9、序列算术相关性的研究与非二元码构造

序列算术相关性的研究与非二元码构造

1. ℓ - 序列的算术自相关

ℓ - 序列是 m - 序列的算术类似物。m - 序列是有限域 (F) 上有理函数 (f(x)/q(x)) 幂级数展开的系数序列,其中 (f) 的次数小于 (q) 的次数,(q) 不可约,且 (x) 是 (F[x]/(q)) 乘法群中的本原元,其经典移位自相关都等于 - 1,但互相关仅在少数特殊情况下已知。

N - 元 ℓ - 序列 (a) 是有理数 (f/q) 的 N - 进展开,其中 (\gcd(q, N) = 1),(-q < f < 0)(保证 (a) 严格周期),且 (N) 是模 (q) 整数乘法群中的本原元,即 (ord_q(N)=\varphi(q)),这意味着 (q = p^t)((p) 为素数)。

对于二元((N = 2))ℓ - 序列有如下定理:
- 定理 1 :若 (a) 是二元 ℓ - 序列,(c) 和 (b) 是 (a) 的抽取序列,则 (c) 和 (b) 带移位 (\tau) 的算术互相关为零,除非 (\tau = 0) 且 (b = c)。

为确定非二元 ℓ - 序列的算术自相关,先看其不平衡性:
- 定理 2 :设 (a) 是基于连接整数 (q = p^e)((p) 为素数,(e\geq1))的 N - 元 ℓ - 序列,则
[
|Z(a)| =
\begin{cases}
\leq2, & \text{对所有 } q \
\leq1, & \text{若 } q \text{ 是素数} \

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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