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1.
BCH分组码原理、实现及纠错性能分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
主要叙述了BCH(31,32)分组码的原理及其软件的实现,并在2ASK加性白高斯噪声信道上分析信噪比εbav/N0=2,3,4,5db条件下比特误码率Pe.试验结果表明BCH(31,21)对加性高斯白噪声信道中的随机差错具有明显的编码增益,且算法易于实现,目前,该方案已在高可靠性远程控制系统的数据传输中应用,并受到好评.  相似文献
2.
基于高阶统计量的信号分析与处理   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了信号分析与处理的一种新方法,即基于高阶统计量的方法,使用这种方法,可以同时获得信号的幅度信息和相位信息,并且通过理论分析与实验结果表明,高阶统计量能有效地解决客观存在的非高斯及非线性问题,是现代信号分析与处理研究的重要内容。  相似文献
3.
中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
图像去噪是指纹图像预处理中的重要内容,直接影响着指纹识别系统的准确率.结合中值滤波与小波去噪分别去除椒盐噪声和高斯噪声中的优势,提出了一种指纹图像混合去噪算法,并对其中的关键步骤进行了详细分析.仿真结果表明:相对于单一使用一种去噪方法,混合去噪算法能更有效地去除指纹图像中的椒盐和高斯混合噪声,获得了较好的峰值信噪比增益.  相似文献
4.
本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述。对现有的经典图像分割和识别方法进行了剖析,对比了使用不同边缘检测方法对理想情况下(未加噪声)的图像进行了液位识别和液面高度的提取,并对加入均值为零方差不同的高斯噪声的图像使用了同样的边缘检测方法进行液位识别和液面高度的提取。  相似文献
5.
拉格朗日乘子神经网络是一种适合于求解一般约束问题的神经网络。网络运行中附加动量项和引入逐渐衰减的高斯噪声。附加动量项方法能减少震荡时间,提高网络的收敛速度。高斯噪声能避免神经网络收敛于假吸引子,改善全局寻优能力。用该方法解决飞机总体参数优化问题。数值结果表明,算法的稳定性、全局寻优性、约束的满足程度好,同时拉氏乘子可以帮助进行最优设计结果的灵敏度分析。  相似文献
6.
针对滚动轴承故障振动信号易受高斯噪声影响的问题,从高阶统计量的理论入手,提出了由信号的高阶谱恢复功率谱.由恢复的功率谱提取故障特征信息的高阶统计量方法,建立了通过高阶谱恢复功率谱的数学模型,并对仿真数据和实测故障数据进行了分析.结果表明,利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特点,可实现高斯噪声下瞬态信号频率与功率谱的正确估计.与传统方法相比,本研究方法可以有效地提取滚动轴承故障特征,同时具有更高的分辨率.  相似文献
7.
李雪  江旻珊 《光学仪器》2018,40(1):28-38
图像清晰度评价函数是评价各类成像系统成像质量的一个关键函数,为找到合适的图像清晰度评价算法,采用MATLAB软件对16种适用于光学显微成像系统的清晰度评价函数进行仿真,定量分析了不同算法的灵敏度、单峰性、无偏性以及运算速度。实验表明:Laplacian函数具有较高的单峰性、无偏性和灵敏度;存在高斯噪声时,Brenner函数、Tenengrad函数和基于Prewitt算子的函数以及中值滤波-离散余弦函数稳定性好;而存在椒盐噪声时,Roberts函数综合性能最优。  相似文献
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