信号检测估计的论文

认知无线网络的频谱感知技术认知无线电/认知无线网络起源于Joseph Mitola攻读博士期间的研究工作，在其博士论文中，Mitola将认知无线电定义为“the integration of model-based reasoning with software radio technologies”，认为认知无线电是智能计算和无线通信这两个学科交叉融合的产物[1] 。随后，美国的FCC和DARPA分别启动了多项计划，对认知无线电和动态频谱接入问题进行深入研究；欧盟的端到端重配置计划(E2R: End to End Reconfigurability Project)也启动了对认知概念在技术和经济领域等各方面问题的研究。Simon Hakin在2005年发表了关于认知无线电的著名文章“Cognitive radio: brain-empowered wireless communications”[2] ，主要从信号处理和自适应过程的角度对认知无线电技术的框架结构进行了较为完善的分析。此后，许多有名的大学和研究机构也展开了相关技术的研究和实验平台的开发，认知无线电的概念也被扩展为认知无线网络，指利用认知原理来提高各种资源（频谱、功率等）使用效率的无线网络[3] 。在频谱管理部门的带动下，一些标准化组织也先后开展了一系列标准制定工作以推动该技术的发展。目前涉及认知无线电/认知无线网络标准制订的组织和行业联盟主要是美国电气电子工程师学会（IEEE）、国际电信联盟（ITU）和软件无线电论坛(SDR Forum)等。 认知无线网络中，主（授权）用户指那些对某段频谱的使用具有高优先级或合法授权的用户，次级用户是指那些低优先级的用户。次级用户对频谱的使用不得对主用户造成干扰，因此要求其能快速、可靠地感知主用户使用授权频谱的情况。次级用户必须具备认知能力，因而称其为认知用户，在网络结构中则表示为认知节点。认知用户的频谱感知主要包括在某个频段上检测主用户存在与否（主用户信号检测）和估计认知用户对主用户接收机可能造成的附加干扰（干扰温度估计）两个任务[4] 。更进一步的可能要求是频谱感知还应区分主用户信号的种类（空中接口分类）[5] 。目前大部分频谱感知的研究都集中在最重要的主用户信号检测上。1. 频谱感知的基本方法主用户信号检测的单节点频谱感知基本方法通常分为三类：第一类为相干检测。如果知道主用户信号的结构特征（如导频、前导或同步消息等），匹配滤波器加门限检测的方法是最优的主用户信号检测方法。相干检测可获得精确的频谱感知结果，但其缺点也很明显，必须知道主用户信号的先验知识，而且当认知无线网络运行在很宽的频段上时，实现许多类型的授权信号的相干检测成本太高，几乎不可实现。第二类为能量检测。在感兴趣频段上测量某段观测时间内接收信号的总能量，如果能量低于某个设定门限则声明该频段为白空间。与相干检测相比，能量检测需要更长的感知时间以达到同样的感知效果，但低成本、易实现的特性使其受到认知无线网络中频谱感知技术的青睐。以上基于信号检测技术的两种频谱感知方法，有很好的理论基础[6] ，性能分析已比较完善。第三类为特征检测[7] 。能量检测的最大缺点是它不能区分接收到的能量是来自主用户信号还是噪声，在低信噪比环境中的频谱感知结果尤其不可靠。在主用户信号的载波频率、调制类型或循环前缀等某些特征已知时，利用信号的期望和自相关函数呈现出来的周期性（循环平稳谱相关特性），可将信号能量与噪声能量区分开来，突破能量检测的瓶颈。文献[8] 还分析实际情况下有限的数据长度对循环谱特征检测的影响。实现复杂度远高于能量检测是制约特征检测在频谱感知中应用的最主要缺点。此外，2003年底FCC频谱政策工作组提出了干扰温度模型[9] ，意在对无线环境中的干扰源进行量化和管理。干扰温度限提供了特定地理位置在某一感兴趣频段上接收机能够顺利工作的最差环境的特征描述。根据干扰温度模型，认知用户若能确定其对主用户接收机造成的附加干扰量并加以限制，使主用户接收机所受的总干扰（含噪声）不超过干扰温度限，则认知用户可与主用户运行在同一频段上。可以看出，基于主用户信号检测的频谱感知意在避开主用户，而基于干扰温度模型的频谱感知则试图与主用户同时并存于同一个频段，这是两者最大的区别。文献[10] 定义了已知和未知主用户信号参数时干扰温度的理想模型和一般模型，并从通信容量的角度分析了如何来最优地选择认知系统的工作带宽和发送功率。但干扰温度模型存在两个需要解决的难题：其一为在主用户发送信号存在的情况下如何测定其接收机的噪声水平，其二为在主用户接收机位置未知的情况下如何估计认知用户对它可能产生的干扰。降低问题难度的一种可能办法是让主用户系统来辅助认知系统的频谱感知，如文献[11] 中要求主用户接收机在工作过程中持续发送指示信号。另一个需要考虑到的是，认知用户和主用户共存于同一个频段时，认知系统的通信过程中也会受到授权系统的干扰，所以认知系统能获得的通信容量可能非常有限[10] 。2. 协同频谱感知认知无线网络可通过对多节点感知信息的协同处理来提高频谱感知的效果，这被称为协同（协作、合作）频谱感知。频谱感知性能主要由感知范围、检测时间、检测概率、虚警概率等几个相互关联的指标来衡量，协同频谱感知可利用空间分集增益改善上述指标，解决单节点感知中难以克服的多径深衰落、阴影衰落和隐终端等难题[4] ，同时也可减轻对单个节点感知灵敏度的要求，降低实现成本[12] 。实现协同频谱感知的方式有两种，即中心式和分布式。中心式感知：中心单元收集各认知节点的感知信息，负责识别可用频谱，并将频谱可用信息广播给各认知节点或直接控制认知节点的通信参数。文献[13] 中以AP为中心收集、处理各感知节点的硬判决（二进制）结果，通过克服信道衰落效应来提高感知性能，其检测概率和虚警概率的计算在文献[14] 中给出。文献[15] 以主节点（master node）为中心节点合并各感知结果来检测TV信道。文献[16] 则由融合中心（fusion center）根据各认知节点能量检测的结果最终判断主用户在某个频段上的存在与否。分布式感知：认知节点彼此之间共享感知信息，但独立判断各自的可用频谱。与中心式感知相比，分布式感知的优点是不需要基础结构网络，部署更灵活些。文献[17] 显示一个用户作为另一个用户中继的两用户协同频谱感知可带来35%的捷变增益（所需感知时间减少35%）。文献[18] 进一步将这种分布式感知协议推广到多用户环境中。无论中心式还是分布式感知，就协同频谱感知的研究内容而言，主要包含以下两个方面： 1）认知节点感知信息的合并处理，即考虑信息融合（fusion）问题。2）感知信息传递过程的合作，即考虑中继传输问题。

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！

摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。

参考文献

[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。

中国海洋大学（Ocean University of China，OUC），位于山东省青岛市，是一所海洋和水产学科特色显著、学科门类齐全的教育部直属重点综合性大学，是国家“985工程”和“211工程”重点建设的高校，2017年9月入选国家“世界一流大学建设高校”（A类）。学校创建于1924年，历经私立青岛大学、国立青岛大学、国立山东大学、山东大学等办学时期，于1959年发展成为山东海洋学院，1960年被国家确定为全国13所重点综合性大学之一，1988年更名为青岛海洋大学，2002年更名为中国海洋大学。

信息与通信工程是一级学科，下设通信与信息系统、信号与信息处理两个二级学科。培养知识面非常广泛，不仅对数学、物理、电子技术、计算机、信息传输、信息采集和信息处理等基础知识有很高的要求，而且要求学生具备信号检测与估计、信号分析与处理、系统分析与设计等方面的专业知识和技能，使学生具有从事本学科领域科学研究的能力。

为适应我国社会主义建设的需要，本专业培养德、智、体全面发展的信息与通信工程领域的科学研究、工程技术专门人才和高等学校师资力量。在信号理论、通信系统方面掌握坚实的基础理论、系统的专门知识和必要的实验技能，熟悉所从事研究方向的科学技术的发展动向，掌握一门外国语，能熟练地进行专业阅读并能撰写论文摘要，具体从事本学科领域内科学研究，及教学工作的能力或独立从事实际工作的专门技术水平，具有实事求是，严谨的科学作风。

信息与通信工程专业培养具有扎实的通信理论与系统、信息传输与处理技术、电子技术及计算机应用技术等方面的理论基础知识，系统学习航空通信、移动通信和网络通信等方向的专业课程，掌握现代通信网络应用、数据传输设计和航空通信技能的复合型高级工程技术人才。

教育部学科评估是教育部官方按照国务院学位委员会的要求对全国各高校的所有一级学科进行的综合性排名，是评价大学的唯一具有官方性质的排名，分别于2002年、2007年、2012年进行了三次。

信息领域主要的一级学科共有4个，分别是：0809电子科学与技术、0810信息与通信工程、0811控制科学与工程、0812计算机科学与技术。这四个一级学科覆盖面广、积淀深厚、发展迅速、热门度高、开设广泛，是信息领域的核心学科，也是中国各大高校——尤其是C9高校和其他985高校重点发展的对象，因而竞争极其激烈。此外，0803光学工程、0835软件工程这两个小学科也属于信息领域。

关于考研择校和定专业选择中国海洋大学946信号与系统的原因主要有以下原因：信号与系统这门课相对简单，题型数量有限，只要把基础知识学好，题量刷够之后较为容易。中国海洋大学身处985高校位置，资源平台更好，并且是985高校中较为容易上岸的一所高校。3）中国海洋大学对于非985/211的歧视更小，自我感觉并无歧视。

考研政治：建议十二月前每天都朗读知识点，背诵关键知识点，并且刷选择题，在十二月之前不要动分析题，到了十二月全力背分析题（肖四肖八）。

考研数学一：数学作为能否上岸的关键学科建议付出50%以上的时间和精力，具体复习时间节点规划如下：1）在九月之前，最好八月中旬之前完成所有内容的复习并做好一定的练习（达到可以做真题的水平）2）开始刷真题（最好八月中就开始，越早越好），从最开始的年份开始刷（相对简单），如果感觉十分困难，那么就先暂停，去重新把认为困难的地方复习好了再重新继续刷，反复这个过程之后会越刷越顺畅，越刷越自信。另外推荐数一同学时间充足的话可以把数二的三十多套真题也刷了，因为真题的参考价值肯定要比参考书更高，把时间放在真题上更合理。3）十一月前完成所有真题之后，等待模拟题的公布，建议刷李林四套卷和李林六套卷（难度符合考研），张宇、汤家凤等人的预测卷很难，时间够就刷，但是不要自我打击，因为确实难度远高于考研。

专业课946信号与系统：1）强烈建议先学《信号与线性系统分析》吴大正版本，我们当时学习的是第四版，现在推出了第五版，因为第四版中有几处内容错误，应该是在第五版进行的订正，所以推荐学习第五版。学习的过程中可以看西电郭宝龙老师的视频（基础）以及西电李学武老师的视频（考研进阶），边看视频边学课本，学完之后把课后题做完，建议做两遍加深印象；2）再把吴大正版本的教材学习完毕之后，建议找一些其它学校的信号与系统考研真题来练习，到了练习真题练习得差不多的时候再使用中国海洋大学的真题（原因是海大真题年份较少，参考价值最大，省着点用，最后使用还可以起到测评自己水平的作用）；3）在刷完海大以及其它高校的信号与系统真题，已经有了夯实的基础知识和解题水平之后之后，建议开始学习《信号与系统（第二版）》--奥本海姆版本。

（建议在十一月开始此步骤并在十二月之前完成）原因在于中国海洋大学本科生学习的信号与系统教材是奥本海姆的版本，所以对于出考研试题有着很大的影响，无独有偶，在2018/2020年均在考研试题上出现了奥本海姆版本教材的课后习题，连数字都没改，只要做过，就可以秒杀，所以奥本海姆的课后习题一定要做。

复试准备经验2029年学硕复试线343分，进入复试24人，录取19人，比例约80%（注：不包含保研生）。

复试准备过程要从课本基础着手，选择《通信原理（第七版）》—樊昌信版本，注重基础，刷好课后题即可，不放心的话可以找一些其它题目来做，但是按照往年难度来讲，就是课后题的难度，另外书中基础概念一定要搞清楚搞明白，面试的时候很有可能问其中的基础概念，让你做一些论述，复试整体并非十分难，但是课本一定要学明白，另外想提醒学弟学妹，不要担心自己本科履历不好而影响复试，在这方面海大基本没有歧视，只要沉着冷静，回答得体，也可以在复试取得高分。

还有考研是有雷区的，这个人人都知道！但你真得清楚考研有哪些雷区吗？今天，我们就来说说，那些我们应该知道的考研雷区！希望大家在知道这些雷区之后，能够躲过这些雷区，提高复习效率！让我们更好地投入到考研复习之中。

雷区1：专硕比学硕容易

这个绝对是误会！

由于专硕学制比学硕短，更适合就业发展的专业设置，报考专硕的人数就多，这就造成了专硕比学硕压力更大。

此外，除了专硕的英语二确实比英语一要简单那么一点点外，专业课难度也是不小的。所以，我们不能一概而论专硕比学硕更容易些。

雷区2：公共课并不难

很多考生在复习的时候，往往觉得专业课更难一些，因此在专业课复习上，就花费了更多时间和精力。

尤其是文科出身的同学，往往错以为自己之前一直学过考研政治的相关内容，觉得考研政治提前背一背，做一做预测卷就可以考出好成绩了！但最终是很多同学考研专业课都过分数线了，但是考研政治和考研英语并不理想，最后与理想院校专业失之交臂。

所以，大家一定要牢记——公共课并不简单，千万不要大意轻敌。

雷区3：普通高校的学生会被歧视

在考研推免过程之中，院校歧视是存在的，但是如果你专业知识足够扎实的话，你依然可以用实力来证明自己。

但在全国统招考研初试中，你的专业课成绩说明你的真实实力，只要你对专业课知识掌握得十分扎实，通过了复试。

到时候，普通高校出身的你，会不会被老师歧视，大家先不用着急，那是复试阶段的事情了。我们首先要通过初试，获得复试机会。

雷区4：复习时间越长越好

很多人觉得我复习时间越长越好，但是忽略了复习时间安排和复习效率的重要性！

如果没有可行的复习时间安排表，我们很快就会在复习中，感受到倦怠，没有目标，进而也就没有了复习效率。

没有复习效率，就像题海战术一样，都是在做无用功，大大浪费了我们宝贵的复习时间，影响我们复习精力的合理利用。

雷区5：复习三个月就可以了

很多同学迷信“临时抱佛脚”，因为用三个月的时间，就可以复习好考研专业课和公共课的内容，却忽略了考研并非期末考试。

期末考试考查的是我们对一个学期学到的知识的掌握程度，而考研是检验我们对大学四年学科相关内容的掌握程度。

所以，仔细想想，就可以知道考研涉及到的知识点数量是多么的庞大。那么，希望自己三个月就能复习好，有一点痴心妄想，并且并不可行！

雷区6：不用太在意考研大纲

很多人复习的时候，常常会闭门造车，因为只要看课本和复习参考书，就可以不用看考研大纲了！

其实，这种想法是非常错误的。每年的考研大纲都略有不同，而这不同，很有可能成为今年考研的变动之处。

所以，面对考研大纲，不要大意，要仔细研读，根据考研大纲，我们是可以预测今年的考试范围。

雷区7：做笔记=抄书

其实考研复习期间的笔记，有多种形式，有梳理知识点和框架的考点总结笔记，有记录错题的错题集，有总结考研重难点考点的笔记。

笔记虽然多种多样，但是无论是哪一种笔记，都不是对于教科书的简单抄录，笔记是我们对于知识点内容的总结归纳和提炼。

如果大家认为笔记只是抄书的话，那么我们也没有必要做笔记；同时，很多人做笔记，并没有效果，也就有了原因。

雷区8：真题不会再考

很多同学一度误以为考过的真题不会再考，所以对真题也就没有那么重视了！

但其实是，一个学科虽然知识点众多，但是它的重难点内容还是相对固定的，这些重难点内容往往又会放在主观题里进行考查。

所以，我们在复习真题的时候，一定要吃透真题，做到举一反三，让自己即使再次面对真题，也不会不知道该如何解答。

雷区9：不做主观题没有关系的

主观题尤其在专业课里占分数很高。但很多同学在主观题复习上，往往不如做选择题更上心，很多同学在考前，都没有真真正正做过几次主观题。

最后在考场上，面对主观题，大家一肚子知识点，却不知道该如何组织语言，把得分点写出来。

所以，我们在复习的时候，一定要多练手，多做主观题，熟悉解题思路，逐步培养咱们的答题能力。

以上就是大家在考研复习时，比较多的碰到的雷区，希望大家复习的时候，能够完美躲过这些雷区，考上理想的院校专业。

最后个人建议考研如同逆水行舟，不进则退，希望学弟学妹们每天把自己的学习时间提上来，认真准备，考海大并不难，对手只有自己，我上岸之前也很担心能否考上，就问我本科的老师，老师对我说“只要你扪心自问，你付出的够多，不敢说结果好不好，但是一定会对得起你的付出。”一分耕耘一分收获，希望大家充满信心迎接考研，诚祝考研成功。