프로그래밍 또는 숫자 컴퓨팅 플랫폼은 신호를 분석하고 겹치는 신호를 기반으로 알고리즘을 나타냅니다.
신호의 중첩은 주로 세 가지 요인으로 인해 발생합니다.
- 전파의 형성.
- 수많은 목표.
- 전파 경로의 화합물 신체 효과.
겹치는 신호 문제는 각 주파수 영역과 시간에서 발생합니다. 에코 한가운데서 구축 된 시간으로 시간 중첩을 식별 할 수 있습니다. 에코 중간에 구금 된 시간이 해제 된 신호 기간보다 적을 때 시간 중복이 발생합니다.
신호의 겹치는 것은 신호 마진으로 알려진 스톱 포인트 너머의 신호 트랙 길이입니다. 유사한 스펙트럼으로 2 개 이상의 구성 신호를 분리하는 것은 쉽지 않습니다. 이러한 종류의 중첩 신호는 악기가 비슷한 주파수를 가지기 때문에 음악적이거나 조화로운 사운드 퇴직의 주요 문제입니다.
둘 이상의 개별 신호 사이의 주파수 상과의 관계는 불분명하며, 이는 파괴적이고 건설적인 간섭의 근본이며 불규칙한 스펙트럼 특성을 초래합니다.
주파수 결정은 중첩 신호의 비교 단계에 의해 영향을받습니다. 또한 분류 또는 합병 신호의 진폭을 모니터링하는 데 중요한 역할을합니다.
중첩 신호를 분리하는 방법?
시간 주파수 방법 및 스펙트럼 방법은 별도의 중첩 신호를 도와줍니다.
신호 설명 프로세스에서, 시간 고정 및 스펙트럼 고정은 매번 및 모든 주파수 영역에서 겹치는 것이 발생하기 때문에 문제가된다.
시간 주파수 및 스펙트럼 방법과 같은 전통적인 방법은 겹치는 신호를 분리하는 데 사용하기가 어렵 기 때문입니다. 영역 개구부를 통해 시간이 겹치는 신호를 분리하는 것은 어렵습니다. 신호의 스펙트럼은 상당히 유사하기 때문에 주파수 영역 필터링 기술을 통해 겹치는 신호를 분리하기가 어렵습니다.
별도의 중첩 신호에 대한 다른 접근법
지난 몇 년 동안 겹치는 문제를 해결하기위한 수많은 기술이 제안되었습니다.
일부 신호 중첩 예는 개별 코사인 변환, chirplet 변환, 분수 푸리에 변환, 단기 푸리에 변환, 개별 웨이블릿 변환 및 Wigner-Ville 분포입니다.
푸리에 변환 및 역 푸리에 변환 방법
이 두 가지 방법은 Gerchberg의 초고시 기술을 사용하여 중첩 신호를 분리합니다.
이 접근법을 사용하려면 실험에서 에코 구성을 획득해야합니다. Hilbert 변환은 소스를 통해 수신 된 신호를 철회하는 데 사용되며 추출 된 신호는 방송 신호를 조절하는 데 사용됩니다.
신호 대 잡음비 (SNR)
신호는 시스템 응답, 주파수 이동 및 노이즈로 인해 수신 된 신호 및 시뮬레이션 된 전송 신호와 동일 할 수 없습니다.
푸리에 변환 및 역 푸리에 변환 방법은 매우 외교적입니다. 이로 인해 신호 대 잡음비 (SNR) 결과는 치명적인 효과를 보여줍니다.
엔벨로프 검출을 수행하기위한 실험
힐버트 변환은 분석 신호의 형성을 용이하게한다. 일반적 으로이 분석 신호는 통과 대역 신호 처리 및 통신에 사용됩니다.
이 실험은 빈 농구 홀에서 수행되며, 이로 인해 라우드 스피커와 마이크가 농구 공의 기초 위 2m 위에 배치됩니다. 라우드 스피커의 중간 또는 물체 마이크의 간격은 5m 이상입니다.
물체와 라우드 스피커 또는 마이크를 설정 한 후 10주기의 수학 사인은 전이 펄스로 직사각형 봉투의 도움으로 생성됩니다.
생성 된 전이 펄스는 노트북을 사용하여 노이즈 카드를 통해 방출됩니다. 노이즈 카드는 라우드 스피커 또는 잠재적 청각 증폭기 일 수 있습니다. 전이 펄스는 노이즈 카드를 통해 마이크를 사용하여 직접 얻습니다. 따라서 신호는 분석 신호로 면밀히 조사됩니다.
실험 예
변속기-수용 시스템은 포물선 접시의 도움과 단일, 이중 및 트리플 대상을 사용 하여이 실험의 결과를 테스트합니다. 전이 기능 시스템에 사용되는 포물선 접시의 초점 길이는 35cm입니다. 작은 축이 60cm이고 주요 축이 65cm 인 타원형 개구부가 있습니다.
단일 대상
90 × 60 cm의 목재 판자는 단일 대상의 목표로 사용됩니다. 이 목표는 약 330cm로 유지되며 지시 된 청각 시스템과 분리됩니다.
이중 대상
이 방법에서, 90 × 60 cm 및 60 × 40 cm의 2 개의 목재 판자가 목표로 사용되며 청각 시스템에서 약 8m를 유지합니다.
트리플 대상
이 방법에서, 160 × 140cm, 90 × 60 cm 및 60 × 40 cm의 3 개의 목재 판자는 목표로 사용되며 지시 된 청각 시스템에서 약 9.25m 떨어진 곳에 보관됩니다.
결론
겹치는 신호의 분리는 어려운 작업입니다. 그러나, 그들은 초 분광 알고리즘을 통해 실험적인 에코 모양 모델링을 사용하여 분리 될 수 있습니다. 신호 대 잡음비가 낮은 MATLAB은 절차의 훌륭한 프리젠 테이션을 보여줍니다. 중첩 신호를 분리하는이 초 분광 알고리즘 기술은 수많은 목표와 청각 전이 기능 시스템을 통해 테스트됩니다. 이 기술은 수많은 목표의 정확한 위치를 제공합니다. 이 방법은 하나와 모든 목표에서 오는 개별 에코가 취한 시간을 결정하는 데 좋은 정확성을 가지고 있습니다. 겹치는 신호를 분리하는 기술은 생물 의학 및 군사 부문과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다.
