基于源信号之间统计独立性的ICA方法的等价性研究

引入了基本ICA问题的发生模型；通过对基于源信号之间统计独立性的三种基本ICA方法(极大似然法、最大信息法和最小互信息法)的推导结果的对比，得出了这三种算法是完全等价的结论；并通过仿真实验。验证了这些算法的有效性。     

带约束的LMS—SCOT自适应时间延迟估计

提出了一种带约束条件的ＬＭＳ－ＳＣＯＴ自适应时延估计方法。这种方法以ＬＭＳ自适应信号处理技术为基础，利用平滑相干变换函数的自适应估计来确定时延估值，并且在自适应的迭代过程中加入了约束条件。给出了这种方法的原理，性能和计算机仿真的结果。理论和实践表明：这种方法在估计精度，抗干扰能力，收敛速度和计算复杂度四个方面均优于ＬＭＳ自适应时延估计。     

脉冲噪声环境中自适应阵列对信号的跟踪

以alpha稳定分布作为无线信道的噪声模型,基于分数低阶统计量理论采用子空间和近似最大似然的方法,利用整个时隙内的接收信号恢复出期望用户的发射字符。相对于二阶统计量的方法,该方法有更好的韧性和经济的计算量。     

基于小波包分解的铝电解阳极效应振动谱特征提取

阳极效应是铝电解过程中的一种常见现象，它的发生对整个电解系列产生很大影响。效应的发生影响了电解系列的各项技术指标，降低了铝的产量和质量，破坏了整个电解系列的平稳供电。参考Xue和Oye提出阳极效应检测方法，采用小波包与谱估计相结合的方法，对铝电解中阳极效应时阳极导杆振动信号进行小波包多层分解，以提取信号特定频段的频率特征。从仿真结果上看，此方法能较好地对阳极效应进行检测和定位，有利于更好地预测以及后期的系统实现。     

基于分数低阶统计量的盲多用户检测算法

多用户检测算法是抑制CDMA系统中多址干扰的重要手段,但广泛存在的非高斯信道噪声会降低以往的基于高斯噪声模型假设的算法性能.本文采用α稳定分布作为噪声模型,提出了基于分数低阶统计量的盲多用户检测算法,并对该算法进行了理论分析.仿真和分析表明,该算法具有很好的韧性,同时适用于高斯噪声和脉冲噪声环境.     

说话人识别研究综述

说话人识别是语音信号处理中的重要组成部分,是当前的研究热点之一。详细介绍了说话人识别的基本原理,从特征提取、模型训练和分类等几个方面就近年的主要研究情况进行综述和评价,并在此基础上探讨了研究难点和发展前景。