短时作业中警戒绩效影响因素的实验研究——兼用信号检测论分析,本文主要内容关键词为:作业论文,警戒论文,绩效论文,实验研究论文,信号论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文...
民航东北地区空中交通管理局气象中心110169摘要:本文利用自动站观测资料、风廓线雷达以及常规观测资料,对2014年5月21日沈阳桃仙国际机场发生的一次冰雹过程进行分析。结果表...
老年人在不同声环境下的声源定位能力初探赵磊,彭健新*(华南理工大学物理与光电学院,广州510640)摘要:在广州市内某养老院选取三间具有不同混响时间的房间,在不同种信噪比、不同...
基于多域联合处理的MIMO抗干扰技术王霖郁,杨旭,项建弘哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001摘要:为了对抗军用通信中各种人为干扰,提出了具有空时频联合分集...
(内蒙古广播电视局610台,内蒙古呼和浩特010050)摘要:OFDM与FM带内数模混叠同播是中国发展数字调频的一项重要候选技术,评估OFDM对FM解调的影响是选择OFDM与发...
(鲁东大学物理与光电工程学院,山东青岛266000)摘要:近年来,随着数字通信的快速发展,数字通信已成为整个通信领域不断增长的份额。与模拟通信相比,数字通信在传输质量方面具有显...
闫浩[1]2016年在《宽带高速信号检测与频域测量技术研究》文中研究指明电子支援是一种获取敌方军事情报的特殊军事侦察手段,在雷达对抗领域发挥着极其重要的作用。随着雷达技术的快速发展,雷达的数量持续增长。现代电子战环境中的雷达信号变得日益密集,信号形式也变得复杂多样。信号的带宽越来越宽、信号的频率越来...
钱峰[1]2004年在《通信信号的多分辨率特征分析与调制识别研究》文中研究表明在现代电子对抗、信号的调制解调中,通信信号的特征分析与调制模式识别是重要的研究课题。小波分析是现代信号分析的新的有效方法,它具有多尺度、多分辨率的特点与优势。因此,本文将小波分析方法应用于通信信号分析,开展了数字调制信号的...
江波[1]2003年在《自适应随机共振系统及小信号检测方法的研究》文中进行了进一步梳理随机共振是目前非线性学术领域的一个新兴的重要的分支。随机共振系统是一个非线性系统,在一个小的周期性调制信号作用下同时输入噪声和信号,当噪声增强到某一强度的时候,信噪比不仅不会降低,相反系统会产生随机共振从而使输出信...
丁沛[1]2003年在《语音识别中的抗噪声技术》文中研究说明目前的语音识别系统对纯净语音可以达到非常高的识别精度,但是无处不在噪声带来了训练模型和测试语音之间的失配,识别器的性能在噪声环境中将会急剧下降。因此抗噪声问题是语音识别达到真正实用所必须解决的关键问题。加性背景噪声对语音识别影响非常大。论文...
马志波[1]2003年在《地震资料处理技术应用深入研究》文中研究说明地球物理属于边缘科学,其技术的发展也很难再有类似于多次覆盖那样的技术革命,而且新技术的发展通常具有较为刻苛的前提条件,所以它们的应用通常具有局限性。地震资料处理系统中的地震模块种类很多,但实际数据的变化更多。有些处理技术需要我们去挖...
杨运甫[1]2002年在《混合Turbo码的性能分析及应用研究》文中研究表明信道编码是通信系统中的重要组成部分之一,其理论基础是1948年信息论的开创者香农提出的信道编码定理。半个世纪以来,人们一直在寻找码率接近香农理论极限、误差概率小和译码复杂性低的好码(又称渐近好码或Shannon码)。1993...
刘翔[1]2007年在《低轨卫星地面站导频接收机设计与实现》文中进行了进一步梳理本文针对低轨卫星信道的特点和业务需求,以低轨卫星地面站导频接收机为应用对象,设计了可应用于高动态条件下的低轨卫星通信全数字接收机方案,重点研究了信号的同步,并对接收机进行了硬件电路实现。论文各章节安排如下:第一章为绪论。...
周杰升[1]2001年在《参数设计中的PerMIA方法及其应用》文中认为本文基于对田口方法及AT&T贝尔实验室的RamonVLeon,AnneC.Shoemaker,andRaghuN.Kacker所提出的对PerMIA概念的分析,讨论了几个存在PerMIA的参数设计模型。在此基础上,本文提出了一个...
代宜君[1]2010年在《卫星高效编码调制体制设计》文中进行了进一步梳理在卫星移动通信系统的研究开发中,编码和调制方式的选取对于整个系统的性能有着举足轻重的影响。本文通过研究分析Turbo码、LDPC码与连续相位调制CPM和幅度相位键控APSK等调制技术的多种不同组合方案,比较分析其在莱斯(Rici...
王艳芬[1]2015年在《基于短时对数谱估计的语音增强算法研究》文中研究表明在实际的语音应用过程中,如语音识别、编码、合成和语音通信等,语音不可避免受到各种各样的噪声干扰,这些干扰会影响对语音信号的处理。因此,有必要对被噪声干扰的语音信号进行去噪处理,即语音增强。在众多语音增强方法中短时对数谱估计M...
朱华[1]2007年在《小波分析及其在信号降噪中的应用研究》文中研究说明信号与信息处理是信息科学中近二十年来发展最为迅速的学科之一,信号处理主要包括:信号去噪、特征提取、边缘提取。信号去噪是信号处理中最为常见的,经典的信号去噪方法如纯时域法、纯频域法、Fourier变换、加窗Fourier变换等各自...