多维信号范文10篇

多维信号范文篇1

数字信号处理涉及到用数的序列表示的信号的处理，而多维数字信号处理则涉罚用多维阵列表示的信号的处理，例如对同时从几个传感器所接收的抽样图像和抽样的时间波形的处理。由于信号是因而它可以用数字硬件处理，同时可以将信号处理的运算规定为算法。

促使人们采用数字方法的是不言而喻的。数字方法既有效灵活。我们可以用数字系统使其有自适应性并易于重新组合。可以很方便地把数字算法由一个厂商的设备上转换到另一个厂商的设备上去，或者把专用数字硬件来实现。同样，数字算法也可用来处理作为时间函数或空间信号，数字算法自然地和逻辑算符如模式分类相联系。数字信号能够长时间无差错地存储。对很多种应用而言，数字方法Ⅸ其它方法更为简单，对另外一些应用，则可能根本不存在其他方法。多维信号处理是不同于一维信号处理，想在多维序列上实现的多运算，例如抽样、滤波和交换等，用于一维序列，然而，严格芯说，我们不得不说多终信号处理与一维信弓有很大差别的。

信号处理与一维信号处理还是有很大差别的，这是由三个因素造成的;(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多;(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备；(3)多维信号处理有更多的自由度，这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性。虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的，一维情况下差分方程是全有序的，而在多维情况下差分方程仅是部分有序的，冈而就存在着灵活性，在一维情况小，离散传里旰变换CDET)可以用快速傅里叶变换CEPT)算法来计算，而在多维情况下，有多且每一个OFT又可用多种AFT算法来计算。在一维情况下，我们可以调整速率。而且也可以调整抽排列。从另一方面来说，多维多项式不能进行因式分解，而一维多项式是可以进行因式分解的。因而在多维情况下，我们不能论及孤立的极，气、孤立的零点及孤立的根。所以，多维信号处理与一维信号处理有相当大的差别。在20世纪60年代初期，用数字系统来模仿模拟系统的想法，使得一维数字信号处毫的各种方法得到了发展。这样，仿照模拟系统理论，创立了许多离散系统理论.随后，当数字系统可以很好地模仿模拟系统时，人们认识到数字系统同时也可以完成更多的功能。由丁这种认识及数字硬件工艺的有力推动，数字信号处理得到了发展，而且现今很多通用的方法，已成为数字方法所特有的，没有与其等效的模拟方法，在发展多维数字信号处理时，可观察到同一发展趋向。因为没有连续时间的(或模拟的)二维系统理论可以仿效，因而最初的二维系统是以一维系统为基础的，80年代后期，多数二维信号处理都是用可分的二维系统。可分的二维系统与用于二维数据的一维系统几乎没有差别。随后，发展了独特的多维算法，该算法相当于一维算法的逻辑推理。这是一段失败的时期，由干许多二维应用要求数据量很大，且iT缺少二淮多项式太分解理论，很多一维方法不能很好地推广到二维上来。我们现在正处于认识的萌芽时代。计算机工业以其部件的小型化和价格日趋低廉而有助于我们解决数据量问题。尽管我们总是受限于数学问题，但仍然认识到，多维系统也给了我们新的自由度。以上这些，使得该领域既富于挑战性又无穷乐趣，电子信息技术的结合之软件结台，传统产业中可用电产信息技术的地方，仍然可以在生产或很低的条件下使用人力或传统机械。电予信息技术应到限制，在不同领域和不同水平有各种原因，但烂有一个共大原因是缺乏认识。没有认识，便没有应层。

事实上，在一维和二维信号处理理论之间有实质性的差别，而在二维和更高维之间，除了计算上的复杂世方耐差异之外，似乎差别较小。

参考文献：

[1]吴云韬,廖桂生,田孝华.一种波达方向、频率联合估计快速算法[J]电波科学学报,2003,(04).

[2]吕铁军,王河,肖先赐.利用改进遗传算法的DOA估计[J]电波科学学报,2000,(04)

[3]刘全,雍玲,魏急波.二维虚拟ESPRIT算法的改进[J]国防科技大学学报,2002,(03).

[4]吕泽均,肖先赐.一种冲击噪声环境中的二维DOA估计新方法[J]电子与信息学报,2004,(03).

[5]金梁,殷勤业,李盈.时频子空间拟合波达方向估计[J]电子学报,2001,(01).

[6]金梁,殷勤业.时空DOA矩阵方法的分析与推广[J]电子学报,2001,(03).

多维信号范文篇2

关键词：二维信号处理

随着集成电路的运算速度更快，集成度更高，就有可能耐复杂目益增加均一些多维数字信号处理。所它在最近才开始出现的一个新领域。尽管如此，多维信号处埋仍然对以下一些间提了解决的办法，这些问题是：计算机辅动断层成术(CAT)，即综合来自不同方向的X射线的投影，以重建人体某一部分的三维图，源声纳阵列的设计及通过人造卫星地球资源。多维数字信号处理除具有许多引人注目和浅显易行的应用之外，它还具有坚卖的数学基础.，这不仅使我们能了解它的实现情况，而且当新问题出现时，也当及时解决。

典型的信号处理任务就是把信息从一种信号传递到另一种信号上，例如，可将一张照片加以扫描、抽样，并将共存储在计算机的存储器中。在这种情况下，信息是从可变的银粒密度转换戌可见光束，再变成电的波形，最后变戍数字的序列，随后该数字序列用。磁盘上磁畴的排列来表示CAT扫描器是一个比较复杂，经过处理，最后显赤射线管(CRT)的荧光屏上或胶片上。数字处理能增加信息，但可以重新排列信息，使观察者能更方便地理解它.观察者不必观看多个不同测面的投影而可直接观察截面图。

人们感兴趣的是信号所包含的信息，而不管信号本身是什么形式。也许可以概括地说，信号处理涉及两个基本任务一一信息的重新排列和信息的压缩。

数字信号处理涉及到用数的序列表示的信号的处理，而多维数字信号处理则涉罚用多维阵列表示的信号的处理，例如对同时从几个传感器所接收的抽样图像和抽样的时间波形的处理。由于信号是因而它可以用数字硬件处理，同时可以将信号处理的运算规定为算法。促使人们采用数字方法的是不言而喻的。数字方法既有效灵活。我们可以用数字系统使其有自适应性并易于重新组合。可以很方便地把数字算法由一个厂商的设备上转换到另一个厂商的设备上去，或者把专用数字硬件来实现。同样，数字算法也可用来处理作为时间函数或空间信号，数字算法自然地和逻辑算符如模式分类相联系。数字信号能够长时间无差错地存储。对很多种应用而言，数字方法Ⅸ其它方法更为简单，对另外一些应用，则可能根本不存在其他方法。多维信号处理是不同于一维信号处理，想在多维序列上实现的多运算，例如抽样、滤波和交换等，用于一维序列，然而，严格芯说，我们不得不说多终信号处理与一维信弓有很大差别的。

信号处理与一维信号处理还是有很大差别的，这是由三个因素造成的;(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多;(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备；(3)多维信号处理有更多的自由度，这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性。虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的，一维情况下差分方程是全有序的，而在多维情况下差分方程仅是部分有序的，冈而就存在着灵活性，在一维情况小，离散传里旰变换CDET)可以用快速傅里叶变换CEPT)算法来计算，而在多维情况下，有多且每一个OFT又可用多种AFT算法来计算。在一维情况下，我们可以调整速率。而且也可以调整抽排列。从另一方面来说，多维多项式不能进行因式分解，而一维多项式是可以进行因式分解的。因而在多维情况下，我们不能论及孤立的极，气、孤立的零点及孤立的根。所以，多维信号处理与一维信号处理有相当大的差别。在20世纪60年代初期，用数字系统来模仿模拟系统的想法，使得一维数字信号处毫的各种方法得到了发展。这样，仿照模拟系统理论，创立了许多离散系统理论.随后，当数字系统可以很好地模仿模拟系统时，人们认识到数字系统同时也可以完成更多的功能。由丁这种认识及数字硬件工艺的有力推动，数字信号处理得到了发展，而且现今很多通用的方法，已成为数字方法所特有的，没有与其等效的模拟方法，在发展多维数字信号处理时，可观察到同一发展趋向。因为没有连续时间的(或模拟的)二维系统理论可以仿效，因而最初的二维系统是以一维系统为基础的，80年代后期，多数二维信号处理都是用可分的二维系统。可分的二维系统与用于二维数据的一维系统几乎没有差别。随后，发展了独特的多维算法，该算法相当于一维算法的逻辑推理。这是一段失败的时期，由干许多二维应用要求数据量很大，且iT缺少二淮多项式太分解理论，很多一维方法不能很好地推广到二维上来。我们现在正处于认识的萌芽时代。计算机工业以其部件的小型化和价格日趋低廉而有助于我们解决数据量问题。尽管我们总是受限于数学问题，但仍然认识到，多维系统也给了我们新的自由度。以上这些，使得该领域既富于挑战性又无穷乐趣，电子信息技术的结合之软件结台，传统产业中可用电产信息技术的地方，仍然可以在生产或很低的条件下使用人力或传统机械。电予信息技术应到限制，在不同领域和不同水平有各种原因，但烂有一个共大原因是缺乏认识。没有认识，便没有应层。公务员之家

事实上，在一维和二维信号处理理论之间有实质性的差别，而在二维和更高维之间，除了计算上的复杂世方耐差异之外，似乎差别较小。

参考文献：

[1]吴云韬，廖桂生，田孝华.一种波达方向、频率联合估计快速算法[J]电波科学学报，2003，(04).

[2]吕铁军，王河，肖先赐.利用改进遗传算法的DOA估计[J]电波科学学报，2000，(04)

[3]刘全，雍玲，魏急波.二维虚拟ESPRIT算法的改进[J]国防科技大学学报，2002，(03).

[4]吕泽均，肖先赐.一种冲击噪声环境中的二维DOA估计新方法[J]电子与信息学报，2004，(03).

[5]金梁，殷勤业，李盈.时频子空间拟合波达方向估计[J]电子学报，2001，(01).

[6]金梁，殷勤业.时空DOA矩阵方法的分析与推广[J]电子学报，2001，(03).

多维信号范文篇3

关键词：二维信号处理

一、随着集成电路的运算速度更快，集成度更高，就有可能耐复杂目益增加均一些多维数字信号处理。

所它在最近才开始出现的一个新领域。尽管如此，多维信号处埋仍然对以下一些间提了解决的办法，这些问题是：计算机辅动断层成术(CAT)，即综合来自不同方向的X射线的投影，以重建人体某一部分的三维图，源声纳阵列的设计及通过人造卫星地球资源。多维数字信号处理除具有许多引人注目和浅显易行的应用之外，它还具有坚卖的数学基础，这不仅使我们能了解它的实现情况，而且当新问题出现时，也当及时解决。

典型的信号处理任务就是把信息从一种信号传递到另一种信号上，例如，可将一张照片加以扫描、抽样，并将共存储在计算机的存储器中，在这种情况下，信息是从可变的银粒密度转换戌可见光束，再变成电的波形，最后变戍数字的序列，随后该数字序列用。磁盘上磁畴的排列来表示CAT扫描器是一个比较复杂，经过处理，最后显赤射线管(CRT)的荧光屏上或胶片上。数字处理能增加信息，但可以重新排列信息，使观察者能更方便地理解它.观察者不必观看多个不同测面的投影而可直接观察截面图。

人们感兴趣的是信号所包含的信息，而不管信号本身是什么形式。也许可以概括地说，信号处理涉及两个基本任务一一信息的重新排列和信息的压缩。

二、数字信号处理涉及到用数的序列表示的信号的处理，而多维数字信号处理则涉罚用多维阵列表示的信号的处理，例如对同时从几个传感器所接收的抽样图像和抽样的时间波形的处理。由于信号是因而它可以用数字硬件处理，同时可以将信号处理的运算规定为算法。

促使人们采用数字方法的是不言而喻的。数字方法既有效灵活。我们可以用数字系统使其有自适应性并易于重新组合。可以很方便地把数字算法由一个厂商的设备上转换到另一个厂商的设备上去，或者把专用数字硬件来实现。同样，数字算法也可用来处理作为时间函数或空间信号，数字算法自然地和逻辑算符如模式分类相联系。数字信号能够长时间无差错地存储。对很多种应用而言，数字方法Ⅸ其它方法更为简单，对另外一些应用，则可能根本不存在其他方法。多维信号处理是不同于一维信号处理，想在多维序列上实现的多运算，例如抽样、滤波和交换等，用于一维序列，然而，严格芯说，我们不得不说多终信号处理与一维信弓有很大差别的。

信号处理与一维信号处理还是有很大差别的，这是由三个因素造成的；(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多；(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备；(3)多维信号处理有更多的自由度，这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性。虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的，一维情况下差分方程是全有序的，而在多维情况下差分方程仅是部分有序的，冈而就存在着灵活性，在一维情况小，离散传里旰变换CDET)可以用快速傅里叶变换CEPT)算法来计算，而在多维情况下，有多且每一个OFT又可用多种AFT算法来计算。在一维情况下，我们可以调整速率。而且也可以调整抽排列。从另一方面来说，多维多项式不能进行因式分解，而一维多项式是可以进行因式分解的。因而在多维情况下，我们不能论及孤立的极，气、孤立的零点及孤立的根。所以，多维信号处理与一维信号处理有相当大的差别。在20世纪60年代初期，用数字系统来模仿模拟系统的想法，使得一维数字信号处毫的各种方法得到了发展。这样，仿照模拟系统理论，创立了许多离散系统理论。随后，当数字系统可以很好地模仿模拟系统时，人们认识到数字系统同时也可以完成更多的功能。由丁这种认识及数字硬件工艺的有力推动，数字信号处理得到了发展，而且现今很多通用的方法，已成为数字方法所特有的，没有与其等效的模拟方法，在发展多维数字信号处理时，可观察到同一发展趋向。因为没有连续时间的(或模拟的)二维系统理论可以仿效，因而最初的二维系统是以一维系统为基础的，80年代后期，多数二维信号处理都是用可分的二维系统。可分的二维系统与用于二维数据的一维系统几乎没有差别。随后，发展了独特的多维算法，该算法相当于一维算法的逻辑推理。这是一段失败的时期，由干许多二维应用要求数据量很大，且IT缺少二维多项式太分解理论，很多一维方法不能很好地推广到二维上来。我们现在正处于认识的萌芽时代。计算机工业以其部件的小型化和价格日趋低廉而有助于我们解决数据量问题。尽管我们总是受限于数学问题，但仍然认识到，多维系统也给了我们新的自由度。以上这些，使得该领域既富于挑战性又无穷乐趣，电子信息技术的结合之软件结台，传统产业中可用电产信息技术的地方，仍然可以在生产或很低的条件下使用人力或传统机械。电予信息技术应到限制，在不同领域和不同水平有各种原因，但烂有一个共大原因是缺乏认识。没有认识，便没有应层。公务员之家

事实上，在一维和二维信号处理理论之间有实质性的差别，而在二维和更高维之间，除了计算上的复杂世方耐差异之外，似乎差别较小。

参考文献：

[1]吴云韬,廖桂生,田孝华.一种波达方向、频率联合估计快速算法[J]电波科学学报,2003,(04).

[2]吕铁军,王河,肖先赐.利用改进遗传算法的DOA估计[J]电波科学学报,2000,(04)

[3]刘全,雍玲,魏急波.二维虚拟ESPRIT算法的改进[J]国防科技大学学报,2002,(03).

[4]吕泽均,肖先赐.一种冲击噪声环境中的二维DOA估计新方法[J]电子与信息学报,2004,(03).

[5]金梁,殷勤业,李盈.时频子空间拟合波达方向估计[J]电子学报,2001,(01).

[6]金梁,殷勤业.时空DOA矩阵方法的分析与推广[J]电子学报,2001,(03).

多维信号范文篇4

关键词：绿色制造；多维度农业生态系统；光照检测

我国一直以来就是农业大国，可是跟经济发展快速的国家还是有非常明显的差距。目前人多地少，土地分散，天气、气候等多种不稳定因素影响下，导致不能完全大规模实现农业机械化。农业现代化的改革要求迫在眉睫。如何利用有限的土地资源，有效增产，种植更多经济效益更高的农作物以提高农民的收入，这些都是急需解决的问题。文中设计的基于绿色制造的农业生态环境智能控制系统，可高效利用土地资源，将温室大棚分层次，分区域，通过各种传感器与控制系统，保障各种农作物的生长环境，达到更好的种植效果。

1多维度农业生态系统的设计

根据现阶段农业生产的调研，种植的农作物种类以及各种农作物的生长习性存在多样性和各异。如生长成熟周期，喜阴还是喜阳，对灌溉、通风条件、日照时间等的需求各不相同。如图1所示设置多维度农业生态系统，可种植粮食作物、花卉、中草药等，最大程度利用大棚的土地资源与空间资源。采用薄膜型太阳能电池作为大棚的顶棚，利用光伏发电技术提供大棚所需的部分用电。在基于用户参数设定下控制系统，在大棚中集成光照度传感器、温度传感器、湿度传感器、CO2浓度传感器等，对温度，湿度，照度生存环境因素进行检测。产生的传感信号通过单片机的控制端口输出，并对相应的设备进行控制，可实现大棚内恒温恒湿的条件，并有针对性的实施补充光照、灌溉、通风等操作，制造出适合作物生长的环境。1．1多维度农业生态系统环境因子的选取。各种作物的生长发育及最终形成，其产量与质量取决于作物本身的遗传特性以及外部生存环境条件。影响多维度农业生态系统中各种作物的生长发育的环境因素主要包括：温度、湿度、光照条件、CO2浓度等。在进行多维度农业生态系统的设计过程中必须主要考虑这些变量的相互作用，并利用自动控制系统对这些环境因子加以控制，以满足该系统的多样化需求。作物生长发育对温度最为敏感。随着一天中光照强度的变化，实行变温管理是一种很有效的管理方法。另外需根据温室中所种植的作物的种类进行适当调节，设置最适于棚内作物生长需要的温度条件。空气相对湿度的大小直接影响到作物的光合作用，合适的湿度有助于作物生长和控制病虫害影响。另外还需对土壤湿度进行管理，可以把渗灌、滴灌、微灌等灌溉技术应用到生态系统中来。对作物生产的影响的光照强度、光照时间、光质，可通过在生态系统中安装人工光源，并根据作物生长需要和外界环境检测的结果，适当补充光照条件。CO2是作物进行光合作用的主要原料，为使作物获得最大生长率的使作物获得最大生长率的CO2浓度，取决于作物的生长阶段的光照强度、温度等因素。生态系统中各环境因子之间存在着强烈的相互作用，作物是在各环境因子的综合影响下生长的，而不是单个因素作用的结果，因此在设计生态系统的控制系统过程中需要进行各方面的综合考量。1．2智能农业生态温室环境控制系统。在考虑了多维度农业生态系统的环境因子后，根据大棚中常见作物的划区分类，辅以常用控制设备，确定了温室环境调控设备：（1）光照系统。（2）通风系统。（3）温度调节系统。（4）CO2浓度控制系统。（5）灌溉系统。1．3多维度农业生态系统中使用的传感器。多维度农业生态系统系统所需要的传感器包括温度传感器、湿度传感器、二氧化碳（CO2）传感器、光照强度传感器。根据实际情况及成本考量，选择了较为常见的器件，具体的传感器选型见表1。

2智能农业生态系统硬件电路设计

2．1系统设计思路。本系统是以单片机为控制核心。通过湿度传感器、温度传感器、CO2传感器，光电池，完成对多维度农业生态系统内的环境因子的测量，将采集数据输入到单片机中。由单片机根据接收到的各项信号，控制继电器、电磁阀以及相应的控制电路，完成光照补充、温度控制、湿度控制、CO2浓度监测、灌溉系统控制，以达到自动调控多维度农业生态系统内环境因子参数的目的。同时系统还设计了可调按键，通过按键可人为地设定合适的参数，便于根据不同的作物的环境中调节使用。2．2系统的组成和工作原理。硬件系统主要有数据采集、数据分析、数据处理三个部分组成。（1）数据采集由湿度传感器、温度传感器、CO2传感器、光电池组成。（2）数据分析由单片机基本系统组成。（3）数据处理由显示系统以及继电器控制电路组成，系统设计框图如图2所示。2．3部分硬件功能的实现。2．3．1光照度检测系统。选用测量线性度较好的光电池作为光强探测元件，并将光电池检测到的光电流信号，使用三极管放大，并转换电压形式，可以保证信号有更好的线性关系。2．3．2AD转换部分使用8位主次逼近型AD转换器对输入的模拟信号进行转换，然后将转换的数据量输入单51单片机中进行数据处理。2．3．3显示模块设计采用LCD1602工业字符型液晶，通过电压对其显示区域进行控制，有电就有显示，这样即可以显示出图形。采用单片机的P0端口和LCD1602的D0到D7端口相连进行数据传输，LCD1602的RS、RW、E分别连接单片机的P2．0、P2．1、P2．2端口，控制读写操作。LCD1602的VL端口与10kΩ的电阻相连然后接地，用来调整对比度。2．3．4报警电路的设计本系统采用声光报警电路。温度和湿度任何一个超过设定范围，蜂鸣器均报警。设计选用二极管的亮灭显示温度或者湿度是否过限，这样便于观察，可以更加直接的确定是要升降温还是要增减湿度，给工作人员减少了工作量。蜂鸣器报警电路是通过MCS－52的1根口线经驱动器驱动蜂鸣音发声。2．3．5功能键的设计。本系统主要是对多维度农业生态系统中温湿度进行自动监测和控制，但是为了管理人员的管理，系统使用键盘来设定温湿度的上下限。本设计采用四个按键，按键的功能如下：S1：S1按键作为模式切换按键，按下S1按键可使系统在正常工作、温度上下限调整模式、湿度上下限调整模式、CO2浓度上下限调整模式、照度上下限调整模式等模式间进行切换；S2：S2按键平时作为向上翻一屏的显示调整按键；进入调整模式是作为调整模式的增加按键，按下S2按键使相应调整模式下的上、下限值增大；S3：S3按键平时作为向下翻一屏的显示调整按键；进入调整模式是作为调整模式的减少按键，按下S3按键使相应调整模式下的上、下限值减小；S4：S4按键平时作为显示模式返回按键，按下该按键可使显示界面返回主显示界面；进入调整模式作为调整模式的上、下限选择切换按键，按下S4按键选择将要对相应调整模式下的上限或者下限值进行调整。

3多维度农业生态系统软件设计流程

搭建好硬件设施后，针对选取的测试环境因子，对程序进行了初步的设计，程序设计流程如图4（a）～（e）所示。通过各种传感器输出的信号，通过单片机来控制相应的继电器、电池阀等，实现了室内照明（补光）系统、通风系统、灌溉系统的自动控制功能。

4误差分析

（1）由于ADC产生的误差，如采样误差、量化误差、增益误差、偏移误差和失调误差等。（2）由输入信号产生的误差，由于输入为模拟量，存在电源噪声、电源稳压、信号源阻抗、IO串扰、EMI噪声和温度变化的误差等。（3）由处理程序产生的误差，处理数据为区间范围，范围的大小决定处理的精度，由于程序没有对分辨率范围内所有的数字进行分别处理，显示照度与实际照度存在误差。（4）目前电路采用万用板搭建，各个元件的干扰较大，线路布局和元器件的摆放都会影响输入的模拟信号，后期需单独制版完善电路功能。（5）在校准过程中，数据是采用拟合方式处理的，拟合过程中会产生误差。

5结语

基于绿色制造的多维度农业生态智能控制系统的设计思路来源与生产实际需求，根据需要选取了合适的温室控制因子，通过传感器的实现了温度、湿度、光照、CO2浓度的探测，并完成了后续的补光、增温、灌溉等系统控制功能。现阶段正尝试通过无线传输系统实现远程操控，制作专门的APP来实现对该生态系统的操控。

参考文献

［1］兰瑞莉，刘成安．毛跟勇．无线传感网络在农业大棚监测系统中的应用［J］．电脑知识与技术，2009，（10）．

［2］王峰萍，王佳．农业大棚智能检测环境系统［J］．现代电子技术，2012，（14）．

［3］李兴泽，王福平．基于物联网的农业大棚智能管控系统［J］．江苏农业科学，2018，（01）．

多维信号范文篇5

关键词:一体化电子集成电子信息系统体系;虚拟化计算技术体系架构;集成维度;技术形态

电子信息系统将面临日趋复杂任务环境和具有更为多样化应用功能的特点，对电子信息系统的复杂环境多维感知能力、多源信息协同认知能力、信息多维应用能力等体系能力提出了更高的要求，因此以极大发挥各种独立电子信息功能的体系化综合使用效能的电子信息系统的集成一体化、功能一体化、应用一体化的集成电子信息系统已成为发展趋势。通过探讨未来一体化集成电子信息系统的体系概念、功能趋势、技术特点及主要关键技术等，本文提出一种一体化集成电子信息系统发展的新形态，以试图为一体化集成电子信息技术发展提供参考。［1-2］

1一体化集成电子信息系统体系基本概念与特点

1．1一体化集成电子信息系统基本概念研究。一体化集成电子信息系统是集探测侦察、通信交互、干扰对抗、识别认知、评估预测、辅助决策、控制指挥并可功能拓展的多维度一体化集成和信息一体化关联生成的电子信息系统。一体化集成电子信息系统可以综合各种电子信息功能的信息，通过集成共享全维度信息和充分关联挖掘和预测，极大发挥体系化综合应用效能。其主要技术内涵是针对各种功能信息产品生成需求，在宽开频谱/光谱/声谱、中频信号、各功能信号等多层面进行基于信息挖掘的同类信息深度融合、异类信息深度关联和多层面的深度印证，同步生成多自由度、体系化的多种功能信息及其辅助决策控制和效能评估等应用信息，以提高全维度信息质量，适应扁平化高效电子信息应用的效能要求。［3-4］1．2一体化集成电子信息系统体系能力特点分析。(1)充分利用当今浩瀚空间丰富的各类人为和非人为方式直接或间接所产生或导致的异类电磁环境特征信息，通过将隐性知识显性化，挖掘生成可直接应用或间接关联以提高应用效能的电子信息产品。(2)针对获取的不同功能特定信息，进行多维深度的同类信号融合、异类信号关联印证和挖掘认知，以提升电子信息应用的正确性。

2一体化集成电子信息系统能力体系发展趋势

一体化集成电子信息系统能力发展总体趋势见图1。2．1一体化集成电子信息系统类型发展趋势。基于平台和应用特点一般可分为3类，即射频集成一体化、综合集成一体化和协同集成一体化。(1)射频集成一体化主要用于机动平台，为系统性独立装备。主要以共用射频系统、多功能综合集成、系统资源智能化分配调度与共享、多源信息数字化和软件化综合处理及联合运用为特征，并可解决现平台有限狭小空间各种独立功能系统天线林立导致的电磁兼容难和平台物理隐身性能低等问题。与其他类型一体化集成电子信息系统的典型区别特征是天线共孔径、射频共通道、射频信号共形式。(2)综合集成一体化主要用于具有多独立传感器的集中平台/站，为多传感器前端平台内分布、后端集成一体化处理的系统装备。传感器前端的高度集成会导致内部电磁兼容难度，与其他类型一体化集成电子信息系统的典型区别特征是多传感器天线综合、中视频后进行集成处理。(3)协同集成一体化主要应用于多平台/多站点/多基协同体系化装备。主要以跨域资源智能化分配调度为基础，在共同空间覆盖范围内实现基于多同类和异类和多视角传感器的多功能信息深度综合，以完成各种功能信息生成与联合决策运用等为特征。其典型区别特征是天线前端为跨域跨平台分布和多源信息一体化集成处理。2．2一体化集成电子信息系统集成维度发展趋势。一体化集成电子信息系统集成维度发展主要体现在各种功能前端横向维度的一体化集成和信息处理、综合、研判、决策、指挥等的后端纵向维度一体化集成。(1)前端横向维度集成一体化对于射频集成一体化电子信息系统，其前端横向维度集成一体化主要是将由物理层面的各种功能多频段天线和射频通道集成为天线全频段共孔径、射频共通道的一体化前端。主要体现在多频段、多光谱、多极化和适应多功能不同需求的同时收发、空间波束综合等的全频段共孔径天线，及其射频多信号形式的共通道同时传输与接收。对于综合/协同集成一体化电子信息系统，其前端横向维度集成一体化主要是实现分布式前端的天线综合、空间波束协同应用、虚拟共射频通道等的一体化前端，主要体现在多频段、多光谱、多极化和适应多功能不同需求的同时收发、空间覆盖的功能协同综合。(2)后端纵向维度集成一体化后端横向维度集成一体化是实现多源信息综合挖掘和信息应用的关键。其主要发展趋势是将各类传统传感器功能、传感器综合控制、统一态势、辅助决策、控制指挥、信息应用评估等向集成一体的方向发展，主要体现在基于多功能信息综合的按需归纳信号生成，以及多功能信息化综合应用。2．3一体化集成电子信息系统功能集成发展趋势。一体化集成电子信息系统功能将向多领域、多功能、多应用方向发展。除战术功能外，将向环境监测、天气观测、气象预测、空中管制、航行管理、区域管控、异常预报，以及广域互联互通、多种作业支持等功能拓展。针对电磁波具有全天候、全时空、范围广、距离远，光波具有精度高、功耗低、识别能力强，声波具有不受电磁波影响、隐蔽性好、复杂地形适应性强等的各自特点，一体化集成电子信息系统将向声光电一体的广域感知、认知和应用，即空间信号类型全覆盖的方向发展。电子信息的战略战术一体化是适应现代应用需求的功能集成方向。一体化集成电子信息系统将向扩展对战略信息的保障，特别是超远程战略监视、早期预测和报警、体系对抗与应用等提供信息支持。

3一体化集成电子信息系统技术能力发展趋势

一体化集成电子信息系统技术能力发展趋势见图2。3．1技术形态发展趋势。基于电子信息技术的快速发展，一体化集成电子信息系统的技术形态应向着数字化、软件化、虚拟化、计算化的方向发展。向射频数字化的发展为一体化集成电子信息系统功能重构等能力发展提供基础。系统的软件化将为高度自适应任务适配、多功能算法动态重建等提供关键能力。系统的虚拟化是在物理结构上无法区分探测、侦察、通信等各种功能单元的虚拟多功能一体化系统技术形式，是多源信息综合关联以形成各功能信息产品的关键。而计算化是全维功能智能化按需重构、信息按需智能化认知与预测的核心技术形态。3．2技术能力发展趋势。一体化集成电子信息系统的技术能力将向着基于知识的自适应到基于认知的智能化的方向发展。基于知识的自适应技术的典型特征是基于已知环境信息知识，优选工作方式，即通过对一体化集成电子信息系统的工作方式和处理模式的自适应优选，如雷达、通讯、电子对抗等自适应变频方式等，可以实现基于现有环境和系统能力的优化工作和处理模式。基于认知的智能化技术的典型特征是基于对现有和以往知识，通过对信息的挖掘、推理和预测，实现最佳和超前的最优工作和处理模式。

4一体化集成电子信息系统基于计算的虚拟化技术体系发展架构

一体化集成电子信息系统基于计算的虚拟化技术体系发展架构见图3。基于电子信息系统软件化技术的发展和对智能化技术研究的不断深入，未来一体化集成电子信息系统技术体系架构主要有传感器前端、公共计算与显控环境、应用软件和数据库系统等组成，系统物理统一架构可虚拟化为不同功能装备形态。一体化集成电子信息系统基本技术流程是由传感器前端面向电磁空间收发各种人为和非人为方式直接或间接所产生或导致的电磁信号，输出至公共计算与显控环境。在公共计算与显控环境上，在数据库系统的历史知识库、算法资源库、应用模式库等数据的支持下，按需应用资源调度与重构处理、多源信息归一化处理、多源融合与关联处理、多源信息挖掘与预测、多源印证与评估处理、辅助决策与指挥支持、应用效能评估与验证和其他拓展功能和应用等应用软件，最终实现各种功能信息、指控信息、协同信息等信息对外交互，为决策提供信息支持。

5一体化集成电子信息系统发展的主要关键技术

5．1基于一体化集成电子信息系统功能需求的自由。空间电磁信息再认知研究浩瀚空间由人为和非人为方式直接或间接所产生或导致的电磁环境更趋复杂，同时也具有更为丰富的信息资源。针对一体化集成电子信息系统功能需求，通过深入分析、挖掘可直接或间接用于一体化集成电子信息系统的信息资源，是实现一体化集成电子信息系统功能与性能跨越提升的必要前提。为此，需要开展自由空间电磁信息再认知研究。5．2一体化集成电子信息系统应用策略研究。未来的一体化集成电子信息系统如何在电子信息动态时敏变化的体系对抗攻防条件下，充分发挥其特点和优势，需深入研究一体化集成电子信息系统应用概念和机理，建立适应各类复杂环境的时敏应用策略，充分发挥一体化集成电子信息系统的效能。5．3多源信息特征挖掘与综合运用技术。利用多维异类信息进行对各种信息应用功能信息的融合、关联与印证将是实现一体化集成电子信息系统全功能的关键技术。需利用前端获取各种同类和异类信息，特别需关注环境噪声信息、自然干扰信息、空间区域异常信息等环境背景信息，进行多自由度的融合、关联、印证和挖掘等，可有效大幅提高所需生成的功能信息质量。为此需开展基于各类信息的电磁空间信号的机理、特性和特征提取技术研究。5．4多功能调度重构规划技术。针对一体化电子信息系统的功能特点，基于软件化、虚拟化和计算化能力的发展，研究系统功能级、方式级、参数级、算法级、部件级等的深度资源调度方法，是实现一体化电子信息的功能的重要措施。针对多种功能需求分析，需研究面向任务功能调度、算法重构和智能化匹配、面向故障的通道重构调度、面向底层软件硬件功能级的深度资源调度等技术，通过合理配置系统射频孔径，重新规划处理链路，实现权系统功能的高速切换和系统资源的高效利用。基于组合任务的调度，规划系统利用策略，分解任务处理步骤到可控制器件，实现系统功能任务的合理调度与资源的合理利用。

参考文献:

［1］吴少鹏．雷达资源调度技术体系及评估指标探讨［J］．雷达与对抗，2019(1):1-4．

［2］吴少鹏，王建．海上联合感知系统技术［C］//国防科技前沿论坛2006论文集，2006:242-246．

［3］吴少鹏．海上联合探测系统技术研究［J］．雷达与对抗，2009(1):1-3，33．

多维信号范文篇6

关键词：数字信号；短波通信；技术应用

21世纪作为一个经济高速发展的时代，各个行业都在突飞猛进。经过第三次工业革命，人类逐步进入数字化的新时代，大数据时代的逐渐来临，使各行各业都在广泛地使用数字化技术，也是因此数字信号处理技术对人类来说越来越重要。所以对数字信号在各个行业的应用探索对我们来说至关重要。

1数字信号处理技术的发展以及应用现状

人们通常所说的数字信号处理技术是指我们日常生活中运用眼睛、鼻子、嘴巴所得到的外在信息以数字化的方式体现出来。这一技术被广泛的应用在计算机以及偏向数据化的工业领域之中。我们常见的数字信号技术的应用就是将日常生活中的图片和视频等等数字化的一项技术，它可以有效地避开大部分的干扰因素，快速地提取出人们所需要的信息，并运用处理技术将过滤后的信息进行有效的转化，将最原始的信息转化为可以被识别出的数字信息。传统的数字信号处理技术大多是采用模拟的方式，这种方式拥有很多弊端，像是修改较为麻烦，不能快速有效的进行模拟环境分析等等。现代数字信号处理技术有效地修改了这些弊端，更加适应了现代化的发展，并且被广泛的运用在各个行业之中，比如测试仪器仪表之中，更加简化并且还提高了传统仪表的功能、日常生活中我们使用的电脑更是以数字信号技术为核心所生产的产物、以及它在短波领域中都被广泛地使用。

2数字信号处理技术在通信领域的应用

2.1数字信号在短波通信领域应用。短波通信具有传输距离远、抗毁性较强等特点，被广泛的应用在军事、海上、气象当中。数字信号在短波通信领域中被大量使用主要体现在两个方面，第一方面体现在短波通信应用中所广泛使用的DRM技术。DRM系统主要应用在30MHz以下频，可以有效扩大覆盖的范围，并且DRM系统功率低于传统模拟调幅发电机，更加具有经济效益。最新的DRM技术用正交频分复用的传输方式，可以使主业务值高达37到186kb每秒更加符合短波数字通信需要。第二方面体现在对数字语言编码的广泛应用。由于在短波通信中传输带宽度有限因此在数字化处理中通常采用压缩语言编码的方式，语言编码在实际应用中一般遵循对各项属性实现进行折衷。Opus编码器在技术层面有巨大优势，在水上通信使用角度可覆盖窄带和8khz到48khz、支持CBR和VBR、良好的PLC等等特点。基于开源的特点，可以使用编译好的SO库也可以根据自己的需求编译SO库然后投入使用。而短波电台应用Opus编码优势在10kbps以上，可以让短波电台有效的避免使用其他编码常出现的使用者接收到的频率出现断断续续的现象，并且Opus编码编码相对其他编码还有一个巨大优势就是经济优势，因为Opus编码是完全免费的，科研人员可以随时对Opus编码进行改进，短波电台使用Opus编码可以提高经济效益，而且短波电台还可以使用Speex编码来对Opus编码6kbps比特率频率进行补充达到更好的使用效果[1]。2.2数字信号在图像通信中的应用。随着数字信号处理技术被广泛的应用，以及集成电路技术的快速发展，图像通信逐渐由传统的模拟制逐渐向数字化进行过渡。使用数字制图像相对传统的模拟制拥有很多优点。比如可以达到多次中继但是却不会引起噪声的积累、还可以做到运用储存的方式来实现多次重复，并且能通过一些特殊技术加强抗干扰等特点[2]。因此数字信号在图像通信中被广泛的应用。这些应用主要体现在怎样运用数字信息化达到减少图像传输时的数码率、缩短占用通用信道的频带、减少设备成本。其在图像信息技术的压缩时通常使用线性预测法和非线性预测法、变化法中的K-L变化法、Fourier变换法、平均信息法中的消隐时间法等等。数字信号处理是多维信号处理的一个分支，还有雷士图像复原、增强识别等等一系列相关数字技术被广泛的应用在图像通信领域中，以达到更好的解决图像通信领域中常见的传输中经常遇到的噪声干扰、以及传输中如何有效地提高传输质量、以及图像传输中如何保持图像的鲜明感、图像的质感、质量等等一系列图像通信领域会遇到的问题，都需要运用到多维数字滤波、解卷积等等方法来满足图像信息传输的需要[3]。同时通过数字化过滤不必要的信息，达到消耗较小、质量比较轻、寿命相对较长的传输特点。

3结束语

综上所述，越来越多的行业已经看到使用数字信号处理技术可以为他们带来的优势，因此数字信号处理技术被许多行业重视。而且数字信号处理技术不仅在通信领域中起到巨大作用，在其他行业也表现出了其相应的价值。在未来的发展中，数字信号处理技术将会应用到更多领域中，为人们的生活提供更多帮助。

参考文献

[1]姚萍萍，肖春晖.几种数字信号处理技术在短波水上通信系统中的应用浅析[J].珠江水运，2018（15）：15-16.

[2]蔡馥韩.关于数字信号处理技术的应用现状与发展研究[J].中国新通信，2017，19（10）：87-88.

多维信号范文篇7

信息可视化(InformationVisualization)的内涵是将数据通过图形化、地理化形象真实地表现出来，并且找出数据背后蕴涵的信息。信息可视化相关技术能够实现对信息数据的分析和提取，然后以图形、图像、虚拟现实等易为人们所辨识的方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息以及发展趋势，以便我们能够更好地利用所掌握的信息资源。

供应链可视化就是利用信息技术，采集、传递、存储、分析、处理供应链中的订单、物流以及库存等相关指标信息，按照供应链的需求，以图形化的方式展现出来。供应链可视化可以有效提高整条供应链的透明度和可控性，从而大大降低供应链风险。

在本文中，我们建立一条含有供应商、制造商、分销商以及第三方物流企业的供应链。其中，供应商提供原材料，制造商制造产品，分销商销售产品，第三方物流企业负责供应商与制造商，制造商与分销商之间的物流运输。如图1所示。

2供应链可视化过程以及平台的系统构成

3.1供应链可视化过程

供应链可视化过程包含数据采集、数据传输、数据存储、数据分析处理以及数据展示等步骤。如图2所示，供应链可视化的数据来自于供应链中各节点企业内部系统的数据库或者节点企业之间进行交易的EDI、XML文件等数据。利用应用集成网关提供的各种数据接口将其抽取(Extract)、转换(Transfor)、加载(Load)到目标数据仓库中；针对可视化对象建立多维数据集；联机分析与处理(OLAP)；利用多维数据集和数据聚集技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总，用联机分析和可视化工具对这些数据迅速进行评价；最后使用前端展示工具将可视化信息以各种图表的方式直观展示出来，便于用户分析决策。

3.2可视化平台系统构成

本平台由以下几部分构成：

(1)数据源。本系统的数据都来自于供应链节点企业的操作型数据库以及节点企业间进行电子商务时产生的EDI或者XML数据文件。

(2)应用集成网关。由于供应链中节点企业众多，各个节点企业所使用的应用系统不一样，通过拥有多种接口的应用集成网关将各节点企业连接起来，便于数据的提取和传输。

(3)数据仓库。使用数据仓库存储提取来的供应链各节点企业的相关数据，便于后来建立多维数据集进行的联机分析处理操作。

(4)前端展示工具。以多种多样的形式展示可视化指标。

4供应链可视化关键技术

4.1数据采集

(1)条码。条码是将线条与空白按照一定的编码规则组合起来的符号，用以代表一定的字母、数字等资料。在进行辨识的时候，是用条码阅读机扫描，得到一组反射光信号，此信号经光电转换后变为一组与线条、空白相对应的电子信号，经解码后还原为相应的文字数字，再传入电脑。条码辨识技术已相当成熟，其读取的错误率约为百万分之一，首读率大于98%，是一种可靠性高、输入快速、准确性高、成本低、应用面广的资料自动收集技术。

(2)RFID射频识别。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。

4.2异构数据源集成与EDI解决方案设计

(1)EDI。电子数据交换(ElectronicDataInterchange，EDI)，就是两个业务组织计算机之间电子方式的标准业务文件的交换。狭义的EDI主要指符合EDI标准的数据交换，而广义的EDI还包括以XML为载体的其他相关新兴互联网标准的数据交换。

(2)应用集成网关。如果供应链多个企业之间两两集成，当然这样也可以达到各个企业之间数据连通的目的，但是这样的集成工作量非常大，而且容易出错，最重要的是如果新增加一个企业又得再和其他所有的企业一一集成，造成巨大的工作量。

企业应用集成网关利用其自身具有的对各种数据库和应用系统的接口，可以有效解决这个问题，它只需要供应链中的各个企业单独跟它集成，就可以让所有企业的数据都连通，这样可以大大减少集成的工作量，也可以减少出错的概率，在有新的企业加入供应链时，仅仅需要与网关集成一次就行了。

此网关可以满足包括企业各种应用、数据库和数据仓库、人工流程、外部业务伙伴、WebService等在内的所有的集成需要。

4.3可视化处理技术

(1)ETL。ETL即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据，引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”，系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。

(2)OLAP。OLAP(联机分析处理)是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的，这些信息是从原始数据直接转换过来的，它们以用户容易理解的方式反映企业的真实情况。

(3)数据展现形式。供应链可视化平台最终需要以丰富的图表、灵活的分析以及醒目的异常提示来进行数据展示。

多维分析图：包括双轴图、雷达图(蜘蛛图)、股市曲线图、极线图、饼图等。

仪表盘：对关键绩效指标，可以使用仪表盘的形式对其进行展示。这种方式直观易懂，并能根据设定的阈值，用不同的颜色表示不同的程度，对指标的超量和不足进行预警，一旦达到或者超过阈值，可以自动地发出警报。

分解图：从不同的角度、不同的层次随意跳转，对指标进行分解，根据分解的指标树，可以对指标进行追踪。

多维信号范文篇8

近些年来，已经占领电视传播技术核心舞台的信息传输工艺系把图形和语音等相关信息依托模拟信号实施传输的操作过程。此类传播模式很难保证传输质量的稳定，所以，此种原始的影像传播技术已远远落后于现今时代人们对TV视觉效果的需求。网络数字化技术是对信息化传输工艺的突破。电视影像播放所依赖的信号传播一改由过去的模拟信号而转换成了数字信号，大大地改善了信息资料的传播模式，其能够给电视观众带来更好的功能服务，并且优化影像品质，增强顾客的多维立体声感受。基于这些，于现时阶段，网络数字型TV信息传播工艺已开拓出了极大的运用空间，且越来越站稳了行业市场。此项工艺系把网络功能当做运行平台，其对TV信号实施数字型调控，并且依托数字型的独特优势使电视播放质量跨入了一个崭新的时代。

2网络数字型广播TV的优越特征

2.1网络数字型TV的独特品质

（1）数字型的利用趋势

依托信息工艺技术的持续创新，TV信息传播技术亦从以往的模拟化模式转向了数字化模式。数字型技术，其所依托的信息传播方式和信息品质均存在着极大的强势要素。它是科学技术高度发展的新型产物，其技术给电视播放带来的高质量及高效果是当今时期人们所有目共睹的。数字型信号依托其独到的品质而显示出奇特的信号传播稳定性，即指其对周边事物和其他信号显示出明显的无关联性。也就是说它对外界信号有很好的屏蔽作用。所以，本着满足观众对优异品质、高传播效率、精彩逼真TV影像渴望的目的,我们必须大力发展具有优秀品质和高超效能的数字型广播电视工艺技术。

（2）网络型的运用方向

网络型IT技术在我国近几年各个领域中获取了极为普遍的运用，人们已经完全适应于网络世界给他们生活、学习等各方面带所来的舒适、快捷、高效的感受，不管是人手具备的移动通讯，还是汽车等交通工具的定位导航功能，无一不是网络技术带来的高科技成果。收看电视节目播放，它已成为人们精神生活的重要组成部分和主要生活方式。同时它还是人们获取生存技术和其他相关资料的主要渠道。另外，它还担负着充当政府口舌、宣传党和国家的重要方针政策、实施社会讯息大交流、开展信息共享等重要职能。所以，现在我们非常有必要把这一具有迅捷、平稳功能的网络IT平台运用到TV传输技术之中，把无处不在、无时不有的网络系统当做TV信息传输的有力载体，它可以大力推动TV技术的拓展进程，进一步扩大TV节目的覆盖面积。另外，网络传播平台的有效运用，能够给消费者带来更优质的精彩节目信息，提升国民的生活品位。

2.2网络数字型TV工艺技术的利用优势

（1）信息资源的高效获取和共同享用

网络数字型TV工艺技术能够完全依托网络独特优越功能，把最新的讯息凭借IT网络传递，之后再依托TV影像、声响工艺技术及时、清晰地转传给观众的视觉、听觉感受之中。从而使观众收取到最新的价值信息，切实地实现社会信息的高效共享及广泛的利用，体现了快捷高效的时代脉搏。

（2）信息资源的整合提炼

由于历史的TV技术属于凭借模拟信号实施传播，此类传播工艺较严重的先天性缺陷即为它的模拟信号强度无法通过人工实施合理的调控，没有恰当的办法对其进行剪裁。然而，数字型TV技术即可完全依托数字型控制。在实施TV节目播放以前，运用IT网络工艺提取出所需要的相关讯息，尔后，依托数字型工艺技术对其实施整合及提炼，从而取得最有意义的资讯。再有，还能够进行最大限度的整理已编辑的讯息，优化视频品质，完善视频效果。

3网络数字型TV工艺技术的运用过程

该项先进的讯息数字型传播过程，其基本是在依托网络IT技术平台的基础上，对所收集到的各类相关讯息实施数字型整合、提炼处理，之后以数字型的模式进行网络传播，最终达到数字型TV的播放结果。详细的操作过程为：于网络服务器内部编制本身自有的服务器网点，再于网络的站点中设置TV服务器，切实保证TV在实施网络数字型运行时能够在很大程度上改善传播效果。而后再对TV服务器实施远程设置，包括一些使用和娱乐需求。之后，依托体系检测过程，实现信息的传递功能。另外，给每个需求设置出高效的链接，加大链接的速率。还可依托终端的软件挑选对照所需放映需要，在传播数字型讯息时，参照传播帧速度实施恰当判别，周密考量传输的数字量。远程服务器给对应需求以回应响应，把观众需要的讯息以数字化方式处理好后再优质地传递到终端TV中。

4结语

多维信号范文篇9

关键词：无线通信；抗干扰技术；技术性能

1引言

现阶段，在人们日常交流过程中最主要的沟通方式就是信息传递。但是，在复杂电磁环境的影响下，无线空间中的传播信号变得非常复杂，能够为人们提供的数据资源非常少，信号和信号之间存在互相干扰的问题，在一定程度上降低了无线通信的质量。对此，就要加大对无线通信抗干扰技术的研究力度，提高无线通信抗干扰技术性能，才能确保通信技术在未来不断发展。

2无线通信抗干扰技术发展现状

2.1频域处理抗干扰技术。2.1.1直接序列扩频抗干扰技术。目前，直接序列扩频抗干扰技术被广泛应用在各个领域，该技术是通过信号频率的调整，从而进行解码，保存信号，这样做能够减少外界的干扰因素，特别是电磁的干扰[1]。2.1.2跳频抗干扰技术。在无线通信抗干扰技术中，跳频抗干扰技术非常关键，其在超短波设备中使用较多[2]。在使用年限上，跳频抗干扰技术的使用时间非常长，符合民用通信的特性，并且因为使用频率高，在技术上是很成熟的。无线电信频技术是跳频抗干扰技术的核心，要遵循指定的规律应用，确保跳频抗干扰技术在应用过程中的跳变速度不会太快或太慢，不会带来较大的影响。2.2空间处理抗干扰技术。2.2.1自适应天线技术。自适应天线技术采用智能化控制算法实现天线的定向波束[3]，并且在此过程中其主瓣指向特定用户，而后瓣则指向非特定用户，从而在保证特定用户较好通信质量的同时，对非特定用户产生较低的干扰，而且还可以有效缓解电磁污染问题。2.2.2分集技术。在传输信息过程中，要减轻衰落的影响，通常会采用多种技术，其中一种是合并技术，另外一种是分离技术[4-5]。对于我国现阶段信息的处理方式而言，不论是合并还是分离，在传播过程中都能够提高信噪比、分离率，但是在通常情况下我国都是在通信过程中使用分集技术，然后通过与多发信息干扰进行对抗，来发挥无线通讯抗干扰的作用。2.3时域处理抗干扰技术。2.3.1跳时技术。跳时技术也就是在通信时，对信号发射的时间轴进行跳变，它的作用与跳频技术相似。跳时技术在开始时要划分时间轴，并且用扩频码控制发射信号[6]，并利用排序完整的跳时码移动按键。若联合其他抗干扰技术，则能够将抗干扰能力发挥到最大。2.3.2通信猝发技术。由于信号长期处于暴露状态，所以，不同的因素都可能干扰信号，从而促使信息出现突发性中断现象。为了保证信号在传播时更快、更稳定，技术人员研发通信技术，以达到在暴露期间降低通信干扰的目的。并且，猝发技术也是储存信息的技术，所以，在高速发送信息的过程中，它也能够减少脉冲的干扰，从而降低信息被截获的概率。2.4新技术发展现状。2.4.1多维联合抗干扰技术。多维联合抗干扰技术涵盖各处理域内和域间的切换技术，包括波束切换、信道切换、频率切换以及多域协同和多域自适应切换等[7]。具体出现的研究趋势包括频域-速度域联合、频域-功率域联合、非协同跳频和消息驱动的跳频等。2.4.2认知抗干扰认知抗干扰技术是认知通信思想在抗干扰通信领域的应用，即根据电磁干扰环境智能地产生最佳抗干扰方式，大大提高系统的抗干扰能力和频谱的利用率，实现高效可靠的抗干扰通信。认知抗干扰通信技术通过对复杂电磁干扰环境的认知，采用学习和智能决策方法，实现高效可靠的信息传输，是新一代抗干扰通信系统发展的重要方向[8]。具体出现的研究趋势包括：基于马可夫决策流程（MDP）法的认知抗干扰、MIMO-CR技术和基于分布式概率协议的干扰对消等。无线通信抗干扰技术发展现状如图1所示。

3无线通信抗干扰技术性能研究

由相关研究可知，直接序列扩频抗干扰技术由于采用相关技术，因此，具有抗多径效应的能力，但它不适合用于移动通信环境，特别是其处理增益常受限于码片速率和信源的比特率，导致其抗干扰和多址能力受限；跳频抗干扰技术，由于其载波频率的跳变起到了频率分集的作用，从而具有一定的抗多径效应的能力，但其在消除远近效应方面相对较弱且在慢速跳频时隐蔽性较差，易被敌方截获；而对于跳时技术而言，其无法适应快速时变的非平稳环境，也不能单独使用。因此，在实际工程中，多采用混合式扩频通信的方式，来削弱干扰对通信系统的影响，如直扩/跳频技术或者是直扩/跳频/跳时技术等[9]。设置通信系统参数为：码元速率1Mbps，QPSK调制解调方式，载频为2.4GHz，输出功率为0dBm，通信距离为10km。假设经过标准3G信道SCM，可以分别得到采用不同的无线抗干扰技术在不同的信噪比之下的系统误码率仿真图（如图2所示）。由图2可看出，单纯采用直扩技术的通信系统，其性能不如采用混合式扩频技术的通信系统，另一方面，如果采用跳频/跳时技术可以得到相对接近无干扰的理想状态，但是其计算量较大，功能实现较为复杂，所以综合以上考量，实际工程中通常采用性能和复杂度较为折中的直扩/跳频技术作为首选方案，尤其是在民用数字通信领域，还可采用时分多址、直扩、跳时加跳频的混合系统来实现多网、多用户、高质量的抗干扰通信[10]。多种扩频技术的混合使用，能够进一步提高通信系统的性能，因而其不仅在民用通信中占据一定地位，而且也为军事通信中电子对抗技术的发展开辟出了一个全新的应用领域。

4结语

综上所述，随着无线通信所处的电磁环境复杂程度越来越高，抗干扰技术也需要不断发展和提升。未来的技术发展趋势是在开发研究的基础上将多个技术整合，实现典型与核心技术相结合的多元化综合技术发展。在具体的抗干扰技术选择过程中，还需要综合考虑技术性能、复杂程度等因素，以获得最佳的抗干扰性能。

参考文献

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[4]马万治.无线通信抗干扰技术性能研究[D].成都:电子科技大学,2012.

[5]刘晓阳.移动通信中多输入多输出技术的研究[D].济南:山东大学,2008.

[6]征惠玲.国外无线通信抗干扰技术研究进展[J].电讯技术,2014,54(4):524-528.

[7]赵吉生.关于复杂电磁环境下无线通信抗干扰技术的研究[J].电子世界,2014(8):142.

[8]胡盛铭.无线通信抗干扰技术的思考与探索[J].信息与电脑,2016(5):136-137.

[9]杨振雷,张柏霖.无线通信中的抗干扰技术研究[J].中国新通信,2014(1).

多维信号范文篇10

机械设备诊断技术日益获得重视和发展的原因是，随着科学技术与生产的发展，机械设备强度不断增大，生产效率、自动化程度越来越高，同时设备更加复杂，各部分关联愈加密切。国外专家认为，对大型设备监测，其获利与投资之比为17∶l，这表明采用设备诊断技术更为经济。例如：日本东京国铁机车电气部分全部采用计算机自动监测、诊断系统，机车无论哪部分出现故障，可以自动检测出来。机车机械部分，通过采用地面传感、自动检测系统进行一次检测，即可判断有无故障。该国铁机务段共有300多台机车，但维修人员和管理人员仅300多名，生产效率非常高。

设备诊断技术日益获得重视与发展的另一个重要原因是，改变了原有计划维修体制，节省了大量的维修费用。当前，国内对机械设备主要采用计划维修。在许多情况下，不该修的修了，不仅费时花钱，甚至降低设备工作性能，而该修的又没修，不仅降低设备寿命，而且导致设备故障。

日本有关资料表明，采用诊断技术后，年维修费用可减少20%-50%，故障停机率减少75%。我中心实行状态修后，也取得同样效果。与计划维修费用比较，从节约小修的材料费、工费及水、电、油脂等杂费计算，节约了许多维修费。

一、设备诊断的方法

设备诊断技术的目的应是“保证可靠、高效地发挥设备应有的功能”。它包含了三点：一是保证设备无故障，工作可靠；二是设备要提高效率，发挥其最大作用；三是保证设备将有故障或已有故障时，能及时诊断出来，加以维修。为此，要采用有效方法和手段才能达到设备诊断目的。以下以宝鸡电力机车段采用HG-3518数据采集器对段内机床设备状态监测表为例，对此进行说明。

根据检测表进行微机处理，对发现故障的设备进行修理，这样就能大大节省维修成本，且故障诊断准确率达到98%以上。

设备诊断包括以下三个内容：

1.设备状态检测的采样

通过仪器测取主电机前端振动信号，也可测取声音、温度、电磁等，设备明显特征信号。

2.正确地从采集信号中提取有用的设备信息

根据不同频率下的加速度值、速度、位移等情况进行判断（参见表），并将设备正常信号状态与采集信号进行比较，以此来诊断故障。

3.设备状态分析

当为故障状态时，则应采用有关方法作进一步分析，要分析故障位置、类型、性质、原因与趋势等。当为无故障状态时，可采用时序模型等方法作进一步分析，分析状态趋势，预计未来情况，并根据设备状态作出决策，保证设备可靠，高效发挥作用，达到设备诊断目的。