信号价值范文

2024-07-09

信号价值范文（精选6篇）

信号价值第1篇

1 材料与方法

1.1 研究对象

搜集2012年9月-2013年2月在本院行颅脑MRI检查的17例患者资料, 其中男10例, 女7例, 年龄35~75岁, 平均年龄53岁。主要临床症状有头痛、头晕、肢体麻木等症状, 所有病例在常规FLAIR序列上均显示脑白质高信号。

1.2 方法

使用PhilipsInteragyroscan1.5T全身MR系统, 正交单通道头线圈。患者均采用仰卧位, 行颅脑常规序列扫描, 参数为:横断面T1加权像 (T1W) SE序列, 层厚6.0mm, 层间距重叠1mm, 视野 (FOV) 23cm×23cm, 扫描矩阵256×256, 图像重建矩阵512×512, TR477ms, TE15ms, 信号采集次数2次;横断面T2加权像 (T2W) FSE序列, 层厚6.0mm, 层间距重叠1mm, 视野 (FOV) 23cm×23cm, 扫描矩阵256×256, 图像重建矩阵512×512, TR3648ms, TE100ms, TSE回波链长度15, 信号采集次数2次;矢状面T1加权像 (T1W) SE序列, 层厚6.0mm, 层间距重叠1mm, 视野 (FOV) 28cm×28cm, 扫描矩阵256×256, 图像重建矩阵512×512, TR477ms, TE15ms, 信号采集次数2次;横断面常规FLAIR序列, 层厚6.0mm, 层间距重叠1mm, 视野 (FOV) 23cm×23cm, 扫描矩阵256×256, 图像重建矩阵512×512, 扫描百分数85%, TR6000ms, TE100ms, TSE回波链长度23, 翻转恢复延迟时间2000ms, 信号采集次数2次, 扫描时间270s。

2DlongTRFLAIR序列, 层厚6.0mm, 层间距重叠1mm, 视野 (FOV) 23cm×23cm, 扫描矩阵256×256, 图像重建矩阵512×512, 扫描百分数85%, TR11000ms, TE140ms, TSE回波链长度53, 翻转恢复延迟时间2800ms, 信号采集次数2次, 扫描时间231s。

1.3 影像学分析

由2名有经验的高年资诊断医师分别在同一台影像工作站对常规FLAIR序列和2DlongTRFLAIR序列图像进行评价, 观察者对序列参数未知, 由2名医师独立分析, 结果有争议时协商决定。多个病灶融合一起无法分辨完整独立病灶时, 可认为属于同一病灶。分析内容包括: (1) 统计常规FLAIR序列和2DlongTRFLAIR序列显示病灶的数目。 (2) 测量两种序列图像中病灶的信号强度、正常脑白质信号强度、正常脑灰质信号强度和脑脊液信号强度。 (3) 计算两种序列图像中脑白质病灶与正常白质、正常灰质和脑脊液对比率 (Contrastratio, CR) 。被测量病灶直径>2mm, 选择信号强度较高部分为测量感兴趣区 (ROI) , 按照以下公式CR病灶/白质= (病灶信号强度-脑白质信号强度) /脑白质信号强度, CR病灶/灰质= (病灶信号强度-脑灰质信号强度) /脑灰质信号强度, CR病灶/脑脊液= (病灶信号强度-脑脊液信号强度) /脑脊液信号强度计算[2]。

1.4 统计分析

采用SPSS19软件进行统计学分析, 采用配对设计资料的t检验, 结果以 (±s) 表示, P<0.01为差异有统计学意义。

2 结果

17例患者检查均成功, 所有图像未见明显运动伪影。2DlongTRFLAIR序列显示脑白质高信号病灶96个;常规FLAIR序列显示脑白质高信号病灶73个, 占2DlongTRFLAIR序列显示总数的76.04%, 较2DlongTRFLAIR序列显示病灶数目减少23个, 且常规FLAIR序列未显示病灶直径均在3mm以下。两组序列病灶的CR计算结果见表1。

表1结果显示脑白质高信号病灶的信号强度与正常脑白质信号强度、正常脑灰质信号强度以及脑脊液信号强度的对比率比较, 2DlongTRFLAIR序列均高于常规FLAIR序列, 统计学分析显示两种序列对病灶的显示差异有显著性 (P<0.01) 。

3 讨论

脑白质高信号的病因多种多样, 因此脑白质高信号不是特异性诊断, 但其基本病理改变大致相同:髓鞘含量的减少及脱失, 室管膜层细胞的消失以及胶质细胞增生和白质穿动脉的玻璃样变或淀粉样变[3], 其中髓鞘的异常改变是脑白质高信号MR信号异常的基础[4]。目前脑白质高信号的临床意义仍不清楚, 尤其是对认知功能的影响存在争议, 或与脑白质高信号评估方法的差异有关, 比如不同的视觉分级方法[5]以及采用计算机辅助的病灶体积测量评价法[6]。无论采用哪种评价方法, 其基础是MR成像序列对病灶的敏感程度, 包括病灶的有无以及病灶本身的信号强度。因此改善MR序列对脑白质高信号病灶的显示, 提高对病灶显示的敏感度, 对于临床的诊断和治疗起到关键性的作用。

液体衰减反转恢复序列是一种组织抑制技术[7], 由Hajnal等首先开发并命名。其原理是在自旋回波或梯度回波序列前面附加一个180°的反转脉冲, 当被抑制液体的纵向弛豫矢量在TI时间恢复后恰好经过零点时用常规序列采集此时的信号, 并适当增加T2权重, 突出病灶的显示, 是一种非脑脊液组织的T2W成像序列。TI时间数值的选取和成像序列类型以及序列参数有关, 当TR取无穷大时, TI值取T1×ln2, 当TR值取其他数值时, TI的数值也会随之改变从而达到抑制自由水的效果[8]。该成像技术主要用于抑制脑脊液的高信号, 显示蛛网膜下腔出血、多发性硬化、软脑膜肿瘤种植、脑炎等病变引起的异常高信号, 提供T2W序列不能显示或显示欠佳的有价值信息[9]。

然而, FLAIR序列中反转恢复脉冲的使用增加了图像的T1W, 从而降低了对病灶的检出, 甚至误导得出错误结论。这是由于颅内病灶的T1和T2值一般较周围正常组织的值大, 在FLAIR图像中T1W越大, 长T1的病灶信号强度越小, 因此长TR和长TE的FLAIR序列更适合对长T1和T2病灶的显示[10]。Rydberg等[11]以多发性硬化和脑白质为研究对象, 从理论和临床实验均证明了TR/TI在10000/2500ms或更大数值, TE在140~150ms之间时, 白质与多发性硬化病灶之间信号对比最高。国内文献使用的FLAIR成像参数在1.5T上TR多在6000~9000ms之间, TE在100~120ms之间[12~14]。从本研究对比分析结果可知, 对于脑白质高信号病灶的显示数目, 2DlongTRFLAIR序列对微小病灶的检出能力大于常规FLAIR序列, 且病灶信号强度与正常脑白质、正常脑灰质和脑脊液的对比率显著高于常规FLAIR序列, 更适合长T1长T2病灶的显示。

周期性搏动伪影在颅脑FLAIR图像中较常见。由于周期性搏动伪影间隔与TR呈正比[7], 较长的TR增加了伪影之间的距离, 有效的减少了伪影对正常结构和病灶的干扰。

本研究采用长TR (11000ms) 长TE (140ms) , 经过和常规FLAIR的对比分析, 优化后的FLAIR序列具有以下特点: (1) 由于脑组织的灰白质T2W对比较好, 因此增加了T2W的脑组织解剖结构显示较清楚, 特别在基底核横断面 (图1) ; (2) 相对常规FLAIR, 脑白质高信号病灶在2DlongTRFLAIR图像上显示更敏感, 对于常规FLAIR不能显示或显示不清的微小病灶, 2DlongTRFLAIR序列更有优势 (图1~4) ; (3) 脑脊液伪影明显, 多呈高信号 (图5) ; (4) 对周期性搏动伪影不敏感, 常规FLAIR序列图像中有两例搏动伪影, 在2DlongTR FLAIR序列中均消失 (图6) 。

2DlongTRFLAIR的脑脊液伪影虽然明显, 但其发生部位固定, 分别位于侧脑室的孟氏孔区、第三脑室、第四脑室、鞍上池和桥前池。其产生的主要原因是处于流动状态的脑脊液在2DFLAIR成像时, 在反转脉冲和采集信号的时间间隔内, 未被完全抑制信号的脑脊液从上方或下方流入成像层, 从而产生伪影[15]。2DlongTRFLAIR的时间间隔由于TI和TE的增加, 所以其伪影信号也较高。钱银锋[16]等研究认为FLAIR序列的脑脊液伪影具有形态和部位固定, 且无占位效应的特点, 在图像上容易将其与正常结构和病变相区分, 如鉴别困难时, 可行矢状位成像消除伪影, 因此不会影响对图像的诊断。

注:从图中可见常规FLAIR在病灶显示强度方面不如2DlongTR FLAIR清晰 (白箭) , 而且对脑组织解剖结构的显示, 2DlongTR FLAIR亦优于常规FLAIR。图a常规FLAIR, 图b 2DlongTR FLAIR。

注:常规FLAIR图a中第四脑室伪影不明显 (白箭) , 2DlongTR FLAIR图b中第四脑室呈现高信号的点状伪影 (白箭) 。

注:常规FLAIR图a中左侧脑室孟氏孔位置显示中等信号伪影 (白箭) , 且在左右水平方向上可见等距大小一致的搏动伪影 (灰箭) ;2DlongTR FLAIR图b中同层面左侧脑室孟氏孔位置的伪影信号高于常规FLAIR (白箭) , 但未出现搏动伪影。

综上所述, 2DlongTRFLAIR序列图像虽然脑脊液伪影明显, 但其解剖结构清楚、对脑白质损伤的微小病灶敏感、周期性搏动伪影较少的优点, 可以作为常规序列在临床中使用。

摘要：目的:评价2DlongTR FLAIR序列对脑白质高信号病灶显示的价值。方法:对17例脑白质高信号患者行颅脑MRI常规T1W、T2W、2DFLAIR序列和2DlongTR FLAIR序列检查, 图像由2名有经验的放射科医师评价, 对比分析常规FLAIR序列和2DlongTR FLAIR序列对脑白质高信号显示的差异。结果:在17例患者的检查结果中, 2DlongTR FLAIR序列显示96个病灶, 常规FLAIR序列显示73个病灶, 且两种序列病灶的对比率有显著差异, 2DlongTR FLAIR序列对病灶显示能力优于常规FLAIR序列。结论:2DlongTR FLAIR序列具有对脑白质高信号病灶敏感、搏动伪影较少的优点, 可以作为常规序列在临床中使用。

信号价值第2篇

商业信用产生于企业的日常交易中,它是企业销售商品时延期或者提前收取货款而提供给客户或占用客户的资金。商业信用在短期融资中发挥着直接和间接的信号传递作用。江伟等(2013)对商业信用促进短期融资的信号传递作用进行了证实研究。但企业的交易过程是伴随企业存续过程持续存在的,交易的进行一般都借助于商业信用,那么商业信用的信号传递作用是否可以依托其源于持续交易的事实延伸至对企业长期融资的影响呢?同时,由于企业价值是综合反映企业日常经营交易和投融资决策执行的结果,在长期视角下,商业信用的信号传递作用是否影响到企业最终的价值创造呢?本文以此为突破点,结合经济学上的信号传递理论,探究商业信用对企业资本结构中长期融资比例和长期价值创造的影响。

二、理论分析与研究假设

(一)商业信用与资本结构

商业信用是因企业在产品交易链条中拖长了现金周期而获得的短期资金占用或被占用的部分。商业信用相比银行贷款有两方面的优势:一是商业信用产生于日常交易中,交易双方彼此间的信息交换比较充分,且双方的行为以具有法律效力的合同作为依托。双重背书保障了产品资金链条的有效流动。二是商业信用占用方的产品得到了变现流通,库存成本降低的同时,不必要的损耗也降低了,产品质量得到保证,整体上双方的利益都得到了维护,双方成本在合理区间得到有效的控制。

信号传递理论主要解决的是企业内外部信息传递的问题。商业信用对资本流动的信息补充作用体现在短期信息传递和长期信息传递两个方面。短期而言,商业信用可直接和间接地传递企业的经营信息。直接传递经营信息主要体现在企业的财务报表中包括应收账款和应付账款,而这两项是企业日常资金周转中两项重要的资金占用和被占用项目,可以反映出产品的销售状况和财务状况。而且,企业日常的资金变动都可在具体的银行账户中反映,银行可以通过企业的账户信息进行核实。间接传递经营信息主要体现在企业的应收和应付项目信息来源于上下游企业,信息优势更大。在签订合同之前,交易双方对各自的经营状况进行了必要的预判。特别是稳固的交易关系,更是以双方之间信息的密切交流和互相监督为基础。长期而言,企业信用资金中的应收项目和应付项目占比、应收项目的账龄可以反映企业对信用资金的管控信息。应收项目的比例过大,账龄较长,说明企业在交易中的信用授权管控松散,企业在交易中处于较为被动的状态。而且配合企业的营收盈利指标来看,可以更加清晰地辨别企业的资金盈利质量。另外,从应收项目的占比和坏账数量的寡众更能判断出企业在持续交易中所持有的策略,是保守还是冒进。其具体的数据信息可以作为除上下游企业之外其他投资方信息不对称的弥补项。

基于以上分析,提出假设1:企业在面临外部融资决策时会最大限度地争取商业信用,且信用资金的利用可以改善企业的融资结构,商业信用的净额与资本结构中的长期债务融资比例正相关。

(二)商业信用与企业价值

商业信用对企业价值的影响主要体现在三个方面,资金数量,资金周转时间,资本成本。有效利用商业信用能够提升企业价值。虽然商业信用只是一种短期的融资方式,但是只要企业的经营链条没有中断,其资金循环流动是在一直发生迭代的,势必会对长期的价值创造产生影响。毕竟,融资活动作为企业资金循环的起始点,决定着企业资金的注入,整个运营活动都得益于此。如果企业有能力获得低成本的融资,其取得其他生产要素的实力自然也不差。商业信用的性质决定了商业信用恰恰是一种低成本融资方式。低成本的融资自然有更大的空间承受原材料涨价的风险、抵御经济货币政策的紧缩等未知因素的影响。相对于竞争对手,可以为企业提供更优惠的促销手段以换取更快速的存货周转。周转速度的加快不仅避免了库存损耗的沉没成本,加强出库产品的质量,也使得产品变现速度加快,规模扩大,带来边际成本的下降。这些对于企业后续的经营策略的实施都是较为有利的,提高了创造更多价值的可能性。

基于以上分析,提出假设2:企业最大限度地利用商业信用可以降低企业的融资成本,缩短资金的流动时间,提高企业的财务绩效,商业信用净额与企业价值正相关。

三、实证研究设计

(一)数据来源与样本选择

利用国泰安数据库选取了2011-2014年我国深市A股上市公司为研究样本,在此过程中,剔除了金融类上市公司、ST类和PT类上市公司、数据缺失和异常的上市公司,并利用stata12.0初步筛选后去掉明显错误数据和极端值。由于本文的模型中部分变量的计算需要用到上期的财务数据,因此样本公司均要求在2010年以前既已上市,并且变量计算需用的财务数据5年内保持连续。最后得到836个样本,3257个观察值。

(二)变量选择

选择长期负债率(LON)和投资报酬率(ROA)作为对资本结构和财务绩效的反映。

对商业信用信号传递作用的考量需涉及企业提供的信用资金和占用其他方的信用。在商业信用的度量上,将企业占用上下游流动资金的应付项目记为TC,综合应收和应付项目之后的净商业信用融资记为NTC。

在控制变量的选择上,本文借鉴周熠浩等(2014)的研究,选择公司规模(SIZE)、成长性(GROWTH)、股权结构(NCSP)、股利支付率(STO)、非负债税盾(TAX)、行业(IND)和年度(YEAR)作为控制变量,分别以总资产自然对数、营业收入增长率、第一大股东持股比例、每股现金股利与每股收益比率、累计折旧与总资产比率、行业虚拟变量和年度虚拟变量来表示。在此基础上,加入本文所需要的解释变量TC、NTC、DEBT,对模型进行修正。具体的变量定义如表1所示。

(三)检验模型

为检验本文的假设1,本文构建模型(1)、(2)、(3),具体如下:

为检验本文的假设2,构建模型(4),具体如下:

四、实证分析

(一)描述性统计分析

本文使用stata12.0对假设1和假设2模型中涉及的变量进行描述性统计、相关性分析、回归分析。表2列示了主要变量的描述性统计特征。可以看出,10个变量的标准差都较小,说明变量样本数据离散程度小,平均值对各变量样本的解释力较强,肯定了初步筛选中去除极端值和明显错误值的工作基本上是成功的,样本数据的可信度高,可以做进一步的实证分析。

样本数据中,商业信用融资TC和净商业信用融资NTC标准差不大,说明样本数据分散程度低,平均值对样本概况的解释能力强。数据中商业信用融资TC大于0,而净商业信用融资NTC平均值小于0,这也说明了上市公司虽然能够凭借市场地位等优势获得一定比例的商业信用,但总体是对外提供信用的。根据商业信用净额NTC的计算公式也可知,企业的应收项目总额大于应付项目总额。

(二)相关性分析

本文对变量样本数据进行了相关性分析,结果如表3所示。从表3可以看出,长期负债率LON与商业信用TC存在负相关关系,与商业信用净额NTC存在正相关的关系。总资产报酬率与NTC存在负相关的关系,但是相关性比较弱。自变量与被解释变量之间的相关关系处于合理的水平,因此不需要削减模型中已有的变量。

(三)多元线性回归结果

表4中模型1的回归结果显示,企业应付项目的衡量指标TC和代表长期资本结构的LON呈显著的负相关关系,说明企业获得的商业信用起到了应有的融资效果,而且作用效果很明显。并且,通过与模型2的回归结果比较,发现短期借款DEBT与代表长期资本结构的LON呈负相关的关系,但是不显著。说明短期借款的增加可能会降低企业的长期资产负债率,从另一侧面反映出,企业使用短期借款的方式大都时间短,间隔长,不持续,难以起到影响长期资本结构的作用。相比之下,更加凸显企业的应付项目的衡量指标TC对长期资本结构的影响。因为企业的正常运转离不开连续的交易,而有交易就会存在资金的占用和被占用的现象,也就是说企业的应付项目虽然是企业短期对其他企业资金的占用,但是却在不间断的交易期间内产生了长期的影响效果。然而模型1中的负相关结果似乎和本文的信号传递作用相悖。为此,本文将模型1中衡量商业信用的指标换做NTC,也就是综合考虑了企业应付和应收项目后的净额。修改的模型记作3。对模型3的回归结果见表5。

根据模型3的回归结果,可以看出商业信用净额和企业的长期资产负债率呈显著的正相关的关系。明显区别于模型1的回归结果,表明商业信用净额的增加会使得企业的长期负债水平明显增加,发挥财务杠杆的作用,降低资金的使用成本。从而证明了假设1,商业信用的获得会缓解投资人与企业之间的信息不对称,在一定程度上对改善长期融资结构起到正强化的作用。并且企业的商业信用净额具有信号传递的作用,商业信用净额的增加可以使得企业的债务融资具有一定的优势。

通过模型4全样本的回归分析结果可以看出,总体样本的商业信用净额与企业价值指标呈显著的负相关的关系,说明随着商业信用净额的增大,企业的绩效呈递减的趋势。商业信用的综合利用不仅没有增加企业的价值,反而成为企业提高经营绩效的阻碍。从实证数据分析角度反而否定了本文的假设2。

基于上述否定假设2的事实陈述,本文将样本数据根据产权性质的不同区分为国有企业和民营企业进行实证分析,在模型4的基础上引入产权哑变量OWN,若企业中前十大股东中有国有股,则为1,否则为0。构建的模型5如下:

模型4、5中总体样本的负相关的回归结果和民营样本中的结果相吻合。但在国有样本中,商业信用净额与企业价值呈正相关的关系,但是这一相关关系不显著。即商业信用的利用有利于企业提高企业绩效,但作用不明显。全样本和民营的分析结果都在实证数据的角度否定了假设2。国有样本也没有得出具有说服力的回归结果,虽然正相关,但是相关性很弱。

(四)稳健性检验

为检验实证结果的稳健性,本文利用长期资产负债率作为替代的资本结构衡量变量,利用不同的企业绩效财务衡量指标替代总资产报酬率,利用企业商业信用中的应收项目(应收账款、应收票据、预付账款)资产标准化作为替代的商业信用衡量变量,整合和重新计算部分数据,带入假设模型中,对实证分析中的变量相关性进行二次检验,实证研究结果并没有实质性改变,这也就间接地证实了本文实证分析的稳健性。

五、研究结论

本文以深市A股上市公司为样本,检验了短期商业信用对长期融资结构及企业价值的影响。实证结果表明,商业信用净额和企业的长期资产负债率呈显著的正相关的关系。商业信用的获得会缓解投资人与企业之间的信息不对称,其数量增减可弥补内外部的信息不对称,起到信号传递的作用。但是在目前竞争激烈的商业环境下,企业过分依赖商业信用作为促进产品销售的手段,加之非宽松的货币政策环境,商业信用的使用成本较高,导致企业综合利用商业信用反而降低了企业的价值,此种现象在民营企业中表现更甚。为此,企业应该更多地从长期的角度关注商业信用的影响,而非只是一味地追求其竞争性的作用。适当关注商业信用在弥补信息不对称上的作用,合理地制定资金回收的期限,强化商业信用的管理,使得企业在长期融资和价值创造上更具主动性。

摘要：以往关于企业商业信用的研究只是从短期融资的角度出发,进行相关的验证,并没有关注到企业的商业信用产生于企业的连续交易过程,在企业持续经营中可能会对企业的长期融资和企业价值创造产生一定的影响。本文选取2011—2014年深市A股上市公司为样本,从企业动态的经营过程入手,连续地考虑伴随交易产生的商业信用是否会在企业持续经营中产生信号传递的作用。研究结果表明:商业信用净额与企业资本结构中长期债务融资比例存在显著的正相关的关系,但是过度依赖商业信用对企业价值的创造产生了不良的影响。

关键词：商业信用,信号传递,资本结构,企业价值

参考文献

[1].张新民,王珏,祝继高.市场地位、商业信用与企业经营性融资[J].会计研究,2012(8):58-65.

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[3] .余明桂,潘红波.金融发展、商业信用与产品市场竞争[J].管理世界,2010(8):117-129.

[4] .张新民.资产负债表:从要素到战略[J].会计研究,2014(5):19-28.

[5] .周熠浩,张胜勇.金融错配、资产专用性与资本结构[J].会计研究,2014(8):75-80.

机车信号地面信号低频信息关系探讨第3篇

关键词：信号,信息,关系

1 朔黄线三显示自动闭塞区段机车信号、地面信号、低频信息关系术语释义

1.1 地面信号显示绿色 (L) 灯光, 低频信息传输L码 (频率11.4Hz、代码F17) , 机车信号显示一个绿色 (L) 灯光:表示准许列车按规定速度运行。

1.2 地面信号显示黄色 (U) 灯光, 低频信息传输U1码 (频率16.9Hz、代码F12) , 机车信号显示一个黄色 (U) 灯光:要求列车注意运行。

1.3 地面信号显示红色 (H) 灯光, 低频信息传输HU码 (频率26.8Hz、代码F3) , 机车信号显示一个半红半黄色 (H/U) 灯光:要求及时采取停车措施。

1.4 地面信号显示黄色 (U) 灯光[或绿色 (L) 灯光或绿白色 (LB) 灯光], 低频信息传输UU码 (频率18Hz、代码F11) , 机车信号机显示一个双半黄色 (U/U) 灯光:要求列车限速运行, 表示列车接近的地面信号机开放经道岔侧向位置进路。

1.5 地面信号灭灯, 低频信息无码传输, 机车信号显示一个白色 (B) 灯光:表示机车信号不复示地面上的信号显示。

1.6 地面信号显示引导信号 (H B灯) , 低频信息传输HB码 (频率24.6Hz、代码F5) , 机车信号显示一个半红半黄色闪光 (H/U闪灯) 灯光:表示列车接近的进站或接车进路信号机开放引导信号。

1.7 地面信号显示黄色 (U) 灯光, 低频信息传输U2码 (频率14.7Hz、代码F14) , 机车信号显示一个带“2”字的黄色 (U2) 灯光:要求列车注意运行, 预告次一架地面信号机显示两个黄色灯光。

2 朔黄线UM71自闭区段机车信号低频信息的分配使用

3 朔黄线UM71自闭区段机车信号、地面信号、低频信息三者的关系按机车运行在区间区段、站内区段、一离去区段、一接近区段、二接近区段分类

分别探讨如下: (注:地面信号显示LB灯的含义——L为出站信号绿灯、B为发车进路表示器白灯。)

3.1区间区段

3.2站内区段

3.2.1站内正线接、发车进路区段

⑴正向正线接车进路。

⑵正向正线发车进路。

⑶逆向正线接车进路。

3.2.2站线股道区段

3.3一离去区段

3.3.1发车 (正方向)

3.3.2接车 (逆方向)

3.4一接近区段

3.5二接近区段

4 结语

多信号的合成信号发生器系统设计第4篇

信号发生器经历了自由振荡、频率运算、数字合成 (DDS) 等阶段。本合成函数信号发生器是基于DDS技术实现的。主要实现正弦波、方波、脉冲波、三角波、锯齿波信号输出, 和AM, FM, FSK, BPSK等调制信号输出。正弦信号由DDS芯片直接产生, 其它波形通过计数后送DA输出产生。AM信号采用在DDS的输出DA的参考上叠加调制信号的方式产生。FM信号通过改变DDS参考时钟的频率来实现调频。FSK, BPSK等数字调制使用DDS内部功能实现。

选用16*2的字符点阵LCD屏作为系统信息和用户输入信息显示。输入采用5*7的矩正式键盘。采用RS232串行通讯协议和PC通讯以实现上位机远控。拥有存储调用仪器工作状态的功能。处理器选用功能扩展的51系列单片机。

正弦信号产生的核心芯片采用AD公司的AD9852, 该芯片具有48位相位累加器, 最高300M采样频率, 可以实现1uHz频率分辨率。嵌入FSK, BPSK等数字调制功能, 内部集成了高速比较器和12位高速DA。很适合在数字系统中作为信号产生部件使用。方波信号通过将正弦信号送入AD9852的内部比较器获得, 其它波形通过将获得的方波信号送入计数器, 将计数器输出作为AD9852的内部DA输入, 通过改变计数器模式获得不同的函数波形, 改变方波频率即可实现不同的函数波形频率。

2、系统整体设计

系统主要由处理器相关部分、人机交互部分 (显示、键盘) 、信号发生部分、调制部分、放大器部分、系统软件部分。其中处理器相关部分主要实现对DDS芯片、DA、LCD显示屏、RS232通讯电路、键盘数据读取等功能。信号发生部分主体为DDS芯片和波形管理电路 (CPLD) , 实现正弦、方波、三角、锯齿波的输出。调制部分包括数字调制和模拟调制, 其中FSK、BPSK使用DDS芯片的附属调制功能实现。放大器部分由前置放大和功率放大两部分组成。系统软件由C语言编写, 嵌入在处理器芯片中。本文着重对系统软件部分和处理器相关电路部分进行深入讨论。系统框图如图1:

2.1 硬件部分设计

2.1.1 单片机相关电路设计方案

同处理器相连接的相关电路通过8位总线方式相连接。系统中使用了一片CPLD (LC4128V) 作为波形管理和译码等功能使用, 通过分配不同的地址空间使所有外设分享64K地址空间。

2.1.2 外部扩展RAM部分电路设计

由于系统需要存储大量的显示信息, 如频率参数, 幅度参数, 调制状态信息, 输出波形等。同时大量运算过程的中间信息也需要保存。W78E58系列单片机的内部128字节的和另外扩展的128字节RAM已经不能满足要求, 同时考虑到其它外设地址的分配, 我们扩展了一片32K容量的RAM。为其分配0X0000到0X7FFF的地址空间。具体连接如图2:

51系列单片机的低端地址和数据位为分时复用关系, 所以在使用外部存储器件时必须对低8位地址锁存。74HC373为锁存器, 用来锁存低端地址。W24258为32K静态RAM。其中D0~D7同单片机的P0口连接, ALE为地址锁存信号, A8~A14同单片机的P2口连接为高端地址。CS_RAM为RAM的片选信号, 由地址译码电路产生。

2.1.3 显示部分电路设计

显示部分采用外购的16*2的字符点阵LCD屏, 该屏提供标准8位并行数据接口。通过并行接口可以设置工作状态和发送需要显示的信息。所以在硬件连接上只要分配一个并行总线接口即可。具体连接关系如图3:

图中RP1为LCD屏对比度调节电位器。D0~D7同系统数据总线连接。CS_LCD为LCD屏片选信号和地址线A10信号共同构成LCD屏内部寄存器选通信号, 用来设置显示信息和控制信息。

2.1.4 按键部分电路设计

按键部分没有采用传统的总线或直接IO口读写的方式设置键盘矩阵的横向数据的方式。按键部分为一个安装在前面板上的独立结构, 为了减少主板和按键板的连线数量, 采用了串入并出的方式设置矩阵键盘横向数据。分别由SDA, SCL信号产生串行数据和时钟, 通过74HC164实现并行数据输出。矩阵键盘的纵向数据D0~D3分别和单片机的P1.0~P1.3连接实现键盘状态的读取。键盘扫描中断的产生由一外接的50Hz信号触发单片机的外部中断1产生。原理如图4:

2.1.5 幅度和方波占空比控制部分电路设计

采用了AD7528双8位DA分别控制信号输出幅度和设置方波占空比的比较电压。AD7528产生的幅度控制电压送到AD9852的信号输出DA的参考端, 通过改变参考电压实现输出信号幅度的变化。AD7528产生的占空比控制电压送到AD9852内部高速比较器的一端, 比较器的另输入端口接一个正弦信号, 通过改变比较电压从而获得占空比可以调节的脉冲波信号。如图5:

AD7528为8位并行总线连接方式。D0~D7同系统数据总线连接, CS_DA为片选信号, 由系统译码电路生成。DUTY-AMP用来选择DA数据的设置方向。RP4用来调节DA的参考电压, 决定幅度控制电压的大小。

2.1.6 DDS部分电路设计

DDS (AD9852) 部分是仪器的核心, 其主要功能是利用周期性信号相位连续变化的特点, 通过设置相位累加器的不同步进和开始相位从而得到不同的信号频率。通过相位信息提取对应的幅度信息, 然后把幅度信息送到输出DA合成模拟信号。AD9852除了具备基本的DDS功能外, 还整合了高速比较器、输出控制DA、FSK调制、BPSK调制等功能。该芯片还可以选择控制方式, 有串/并行方式供选择。

我们在应用中主要用来生成正弦波, 同时利用其内部的高速比较器生成方波, 通过改变比较器的比较电压实现方波占空比的调整。通过设置芯片内部的寄存器可以实现FSK, BPSK等数字调制模式。调节DDS输出DA的参考电压实现输出波形的幅度控制。同单片机的连接主要是数据总线, A0~A5的低位地址和WR写控制信号。因其同处理器连接部分主要是8位并行总线故不再图示。

2.1.7 串行通讯部分电路设计

仪器通过RS232协议同PC机进行信息交换, 实现远控功能。RS232协议部分已经由单片机固化为内部功能, 我们需要对其电平进行转换。如图6:

图中MAX232为电平转换芯片, 将单片机的TTL逻辑转换为符合RS232协议的电平。RXD, TXD信号分别接到W78E58的串行输入, 串行输出端口。

2.1.8 单片机系统资源分配信息

单片机被设置为总线工作方式, 数据总线分别与LCD显示屏, 外扩RAM, DDS芯片, 幅度控制DA和用来设置控制位的锁存器等外设相连接。通过地址译码电路为上述单元分配地址空间, 生成片选信号。

INT0外接一个50Hz信号, 产生20mS一次的外部中断事件, 用来作为对键盘的定时扫描。INT1接GPIB (仪器专用并行接口) 中断信号, 响应GPIB事件。RXD, TXD分别接外部串行输入输出信号。P1.0~P1.3接键盘矩阵的纵向接口, 用来接收键盘状态。RXD、TXD分别连接MAX232用于串行远程控制功能。

W78E58系列单片机内部自带程序存储器, 所以没有外接程序存储器, 单片机接成内部存储器模式, EA接高电平。

2.2 软件整体流程设计

主程序由系统初始化和一个循环判断工作状态并执行相应服务程序的循环组成。其它服务程序以中断方式触发调用, 如按键扫描、RS232数据接收等。流程图如图7:

初始化函数主要包括处理器工作状态设置、资源分配, 显示屏、DDS等设备初始化。更新显示函数根据用户设置显示输出信号频率、幅度、调制参数、波形等信息。命令解析函数的功能主要是解析通过RS232接收到的远程控制命令从而执行相应操作。按键处理函数通过获取键盘中断扫描函数反馈的键值分别调用功能键处理函数、数字键处理函数。其中功能键处理函数用于分别处理频率、幅度、波形等用户设置参数。

3、结语

本文基于直接数字频率合成技术 (DDS) , 以W78E58单片机和AD9852芯片为核心, 并辅以外围电路, 设计了信号发生器。简单方便、易于操作, 同时能对输出信号进行有效的滤波和放大, 完全能满足一般应用场合的需要, 具有很高的实用价值。

参考文献

[1]李朝青《.单片机原理及接口技术》 (简明修订版) .北京航空航天大学出版社, 2003.

[2]李大友等《.数字电路逻辑设计》.清华大学出版社, 1997.

[3]徐爱钧, 彭秀华《.单片机高级语言C51应用程序设计》.电子工业出版社, 2001.

信号价值第5篇

1.1频率和调制格式

GPS卫星发射L1和L2两种波段的载波,L1(1 575.42 MHz)上调制有P码、C/A码及导航电文,L2(1 227.6 MHz)上仅调制了P码和导航电文。该文只研究L1频率上的C/A码。L1频率上的GPS信号为:

1.2 C/A码产生

C/A码是码速率为1.023 MHz的二相调制信号,主瓣两个零值之间的频谱宽度是2.046 MHz。每个码元的长度大约为977.5 ns。为了和P码信号对应,L1载频上的GPS卫星信号传输带宽大约为20 MHz,因此,所传输的C/A码就包括主瓣以及很多旁瓣。整个码周期包括1 023个码元,持续1 ms,因此C/A码的时长为1 ms。

C/A码的相关性是其最重要的特性,包括以下两个方面。

(1)不同C/A码的互相关值约等于零,所有的C/A码都几乎与其他的C/A码不相关,即:对于卫星i和j,其C/A码的互相关性为:

不同卫星产生的C/A码的互相关是非常低的,接近于0。高自相关峰和低互相关峰可以提高信号的捕获灵敏度,为了在强信号中检测出弱信号,强信号的互相关峰必须比弱信号的自相关峰值低。

(2)C/A码的自相关只有在相关间隔为0时存在峰值,即两个相同的C/A码序列只有完全对齐时才可以得到一个相关峰值,自相关峰值的最大值是1 023,等于C/A码的长度。C/A码的自相关函数为:

在接收机中正是利用C/A码的自相关的这种性质来移动本地C/A码的相位,使本地C/A码和接收信号的C/A码相位对齐, 获得更高的处理增益,将深埋在噪声中的信号检测出来。

1.3功率特性

GPS信号在接收时的强度由天线的发射功率,天线波瓣宽度, 卫星到接收机的距离和接收天线的有效面积决定。GPS卫星天线的发射功率为478.63 W,即26.8 d BW。如果接收天线具有单位增益,有效面积是:

接收功率可表示为:

考虑到有大气层造成信号的损失,一般在地球表面,接收功率大约为-160 d BW。

2 Galileo信号特性

Galileo系统的每颗卫星都发射6种信号,分别是E5a、E5b、 E6P、E6C、L1P、L1F。Galileo系统提供5种服务,分别是公开服务(OS,Open Service)、商用服务(CS,Commercial Service)、生命安全服务(SOL,Safety of Life Service)、公共特许服务(PRS, Public Regulated Service)以及搜索与救援服务(SAR,Search and Rescue Support Service),该文仅研究Galileo L1F信号。

Galileo L1F信号和GPS L1信号的中心频率重合,L1F信号是用于公开服务,免费对所有用户开放的。L1F信号包括数据通道(L1B)和引导通道(L1C),导航电文的码速率为125 b/s,采用了前向纠错编码,编码后的速率为250 b/s。两个通道的伪码码长均为4 029个码元,是GPS C/A码的4倍,码速率为1.023 Mb/s,因此码周期为4 ms。L1C信道上还有次级码,次级码与伪码进行模2加, 码长为25 bit,重复周期和伪码相同为4 ms。L1F信号可以表示为:

3 Galileo L1F信号与GPS L1 C/A码信号的比较

在跟踪灵敏度方面,发射Galileo L1F信号的卫星携带了更多载荷,卫星信号的发射功率将比L1 C/A码信号提高3d B-5d B, 从而提高了保持正确跟踪所需的信噪比;而且L1F信号可以利用没用调制导航电文的引导通道L1C与L1B联合跟踪的方法有效的提高跟踪灵敏度。

跟踪可靠性是指跟踪环路只利用码的自相关峰的主峰来跟踪信号的能力。C/A码自相关旁瓣至少比主瓣低21.6 d B,但在复杂环境下,这个差值仍然太小,多址干扰会造成非常大的影响。L1F信号的伪码长度是4 092个码片,是C/A码的4倍,这大大提高了自相关性能,但不利的是由于BOC调制产生相关副峰,比主峰低6 d B,在低信噪比的情况下,将可能造成错误的捕获和跟踪。

由于信号的功率谱远离载波中心频率时,易于减轻热噪声对码跟踪环路的影响,抗干扰能力强,故采用了BOC(1,1)调制的Galileo L1F信号的跟踪精度要比C/A码高。

GPS L1 C/A码信号与Galileo L1F信号的功率谱比较,L1F信号采用了BOC(1,1)调制,这种调制方法谱的主瓣分裂成两部分,对称地位于副载波频率,如上图所示,Galileo L1F信号的主瓣刚好位于GPS L1信号的两边,这样就实现了Galileo与GPS的频谱分离,从而减小了两个系统间的干扰。

参考文献

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[3]刘舒莳,唐斌,唐卫涛,等.中频GPS信号模拟器的软件实现[C]//第十四届遥测遥控年会.2006.

[4]巴晓辉,李金海,陈杰.不需要辅助信息的室内GPS信号捕获算法[J].电子技术应用,2006(9):130-132.

[5]Ledvina B M,Psiaki M L,Powell S P,et al.A RealTime Software Receiver for the GPS and Galileo L1Signals[C]//ION GNSS.2006.

基于信号相关性微弱应变信号检测第6篇

微弱信号主要是指被噪声淹没、幅度很小的信号[1]。进行信号检测时,微弱信号检测技术不同于一般的检测技术,其注重的是如何抑制噪声和提高信噪比。一般情况下,往往通过低通滤波器、带通滤波器或高通滤波器甚至陷波器,来滤除信号中的一些干扰信号,但对于微弱信号检测单纯利用滤波器不能有效的检测出有用信号,它存在以下的缺陷:

1) 不能有效的提高信噪比[1,2]。根据信号和噪声的不同频率特性,采用了低通和带通滤波器。虽然低通滤波器能有效的抑制高频信号,常用于有用信号缓慢变化的场合,但是对于低频段的噪声,却无能为力。如果被测信号是固定频率f0的正弦信号,采用带通滤波器则可以有效的抑制通带f0±Δf之外的各种频率的噪声。带通滤波器的带宽2f越小,品质因数Q值越高,滤波的效果越好。但是,Q值太高的带通滤波器往往不稳定[3],所以其2f很难作的很小,这是滤波的效果受到影响。而且,带通滤波器对于与f0同频率的干扰噪声是无能为力的。

2) 放大倍数高,信号易失真[1,4]。微弱信号的幅值很小,为了提高检测的灵敏度,必须对信号进行很大倍数的放大,以满足系统的测量精度。但是,放大倍数太高会引起信号失真。

1信号相关性分析

本文在研究材料力学实验系统的应变信号、噪声相关性的基础上,以纯弯梁正应力测定为实例,进一步分析微弱应变信号与噪声的相关特性,为信号相关性检测技术提供具体参数。相关检测技术是基于信号和噪声的统计特性进行检测的,相关函数是两个时域信号相似的一种度量[5]。确定性信号的不同时刻取值一般都具有较强的相关性;而对于干扰噪声,因为其随机性较强,不同时刻取值的相关性一般较差,利用这一差异可以把确定信号和干扰信号区分开来。因此,在此类信道中采用时间相关检测技术是有效的。

相关运算分为自相关和互相关。互相关函数定义为[6]:

undefined (1)

对于自相关函数,只需将互相关函数中的y(t)换成x(t)即可:

undefined (2)

在实际相关分析中,一般以有限的记录长度进行运算。以有限的时间取代无限时间的积分时,会产生误差。分析证明,为保证因记录长度有限而造成的误差最小,对积分时间的选取需满足如下的条件[7]:

1) 选择记录长度T≥5T0,其中T0是信号中最低频率分量的周期;

2) 两个信号的时差τ应在记陆长度T的20%以内。

设u(t)是含有噪声的周期被届测信号,其可表示为:

u(t)=u0(t)+e(t)=U0msin(wt+ϕ)+e(t)

其中:u0(t)为有用信号,棋幅值为U0m,角频率为w,初相角为ϕ,e(t)是均值为0的高斯白噪声。引入与有用信号同频率的参考正弦信号为:

y(t)=Asinw(t+τ) (3)

其中τ是时间位移。两者的相关函数为:

其中,undefined为信号周期,n(n≥5)是正整数。

由于参考信号y(t)与噪声信号互不相关,且二者的均值为0,当n→∞时,Rxy的极限为0,则:

undefined (5)

由上式可看出:Rxy(τ)正比例于有用信号的幅值。

由上面的分析知:利用参考信号与有用信号具有相关性,而与随机噪声相互独立、互不相关的特性,可以减少甚至消除随即噪声对检测结果的影响。利用模拟鉴相器实现检波[7]。模拟鉴相器具有乘法功能,其输出为:

通过低通滤波器将上式中的后两项滤除,则噪声的大部分将被有效的滤除掉。通过鉴相器可以实现信号的相关运算。

2微弱应变信号检测方案

2.1参考信号的选取

参考信号可以是正弦波也可以是方波,从前面的分析可知,相敏检波器的输出信号正比于参考信号的幅度,为了保证输出信号具有一定的精度,必须保证参考信号的幅度保持更高级的精度,这在实际实现时可能会有一定的难度。此外,模拟乘法器器件还存在一定的非线性,其输出除了主要成分u(t)×y(t)之外,还可能含有u2(t)×y(t),u3(t)×y(t)等项,当噪声信号比较强时,由Vundefined(t)Vr(t)项产生的噪声平方项会含有较大的直流分量,这可能导致较大的输出误差。所以,采用方波信号作为参考信号,但要求这个方波信号满足正负半周期比为1∶1,也就是占空比为50%[7]。

输入的参考信号为方波信号,将其进行傅立叶变换可表示为:

undefined (7)

2.2相敏检波

相关运算时将被检测信号u(t)直接与参考信号y(t)相乘,而所乘的参考信号与被检测信号具有相同的频率和相位,这种调幅波具有极性变化,即在信号过零线时,其幅值发生由正到负(或由负到正)的突然变化,此时调幅波的相位也相应地发生180°的相位变化,此种调制方法称为抑制调幅。抑制调幅波必须采用同步解调即相敏检波解调(Phase Sensitive Demodulator,PSD)的方法,方能反映出原信号的幅值和极性。

2.3微弱应变信号检测方案

根据前文的分析可知确立信号检测方案,首先根据被测信号的特点选择合适的参考信号,以便在信号解调时能够有效地检出有用信号。为了消除谐波及其它高频信号的影响,通过一个带通滤波器滤除信号相关运算中产生的谐波信号,带通滤波器的通带带宽应该适当的窄,以保证滤波的效果。最后,在相敏检波时采用同步解调的方法。根据以上的信号处理流程可以确立如图1的信号检测方案。

3结论

设计时以max038作为信号发生器,通过设置产生10MHz方波信号,以此信号作为参考信号区参与相关运算,以AD534为基础设计相敏检波器。通过实验采集到一组微应变数据,如表1所示:

在现场进行数据采集时,为便于观察数据,将yi放大10000倍。实际数据采集曲线如图2所示。

实验证明:采用微弱信号检测方法进行信号调理的效果明显好于常规信号检测方法,采用微弱信号检测原理与方法对材料力学微应变信号进行检测能够有效的提高信号的信噪比,从而能够在强干扰信号环境下对材料力学微应变信号进行检测。

本文创新点:基于信号相关性原理分析了被检测信号中的有用信号及噪声的相关性特征:参考信号与被检测信号中的有用信号具有相关性,而与噪声信号没有相关性;利用这一特征,通过采用参考信号将被检测信号经过相关的转换处理,实现从噪声中检测出微弱的应变信号。

摘要：材料力学微应变测量实验中,试件在较小负荷作用下所产生的应变信号十分微弱,而各种噪声较被测应变信号强很多倍,因此在信号检测时要设法提高信号的信噪比。所以,基于信号相关性,利用相关检测法将被测信号中的有用信号与噪声进行分离,以实现微弱应变信号的有效检测。

关键词：信噪比,信号相关性,微弱信号,参考信号

参考文献

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[2]陈岭丽,冯志华.检测技术和系统[M].北京:清华大学出版社,2005.

[3]雷霖.微机自动检测与系统设计[M].北京:电子工业出版社,2003:238-268.

[4]朱昊.毫米波敏感器信号检测与处理[D].南京:南京工业大学,2005.