测试信号的分析与处理（共11篇）
（代码：3314）
第一部分考试说明
一、考试性质
《工程测试与信号分析》课程是为培养硕士研究生科学实验能力，提高实验技能，掌握实验理论与方法而设置的。国内许多高校都以学位课或选修课的形式开设了这门课程。因此将它列为博士研究生入学考试的内容之一。
它的评价标准是高等学校优秀硕士毕业生能达到的及格或及格以上水平，以保证被录取者具有基本的科学实验能力和理论分析能力。有利于今后进行博士学位的研究。
二、考试形式与考卷结构
（一）答卷方式：闭卷、笔试；试卷中所列题目全部为必答题。
（二）答题时间：180分钟
（三）参考书目：卢文祥、杜润生，机械工程测试·信息·信号分析，（第二版），华中科技大学出版社
第二部分考查要点
一、信号分析基础
测试、信息、信号的概念；信号分析基本内容。
信号分类；信号分析系统；信号的时域、频域分析；卷积与相关定理。
二、信息论基础知识
信号论与广义通讯系统；信源模型、信息熵、离散信源及熵、连续信源及熵；最大熵定理；信息与熵的守恒定律。
三、信息转换与传输
信息探测工程；新型传感器；信息传输过程中的干扰噪声。
四、模拟信号分析
调幅，调频；滤波器；信号的统计误差、均值、均方值的测量；概率密度分析。
五、数字信号分析
模拟信号离散化：采样、最化、编码，频混现象，采样定理，信号复原；截断，能量泄漏现象。
离散Fourier变换，DFT图解推演，数学表达式；DFT与FT之间的关系；FFT算法基本原理。
数字滤波原理；数字滤波器设计。
六、维纳滤波
维纳滤波；反滤波；预测反滤波。
七、同态滤波与时谱技术
同态滤波系统；解同态滤波系统；时谱技术。
八、信号的时频分析
短时傅里叶变换；小波变换。
九、信号分析设备
频谱分析仪；数字信号处理系统，类型，技术性能；频率细化分析方法。
十、机械工程中的信号分析技术
关键词：测试技术与信号处理,激发式教学,项目引导
《测试技术与信号处理》课程是我校机械类专业本科生的基础必修课,一般在大三上学期开设。课程知识面较广,是融合了信号及其信号分析、传感器技术、模拟电路技术、数字信号处理技术等内容的一门综合性课程。课程首先讨论常用信号以及信号变换处理基本方法,测试系统的特性,常用传感器及其信号模拟电路设计、数字信号处理以及常用物理量的测试方法。它涵盖了诸多学科,尤其是在第二章的常见信号处理方法中,涉及了傅里叶变换、小波分析等抽象内容。为了加深对理论部分的理解,必须通过大量的实验来验证,因此对实践环节要求较高。针对上述难点,本文首先分析以往教学模式下的缺陷,之后对我们进行的教学模式改革进行汇总。
一、以往教学方法的不足
1.基础知识环节薄弱。测试技术与信号处理课程内容涉及面很广,是一门综合型课程。包括信号与系统、检测技术,微机原理等众多技术,是一门多学科交叉的课程。例如在第二章测试信号的基本特性的时候,要对时域信号进行傅里叶变换、微积分等运算,尤其是在讲解傅里叶的基本特性的时候,使用了众多的积分变换的知识。这些都是以前所学的高等数学中的知识,而这部分内容学生一般在大一就学过了,隔了一年多的时间,部分内容学生都忘了,因而进展较慢。在上课的时候,教师还得带领学生复习以前的相关知识,造成整体教学进度缓慢,学生学起来也比较吃力。
2.教学方法单一。以往的教学过程中,一般都是教师占据主导地位,学生跟着教师的思路一步一步学习理解。这种“填鸭式”教学方法虽然有利于教师有效的把握教学进度和学生的掌握能力,结果是会造成学生被动得死记硬背,理解了表象,但是难以深入的举一反三,完全抹杀了学生的积极性和创新性。这对后续的内容也造成了教学内容的脱节,难以贯穿整个知识体系。比如在讲解随机信号这一节的相关函数应用中,对于相关函数的有关运算,深奥、难以理解,而且涉及到以往高数的概率论与数理统计的内容,很多学生学得不是很好。大多数学生在计算的过程中,只能按照书本上的基本公式求解,计算过程复杂烦琐。
3.实验力度不够。测试技术与信号处理课程由于涵盖的内容非常广,对实验的要求比较高,涉及到信号处理、模拟信号调理等相关知识,而且实验难度也比较大。在实验教学中,主要存在两个问题:一是由于实验难度大,现有实验仪器设备又不足,因此难以完成较为复杂的实验。然而如果简化实验,则又达不到预期的实验效果,使得学生在学习理论课的过程中无法与实践相结合,与实际问题相脱节,觉得该课程深奥难懂,枯燥无味。二是实验教学中一般要求学生按照实验指导书步骤操作,学生只能根据实验一步一步的进行,无法扩宽相关知识,从点到线的理解;无法全面理解相关知识的内在联系,从而不能提高学生的积极性和主观性。
二、深化教学改革
1.教学内容的增加。通常情况下,教学进程是教师以课程教学大纲为基础,逐步深入地讲解各个章节内容。比如讲到第五章“常用传感器”这一章节,按照大纲要求主要讲解电阻应变式、电感式、电容式、压电式、光电式、热电式等传统的物性型传感器的基本原理、特性、信号调理电路及实际应用。这些传感器都是传统的教学内容,多少年都没有变化,已经相当成熟。随着现代科技的发展,越来越多的传统传感器已无法满足现代化机电装备要求,很多综合性能传感器、智能型以及小型化传感器成为了传感器今后的发展趋势。特别是基于多学科内容的生物传感器以及纳米型、微小型传感器等都在原有的传统传感器基础上有了很大的提升,应用范围更广。我们在原有的教学大纲基础上适当增加这些新技术、新知识,使学生能够及时了解当前传感器的发展方向,以提高他们的学习积极性。我们在本课程教学过程中增加了智能型传感器、网络型传感器的相关知识,这类传感器尤其在计算机测控领域应用广泛,它可以直接将物理量转化为数字信号,便于就地显示和数据远传。
2.激发式教学模式的推进。测试技术与信号处理是机械类本科学生的一门综合性的课程,主要是培养学生掌握信号与系统、常用传感器、信号调理技术、机械工程测试技术的专业性基础课程,具有很强的实用性和应用性。目前,很多学生出于就业压力,往往侧重于“短平快”的技能练习,上课不能很好地集中注意力,积极性逐渐减弱。我们在教学过程中适当搜集周边相关企业实际遇到的难题,以这些问题入手,逐步讲解解决这些问题的思路、原理和方法,这样极大的激发了学生的学习兴趣,达到了良好的效果。
3.以精品课程建设为重点,整体优化、突出课程的实用性。在课程教学改革中,首先应该是以教学大纲的基本要求为准则,重点是以基础性和知识、能力、素质协调发展、综合提高为原则。课程综合体系的建设主要以基础课和教学平台建设为重点,逐步带动专业课建设。目前已经取得了一定的成效,测试技术与信号处理已分别建成校级和省级精品课程。
在课程建设工作中,课程责任人应按照精品课的标准,制定切实可行的课程建设规划,课题组成员通过定期检查、评估、课程研讨等措施,以加强课程建设工作。课程建设注重教学内容的改革,结合班级同学对知识点实际掌握能力的基础和本领域发展水平及趋势的基础上,制定改革的总体方向。对于每一章节内容,则要求在充分理解课程内容的前、后相关课程的基础上,及时进行课程内容的调整与优化,把教改成果和学科当前最新发展技术添加到教学内容中。
4.以科研项目为基础来提高学生的实践能力。提出“以工程案例和生产实践为主线的测试技术课程教学模式”,利用良好的试验教学平台,开放实验室、科技创新实践平台,针对教学知识点,结合工程题目设计实验案例,让学生自己设计和集成测试系统,重点培养创造意识,增强工程分析和实际应用能力。在课堂讲授过程中,结合实际工程案例,利用教师承担过的科研项目以及积累的实际应用案例,从案例中提取出适当难度的子问题,作为一个小的子项目来让学生实际进行设计,使学生能够更加深入地感受到测试技术的基本原理价值,避免枯燥无味的书本理论分析,提高了学生的学习积极性。从问题的提出,方案的制订,到传感器的选型、模拟信号调理电路的设计、滤波等一系列环节,均由学生以小组为单元参与设计,每个组的设计方案均有所不同。最终学生都能很好的完成设计,指导教师再逐一对设计方案进行点评,学生也很有成就感,达到了很好的学习效果。
在理论课和实验课程之外,我们还根据相关题材,组建课题小组,所有学生、只要对该课程感兴趣的都可以参加。经过与学院沟通,利用现有的实验室及仪器,开展科研项目课题。大多数项目均与应用紧密结合,提倡解决实际问题。在实际项目难题的解决中,学生一方面加深了对机械工程测试技术书本理论知识的理解,另一方面培养了学生浓厚的学习兴趣,形成了良好的学习习惯。在这几年的全国大学生电子设计大赛以及校级和省级的机械设计大赛中,本院学生均取得了较好的成绩,很多同学还在核心期刊上发表多篇科技论文以及专利。
5.建设了《测试技术与信号处理》精品课程网站。在精品课程的建设中,我们非常重视现代网络技术在教学中的运用,重点制作了网络课程和多媒体课件,进行了《测试技术与信号处理》教学网站的设计建设。该网站适用于高等工科院校机械类专业及相关专业的课程的教师备课授课、学生网上学习互动使用。通过网站的建设,可以将重点内容、图、动画、虚拟仪器、仿真测试、网上答疑与互动等素材有机地结合。对于书本中难以理解的理论和原理性知识以动画、视频等展现,便于学生理解。但是在教学过程中,重点内容还是要结合板书进行深入的讲诉,使学生愿意主动参与,更好的掌握课程的理解。尤其是网站内的答疑互动环节,也使很多疑难问题,可以方便的给同学们解答。另外,根据同学们所提出的问题,也可以帮助教师把握同学们掌握的程度。对于共性的疑难点,在上课的过程中再次详细讲述,同学们便能更加深入的理解。
三、结语
《测试技术与信号处理》课程教学方法的探讨,使我们深刻地认识到原有教学方法存在的诸多不足之处。只有通过一系列的教学改革,才能激发学生的学习兴趣,提高教学质量。这些方法同时还用在了其他的相关课程中,也取得了很好的效果。在教改过程中,我们认识到现有的教学方法还可以进行更深入的完善,可以做得更好,还需要不断努力并认真总结。今后,我们主要在教学团队整体水平的提高、深化教学内容和教学方法、完善教材建设、进一步加强网络课程建设方面努力,相信一定能取得更好的效果。
参考文献
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判断一台数字电视测试仪器是否优秀,从维护角度来看，效率高、误判率低是评判的标准。按照这一评判标准，根据数字电视的传输原理，我们认为优秀的数字电视测试仪器应具备5个功能,即大动态的MER指标、准确的平均功率测量、可缩放的星座图显示、快速频谱分析、直接观看数字电视节目，当然功能越多，价格越贵。根据网络维护的实际需求，通过对各厂家数字电视测试设备的功能比较，我们选择了国内的DS1191型和DS2100B型以及韩国的1720型数字电视测试仪。这三款数字电视测试仪都具有以下功能：频谱分析（含頻道/斜率频谱分析）；模拟/数字频道的电平、C/N测量；数字频道的MER、BER测量；干线电压测量；自动测试以及扫描、保存、调用、删除、打印测量文件等功能。而三款仪器最大的区别在于DS1191型MER指标最大可达到40 dBuV（简写为dB，下同）且具备星座图显示；1720型MER指标最大达到38 dB同时测试速度快；DS2100B型MER指标最大达到34 dB，同时测试速度慢。根据实际工作需要，我们购买了3台1720型仪器作为干线维护的主要设备，1台DS1191型作为辅助设备，25台DS2100B型作为分配网维护设备。通过实际网络维护运行检测，证明这三款设备已能满足维护需要： 1720型检测数字电视指标正常即MER≥34 dB，BER≥1.0×10-9，干线网络就处于优质运行状态；如果在1720型仪器测试指标异常又不能分析出具体原因时，可以通过DS1191型仪器的星座图功能来准确判断故障原因，从而找到故障点；DS2100B型仪器在机顶盒处测试数字电视电平≥40dB ，MER≥24 dB，
频谱分析分为频道、频率频谱分析和斜率频谱分析3种分析方法。其中频道、斜率2种分析方法可以确定系统的平衡性，判断是否为线缆受损，接头进水，设备故障等常规问题，而频率频谱分析能初步分析是否有干扰信号或畸变造成的无法正常接收等。频道、斜率2种频道分析方法的区别为：频道频谱分析可以一次看12MHz→870 MHz带内的连续36个频道的电平（模拟电视可以同时显示音/视频电平)，扫描频道跨度通过左右键调整；斜率频谱分析要求使用者必须首先保存频道到斜率频道列表，该表最多能容纳15个频道或频率，最低频率或频道显示在屏幕左方，最高频率或频道显示在屏幕右方，倾斜度显示在屏幕中下部，也可以将最高、最低电平显示出来。
通过设置CATV频道计划表，可以快速扫描6个频道的电平和模拟频道的C/N指标或数字频道MER指标。在日常的维护中，可以通过设置主要的几个频道，这样能快速对系统网络设备的运行质量状况有一个初步的了解。
在日常维护中，可以使用仪器的线路交/直流电压测试功能，能自动识别输入电压的极性和交/直流电压，测量范围为10V~110V，如果交流电压中混入直流电压，则显示大电平。通过在线测试网络的电压、电平，可以判断虚电压及故障大概位置。
载噪比（C/N）指已调制信号平均功率与噪声的平均功率之比，载噪比中的已调制信号的功率包括传输信号的功率和调制载波的功率（注：有线数字电视采用QAM调制后，载波被抑制）。其代表噪声干扰相对调制而言的强弱程度，直接反映出调制信号与噪声干扰间的相对强弱关系。
3.调制误差率MER
制误码率（MER）是反映数字信号质量非常重要的指标，是调制后的符号位置与理想位置的比值，MER并非意味着此信号已经误码，而是表征它在未误码时的质量，它精确表明数字信号在调制和传输过程中所受到的损伤，也一定程度上说明该信号是否能被解调还原，以及解调还原后信号质量状况。
（2）MER对BER的影响
MER被定义为调制后的符号位置与理想位置之间的比值。信号越好，调制后的符号就越接近理想位置，否则就远离理想位置。当信号质量下降到一定程度时，符号最终会被错误解码，此时BER增大。利用MER可以很好的量化噪声与入侵干扰（在它们对BER造成影响之前）。
图2所示是对一个被测调制器逐步引入噪声，并记录下MER和Viterbi前的BER值，获得MER与BER的关系曲线。没有加噪声时， MER的初始值为35 dB，此时BER接近于0。随着噪声增大，MER逐渐降低，而BER仍然保持不变。当MER达到26 dB时，BER开始增大，显示已接近门限点。MER的变压过程表明，在BER到达门限点之前很久，系统的信号质量就已经在不断下降了。对于64QAM系统，当MER降低到24 dB时，普通数字电视机顶盒可能就无法正确解调或无法工作了。因此，为确保系统中的BER指标，必须确保系统中C/N与MER保持在一个可以接受的范围。
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摘要：实现仪器可互换性和TPS重用性、可移植性是通用自动测试系统(ATS)的发展方向。论述了ATLAS 2K语言和IVI-Signal Interface标准的特点、结构和技术实现。给出了一种基于信号接口的自动测试系统软件的设计方法。这一方案融合了当前正在发展的各种测试系统软件的设计技术，为通用ATS设计提供了技术实现途径。
关键词：信号接口 ATLAS 2K语言 IVI-Signal Interface 可移植性 可互换性
自动测试系统(ATS，Automatic Test System)是装备形成战斗力的重要保证，仪器的可互换性和测试程序集(TPS，Test Program Set)的重用性、可移植性是通用ATS的.重要指标。当前，ATS软件的开发方式有“面向仪器”和“面向信号”两种，面向仪器的TPS开发基于仪器，很难从本质上反映被测设备测试需求，加上仪器种类繁多，功能各异，因此很难实现互换，软件通和性差;面向信号的开发方式基于被测对象(UUT，Unit Under Test)的测试需求和测试资源的测试/激励能力，解决了需求与供应之间的矛盾，通用性强。应用在ATS中的软件技术经历了过程编程语言(如C)、Windows DLL、面向对象编程(OO)、组件对象模型(COM)的漫长发展过程。COM采用面向对象的软件设计思想，以标准接口提供功能调用，实现了程序的模块化、通用性设计。近期出现的ATLAS 2K(Abbreviated Test Language for All System 2000版本)语言和IVI-Signal Interface标准均基于COM技术，二者结合，给通用ATS软件设计提供了解决方案。
1 ATLAS 2K
1962年，为了描述UUT的测试需求，美国的ARINC(Aeronautical Radio Incorporation)公司开始发展ATLAS(Abbreviated Test Language for Avionics System)语言，并于1968年定下ARINC Std 416-1标准。ATLAS独立于测试设备，提供了一种在UUT工程师、TPS开发人员和TPS最终用户之间明确传送信息的方式。ATLAS用标准信号和基于事件的表达方式描述UUT的测试需求，通过编译器，这些描述代码可在指定的ATS上执行。
进入20世纪90年代以来，随着技术更新的加快和测试需求的增长，ATLAS暴露出了很多问题，比如：更新速度慢;开发工具昂贵;ATLAS体系庞大、模糊等。这一切限制了ATLAS的进一步发展。ATLAS 2K是由Test Description Sub-Committee of SCC 20在ATLAS的基础上制订的新标准，它采用SMML(Signal and Method Modeling Language)语言和面向对象技术，给ATLAS语言减了肥，优化了程序结构，增强了对UUT测试需求描述的准确性;并且可在任何支持COM技术的平台上使用图形工具进行编程，简化了程序设计。
1.1 ATLAS 2K模型
爆破前必须同时发出音响和视觉信号，使危险区内的人员都能清楚地听到和看到。
第一次信号——预告信号。所有与爆破无关人员应立即撤到危险区以外，或撤至指定的安全地点。向危险区边界派出警戒人员。
第二次信号——起爆信号。确认人员、设备全部撤离危险区，具备安全起爆条件时，方准发出起爆信号。根据这个信号准许爆破员起爆。
第三次信号——解除警戒信号。未发出解除警戒信号前，岗哨应坚守岗位。除爆破工作领导人批准的检查人员以外，不准任何人进入危险区，经检查确认安全后，方准发出解除警戒信号。
2．3 爆破后的安全检查和处理
2．3．1 爆破后，爆破员必须按规定的等待时间进入爆破地点，检查有无冒顶、危石、支护破坏和盲炮等现象。
2．3．2 爆破员如果发现冒顶、危石、支护破坏和盲炮等现象，应及时处理，未处理前应在现场设立危险警戒标志。
2．3．3 只有确认爆破地点安全后，经当班爆破班长同意，方准人员进入爆破地点。
2．3．4 每次爆破后，爆破员应认真填写爆破记录。
2．4 盲炮处理
2．4．1 处理盲炮必须遵守下列规定：
a． 发现盲炮或怀疑有盲炮，应立即报告并及时处理。若不能及时处理，应在附近设明显标志，并采取相应的安全措施；
b． 难处理的盲炮，应请示爆破工作领导人，派有经验的爆破员处理，大爆破的盲炮处理方法和工作组织，应由单位总工程师批准；
c． 处理盲炮时，无关人员不准在场，应在危险区边界设警戒，危险区内禁止进行其他作业；
d． 禁止拉出或掏出起爆药包；
e． 电力起爆发生盲炮时，须立即切断电源，及时将爆破网路短路；
f． 盲炮处理后，应仔细检查爆堆，将残余的爆破器材收集起来，未判明爆堆有无残留的爆破器材前，应采取预防措施；
g． 每次处理盲炮必须由处理者填写登记卡片。
2．4．2 处理裸露爆破的盲炮，允许用手小心地去掉部份封泥，在原有的起爆药包上重新安置新的起爆药包，加上封泥起爆。
2．4．3 处理浅眼爆破的盲炮可采用下列方法：
a． 经检查确认炮孔的起爆线路完好时，可重新起爆；
b． 打平行眼装药爆破。平行眼距盲炮孔口不得小于0.3m，对于浅眼药壶法，平行眼距盲炮壶边缘不得小于0.5m。为确定平行炮眼的方向允许从盲炮孔口起取出长度不超过20cm的填塞物；
c． 用木制、竹制或其它不发生火星的材料制成的工具，轻轻地将炮眼内大部分填塞物掏出，用聚能药包诱爆；
d． 在安全距离外用远距离操纵的风水管吹出盲炮填塞物及炸药，但必须采取措施，回收雷管；
e． 盲炮应在当班处理，当班不能处理或未处理完毕，应将盲炮情况（盲炮数目、炮眼方向、装药数量和起药包位置，处理方法和处理意见）在现场交接清楚，由下一班继续处理。
2．4．4 处理深孔盲炮可采用下列方法：
a． 爆破网路未受破坏，且最小抵抗线无变化者，可重新联线起爆；最小抵抗线有变化者，应验算安全距离，并加大警戒范围后，再联线起爆；
b． 在距盲炮孔口不小于10倍炮也直径处另打平行孔装药起爆，爆破参数由爆破工作领导人确定；
c． 所用炸药为非抗水硝铵类炸药，且孔壁完好者，可了预见部分填塞的，向孔内灌水，使之失效，然后作进一步处理。
2．4．5 处理峒室爆破的盲炮可采用下列方法：
a． 如能找出起爆网路的电线、导爆索或导爆管，经检查正常，仍能起爆者，可重新测量最小抵抗线，重划警戒范围，联线起爆；
b． 沿竖井或平峒清除填塞物，重新敷设网路，联线起爆或取出炸药和起爆体。
2．4．6 处理水下裸露爆破的盲炮可采用下列方法：
a． 在盲炮附近另行投放裸露药包，使之殉爆；
b． 小心地将药包提出水面，用爆炸法销毁。
2．4．7 处理水下炮孔盲炮可采用下列方法：
a． 造成盲炮的因素消除后，可重新起爆；
b． 填塞长度小于炸药的殉爆距离或全部用水填塞者，可另装入起爆药包起爆；
c． 在盲炮附近投放裸露药包爆破。
2．4．8 破冰爆破发生盲炮，可在盲炮药包处投放新起爆药包诱爆。
2．4．9 处理地震探勘爆破的盲炮可采用下列方法：
a． 从爆孔中小心地取出药包，用爆炸法销毁；
b． 不可能从炮也或炮井中取出药包者，可装填新起爆药包进行诱爆。
2．4．10 处理金属、金属结构物和热凝物爆破的盲炮，应吹出部分填塞物，重新装起爆药包诱爆。处理热凝物爆破盲炮，必须使孔壁温度冷却到40℃以下，才准重新装药爆破。
2．5 机械化装药
2．5．1 粒状炸药露天装药车必须符合下列规定：
a． 车厢用耐腐蚀的金属材料制造，厢体必须有良好的接地；
b． 输药管必须使用专用半导体管。钢丝与厢体的联接应牢固；
c． 装药车系统的接地电阻值不得大于10万欧姆；
d． 输药螺旋与管道管间必须有足够的间隙；
e． 发动机废气排出管应安装消焰装置。排气管与油箱和轮胎应保持适当距离。装药车上应配备适量的灭火器。
2．5．2 井下装药器必须符合下列规定：
a． 装药器的壶体应用耐腐蚀的导电材料制作；
b． 输药管必须采用专用半导体管；
c． 装药器应接地良好，整个系统的接地电阻值不得大于10万欧姆。采用上述装药车（器）装药时，必须遵守下列规定：
a． 输药风压不得超过额定风压上限值；
b． 不准用不良导体垫在装药车（器）下面；
c． 返粉药再使用必须过筛，严禁石块和其它杂物混入药粉室；
1.1 电压测试技巧
在维护过程中,技术人员可以采用线路电压测试功能,对输入电压以及交直流电压自动进行识别,其中测量在10～110 V范围内,若直流电压混进交流电压中,那么就会显示大电平。技术人员对网络电压和电平进行在线测试,就能够初步判断虚电压位置和故障位置。
1.2 电缆质量测试技巧
技术人员可以利用电缆损耗补偿功能来测试电缆的质量,在具体实践过程中,技术人员应将110 MHz频点与510MHz频点间每100 m损耗的Fa与Fb输入测试仪器中,利用仪器计算出待测频道的损耗值,将各频点理论损耗值与实际损耗值进行对比,根据差异对电缆质量进行判断。
1.3 快速扫描测试技巧
CATV频道计划表的设置,能够对6个频道的电平、数字频道MER指标或者模拟频道C/N指标进行快速扫描。在维护过程中,技术人员可以对几个主要频道进行设置,这样就能够在较短时间内初步了解系统网络设备的运行情况。
1.4 频谱分析测试技巧
频谱分析共包含三种方法,分别为频率频谱分析、斜率频谱分析和频道频谱分析。利用斜率频谱分析和频道频谱分析,能够明确常规问题。借助频率频谱分析法能够初步判断是否存在干扰信号或者畸变导致接收障碍等。其中,频道分析法和斜率频谱分析法也存在一定差异,利用频道频谱分析能够一次性观察120～870 MHz范围内36个频道的电平,而在使用斜率频谱分析法时,使用者首先必须要将频道列表以及斜率频道列表进行保存。
2 数字电视指标分析
当前,大部分网络系统都是纯数字电视系统,所以技术人员在维护过程中将电平、载噪比、调制误差率、误码率等当作评估网络运行质量的标准。
2.1 数字电视电平
数字电视电平具体是指在有效带宽范围内,所选中频信号或者射频信号均方根值的功率。利用正交幅度调制方式调制的数字电视信号,在整个限定的带宽内,载波电平都是平顶,无峰值,所以不存在图像载波电平。因此,正交幅度调制数字频道电频都是通过被测频道信号的平均功率进行表达。
2.2 载噪比
载噪比是指已经调制信号的平均功率/噪声平均功率。其中,已经调制的信号功率包括两种:传输信号功率、调制载波功率。载噪比的主要作用是判断噪声干扰相对调制的强弱程度,其能够将噪声干扰和调制信号间的强弱关系直接表现出来。
2.3 调制误差率
调制误差率是指符号位置/理想位置的参数,调制误差率相似数字信号质量判断中具有重要作用。调制误差率不是代表该信号出现误码情况,其表示此信号在未误码时的质量。调制误差率能够将数字信号调制、传输过程中收到的损伤精确表现出来。
2.4 误码率
误码率表示比特数/传输总比特数。通过观察误码率的高低,能够明确系统质量的好坏。其中,误码率分为两种形式:RS解码前的误码率、RS解码后的误码率。一般情况下,如果RS解码前,误码率低于10-4,RS解码后,误码率在一天后低于10-11,那么短期测量能够采用15分钟,而且不会发生误码。如果信号质量较好,那么解码前误码值与解码后误码值应相等。如果存在一定干扰,那么解码前误码值与解码后误码值就会出现差异,而且纠错后,误码率会更低。
2.5 误码率与载噪比、调制误差率的关系
第一,载噪比对误码率的影响:误码率的测量结果一般都是采用工程表示法,误码率越低,表示传输质量越好。针对具有加性高斯白噪声的理想信道,确定Eb/No之后,若误码率想要达到一定数值,那么信噪比的数值为(Eb/No)×(R/B),其中,Eb表示限号每比特能量,No表示传输先到噪声功率谱密度,R表示比特率,B表示检波滤波器等效噪声带宽。
第二,调制误差率对误码率的影响:调制误差率表示调制后符号位置与调制后理想位置的比值。如果信号越好,那么调制后的符号就会越靠近理想位置;反之,就会离理想位置越远。充分利用调制误差率能够有效量化噪声,减少入侵干扰。所以,为保证系统中误码率的正常,技术人员应对载噪比和调制误差率进行科学控制,保证数字机顶盒能够正常工作。
3 总结
总而言之,在使用数字电视前,需要熟练掌握其性能和工作原理,提高数据测试的准确性,保证在第一时间解决网络故障。
参考文献
[1]王凡思,张展,张晓林,等数字电视接收机信号参数检测的设计与实现[J].电视技术,2011(8).
关键词:心音;心音信号;心音的识别
中图分类号:U228.2 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-02
Measurement&Treatment of Heart Sound Signals
Guo Tengfei
(School of Electrical Engineering and Information,Sichuan University, Chengdu610065,China)
Abstract:Describe the mechanism generation and composition of heart sound,analyze the acquisition and preprocessing of heart sound signal. In the last,give a brief description of identification and classification of heart sound signals.
Keyword:Heart sound;Heart sound recognition
心音是指由心肌收缩、心脏瓣膜关闭和血液撞击心室壁、大动脉壁等引起的振动所产生的声音,是心脏及心血管系统机械运动状况的反映,其中包含着心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量的生理和病理信息。心音信号作为人体最重要的生理信号之一,对心音信号进行定量化、系统化的分析在基础研究和临床诊断上都有十分重要的意义。
一、心音信号的产生机制及其成分
心脏的瓣膜和大血管在血流冲击下形成的湍流与涡流及其对心脏瓣膜、心房、室壁的作用所产生的振动,再加上心肌在周期性的心电活动作用下其刚性的迅速增加和减少形成的振动,经过心胸传到系统到达体表形成了体表心音,这就是对心音的发生机理的归纳[1]。心音听诊是心脏疾病无创性检测的重要方法,具有心电图、超声心电图不可取代的优势。
正常人的心音随心脏波动呈现周期的变化,临床上可分为第一心音、第二心音、第三心音、第四心音。第一和第二心音通常很容易被监听到,在某些情况下可监测到第三或第四心音。第一心音发生在心脏收缩期开始,音调低沉,持续时间较长,是由心室肌的收缩,房室瓣突然关闭以及随后射血入主动脉等引起的振动而产生的;第二心音发生在心脏舒张期的开始,频率较高,持续时间较短,是由半月瓣关闭,瓣膜互相撞击以及大动脉中血液减速和室内压迅速下降引起的振动而产生的;第三心音发生在第二心音后0.1-0.2秒,频率低,它的产生与血液快速流入心室使心室和瓣膜发生振动有关,通常仅在儿童能听到,因为较易传导到体表;第四心音是由于心房收缩时血流急速进入心室,振动心室壁而引起,振幅低[2]。
二、心音信号的采集和预处理
一般的心音处理系统硬件部分大都是由心音传感器、心音信号预处理和计算机显示或存储等部分组成,其框图如下图1所示,下面将详细分析心音信號的采集和预处理。
图1.心音处理系统硬件框图
(一)心音信号的采集
心音信号频率范围较广泛,其低频约3～5Hz左右,高频为600～800Hz左右,信号动态范围可达60-80dB。对于心音检测,传感器的选取和滤波是其中的两项关键技术。心音传感器是心音采集的基础,其作用是将胸壁的机械振动转换成电信号,以方便对信号进行放大和后续处理。
常见的心音传感器类型主要有加速度型和接触传导型。加速度型心音传感器是利用在胸壁上放置低量程、高灵敏度的加速度传感器进行心音信号检测。加速度传感器重量轻、尺寸小、抗干扰能力强、频率响应范围可达10~800Hz,甚至更高,是目前应用范围较广的心音传感器类型之一;接触传导型心音传感器是直接通过敏感元件将胸壁传导出来的心音波动信号传递到换能元件上,并转换为电信号,实现心音信号检测,由于传递心音信号的介质没有采用空气,与气导型传感器相比,该类型传感器具有更好的抵抗外界声波干扰的能力,并且对外界的干扰噪声敏感性较低,另外由于敏感元件直接接受心音的波动,其传递和转换心音能量的效率也比气导式传感器高,是传感器小型化的一种趋势[3]。
(二)心音信号的预处理
由于心音信号是人体产生的微弱生物信号,心音在采集的过程中,噪声的引入是不可避免的。但是传统的模拟滤波方法效果并不理想,容易产生漂移。随着数字信号处理技术的发展,数字滤波可以用于消除心音信号的各种干扰。例如,可以用梳状滤波器消除50Hz工频干扰,可以用小波分解重构来消除心音信号中的其他噪声,因此,基于现代信号处理技术的数字滤波方法比模拟方法更加简便有效[4]。
目前用于心音信号去噪的方法有很多,其中小波变换近年来以其优良的性能在生物医学信号处理中得到了广泛的应用。小波变换具有多分辨率以及局部特征分析能力。对高频信号有很高的时间分辨率,对低频信号采用较长的窗,具有很高的频率分辨率。利用小波分析对信号做出的时-频表示,更接近于产生信号的物理机制,为研究信号在时-频谱中的特性提供了一种比较有效地分析工具[5]
三、心音信号的识别与分类
心音信号的识别与分类对心血管系统疾病的诊断具有重要的意义,其准确性、可靠性的好坏对诊断与治疗心脏病患者的效果其决定性作用。信号处理与分析技术的发展使心音的研究逐步进入了定量分析的阶段。现在许多研究者利用传统的模式识别以及神经网络方法用于心音的识别与分类,期望实现心音的自动识别和自动诊断,以便向临床医生提供实用的辅助诊断信息;心音信号识别与分类的方法是多种多样的,实际中应用较多的是基于统计分析以及神经网络的识别与分类方法[6]。在此前已有的研究中,心音使用了频谱分析、参数和非参数时频分解和声学建模等多种数字信号处理技术。一个信号的相适应性特点表现在提取的更加可靠。心音是低频率、非平稳且多分量的信号。心音信号在时域和频域同时变化,这使得时频域联合分析方法成为了分解和表示的一种有利的方法。时频表示方法,包括短时傅立叶变换,Wigner-Ville分布,连续小波变换和一直应用于心音信号的减少干扰分布。这些非参数方法在刻画第一和第二心音组成部分和从中提取有意义的光谱特征方面很有用处,与参数化建模技术相比具有良好的性能。之前通常的使用主成分分析方法提取S1的光谱变化格局,与应激反应中心肌收缩力增加与相关。特征提取是分类或回归任务的一个典型的前提步骤,心音分类主要是基于形态谱和时频特征,一直被广泛地用于评估生物心脏瓣膜的状况。用于这些研究中的分类算法包括高斯贝叶斯模型、神经网络和基于最邻近原则的距离测量算法。聚类分析是一种常见的划分为数据元素(类似于一种距离度量)的无监督学习技术。聚类分析的应用主要集中在生物医学成像方面,如磁共振成像。当信号应用于周期的生理信号时,聚类分析可以利用独特的共同形态来识别多组信号的周期,同时可以利用不规则形态指出异常噪音的周期[7]。
四、结束语
在过去的几十年中,国内外许多学者在心音信号采集、预处理以及心音信号的识别与分类方面作了大量的研究,并且取得了很多有意义的成果。鉴于心音信号对心血管疾病诊断具有相当重要的作用以及心音信号的低频率、非平稳且多分量等特点,至今心音信号的各方面的研究仍然是生物医学信号领域中一个重要的课题。为了科学准确地对心音信号进行处理和分析,一方面要依靠新的更有效的信号处理技术和识别方法,另一方面应该建立一个心音数据库,以及公认的分析识别指标,从而为心脏和心血管系统疾病的无创诊断提供更科学的依据。
参考文献:
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[7]Guy Amit,School of Computer Science, Tel-Aviv University, Tel-Aviv,Israel;Rappaport Faculty of Medicine, Technion-Israel Institute of Technology, Haifa, Israel;School of Computer Science, Tel-Aviv University, Tel-Aviv,.Cluster analysis and classification of heart sounds. Biomedical Signal Processing and Control[J].2009,P26-36
求：
（1）系统函数H(s)，这一问考查系统的一个性质，即，如果不知道系统的零状态响应，但知道两个不同信号作用于系统的全响应，那么e1(t)-e2(t)作用于系统的零状态响应就是r1(t)-r2(t)，从而由拉氏变换求出H(s)
（2）记不太清了，不过不难
（3）使得输出为冲激响应的(零输入响应的)初始状态，这一问考查对于系统的初始状态，r(0-),r(0+),和跳变量rzs(0+)= r(0+)-r(0-),之间的关系，和冲激函数作用于系统的实质，这一部分胡光锐的习题集上有类似习题，大家要把这部分掌握住 x(t)乘以sinwt,coswt后，频域的移位 还有一道有点难的题，记不太清了，这个题的一个难点是：如果x(n)的z变换是X(z)，则a^n*x(n)（a的n次方和x(n)相乘，a是已知数），的傅里叶变换 等于X(z)在半径等于1/a的圆上等间隔抽样 就是问你两个序列进行循环卷积后，有哪些点上循环卷积等于线性卷积，大家根据：两个序列的N点循环卷积，等于两个序列的线性卷积的N点循环移位再截取，就不难做出。(-1)^n，通过滤波器后，再乘以(-1)^n，则就等效于这个序列通过了一个高通滤波器 最后一题是问用脉冲响应不变法，已知H(s)，求H(z)，当然是先由H(s)求其反变换h(t),再用h(n)=h(nT),求得离散序列，然后再对h(n)求z变换，还有一问就是当求出H(z)后，画出框图，这一部分大家要弄明白
在GPS软件接收机架构下,基于计算机MATLAB软件平台,利用实际采集的.GPS中频信号,在普通计算机上实现了一个硬件接收机的所有基带信号处理以及导航解算功能:详细介绍了FFT相关捕获方法,经典载波、伪码跟踪环设计;对于接收机中最重要的伪距计算环节,给出一种完全不需要本地时间,而仅利用采样数据,根据由捕获和跟踪得到的观测量,提取出各卫星帧头到达天线的时延差,从而计算伪距的方法,最终实现了定位解算.实验结果表明,利用真实GPS中频数据,可以在GPS软件接收机架构下,完成全部基带信号处理以及定位解算等完整过程,完全实现一个接收机功能,并适合精密单点定位、多模接收机等算法开发.
作 者：孙希延 纪元法 施浒立 SUN Xi-yan JI Yuan-fa SHI Hu-li 作者单位：孙希延,SUN Xi-yan(中国科学院国家天文台,北京,100012;桂林电子科技大学应用科技学院,广西,桂林541004)
纪元法,JI Yuan-fa(中国科学院国家天文台,北京,100012;桂林电子科技大学应用科技学院,广西,桂林541004;中国科学院研究生院,北京,100039)
施浒立,SHI Hu-li(中国科学院国家天文台,北京,100012)
[关键词]信号处理；课程群；课程体系；教学模式；讲、读、议、练
[中图分类号] G643.0 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2016）08-0169-03
信号处理类课程是电子信息工程专业的核心课程，是信号与信息处理学科和硕士点建设发展的基础支撑课程。其中信号与系统、数字信号处理课程是学生考取信息处理类专业硕士研究生的主要专业课程。可以说，没有信号处理类课程的建设，便没有信号与信息处理学科的建设。由于信号处理类课程之间关联度较高，可采用信号处理课程群的模式对其进行建设。[1] [2] [3]
我校信号处理类课程包括信号与系统、数字信号处理、DSP原理与应用、数字图像处理四门课程，组成信号处理课程群。上述四门课在教学时间安排上前后顺接（后两门课程可以安排在同一学期并行），且在内容上承上启下，相互关联。其中信号与系统课程要求学生掌握信号与系统分析的基本原理与基本方法，理解信号处理的数学概念、物理概念及工程概念，是信号分析的基础课程，为后续的数字信号处理、DSP原理与应用、数字图像处理等课程的学习打下良好的理论基础。数字信号处理课程主要针对离散时间信号，采用数值计算的方法完成对信号的分析和处理。DSP原理与应用是将数字信号处理的基本理论和算法付诸硬件实现，是理论联系实际的硬件平台。数字图像处理则是将信号从一维分析上升到二维分析，是信号处理理论和实践的具体应用。上述课程既相互交叉重复，互不相同，却又具有不可分割的内在联系。
一、目前信号处理课程群教学中存在的主要问题
（一）各课程间相对独立，融合度不够
在上述信号处理类课程的讲授过程中，为保证每门课程体系的完整性，知识点的重复性和不相关性问题比较严重，授课内容缺乏统筹安排，各课程主讲人授课内容缺乏系统性，既浪费了学时，又加重了学生学习负担。
（二）信号处理类课程理论性较强，较抽象难懂
由于信号处理类课程中数学公式和推导较多，仅仅通过课堂上的讲授，学生无法较好地消化和理解课程中的概念与理论，从而也导致对课程的学习丧失兴趣和信心。比如信号与系统容易被当成数学课来教学，体现不出课程在学科中的意义。
（三）课程以教师课堂讲授为主，学生参与性较差
目前信号处理课程群课堂教学中，多采用传统的教学方式，即教师以多媒体或板书等形式进行课堂讲授，偏重于对概念与理论的讲授。因而，学生参与性较差，很难能调动其学习的主动性与积极性，从而影响了学生对课程的掌握和理解程度。
（四）实践教学体系不完善，实践教学模式单一
目前信号处理类课程群中每门课程的实践环节只是针对本门课程，没有形成循序渐进、前后有机衔接、系统贯穿的专业技能培养链条，没有树立工程意识，培养学生工程素质和创新能力的环境不完善；实践教学内容设计以验证性实验居多，综合性、设计性实验较少，学生多在模仿中被动接受知识学习和技能训练。
二、信号处理课程群建设
针对上述问题，考虑到信号处理课程群的特点，以优化课程体系建设、推进课堂教学模式改革、提升学生的学习主动性和积极性为目标，我们采用了如下的实施方案和方法，将“自主、协同、互动”的教学理念具体落实。
（一）信号处理课程群的课程体系建设
在深入研究信号处理课程群中课程的相互联系及实践环节的前提下，在确保课程群体系完整性和系统性的同时，从信号处理基本内容出发，对课程内容重新规划、设计，删除课程间内容的重复，实现课程内容的优化整合，从而达到节约课时、提高教学效率的目的。如信号与系统、数字信号处理两门课程中都包含离散信号与系统的时域、Z域分析，可以把这部分内容归到数字信号处理课程中，避免重复授课。在课程群建设过程中，经过课程群内容重新定位与整合，整合后各课程的学时及基本内容如下：
信号与系统课程共48学时，本课程主要在时域、频域、复频域（三个域）针对连续时间信号和连续时间系统（两个对象）进行分析，要求学生掌握最基本的信号与系统理论及分析方法。
数字信号处理课程共64学时，本课程主要针对离散时间信号和系统，利用傅里叶变换、离散傅里叶变换、Z变换等方法进行分析，以及利用IIR和FIR数字滤波器等手段进行信号处理。课程安排中包括了16个学时的实验，主要利用Matlab进一步深化课堂上学到的有关数字信号处理的基本概念、基本原理以及基本的信号处理操作及滤波器设计方法，帮助学生加深对相关理论和方法的理解。
DSP原理与应用课程共48课时，以美国TI公司的16位定点处理器TMS320C54x系列DSP为对象，讲授DSP的原理、结构及开发应用，掌握DSP开发工具的使用及DSP汇编语言及C语言编程方法，熟悉TMS320C54x的硬件设计等。
数字图像处理课程共48课时，要求学生掌握数字图像的概念、类型，掌握数字图像处理的基本原理和基本方法：图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建，并利用Matlab实验帮助学生加深理解数字图像处理的基本原理。
（二）信号处理课程群的网络教学平台及虚拟实验室建设
建设课程群网络教学平台，实现课程群资源共享，为学生自主学习提供平台。网络教学平台中主要包含课程理论教学大纲、实验教学大纲、电子课件、教学录像、例题及习题解答等，同时设有自我检测、自由讨论等功能，帮助学生进行自主学习和自我评价，并通过这种互动、探究的学习过程，提高学生的学习效率，提升学习效果。
同时针对信号处理课程群理论性较强，较抽象难懂的特点，利用Matlab和Labview等工具，构建可视化GUI演示系统，通过交互式演示，帮助学生更好地理解信号处理课程群中抽象的概念、原理及分析方法。目前，我们已初步完成基于Matlab的信号处理课程群GUI演示系统[4]，包括信号的基本运算、连续信号的卷积积分运算、离散信号的卷积和运算、连续时间及离散时间线性时不变系统分析、采样定理、周期信号的傅里叶级数展开、滤波器设计等内容。同时我们利用Labview实现了信号处理虚拟实验系统，主要包括基本信号的产生、信号的运算、采样定理、图像处理、声音采集以及滤波器设计等信号处理课程相关的实验。[5]
（三）基于“讲、读、议、练”对分课堂的教学模式建设
“讲、读、议、练”对分课堂教学模式，是在“读、议、练”教学模式[6] [7]的基础上，根据学生的实际情况进行了改进，将“读、议、练”放在教师的“讲”之后，采取对分课堂的形式[8]，以教师为主导，以学生为主体，强调学生对知识的内化和吸收，将课堂的一部分时间分给学生进行讨论，构建有利于学生自主学习和师生互动的教学模式，把教师课堂教学和学生课外自主学习有机结合，培养和增强学生学习的自主性和探究性，提高学生对课程学习的投入时间。
在“讲、读、议、练”对分课堂教学模式中，首先教师按照课程大纲和课程进度的安排，采取多媒体课件与板书相结合的方式，对课程的相关知识点内容和重点进行讲解，以理清知识体系为主，侧重对重点难点的讲解。教师完成讲授以后，将与所讲授课程内容相关的阅读材料告知学生，并指导学生进行有效阅读。“读”还包括借助现有的MOOC平台，如Coursera、Udacity、EDX等平台；以及5-10分钟内就一个知识点进行针对性讲解的音频或视频，即微课；另外还有一些微视频，如TED、Khan、MITX等网站提供的微视频等。这些新的教学平台和手段，都可以让学生在“读”的阶段去进一步接触和消化教师所讲的知识点。在学生“读”的基础上，将学生按一定的人数进行分组，开展课堂讨论，通过抽签的方式确定一组学生进行讲解，其他各组学生进行提问，由学生相互讨论解答一些问题，其他共同的问题则由教师给出解答，进行生生互动、师生互动。最后是“练”，包括课堂练习如口头回答和书面练习，以及课后练习如实验操作和综合性作业，撰写读书报告等。
（四）信号处理课程群的实践教学体系建设
根据为学生规划的工程项目以及具体的工程技术要求，根据课程群内课程的特点，建立系统贯穿的多层次实践教学体系，有目的的设计各层次的实践教学内容，使学生能力的培养有一个循序渐进的过程，逐步达到工程基础知识、个人能力、人际团队能力和工程系统能力四个层面的锻炼目标。
信号处理课程群包括信号与系统、数字信号处理、DSP原理及应用、数字图像处理课程，除此之外，实践体系还把学科竞赛、学生开放实验室项目、短学期的课程设计包括进来，根据课程特点，将整个体系分成三个层次：第一层次为工程认知训练层，第二层次为综合技能训练层，第三个层次为创新训练层。对于工程认知训练层，合理设计验证性试验项目，增大设计性试验项目比例，如信号的基本运算、采样定理等；综合技能训练层的实践教学内容是整个工程项目的核心组成部分，在教学环节设计上充分利用好两周时间的短学期做好课程设计，进行图像处理、语音处理等综合性的实验，积极组织学生申请学生开放实验项目，系统规划信号处理类课程的实践教学内容；创新训练层是学生个人能力、工程意识、人际团队能力以及创新能力培养的最终体现，因此其重点落在学生综合素质的培养上，使学生能利用所学过的信号处理课程群的知识，运用创新性思维，解决实际生产生活应用中所出现的问题。
三、信号处理课程群建设的特色之处
（一）课程体系优化
在确保课程群体系完整性和系统性的同时，以培养学生的分析应用能力为目标，从信号处理基本内容出发，协调各门课程的教学内容与重点，实现课程体系的优化，充分体现课程群的相关性和整合性。
（二）理论问题可视化
通过网络教学平台、GUI演示系统、虚拟实验室建设，将信号处理类课程群学习中理论性较强、数学推导较多的问题可视化、形象化，提高学生对这些问题的理解和掌握，调动学生学习积极性和主动性。
（三）教学模式多样化
通过“讲、读、议、练”对分课堂的教学模式，借助MOOC、微课、微视频平台，引导学生主动参与、独立思考，鼓励学生自主学习，培养学生的钻研问题和探究创新的兴趣和能力。
（四）实践教学体系工程化
建立完善的、阶梯式前进的、符合工程素质与创新能力培养规律的实践教学体系，形成完整的实践技能培养链条，规划实践教学内容，改变实践教学内容，为学生工程素质、创新能力培养建立良好的实践教学平台。
四、总结
本文通过信号处理课程群的建设与探索，完善了信号处理课程群的课程体系建设，解决了现有课程教学中各课程彼此割裂、部分内容相互重叠的问题；通过网络教学平台、虚拟实验室建设，解决学生在信号处理类课程学习中因理论性较强、数学推导较多而使学生学习的积极性和主动性不够的问题；通过“讲、读、议、练”的教学模式，利用MOOC、微课、微视频等平台，解决目前课程教学中以教师为主体、采用课堂讲授这一单一教学组织方式的问题，引导学生主动参与、独立思考，培养学生的自主学习、钻研问题、探究创新的兴趣和能力；通过建立完善的、阶梯式前进的、符合工程素质与创新能力培养规律的实践教学体系，解决课程之间实践环节脱节、没有形成完整的实践技能培养链条、不利于培养工程意识的问题。
[ 注 释 ]
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