【无线通信】端到端安全无线通信系统【含Matlab源码 16060期】

Matlab武动乾坤博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者座右铭行百里者半于九十。代码获取方式CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理进阶版⛳️关注CSDN Matlab武动乾坤更多资源等你来⛄一、端到端安全无线通信系统系统整体链路文本 → LZ77 压缩 → DES 加密 → LSB 图像隐写 → OFDM 调制发射 → 信道 (AWGN / 多径衰落) → ZF 均衡 → OFDM 接收 → 隐写提取 → DES 解密 → LZ77 解压 → 恢复原始文本代码一共 5 个任务完成端到端通信验证、BER 误码率仿真、星座图、频谱分析。clear all; clc; close all;清空所有变量、清空命令行窗口、关闭所有绘图窗口。fprintf(\n); fprintf( SISTEMA DE COMUNICACIONES: LZ77 DES STEGO OFDM ZF\n); fprintf(\n\n);打印标题通信系统LZ77 压缩 DES 加密 隐写 OFDM ZF 迫零均衡%% --- 0. CONFIGURACIÓN DE PARÁMETROS GLOBALES --- clave_hex 8CF2C3D4E5F6A7B8; bits_aleatorios randi([0 1], 10000, 1); EbN0_dB_range 0:2:16; delta_f 15e3; % Espaciamiento entre portadoras (15 kHz)全局参数设置clave_hexDES 加密密钥16 字节十六进制字符串bits_aleatorios生成 10000 个随机 0/1 比特用于 BER 曲线仿真EbN0_dB_range比特能量噪声比范围0~16dB步长 2dB用来扫参画 BER 曲线delta_fOFDM 子载波间隔 15kHzTAREA 1端到端完整链路测试消息完整恢复无衰落SNR30dB目标验证整套系统压缩、加密、隐写、OFDM 传输、解密解压后原始文本能否 100% 还原fprintf(--- TAREA 1: Verificación de recuperación (SNR30dB, No Fading) ---\n); nombre_archivo letra.txt; if exist(nombre_archivo, file) texto_original fileread(nombre_archivo); fprintf( Archivo %s cargado exitosamente.\n, nombre_archivo); else texto_original PRUEBA que no deberia salir en ningun momento si ya se ha puesto letra.txt en el directorio; fprintf( Usando texto por defecto.\n); end读取letra.txt原始文本文件如果文件不存在则加载一段默认测试文本。% A. Compresión de datos (LZ77) comprimido LZ77_comp(texto_original, 255, 31); ratio length(texto_original) / length(comprimido); fprintf( Ratio de Compresión LZ77: %.2f:1\n, ratio);A. LZ77 无损压缩调用LZ77_comp函数压缩文本计算压缩比 原始长度 / 压缩后长度。% B. Cifrado de datos (DES) cifrado_bits DES_variable(comprimido, ENC, clave_hex); fprintf( Cifrado DES completado (%d bits).\n, length(cifrado_bits));B. DES 加密ENC 代表加密模式使用上面定义的十六进制密钥把压缩后的数据加密成比特流。% C. Esteganografía (LSB en Imagen) img_portadora uint8(randi([100, 160], 128, 128, 3)); % La imagen que se usa es ruido img_estego STEGO(img_portadora, cifrado_bits);C. LSB 图像隐写生成一张 128×128 的彩色噪声载体图片调用STEGO函数把加密后的比特隐藏到图像像素最低位 LSB得到载密图像img_estego。% D. Transmisión OFDM Ideal y Recepción bits_to_tx reshape(de2bi(img_estego(:), 8, left-msb), [], 1); [ber_t1, ~] SimularCadenaOFDM(bits_to_tx, 512, 32, 16, 512, 1, 30, [0 0], [0 0]);D. OFDM 收发把载密图像每个像素转为 8 比特二进制拼接成待发送比特流调用 OFDM 链路仿真函数SNR30dB无多径衰落完成 OFDM 调制、信道、接收。% E. Proceso Inverso datos_extraidos STEGO_extract(img_estego); descifrado DES_variable(datos_extraidos, DEC, clave_hex); texto_recuperado LZ77_decomp(descifrado, 255, 31); if isequal(texto_original, texto_recuperado) fprintf( RESULTADO: Mensaje recuperado al 100%% sin errores.\n\n); else fprintf( RESULTADO: Se detectaron errores en la recuperación.\n\n); endE. 反向链路STEGO_extract从接收后的图像提取隐藏比特DES 解密DEC 解密模式LZ77 解压恢复文本判断恢复文本和原始文本是否完全一致输出结果。任务 1 本质理想信道下整套安全通信链路可行性验证TAREA 2、TAREA3BER 误码率曲线仿真BPSK 和 64-QAMTarea2信道仅高斯白噪声 AWGN无多径衰落Tarea3AWGN 多径衰落信道接收机采用ZF 迫零均衡补偿信道失真fprintf(--- TAREAS 2 y 3: Simulación de Tasa de Error de Bit (BER) ---\n); fprintf( Simulando curvas de BER para 10,000 bits aleatorios...\n); ber_2a zeros(size(EbN0_dB_range)); ber_2b zeros(size(EbN0_dB_range)); ber_3a zeros(size(EbN0_dB_range)); ber_3b zeros(size(EbN0_dB_range)); Attn_fade [0.35, 0.18]; Delays_fade [2, 5]; % Parámetros del canal con ecos初始化存储 BER 结果数组定义多径信道参数两条反射路径衰减系数Attn_fade时延Delays_fade。for i 1:length(EbN0_dB_range) EbN0 EbN0_dB_range(i); % Tarea 2: Solo Ruido Gaussiano (AWGN) ber_2a(i) SimularCadenaOFDM(bits_aleatorios, 512, 32, 64, 480, 3/4, EbN0, [0 0], [0 0]); ber_2b(i) SimularCadenaOFDM(bits_aleatorios, 128, 16, 2, 100, 1/2, EbN0, [0 0], [0 0]); % Tarea 3: Ruido Desvanecimiento (Fading) Ecualización ZF ber_3a(i) SimularCadenaOFDM(bits_aleatorios, 512, 32, 64, 480, 3/4, EbN0, Attn_fade, Delays_fade); ber_3b(i) SimularCadenaOFDM(bits_aleatorios, 128, 16, 2, 100, 1/2, EbN0, Attn_fade, Delays_fade); end fprintf( Simulación completada para todos los niveles de Eb/N0.\n\n);循环遍历每个 Eb/N0ber_2aAWGN 信道64-QAM 调制ber_2bAWGN 信道BPSK 调制ber_3a多径衰落 ZF 均衡64-QAMber_3b多径衰落 ZF 均衡BPSK对比目标观察调制方式、多径衰落对系统误码性能的影响TAREA4接收机星座图绘制64-QAMEb/N020dBfprintf(--- TAREA 4: Análisis de Constelación (64-QAM, Eb/N020dB) ---\n); [~, rx_syms_4] SimularCadenaOFDM(bits_aleatorios, 512, 32, 64, 480, 3/4, 20, [0 0], [0 0]); fprintf( Generando diagrama de dispersión IQ...\n\n);在 Eb/N020dB 条件下运行 OFDM 链路获取接收端 I/Q 复符号用于绘制星座散点图直观看到噪声对调制符号的干扰。TAREA5OFDM 功率谱分析计算频谱效率Eb/N015dBfprintf(--- TAREA 5: Espectro de Potencia (Eb/N015dB, Delta_f15kHz) ---\n); [~, ~, sig_tx, sig_rx] SimularCadenaOFDM(bits_aleatorios, 512, 32, 64, 480, 15, [0 0], [0 0]); % Cálculos de parámetros de RF fs 512 * delta_f; % Frecuencia de muestreo BW_eff 480 * delta_f; % Ancho de banda efectivo (ocupado por portadoras) BW_null fs; % Ancho de banda total (incluyendo guardas) efficiency (log2(64)*3/4*480) / (51232); % bits/s/Hz brutos fprintf( Frecuencia de Muestreo (Fs): %.2f MHz\n, fs/1e6); fprintf( Ancho de Banda Efectivo: %.2f MHz\n, BW_eff/1e6); fprintf( Eficiencia Espectral: %.3f bps/Hz\n\n, efficiency);运行 OFDM 仿真得到发射信号sig_tx、接收信号sig_rx。计算射频参数采样率 fs有效带宽 BW_eff有效子载波占用带宽频谱效率单位带宽可传输比特速率单位 bps/Hz。绘图模块生成 4 张子图结果汇总图figure(Name, Resultados de Entrega OFDM, NumberTitle, off, Color, w); % Subplot 1: BER AWGN subplot(2,2,1); semilogy(EbN0_dB_range, ber_2a, -bo, EbN0_dB_range, ber_2b, -rs, MarkerFaceColor, auto); grid on; title(2: BER in an AWGN Channel (No Fading)); xlabel(Eb/N0 (dB)); ylabel(Bit Error Rate (BER)); legend(64-QAM (512-FFT, R3/4), BPSK (128-FFT, R1/2)); % Subplot 2: BER con Fading y Ecualización subplot(2,2,2); semilogy(EbN0_dB_range, ber_3a, --bo, EbN0_dB_range, ber_3b, --rs, LineWidth, 1.2); grid on; title(3: BER with Fading ZF Equalization); xlabel(Eb/N0 (dB)); ylabel(BER); legend(64-QAM (Faded), BPSK (Faded)); % Subplot 3: Constelación 64-QAM subplot(2,2,3); plot(real(rx_syms_4), imag(rx_syms_4), r., MarkerSize, 5); grid on; axis square; title(4: Received Constellation (SNR 20 dB)); xlabel(In-Phase Component (I)); ylabel(Quadrature Component (Q)); % Subplot 4: Densidad Espectral de Potencia (PSD) subplot(2,2,4); [P_tx, f_axis] pwelch(sig_tx, 512, 256, 1024, fs, centered); [P_rx, ~] pwelch(sig_rx, 512, 256, 1024, fs, centered); plot(f_axis/1e6, 10*log10(P_tx), b, LineWidth, 1); hold on; plot(f_axis/1e6, 10*log10(P_rx), r, LineWidth, 1); grid on; title(5: OFDM Signal Spectrum); xlabel(Frequency (MHz)); ylabel(Spectral Density (dB/Hz)); legend(Transmitted, Received (SNR 15 dB));一次性绘制 2×2 四张子图图 1AWGN 信道下 BPSK、64QAM BER 曲线半对数坐标 semilogy图 2多径衰落 ZF 均衡下 BER 曲线图 3接收端 64-QAM 星座图I/Q图 4OFDM 发射与接收信号功率谱密度 PSDWelch 方法 pwelch子函数SimularCadenaOFDM(bits, N, L, M, NF, R, EbN0, Attn, Delays)核心 OFDM 通信链路仿真函数返回 BER、接收符号、发射时域信号、接收时域信号输入参数说明bits输入比特流NOFDM FFT 点数L循环前缀 CP 长度M调制阶数M2→BPSKM64→64QAMNF有效子载波数量R信道编码码率EbN0比特信噪比Attn多径衰减系数Delays多径时延% 1. Codificación de Canal y Mapeado punct (R 3/4) * 3; enc Encoder(bits, 5, punct); int Interleaver(enc, 8, 8); [tx_sym, zp] IQmod(int, M, NF);信道编码 交织 IQ 调制映射Encoder卷积编码器punct 为删余控制实现 3/4 码率Interleaver交织器抵抗突发误码IQmod比特映射为 BPSK/QAM 复数调制符号% 2. Generación OFDM (Dominio del Tiempo) ofdm_tx OFDM(tx_sym, N); raw_tx CyclicPrefix(ofdm_tx, N, L);OFDM 组帧IFFT 变换得到时域 OFDM 符号添加循环前缀 CP。% 3. Modelo de Canal SNR_dB EbN0 10*log10(log2(M) * R * (NF/N)); % --- CORRECCIÓN CRÍTICA: Construcción segura del canal --- h_temp zeros(max(Delays)1, 1); h_temp(1) 1; % El camino directo siempre existe y vale 1 inicialmente % Bucle seguro: Solo añadimos ecos si el delay es 0 % Si Delay es 0 (caso AWGN), este bucle NO debe sobrescribir h_temp(1) for k 1:length(Delays) if Delays(k) 0 h_temp(Delays(k)1) Attn(k); else % Si el delay es 0, sumamos la atenuación al camino directo (si aplica) % pero en tu caso Attn es 0 para AWGN, así que no afecta. if Attn(k) ~ 0 h_temp(1) h_temp(1) Attn(k); end end end % Calcular factor de normalización (Energía total 1) norm_factor sqrt(sum(abs(h_temp).^2)); % Protección contra división por cero (si el canal fuera nulo) if norm_factor 1e-6, norm_factor 1; end % Normalizamos la SEÑAL recibida (es equivalente a normalizar el canal) % Primero aplicamos el multipath físico multipath_sig Multipath(raw_tx, Delays, Attn); % Luego dividimos la potencia extra que el multipath añadió sig_normalized multipath_sig / norm_factor; % Añadimos ruido a la señal ya normalizada (potencia media ~1) raw_rx awgn(sig_normalized, SNR_dB, measured);信道建模将 Eb/N0 转换为 SNR构造多径信道冲激响应 h_temp直射路径 两条反射回波AWGN 场景下无反射分量信道能量归一化防止多径带来功率变化Multipath多径时延叠加awgn叠加高斯白噪声% 4. Receptor OFDM (FFT ZF Equalizer) rx_no_cp CyclicPrefix2(raw_rx, N, L); sym_mat fft(reshape(rx_no_cp, N, []), N); % Reconstruimos la H del ecualizador usando los coeficientes normalizados h_eq zeros(N, 1); h_eq(1) 1; % Replicamos la misma lógica del canal físico for k 1:length(Delays) if Delays(k) 0 h_eq(Delays(k)1) Attn(k); end end % Llevamos h_eq al dominio de la frecuencia H fft(h_eq, N); % IMPORTANTE: El ecualizador también debe saber que la señal fue normalizada. % Como dividimos la señal por norm_factor, el canal efectivo es H / norm_factor. H_effective H / norm_factor; % Evitar división por cero en desvanecimientos profundos (Zero-Forcing) limit 1e-10; H_effective(abs(H_effective) limit) limit; % Ecualización: X_est Y / H_eff eq_mat sym_mat ./ H_effective; syms_out eq_mat(:);OFDM 接收CyclicPrefix2去除接收信号循环前缀FFT 变换到频域构造信道频域响应 HZF 迫零均衡频域直接除以信道 H增加阈值防止信道深衰落时分母为无穷大数值保护% 5. Demodulación y Decodificación rx_vec syms_out(1:length(tx_sym)); bits_demod IQdem(rx_vec, M, zp); deint_bits Deinterleaver(bits_demod, 8, 8); bits_final Decoder(deint_bits, 5, punct, length(bits)); % Cálculo de BER ber sum(bits ~ bits_final) / length(bits); end解调、解交织、卷积译码对比原始比特与恢复比特计算 BER 误码率。系统整体流程总结报告可用该 MATLAB 脚本实现一套融合数据压缩、加密、信息隐写、OFDM 调制传输、ZF 均衡的安全无线通信系统。原始文本经 LZ77 压缩减少数据量压缩流使用 DES 加密保证保密性加密比特通过 LSB 隐写嵌入图像载体。将载密图像转为比特流送入 OFDM 通信链路支持 BPSK/64-QAM 两种调制信道可选纯 AWGN 或者多径衰落信道接收机采用 ZF 迫零均衡补偿多径失真。仿真分为 5 项任务端到端消息恢复验证、不同信道下 BER 性能对比、接收星座图、OFDM 频谱特性分析。最后统一输出四张结果图对比两种调制方式在有无多径衰落条件下的误码性能直观展示噪声与多径对 OFDM 系统的影响。⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1]沙立仁,黄勇.近距离的无线通信系统的构建[J].航空计算技术. 20073 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他