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脉冲星信号的峰值检测及功率谱估计

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1 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 研究目的与应用领域

1.3 国内外研究进展

1.4 论文主要研究内容

2 脉冲星的基本特性

2.1 脉冲星的辐射机制

2.2 脉冲星的主要特征及分类

2.3 脉冲星的观测

2.4 脉冲星信号消色散接收技术

2.5脉冲星的脉冲特性及谱特性

2.6 本章小结

3 基于多重假设检验的脉冲星信号峰值检测

3.1 最大值多重假设检验算法

3.2 多重假设检验过程

3.3 仿真与实验研究

3.4 小波消噪与时间序列峰值检测

3.5 本章小结

4 脉冲星信号的功率谱估计

4.1 功率谱估计概述

4.2 经典功率谱估计

4.3 AR模型谱估计(参数化谱估计)

4.4 谱估计仿真实验

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

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摘要

脉冲星是20世纪40年代天文学的四人发现之一,是一种快速自转并具有强磁场的中子星。脉冲星的显著特性是辐射信号周期的超高稳定性,这一特性使其在计时、导航等领域展现出巨大的应用前景。然而由于脉冲星是在距地球约3000~55000光年的遥远深空中,信号到达接收机的能量较弱且含有大量噪声,因此对脉冲星信号的处理就变得非常重要。
  本文首先介绍了脉冲星的基本特性,包括脉冲星的辐射特性,脉冲星信号的存储格式,脉冲星消色散接收系统以及脉冲星的脉冲特性和谱特性。
  其次,由于脉冲星信号在脉冲星研究中的重要作用,为了改善脉冲星辐射脉冲信号的检测质量,本文主要研究了一种时域的基于多重假设检验的脉冲星信号峰值检测方法。在高斯平稳遍历噪卢背景下,对单峰(单脉冲)脉冲星信号做了检测和识别。通过对含噪声信号进行核平滑,在平滑后序列中找出局部最大值并计算其P-值。综合使用Bonferroni和BH(Beniamini-Hochberg)两类多重假设检验过程实现脉冲星信号的峰值检测,其中,运用Bonferroni过程控制FWER(family-wise error rate),BH过程控制FDR.(false discovery rate)。通过与小波消噪算法及时间序列峰值检测算法的对比,以及大量的仿真、实验验证,在被榆测信号的峰值数目、位置和高度信息均未知的情况下,多重假设检验算法具有很好的效果。
  最后,研究了现代谱估计中的AR谱估计,包括AR谱估计的正定方程,阶次选择以及参数求解的不同算法,并在不同阶次下运用不同算法对脉冲星信号做了谱估计,根据实验结果分析了各种算法的性能。对脉冲星信号的AR谱估计,为分析不同脉冲星的特征、成分提供了一种借鉴思路。

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