脉冲噪声环境下基于分数低阶循环相关的自适应时延估计方法

以α稳定分布作为噪声模型，研究了非高斯噪声对传统的二阶循环统计量的影响，提出了分数低阶循环相关的概念，研究并证明了其性质，对传统意义上的二阶循环统计量进行了广义化，并在此基础上结合自适应技术提出了一种基于分数低阶循环相关的自适应时延估计方法。计算机模拟表明，该方法可有效估计高斯噪声和脉冲噪声条件下的时变和非时变时延值，其性能不仅优于基于二阶循环相关的自适应时延估计算法，而且优于最小平均P范数（LMP）自适应时延估计方法。     

基于Borel测度峰值判定的欠定混合盲语音信号分离

简要介绍稳定分布的特征函数及其Borel测度表示,给出了Borel测度的估计方法,并利用Borel测度的峰值确定混合矩阵的基矢量,从而可以确定各个独立分量,实现信号的盲分离。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶Alpha稳定分布噪声条件下具有良好韧性的独立分量分析与盲源分离方法,在盲语音混合信号的分离应用中也得到了很好的效果。     

α稳定分布噪声环境下DLMP算法的收敛特性分析

本文给出了分数低阶统计量的一个定理,对DLMP算法的收敛性进行了数学分析和理论证明.包括:DLMP算法代价函数的收敛性证明以及DLMP算法步长因子μ值的选取分析.当p=2时,DLMP算法的代价函数,算法估计结果的无偏性以及算法的步长因子μ值的选取范围均与基于二阶统计量的DLMS算法保持了统一.证明了DLMP算法为DLMS算法在α(1＜α≤2)稳定分布噪声环境下的推广.     

脉冲噪声环境下一种韧性的时延与 多普勒频移联合估计法

由于α稳定分布噪声会降低基于二阶循环统计量的传统方法的性能,本文基于分数低阶统计量理论提出p阶循环相关的概念并给出相应性质及证明,在此基础上对已有的循环模糊函数进行了广义化.计算机仿真表明,这种广义的循环模糊函数能够在高斯和α稳定分布噪声条件下有效地联合估计时延和多普勒频移,其性能不仅优于基于二阶循环相关的CCA(循环模糊函数)法,也优于FLOAF(分数低阶模糊函数)法,是韧性的、具有更广泛应用意义的方法.     

脉冲噪声环境下宽带循环平稳信号DOA估计算法

针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。     

视觉P300脑机接口中的SOA扰动现象

异步操控性是脑机接口走向实际应用的关键技术之一.其关键点在于寻找一种可有效区分脑机接口工作状态和空闲状态的指标.建立了针对P300脑机接口的刺激起始异步(SOA)扰动模型,在仿真实验和实测数据中观察到SOA扰动谱线,并根据所提出的模型给出了合理解释.研究了SOA扰动的频域特性,结果表明,当SOA位于220 ms附近时,SOA扰动的强度最大,而当SOA低于150 ms时,SOA扰动强度将急剧减小.同时SOA扰动所具有的锁相性使得可以通过时域相干平均法进一步提高信噪比.SOA扰动可作为脑机接口处于工作状态的标志,为异步脑机接口的实现提供了一种新的研究思路.     

基于静息态fMRI低频振幅的首发抑郁症与功能脑区关联研究

利用功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)技术,研究静息态下首发抑郁症患者脑功能的改变。 采用Siemens3.0T磁共振仪对5名首发抑郁症患者和1名性别年龄相仿的正常对照志愿者进行 静息态fMRI采集,采用低频振幅（Amplitude of low frequency fluctuation, ALFF）的 方 法分析数据,进行双样本t检验后分析静息态脑功能的差异。结果发现,抑郁症组大脑 左侧小脑6区、左侧颞下回、双侧尾状核、右侧舌回、左侧眶部额上回、右侧中央沟盖、右 侧前扣带和旁扣带脑回、右侧额中回、右侧岛盖部额下回、右侧补充运动区、左侧顶上回、 右侧中央后回、右侧背外侧额上回ALFF降低。首发抑郁症患者大脑的额叶、颞叶、扣带回及 尾状核等位置存在功能异常,这些区域的异常与情绪、认知、记忆等领域有关,与抑郁症息 息相关。     

Demons非刚性配准算法拓扑保持性的研究

在基于配准的图像分割应用中, 拓扑保持性是非刚性图像配准算法的一个重要约束. 本文从矢量场特性出发, 分析了Demons非刚性图像配准算法导致目标拓扑改变时变形场的特点. 根据变形场特点与其雅可比行列式之间的关系, 给出了校正该算法拓扑保持性的方法. 实验表明, 改进后的变形场具有了拓扑保持性.     

基于信号投影能量特征的脑电意识动态分类

针对脑电意识任务动态分类问题,本文提出了一种基于投影能量的特征提取方法来提取反映不同思维状态的脑电特征,并结合信息累积后验贝叶斯方法进行分类以提高脑-机接口系统的分类正确率。该方法通过使两类信号在投影基上的平均投影能量比达到极值,从而达到提高脑电信号分类准确度的作用。实验结果表明两个运动想象数据集上的最大正确率都达到90%左右,最大分类准确率、kappa系数和最大互信息等评价指标的比较也表明该方法能够有效提高BCI系统的性能,具有较好的实用性。     

基于FRFT的双基地MIMO雷达多普勒频率和收发角联合估计新方法

提出了一种新的双基地MIMO雷达系统中参数联合估计方法.首先提出了一个新的双基地MIMO雷达阵列信号模型,利用分数阶傅里叶变换能量聚集特性对多普勒频率的初始频率和调频率进行联合估计.然后,在分数阶傅里叶变换域内构造2个子阵,采用FRFT-MUSIC算法和FRFT-ESPRIT算法实现了收发角的联合估计.仿真实验表明,本算法在低信噪比时同样具有较好的性能.