信号恢复

信号恢复（精选五篇）

信号恢复 篇1

数字通信系统工作过程中, 需要对接收信号进行采样, 以便进行后级处理。如果系统对接收信号进行采样的时刻在时间上与接收信号的最佳采样点之间存在偏差, 即系统存在位定时偏差。由于该误差的存在将严重影响系统的工作性能, 因此要对位定时误差进行有效地判断和估值, 用以调整系统的采样时钟, 使系统的采样时刻与接收信号的最佳采样点尽可能地接近, 从而确保系统的工作性能［1，2］。 传统上调整位定时误差, 可以采用窄带滤波器加锁相环的方法, 而本文利用接收信号在频域的相位特性, 对位定时误差进行开环估值［3］, 从而获取有效信息。

1 信号模型

接收信号经过匹配滤波［4］后, 与其对应的连续信号的解析式可以描述为:

其中: s ( t) 为MPSK信号的波形; A为对应于信号s ( t) 的幅度值; Δω 为剩余载波频率; φ ( t) 为瞬时剩余相位［5］; n ( t) 为噪声; 而s ( t) 为基带信号波形, 且可以用解析式表述为:

式中, P ( t) 为发端成形滤波器与接收滤波器冲击响应的卷积, 单位信号a ( n) 表达式形式为a ( n) = ± b ± j* c。

式 ( 1) 中的接收信号, 进入基带系统后, 首先需要通过A/D变换, 使其转换为后级数字电路能够处理的数字信息。如果存在位定时误差, 对于式 ( 1) 中信号进行采样的采样时刻可以设为t = ( T / N) k - τ, 其中 τ 即为待求的位定时误差。希望通过有效的算法, 对该误差进行估值、判决, 并且跟据此误差信息调整采样时钟［6］, 以此消除位定时误差的影响, 使得对信号进行采样的时刻, 尽可能地接近信号的最佳采样点, 从而确保系统的工作性能。

2 过程分析

根据傅里叶变换的时移特性, 当接收信号的时域波形沿时间轴平行移动, 则该信号在频域上的频谱也会相应的发生相移。该过程用公式表述为:

式 ( 3) 中, F ( jω) 为时域信号f ( t) 的傅里叶变换。因此, 存在位定时误差 τ 的条件下, 采样信号所表示的连续信号波形实际为原有信号波形沿时间轴平移 τ 值的结果, 该平移结果反映在频域, 即为对应的相位谱的偏移。在此对应关系条件下, 就可以通过计算采样信号在频域的相位偏移量, 来估计位定时误差。

从式 ( 1) 的表达式形式可以看出, 接收信号波形为双极性非归零型波形［7］, 因此在等概率分布的条件下, 需要对该信号进行非线性变换, 才能从频域提取位定时误差信息。在这里, 首先构造一个新的信号, 且该构造信号每一时刻的信号值等于接收信号对应时刻信号值模的平方, 然后根据此构造信号就可以提取位定时误差［8］, 其构造过程公式表述为:

式中, r ( t) 为有位定时误差条件下与采样信号对应的连续信号; x ( t) 为对应r ( t) 构造的模平方信号。 对于式 ( 4) 中构造的信号x ( t) , 首先, 参照式 ( 3) , 建立位同步之前构造信号x ( t) 的频谱表达式:

将上式代入式 ( 3) 相应地可以求出位同步获得之前的位定时误差的估计值:

对于上式中的估计值, 其对应的数学期望为:

当观测长度取值足够长的条件下, 构造信号x ( t) 频域相位谱 φ ( ω) 带来的误差可以近似乎略不计, 即公式 ( 7) 右边第二项近似为零, 表达式变为:

也就是说, 观测长度足够长的条件下, 由式 ( 7) 得到的位定时误差估计值可以近似认为是无偏估计量, 其均值近似等于真值 τ。

3 实现过程

首先计算公式 ( 4) 中的构造信号［9］x ( t) 在点f = L离散傅里叶变换值:

式中, L为观测的码元个数; N为每码元采样的点数［10］; x ( k) 为与x ( t) 对应的离散信号; XL为模平方信号x ( t) 经过离散傅里叶变换后, 其频域表达式Xm在点L的离散数字频谱, 其角标L恰好为对应于模拟频率f =1/N的数字频率值, 它与观测的码元个数在数值上相等。

由此, 得到构造信号x ( t) 在频率点L的频谱XL之后, 结合式 ( 3) 中对应位定时误差的相位偏移量 ωτ = 2πfτ, 就可以计算位定时误差的估计值［8］:

需要说明的是, 公式 ( 2) 中, 归一化基带波形s ( t) 为2 个平方根升余弦滤波器的卷积, 因此, 在没有位定时误差条件下, 对于公式 ( 4) 中构造的信号x ( t) , 其时域特性为实偶函数, 根据傅里叶变换性质, 此时信号x ( t) 对应于频域的频谱函数就是关于频率 ω 的实函数, 即对于没有位定时误差条件下的构造信号x ( t) , 其频域的相位谱为常数 φ ( ω) = 0。 基于以上条件, 就可以进一步确定公式 ( 9) 中位定时误差估计值^τ 在电路中调整A/D转换器［11］的具体形式。

4 仿真

对于上述位定时恢复算法的性能, 可以通过仿真［12，13］进行验证。接收信号为QPSK信号, 如图1 所示; 接收信号为8PSK信号, 如图2 所示; 接收信号为16QAM信号, 如图3 所示。通过观察各个接收信号的误码率性能, 来考察位定时误差, 以及位定时恢复过程对系统工作性能的影响。这里接收信号取1 024个符号, 按4 倍码元速率采样。

各图中, data1 均表示归一化位定时误差为0. 2, 而未经处理的接收信号; data2 均为归一化位定时误差为0. 2, 且经过定时恢复的信号; data3 则为归一化位定时误差为0 的接收信号。将以上各个图中的data1 曲线进行纵向比较, 可以看出, 位定时误差会严重影响系统误码率性能, 且随调制相位越多, 位定时误差对系统性能的影响也越严重。对各个图中的曲线data1、data2 和data3 进行横向联合分析, 可以看出, 位定时恢复方法, 可以较明显地改善位定时误差对系统的影响, 使系统的工作性能接近理想条件, 且改善作用对3 种调制信号均适用。

5 结束语

信号恢复 篇2

摘要：目的：为了更全面的研究和评估心肌的变时、变力和变传导性。方法：随机抽取男性体育系学生(实验组，n=40)和普通大学生(对照组，n=30)完成规定运动量的台阶运动；记录运动后即刻5 min连续变化的心音振动信号。对采集的数据经过三次样条插值、均匀采样和小波变换滤波后得到平滑的心率和心力恢复趋势曲线，在此基础上提取出反映心率和心力恢复趋势的相关指标。结果：安静状态时与运动后实验组与对照组的恢复期的最大心率、心率恢复时间、心率恢复速率无显著性差异(p>0.05)，而运动后实验组与对照组之间心力恢复时间、心力恢复速率和心肌收缩能力储备指数都有显著的差异(p<0.001)。结论：大负荷运动量下动用的心力储备主要来自于心肌收缩力的储备而不是心率储备，而且运动员比普通人还具有更快的心肌收缩恢复能力，即具有更快的心力恢复速度。

关键词：心率恢复趋势；心力恢复趋势；心肌收缩力；心脏储备；无创方法

中图分类号：G804.2文献标识码：A文章编号：1007-3612(2008)06-0782-03

心肌具有变力性、变时性和变传导性，心率测试方便于评估心肌的变时性，但运动不仅改变心脏的变时性，更多的是影响心脏的变力性［1］；所以研究人员提出心力储备可作为评估心脏功能的重要指标，能反映心输出量随机体代谢的需要而增加的能力，其取决于心率储备和心肌收缩力储备［2］。但由于受测试技术和测试成本的限制，目前在运动医学领域对心力储备的日常测试仍侧重于心率储备［3］。Nigan(2005)关于心音和心肌收缩能力关系的有创和无创临床对照研究表明，第一心音(S1)幅值的大小与心肌收缩能力密切相关［3］，众多实验结果也证实第一心音幅值的变化能有效评估心肌收缩力储备［3-5］。因为运动能同时改变心肌的变力性和变时性，若能在运动员常规心功能测试和运动现场监测中加上心肌收缩能力的检测，将更有利于全面评估运动员的心脏功能。为更全面的研究和评价心肌的变时性和变力性，本实验对比了不同人群在定量负荷运动后心率和心力储备的变化情况，以期为应用心音图相关指标评价大众健身、监控运动训练、评价运动康复情况提供参考。

1研究对象与方法

1.1研究对象┰谥驹刚咧兴婊抽取40名体育学生作为实验组和30名普通大学生(皆为男性，年龄：17～25岁)作为对照组。实验组40名受试者包括3级运动员15名(皆为田径运动员)，2级运动员25名(5名体操运动员，20名田径运动员)，实验人员核查了对照组的运动能力，确保其无专业训练经历。测试在重庆师范大学体育学院和西南大学体育学院运动现场进行，测试时间统一安排在下午2：30-5:30。

1.2实验仪器及测试方法

1.2.1实验设备利用自行研制的心音信号遥测系统［６］，该系统的硬件组成包括射频发射机(RF TX)、射频接收机(RF RX)、打印机和IBM T43计算机(运行环境为WINDOWS XP操作系统)。

1.2.2信号采集心音信号量化分析的基本原理：1) 测量心音有关成分的幅度和时限，包括心动周期；2) 据测得的心音频谱图形转化为数据，通过仪器配套分析软件分析。测试系统对心音信号用8k Hz采样，量化精度为8 bit。通过胸电极采集心电信号，用自适应阈值检测电路提取R波同步脉冲标注在一个心动周期内的心音信号中S1的起始时刻，S1出现在R波后120 ms时间范围内，其峰值(S1的幅度)即为心力信号。本实验中采用第一心音幅值(S1)的变化趋势来量度心肌收缩力和评估心力储备［4,5,７-9］。由于胸壁厚薄存在个体差异的影响，所采集的心力信号强度的绝对值的价值和准确性都不高，本研究中主要采用相对值指标［7,8］。因心力信号分析过程中经多次处理，最后转换为用屏幕坐标作图，故单位被省略［7,9］。1.2.3运动模型由于运动能同时改变心脏变力性和变时性状态，本项实验采用本实验室自行开发并得到国际承认的动态心音图运动实验(PCGET)方法［4,5,10］。受试者在安静状态下平静呼吸，心音脉搏传感器置于心前区心尖搏动最明显处，记录心音图。然后嘱受试者完成既定负荷的运动：登台阶是PCGET的运动方式之一，要求受试者90 s内在23 cm高的台阶完成运动实验。完成本实验运动耗能约为7 000 J(属于大负荷运动)，按受试者体重计算出登台阶次数，受试者在规定时间内完成既定运动量时即为运动结束，运动后即刻连续记录恢复期5 min心音信号。

1.3测量数据的计算和统计分析为更好地揭示运动后心力与心率恢复趋势的规律，本实验采用了新的数据处理算法，对采集的数据经过三次样条插值、均匀采样和小波变换滤波后得到平滑的心力恢复趋势曲线和心率恢复趋势曲线［5,11,12］。在此基础上提取反映心力恢复趋势的有关指标：对心力数据系列进行差分运算，即按时间顺序计算每两个相邻心力数据间后一个数据与前一个数据的差值(DiffC)。因为台阶运动后心肌收缩力会从初始值的高指数不断衰减，当DiffC降到最低时，将该最低值记为DiffCmin；然后心肌收缩力恢复到一个相对的稳定状态。本实验中将运动后即刻至心肌收缩力恢复至一个相对稳定状态之间的时限定义为心力恢复时间(Cardiac Contractility Recovery Time, CCRT)；DiffCmin/CCRT定义为心力恢复速率(Cardiac Contractility Recovery Rate, CCRR)。

采用同样算法也得到心率恢复趋势的有关指数，其中HRRT(Heart Rate Recovery Time)表示心率恢复时间；Diff HRmin/HRRT定义为心率恢复速率(Heart Rate Recovery Rate, HRRR)。同时将心率恢复期的最大心率记为HRmax，恢复到相对稳态时的心率记为HRrec。

数据用均数±标准差(X±SD表示)，心率和心力恢复趋势有关指标的组间比较采用独立样本t检验(independent-samples t-test)。

2结果与分析

お2.1运动后心率恢复趋势的变化利用自行研制的心音信号遥测设备，采集实验组和对照组受试者经既定运动量的台阶运动后5 min内连续变化的心力数据和心率数据。通过小波变换滤波后得到实验组和对照组运动后5 min的平滑心率恢复曲线，从心率恢复曲线来看，实验组和对照组皆呈急性下降趋势，且在实验后50 s时有短暂停顿，随后下降趋势减缓(图1)。

实验组和对照组受试者运动后恢复期的心率恢复趋势相关指标见表1。实验组和对照组的心率在安静时刻、全运动量下最高心率和运动后相对稳定期的心率都皆无显著性差异(P>0.05)，其心率恢复时间和恢复速率也无显著性差异(P>0.05)。

2.2运动后心力恢复趋势的变化通过同样方法测得受试者运动后恢复期的心力恢复趋势曲线(图2)。

实验组和对照组受试者运动后恢复期的心力恢复趋势相关指标变化见表2。实验组和对照组在全运动量后其心肌收缩力的恢复时间和恢复速率上都有显著性差异(P<0.01)，表现为实验组心力恢复时间、心力恢复速率和心肌收缩能力储备指数都显著优于对照组的普通大学生受试者。

3讨论

お

由表1可知，实验组和对照组的心率在安静时刻、全运动量下最高心率和运动后相对稳定期的、心率恢复时间和恢复速率心率皆无显著性差异(P>0.05)。提示不同人群在既定负荷运动时动用的心力储备主要来自于心肌收缩力的储备而不是心率储备。本实验室前期研究成果表明，体育系学生和普通大学生安静时CCRI有显著性差异，而HRRI无显著性差异［10,8］。也证实了这一点。研究结果提示在训练时，应更多的关注受试者心力储备情况以及探索提高运动员心力储备而非心率储备的有效训练方法。

由图2和表2可知，实验组在全运动量后其心力恢复时间、心力恢复速率和心肌收缩能力储备指数都显著优于对照组(P<0.01)，说明有训练经历者比普通人具有更快的心肌收缩恢复能力，即具有更快的心力恢复速率。这为运动训练、比赛的监控和评价提供了新的方法和探索性思路。由于运动现场监控生理负荷和恢复情况多采用心率储备的方法，由于心率在运动训练多重应激情况下易波动，不能真实反映出受试者生理恢复和心脏对负荷的承受能力［9,13］，所以探索有效的评价运动员心功能的方法、开发出可靠的无创测量设备就具有重要的现实意义和应用价值。我们的前期实验发现国家健将级运动员和一级运动员在全运动量下的心率和心力储备呈现同样的趋势［7,9］。实验结果说明，本项研究所采用的测量仪器测量一致性较好，结果可靠；且实验结果能从专业运动员外推到普通受试者，这为准确、无损伤评价运动员和锻炼人群的心力收缩储备提供了可靠方法。

心脏很大程度上受自主神经活性调节，运动员和锻炼人群的自主神经系统活性和调节能力一直备受生理学家关注。从实验组和对照组受试者心率和心力恢复趋势来看(见图1、图2)，都表现为三个阶段：初始阶段是持续时间较短的快速恢复期，可能由于在大负荷运动刚结束时自主神经系统中副交感神经的活动占优势；而随后进入一个持续时间较长的慢恢复期，可能是由于副交感神经的活性逐渐降低而交感神经活性逐渐恢复；最后进入一个轻微波动的相对稳态期，推测此阶段是副交感神经与交感神经活性处于相对平衡状态。而心音信号反映的是心动周期中，心肌收缩、瓣膜开闭、血流对心血管壁的冲击以及血流的涡流等引起的震动的情况［3］。而心力与心率恢复时间之间存在的显著性差异表明心肌的变力性除了受自主神经系统的控制外，还可能与心肌自身作为富有弹性的肌肉组织特性有关。无论实验组还是对照组，其CCRI指数都高出HRRI指数2倍以上［8］，这同样说明在大强度、大负荷运动中，心力储备主要是依靠心肌收缩力的储备而不是心率储备。实验组CCRI CCRR显著高于对照组(p<0.01)，这意味着长期运动训练提高心脏功能不仅体现在具有更大的心肌收缩力储备，而且还具有更快的心肌收缩力的恢复速度［1,12］。

在心室收缩的等容收缩期(isovolumic contraction phase)，心房收缩结束后，心室开始收缩，室内压迅速升高。当室内压超过房内压时，推动房室瓣关闭，组织血液返流入心房。房室瓣的关闭产生第一心音(S1)，其是心室收缩期开始的标志。此时室内压尚低于主动脉压，半月瓣仍处于关闭状态，心室成为一个封闭的腔。由于血液的不可压缩性，尽管心室肌强烈收缩，室内压急剧升高，但心室的容积不变［1］。本实验发现实验组大运动量心力相关指标显著高于对照组(表2)，结果提示在对运动员和/或锻炼人群的心脏功能进行日常测试时，除了心率指标外，还应把心肌收缩力储备以及心肌收缩力恢复速度等指标作为参考，以期作出更为全面准确的评价。但必须注意的是，影响第一心音幅值的因素较多，如传感器放置位置、检查者对传感器的所施压力的大小，受试者的年龄、胸壁的厚薄、生理和病理状态、情绪变化，同一受试者的不同体位、呼吸时相和深度，心率和心律的变化、瓣膜疾病、心脏前后负荷的变化等［1,3,7,8］。所以心音信号的记录、测量和分析是较为复杂的诊断技术，在应用于运动实践时必须考虑控制无关影响因素，最好由专业人员进行操作，以保证测试结果的准确性。

4结论

お

1) 大负荷运动量下动用的心力储备主要来自于心肌收缩力的储备而不是心率储备，而且运动员比普通人还具有更快的心肌收缩恢复能力，即具有更快的心力恢复速度。提示运动训练时应更多关注受试者心力储备情况以及探索提高运动员心力储备而非心率储备的有效训练方法。

2) 应用无创的心音遥测系统能更全面、准确的评估运动员心肌收缩能力和心力储备，也能为锻炼人群提供客观量化的评价指标，具有可观的现实意义和应用价值。

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一种高速跳频信号跳时钟恢复方法 篇3

跳频通信是载波频率按照某种规则在一定频带范围内进行跳变的一种通信系统,它具有抗截获、抗干扰能力强和保密性能好等特点,已在各国军事通信领域中得到广泛应用[1]。当前国外战术网无线跳频电台的跳速高达几万跳/s,且跳频带宽已达几GHz[2],为研究高速跳频通信的高效干扰提出了严峻挑战。

跟踪干扰是针对跳频通信的一种有效干扰方式,在干扰过程中,干扰信号跟随跳频信号进行跳变,力求覆盖每个频点的瞬时频谱[3]。要实现跟踪干扰,实时快速检测通信信号每一跳的跳变时刻是关键,对于超宽带高跳速的跳频通信,使用传统的时间频率分析、滑动FFT检测法不利于硬件实现,本文依据跳频通信的频率跳变速率固定的特点,提出一种跟踪恢复跳频时钟的方法,能够准确地估计频率跳变时刻。该方法使用了跟踪锁相环路,是一种统计上的估计运算,能够平滑运算过程中的特殊情况,具有很高的稳健性。

1 整体方案

下面以某个跳频模拟源为例来说明跳时钟恢复的中频处理方法,目标信号跳速1万跳/s,SDPSK调制方式,符号速率12 Msps,跳频带宽400 MHz。为覆盖跳频信号的带宽,使用1.2 GHz的中频采样率,如图1所示的整体处理方案。整个数据处理在一片Vertex6系列FPGA内实现。1.2 GHz采样数据经过并行处理分为8路150 MHz并行数据以便于能够在FPGA内运算。并行数据经过信号检测粗测出这一跳的信号载波频率,并传递参数给变频处理模块。数字变频的目的是宽带信号的窄带滤波,提高信噪比。滤波后的数据经过跳变检测模块输出跳频信号频率跳变脉冲,并送给时钟恢复环路。时钟恢复环路依据每个检测脉冲调整环路状态,恢复出跳频时钟,同时控制信号检测启动位置使检测数据采集在每一跳中部。

2信号检测

信号检测的目的是估计信号载频,目标信号调制类型为SDPSK,这种调制样式使用正负90°的相差,包络起伏小,因而更适合在非线性信道中使用[4],调制信号可表示为:

$s(t)={\displaystyle \sum _{k=-\infty }^{\infty }g}(t-k{\rm T}{}_s)\sin (\omega {}_{c}t+\phi {}_k)$, (1)

式中, ωc为载波频率, Ts为符号时间,g(t)为脉冲函数,φk为第k位数据的调制相位,且满足下列关系式[5]:

$\phi {}_k=\phi {}_{k-1}+\frac{\pi }{2}\delta {}_m,\delta {}_m=\{\begin{array}{c}-1,\text{当}\text{第}m\text{位}\text{是}0\\ +1,\text{当}\text{第}m\text{位}\text{是}1\end{array}$

。 (2)

从SDPSK 调制信号的特性出发,采用平方谱非线性变换法能实现载波和符号率的精确估计[6]。信号经平方运算并通过滤波器滤除低频分量后变为基带信号’0’/’1’交替的调制信号,SDPSK信号的平方频谱如图2所示,最高两谱峰线的频率差值$\Omega (\Omega =\frac{2\text{π}}{{\rm T}})$就是调制信号的码速率,两谱峰线中间频率为调制信号2倍载频2fc。

采样数据在平方前需要进行2倍上采样处理,对平方后的数据做8 192点FFT运算。上采样之后采样率变为2.4 GHz,FFT的谱线分辨率为293 kHz,能够满足载频粗测要求。

3数字变频与抽取滤波

对于1.2 GHz的采样数据不能直接在FPGA内进行变频滤波,必须降低处理时钟,采用多相结构并行处理以资源换速度。

3.1数字变频的并行运算

对无限长序列x(n)正交下变频后的复表达式为:

$y(n){}_{}={\displaystyle \sum _{n=-\infty }^{\infty }x}(n)\text{e}{}^{-\text{j}\omega n}$, (3)

式中,ω为变频载波角频率,如果把x(n)分解为8组序列,则对上式变为:

$\begin{array}{l}y(n)={\displaystyle \sum _{k=-\infty }^{\infty }[}x(8k)\text{e}{}^{-\text{j}\omega (8k)}+x(8k+1)\text{e}{}^{-\text{j}\omega (8k+1)}+\cdots \\ +x(8k+7)\text{e}{}^{-\text{j}\omega (8k+7)}]。(4)\end{array}$

式(4)说明原下变频运算可以用8倍抽取后的8组数据分别进行独立运算之和表示,这就实现了高速运算的低速并行处理。

3.2抽取滤波器的多相结构

假设FIR数字滤波器的冲击响应为h(n),则其Z变换H(z)的定义为:

${\rm H}(z)={\displaystyle \sum _{n=0}^{{\rm N}}h}(n)z{}^{-n}$。 (5)

根据文献[7]的推导,对H(z)进行D相分解并进行D倍抽取可得到图3所示滤波器的高效结构。

设计中取D=8,抽取滤波后采样率降为150 MHz,在满足一定带外抑制的条件下滤波器带宽尽量窄但要大于信号带宽。

4跳变检测与时钟恢复

4.1频率跳变时刻检测

当跳频信号载波频率跳变时,如果信号不在窄带滤波的带宽内,滤波器输出会产生能量变化,利用这一变化可以检测跳变时刻。基于接收能量跳变的检测算法中最常采用的是双滑动窗口法。

双滑动窗算法是建立在时域上的一种突发信号检测算法,它具有计算量小,速度快,检测误差小的特点[8]。双滑窗的原理框图如图4所示,在向右滑动工作过程中窗口A和B是固定的,当通过的信号都只包含噪声时,其响应是平坦的,因为理想情况下噪声能量是相等的[9]。当有效信号到达窗口A时,窗口A中的信号能量增加,直至信号填满了窗口A,A中信号能量最大,这一点就是三角形波形的峰值。当该有效信号开始通过窗口B时,随着有效数据进入窗口B,能量比R的分母逐渐增大,R逐渐减小,信号通过B后,R值又恢复平坦。R可以看成是微分器,当双滑窗的输入信号能量变化剧烈时,其峰值比较大,当R超过设定门限时且在峰值点时可作为信号跳变的判决时刻。

4.2跳频时钟恢复

在有噪声环境下跳频跳变时刻检测脉冲是不稳定的,不能直接使用,设计中加入锁相环能够不但可以平滑检测脉冲,而且可以控制输出脉冲相对于每一跳的位置。时钟恢复环路结构如图5所示,相位累加器周期为跳频周期100 μs,其相位值在检测脉冲到来时被锁定和预设相位一起进行鉴相,误差经环路滤波输出后调整相位累加器。相位累加器的最高比特位就是恢复的跳频时钟。快速同步要求较大的环路带宽,而较大的环路带宽会引入较大的相位噪声,也就是时钟抖动加大。一般情况下,设计数字锁相环需要一定的折中以达到平衡[10]。

5实验结果

跳频时钟恢复的算法处理是在Xilinx公司Vertex-6系列FPGA内实现的,在不加噪声情况下经过Modelsim仿真能够恢复出跳频时钟。在实际硬件平台上测试,设置跳频模拟源的载波频率在2个频点上循环,加入高斯白噪声调整信噪比到14 dB,接收端运算程序初始化后两秒内能够恢复出稳定的跳频时钟,恢复的时钟最大抖动偏离中心6个时钟周期(时钟150 MHz),占整个跳频周期(15 000个时钟)的0.4‰,通过调整时钟恢复环路的参考相位可以准确估计跳频起始时刻。

6 结束语

综上所述,基于FFT的信号检测和锁相环的时钟恢复算法能够在低信噪比下恢复出跳频时钟,并且可以有效地对跳变检测脉冲的抖动进行匀滑,其恢复的时钟抖动很小,具有较高的稳定性。另外从其原理容易看出,该方法可以适应不同的跳速情况,在跳频通信对抗中具有很高的应用价值。同时算法处理简单,适于在工程中实现。

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[9]何玉红.基于双滑动窗的TDMA信号盲检测算法实现[J].通信技术,2012,45(6):70-72.

信号恢复 篇4

1 资料与方法

1.1研究对象

回顾性分析2015年3-12月于解放军总医院放射诊断科行心脏MRI检查的48例患者,其临床资料见表1。其中男33例,女15例;年龄13~76岁,平均(50.2±15.5)岁。同时招募34例健康志愿者作为对照组,医疗健康记录明确,无系统性疾病、无心脑血管疾病、无心脏相关不适。经MRI检查排除2例,共纳入32例,其中男17例,女15例;年龄24~66岁,平均(32.0±11.9)岁。本研究经医院伦理委员会批准。

注:* 数据之间有交叉

1.2心脏MRI图像采集

采用GE Signa HDxt Twin 1.5TMRI扫描仪和Philips Multiva 1.5T MRI扫描仪,8通道心脏专用相控阵线圈,胸前导联心电向量触发。DIR-FSE主要参数在2个设备上保持一致,包括:心电触发舒张中期采样,TR 2×RR间期,TE 42 ms,回波链长度24个,视野35 cm×28 cm,矩阵256×192,层厚6 mm,层间距4 mm,短轴位采集,从左心室二尖瓣游离端到心尖,其余参数采用设备默认值。其他还包括用于疾病诊断的短轴位、水平长轴位、垂直长轴位、左心室流出道层面的平衡稳态进动电影成像序列(FIESTA或b SSFP序列),重建时相24个,视野32 cm×28 cm,矩阵228×194,层厚8 mm,层间距2mm,以及心肌延迟增强序列,注射对比剂后8~10 min开始扫描,触发延迟时间设置为舒张中期,翻转时间根据Cine IR测得,视野32 cm×28 cm,矩阵200×171,层厚6 mm,层间距4 mm。

1.3高信号的判断标准

高信号定义为:在DIR-FSE序列图像上,排除卷积伪影、呼吸伪影后,心内膜下或心室腔内出现高信号。将高信号划分为3类:A类指心腔中部高信号,即在心腔中间无心肌或肌小梁结构的区域出现血流信号抑制不充分的高信号(图1);B类指附壁高信号,即在心内膜面出现范围超出肌小梁的血流抑制不充分的高信号(图2),A类高信号范围较大包括附壁范围时,记为A类;C类指单纯心尖部高信号,即排除左心室基底段及中间段外仅在心尖部内膜下或心室腔内出现的血流抑制不充分的高信号(图3);心室腔内及心内膜下均未见异常血流信号,则记为无高信号(图4)。

图1男,57岁,冠心病。MRI显示左心室扩张,心肌多节段(前壁、室间隔、下壁、心尖)运动异常,心肌厚度减薄,黑血序列对应节段可见心内膜下、心室腔中部异常血流高信号(箭)

图2男,46岁,体格检查。MRI显示左心室扩大,心肌厚度减薄,弥漫性运动幅度减弱,心尖可见异常增粗的肌小梁,黑血序列左心室中间段及心尖段见心内膜下附壁高信号(箭)

图3男,14岁,胸闷待查。MRI未见明确异常,仅黑血序列在心尖段见心内膜下及心室腔内高信号(箭)

1.4统计学方法

采用SPSS 17.0软件,计量资料组间比较采用χ2检验,P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1两组高信号出现频率比较

观察组48例患者中,38例出现高信号,10例未见高信号。38例高信号患者中,A类高信号22例,B类高信号7例,C类高信号9例。观察组与对照组DIR-FSE中出现高信号情况比较见表2。观察组中出现高信号的比例高于对照组,差异有统计学意义(χ2=26.889,P<0.05)。

图4女,59岁,左心室心肌非对称性节段性肥厚。黑血序列心室腔内未见异常高信号

2.2高信号出现的原因

通过分析MRI图像总结其可鉴定原因分为肌小梁结构、心腔形态、心肌运动、瓣膜功能4个方面,见表3。单纯肌小梁增多多出现为C类心尖高信号,其他心肌病导致的代偿性肌小梁增多或扩张型心肌病伴随心肌致密化不全则多见A类或B类高信号;心室变形以扩张型心肌病为例心室扩张、心肌变薄多出现A类或B类高信号,以肥厚型心肌病为例心室扩张或缩小、心肌肥厚多无高信号产生;心肌运动异常以心肌梗死为例多出现A类或B类高信号;二尖瓣瓣膜功能受损,关闭不全或狭窄可见A类高信号;有临床症状,但MRI形态、运动、结构未见异常,多出现C类心尖段高信号。A类高信号多有心室变形及心肌运动异常;B类高信号多有肌小梁增多、心室变形及心肌运动异常。

注:与对照组比较,*P<0.05

注:* 数据间有交叉,该比例为可鉴定原因所占此类高信号的比例

3 讨论

基于ECG触发的DIR-FSE序列是心脏MRI的常用序列,主要用于显示心肌组织的T2和T1信号特征。为了控制血流信号伪影,在数据采集前施加一个非层面选择的180°反转恢复(inversion-recovery,IR)脉冲,并继之一个层面选择的180°IR脉冲,流动的质子在接受第一个IR脉冲后流出成像平面,不产生信号;而相对静止的质子接受2个IR脉冲,产生信号,由此实现血流信号的抑制,形成“黑血”对比。在临床应用中,经常出现血流信号抑制不充分的情况,这种抑制不充分的血流信号往往被当作“伪影”进行解释。本课题组观察发现,这种血流信号抑制不充分的现象,更倾向于有心脏疾病。理论上,从脉冲序列的构成中可以合理推测,当IR实施的空间位置、2个IR间隔发生变化时,血流信号可能出现残余。然而,当IR等脉冲参数不变时,如果血流的流速降低没有流出成像层面、在层面内湍流时,也可能导致这种缓慢的血流接受2个IR脉冲从而产生信号。为排除这种高信号发生的偶然性,首先在不同厂商的设备上使用类似的序列进行测试,并得到可重复性的结果。此外,对同一患者采用两种不同参数下的黑血序列,进一步排除呼吸及心脏运动等伪影的干扰。

因此,本研究推测在DIR-FSE序列上,心脏短轴位心腔血流信号抑制不充分,可能是心腔内血流缓慢或紊乱的表现,当血流在层面内流动,或缓慢血流在信号读出时未流出层面,可以呈现血流信号抑制不全而表现为高信号的现象。当肌小梁增多影响血流速度、心腔扩张导致心室内异常涡流、心肌病变导致局部涡流,瓣膜损伤导致的血液反流或喷射破坏正常流场时,可以导致高信号的发生,与既往超声相关血流动力学研究[2,3,4,5,6,7]结果一致。本研究收集的研究对象多数有心脏疾病,出现DIR-FSE高信号的频率较高,多数高信号均能够找到明确的病因,证实了这种高信号是一种病理生理的提示。然而,心肌增厚多无高信号产生,则可能与心脏的整体功能如射血分数、前后负荷、流速峰值等相关,马小静等[8]通过超声在肥厚型心肌病患者的左心室血流动力学评价的研究中发现,肥厚型心肌病患者血流处于高能状态,其速度阶差显著增高;夏纪筑等[9]通过原发性高血压患者的左心室血流动力学的超声研究发现,其涡流强度增大且密集。然而超声观察到的血流动力学改变在MRI图像上如何体现有待进一步研究。本研究中心肌增厚结果中出现的1例A类高信号为扩张型心肌病合并致密化不全,另1 例B类高信号为肥厚型心肌病合并代偿性肌小梁增多。而肌小梁增多常见心尖段高信号,其结果中出现的1例B类高信号为肌小梁增多伴左心室轻度扩张。故异常血流信号由多种因素相互作用共同产生,分析时应综合考虑。

在健康志愿者中,心尖部高信号出现概率亦较高,可能与DIR-FSE采集的时间及心室腔内的血流状态相关,DIR-FSE在舒张终末期采集信号,而在超声向量血流成像技术对正常人心动周期不同时相左心室腔内流场的研究[10,11,12]发现,在舒张中期,左心室流出道心尖向主动脉口速度向量递增,涡流图显示几乎充满整个左心室腔的大涡流,形态规则,近中轴相对于靠心肌壁侧密集,少数在二尖瓣后叶及心尖部可见小涡流;舒张晚期心尖部向二尖瓣口的速度向量逐渐变小,且心尖部速度向量明显较前时相缩短。在涡流图中,舒张晚期二尖瓣下可见小涡流。因此,少数正常人由于舒张终末期心尖部的血流缓慢及小涡流而存在的心尖部内膜下高信号是可以解释的。然而结果中存在主诉有胸闷、心律失常患者MRI检查中心肌结构形态、运动未见异常,但在心尖部亦可见高信号,则心尖部的高信号与患者症状是否有关联尚需进一步研究。

DIR-FSE黑血序列中左心室内高信号的产生与心腔内的血流涡流状态有关。Kheradvar等[13]提出心室内的涡流信息有助于评价心室有效的泵血功能。心室内的涡流状态与心脏形态及运动密切相关,正常的涡流形态代表着健康的心脏[14,15]。随着MRI技术及软件的发展,国内外学者应用MRI对心腔内血流进行定量测量及定性观察。Kanski等[16]采用4D FLOW方法分析心力衰竭患者的血流能量曲线,并且提出血流也许可以成为量化心力衰竭的一种新方法。但目前由于4D FLOW检查时间及后处理过程的限制,尚处于科研阶段,未能应用于临床。然而DIR-FSE黑血序列作为临床常规序列,对血流状态的提示具有一定的意义。目前,超声在心肌应变及心室涡流方面的研究开展较早且比较成熟,在各种心肌病及内分泌、风湿免疫疾病等早期累及心脏均有深入研究[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,17,18,19]。相比之下,MRI能够获得更高的空间分辨率,提高测量的准确性。本课题组在今后的研究中将对心腔内血流、心室形态变化、心肌运动等进行定量测量和描述,进而从MR的角度探求心腔内的血流与心肌结构、心室形态、心肌运动、瓣膜形态及整体心功能之间的关系。

信号恢复 篇5

1 资料与方法

1.1研究对象

2011-09~2013-04攀枝花市第二人民医院住院治疗的35例急性MCA供血区脑梗死患者, 其中男24例, 女11例;年龄47~84岁, 平均 (63.8±5.5) 岁。纳入标准[1,4]: (1) 急性MCA供血区脑梗死, 首次发病, 起病时间大于6 h, 并于发病24 h内入院, MRI检查均在发病72 h内进行; (2) 在MRI检查前均行颅脑CT证实无颅内出血, 有完整的头颅MRI检查资料, 以及常规T1、T2序列、DWI、FLAIR序列资料; (3) 磁共振血管成像 (MRA) 或数字减影血管造影 (DSA) 提示MCA近端 (M1段或M2段) 闭塞; (4) DWI示脑梗死灶直径>15 mm。排除标准: (1) 有脑梗死史的患者; (2) DWI示双侧脑梗死或MRA示存在对侧颈内动脉或MCA闭塞者; (3) DWI示梗死灶直径<15 mm者; (4) 行溶栓及介入治疗的患者。临床表现:偏瘫及偏身感觉障碍32例, 同向性偏盲20例, 认知功能障碍或意识水平下降17例, 运动性、感觉性、命名性失语12例。

1.2仪器与方法

采用GE Signa HDe 1.5T MRI机, 所有患者均在常规T1WI、T2WI序列基础上行FLAIR、DWI、MRA。扫描参数:FLAIR序列, TR 8500 ms, TE140 ms, TI 2100 ms, FOV 24 cm×24 cm, 矩阵256×192, 层厚5 mm, 层间距1 mm。DWI采用自旋回波平面成像序列, TR 6700 ms, TE 132 ms, FOV 24 cm×24 cm, 矩阵128×130, 层厚5 mm, 层间距1 mm。激励次数2次;三维时间飞越法MRA序列, TR 28 ms, TE 3.9 ms, FOV24 cm×24 cm, 矩阵288×192, 层厚1.4 mm。逐层人工勾画病变区轮廓, 得出各层面积, 再利用GE ADW 4.5工作站的Functool软件计算梗死区体积。

1.3研究方法

按照FLAIR序列远端HVS是否出现分为HVS阳性组13例及HVS阴性组22例。远端HVS指远离闭塞部位、分布于梗死病灶周围的、在FLAIR上呈低信号脑脊液环绕的点状或条状高信号影, 常位于MCA M3~M4段脑实质周围;远端HVS阴性组包含位于MCA M1~M2段梗死病灶周围的近端HVS及无HVS病例。FLAIR序列远端HVS评估根据轴位或冠状位FLAIR序列上梗死病灶邻近灰质表面蛛网膜下腔脑脊液环绕的点状、条状高信号影[4,5]。

患者神经功能评价采用NIHSS评分系统, 收集所有患者的影像学资料及入院时NIHSS评分、治疗10~14d时的NIHSS评分资料, 比较两组患者入院时及治疗10~14 d时的NIHSS评分、入院时DWI序列所示梗死区体积大小、早期神经功能恢复情况 (入院时与入院10~14 d时NIHSS评分的差值) 。

1.4统计学方法

采用SPSS 19.0软件, 两组计量资料比较采用成组t检验, 计数资料比较采用χ2检验, P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1影像学表现

35例患者中, DWI均表现为MCA供血区片状高信号影, ADC值减低。MRA发现病变侧MCA闭塞 (图1) 、狭窄、分支减少 (图2) 。治疗后复查18例MCA部分再通 (图3) , 或分支增粗。

2.2远端HVS阳性组与HVS阴性组各参数比较

远端HVS阳性组脑梗死体积小于HVS阴性组, 差异有统计学意义 (t=2.490, P<0.05) ;入院时NIHSS评分、入院10~14 d时NIHSS评分及神经功能恢复情况差异均有统计学意义 (t=3.538、4.159、5.281, P<0.01) 。见表1。

注:与HVS阳性组比较, #P<0.05, *P<0.01

3 讨论

1999 年Cosnard等[5]首次报道了HVS, 表现为FLAIR序列病灶周围的低信号脑脊液环绕的点状或条状高信号影。利用反转恢复脉冲序列, 采用适当的长TE, 消除游离水信号, 可以显示HVS。越来越多的研究肯定了HVS的存在, 认为脑血管闭塞或中断后, 缺血区周边脑组织血流缓慢导致血管流空效应消失, 从而在FLAIR序列上呈HVS。黄显军等[4]研究证实, HVS的出现预示颅内大动脉严重狭窄 (>90%) 或闭塞。国内外学者通过对脑梗死患者DSA及FLAIR序列远端HVS对比研究发现, 脑血管闭塞后代偿性回流的软脑膜侧支是形成HVS的病理生理基础。Inatomi等[6]观察脑梗死患者FLAIR序列HVS及DWI梗死灶, 发现HVS比DWI信号异常更早出现, 认为FLAIR序列HVS比DWI更早提示脑内异常灌注区的存在。

近年来国内外学者对引起FLAIR序列HVS的缓慢血流的产生原因进行了探讨, 发现脑动脉狭窄患者出现HVS的几率远高于正常人, 认为HVS是急性脑梗死的早期诊断征象, HVS的出现时间与梗死时间呈正相关[6];而有些学者则认为缓慢血流来源于脑梗死后新生或新建立的侧支循环[7,8]。

尽管FLAIR序列近端及远端HVS均表现为点状或条状的高信号影, 但远端HVS与闭塞血管近端HVS形成机制不同[9,10,11]。远端HVS远离血管闭塞部位、分布于缺血灶周边, 是由血流缓慢的软脑膜侧支循环所致, 可能是闭塞血管远端向近端回流代偿的缓慢血流因流空效应消失而显影。近端HVS位于闭塞血管处或其近端, 可能是由近端淤滞的血流形成。HVS解剖部位的差异提示其临床意义不同, 即仅远端HVS与脑梗死预后明显相关。

国内外学者对HVS与脑梗死患者的DWI、MRA表现与临床症状的关系进行了深入研究。陈泽谷等[1]研究发现, HVS的出现与DWI所示梗死体积存在相关性, 出现HVS者梗死体积往往较小。黄显军等[2]研究了HVS与脑梗死患者早期神经功能恢复情况的关系, 认为出现远端HVS的脑梗死患者的早期神经功能恢复情况明显好于未出现HVS者。

本研究通过对比HVS阳性及HVS阴性脑梗死患者的MRI及临床资料, 发现HVS阳性者DWI所示梗死体积明显较小, 入院时病情严重程度明显轻于HVS阴性者 (采用NIHSS评分评价) , 早期神经功能恢复情况明显优于HVS阴性者, 与黄显军等[2]的研究结果一致。因此, 可以认为FLAIR序列远端HVS与急性脑梗死体积、入院时病情严重程度及早期预后恢复情况显著相关, 是急性脑梗死的一项重要预测指标, 可以为临床急性脑梗死患者的预后评估提供重要的影像学征象及指标。本研究由于纳入病例数较少, 需要增加样本进一步研究。本组中发现1 例MCA阻塞患者, FLAIR序列示HVS阳性, 但DWI示大面积梗死, 其原因有待进一步研究。

总之, 早期MR FLAIR序列远端HVS可以为急性脑梗死患者提供简便、快速、无创、可靠的诊断及预后影像学评估指标, 指导临床治疗, 对诊治急性MCA供血区脑梗死具有重要意义。

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