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下载：10积分36、在模拟通信系统中，信噪比增益可以用来度量不同调制方式下解调器抗噪声性能的优劣，在相同输入功率条件下，信噪比增益越高，解调器抗噪声性能越好。(√)
(×) 37、当调频所引起的最大瞬时相位偏移小于60o时，就称为窄带调频。
38、宽带调频信号在任何情况下都可以通过增加传输带宽换取输出信噪比的改善。 （×）
39、理想低通信号是物理可实现的无码间串扰信号。 （×）
40、当峰—峰值相同时，双极性非归零码和单极性非归零码的抗噪声性能相同。
41、当峰—峰值相同时，双极性非归零码的抗噪声性优于单极性非归零码。 （×）
42、当峰值相同时，双极性非归零码和单极性非归零码的抗噪声性能相同。 （×）
43、当峰值相同时，双极性非归零码的抗噪声性优于单极性非归零码。 （√）
44、在相同信噪比条件下，双极性二元码的误比特率低于单极性二元码。
45、数字通信系统的接收设备通常可视为由一个线性滤波器和一个判决电路组成，线性滤波器的作用是对接受信号进行相应的处理，以使判决电路做出错误尽可能小的判决。 （√）
46、平稳随机过程的概率密度函数与时间起点无关。
47、数字信号有时也称离散信号，这个离散是指信号的时间是离散变化的。
48、信道编码是为了提高数字通信抗干扰能力。
49、高斯白噪声的噪声幅值服从高斯分布。
50、双极性归零码编码与传输信号的极性无关。
51、非线性调制系统中的调制是指角度调制。
52、在非均匀量化的实现方法中的对数压缩律中，我国采用的是μ压缩律。
53、PCM调制是一种“数—模”转换
54、MSK方式是2FSK中的一种。
55、采用同步解调法解调残留边信号就能准确的恢复所需的基带信号。
56、如果系统满足理想低通传输特性，则频带利用率可达到2B/HZ
57、模拟信号解调的“门限效应”有可能出现在PM信号调制中。
58、在抗干扰高斯白噪声方面，相干2PSK性能优于2FSK。
59、FSK信号的解调既可用相干解调，也可采用非相干解调。
60、MSK信号在码元转换时刻信号的相位有突跳。
61、在2PSK方式中存在“倒π现象“。
(√) 62、2FSK的频带利用率比2PSK要高。
63、在观察眼图时，其信号应取自接收机抽样判决后的。
64、在数字通信系统中，主要的性能指标有两个：传输速率和差错率。
65、数字通信的优点都是用模拟通信占据更宽的系统频带而换得的。
66、已调信号有两个基本特征：一是携带有消息，二是适应在信道中传输。
67、平稳随机过程的总能量往往是无穷的，而平均功率是无限的。
68、自相关函数依赖时间间隔τ与时间起点无关。
69、如果线性系统的输入过程是高斯的，则系统的输出过程也是高斯的。
70、信道是通信系统必不可少的组成部分，而信道中的噪声是可避免的。
71、转移概率完全由编码信道的特性所决定的。
72、常用的PIN光电二极管实现光强度的检测。
73、对流层散射信道是一种超视距的传播信道，可工作在短波和微波波段。
74、信道中加性噪声的来源，一般分为三个方面：人为噪声，自然噪声，内部噪声。
75、常见的随机噪声可分为单频噪声，脉冲噪声，起伏噪声三类。
76、一个连续信道的信道容量受“三要素”——B. no. S的限制。
77、常见的模-数变换可以看成是一种用脉冲串作为载波的数字调制
78、最常用和最重要的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。
79、对于DSB调制系统而言，调制制度增益为2。
80、双边带解调性能比单边带好。
81、从抗噪声的观点看，单边带的解调性能和双边带是相同的。
82、在大信噪比情况下，AM信号包络检波器的性能几乎与同步检测器相同。
83、随机信噪比的减少，包络检波器将在一个特定输入信噪比值上出现门限效应。
84、接入带通限幅器的目的是为了消除接收信号在幅度上可能出现的畸变。
85、带宽调频输入信噪比相对于调幅的改善将与其传输带宽的平方成反比。
86、当出现连续“1”情况时，AMI与HDB3编码相同。
87、AMI与HDB3码编码一样。
88、对于理想低通特性的系统而言，其冲激响应为sinx/x波形。
89、在基带系统中插入一种可调滤波器能减小码间干扰的影响。
90、多进制数字调制和二进制数字调制相比能提高信号的频带利用率。
91、二进制的码元速率和信息速率在数量上是相等的。
92、在一定的质量要求下，传输所要求的频带宽度越窄，则有效性越差。
93、模拟通信系统用输出信噪比来衡量系统可靠性时，信噪比越大，可靠性越好。
94、双边带信号的频谱中有载波分量。
95、常规调幅信号（AM信号）的包络与调制信号成正比。
96、对300～3400Hz的模拟电话信号的抽样频率规定为8000Hz。
97、传号差分码的编码规则是遇1码电平发生跳变。
98、在相同的输入条件下，最佳接收机的性能优于普遍接收机。
99、无码间串扰传输二进制码元时，传输系统的最高频带利用率为2bit/(s·Hz)。
100、单极性半占空脉冲序列的功率谱中有位定时分量。 (√) (√) (√) (√) (×) (√) (√) (×) (√) (×) (√) (√) (√)
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c7-第2章 确知信号
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c7-第2章 确知信号
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3秒自动关闭窗口随机信号通过线性系统（最佳滤波器）
随机信号通过线性系统
，系统输入为，输出为，且均为确知信号，则输入和输出的关系为：
时域&& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
频域&& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
，若输入为随机信号，则输出也为随机信号[1]：
&& &&&&&&&&&&
对于物理可实现系统，即当时，有，则上式改写为：
&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&
（1）数学期望
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
若为平稳过程，则
&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&
（2）自相关函数
若为平稳过程，则
&&&&&& &&&&&
（3）输入与输出的互相关函数
&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&
若是平稳过程，则
&&&&&&&&&&&&
若X(t)是平稳过程，由上述分析可知，Y(t)也是平稳过程，且它们是联合平稳的。
2、频域分析
&设线性系统的传递函数为，输入随机信号的功率谱密度为，则有[1]：
(1)输出过程的功率谱密度
&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
(2)系统输入与输出间互功率谱密度
&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
三、在语音增强上的应用
在实际环境中[2]，语音总是不可避免的要受到各种外界环境噪声干扰，使语音听觉质量下降。在严重情况下，语音还有可能完全淹没于噪声之中，而无法分辨。此外，环境噪声的污染，还会使许多语音处理系统性能急剧恶化。因此，语音增强技术常常作为一种预处理模块或前端处理模块存在于语音处理系统中，其主要目标是从带噪语音信号中提取出尽可能纯净的原始语音。然而，由于噪声干扰的随机性，从带噪语音中提取完全纯净的原始语音几乎是不可能的。在这种情况下，语音增强的主要目的有两个：一是要尽可能消除带噪语音中的背景噪声，以改善语音质量，使听者乐于接受，避免疲劳感；二是提高语音可懂度，易于听者理解。但这两个目的往往不能兼顾，在实际应用中通常视具体情况而有所侧重。
例如，在战场环境下[2]，语音通信不可避免的要受到混杂的枪声、炮声、炸弹爆炸声、各种机械轰鸣声等强背景噪声干扰，必然会导致语音通信系统性能急剧恶化，而使接收端接收到的话音音质较差，甚至难以听清通话内容。在这种情况下，如何利用语音增强技术来改善军用通信电台的语音通信质量、提高战时语音通信效率，也是战场环境下语音通信研究中一个急待解决的问题。因此，以提高语音可懂度为目的，研究一种能有效抑制较强背景噪声的军用战术通信电台前置语音增强处理系统，同样具有重要的军事研究意义和应用价值。
需要强调的是,一种语音增强算法不可能在各种噪声环境下都完全适用。实际应用时常常需要针对不同的噪声环境，利用语音特性、人耳感知特性而采用不同的语音增强算法。
污染语音的噪声包括窄带噪声和宽带噪声两类。对于低频干扰、串音等窄带噪声,一般用线性滤波便可有效抑制,而宽带噪声无论从时域还是从频域看均与语音信号重叠在一起,传统的线性滤波无能为力。消除噪声的难点在于宽带噪声的消除。消除宽带噪声的有效方法有非线性处理、减谱、自适应噪声对消等。
语音信号作为一个、的[2]，其长时间的时域统计特性在语音增强中意义不大，但常常利用语音具有短时平稳性，即在10ms～30ms的时间段内其某些物理特性和频谱特性可以近似的看作是不变的，从而可以应用的分析方法来处理语音信号，并可以在语音增强中利用短时频谱时的平稳特性。
利用语音信号短时平稳性的特点，可以考虑采取基于最小均方误差准则下的Weiner来实现对语音信号的估计，即对于带噪语音信号（其中为纯净语音信号，为背景），寻找一个线性滤波器,使得带噪语音经过该滤波的输出能满足的最小[3]
假定和都是短时平稳随机过程，则由Weiner-Hopf积分方程为：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
两边取傅里叶变换有：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
从而得到：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
并且考虑到由于和，所以有：
&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
（3-4）和式（3-5）（3-3），则有下式成立：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
上式即为维纳滤波器的频域表示，表明在噪声为0处, 信号全部通过;而在信号功率谱为0的地方,噪声全部被抑制掉;其余地方,最佳滤波器的幅值应由信号和噪声功率谱密度的比值来确定,比值越大,幅值越接近1。因此，Weiner 滤波器具有滤除噪声的能力。
注意到以上的推导过程是在短时平稳的前提条件下进行的，所以语音信号必须是加窗后的短时帧信号。
图4.4方案二频域图
实验结果表明，维纳滤波算法对夹带加性白噪声具的混合语音有较好的消噪性能。虽然在较强的背景噪声条件下，增强后的语音有一定的语音失真现象，但能够较好地改善语音可懂度。
然而，实际环境中的语音是非平稳的，噪声也多是非平稳的。通过对夹带实验室环境噪声的混合语音进行维纳滤波，发现虽然有一定消噪效果，但不大理想，这也说明了维纳滤波算法在应用时有一定局限性。}