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清华大学工程物理系:《高能宇宙线粒子探测实验》课程教学资源_实验二 宇宙线缪子计数测量
文档格式:PDF 文档大小:5.24MB 文档页数:6
1. 观察噪声信号特征,观察它和信号间的差别,学习使用甄别器、逻辑符合模块。 2. 理解PMT热噪声的随机性质,理解偶然符合的概念,学习如何利用双端符合压低噪声。 3. 实现对缪子通量的初步测量,对宇宙线缪子通量建立起初步的认识
隧道地质预报探地雷达信号干扰消除方法
文档格式:PDF 文档大小:1.45MB 文档页数:9
受探测环境制约,隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号,强干扰”的特征,给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换(shearlet变换,ST)引入探地雷达信号处理,根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异,提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法,并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势;在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号,以实际数据为例说明小波变换(WT)对其去除效果;从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法,即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离,然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明,本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号,根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域,从而提高探地雷达资料解译精度
《信号分析与处理》课程教学资料(书籍教材)信号分析与处理(PDF电子版)MATLAB 语言及应用(共七章)
文档格式:PDF 文档大小:4.36MB 文档页数:305
本书紧密结合信号分析和处理的基本知识,详细介绍了 MATLAB语言的应用和编 程技术。主要内容有:信号与系统基础;信号的傅里叶变换和z变换;模拟滤波器和数字滤 波器设计;滤波器的实现及分析随机信号相关分析和功率谱估计及其应用MATLAB 信号处理交互式图形用户界面等
应用m序列及逆重复m序列辨识非线性动态系统
文档格式:PDF 文档大小:597.17KB 文档页数:11
本文提出了辨识非线性动态系统的两个方法。非线性系统近似由线性动态系统和非线性部件组成。在所提出的二个方法中,m序列和逆重复m序列用于输入信号或相关信号,这些方法可用于估算高阶多项式非线性部件的全部系数,并有足夠多的脉冲响应栅点值。此外,所提出的方法还适于存在缓慢随机漂移干扰时的在线辨识。由辨识试验的数字模拟可以证实所提方法的正确性
清华大学出版社:《MATLAB在数字信号处理中的应用》课程教学资源(PPT课件讲稿,第2版)第8章 功率谱估计
文档格式:PPT 文档大小:1.38MB 文档页数:22
一、理解功率谱估计的基本概念 二、掌握随机信号处理的各种运算 三、掌握经典功率谱估计的各种方法 四、掌握AR模型功率谱估计方法 五、掌握现代谱估计的各种非参数方法
中科院研究生院《随机过程》讲稿:第三章 Poission 过程(Poission 信号流)(3-4)到达时间的条件分布
文档格式:DOC 文档大小:338KB 文档页数:9
下面讨论在条件N(1)=n下,S,S2…,S,的条件分布问题。 定理:设{N()t≥0}为时齐 Poission过程,则对v0
西安电子科技大学:《信号检测与估值》课程教学资源(课件讲稿,2019)第三章 统计信号估计(主讲:郑贱平)
文档格式:PDF 文档大小:720.21KB 文档页数:111
3 1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计
西安电子科技大学:《信号检测与估值》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 统计信号估计(主讲:郑贱平)
文档格式:PPT 文档大小:2.76MB 文档页数:106
3.1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计
《信号分析与处理》课程教学资料(书籍教材)信号分析与处理(PDF电子版)MATLAB 语言及应用(共七章,含附录)
文档格式:PDF 文档大小:12.85MB 文档页数:303
第一章 信号与系统基础 第二章 信号变换和调制 第三章 模拟滤波器设计 第四章 数字滤波器设计 第五章 滤波器的实现和分析 第六章 随机信号分析 第七章 交互式图形用户界面
基于小波和小波分形的冷连轧机振动识别方法
文档格式:PDF 文档大小:1.36MB 文档页数:8
针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义
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