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该文针对通信系统中的干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的Volterra均衡器.区别于以往研究中采用最小均方误差准则估计Volterra核,本文采用最低误码率准则.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的窄带干扰下,匹配滤波器和基于最小均方误差准则的线性均衡器已失效,而基于最低误码率准则的Volterra均衡器仍能表现出良好的性能,也大大优于最小均方误差准则的Volterra均衡器;并且在计算复杂度与误码率性能的权衡中,奇次三阶Volterra均衡器更有实用价值. 相似文献
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针对三维扫描或三维重建获取的散乱点云数据曲面重建问题, 提出基于拉普拉斯规则化的高阶平滑算法。首先, 计算点云数据的包围盒并离散化得到体素空间; 其次, 在体素空间根据隐式曲面的梯度和点云位置、法向信息建立目标函数, 并通过对目标函数的拉普拉斯规则化达到控制重建曲面光顺效果的目的; 再次, 根据最优化原理将重建问题转换为一个稀疏线性方程组求解问题; 最后, 通过步进立方体算法得到重建曲面的三角网格表示。定性和定量的实验结果表明, 该方法重建曲面绘制效果和精确度优于常用的Poisson方法。 相似文献
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回声消除是提高通信中语音信号质量的关键技术。其主要难题是回声路径估计的自适应算法的控制逻辑。为了达到较好的回声消除效果,自适应滤波器需要在双端发音模式下缓慢更新或停止更新,而在其他模式快速学习。现有的双端发音检测算法没有考虑检测延时问题,使得滤波器在停止更新前已经发散,严重影响了回声消除的效果。针对该问题,在滤波器收敛时回声消除至少达到10 dB的假设前提下,对传统的能量比较法进行改进,提出低延时的解决方案。实验结果表明,该方法比相关比较法的检测延时减少了35毫秒以上。 相似文献
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针对最低误码率非线性均衡器的参数在线自适应学习问题,本文提出基于拟牛顿方法的快速自适应学习算法。采用Parzen窗函数方法估计误码率,通过设定切换条件,使参数学习在滑窗随机梯度法与滑窗拟牛顿法之间切换。这既增加了新算法的数值稳定性,又可提高收敛速度。通过对拟牛顿方法进行修改,还使新算法既可以在线自适应学习,也可用于高维参数的快速学习。仿真采用最低误码率非线性均衡器对通信系统进行干扰抑制和信道均衡,结果表明了新算法的高效性。 相似文献
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针对高效调制通信系统中带内干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的非线性几何特征均衡器,并用径向基函数神经网络来实现.为优化非线性均衡器的参数训练,本文构造了一种新的遗传随机梯度混合算法.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的窄带干扰下,匹配滤波器及线性均衡器已失效,而基于最低误码率准则的几何特征均衡器仍能表现出良好的性能,也大大优于基于最小均方误差准则的非线性均衡器. 相似文献
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