随机信号论文

1、随机信号分析基础期末论文 题目： 随机信号分析理论的应用综述 学院： 电子信息工程学院 班级： 电子131502班 姓名： 郭志强 学号： 201315020207 指导老师：武晓嘉2015年12月20日随机信号分析理论的应用综述1、 概述 在20世纪40年代，雷达和声呐对第二次世界大战产生了重大影响。正是由于雷达和声呐技术发展的需要推动了信号检测和估计理论的研究。信号检测和估计理论是现代信息理论的重要组成部分。其理论基础是信息论，采用概率论、随机过程和数理统计作为研究工具。信号检测与估计理论已广泛应用于雷达、声呐和自动控制等领域；在模式识别、射电天文学、遥感遥测、资源探测、天气预报、生物医学

2、科学及社会科学等领域也得到了广泛应用。信号检测与估计理论分为检测理论与估计理论两部分。估计理论包括参数和波形估计。波形估计常称为滤波理论，维纳滤波理论和卡尔曼滤波理论是其基本组成。 随机信号分析课程主要讨论随机信号的基础理论和分析方法，内容包括:基础概率论，随机信号与典型信号举例，平稳性、循环平稳性与功率谱密度函数，各态历经性与随机试验方法，随机信号通过线性系统，带通信号与窄带高斯信号，马尔科夫链、独立增量过程与泊松过程等。该课程理论性强，抽象概念多，统计理论与思维方法对长期习惯于思考确定性问题的学生而言难度较大。然而，该课程的基础理论和分析方法又是学生今后从事相关科学研究的必备知识，是学生必

3、须很好掌握的内容。所以我们针对这些问题对课程进行了教学方法研究并意识到探索研究型数学的有效途径十分重要。 研究型教学是强调以探索为基础的教学模式，注重在探索和研究的教学过程中激发学生的求知欲，突出教学与训练方法的科学研究特色，培训学生的探索精神，激发学生的学习兴趣，提高主动学习能力与创造性，从而提高该课程的学习质量。根据课程特色，结合专业背景以及通信、信号检测与估计和图像处理等实际应用领域进行了深入的研究。2、 主要内容“随机信号分析”主要内容包括概率论基础、随机信号、平稳随机信号及其谱分析、各态历经性与随机实验、随机信号通过线性系统、窄带随机信号、随机信号通过非线性系统、泊松过程与马尔可夫链

4、。学习中出了注意处理随机信号的方法外，更重要的是深入理解数学演算结果和结论的物理意义。掌握分析的思路与方法，理解、掌握统计、模型、和物理的概念。利用计算机为工具，对特定随机过程产生的数据进行统计分析，也是研究随机过程的重要方法，以及利用现代分析手段去分析，研究随机信号用来解决工程应用中的实际问题。 3、 应用实例 随机信号分析是电子信息专业的重要基础课程之一，是目标检测、估计、滤波等信号处理的基础，在通信、自动控制、雷达、图像处理、生物医学、地震信号处理、气象预报等领域有着广泛地运用。（1） 某厂的20吨汽车起重机是动壁式全回转型液压起重机，其额定起重量为20吨（幅度为3米），公路行驶最高车速

5、为65公里/小时。据反映该起重机在使用过程中曾经出现过转台主梁断裂的现象，而且转台的断裂都发生在起重机的形式过程中。20吨汽车起重机的转台是一个由型钢和钢板焊接起来的复杂结构。当起重机在不平路面上行驶时，由于回转支撑座的振动，使得转台结构产生变形和应力，此振动是一个随机过程，因此用传统的简化算法对转台进行强度计算，是不可能得到满意的计算结果的。采用动力学实验、信号分析、有限单元法等方法。对转台结构的强度进行了较为详细的分析。为了获得真实载荷和应力，在转台的支承圆周上布置了测振传感器，并在危险截面粘帖了电阻应变器，在五种典型工况下进行了道路实验，测取了随机荷载和应力信号，然后对实测信号进行了统计

6、分析。路面车速（km/h） 平坦柏油路50-65 不平坦柏油路50-65 碎石搓板路50-65 大碎石路30-40 干涸河床20-30按照下式功率谱计算公式进行频谱分析：达到了各种工况下各激振分量的峰值频率及其幅值，这为结构的动态分析与设计提供了重要的依据。（2） 基于MATLAB GUI 实现随机信号的分析与处理选择鸟叫声为原声音信号，分别观测其时域和频域波形，确定各自的功率谱特性，并播放各信号的声音。将两信号叠加构成含噪信号，观察含噪信号的频域波形并播放其声音，以验证汽笛对鸟叫声的干扰。根据原声音信号和噪音信号的功率谱特性设计成FIR数字滤波器，确定滤波器类型和相关参数，显示滤波器的频响特

7、性曲线，实现把汽笛声从鸟叫声中滤除出来的作用。在去噪信号分析模块中，观察去噪吸纳后的时域和频域波形相对比，在进一步比较两者的声音以验证所涉及的滤波器对噪声信号的滤波作用。从图像可以看出，以MATLAB为软件平台，设计开发了随机信号的分析与处理系统。该系统以随机信号分析的基本理论和方法为基础，通过对随机信号进行相关性分析和功率谱密度分析，掌握了有用信号和噪声信号的频谱特性，设计FIR数字滤波器滤除噪声信号，提取有用信号，完成对随机信号的有效去噪处理。该系统设计界面美观大方，功能设计简捷方便，并易于进一步扩展。(3)下图是实验条件下对6310型滚动轴承利用压点加速度传感器检测到的三种状态（轴承正常

8、、轴承外环故障、轴承内环故障）振动加速度时间序列信号的时域归一化波形，从图中可见，正常轴承振动信号基本上是平稳随机白噪声信号，而故障轴承振动信号则是飞平稳随机有色噪声信号。4、 展望随机信号分析基础在我们现实生活中有广泛的应用。例如：机械设备的振动信号包含着非常丰富的状态信息和故障信息。在时、频域内对其进行分析和处理，实现故障信息的消噪、分解和解调，可以提高信号的信噪比和质量。我们需要研究新的经验模式分解、有效的边界效应抑制和降噪方法。随机信号理论分析分析研究随机信号的特点及其处理方法在通信、雷达、自动控制、随机振动、图像处理、气象预报、生物医学、地震信号处理等领域有着广泛应用，并且也在军事方

9、面信息化军事的推进起重要作用,还有许多新的应用领域会在未来不断被发掘。随着信息技术的发展，随机信号分析理论将广泛深入。参考文献 1 清华大学数学系.概率论与数理统计.人民教育出版社.1979. 2 张贤达，保铮非平稳信号分析与处理M北京：国防工业出版社，1998. 3 王宏禹非平稳随机信号分析与处理M北京：国防工业出 版社，1999. 4 王宏禹.现代谱估计【M】.南京：东南大学出版社.1991. 5 杨叔子，吴雅，等.时间序列分析的工程应用【M】.武汉.华中理工大学出 版社.1992. 6 陆爽.张子达.李萌.现代信号分析在滚动轴承故障诊断中的应用.2004年全 国博士生学术论坛论文集（全国第2届博士论坛）.2004.8.哈尔滨 7 张海勇一种新的时频分析方法J火力与指挥控制，2000，25(3)：39-42. 8 张贤达，保铮非平稳信号分析与处理M北京：国防工业出版社，1998. 9 宋宁.关华.经典功率谱估计及其仿真J.现代电子技术.2008. 31(11):1