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[主观题]

对信号x1(t)=Asin(2π×10t)和x2(t)=Asin(2π×50t)进行采样处理,采杠间隔Ts=1/40s,即采样频率fs=40Hz。请比较两

对信号x1(t)=Asin(2π×10t)和x2(t)=Asin(2π×50t)进行采样处理,采杠间隔Ts=1/40s,即采样频率fs=40Hz。请比较两信号采样后的离散序列的状态。

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第1题

在高斯白噪声下最佳接收二进制信号s1(t)及s2(t),这里s1(t)=Asin(ω1t+ψ1)0<t<T,s2(t)=Asin(ω2t+ψ2)0<t<T 式

在高斯白噪声下最佳接收二进制信号s1(t)及s2(t),这里s1(t)=Asin(ω1t+ψ1)0<t<T,s2(t)=Asin(ω2t+ψ2)0<t<T

式中,在(0,T)内ω1与ω2满足正交要求,q1与q2分别是服从均匀分布的随机变量:

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第2题

两个信号叠加:将x(t)=Asin(2t+φ)和y(t)=Bsin(+θ)两个信号叠加,其合成信号x(t)+y(t)是()。
两个信号叠加:将x(t)=Asin(2t+φ)和y(t)=Bsin(+θ)两个信号叠加,其合成信号x(t)+y(t)是()。

A.角频率为2的周期信号

B.角频率为的周期信号

C.准周期信号

D.随机信号

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第3题

考虑采用等先验概率的三元通信系统。在各假设下的接收信号分别为 H0:x(t)=n(t), 0≤t≤T H1:x(t)=asinωot+n(

考虑采用等先验概率的三元通信系统。在各假设下的接收信号分别为

H0:x(t)=n(t), 0≤t≤T

H1:x(t)=asinωot+n(t), O≤t≤T

H2:x(t)=-asinω0t+n(t), O≤t≤T

即信号s0(t)=0,s1(t)=asinω0t,s2(t)=-s1(t)=-asinω0t, ω0T=2mπ,m为正整数;噪声n(t)是均值为零、功率谱密度为Pn(ω)=N0/2的高斯白噪声。

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第4题

h1(t)波形如图所示,确定一个连续信号x1(t),使它具有如下性质: (1)x1(t)是实函数; (2)当t<0时,x1(t)=0;

h1(t)波形如图所示,确定一个连续信号x1(t),使它具有如下性质:

(1)x1(t)是实函数;

(2)当t<0时,x1(t)=0;

(3)对所有t≥0,|x1(t)|≤1;

(4)y1(t)=x1(t)*h1(t)在t=4的值尽可能大。

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第5题

对某常系数线性系统输入周期信号X(T)=Asinωt则其稳定态输出信号将保持频率,幅值和相位不变。()
对某常系数线性系统输入周期信号X(T)=Asinωt则其稳定态输出信号将保持频率,幅值和相位不变。()

A.错误

B.正确

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第6题

考虑发送信号周期为T=2π/ωos的二元移频键控(FSK)通信系统。在假设H0下和假设H1下发送的信号分别为 s0(t)=as

考虑发送信号周期为T=2π/ωos的二元移频键控(FSK)通信系统。在假设H0下和假设H1下发送的信号分别为

s0(t)=asinωot 0≤t≤T

S1(t)=asin2ω0t,0≤f≤T

其中,信号的振幅a和频率ω0已知,并假定各假设是等先验概率的。信号在信道传输中叠加了均值为零、功率谱密度为Pn(ω)=N0/2的高斯白噪声n(t)。现采用最小平均错误概率准则,试用充分统计量的分析方法设计信号检测系统,并计算平均错误概率Pe

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第7题

对m(t)=Asin(4π×103t)+2Asin(2π×103t)进行△M调制,抽样速率64000次/s,量化间隔σ=0.1V,为了不过载,对A有何限

对m(t)=Asin(4π×103t)+2Asin(2π×103t)进行△M调制,抽样速率64000次/s,量化间隔σ=0.1V,为了不过载,对A有何限制?

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第8题

3. 画出模拟信号f(t)进行简单增量调制的调制器原理框图,并完成下列问题(判决器的抽样速率为fs,量化台阶为△)

3. 画出模拟信号f(t)进行简单增量调制的调制器原理框图,并完成下列问题(判决器的抽样速率为fs,量化台阶为△);

(1)若输入信号f(t)=Asinωkt,试确定不产生过载时的最大振幅;

(2)若输入调制器信号频率fk=1000Hz,抽样速率fs=64kHz,△=0.1V,试确定该增量调制器的编码范围。

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第9题

下图示出信号x0(t)和x1(t)波形,若M0表示对x0(t)的匹配滤波器,M1表示对x1(t)的匹配滤波器,求:

下图示出信号x0(t)和x1(t)波形,若M0表示对x0(t)的匹配滤波器,M1表示对x1(t)的匹配滤波器,求:

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第10题

目前在电力传输中广泛使用自动化设备,可以实现电力调度的无人控制,并且能避免以往检查人员眼看耳听的局限性
及人工操作的高危险性。在这些自动控制设备以及设备的各个环节中经常根据需要设置相应的“监视器”,本例讨论一个针对设备异动拘实时检测环节。

现需要对某变电器中自动控制设备设置一个异动的实时检测环节,它能监视该变电自动控制设备的工作状况,其简化模型如图2-25所示。

已知临近的变电器产生的啾啾噪声对这一实时检测环节产生加性干扰,有可能影响控制中心作出正确判决。已知控制中心接收到10s已经受到噪声污染的信号xn(t),记录的波形,如图2-26所示。为了有效分离噪声,需要单独检测加性噪声源特性,于是在附近的变电器处记录得20s噪声m(t)其时域波形,如图2-27所示。试判断噪声对原信号的污染程度并从xn(t)中恢复出原始信息。

产生以上两个信号波形的源代码如下:

T=0.035;tb=0:T:20;F=1/(T);%x+n补零滤波

f0=2;t1=1;f1=6;%连续时间噪声信号m(t)波形演示

y1=20*chirp(tb,f0,t1,f1);%啾啾噪声m(t)

figure(1);

plot(tb,y1);%记录的20秒噪声波形

title('噪声波形');xlabel('Time(s)');ylabel('Amplitude');

n=0: 0.005: 10;Ts=0.005;Fs1/(Ts);%采样参数设置

x1=cos(2*pi*65*n). *[cos(2*pi*20*n)+1];%原始信号x(n)模型:由x1和x2的乘积构成

v=zeros(1,2000):

v(100)=0.5;v(1)=2.5;v(150)=-1.2;v(250)=1;v(700)=3.5;

v(550)=1.5;v(950)=1.5;v(1550)=-2.5;v(1850)=1.5;

u=sinc(3*n)+1:

w=conv(u, v);

x2(1: 2001)=w(1: 2001);

x=x1. *x2;

f0=2;t1=1;f1=6;%啾啾噪声m(n)用y1表示

y1=20*chirp(n,f0,t1,f1);

xn=y1+x;%加性干扰下的受污染信号xn(t)=x(n)+m(n)

figure(2);

plot(n,xn);%记录的10秒受污染信号波形

title('受污染信号波形'); xlabel('Time(s)');ylabel('Amplirude');

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第11题

对,令x0(t)=t,x1(t)=1-t, 对n≥2,令 n=2r+j, 1≤j≤2r,r=0,1,2,…, (11) xn(t)=x2(2rt-j+1), 证明{xn}

,令x0(t)=t,x1(t)=1-t,

对n≥2,令

n=2r+j, 1≤j≤2r,r=0,1,2,…, (11)

xn(t)=x2(2rt-j+1),

证明{xn}是C[0,1]的Schauder基。

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