信源数量估计的可视化线性聚类方法

在通过传感器采集信源获得观测数据的过程中,估计信源的数量对源信号处理和观测数据分析起着非常重要的作用.为了确定稀疏信源的数量,本文提出了增强信号线性聚类特性的可视化估计方法.首先,利用短时傅里叶变换(STFT)把时域的观测信号变换成频域中的复频谱以增强观测数据的稀疏性;然后,建立一种角度余弦的相似性测度,以频谱实部分量...     

基于改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法

针对现有各种降噪方法存在的缺点,提出了一种改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法。该方法增加编码过程中对集合本身码长计算,降噪中自适应确定降噪阈值。通过仿真信号和实际某轴承故障信号降噪分析,结果表明所提方法可以有效消除噪声并尽可能保留有用信号成分,降噪后信号的信噪比高于VisuShrink降噪和BayesShrink降噪等方法。基于改进标准化最大似然估计的MDL降噪方法进一步完善了MDL降噪理论,提升了其降噪效果。     

基于广义特征子空间快速估计的语音增强算法

给出了一种基于迭代最小二乘并行计算进行广义特征矢量矩阵分解的语音增强算法．这种算法不需要假定噪声类型（白噪声或有色噪声），也无需话音的活动监测，以递推更新的方式实现含噪语音信号和噪声信号的同时对角化，弥补了其它子空间算法在收敛速度和收敛精度上的不足，仿真结果证明了本算法的有效性。     

基于过估计信源数的宽带弱信号源DOA估计

为改善MUSIC类DOA估计算法检测弱信源的性能,提出了一种利用过估计源个数和频域峰值统计信息检测宽带弱信号源的MUSIC类DOA估计算法(OSM)。该算法放宽了MUSIC类DOA估计算法过于依赖信源个数质量的限制,OSM把过估计的信源个数输入给MUSIC,提高了正确检测弱信源的概率,同时也增加了虚警概率,但虚假峰值随窄带的变化呈无规则分布。由PPNN和MNT把这一频率域信息引入到信源检测,抑制了虚假峰,提高了OSM的检测性能。其最小可检测信噪比较传统的MUSIC类DOA估计算法降低了6dB。当带宽较窄时,若信号平稳性较好,适当增加一次快拍的采样长度,可提高窄带数目,亦增加了OSM的稳定性。海上实验数据处理得到了和理论分析一致的结果,该数据处理结果也初步验证了OSM算法的良好检测性能。     

空间相关噪声下信源个数的聚类检测算法

针对空间相关噪声情况,利用两个独立阵列之间噪声不相关的特性,采用联合协方差矩阵的规范相关系数作为聚类特征,提出了一种基于模糊c均值聚类的信源个数检测方法.并详细分析了应用Fuzzy-c-Means(FCM)聚类算法进行信源个数检测的3个问题: 聚类的趋势、有效性和聚类中心的初始化.与经典算法相比,本文算法有较好的角度分辨力和检测性能.仿真结果证明了该方法的有效性和鲁棒性.     

基于空间特征的汽车阴影分割方法

利用阴影区域内的点与背景对应点颜色的比值大小,以及该点和汽车的空间位置关系以及汽车的形状有关的特征,提出一种新的基于空间特征的汽车阴影分割方法,该方法不仅适用于汽车与阴影颜色差别明显时的汽车阴影分割,在当两者颜色相近时,也能获得较好的分割效果。实验结果显示了该方法的有效性。     

基于临界特征值的MDL信源数欠估计分析方法

针对最小描述长度准则下的信源数欠估计问题,提出了一种基于临界特征值的欠估计分析方法,通过对信源数估计算法进行分析,给出了临界特征值的求解表达式及唯一性证明。相比现有方法,临界特征值方法可对不同漏检数下的欠估计边界进行预测,并评估阵列参数对信源数估计性能的影响。为解决大漏检数下的临界特征值的求解复杂问题,提出了一种近似方法,分析了近似误差的影响因素。仿真数值实验结果表明,临界特征值方法可准确描述算法在不同漏检数下的欠估计边界,为基于信息论准则的信源数估计算法提供了一种新的具有普适性的分析手段。     

基于最小模方法的相干源方位估计

采用最小模算法对于空间非相干信号有很好的分辨效果.本文详细地介绍了最小模方法的原理,并通过仿真指出了最小模算法对空间相干信号难以区分的缺点.为此本文提出了一种有效的解决方案,采用空间平滑处理来去除信号的空间相干效应,通过仿真证明了算法的有效性.     

基于波束特征值分析的单双目标分辨技术方法

目标源数估计是基于特征值分析的高分辨谱估计技术中用来划分信号子空间和噪声子空间的关键步骤,现有的估计方法可以工作的最低信噪比大约在0dB左右。通过分析直线阵空间功率谱以及相关函数,给出了波束特征值的概念,并说明了波束特征值是由直线阵阵列流形所决定的,利用这一规律设计了波束特征值分辨波束内多目标的方法,可以在波束内分辨单、双目标,通过仿真分析说明可以在-10dB信噪比条件下工作。     

一类广义Petersen图的(2,1)-全标号

图G=(V,E)的一个k-(2,1)-全标号定义为从集合V(G)∪E(G)到{0,1,2,…,k}的映射,使得任意两个相邻的点和相邻的边得到不同的标号,且任一对相关联的点和边得到的标号的差绝对值至少为2.G的(2,1)-全标号数是G的所有k-(2,1)-全标号中的最小的k值.得到了一类广义Petersen图的(2,1)-全标号数.     

新型钌联吡啶配合物光电性能研究进展

钌（Ⅱ）三联吡啶配合物及其衍生物的广泛而深入的研究,已经促进了纯粹与应用化学多个分支学科的发展,特别是在光化学、光物理、电化学、光致电化学、化学荧光、电子荧光、电子和能量转移及非线性光学等领域钌（Ⅱ）三联吡啶配合物扮演着重要的角色,并将其应用于物质的定性与定量分析和分子标定。本文我们从调研国内外有关研究出发,结合理论和研究开发技术等方面,总结了当前钌（Ⅱ）三联吡啶配合物及其衍生物的性质、用途及研究状况。     

空调系统能效指标探讨

针对目前空调系统中各种能效指标表示符号不一致的现象,分析能效比理论极限,并对各种能效指标进行比较,进而使不同能效指标的概念及应用逐渐清晰化。     

基于矩阵平滑改进的稳健Capon波束形成的功率估计

回顾了对角加载波束形成的研究历程,提出了一种改进稳健Capon波束形成（RCB）算法。该方法在计算过程中,加入了矩阵平滑及将加权向量向信干子空间投影的步骤,提高了对相干信号的分辨能力以及低信噪比条件下信号功率的估计能力。仿真结果表明该方法能够分辨相干信号,功率估计较为准确,并且在输入信噪比为-10dB的时候,降低旁瓣15dB～20dB：当信源估计个数大于实际个数的时候依然有效。     

MVDR自适应波束形成技术在水声中的研究进展

高分辨波束形成器比常规波束形成具有更好的方位分辨力与干扰抑制能力。该波束形成器能够提高阵列输出信干噪比,从而提高声呐的探测性能。与多重信号分类、旋转不变子空间等方法相比,最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成器输出真实反映了观察方向的信号功率,同时可提供波束时间序列做后置处理,在水声阵列处理领域得到了快速发展和深入研究。对高分辨MVDR技术在水声阵列处理中的研究进展进行了回顾,重点介绍了其宽带处理、稳健性、运动补偿、解相干等国内外的研究热点和最新成果,同时给出其在各种水声阵列处理领域的应用前景。     

混合高斯参数估计的两种EM算法比较

混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM算法性能受迭代初值设置影响大,且不能对模型阶数做出估计。一种名为贪婪EM的改进算法可以克服这两个缺点,获得更为准确的模型参数估计,但其运算量一般会远大于前者。本文对这两种EM算法进行综合研究,深入挖掘两者之间的关系,并基于相同的数值仿真实例,直观地演示比较两者的性能差异。     

基于协方差矩阵Toeplitz重构的MUSIC算法的波达方位估计方法

针对传统波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题,文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹（Toeplitz）矩阵重构的多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）算法的波达方位估计方法。该方法首先根据阵列接收数据的协方差矩阵及其翻转矩阵来构造新协方差矩阵,并利用新协方差矩阵构造Toeplitz矩阵,然后对其进行特征值分解,得到Toeplitz矩阵的噪声子空间,利用噪声子空间求出信号空间谱,通过谱峰搜索估计入射信号的方位角。文中方法拓展了阵列孔径,增加了可估计相干信号的数量,提升了方位估计的性能,提高了阵列的空间分辨率。仿真和湖上实验数据处理结果表明,文中方法可估计出更多的相干信号,而且在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小时仍然具有良好的方位估计性能。     

监控作业中信号检察反应时间与信源数量关系的研究

通过模拟实验,考察了采用多个仪表显示的监控作业中信号检察反应时间与信源数量的关系。信源数量的变化范围为2-8个同时呈现的仪表,每种实验条件下的监控作业持续80min,等分为4个时间段,每个时间段为20min。实验结果表明：信源数量对信号检察反应时间有明显影响,随着信源数量的增加,反应时间也随之延长;信源数量与时间段之间存在着显的交互作用,信源数量越多,各时间段之间的差异也越大。