形图。其中f1,f2是两个用符号表达式表示的连续信号，s为相加得到的和信号的符号表达式。2.相乘w=symmul(f1,f2)或w=f1*f2 ezplot(w)上面是用MATLAB的符号运算命令来表示两连续信号的相乘，然后用ezplot命令绘制出其结果波形图。其中f1,f2是两个用符号表达式表示的连续信号，w为相乘得到的积信号表达式。3.时移y=subs(f,t,t-t0)；ezplot(y)上面的命令是实现连续时间信号的平移及其结果的可视化，其中f是用符号表达式表示的连续时间信号，t是符号变量，subs命令则将连续时间信号中的时间变量t用t-t0替换。4.反褶y=subs(f,t,-t)；ezplot(y)上面的命令是实现连续时间信号的反褶及其结果的可视化，其中f是用符号表达式表示的连续时间信号，t是符号变量。5.尺度变换y=subs(f,t,a*t)；ezplot(y)上面的命令是实现连续时间信号的尺度变换及其结果的可视化，其中f是用符号表达式表示的连续时间信号，t是符号变量。1.5信号与系统中基本函数的命令表示方法1.冲击函数：Impuse(t)2.阶跃函数：heaviside(t)3.卷积：c=conv(a,b)例：求出f1(t)*f2(t)的数值近似，并绘出其时域波形图，如图2所示，实习报告《信号实习报告》。实现上述过程的MATLAB命令如下：p=0.01；k1=0：p：2；f1=0.5*k1；k2=k1；f2=f1；=sconv(f1,f2,k1,k2,p)4.积分：d=int(x)5.微分：y=diff(x)2.连续系统表示方法2.1求解零状态响应命令MATLAB中的函数lsim()能对微分方程描述的LTI连续时间系统的响应进行仿真。该函数能绘制连续时间系统在指定的任意时间范围内系统响应的时域波形图，还能求出连续例：描述某连续时间系统的微分方程为解：MATLAB命令如下：a=；b=；p=0.5；t=0：p：5；x=exp(-2*t)；lsim(b,a,x,t)；hold on p=0.3；t=0：p：5；x=exp(-2*t)；lsim(b,a,x,t)；p=0.01；t=0：p：5；x=exp(-2*t)；lsim(b,a,x,t)；hold off系统零状态响应的仿真波形图如图3所示：图3 2.2阶跃函数和冲击函数命令冲激响应：y=impulse(sys,t)；阶跃响应：y=step(sys,t).3.傅里叶表示方法MATLAB的Symbolic Math Toolbox提供了能直接求解傅立叶变换及与变换的函数fourier()与ifourier()。在调用fourier()与ifourier()之前，要用syms命令对所用到的变量进行说明，即要将这些变量说明成符号变量。对fourier()中的函数f及ifourier()的函数F，也要用符号定义符syms将f和F说明为符号表达式。若f或F是MATLAB中的通用函数表达式，则不必用sym加以说明。例：求f(t)=e-2|t|的傅立叶变换，试画出f(t)及其幅度频谱图。解：MATLAB命令为：syms t；x=exp(-2*abs(t))；F=fourier(x)；subplot(211)；ezplot(t)；subplot(212)；ezplot(F)；f(t)的幅度频谱图如图所示：4.S域表示方法拉普拉斯变换是分析连续时间信号的有效手段。信号的拉普拉斯变换定义为：其中，若以为横坐标(实轴)，为纵坐标(虚轴)，复变量就构成了一个复平面，称为平面。(2)部分分式展开法求拉普拉斯逆变换如果是的实系数有理真分式，则可写为：式中分母多项式称为系统的特征多项式，方程称为特征方程，它的根称为特征根，也称为系统的固有频率(或自然频率)。为将展开为部分分式，要先求出特征方程的个特征根，这些特征根称为极点。根据的极点或特征根的分布情况，可以将展开成不同的部分分式。利用Matlab中的residue函数可对复杂的域表示式进行部分分式展开，其调用形式为：=residue(num,den)其中，num(numerator)、den(denominator)分别为分子多项式和分母多项式的系数向量，r为所得部分分式展开式的系数向量，p为极点，k为分式的直流分量。解：MATLAB程序如下：a=；b=；=residue(b,a)；impulse(b,a)运行结果为：r=1-3 2p=-2-1 0k=可见，系统函数有三个实极点，可以根据程序运行结果直接写出系统的冲激响应为：5.离散系统的表示方法5.1线性时不变(LTI)离散时间系统用常系数线性差分方程进行描述：其中，f和y分别表示系统的输入和输出，N=max(n,m)是差分方程的阶数。在已知差分方程的初始状态以及输入的条件下，可以通过编程由下式迭代算出系统的输出：5.2系统的零状态响应就是在系统初始状态为零条件下微分方程的解。在零初始状态下，MATLAB控制系统工具箱提供了一个filter函数，可以计算差分方程描述的系统的响应，其调用形式为：y=filter(b,a,f)其中，、分别是系统差分方程左、右端的系数向量，f表示输入向量，y表示输出向量。注意，输出序列的长度与输入序列的长度相同。5.3冲激响应：h=impz(b,a,K)，其中的h表示系统的单位序列响应，、分别是系统差分方程左、右端的系数向量，K表示输出序列的时间范围。5.4阶跃响应：g=stepz(b,a,N)，其中的g表示系统的单位阶跃序列响应，b和a的含义与上相同，N表示输出序列的长度。6.总结通过对MATLAB的窗口界面的认识、了解和操作，对MATLAB的功能和基本命令有了些了解，对一些例题的分析和操作，使自己对信号与系统里的傅里叶变换和S域的变换有了更深刻的理解。7.参考文献

1、《控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言及应用》作者薛定宇出版社清华大学出版社出版时间2000.4 2、3、

第三篇：通信信号处理课程报告

MIMO技术及其在下一代移动通信中的应用

一、前言：

MIMO技术是无限移动通信领域智能天线技术的重大突破。MIMO技术能在不增加宽带的情况下，成倍的提高通信系统的容量和频谱利用率。随着世界各国对该技术的不断研究完善，我们有理由相信MIMO技术将成为新一代移动通信系统所必须采用的关键技术。

MIMO技术源于无限通信天线分集技术与智能天线技术，它是多入单出（MISO）与单入多出（SIMO）技术的结合，具有两者的优势和特征。MIMO系统在发端和收端均采用多天线单元，运用先进的无线传输与信号处理技术，利用无限信道的多径传播，因势利导，开发空间资源，建立空间并行传输通道，在不增加带宽与发射功率的情况下，成倍地提高无线通信的质量与数据速率，堪称现代通信领域的重要技术突破。

MIMO技术已不是传统的无线通信智能天线，其优势已非常规智能天线所及。

二、MIMO技术：

1、MIMO信道模型：

MIMO系统在基站和移动端都采用了天线阵列，可为移动通信系统带来更大的系统容量，更好地保障了通信质量以及提供更高的频谱利用率。MIMO系统能够在不增加频谱资源和天线发射功率的前提下，提供未来移动通信系统所需要的大容量高速率传输。当发射功率和传输带宽固定时，MIMO系统的最大容量或容量上限将随天线数目的增加而增加，可以提高无线信道的容量。

以基站和移动台作为发射端和接收端来分析。上图1所示的两个线性天线阵列，假定基站有NT根天线、移动台有NR根天线。在基站的天线阵列上的信号表示为：

xj(t)=[x1（t），x2（t），…xt（t）]T

式中，符号[.]T为矢量或矩阵的转置，xj(t)为移动台的第i根天线端口的信号。

同理，yj(t)= [y1（t），y2（t），…yR（t）]T 式中，yj(t)为移动台得第j根天线端口的信号。

2、MIMO系统的容量：

系统的容量是表征通信系统性能最重要的标志之一，即表示了通信系统的最大传输率。MIMO系统自身具有的一个最大的优势是，它能够提供其他任何系统所不能达到的容量优势。

对于P个发射天线和Q个接收天线的MIMO系统，信道容量的公式为：

C=log2[det（IQ+SNR/P*H*H）]b/s/Hz 其中，IQ 表示单位矩阵，SNR表示接收天线的平均信噪比，“*”表示共轭转置，H是P×Q的信道响应矩阵。上式是在假设P个相等功率的不相关的天线条件下成立的。那么，在MIMO系统传输信号过程中，每个字数据流的传输过程是相互独立的，每个接收天线接收到的信号也是相互独立的，没有任何的干扰，这样可以提高接收信号质量。一般地，对于发射天线为P，接收天线为Q的MIMO系统，假定信道为独立的瑞利衰落信道，则信道容量为：

*C=[min(P,Q)B log2(SNR/2)] b/s/Hz 其中，B为信道带宽，SNR为接收平均信噪比。上式表明：当发射功率和传输带宽固定时，MIMO系统的最大容量或容量上限随较小天线数目的增加而线性增加。

信道信噪比SNR与信道容量C的关系：

1、仿真结果：

图为：信噪比为-5, 0, 5, 100 分析：在实验仿真时，可以得出以下结果：

当天线数目一定时,随着信噪比的增大信道容量也增大，信道容量的增加速度越来越慢；当信噪比一定时,随着天线数目的增加信道容量也增大，信道容量的增加速度越来越慢；当天线达到一定数目时，信道容量趋于一个稳定值，不再随天线数目增加而增加。MIMO信道容量的大小与信噪比以及天线数目有关。当天线数目较少时，信道容量与天线数目成正比，当天线数目大到一定值时，信道容量达到饱和状态，不再随天线数目的增加而改变。

3、MIMO信道估计： 在MIMO系统中，常用的信道估计的方法包括最小二乘估计、最大似然估计、最大后验概率估计以及最小均方误差估计：

下面以最小二乘估计、最大似然估计为例进行分析：（1）最小二乘信道估计算法：

一个MT*MR 系统，接收的向量由下式给出

式1 其中，维数为，是由MT 个发射天线上的训练序列组，成的训练矩阵。Mp为训练期间接收天线所收到的接收信号矩阵，维数为H是训练期间的信道系数矩阵，与前面定义相同，维数为Mr×Lt，其中每个元素服从Ryaelihg分布，Vp 为0均值、方差为的高斯白噪声矩阵。

采用LS方法进行信道估计的代价函数为: 式2 使 式2所示的代价函数达到最小的就是H的LS估计，也即:

进一步将公式2中的代价函数对求H偏导且令其等于O，可以求得H的LS估计 值

其中。

将式1代入上式，可得:

其中，为估计的误差矩阵。由此可以看出信道系数矩阵的估计值真实值H受到一个同维数的高斯矩阵扰动的结果。

(2)最大似然信道估计算法

ML估计在估计理论中占有非常重要的地位，ML估计适用于非随机参数或者未知 先验分布的参数估计。

实际上是其若要对H进行最大似然估计，可以先得到最大似然估计的性能函数者达为:，通常采用后一种对数似然函数，则H的ML估计解

或可以表

当噪声为复高斯噪声

可以转化为:

式3

其中，为Rv噪声的协方差矩阵。将式3所示的代价函数对待估量H求偏导等于零，就可以估计出相应的化简求

式4 在噪声为O均值的加性复高斯白噪声的情况下，对于MIMO平坦衰落信道的估计而言，信道系数矩阵H的最大似然估计值

和最小二乘估计值

是相等的，由于噪声为0均值的复高斯白噪声，因此可以它们有相同的表达形式。

4、MIMO信道的均衡：

以球形译码为例分析MIMO信道的均衡：

球形译码的基本思想是在以一个矢量为中心的半径为的多维球内搜索格点。通过限制或者减少搜索半径从而减少搜索的点数,进而缩短计算时间。与ML 检测相比,球译码算法的优点在于它不需要对整个格内的所有格点进行搜索,而只需要在一个事先设定的有限球形区域内进行搜索, 如果该区域所包含的点数相对于整个格内的总点数是相当小的, 那么搜索时间就会大大减少。多符号判决反馈球译码算法

由于MIIMO 频率选择性衰落信道的均衡无法直接应用SDA,因此本文提出了多符号判决反馈球译码算法。即:对于接收信号,有

（1）

其中, H是信道传输系数矩阵, 是0 均值的高斯白噪声矩阵, 为各对天线间最大可分辨多径数。若要检测符号矢量,假定及其以后的符号矢量已知, 在研究中采用软判决译码方式, 即假设已知的符号矢量取值均为线性均方误差均衡后未进行硬判决的值,对(1)式处理后得:

(2)其中。

通过上述变换可对表达式直接应用SDA,求出后,代入表达式,对表达式应 用SDA,可以检测出,以此类推,我们可以对其它符号矢量进行逐个检测。仿真与结果分析：

图1 在2 径衰落信道下MIMO 系统的线性均衡和判决反馈均衡的性能

图2 在2 径衰落信道下MIMO 系统

MIMO 系统采用BPSK 调制,信道为2 径的频率选择性衰落信道,线性均衡滤波器的长度是5,判决反馈滤波器的前馈抽头系数为3,反馈抽头系数是1,不同信噪比(SNR)下的误比特率BER)曲线如图1。基于MMSE 准则的线性均衡和判决反馈均衡不能完全消除符号间干扰(ISI);随着接收端天线数目增加,MIMO 系统获得分级增益提高,误码率性能随之得到改善。如:判决反馈均衡器在误码率为时,接收端天线数每增加2,误码率性能就得到3~5dB 的改善。相同天线配置情况下,非线性的判决反馈均衡效果优于线性均衡的效果。为了研究系统在不同的均衡检测方式下的性能, 对一个2 发3 收的MIMO 系统在BPSK 调制下进行仿真,BER 曲线如图2。

三、MIMO技术在下一代通信的应用：

MIMO技术是无限移动通信领域智能天线技术的重大突破。MIMO技术能在不增加宽带的情况下，成倍的提高通信系统的容量和频谱利用率。随着世界各国对该技术的不断研究完善，我们有理由相信MIMO技术将成为新一代即4G移动通信系统所必须采用的关键技术。这与MIMO技术优点有着不可分割的因素： MIMI技术的主要优点可以包括以下几点：

（1）频谱效率高。MIMO技术能够在不增加额外功率或者带宽的前提下增加容量，即提供空分复用增益。通过在不同的发射天线上传输不同的数据流，在特定信道条件下，使系统容量与min{成线性增长}。

（2）覆盖范围广。对所有天线阵元上的接收信号进行相干合并，可以获得天线阵列或者波束成型增益，它正比于接收天线的数目。通过增加接收端的信噪比，MIMO技术可以扩大WLAN的覆盖范围。

（3）功耗低。采用发射波束成型等方法可以获得较低的功率消耗。

（4）链路可靠性高。采用多天线可以增加空间分集对抗多径衰落。发射分集技术，如空时编码技术、发射波束成型等时对抗信道衰落和提高系统容量及链路可靠性的新技术之一。

MIMO多天线系统是指发射端和接收端同时使用多个天线的通信系统，它可有效地利用随机衰落和可能存在的多径传播成倍地提高业务传输速率。其核心技术是空时信号处理，即利用在空间中分布的多个时间域和空间域结合进行信号处理。因此，可以被看作是常规智能天线的扩展。

4G系统应用智能天线的优势是可以去除更多的干扰，提供更高的信道和系统容量，增加小区吞吐量，降低系统对功率的要求，增强通信的抗干扰特性以及降低比特费率等。而4G系统应用智能天线的缺点是增加了收发信机以及无线资源管理的复杂性，同时需要高层的支持。

智能天线是建立在自适应天线基础之上的新一代天线系统，其目标是通过抑制干扰和对抗衰落来增加系统容量，进而提高频谱利用率，这不仅涉及智能化接收，还包括智能化发射。

4G系统的接入层会允许用户使用各种终端通过各种形式接入到4G通信系统中，这是移动通信革命性的演进。对于这种演进，如果仍采用常规的智能天线技术已不足以解决4G系统的大容量与高可靠性需求问题。此时，结合空时处理的多天线技术——MIMO天线技术，提供了解决问题的新途径。可以说，MIMO多天线系统是常规智能天线演进的必然成果。

参考文献：

1、《多用户.多小区MIMO通信技术》 邱玲等编著 人民电邮出版社

2、《MIMO技术原理及应用》 林云、何丰等编著 人民电邮出版社

3、《MIMO通信系编码》 Ali.Ghraryeb(加)Tolga M.Duman(美)著 艾渤 唐世刚 译 电子工业出版社

4、《MIMO相关技术及应用》 黄韬 等著 机械工业出版社

5、《MIMO多天线无线通信系统》 肖扬 著 人民电邮出版社

第四篇：生物医学信号处理

1.生物医学简述

1.1生物医学信号概述

生物医学信号是人体生命信息的体现，是了解探索生命现象的一个途径。因此，深入进行生物医学信号检测与处理理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法以及发展医疗仪器这一高新技术产业都具有极其重要的意义。国内外对于生物医学信号检测处理理论与方法的研究都给予极大的重视。人体给出的信号非常丰富，每一种信号都携带着对应的一个或几个器官的生理病理信息。由于人体结构的复杂性，因此可以从人体的不同的“层次”得到各类信号，如器官的层次、系统的层次以及细胞的层次,这些信号大致分为电生理信号、非电生理信号、人体生理信号、生化信号、生物信息以及医学图像[1]。1.2生物医学信号的特点

生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。

⑴信号弱，如心电信号在mV级，脑电信号在µV级，而诱发电位信号的幅度更小。⑵噪声强，人体是电的导体，易感应出工频噪声；其次是信号记录时受试者移动所产生的肌电噪声，由此引起电极移动所产生的信号基线漂移。另外，凡是记录中所含有的不需要成分都是噪声，如记录胎儿心电时混入的母亲的心电。⑶随机性强且一般是非平稳信号，由于生物医学信号要受到生理和心理的影响，因此属于随机信号。

⑷非线性，非线性信号源于非线性系统的输出，人体体表采集到的电生理信号都是细胞膜电位通过人体系统后在体表叠加的结果，因此这些信号严格地说都是非线性信号，但目前都是把他们当作线性信号来处理[2]。

2.生物医学信号的检测

生物医学信号检测是对生物体中包含地生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化地技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域。绝大部分生物医学信号都是信噪比很低地微弱信号，且一般都是伴随着噪声和干扰地信号,对于此类信号必须采用抑制噪声地处理技术。由于生物系统十分复杂，生物体内的信息丰富，生物信号检测技术十分重要。生物信号的检测一般需要通过以下步骤：①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号；②放大器及预处理器进行信号放大和预处理；③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变成数字信号；④输入计算机；⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果[3]。

图1 生物医学信号检测流程

生物医学的检测技术分为以下几类：①无创检测、微创检测、有创检测；②在体检测、离体检测；③直接检测、间接检测；④非接触检测、体表检测、体内检测；⑤生物电检测、生物非电检测；⑥形态检测、功能检测；⑦处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测；⑧透射法检测、反射法检测；⑨一维信号检测、多维信号检测；⑩分子级检测、细胞级检测、系统级检测[4]。

3.生物医学信号的处理

生物医学信号处理是研究被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来对生物医学信号的处理广泛地使用了数字信号分析处理方法。以下为几种常用地处理方法：

⑴小波变换方法。在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学领域小波变换受到广泛地应用，被认为是近年来在工具及方法上地重大突破。所谓地小波变换是指把某一被称作为基本小波地函数作位移τ后，在不同尺度α下与待分析信号作内积[5]。小波变换具有以下特点：时频局部化特点，即可以同时提供时域和频域局部化信息;多分辨率，即多尺度的特点，可以由粗到细逐步观察信号；带通滤波的特点，可以根据中心频率的变化调节带宽，中心频率的高低与带宽成反向变化，可以观测出信号的低频缓变部分和高频突变部分[6]。这种变焦特性决定了它对非平稳信号处理的特殊功能。在生物医学工程中的信号处理，信号压缩，医学图像处理中，小波变换均有应用。

⑵频域滤波。频域滤波是数字滤波中常用的一种方法，是消除生物医学信号中噪声的另一种有效方法，当信号频谱与噪声频谱不相重叠时，或虽有重叠，但信号在重叠部分的能量很小时，可用频域滤波法来消除干扰。数字滤波器由于可做到非因果性，所以具有较模拟滤波器更为优越的频响特性，较之能更接近理想滤波器对数字滤波器的要求时相频线性，通带平坦，过度带窄[7]。

⑶生物医学信号的混沌测量。传统的测量技术以线性方法为主，强调的是平稳、平衡和均匀性。而非线性系统是在不稳定、非平衡的状态中提取信息、处理信息，从而显示它特有的优点。混沌用于测量可以说是一种尝试，也许人们很难想象一个极不稳定的混沌系统，其检测灵敏度却明显超出目前的科技水平，这是一个全新的测量概念，是很有发展前途的领域。该方法的最大的特点是初值敏感性和参数敏感性，即蝴蝶效应。其基本的思路就是把蝴蝶效应倒过来应用，将敏感元件作为混沌电路的一部分，其敏感参数随待测量变化而变化，并使系统的混沌轨道变化，测出混沌轨道的变化就可得到待测量。

⑷人工神经网络(ANN),人工神经网络是指由大量简单元件广泛相互连接而成的复杂网络系统。神经网络有很多具体模型，其共同的基本特征是以大规模并行处理为主，采用分布式存储具有较强的容错性和联想功能，强调自适应过程和学习训练过程[8]。人工神经网络的最新发展使其成为信号处理的强有力工具，对于那些用其他信号处理技术无法解决的问题，人工神经网络的应用开辟了新的领域，许多ANN的算法和它们的应用已广泛的在自然科学的各个领域被应用。这些网络模型中，多层感知器被认为是最有用的学习模型，广泛应用于脑电信号、心电信号的处理中。由于神经网络可以把专家知识和先验知识结合进一个数学框架来完成特征提取和分类识别等功能，而不需要任何对数据和噪声的先验统计假设，也不需要把专家知识和经验归纳成严密清晰的条文，所以最适应用于研究和分析生物医学信号。

4.生物医学信号处理的应用及发展前景

生物医学信号至今已在临床和生命学科的研究中获得了广泛的应用，而基于生物医学信号处理、医学成像系统和计算机的医疗仪器已成为现代医院的重要组成部分。随着科学技术的发展，现代医学已由过去的定性诊断逐渐转变为强调定量诊断。而定量诊断的依据即是病人的生理信号、医学图像和生化指标等。

4.1心电信号的应用 心电信号中最重要的特征是R波、P波、T波的位置、幅度和形态，此外还有S-T段的形态、Q波、S波、QRS宽度、U波、心室晚电位及T波交替等。心电R波检测是所有其他心电特征检测和自动诊断的基础，其检测的精度直接影响到仪器的性能，检测精度至少在99%以上。R波自动检测已有近40年的历史，从早期的差分域值法、模板匹配法、积分法、滤波器法，发展到20世纪90年代，基于小波变换的算法逐渐成为主流。至今新的R波检测算法仍然在不断的被提出，例如将R波检测和心电数据压缩相结合的算法，目的是使算法在用于可穿戴心电监护仪时具有实时分析功能并降低仪器的功耗，算法对R波的检测精度达到了99.64%。由于P、S、T等波形的幅度远低于P波，且形态多变，因此，用于对它们的检测非常困难。完成了P、Q、R、S和T等波形的检测，即可算出R-R间隔，从而得到瞬时心率以及P-R间隙、QRS宽度、P-T间隙以及S-T段形态等参数。这些参数总的又可分为两类：①心电形态学的信息②心电节律的信息，它们时心电图临床诊断的重要依据。根据检测出的参数、心脏疾病的原理和医生的临床经验，建立起各种心律异常的数学模型，从而对心电信号作出判别，决定是否异常，若异常时属于哪一种异常。这一工作即是心电的自动诊断，它也是信号处理的应用。

4.2脑电信号的应用

人类大脑无疑是自然界中最精密也是最复杂的巨系统。开展脑科学研究的目的：①阐明脑的功能和机理；②保护大脑，即脑疾病的预防、治疗及延缓衰老；③进一步开发大脑；脑科学的研究主要有两大研究方向：①微观层次的研究，包括神经生物学、分子生物学和细胞生物学等学科；②宏观层次的研究，即通过大脑宏观层次的测量来分析大脑内部隐含的生理、病理信息。目前，大脑宏观层次的测量主要是脑电图和脑部成像两大类。脑电图是无创并低价的脑测量手段，无论是在神经内科还是在神经外科都获得了广泛的应用，几乎是神经门诊的必做项目之一，同时它在脑的认知研究中也起着重要的作用。

5.结语

由于生物医学信号来自于人体器官、组织及细胞，因此存在信号的多样性、复杂性及应用的特殊性等突出特点。随着现代医学对定量诊断和精确治疗的要求越来越高，因此，生物医学信号处理的应用领域也越来越迅速扩展。正因为生物医学信号的上述属性，因此吸引了众多学科的信号处理工作者到该领域来探索。可以说生物医学信号处理领域充满了挑战性和创新机会，其给科研工作者带来了勇攀高峰的激情和期待。

参考文献

[1]何琳，郭静玉，胡志刚.生物医学信号处理方法概述[J].科技资讯，2012.[2]周杰.生物医学信号 处理方法概述[J].华章，2012.[3]许海青 陈柱 史婷奇.生物医学信号处理及应用[J].浙江临床医学，2010.[4]张阳德，周以，李小莉.基于生物医学信号处理技术的医疗检测与诊断[J].中国医学工程，2005.[5]王鸿雁.信息技术在生物医学工程中的应用[J].赤峰学院院报，2010.[6] 许海青 陈柱 史婷奇.生物医学信号处理及应用[J].浙江临床医学，2010.[7] 周杰.生物医学信号 处理方法概述[J].华章，2012.[8] 何琳，郭静玉，胡志刚.生物医学信号处理方法概述[J].科技资讯，2012.[9]梁世盛，乔凤斌，张燕．基于ＦＰＧＡ的数字相敏检波算法实现[J].自动化仪表，2013，34(11):13-16.５９

生物医学工程学杂志 第３３卷

［ Ｊ］．自动化仪表，２０１３，３４（１１）： １３ － １６

第五篇：函数信号发生器课程设计报告.

漳州师范学院 《模拟电子技术》课程设计 函数信号发生器 姓 名： 学 号： 系 别： 专 业： 年 级： 指导教师： 2012年4月3日 函数信号发生器 摘要

利用集成电路LM324设计并实现所需技术参数的各种波形发生电路。根据电压比较器可以产生方波，方波再继续经过基本积分电路可产生三角波，三角波经过低通滤波可以产生正弦波。经测试，所设计波形发生电路产生的波形与要求大致相符。

关键词：波形发生器；集成运放；RC 充放电回路；滞回比较器；积分电路 目录

中文摘要..........................................................错误！未定义书签。1.系统设计........................................................................................4

1.1设计指标................................................................................................................................4 1.2方案论证与比较....................................................................................................................4 2.单元电路设计................................................................................5 2.1方波的设计............................................................................................................................5 2.2三角波的设计........................................................................................................................8 2.3正弦波的设计........................................................................................................................8 3．参数选择....................................................................................11 3.1方波电路的元件参数选择...................................................................................................11 4.系统测试......................................................................................11 4.1正弦波波形测试..................................................................................................................11 4.2方波波形测试......................................................................................................................11 4.3三角波波形测试..................................................................................................................12 5．结果分析....................................................................................12

6．工作总结....................................................................................12 7．参考文献....................................................................................13 8．附录............................................................................................13 1.系统设计 1.1设计指标 1.1.1 电源特性参数 ①输入：双电源 12V ②输出：正弦波V pp >1V，方波V pp ≈12 V，三角波V pp ≈5V，幅度连续可调，线性失真小。

1.1.2工作频率

工作频率范围：10 HZ～100HZ ,100 HZ～1000HZ 1.2方案论证与比较

1.2.1 方案1：采用集成运放电路设计方案产生要求的波形

主要是应用集成运放LM324，其芯片的内部结构是由4个集成运放所组成的, 通过RC 文氏电桥可产生正弦波，通过滞回比较器能调出方波, 并再次通过积分电路就可以调试出三角波，此电路方案能实现基本要求和扩展总分的功能，电路较简单，调试方便，是一个优秀的可实现的方案。

1.2.2 方案2：采用集成运放电路设计方案产生要求的波形

主要是应用集成运放LM324, 其芯片的内部结构是由4个集成运放所组成的, 通过电压比较器可以形成方波, 方波经过积分之后可以形成三角波, 三角波再经过低

通滤波可以形成正弦波, 此电路方案能实现基本要求和扩展总分的功能, 电路较简单, 调试方便, 相比第一方案, 其操作成功率较低.2.单元电路设计 2.1方波的设计 2.1.1原理图

2.1.2工作原理

矩形波发生电压只有两种状态, 不是高电平, 就是低电平, 所以电压比较器是它的重要成分;因为产生振荡, 就是要求输出的两种状态自动地相互转换, 所以电路中必须引入反馈, 因为输出状态应按一定时间间隔交替变化, 即产生周期性变化, 所以电路中要有延迟环节来确定每种状态维持的时间.图所示的矩形波放生电路, 它由反相输入的滞回比较器和RC 电路组成.RC 回路既作为延迟环节, 又作为反馈网络, 通过RC 充放电实现输出状态的自动转换.设某一时刻输出电压Uo=+Uz,则同相输入端电位Up=+Ut。Uo 通过R3对电容C 正向充电，反相输入端电位随时间t 增长而逐渐升高，当t 趋近于无穷时，Un 趋于+Uz；但是，一旦Un=+Ut,再稍增大，Uo 就从+Uz跃变为—Uz，与此同时Up 从+Ut跃变为—Ut。随后，Uo 又通过R3对电容C 反向充电，或者说放电。反相输入端电位Un 随时间t 增长而逐渐降低，当t 趋于无穷时，Un 趋于—Uz ；但是，一旦Un=—Ut, 再稍减小，Uo 就从—Uz 跃变为+Uz，与此同时Up 从—Ut 跃变为+Ut，电容又开始正向充电。上述过程周而复始，电路产生了自激振荡。

图2.3滞回比较器的电压传输特性

2.2.2工作原理

积分电路是一种运用较为广泛的模拟信号运算电路，它是组成各种模拟电子电路的重要基本单元，它不仅可以实现对微分方程的模拟，同时在控制和测量

2.6方波-三角波发生电路波形图系统中，积分电路也有着广泛运用，利用其充放电过

程可以实现延时，定时以及各种波形的产生.积分电路还可用于延时和定时。在图2.3所示三角波发生电路图中，将方波电压作为积分运算电路的输入，在积分运算电路的输出就得到三角波电压。.U O 3=-⎰ I C 1 =-U O 2dt C RC ⎰(式2.10

U O 3=-1 U O 2(t 1-t 0+U O 2(t 0(R 4+R W C(式2.11 式中 U O 2(t 0 为初始状态时的输出电压。设初始状态时U O 2正好从-U Z 跃变为 +U Z，则式2.10应写成 U O 3=-1 U Z(t 1-t 0+U O 2(t 0(R 4+R W C(式2.12 积分电路反向积分, U O 2随时间的增长线性下降，根据图2.4所示电压传输特性，一旦U O 2=U T-，再稍减小，U O 2将从+U Z 跃变为-U Z。使得式2.10变为

U O 3=-1 U Z(t 2-t 1+U O 2(t 1(R 4+R W C(式2.13 为 U O 2(t 1

U O 2 产生跃变时的输出电压。积分电路正向积分，U O 2 随时间的增

长线性增大，根据图2.3的电压传输特性，一旦U O 2=U T +，再稍增大, U O 2将从-U Z 跃变为+U Z，回到初态，积分电路又开始反向积分。

2.3正弦波的设计

2.3.1工作原理

采用低通滤波的方法将三角波变换为正弦波。图中采用的是简单的二阶低通滤波电路，与同相输入端电路类似，增加RC 环节，可以使滤波器的过渡带变窄，衰减斜率的值加大，电路如图所示。

输出三角波。三角波再经R10、C1积分网络，输出近似的正弦波。总的原理图

4C 3．参数选择

3.1方波电路的元件参数选择 3.2.1 稳压管

由于要求方波输出电压约等于12V，所以采用的稳压管的稳压约等于6V，所以应采用6.2V 的稳压管两支。

电容

库房里可以提供0.1uF 的电容，所以电路里都采用0.1uF 的电容，电阻

频率范围是10HZ ～100HZ ,100HZ～1000HZ, 根据公式f=R2/(4*R1*R3*C取 R1=2K R2=5K R3=100 RW1=5K Rw2=100K

经过公式计算后得到接近的电阻阻值，再把数据代入到仿真软件进行仿真调整，得到正确的波形图和数值。

4.系统测试 4.1方波波形测试

由于在电路图中方波的幅值约等于+12V，所以只要电路没有出现问题，阻值选择合适，那么波形就可以出来。

4.2三角波波形测试

同样保持电路完整，接入电源，通过调节RW1可改变三角波伏值及频率，通过调整RW2使电路的周期发生变化，同时频率也发生变化。

4.3正弦波波形测试

将电源电路接入变压器使双电源输出 12V，通过调节RW1、RW2可调节正弦波的峰峰值和频率。

5.结果分析

实验结果和预先所设定的参数存在一定的误差，其中跟元器件的选择参数有关，在电子仿真软件中的电阻参数在库房里没有相吻合的参数，其次在实验焊接过程中也可导致误差，库房所提供的电阻其本身误差较大，综合各方面的考虑，实验结果的误差不可避免，而制作出来的电路板所能出现的波形，在一定程度上会出现失真现象。

6.工作总结

在这次课程设计中，我学会了怎样去根据课题的要求去设计电路和调试电路。动手能力得到很大的提高。从中我发现自己并不能很好的熟练去使用我所学到的模电知识。在以后学习中我要加强对使用电路的设计和选用能力。但由于电路比较简

单、定型，而不是真实的生产、科研任务，所以我们基本上能有章可循，完成起来并不困难。把过去熟悉的定型分析、定量计算逐步，元器件选择等手段结合起来，掌握工程设计的步骤和方法，了解科学实验的程序和实施方法。这对今后从事技术工作无疑是个启蒙训练。通过这种综合训练，我们可以掌握电路设计的基本方法，提高动手组织实验的基本技能，培养分析解决电路问题的实际本领，为以后毕业设计和从事电子实验实际工作打下基础。

在实验过程中收益最大的就是懂得如何去调试电路，查找电路的缺陷和看PCB 图，通过自己动手更能对电路有更深刻的了解。

7.参考文献 元件清单表 附录1 器件清单

附录2 原理图

4C 附录3 电子仿真 3.1输出方波电路的仿真 图 输出方波电路的仿真 3.2方波—三角波电路的仿真

3.3 正弦波电路的仿真 16 17