Как было показано выше, для реализации выделения огибающей необходим ФНЧ. С помощью пакета FdaTool в среде Matlab был сформирован массив коэффициентов фильтра:
Рисунок 9 - Моделирование ФНЧ в программе FdaTool
Следующим этапом является свертка полученных коэффициентов и выборки реализации случайного процесса, результатом которой и будет отфильтрованная НЧ составляющая сигнала. После сложения и выделения квадратного корня имеем огибающую (показана на рисунке красным цветом):
Рисунок 10 - Огибающая узкополосного сигнала
Рисунок 11 - Блок-схема моделирования некогерентного алгоритма обнаружения
Рисунок 12 - Блок-схема моделирования последетекторного алгоритма обнаружения
Самое читаемое:
Разработка методики поверки датчика определения расстояния и датчика касания
Слово
«робот» прочно вошло в современный обиход, современную речь и современную
жизнь. Трудно представить себе мир XXI века без «умных» машин. Они проникли
всюду: от заводских сборочных цехов и медицины до арсеналов наиболее развитых
армий мира. Ну и, конечно, редкий фантастический фильм или роман не обходится
без автономных думающ ...