一个新的带限信号高频重建正则外推算法(Ⅰ)

本文提出了一个新的带限（空间受限）信号的外推算法，给出了选择正则化参数的新方法，克服了文献[2-3]中凭经验选择正则化参数的缺点，而且计算量和存贮量都大大低于[2-3]中提出的外推算法，计算机模拟的结果表明，本文提出的外推算法有良好的应用前景。     

一个新的带限信号高频重建正则外推算法(Ⅲ)

本文在[1，2]的基础上，通过离散Fourier变换，给出了一个高频重建正则外推算法。该算法能够较好地抑制噪音干扰。其计算量和存储量较小，给出了一个计算正则参数的新方法，证明了算法的收敛性，计算机实验结果表明，该方法有良好的应用前景。     

一维带限信号正则外推的快速算法

本文给出用离散正则化方法进行一维带限信号外推的快速算法,其基本思想是将正则化方法与离散Fourier变换(DFT)结合起来,而正则参数的选取则基于偏差原理和作者提出的三阶收敛算法来实现.这样,可将计算量由原米的O(n3/3)量级减少到O(12n2)量级(当采样点n为偶数时)乃至O(12/2nlog2n/2)量级(当n=2*,p为正整数时),分析和数值试验表明,新算法具有快速、稳定和抑制高频噪音干扰等优点.     

二维带限信号正则重构和外推的快速算法

本文给出用离散正则化方法进行二维带限信号重构和外推的快速算法.其基本思想是将正则化方法与快速Fourier变换(FFT)结合起来,而正则参数的选取则基于偏差原理和作者提出的三阶收敛算法来实现,并进行数值了模拟.计算结果表明本文给出的新算法具有快速、稳定和抑制高频噪音干扰等优点.     

带限信号高频重建的正则外推算法

本文提出了一种超分辨处理或高频重建的数字方法。这种递推正则算法是基于二次形式受限的最小二乘技术,能够在算法中对图象信号附加各种限制和先验信息,抑制噪声干扰,且计算的复杂性较低。本文给出了递推算法,收敛性证明和计算机实验结果。     

带限信号外推问题新的解析解

本文给出能量有限带限信号外推问题新的解析解，它比长球波函数展开法更为在于新的解析解公式，给出了相应的算法和稳定性判据。     

带限信号外推问题新的解析解

本文给出能量有限带限信号外推问题新的解析解,它比长球波函数展开法更为简单。基于新的解析解公式,给出了相应的算法和稳定性判据。     

一个新的带限信号高频重建正则外推算法(Ⅱ)

本文提出一种新的高频重建的数字方法。这方法是将问题用傅里叶变换变到频域里，然后用Tikhonov正则化方法求问题正则解，最后用傅里叶反变换变回来。它能充分利用卷积型积分方程的特点，能对信号附加各种限制和先验信息，能抑制干扰且计算复杂较低。本文给出算法，证明了收敛性，给出了计算机实验结果。     

基于交替投影神经网络的带限信号外推算法

本文通过对频带受限数字信号的离散傅立叶变换特性的研究,引进了交替投影神经网络,并将其应用范围从实数域拓广到复数域,且给出了在复数域仍然成立的若干结论.运用这些结论,在对网络噪声抑制、网络收敛速度及待外推信号因截断而造成频谱严重外泄等问题的分析与讨论的基础上,提出了一种基于交替投影神经网络的外推算法.仿真实验表明该方法是行之有效的.另外,该算法对频谱外推同样适用;由于它采用全互连神经网络结构,易于并行计算和VLSI实现,从而可满足军事上实时处理的需要.     

基于富里哀变换的带限信号外推算法

本文提出一种直接基于富里哀变换的带限信号外推新算法: FFT迭代算法。它在外推性能和谱估值方面比以往的方法好。由于采用了FFT和收敛加速因子,它是一种实用的算法。数值例子表明,对有噪声数据而言,FFT迭代算法是一种有效的外推算法。     

A Fast Convergence Algorithm for Band-Limited Extrapolation by Sampling

In this paper, an algorithm for band-limited extrapolation is presented. This uses Shannon's sampling theorem and Fourier series. Error analysis is given by proof. The convergence rate is much faster than that of the Papoulis-Gerchberg algorithm. The procedure of the fast convergence algorithm is described in detail. The result is demonstrated by numerical examples.     

依频谱模重构信号的一种修正松弛迭代算法

本文对一定条件下的有限长序列，依频谱模重建整个信号的问题提出了一种修正的松弛迭代算法，该算法充分利用了迭代过程中的前几次信息，并在算法不收敛的情况下采取人工扰动的方法，从而使算法收敛，计算机模拟结果表明，该算法收敛快，精度高，是一种行之有效的算法。     

重构小波系数的分段三次样条播值新算法

利用小波变换模极大值原理对信号去噪之后,如何由保留下来的模极大值点恢复出满意的重构信号,是一个重要课题。本文首先分析模极大值与小波系数之间的内在关系,提出了模极大值实际上是小波系数在特定意义下的离散采样;然后给出了一种对模极大值进行预处理的方法,由此得到了一组新的伪模极大值序列;利用这组伪模极大值序列,提出了一种新的重构小波系数的分段三次样条播值（ＰＣＳＩ）新算法,该算法程序简单,易实现,克服了交替投影（ＡＰ）法计算量大、程序复杂等缺点;最后给出一个应用实例,实验结果表明,与经典的交替投影法相比,本文提出的ＰＣＳＩ算法可获得更高的重构信号信噪比增益和更小的相对均方误差,它是一种实际、有效的算法。     

一种语音信号重建算法

为了减轻因信包丢失而造成的语音失真,提出了一种基于双边线性预测的信包丢失隐藏算法。这种方法利用丢失信包的前一信包或邻接信包(在后一信包可获得的情况下)预测丢失信包,通过线性加权双边线性预测的样点获得最终的重建信号,使用重叠相加和幅度调整操作平滑重建信号和真实信号之间的边界。经过非正式试听和ITU-T P.862协议所推荐的PESQ算法测试,该算法的重建语音信号质量与其他四种流行重建算法相比,有了较为明显的改善。