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:
Использование микроконтроллера в системах управления
В современных системах управления микропроцессорная техника
все чаще и чаще находит себе место. Это объясняется простотой ее внедрения,
использования и модификации. Микроконтроллеры представляют собой приборы,
конструктивно выполненные в виде одной БИС и включающие в себя все устройства
необходимые для реализации цифро ...