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【信号处理】基于DFT多相滤波器组信道化结构附Matlab代码

2024-06-24 18:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

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🔥 内容介绍

多相滤波器组信道化技术是一种高效且灵活的宽带信号分析和处理方法,在现代通信系统中得到了广泛应用。本文将详细介绍基于 DFT 多相滤波器组的信道化结构,包括其基本原理、设计方法和应用场景。

1. 引言

现代通信系统中,宽带信号的处理和分析至关重要。传统的滤波器组技术可以将宽带信号分解成多个子带信号,但其存在着滤波器设计复杂、滤波器组间交叠严重等问题。多相滤波器组信道化技术克服了这些缺点,并具有以下优点:

设计简单:多相滤波器组只需要设计一个原型滤波器,通过移位和加权即可得到其他滤波器。

滤波器组间交叠可控:通过调整相位因子,可以控制滤波器组之间的交叠程度。

滤波器组间无间隙:通过适当的设计,可以使滤波器组之间的间隙为零。

2. DFT 多相滤波器组信道化结构

DFT 多相滤波器组信道化结构的基本原理如下:

将输入信号通过 N 点 DFT 变换,得到 N 个频谱分量。

将 DFT 变换后的频谱分量进行移位和加权,得到 N 个子带信号。

对每个子带信号进行滤波处理,得到最终的输出信号。

3. DFT 多相滤波器组的设计方法

DFT 多相滤波器组的设计主要包括以下步骤:

设计原型滤波器:根据所需的滤波特性设计原型滤波器。

计算相位因子:根据所需的滤波器组间交叠程度计算相位因子。

合成滤波器组:通过移位和加权合成 N 个子带滤波器。

4. DFT 多相滤波器组的应用场景

DFT 多相滤波器组信道化技术在现代通信系统中得到了广泛应用,例如:

OFDM 系统:OFDM 系统利用 DFT 多相滤波器组将宽带信号分解成多个正交子载波,提高了频谱利用率。

CDMA 系统:CDMA 系统利用 DFT 多相滤波器组将多个用户信号分离,提高了系统容量。

语音编码:DFT 多相滤波器组可以用于语音信号的分析和合成,提高语音编码效率。

5. 总结

DFT 多相滤波器组信道化技术是一种高效且灵活的宽带信号分析和处理方法,在现代通信系统中得到了广泛应用。本文详细介绍了该技术的原理、设计方法和应用场景,为相关研究和应用提供了参考。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

 [1]张万里,杨刚.基于多相滤波组的无"盲区"的接收机模型[J].电子科技, 2008, 21(10):3.DOI:CNKI:SUN:DZKK.0.2008-10-012.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 2.14 PNN脉冲神经网络分类 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 2.16 时序、回归预测和分类 2.17 时序、回归预测预测和分类 2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类 方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合



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