分析市场信号

分析市场信号（精选14篇）

1.分析市场信号 篇一

新浪科技讯 1月7日上午消息，作为国际国内网络广告、互动营销从业者一年一度的交流合作盛会，Adworld互动营销年度盛典今日在北京举行，并向的整个业界发出了8种市场信号，

1、在跌落中增长：2009年广告市场的整体不景气当中，网络广告市场将有接近30%的年增长率，低于20多个百分点，但是在包括电视、报纸等在内的所有类别的媒体中增长率是最高的。

2、精准、精准、精准：实质是“效果、效果、效果”，小额预算、灵活性、精准让互联网有机会赢得更多广告主，但是广告主对互联网费效比的追求更为挑剔，互动营销精准技术、产品、服务将受到更多追捧。

3、品牌、曝光、印象性质的投放的价值重新被认知：认为位置广告、品牌曝光为诉求的广告就是大撒把的说法会被部分改变，但是这不会成为媒介销售经理们的普遍借口，问题的关键也还在于如何进行有效的品牌投放。

4、碎片化在持续、长尾更长，但是如何收获依旧是个难题：小媒体处境艰难，专业媒体广告营收增长率下降甚至大于门户，这是一个充满悖论的时代，关键之一就在于媒体以及媒体碎片到处都是情况下大部分人难以成为资源的调动、整合者，找不到最佳位置，因为缺乏相关工具，所以，一些比较长的长尾的代表甚至会在寒冷的冬天死掉，因为血液暂时不能充分、有效的循环到那里，

所谓的碎片，在用户那里是闪亮的水晶，但是在网站经营者那里有可能是地上的美丽冻人的冰凌花。个人网站的2009年很大程度上将会是孤独的。

5、一种传感器萎缩回来，另一种传感器伸展出去：分布式的广告网络收获“碎片”需要技术后援，仅仅只能反馈简单信息的基于页面代码统计技术的传感器，正在让位于真正能够跟踪、分析用户行为、特征和需求的智能广告网络。一些广告联盟、广告交易平台们的焦虑有可能找到出口，或者失去出口。

6、并购：广告代理市场的集中度进一步提高，并购、重组、业务结构拓展使得大玩家越来越少，小玩家越来越多，有理想有地位的独立代理商自我感觉将会更为不妙。

7、标准、规范不是实质，实质是信用以及价值的互相认同：各种各样的联盟进一步林立市场，包括规则的制定者忽然多得让人眼花，恶性、过度竞争将会让很多人领略冬天的残酷，信用在一瞬间甚至变得不那么重要，但是寻求建立一致性的来自于市场的自下而上的努力终究会成为最强音。初对于20市场规模的预期为121.7亿元人民币。

8、还原受众，跨媒介还原：整合营销的基础之一是对受众、媒介环境的真实还原，传播路径的还原，以及不同媒介关系的透视和营销价值体系的重新量化标定，跨媒介至少将首先为网络视频广告打通投放瓶颈，因为广告客户需要的不是教育而是帮助——帮助广告客户像他们面对电视媒体一样，知道、掌握网络视频媒介投放的媒介计划和预算的算法、相关投放渠道和方法，凭什么投，怎么可以预估ROI……有一些最基本的问题需要回答。

2.分析市场信号 篇二

一、独立审计市场结构

(一) 市场结构的界定

市场结构、市场行为和市场绩效是经典产业组织理论基本组成部分。市场结构是买卖双方之间及各自内部由供需、产品、数量等构成的混沌状态, 反映产业组织的基本特征, 并间接反映行业竞争程度。罗宾逊把市场结构分成完全竞争、完全垄断、垄断竞争和寡头垄断 (寡占) 四种基本类型。在对独立审计行业进行市场结构分析前, 首先要确定市场结构的衡量标准, 理论界和实务界普遍运用集中度指标。王文华和朱磊 (2004) 认为, 审计服务行业的市场结构是指不同规模的企业所占的市场份额及其在行业中的相对地位 (市场集中程度) , 由于审计市场的研究者没有途径获取审计公费收入数据, 因而一般以客户的营业收入在整个行业中所占比例来衡量市场份额。市场份额也可由销售收入、生产规模、资产总量、员工人数等表示。在审计市场结构分析中我们主要使用事务所年度总收入这一关键财务指标。

(二) 集中度的衡量

笔者采用“绝对集中度” (简称CR) 作为市场结构的衡量指标, 它反映审计行业微观主体之间竞争程度。其计算公式为:

其中:CRn代表民间审计行业中, 规模最大的前n位会计师事务所的行业集中度;Xi代表行业中第i位事务所年总收入;N代表企业总数。一般而言, n的取值往往较小, 以4或8居多。我们在研究我国会计师事务所集中度时, 选取了年度业务收入前50位的事务所。之所以n的取值较大, 原因是样本总量只占2007年底事务所总量的0.72%, 对这一比例的数据进行分析, 可以形成可信的结论;传统的市场结构分析以商业、制造业为研究对象, 而注册会计师审计行业属于知识密集型服务行业;相对于其他行业, 会计师事务所的进入门槛比较低, 我国目前规定五名注册会计师就可以成立会计师事务所, 而在深圳正试点个人独资会计师事务所, 这从某种程度上降低了行业壁垒, 提高了行业扩张能力;经济发展也是事务所数量增加的催化剂;事务所专业化方向的发展, 在一定程度上扩充了全国事务所数量规模。

通过 (表1) 可以看到, 我国前四大和前五十强会计师事务所的绝对集中度逐年提高, 从业务收入角度来衡量, 市场份额不断增加。2007年我国前五十强事务所占全国事务所比例不到1%, 但业务收入却占据了半壁江山。这反映了我国大型会计师事务所的垄断势力和地区势力。尽管CR4这个指标反映了前四强会计师事务所, 但是从2002年至2007年, 这四强一直被国际“四大”所占据。“四大”会计师事务所在中国市场的CR值已接近20%, 行业龙头地位难以撼动。通过CR指数可以从一定程度上观察出独立审计行业的竞争程度和集中度。由于国度的不同及样本的差异, 不同的学者对垄断程度分类也有差异。贝恩以美国产业背景对市场结构作了划分, 从寡占I到寡占IV和竞争型, 确定了不同的CR4和CR8指数对应的市场结构, 这是符合美国国情的市场结构。谢佩德 (Shepherd) 也以美国的行业数据为样本, 在大量实证研究的基础上, 把美国的市场结构分成了六类, 分别是纯粹垄断、主导企业、紧密垄断、松散垄断、垄断竞争和纯粹竞争。但这些分类方法都是对西方高度发达的产业所进行的分类, 而我国的政治体制、经济体制、社会制度和西方有较大差距, 国情的不同决定了我们不能用西方学者的分类方法分析我国产业的垄断程度。我国学者在市场结构方面的研究逐年增加, 但形成较权威的分类方法仍需进行大量实证研究, 其中时间序列的分析需要较长时间跨度的产业数据。对市场结构分类方法比较多, 笔者认为日本著名产业经济学家植草益对日本产业市场结构的分类 (表2) 较适合中国现状。按该分类, 我国的CR4指标还处于低集中和分散竞争之间徘徊, 但逐渐向低集中竞争型迈进。若考虑CR50指标, 五十强会计师事务所已形成了“高、中寡占型”的审计市场结构。但对比美国独立审计市场集中度指标, 中美两国的差别比较明显。美国审计市场1988年、1997年、2002年CR8指标分别为98%、99%、99%。造成差异的原因主要是:美国会计师事务所发展历史悠久, 经过多年的分立、合并, 形成现今四大垄断的局面;美国资本市场发达, 跨国公司众多, 为大型会计师事务所的形成提供了土壤;美国对会计师事务所需求量的大, 而其能够提供的服务也多, 造成了大小事务所的错位竞争和专业化发展;美国的联邦和各州的法律体系为也促使了独立审计行业的快速发展。而中国独立审计行业正式起步晚, 有些事务所形成了一定的“地方割据”局面, 这是我国集中度不高的原因之一;此外, 事务所的专业化、进入门槛、品牌效应、社会认知等因素都是我国会计师事务所竞争程度高于美国的原因。

注:文中计算市场结构的数据来自中国注册会计师协会和中国会计视野, “-”表示缺少公开、可靠数据;“*”表示前50家会计师事务所与当年年底全国事务所总数的百分比;“**”该百分比中全国事务所总数是2004年7月12日的统计数

(三) 赫芬达尔-赫希曼指数

绝对集中度指标也有缺陷, 它只反映规模位于前列会计师事务所的集中度状况、忽视了样本内部的规模分布, 如果参与计算CR指标的会计师事务所之间规模差异很大, 则绝对集中度就难以全面反映整个产业的市场结构。对此, 笔者采用统计中常用的另一种衡量市场结构的指标——赫芬达尔-赫希曼指数 (Herfindahl-Hirschman Index) , 它是用某特定市场上所有企业的市场份额的平方和来表示, 其公式为:

式中:X代表独立审计市场总规模;Xi代表第i个企业的规模;n代表样本数。从公式中可以看出, 产业内企业的规模越是接近, 且企业数越多, HHI指数就越接近于0。因此, 该指数可以在一定程度上反映市场结构状况。并且HHI对规模最大企业的市场份额的变化反映敏感, 能够比较真实地反映市场中企业之间规模的差距。实务中习惯将求出的HHI指数乘以10000以显直观。理论上应该选取行业中所有事务所的业务收入进行计算, 但是排名百强之后的事务所业务收入难以获取, 而且小所占据市场份额相对较低。由于公式中含有平方项, 因此, 小所对HHI值的影响比较低, 笔者选取了我国独立审计行业中业务收入排名前八位的会计师事务所, 作了市场结构衡量。

从 (表3) 中可以看出, 我国会计师事务所的市场结构趋向集中, 大型会计师事物所的市场份额、行业龙头地位逐渐显现。我国还没有以HHI值为基础提出的权威市场结构分类数据, 笔者借鉴了美国的分类方法。美国司法部和联邦贸易委员会颁布的合并指南 (Merger Guidelines) 中, 对企业合并所产生的市场垄断作出了定性判断, 该指南采用HHI值对市场集中度进行测试, 通过该指南可以判断企业合并是否会造成行业垄断。根据指南, 在市场的HHI不足1000的情况下, 该市场是一个没有集中的市场;HHI为1000至1800, 为中度集中的市场;HHI超过1800为高度集中的市场;在独家企业垄断市场的情况下, 该企业的市场份额为100%, HHI值就等于10000。由此可以看出, 我国独立审计市场并不被个别企业所垄断, 市场集中度远没有欧美市场高。正如前述, 由于HHI是计算平方和, 测算出来的指数对于各企业市场份额的非均等分布非常敏感。这也间接导致了通过CR指数反映的事务所集中度高, 而HHI反映了独立审计市场仍以竞争态势为主。但通过观察中注协公布的历年会计师事务所综合评价前百家信息后, 我们也发现国际“四大”和本土前四大事务所差距较大, 而且这种差距有逐年拉大的趋势。通过对绝对集中度 (CR) 和相对集中度 (HHI) 的计算, 对我国独立审计行业的市场结构有了一定的了解。集中度不是单一的指标, 它的数据来源可以是综合的, 而且其反映的信息能对市场产生作用。

二、独立审计市场结构信号机制

(一) 信号理论的起源

阿克尔洛夫曾提出柠檬市场 (即旧货市场) 理论, 并认为买者对卖者发出的要约信号难以判断, 而这种信息不对称会使买者压低价格以避免风险损失, 最终演变为“劣币驱逐良币”, 导致旧货市场萎缩。独立审计行业也面临着这一风险。尽管政府的监管、行业准则是维护行业健康发展的首要屏障, 但会计师事务所的本身的信号机制也有利于完善审计市场的有效性。独立审计市场结构不仅是竞争程度的反映, 也蕴含着信息价值, 会计师事务所应该利用逐年提升的市场地位, 释放信息, 减轻事务所与其利益相关者之间的信息不对称程度。就信号理论而言, 国外学者对于资本市场中的信号机制早有研究, 罗斯 (1979) 认为即使没有政府管制, 企业依旧会自愿向社会公布高质量的报告。这就是企业与局外人之间信息不对称而产生机制选择。而且这种企业财务信号的放送机制是存在的, 业绩优良的企业通过信号传递往往能得到投资者的信赖, 而且对竞争对手产生压力, 起到一箭双雕的效果。瓦茨、齐默尔曼、Holthausen等人进行了大量实证研究, 证实了信号机制的存在。从美国资本市场上的案例来看, 美国证券交易委员会 (SEC) 强调的信息披露要求并没有显著提高IPO的质量 (Stigler, 1971) 。Benston (1973) 的研究表明, 美国企业自愿披露的年报质量优于经过SEC规范后的年报。但资本市场信号传递理论运用到会计师事务所与其利益相关方中, 还需修改和扩充。会计师事务所在独立审计市场中是强大的信号释放者和接收者。资本市场中存在的经济信息内涵和信号机制在独立审计行业中依旧有效。笔者认为有种扩充的信号传递理论解释了会计师事务所市场结构这个指标, 也能为事务所的发展建设提供指导。所谓扩充, 既是借鉴传统信号传递理论的基本内容, 又将审计市场看作一个充满多方博弈的资本市场。掷入资本市场的信号影响范围可以很广, 审计市场亦是如此。会计师事务所自身各种信息的披露 (如社会责任、收入、CPA人数、分所数、客户满意度等) , 会产生很强的社会效应和经济效应。中国注册会计师协会于1999年颁布过中国会计师事务所百强榜, 随即产生强烈的社会反应。经过一段时间的暂停发布, 中国注册会计师协会又于2002年开始每年发布全国会计师事务所前百强信息。在审计市场中信号越多、越充分, 越有助于减轻涉及独立审计各方的信息不对称程度。值得关注的是, 会计师事务所信息传递的渠道并不唯一。笔者认为多方信号主体的参与影响着集中度, 而集中度又影响了各方的行为。

(二) 独立审计市场结构信号机制

(1) 政府信号。通过对我国独立审计行业市场结构分析后发现, 排名靠前的会计师事务所市场集中度不断提高, 行业领导地位逐渐显现。而计划经济向市场经济的转型是推动我国审计行业发展的直接要素。在经济起飞的初期, 资本市场不完善、不发达, 会计师事务所实力的提升必然需要政府的推动。中国注册会计师协会于2007年发布了《关于推动会计师事务所做大做强的意见》。这些政策可以推动会计师事务所合并, 加快事务所国际化进程, 为实施知识密集型行业走出去战略提供基础。这是国家层面的信号传递, 通过国家的产业支持, 提高其影响、提升其实力、扩大其规模、建立其优势。2007年中国注册会计师协会率领团访问了南非、苏丹两国的会计职业界, 就两国的注册会计师行业发展和管理情况进行全面了解, 并就双方的合作事宜进行了广泛而深入地交流与磋商。会计师事务所做大做强一方面要靠自身的建设, 包括执业水平、企业质量管理、企业文化、社会责任、企业规模等。因此, 通过行业集中度CR指数的计算, 向潜在客户传递了自身价值的讯息。政府在协助事务所放送企业信号中, 在弥补被审计单位和会计师事务所之间信号不对称之间起了很大作用。 (2) 客户信号。我国各地都有会计师事务所占据较大的省内市场份额, 但其在外地业务收入就十分逊色。而四大在中国涉足广、分所多、历史悠久、社会影响大, 因此地方性事务所的发展需要利用被审计单位的跨域经营, 寻求客户信号的释放。按照我国《注册会计师职业道德规范指导意见》的规定, 会计师事务所不得进行广告、业务招揽和宣传活动。这是从注册会计师行业健康、稳定发展的角度出发所作出的规定。不过, 信号传递方向是无穷的, 法规限制了会计师事务所从某种角度释放信号, 但会计师事务所可以利用其客户传递信号。在之前的研究中说我们看到大所的竞争优势, 集中度相对较高。纵观排名靠前的事务所, 其收入来源并不单一, 2007年业务收入排名第一的普华永道中天会计师事务所审计的沪深两市上市数为47家, 而且不乏粤电力、华能国际、民生银行等大型企业。大型会计师公司优秀业绩和良好的行业前景的间接释放了事务所具备强大实力这一信号。吴粒等人 (2007) 的研究表明, 我国独立审计市场绩效是其市场集中度的倒“U”函数。大型会计师事务所在实务工作中有丰富的经验、科学质量控制措施、经过检验的估价模型等核心竞争要素。因此, 较高的集中度会使客户资源流向大型事务所, 从而提高行业整体的审计质量。刘明辉等人 (2003) 发现, 审计质量和客户资产规模成正向关系, 并提出建立“寡占型”的独立审计市场结构, 发展大型会计师事务所。信息传递具有辐射性和迅速性, 大型会计师事务所提高集中度与审计质量之间是相辅相成的。审计质量的提高是向市场释放的信号, 协助事务所吸引更多客户;集中度的提高是事务所能力的体现。尽管我国资本市场发展程度不高, 但中国审计市场集中度提高能间接提高对投资者保护程度, 反过来促进资本市场发展。审计是对管理层的外部监督, 上市公司管理者良好地履行了受托责任, 也有信号传递能力。 (3) 内部信号。尽管职业道德准则禁止事务所进行业务宣传活动, 但其还可从内部入手, 加强自身建设, 实现内部信号的外部释放。市场集中度不仅仅能反映事务所的市场竞争能力, 更是一个综合指标, 集中度的形成和提高是会计师事务所综合实力的体现。会计师事务所的执业水平、社会影响、企业规模、社会责任等信息等都能在市场中被捕捉到。所以, 所谓的内部信号的释放, 既是企业彰显实力的手段, 也是增加审计人员信息, 弥补审计市场信息失衡的手段之一。按照扩充的信号传递理论, 企业会自愿披露揭示企业资源的重要信息, 因此, 如何把握企业内部优势资源, 并让社会认可这类信号, 是事务所发展中必须关注的事项。目前, 大型会计师事务所在非审计服务领域的收入不断提高。2005年, 我国前八大事务所审计业务收入占全年收入比例达81.38%, 如今这一比例开始下降。在管理咨询、税务咨询、资产评估、法律服务、工程造价咨询等领域都开始形成固定的收入份额。专业化是种可持续的竞争优势, 它可以导致规模经济优势, 进而提高集中度。因此, 可以构建事务所信号释放多元函数:Y=f (S, T, I, R……) , 其中:y为因变量, 代表事务所向社会释放的正面信号的强度;S、T、I、R等分别代表规模、技能、收入、责任等重要指标, 这些都是解释变量。按照扩充的信号传递理论, 企业会自愿披露揭示企业资源的重要信息, 因此, 因变量和解释变量之间存在较强的正相关性。所以, 如何把握企业内部优势资源, 并让社会认可这类信号, 就是事务所发展中必须关注的事项。会计师事务所对公共事务的参与程度也能影响正面信号的内容和价值。企业社会责任就是这种信号的一项典型内容。毕马威设立了企业社会责任总监一职;德勤每年制定企业社会责任目标;更多的会计师事务所通过社会捐助、公益服务等活动承担其社会责任。正如集中度的价值是缓慢扩散的一样, 不能用短视的眼光看待事务所所承受的社会责任, 具有奉献精神、责任意识的事务所更能凝聚力量、提高内部信号的管理水平。根据中注协的《会计师事务所综合评价办法 (试行) 》, 事务所百强排行是收入、惩戒、培训完成率、行业领军人才数等指标综合得出的。行业主管机构的信号也迫使会计师事务所加强内部建设, 增强事务所的透明度, 尽量降低独立审计市场中各方信息不对称程度。

三、总结

通过对市场集中度的研究, 有些学者认为我国应该建立“寡占型”的独立审计市场, 欧美市场中大型会计师事务所的市场集中度都很高。寡头垄断的市场有很多优势:大所的审计质量、审计可信度比较高;有助于破除个别所在地方的垄断, 这种垄断有时会受制于政府的干预和利益集团的干涉, 进而影响审计质量;执业水平较高的会计师事务所之间的竞争, 会形成审计行业的“马太效应”, 好的会计师事务所水平更高、客户更多、更优质。但是大型会计师事务所的建立不是一朝一夕的事, 国际“四大”是经历几十年的发展而产生的。政府部门的监管必须完善, 法律法规必须健全, 资本市场必须成熟。据美国商务部的统计, 截止1999年底, 美国有45000家会计师事务所, 而1999年四大的市场集中度已达到99%。小所的市场地位和竞争程度可见一斑。因此, 我国在发展大型会计师事务所的同时还应为小型会计师事务所提供发展平台。小所在设置服务项目, 寻求目标客户是, 应该释放其专业化、个性化服务的信号, 形成大所、小所错位竞争, 良性发展的格局。

参考文献

[1]王俊豪:《现代产业经济学》, 浙江人民出版社2003年版。

[2]吴粒等:《中国独立审计市场结构与市场绩效的实证分析》, 《沈阳工业大学学报》2007年第1期。

3.黄金　黄金市场发出买入信号 篇三

国际现货黄金价格自5月初下探845美元之后，波动幅度逐步收窄，呈现区间振荡局面。在下面的K线图上，一方面我们看到金价主要围绕半年线(即图中的MA120)波动：另一方面，高点逐渐下降，而低点逐渐上升。这说明中期走势面临方向选择，一旦突破后将有非常可观的涨跌幅度。7月份，黄金市场终于发出了阶段性的买入信号!

一般来说，就像2006年5月触及730美元和今年3月份创下新高1032美元那样，過度拉升之后的高点往往不具备太强的技术性意义，而连接次高点的趋势线却更加可靠。在下面的日线图中，连接次高点953美元的趋势线L1已于6月底被清晰突破。7月初，金价回测L1并企稳反弹(这里同时也是半年线所在位置)，从而确认了这条趋势线的有效性，表明金价即将摆脱近几个月的振荡整理局面，展开阶段性的中期上升行情。这就是笔者所说的买入信号。

不论做什么投资，过多预测总是容易让人走入误区——因为不断变化的市场价格总是具有很强的不确定性，谁也不知道明天的金价会是多少；但另一方面，涨跌趋势往往又具有一定的可预测性。因此，投资者能够把握的只是趋势，实际上不可能精确预测出某个时间的具体价格。就技术分析的角度而言同样如此，大多数技术分析方法都是致力于研究市场趋势，或者结合市场运行的周期性来研判市场趋势，真正要预测出某个具体时间的准确价格实际上是不可能的。那么，在目前黄金市场已经发出买入信号的时候，我们要做的事情只是买入并持有!至于下一步能够涨到什么地方，什么时候开始回落，笔者以为并不是投资者需要过分关心的事情。

★美元下行风险增大有望助推金价走高

近期大宗商品市场和贵金属市场全面上扬，与美元汇率的持续下跌是分不开的。上半年，对于美联储可能停止降息并在下半年小幅加息的预期不断升温，并推动美元汇率振荡回弹。但近两个月的数据显示，次贷危机对美国经济的负面影响才真正开始显现出来，特别是就业数据出人意料地恶化。如下图所示，2008年上半年，美国非农就业人数开始出现约五年以来的第一次负增长，而5、6月份更是进一步下滑至2003年以来的最低水平。

维持“充分就业”是美联储的主要政策目标之一，因而就业数据的趋势性变动将直接影响到美联储的政策导向，或者说它是研判美联储未来利率走向的一个重要工具。从历史数据来看，就业数据与美国联邦基金目标利率之间确实存在着极强的相关性。如下图所示，假如我们以失业率来表示美国的经济运行周期，那么上世纪九十年代初互联网泡沫破灭以后，美国经济经历了一个大约为期九年的复苏和增长阶段，而后又出现了分别为期三年和四年左右的衰退和回升阶段。受次贷危机影响，美国经济已经开始进入衰退周期是无可争议的事实。在这种情况下，美联储最多可能为了避免通胀恶化而停止下调利率，小幅加息的可能性越来越小。因此，市场参与者原本对美联储下半年可能上调利率的预期就会产生转变，进而影响到与此有关的大量套利交易，迫使美元汇率重新回到下降通道内。

★油价短期内或现冲高回落

6月份以来黄金与原油的相关性有所增强，但总得来说油价的上涨仍然远远强于黄金。7月11日，纽约原油期货市场近月交割的原油期货合约突破147美元／桶，正在向150美元的整数位关口进发。虽然有需求上升和美元贬值等重要原因，但不可否认的是，原油等大宗商品市场的投机性炒作已经到了无以复加的地步。从这个角度来看，投机性交易者是否获利回吐操作将成为影响油价走势的一个重要因素。近年来，随着油价持续大幅攀升，越来越多的投机性资金进入原油市场进行炒作。如果这些资金趁油价处于相对高位时采取获利回吐操作，则不排除油价出现回落的可能。不过，目前业内人士一般认为，国际市场原油供求平衡较为脆弱，大部分机构，包括大型投行正在谋求进一步抬高油价。

受次贷危机影响，美国等全球主要经济体增长速度明显放缓，由此而产生的需求下降理应对不断上扬的油价构成压力。当然，影响原油价格的因素错综复杂，准确预测油价未来走势非常困难。但由于投机炒作在近年油价上涨中发挥了重要作用，因此就短期而言，这些资金会不会在大幅拉高油价后开始获利回吐是值得我们关注的焦点之一。

4.分析市场信号 篇四

LabVIEW声卡数据采集信号分析音频信号虚拟仪器

摘要:虚拟仪器是20世纪80年代兴起的一项新技术，是现代仪器仪表发展的重要方向，在建模仿真、设计规划和教育训练等方面都有应用目前NI公司所提供数据采集设备性能好，但是价格昂贵，构建信号分析系统成本偏高计算机声卡具备数据传输和AD转换功能，作为数据采集卡具有价格低廉、开发容易和系统灵活等优点 基于上述分析，本文用计算机声卡代替普通采集卡作为硬件，在LabVIEw平台上设计了一个信号分析系统，并在信号分析实验中进行了应用主要贡献为下述几点 1提出了采用声卡作为数据采集设备构建虚拟音频信号分析系统并应用于实验教学的设想通过高校实验室现状的调研和对声卡性能的分析，分析了由声卡组建可以用于实验教学的信号分析系统的必要性和可行性 2构建了基于LabVIEw的音频信号采集分析系统，具有信号采集、分析、波形显示、存储以及数据文件再调用分析等功能分析、解决了设计及实现过程中出现的问题 3对提出的设计方法进行了大量的仿真实验，通过实验结果证明了系统设计的合理性和可行性 所生成的采集软件交互性好、操作方便，并且可以根据用户的需求进行功能扩充，为低成本下构建数据采集系统提供了一种思路，可以应用到语音识别、环境噪声监测和实验室测量等多种领域，应用前景广阔

标题:LabVIEW声卡数据采集信号分析音频信号虚拟仪器

5.随机信号分析基础读书报告 篇五

——随机信号分析基础

本读书报告主要分为三部分：

一、自学计划。

二、理论原理知识。

三、个人总结及心得体会。

一、自学计划。

在研究生第一学期，开设了随机信号分析基础课，这门课程是在信号分析基础上对信号分析与处理的更深一步的学习。11月末，在老师的安排下我们开始进行关于由王永德、王军主编的，由电子工业出版社出版的《随机信号分析基础》（第二版），第5章随机信号通过线性系统的自学。

（1）时间安排

11月末至12月末，每周的周一下午，周四上午设定为学习时间。

（2）目标要求

理解第五章关于5.2，5.3，5.5的相关内容，随时做好学习相关知识的笔记及心得体会。

二、理论原理知识。

在学习本书之前我已经完成了《高等数学》、《复变函数》、《信号与系统》等基础课程的学习。并且在学习第5章之前，学习了前四章的相关知识。

第2、3、4章讨论了随机过程的一般概念及其统计特征。各种电子系统尽管种类繁多，作用各异，但基本上可分为两大类：即线性统计与非线性统计。第五章研究的是现性系统问题并在5.5节开始随机序列通过线性离散系统后统计特性的变化，并介绍随机序列模型的概念与现代谱值的基本思想。以下为关于5.2，5.3及5.5的读书笔记。5.2 随机信号通过线性系统

主要研究输入信号为随机过程时，线性、稳定性、是不变系统的统计特征。5.2.1线性系统输出的统计特征 1.系统的输出

系统的输入输出样本函数之间的关系：Y(t)h()X(t)d，输入随机过程为X(t)，通过系统产生的新过程为Y(t)，对于有收敛的样本函数都可以通过此关系求得输出。

2.系统输出的均值与自相关函数

主要为解决已知输入随机过程的均值和自相关函数，求系统的输出随机过程的均值和自相关函数。

（1）系统输出均值

若X(t)是有界平稳过程，于是

E[Y(t)]E[ mXh()X(t)]d显然mX是与时间无关

h()d的常数。

（2）系统输出的自相关函数

若X(t)是有界平稳过程，则系统的自相关函数为：

RY(t,t) RX(12)h(1)h(2)d1d2RY()通过上面两式可以看出输出的新随机过程Y(t)亦是一个平稳的随机过程。但是实际上时不变随机输入信号时严平稳的，那么输出也是眼平稳的。若输入随机过程是各态历经的，那么输出随机信号也是各态历经的。3.系统输入与输出之间的互相关函数

输入输出的之间的互相关函数为：

RXY()RX()h()d

即输入输出的互相关函数为输入的自相关函数与系统的冲激响应的卷积，可写成

RXY()RX()h()

4.物理可实现系统的响应（1）无限工作时间系统 无限工作时间系统是指输入信号x(t)始终作用在系统输入端（即无始信号的情况），不考虑系统的瞬态过程，并且大多数实际应用都是这种情况。若系统输入X(t)为平稳随机过程，则有

Y(t)h()X(t)d0mYmXh()d0

RY RX(12)h(1)h(2)d1d2可以看出只要将前面倒出的关系式中的积分下限“”用“0”代替，即可得到物理可实现系统的各关系式。

这是无限工作时间系统在时间域的关系，但一般情况下对于无限工作时间系统频域法往往更简单。

（2）有限工作时间系统

有限工作时间系统是指输入信号x(t)在t0时才开始加入（也就是输入信号x(t)U(t)的情况）。所以输入X(t)在t0到tt1时刻的输出信号Y(t)为：

Y(t)t1t10X(t1)h()dE[Y(t1)]RYt20t10E[X(t1)]h()d

 0RX(12)h(1)h(2)d1d2以上讨论的都是在时间域范围内，随机信号输入线性系统的响应方法。5.2.2系统输出的功率谱密度 主要是给出了系统的功率谱密度与输入的功率谱密度关系。（假设输入X(t)为宽平稳过程，则输出Y(t)也是宽平稳过程，而X(t)和Y(t)是联合宽平稳的。这样在讨论中可以直接应用维纳-辛钦公式。）1.系统输出的功率谱密度

线性时不变系统输出的功率谱密度GY()与输入功率谱密度GX()的关系如下：

GY()GX()H()

H()是系统传递函数，H()被称为系统的功率传递函数。就此关系式书上意见给

22出详细的证明。

2.系统输入与输出之间的互谱密度

互谱密度公式为GXY()GX()H()GYX()GX()H()可以看出，当系统的性能未知时，若可以知道互谱密度就可以确定线性系统的传递函数。3.未知系统辨识精度的分析

由前面的知识可以得出 2XY()111()

可以看出，对于某些频率信噪比小，则相干系数值也小，反之则相干系数值也大。所以用此式可以定量的分析观测噪声对系统辨识的影响。5.2.3 多个随机信号过程之和通过线性系统

在实际应用中，输入一般为多个随机信号的情况是，所以讨论多个随机信号过程之和通过线性系统时很有必要的。假设系统的输入X(t)时两个联合平稳且单独平稳的随机过程X1(t)与X2(t)的和，即

X(t)X1(t)X2(t)

由于系统式线性的，每个输入都产生相应的输出，即有

Y(t)Y1(t)Y2(t)

输出的自相关函数为：

RY()RY()RY()12GY()GY()GY()12

由以上式子可以看出，两个独立的（或至少不相关）的零均值随机过程之和的功率谱密度或自相关函数等于各自功率谱密度或自相关函数之和。通过线性系统输出的平稳随机过程的功率谱密度或自相关函数也等于各自的输出的功率谱密度或自相关函数之和。5.3白噪声通过线性系统

白噪声（white noise）是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。5.3.1噪声宽带

理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。5.3.2白噪声通过理想线性系统

1.白噪声通过理想低通线性系统（滤波器或低频放大器）

一个白噪声通过一个理想低通线性系统。相关时间0为：00Y()d12f，表明输出随机过程的相关时间与系统的带宽成反比，即系统的带宽越宽，相关时间0越小，输出过程随时间变化越剧烈，反之，系统越窄，则0越大，输出过程随时间变化就越缓慢。

2.白噪声通过理想带通线性系统（带通滤波器或高频谐振放大器）

一个白噪声通过一个理想带通线性系统。相关时间0为：00Y()d12f，形式与白噪声通过一个理想低通线性系统相同，但是值得注意的是，这里0是表示输出窄带过程的包络随时间起伏变化的快慢程度。即上式表明系统的带快越宽，输出包络的起伏变化越剧烈。反之，带宽越窄，则包络变化越缓慢。

5.3.3白噪声通过具有高斯频率的线性系统

在实际中，只要放大设备中有4~5个以上的谐振回路，则放大设备就具有较近似的高斯频率特性。高斯曲线表示式为

(0)222H()K0e

5.5随机序列通过线性系统 5.5.1自相关函数

随机序列通过一阶FIR滤波器

滤波器的输出自相关函数满足方程：

2bibik, k0,1,,q RY(k)i00 kq qk5.5.2 功率谱密度

在离散型随机信号中，随机序列的功率谱密度为自相关函数的傅里叶变换，RX()DRX(kT)(kTs)

对应的傅里叶变换为：

GX()kRX(kTs)ejkTs

当Ts为1时，上面两式可以改写，即为随机序列的维纳-辛钦定理。pqYnl1alYnlm0bmXnm成为自回归滑动平均（ARMA）系统。它们在描述受白噪声污染的正弦过程等复杂过程时非常有用。

三、个人总结及心得体会。

通过本次对《随机信号分析基础》（第二版），第5章随机信号通过线性系统的自学。首先对我的自学能力加以考验，并得到了充分的锻炼。发现自学过程是非常有意义的，并且使我对知识的理解和更加深刻。

6.心电信号分析处理课程设计 2 篇六

1.信号频谱的含义。任一信号，只要符合一定条件都可以分解为一系列不同频率的正弦（或余弦）分量的线性叠加；每一个特定频率的正弦分量都有它相应的幅度和相位。因此对于一个信号，它的各分量的幅度和相位分别是频率的函数；或者合起来，它的复数幅度是频率的函数。这种幅度（或相位）关于频率的函数，就称为信号的频谱。把信号频谱，即幅度（或相位）关于频率的变化关系用图来表示，就形成频谱图。从频谱图上，我们既可以看到这个周期信号由哪些频率的谐波分量（正弦分量）组成；也可以看到，对应各个谐波分量的幅度，它们的相对大小就反映了各谐波分量对信号贡献的大小或所占比重的大小。

2.处理对象分析。待处理对象为一段心电信号（ecg.txt），选取抽样频率为fs=360。首先画出其时域波形图，对此信号求傅里叶变化，利用MATLAB绘制出其频谱图。然后按要求选取合适的噪声信号（x1=0.03sin(2*pi*50*p)），把该噪声信号和上述心电信号进行叠加，并求出叠加后的信号的时域波形和频谱图（幅频）。

3.滤波器设计原理。用窗函数法设计FIR滤波器(具有线性相位的性质，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变。)时，首先根据技术指标要求，选取合适的阶数 N 和窗函数的类型 w(n)（布莱克曼窗），使其幅频特性逼近理想滤波器幅频特性。其次，因为理想滤波器的 hd(n)是无限长的，所以需要对 hd(n)进行截断。简而言之，用窗函数法设计FIR滤波器是在时域进行的，先用傅里叶变换求出理想滤波器单位抽样相应hd(n)，然后加时间窗w(n)对其进行截断，以求得FIR 滤波器的单位抽样响应h(n)。由于噪声信号的频率为50Hz，故可选取低通滤波器实现对其滤波，通带阻带截止频率分别取为40Hz,45Hz。

7.通信信号对雷达信号干扰的分析 篇七

1 通信信号概述

1.1 通信信号概念

通信信号指通信中传输的图像、语言、文字等信息的传递信号。现代通讯一般以正弦信号电磁波的方式进行, 都以电磁波的方式进行传递, 发射电磁波的设备携带着接收方所需要的信息, 有时候直接到达接收方, 有时候这要经过许多的中转才能到达接收方。其通信信号的传递是经过不同的通信基站和设备进行传输的, 会连续性的产生信号波[1]。

1.2 通信信号模型建立

目前, 通信多以数字化设备进行, 其数字通信信号包括调幅、调频、调相三种基本调制形式。幅度键控ASK是线性调制, 频率键控FSK及相位键控PSK是非线性调制。因为表征信息的频率与相位的调整变化只有有限的离散值。因而, 可以进行频率键控FSK和相位键控PSK的简化, 作为幅度键控ASK信号处理。

2 特征子空间投影分析法

2.1 特征子空间理论的概念

特征子空间的降维效果和稳健性的出来能力在波束形成、DOA估计、超分辨处理等方面得到了广泛的应用。在通信基站密集的区域, 雷达信号会受到很大的影响, 当在脉压雷达强干扰的接收环境下, 接收的矢量中包括雷达回波信号和通信干扰信号[2]。

2.2 特征值的个数选取

在实际操作中, 输入为带限干扰, 无法准确的掌握大特征值的个数, 因而, 合理的选择大特征值的个数是必须考虑的问题, 如果特征值个数选择不够, 则会对干扰抵消不彻底;而选择过多, 则会将必要的信号对消。实际操作中可选择相邻的特征值的变化进行个数的选择, 其需要满足公式:i/i+1>i+1/i+2其中i=1, 2, 3....;M-2。

对于信号功率, 输入干扰功率越大, 那么对应的特征值也越大, 前面的特征值与后面的特征值的差距增大, 则确定感染子空间的维度就更容易, 且抑制干扰效果会更佳。

2.3 仿真结果分析

如果LFM信号的中心频率为F0=0MHz, 带宽B=10MHz, 时宽为T=10us。噪声是高斯白噪声, 输入不同的干扰功率时, 特征子空间的投影方法干扰抑制效果存在不同[5]。协方差矩阵特征值进行分解后, 代表干扰的特征值和代表信号及噪声的特征值相差较大时, 可以很容易很精确的选择出前面r个大特征值, 相反, 则不容易区分出大特征值和小特征值, 如果受到通信信号的干扰功率越大, 该方法对消效果则更佳, 干扰功率小则抑制效果不理想。

3 最小二乘法分析法

3.1 最小二乘法的思想

根据频率检测仪提供的信号带宽内干扰的频率范围, 在满足频率采样定理的条件下, 均匀的选择不同的离散频点, 作为不同通信信号干扰估计的频率值, 每一个频率信号幅值用最小二乘法进行计算。假设干扰的频率范围是[fmin fmax], 那么每一个离散点的频率为:

fn=fmin+nF0, 其中F0是频率间隔, n=1, 2, 3...N

3.2 离散频点的选择

频率采样的间隔越小, 则N的值越大, 那么最终的数字精确度越高, 在实际中, 误差和频率的采样率有关, 离散点越多, 则误差越小。另外, 在同一频率的采样点数时, 如果输入的带限干扰的功率越大则抑制效果会不佳[3]。对于小功率的通信信号干扰, 此法有效。

3.3 仿真结果分析

如果雷达发射LFM连续波, 则信号的中心频率为F0=0MHz, 带宽B=12.5kHz, 时宽为T=10us。输入的干扰取值范围为0.8到0.9间的倍数信号带宽处的带限干扰, 雷达信号功率和通信信号在内噪声的干扰下, 影响较小[4]。

参考文献

[1]吴少鹏.雷达抗干扰效能评估理论体系研究[J].雷达与对抗, 2011, 23 (6) :10-11

[2]潘超.雷达抗感染效能评估准则与方法研究[D].成都电子科技大学, 2010

[3]杨丹丹.雷达干扰一体化设计的共享信号研究[J].江南大学, 2010 (25) :103

[4]李明.运动平台雷达信号相互干扰研究[J].现代雷达技术, 2011, 36 (6) :56-57

8.土地市场释放遇冷信号 篇八

另据某机构的监测数据，截至今年6月底，十家标杆房企权益购地总金额为1219.6亿元，相当于去年全年购地金额的36.6%。如中海和招商的购地金额是去年同期购地金额的六成，其他房企的购地金额均不及去年同期购地金额的四成。业内人士认为，全国土地成交量的大幅回落，主要是因为上半年楼市表现低迷，开发商资金链紧张，购地意愿不高所致。

土地市场总体趋冷，但各地的情况还是相当复杂的，尤其是一线城市。据某机构统计数据显示，2014年上半年，上海的土地出让总面积和成交总价同比分别下降12.8%、10%。就是在土地市场趋冷的情况下，上海不仅出现了首幅流拍地块，同时还“诞生”了全国单价新地王。6月9日，上海规土局终止了奉贤区某地块的出让。该地块起始总价53339万元，规划建筑面积197549平方米。然而时隔仅一个月，上海市黄浦区五里桥街道一宗纯宅地被丽丰控股旗下公司以5.77亿元价格竞得，溢价62.5%，成交楼板价59859元/平方米，剔除30%的保障房部分，该地块的土地楼板价高达85513元/平方米，刷新了全国单价地王纪录。业内人士认为，单价地王的诞生并不具备标杆意义，反而是土地市场趋冷的一种特有现象。在市场萧条的时候，政府会推出好地块。由于该区域地块的稀缺性和“迷你性”，产生全国单价地王也并不为怪。

其他一线城市的土地成交也大幅缩水。数据显示，北京6月土地零成交；深圳在5月土地成交放量后，6月成交再次见底；广州6月土地成交金额为28亿元，较5月缩水三成以上，同比下滑达八成。

9.信号与系统分析课程考试大纲 篇九

一、考试方式：闭卷笔试

二、考试难度：基本题70分，中等题20分，提高题10分。

三、考试题型：

选择题15分，填空题15分，作图题20分, 计算题50分。

作图题内容：

1、连续信号的求导波形

2、连续信号的卷积波形或离散信号的卷积和波形

3、二阶系统的波特图

4、周期连续信号单边或双边频谱图

计算题内容：

1、连续系统的分析（第2, 3章）

2、拉氏变换的综合应用（第3章）

3、Z变换的综合应用（第5章）

4、连续系统的频域分析（第7章）

四、复习内容：

第１、２章：

基本信号及性质，已知函数画波形，已知波形写函数，信号的求导、积分、平移、反折、尺度变换、奇偶分量，由微分方程描述的系统性质，线性系统的分解性质，零输入响应、零状态响应和全响应，卷积积分。

第３章：

常用信号的单边拉普拉斯变换与反变换，拉普拉斯变换的性质，微分方程的拉普拉斯变换解，动态电路的拉普拉斯变换解，系统函数的求法，零极点分布图，系统的稳定性，系统的模拟图和信号流图。

第４、５章：

离散信号的运算，由差分方程描述的系统性质，卷积和，常用信号的Z变换与反Z变换，收敛域，Z变换的性质，差分方程的Z变换解，利用系统函数求任意输入的解，系统函数的求法，零极点分布图，系统的模拟图和信号流图。

第６、７章：

周期信号的对称性与傅里叶系数的关系，常用信号的傅里叶变换，傅里叶变换的性质，信号的无失真传输的条件。信号通过滤波器的响应，信号的调制与解调。第８章：

采样信号与采样定理的应用。

五、复习习题：

教材基本习题40多分（必做的习题），主要是计算题。

10.分析市场信号 篇十

市场规模

近年来随着国民经济的快速增长，中国铁路也进入了飞速发展的时代，根据Frost & Sullivan的预测， “十二五”期间中国铁路的投资将达到人民币3.5万亿元以上，到2020年，中国铁路营运里程将达到12万公里以上。由于未来铁路建设将包含比较高比重的高速铁路建设，铁路信息化投资的比将由2008年之前的1%逐步上升到4%以上，而这个数字在发达国家，如欧洲是15%。铁路信息化的核心是实现调度指挥智能化和建立行车安全保障体系。在信息化的总投资中，铁路安全信号系统的投资占到5%-8%左右。

Frost & Sullivan运用360度全视角研究模型，着眼于全球，综合应用行业、科技技术发展、经济、竞争环境、和行业用户等多项模块，对铁路信号联锁系统市场进行全面研究。

如上图所示，2009年中国铁路信号联锁系统市场规模达到近2亿美元，较2008年增长超过30%。Frost & Sullivan预测，到2015年，中国铁路信号联锁系统市场规模将达到近10亿美元。2007~2015年的年均复合增长率会达到近35%。 据估计，我国目前国有铁路有6000个左右的火车站，信号联锁系统技术上沿用了前苏联的继电联锁技术，逻辑模式较为简单，已经难以适应当前的运输特点，未能对列车行车安全提供更确切的保障，对于列车调车效率也存在一定的影响，必须加以升级改造，目前只有约2000个站点进行了计算机联锁系统的改造，加上未统计的工矿企业铁路和未来新建城市轨道交通站，未来市场空间巨大。

市场影响因素

驱动因素

事实上，早在2006年国家政府就在《信息产业科技发展"十一五"规划和2020年规划纲要》中将智能交通系统，“建立一个数据采集、收发、处理的综合交通信息系统平台，开发综合交通信息系统建立和系统整合技术、交通实时数据采集、融合、处理和控制技术、运载工具定位技术与智能导航技术、紧急救援管理系统技术等，提高交通系统的能力、效率和安全性。”作为发展的重点，并在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006－2020年）》中进一步指出，“应重点研究开发高速轨道交通控制和调速系统，发展交通系统信息化和智能化技术，安全高速的交通运输技术。”由此看来，轨道交通安全系统朝着信息化发展是必然的趋势。

抑制因素

中国铁路信号联锁系統市场相对集中，整个市场只有四家企业获得政府授权提供信号联锁系统，它们的业务主要集中在国有铁路领域，其他的一些竞争者主要为私营企业铁路提供设备，这一块市场产品便宜，规模小很多。授权的限制和高集中度阻碍了潜在的竞争者参与到市场中来，不利于行业的发展和市场规模的扩大。

面临的挑战

在嵌入式系统的开发过程中，安全与可靠性是很重要的一个衡量标准，对于铁路信号联锁系统来说更加是这样，然而考虑到现在的系统技术的复杂度，在多数情况下，有限的时间和预算内设计出来的产品不可能完全满足客户方的需求，随着中国高铁建设进程飞速发展，对于铁路信号联锁系统的安全性要求也更加严格，目前国内的供应商开发和引进技术消化进度很难跟上高铁建设的步伐，其主要的核心技术主要来自日本和美国。

发展趋势

目前国际上通行的安全标准是IEC61508，铁路信号系统的评定标准是按照系统各功能的安全关键程度而分配相应的安全完整性等级（SIL，Safety Integrity Level），铁路信号联锁系统指定为SIL4（最高级别）。

从技术上来讲，铁路信号系统经历了机械联锁，电气装置联锁(继电联锁)两个阶段，随着计算机、微处理器系统的飞速发展，以及容错理论和技术的逐渐完善，使得计算机联锁系统成为适应今后铁路发展方向的新一代安全信号系统。伴随着铁路信号系统朝着智能化、多功能化的方向发展，整个系统的复杂度也呈指数级的增长，如何保证系统安全，难度也越来越大，为了适应此变化趋势，技术上出现了诸如2取2，2X2取2，和3取2等不同结构的冗余容错模式。随着我国铁路朝着高密度，高速方向的发展，既有的车站铁路信号联锁系统已经无法适应铁路信号对可靠性和安全性方面更高的要求，未来将会出现更先进的系统。

目前，信号系统的国产化率在列车智能化系统的各类当中是最低的，2009年信号系统的国产化率仅为55%，至今我国没有一整套完全国产化的信号系统，主要的供应商通常选择和外资公司合作开发，如：阿尔斯通，阿尔卡特、CSEE、西门子、GE、Nippon Signal, 还有 Kyosan Electric 等等。未来我国还将会引进并消化更多国外先进的技术，以满足铁道部不断提高的对于高铁建设的要求。

11.分析市场信号 篇十一

正交频分复用(OFDM)宽带通信技术作为一种高频带利用率的多载波调制技术,具有很强的抗多径、抗衰落能力,将成为下一代无线通信系统物理层关键技术之一,但由于多载波调制信号的特征不易提取,因此越来越多的人关注于OFDM信号的盲识别算法研究。传统的OFDM信号盲识别算法大致可以分为两类:从时域上考虑,OFDM信号表现出渐近高斯性,而单载波信号是非高斯的,而高斯随机变量的高阶(>2)累积量恒等于零,所以利用高阶累积量对OFDM信号进行识别,而这些算法有一个严格的限制条件,就是当子载波数目很大时,接收信号才具有渐近高斯性;从频域上考虑,单载波信号在频域上,一般只是很窄的一个脉冲,而多载波信号则会呈现出比较多的窄脉冲,通过统计脉冲的个数,就可以判断出信号所使用的调制是否为多载波,由于基于频域幅度分析的方法受观察者的感官判断影响,不易得到准确的结果。

针对以上识别算法的不足,本文将利用信号循环平稳性知识对该问题进行分析,因为数字通信信号一个突出特点表现为循环平稳性[1],将信号建模为循环平稳信号更为合适,本文从理论上分析了可以区分单载波调制信号和OFDM信号的方法,最后通过仿真对分析结论进行验证。

2 循环累积量知识

循环平稳信号x(t)的n阶时变矩函数(TMF)定义为n阶滞后积的期望值:

其中τ是一个滞后向量:τ=[τ1,τ2,…,τn],τj表示延迟;q(q=0,1,…,n/2)表示n阶滞后向量积中取共轭因子总数,(*)j是根据共轭因子总数q选择x(t)的第j个因子x(t+τj)是否取共轭;mxα(τ)n,q表示信号x(t)的n阶循环矩,其表示为:

与n阶时变矩函数(TMF)相对应的n阶时变累积量函数(TCF)可以由M-C (Moment to Cumulants)转换得到

集合I={1,2,…,n},Ip表示集合I的无交连的非空分割,分割为Q。x(t)在循环频率β处的n阶循环累积量可表示为:

其傅里叶变换表示为:

称为n阶循环多谱。

循环累积量最重要的性质就是对感兴趣信号的选择性,在多种调制类型信号环境下、不同符号周期的信号模型可表示为:

不失一般性,假定感兴趣的信号为r0(t,T0),并且T0≠nTj,j≠0,n是正整数。由于k个信号只有r0(t,T0)在循环频率1/T0处有非零的循环累积量值,可以得到利用循环累积量的这个性质,可以将感兴趣的信号类型从多种调制类型信号中检测识别出来。

3 单载波调制信号模型及其循环累积量

经过AWGN信道的单载波接收信号表示为

式中,sk表示第k个符号周期内的发送符号,它是零均值独立同分布的复符号序列;a,T,Δfc,θ,t0分别表示符号幅度、周期、载波频率偏差、相位旋转和时延:w(t)是宽平稳复加性高斯白噪声,p(t)表示脉冲成型函数。

单载波信号rSCLD(t)在循环频率集γ处的n阶循环累积量为:

式中,Cs,n,q表示序列符号Sk的n阶累积量(q个共轭);q=0,1,...,n/2表示n阶滞后积中取共轭的因子总数;(*)m是根据共轭因子总数q选择p(t)的第m个因子p(t+τm)是否取共轭;(一)m是为负值和(*)m是否取共轭一致;τ=[τ1,…,τn-1,0]表示延迟向量;循环频率集γ=β+(n-2q)Δfc;循环频率β=k/T,k为整数。

4 OFDM信号模型及其循环累积量

4.1 OFDM信号模型

经过AWGN信道的OFDM接收信号表示为

式中,sk,l表示第l个符号周期内第k个载波的发送符号,它是零均值独立同分布的复符号序列;a,θ,t0分别表示符号幅度、相位旋转和时延,w(t)是宽平稳复加性高斯白噪声;T=Tu+Tcp表示符号周期;Tu表示有用符号时长;Tcp表示循环前缀;ΔfK=I/Tu表示子载波间隔;p(t)表示脉冲成形函数。

4.2 OFDM信号循环累积量推导[4]

根据累积量的共线性特征[5],可以得到接收到的OFDM信号的n阶(q个共轭)时变累积量:

式中⊗表示卷积运算;对于高斯白噪声而言,当n≥3时,cw(t,τ)n,q≡0,在下面的推导过程中,将不考虑高斯白噪声部分。对式(10)进行傅里叶变换得:

利用等式:

代入式(11)得:

从式中可以看出,只有当时,,对式(13)进行傅里叶反变换可表示为:

根据循环累积量理论[6],时变累积量可以表示为傅里叶级数的形式:

式中,kn,q={γ:cγ(τ)n,q≠0}为循环频率集,c(γ,τ)n,q表示为n阶(q个共轭)循环累积量。

可以得到OFDM信号n阶循环累积里为:

5 循环累积量特征分析及仿真验证

现在选取接收信号二阶(n=2,q=1)循环累积量来研究信号特征量之间的区别,这样选取的好处是:当q=n/2时可消除载波频率偏差对循环频率的影响。则接收的单载波信号和OFDM信号二阶循环累积量分别表示为:

仿真参数设置:

单载波信号:调制方式为MQAM或MPSK,符号长度T=1μs,升余弦成型函数。

OFDM信号:子载波调制方式为MQAM,子载波数N=16,符号长度T=1μs,循环前缀长度Tcp=0.2μs,矩形脉冲成型函数。

比较式(17)、(18)可以看出,OFDM信号二阶循环累积量表达式多一个乘积因子:

由上式可知,当τ=l/ΔfK,l为整数时,OFDM信号二阶循环累积量幅值会有显著峰值,而单载波信号则不存在这一峰值,如图1、图2所示:分别表示单载波信号与OFDM信号二阶循环累积量幅度图,其中,时延τ相对T进行了归一化,循环频率α相对T-1进行了归一化。

进一步分析OFDM信号的二阶循环累积量

,p(t)为矩形脉冲,定义为:,代入式(18)可得:

由于OFDM信号传输中循环前缀的引入,结合上式分析得,当τ/△fK时,T≠|τ|,因此OFDM信号峰值离散,当β=n/T时,有最大值,其他条件下为零(如图3所示),我们正是利用这些离散的峰值来识别单载波信号和OFDM信号。

6 结语

数字通信信号为一类特殊的非平稳信号,本身更适宜建模成循环平稳信号。本文从理论上分析了单载波信号和OFDM信号二阶循环累积量区别:由于OFDM信号传输中循环前缀的引入,当τ=l/ΔfK,T≠|τ|,β=n/T时,OFDM信号循环累积量幅值有离散峰值,在并通过计算机仿真,仿真结果与理论结果一致,为下一步工作,单载波信号与OFDM信号检测和识别做了理论基础工作。

摘要：文章介绍了信号循环累积量知识,推导了OFDM信号循环累积量的表达式,并以二阶循环累积量为例,从理论上分析了单载波信号和OFDM信号的区别,最后通过仿真验证了分析结论。

关键词：循环累积量,单载波信号,OFDM信号

参考文献

[1]黄奇珊,彭启琮,路友荣等.OFDM循环谱结构分析[J].电子与信息学报,2008,30(1):134-138

[2] Octavia A.Dobre and Yeheskel Bar-Ness.Higher-order Cyclic cumulants for high order modulation classification,In Proc.IEEE MILCOM.2003:112-117

[3] M.Oner and F.Jondral.Air interface recognition for a software radio system exploiting cyclostationarity.ln Proc. IEEE PIMRC.2004

12.分析市场信号 篇十二

1j52j5

(1)方法1：先时移F[x(t5)]X()e，后尺度F[x(2t5)]X()e

t05

jj11

方法2：P40时移尺度F[x(att0)]X()eaF[x(2t5)]X()e2

|a|a221j

(2)方法2：P40时移尺度F[x(att0)]X()e

|a|a

t0

a



F[x(t1)]X()ej

(3)P42频域卷积定理F[x1(t)x2(t)]

X1()X2()2

F[x(t)cos(t)]X()[(1)(1)]X(1)X(1)

222

P57-12

F[x(t)]x(t)e





jt

dt



2E

(t)e

2





jt

dt2

2E

8

(t)ejtdt2sin2()Sa2()2424

P57-13

假设矩形脉冲为g(t)u(t)u(t),其傅里叶变换为G(),则

22F[x(t)]F[Eg(t)Eg(t)]EG()e

EG())2j2

P57-15





j



EG()e

j



EG()(e

j



e

j

)

图a)X()|X()|e

1

j

Aejt0,||0



||00,x(t)F[X()]

2



0

0

Aejt0ejtd

A0A

sin(0(tt0))Sa(0(tt0))

(tt0)

图b)

X()|X()|ej

j

Ae,00j

Ae2,000,||0

x(t)F[X()]

2

1



0

Ae

j



e

jt

1d

2



0

Ae2ejtd

j



13.分析市场信号 篇十三

文中介绍了激光信号通过随机大气信道时,大气湍流效应造成了光束抖动、强度起伏,光束扩展和像点抖动等现象.对强度起伏、光束漂移及扩展和相位起伏与到达角起伏进行了理论分析,并在理论分析的基础上设计了实验研究方案,最后得出了相应的`实验结果.

作 者：袁纵横 张文涛 YUAN Zong-heng ZHANG Wen-tao 作者单位：袁纵横,YUAN Zong-heng(贵州民族学院物理与电子信息科学学院,贵州,贵阳,550025)

张文涛,ZHANG Wen-tao(桂林电子工业学院,广西,桂林,541004;同济大学,上海,200092)

14.脑电信号的分析和监测 篇十四

1时频均衡谱熵方法

时频均衡谱熵(TBSE)是在shannon熵[7]的基础上阐述频谱熵的概念,它结合时域和频域分析,应用窗可变的短时傅里叶变换,计算特定脑电信号频谱带的不规则性。TBSE算法中计算了两个熵值:(1)状态熵(SE)。反映了脑电主要频带(0.8 Hz~32 Hz)的作用;(2)反应熵(RE)。反映了脑电和额肌(0.8 Hz~47 Hz)的快肌肉活动的共同作用。二者差值(RE-SE)即为肌电熵(EMG)。状态熵和反应熵可以区分有意识和无意识状态,可通过肌电活动反映镇静程度和疼痛反应,体现了麻醉深度监测中应用多种方法进行综合分析的趋势(如脑电结合肌电熵分析)。

(1)首先在不同的频率段计算出能量谱,然后对所有的能量谱元素求和再进行归一化:

式中,Q(f)是规定化的所有频率段的能量谱元素的概率,P(f)是相应频率段的能量谱。

(2)将规定化的功率谱进行Shannon函数转换:

(3)通过对式(1)、式(2)求和并除以log(N)使结果在1(最不规则)和0(完全有规律的)之间:

式中N是所有频率元素的总和。

(4)状态熵和反应熵:

则肌电熵即为两者之差:

TBSE作为一种可描述系统复杂性的参数,它具有一些相对其他复杂性参数所不具备的特征:

(1)通过较短的数据序列,即可得到稳定的肌电熵值。

(2)原始信号不需要粗粒化。

(3)具有很强的抗噪声及抗干扰能力,尤其是对随机产生的瞬态强干扰具有良好的屏蔽作用。因为随机产生的较强干扰势必造成距离大于给定的相似容限距离,而在距离检测时被忽略。

(4)适用于确定信号、随机信号以及确定信号和随机信号组成的混合信号。

因为生理信号通常是由确定信号、随机信号组成的混合信号,而且分析所需数据长度较短,很适合非平稳信号(如脑电)的监测,因此TBSE非常适合于临床生理信号的监测分析。

2脑电信号数据采集与处理

2.1数据采集

在麻醉深度监控中,感兴趣的EEG信号频率范围一般<70 Hz,通常选择系统采样频率在200 Hz以上可调,默认为250 Hz。因为要求得到3~4通道的脑电及肌电信号,故信号采样频率采用1 kHz。脑电信号的前端处理主要包括信号采集、放大、A/D转换及去噪。

(1)电极选取:麻醉监测的电极采用BIS公司的电极,这种电极具有与头部接触性好、对人体无损害、无痛、方便等特点。

(2)电极采集位置:EEG的采集位置如图1所示,采集右前额或左前额的脑电信号,并以前额的正中间电极作为参考电极。

(3)滤波、放大及A/D的参数:正常滤波范围是3 Hz~70 Hz,丧失滤波时滤波范围0.25 Hz~100 Hz。采样频率:1 000次/s。通道数:4个电极,2导EEG数据。

2.2信号预处理

由于头皮记录的脑电信号中通常包含许多干扰(如心电、眼动、肌动等生理学噪声,以及电极或环境噪声等非生理学噪声),这些伪差往往与正常病理特征EEG的波形或频谱相混淆,容易掩盖EEG的波形特征。因此,获取EEG信号中反映大脑活动和状态的有用信息,就必须有效地去除脑电数据中的伪差。伪差的去除通过对采集到的EEG信号,首先丢弃一些噪声非常大的信号点或者段,然后将信号重组分段。对于每段信号,先检测各种可能的伪差信号的存在性,若检测到某种伪差存在,再进行相应的去除操作,这样可减小计算量。

另外需要注意的是,通常一些干扰,如眼动、肌动,仅在病人清醒状态下存在,在麻醉时则很少受其影响。因此病人在清醒和麻醉期间,应采取不同的去噪算法,当病人状态发生变化时,应及时切换去噪算法,通过肌电熵阈值判断病人状态转换时刻,进行去噪算法选择。脑电信号预处理部分框图如图2所示。

在采集到原始脑电信号中,不可避免会出现超过放大器动态范围的信号点或段,这是由于放大器设置不合适,或者电极在头皮上发生移动造成的。这类伪差由于无法重建,所以被干扰的部分信号必须丢弃。根据采集到的信号的均值统计特性,确定其阈值并进行识别,然后判断是否丢弃信号。

2.3伪差检测和去除方法

预处理过程中,将前几段EEG信号的方差与前几段的平均值相比,若存在明显差异,则标记为含噪段,然后进行后续的各种伪差检测和去除步骤;无明显不同,则标记为无噪段,无需经过后续步骤,直接可以进行麻醉深度参数提取。注意逐段计算过程中前几段的方差均值需要不断更新调整。

(1)在麻醉监控过程中,病人呼吸是不可避免的,呼吸作用可以通过在EEG上附加一个有节奏的信号(一般0 Hz~0.8 Hz)。对于皮肤的反映,如流汗可能改变电极的阻抗,这些都会产生一些低频波,为EEG带来基线漂移。可采用截止频率为0.5 Hz的高通滤波器滤去这部分干扰。另外,基于感兴趣的EEG信号频率范围有限,故一般将其信号通过一个低通滤波器,其截止频率可选,默认值为70 Hz。

(2)由于EEG是低功率信号,易受环境噪声影响。手术室中,脑电信号获取设备周围可能有大电流设备,它们会引起EEG的工频干扰,在EEG的50/60 Hz和100/120 Hz附近产生大的扰动,与频率有关。因此,在检测时采用计算50/60±2 Hz上的功率占整段信号总功率之比进行干扰判断,若大于某给定阈值,则存在干扰。去除这种干扰,可使用50/60 Hz陷波滤波器,如6th Butterworth滤波器。

(3)眼电信号(EOG)伪差一般是低频(0~16 Hz)高幅波,具有明显的时域模式,一般是方形波或者大的尖峰,可以在时域、频域计算信号特征来识别(根据相邻多个数据段的特征)。应用小波自适应阈值化方法去除EOG伪差,是在EOG存在子带上,选择合适的阈值及阈值化方法去除,既不需要EOG参考通道,也不需要人的干预,可自动去除。

(4)肌电信号(ECG)一般具有周期性,频率主要在13 Hz~32 Hz左右。其检测可利用其自身规律性结合频域特征,提取13 Hz~32 Hz频带信号计算其能量,再根据系数的局部变化选择合适阈值,进行阈值化以突出伪差存在位置,检测伪差发生中心点;利用基于中心点的时序锁定(time-locked)平均计算ECG平均模板除去ECG伪差。肌电熵(EMG)通常持续时间较短,检测其存在性,可应用卡尔曼自适应滤波方法去除,同时也可除去其他瞬态大幅度信号干扰。此外,信号中也可能含有高斯白噪声,可以采用小波Bayes估计方法去除。

3结果与分析

图3(a)所示为一段清醒期的脑电信号,包含有肌电和眼动的噪声。图3(b)是采用上述方法去噪后的结果,其中眨眼和眼球动干扰明显被去除,高频的肌电干扰也被滤除掉了。表明该滤波器工作可靠有效。

图4(a)、(b)是一段EEG信号及其对应的麻醉药物七氟醚浓度。从图4(c)可以看出病人在注射麻醉药品之后的不同时间段内,EEG的反应熵都有一定的变化。在EEG信号的初始阶段,病人EEG的反应熵较高,其值在0.75~0.85之间。在麻醉120 s后,反应熵明显下降,麻醉190 s后,反应熵的值在0.4上下波动。EEG信号的肌电熵如图4(d)所示,可以看出,其值在0.1~0.4之间波动,麻醉190 s之后接近于0,表示病人进入麻醉状态。

由于病人对外界刺激的反应,在病人清醒或麻醉不足时,额前测得的脑电信号中会出现含有肌电信号(图4(d))。因此肌电信号可作为由清醒到麻醉、由麻醉到觉醒的指示标志信息。根据这一特点,设定一阈值,当肌电熵大于阈值时,病人处于清醒状态;当肌电熵小于阈值时,病人处于麻醉状态。由此判断出状态切换时刻之后,可以对应不同的状态,采取不同的预处理方法:眼电信号和肌电信号的伪差只可能在清醒状态影响脑电信号,因此只能在清醒期进行检测和去除即可;其他伪差检测和去除在整个记录中均可进行。

本文从40余例注射麻醉药品后的EEG信号中,选取33个EEG信号片断,进行时频均衡谱熵分析,将分析结果作直方图统计进行分析。图5(a)为注射麻醉药品之后的反应熵分布直方图,可以看出此时EEG信号的反应熵主要分布在0.55~0.80之间。图5(b)为注射麻醉药品之后的状态熵分布直方图,可以看出此时EEG信号的状态熵主要分布在0.45~0.75之间。可见,随着麻醉深度的不同,反应熵的值会随之变化,麻醉深度越深,反应熵的值越小;麻醉深度越浅,反应熵的值越大。这是由于麻醉深度的加深,大脑神经元的兴奋性受到抑制,EEG信号的随机程度降低,产生新模式的概率降低,反应熵的值也就相应降低。麻醉深度减轻时则刚好相反,这一结果很好地验证了时频均衡谱熵作为临床麻醉深度监测指标的正确性和可行性。

从麻醉状态下EEG信号的时均衡谱熵分析结果可以看出,在注射麻醉药品180 s左右,反应熵的值开始下降,190 s肌电熵趋于0,病人进入麻醉状态,这一结果很好地印证了七氟醚的药理特性。通过分析可以看出EEG序列的时均衡谱熵与麻醉深度之间有着密切的关系,可灵敏地反映出麻醉深度的变化。虽然在表征麻醉深度的变化趋势有些缓慢,但由于时均衡谱熵本身具有达到稳定值所需计算窗口小、抗干扰性强的特点,作为麻醉深度的实时监测,仍然是一种好的方法。实验结论是基于七氟醚麻醉药得到的,与其他麻醉药的相关性结论还待进一步的深入研究。

参考文献

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