基于FPGA的测风激光雷达功率谱估计系统设计

为了从测风激光雷达回波信号中获il取i大气径i向风速信息，本文设计了一套基于FPGA的测风激光雷达功率谱估计系统。系统采用14位250MSPS的AD芯片进行高速采样，以X部触发、数据存储、功率谱估计以及数据通信等系列功能。通过对系统进行功能仿真和实验验证，对比分析出其功率谱估计与MATLAB计算结果最大相对误差在10-4量级，验证了本系统设计的正确性和可靠性。     

一种改进的最小统计噪声功率谱估计算法

噪声功率谱估计是语音增强系统中的一个重要部分。基于Martin提出的最小统计噪声功率谱估计算法（MS）提出了一种改进的噪声功率谱估计算法。实验结果表明算法能够较好跟踪噪声谱的变化,提高噪声功率谱估计的准确性,改善增强后语音的质量。     

互功率谱参数谱估计的矩估计方法

互功率谱估计量谱估计领域里一个重霜分支。传统的互谱估计由于存在着谱估计方差大，谱分辨率低，谱窗泄漏及频率混叠等诸多弊病而极大地限制了它的应用，针对这一问题，本文首先从理论上证明了互相关函数的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程，并在此基础上提出了互功率谱的矩估计方法，文中还给出该方法的仿真实验结果。     

Matlab在现代功率谱估计中的应用

介绍几种典型的现代功率谱估计模型的公式表达．并用Matlab实现功率谱估计的方法。     

AR模型功率谱估计及Matlab实现

功率谱估计是分析随机信号的一种重要方法,是信息学科的研究热点。文章介绍了现代功率谱估计中AR模型参数的几种典型求解算法,并借助MATLAB平台对各种算法的功率谱进行仿真。     

现代功率谱估计在设备故障诊断应用

功率谱估计能给出被分析对象的能量随频率的分布情况,是信号处理中一个重要分支.参数模型法将信号看成是一个随机输入序列通过一个线性系统的输出,通过建立模型来估计信号的功率谱,有明显的物理意义,已经成为现代谱估计的重要方法,在对设备进行故障诊断中起了重要的作用.     

分数低阶α稳定分布的功率谱估计新方法

传统的α稳定分布噪声下信号功率谱估计方法有两种,分别为共变谱估计与协方差谱估计。这两种谱估计方法都是以自相关这个二阶矩作为频域分析对象,而自相关是个损失了信号中相位的信息,不能用于时频域分析。针对这一问题,提出了一种新的分数低阶功率谱估计方法,计算机仿真结果表明,与现有方法相比,该新方法不仅在进行分数低阶功率谱估计时具有更优良的性能,而且可进一步应用于时频域分析,具有更广泛的应用价值。     

基于有限长序列分析的Welch法谱估计研究

研究功率谱估计,为提高谱的性能,Welch法是经典谱估计中性能较好且在实践中得到广泛应用的方法.通过分析影响有限长序列傅里叶变换性能的因素(包括离散傅里叶变换的长度和窗函数类型及其长度),根据上述因素对Welch法谱估计性能的影响,得到参数选择的一般原则,为实验参数选择提供依据.用仿真信号以及实际语音信号进行仿真分析,实验结果表明,Welch参数选择方法可以得到较理想的谱估计性能.     

1 1/2三维谱估计在直升机声信号特征提取中的应用

提出一种基于11/2维谱估计的直升机声信号低频线谱特征提取方法.11/2维谱是高阶谱的一个特例,它具有几个特殊的性质,这些性质使其能抑制高斯噪声、加强谐波信号基频分量以及剔除非二次相位耦舍的谐波分量,因此在处理线谱估计问题时11/2维谱估计要比传统的功率谱估计方法具有更好的性能;同时与双谱估计等常用的高阶谱估计方法相比,11/2维谱估计大大简化了计算.通过对实测直升机噪声数据进行仿真,结果证明,将11/2维谱估计用于直升机声信号的特征提取可行、有效.     

基于BP神经网络的车型被动噪声识别技术

对基于BP神经网络的被动噪声车型识别系统作了研究，采用分组编码的遗传算法来优化神经网络的拓扑结构及学习参数，并通过功率谱估计的方法从车辆的噪声信号中提取目标的特征向量作为BP网络的有效输入，实现目标的自动识别。     

基于深度学习的二维人体姿态估计综述

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了极其优异的效果.从单人人体姿态估计、自顶向下的多人人体姿态估计和自底向上的多人人体姿态估计这3种主流的人体姿态估计方式,介绍近年来基于深度学习的二维人体姿态估计算法的发展,并讨论目前二维人体姿态估计所面临的困难和挑战.最后,对人体姿态估计未来的发展做出展望.     

无线传感网载波频率偏移估计方法的改进*

无线传感网的低功耗、低成本等特性,要求设备能在低信噪比环境下快速完成突发通信的载波频偏估计,保证数据传输的正确性,因而需要对低信噪比和大频偏范围的频偏估计算法进行研究。Fitz算法是较为经典的载波频率偏移估计方法,具有算法精确度高和估计信噪比门限低等优点,但此算法的频偏估计范围与精度之间呈反比关系,频偏估计范围越大,估计精度越低。针对Fitz算法进行改进,利用迭代的方法展开信号自相关相位,代入Fitz算法估计载波频偏,在保持Fitz算法精确度高和估计信噪比门限低优点的同时,将其估计范围扩大了M倍,M为最大     

改进的OFDM系统半盲信道估计算法

信道估计算法从先验信息的角度,可分为3类：基于参考信号的估计、盲估计和半盲估计。半盲估计是结合盲估计与基于训练序列估计这2种方法优点的信道估计算法。本文首先通过基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决的半盲信道算法得出信道的估计值,再定义一个置信度函数得出加权系数γ,使基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决估计算法有效结合起来,有效提高信道估计的精度。     

基于压缩感知的OQAM/OFDM系统POP方法信道估计

针对偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中成对训练序列(POP)法信道估计技术性能较差且受噪声影响较大的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)的POP信道估计方法.该方法将压缩感知技术应用于POP法信道估计之中,将传统的频域信道估计方法转化为时域信道估计方法,通过压缩感知技术准确地重构出时域信道信息,减少导频开销,提高频谱利用率,得到更好的信道估计性能.与传统的OQAM/OFDM系统的信道估计方法进行比较,仿真结果表明,所提的方法能够在使用较少的导频符号的同时得到更高的系统性能和信道估计精度.     

一种嵌入式软件项目估计方法

软件项目估计是CMM2级软件项目策划KPA的基础,是软件开发中的一个重要环节。合理的估计是保证软件项目符合预算和进度要求的前提条件。描述了基于CMM的软件估计的过程,介绍了一种基于嵌入式软件项目的估计方法,并结合具体实例对规模估计、工作量／成本估计、关键计算机资源估计和进度估计的内容进行了细致的阐述。该研究为有效地规划和管理嵌入式软件项目,制定合理可行的软件开发计划提供了有力的支持。     

Receding Horizon Estimation for Linear Discrete-time Systems with Multi-channel Observation Delays

This paper investigates the receding horizon state estimation for the linear discrete-time system with multi-channel observation delays. The receding horizon estimation is designed by the reorganized observation technique and the linear unbiased estimation method. The estimation gains are developed by solving a set of Riccati equations, and a stability result about the state estimation is shown. Finally, an example is given to illustrate the efficiency of the receding horizon state estimation.      

后向散射系数的贝叶斯估计

后向散射系数是合成孔径雷达图像中重要的物理参数.由于合成孔径雷达测量系统的噪声干扰和其他不确定因素影响使得测量数据往往不够精确,这就需要对测量数据进行合理估计.为了对后向散射系数做出准确合理的估计,文章将后向散射系数的先验知识考虑进去,给出了后向散射系数的三种贝叶斯估计算法.贝叶斯估计的关键是概率密度模型的选取.例中选用贝塔(Beta)分布作为先验概率密度模型,伽玛(Gamma)分布作为条件概率密度模型得到了合理的估计结果,并与最大似然估计(ML)算法进行了比较,比较结果表明在对后向散射系数的估计中,贝叶斯估计算法要明显优于最大似然估计算法.     

基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法

为了解决航空物联网信息采集领域RFID标签估算方法存在的估算精度和运算量之间的矛盾,以及标签读取过程随机性所导致的估算方法性能不稳定的问题,结合粗估计的快速、精估计的准确和二次估计算法性能的稳定性,提出一种基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法。首先,对帧时隙ALOHA算法标签读取过程进行建模,分析得出碰撞时隙中的平均标签数目和碰撞时隙所占比例之间的数学模型;然后,基于上述数学模型进行标签数目粗估计,评估粗估计值是否需要进行二次精估计。在二次精估计中,将粗估计值作为先验知识,采用基于先验知识的最大后验概率（MAP）估计算法提高估算准确度,相比原始后验概率估计算法的搜索范围可减少90%。仿真实验表明,基于粗精估计的RFID标签数目估算平均误差为3.8%,估算方法性能稳定性显著提高,运算量大幅下降,可有效地应用于航空物联网信息采集过程。     

Block motion estimation using adaptive modified two-bit transform

An adaptive modification to the two-bit transform-based low-complexity block motion estimation approach is proposed. Initially, video frames are converted into two-bit representations using the two-bit transform (2BT), and binary block-based motion estimation is performed using these two bit-planes. Modification to the original 2BT-based motion estimation scheme is introduced by conditional local or full searches using the mean absolute difference criterion to improve the initial motion estimation accuracy. The condition threshold is adaptively varied according to block detail using the block variance already computed for the 2BT process. Experimental results show that the proposed adaptive modified 2BT-based motion estimation technique can significantly improve peak signal-to-noise ratio performance compared with 2BT only motion estimation, and outperforms modified one-bit transform (1BT)-based motion estimation as well as modified 2BT-based motion estimation without adaptation at the same motion estimation cost. The main contribution of this work is to provide an adaptive decision on whether a modified search should be carried out after the low-complexity motion estimation process.     

基于分组误差的快速分数像素运动估计算法

H.264是最新一代的视频编码标准,它支持高精度分数像素运动估计。当在整数运动估计中采用快速算法后,分数像素的运动估计可能成为制约快速运动估计算法性能的瓶颈。根据匹配准则的目标函数在最优运动矢量的附近都是单调递增这一假设,提出一种基于分组误差的快速分数像素运动估计算法。实验结果表明该算法不但能够有效降低分数像素运动估计的计算量,而且还能保持较小的率失真性能损失。