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:
Микрофон устройство, принцип действия, применение
Для обработки и передачи на расстояния звуковой и визуальной
информации звук и оптическое изображение необходимо представить в форме
электрических сигналов.
Звук преобразуют в электрический сигнал посредством аппаратов,
названных микрофоном. Микрофон это устройство для преобразования и усиления
звуковых частот.
Микрофон решает ...