一种基于噪声功率估计的MC-CDMA信道估计算法

LS信道估计算法计算量小,实现简单,但受噪声的影响信道估计精度低.提出一种LS信道估计改进算法,利用MC-CDMA中闲置的虚载波对信道噪声功率进行估计,通过将LS信道估计的时域响应限制在循环前缀长度内,并进一步利用估计出的信道噪声功率,设置门限值忽略LS信道时域响应在循环前缀长度内的噪声分量和无效径响应,显著提高了信道估计精度.该算法运算量小,实现简单,信道估计精度高,仿真结果验证了算法的有效性.     

四元数和超复数在加性高斯噪声背景下二维谐波频率估计中的应用

针对二维谐波频率估计中的分维配对问题,首先对一般二维谐波信号模型进行变换,构造了符合四元数结构的新的信号模型.并根据该模型利用特殊的四阶累积量切片分析了加性高斯有色噪声中二维谐波频率估计及联合Hamilton四元数和超复数在二维谐波频率估计中的应用前景.此方法避免了在复数模型的二维谐波频率估计中构造复杂的增广矩阵问题,并从根本上解决了通过分维求取频率之后,频率配对中所有可能产生的错误频率对以及有可能产生的两维频率估计精度的不平衡性这两大难题.仿真实验验证了该算法的有效性.     

四元数和超复数在加性高斯噪声背景下二维谐波频率估计中的应用

针对二维谐波频率估计中的分维配对问题,首先对一般二维谐波信号模型进行变换, 构造了符合四元数结构的新的信号模型。并根据该模型利用特殊的四阶累积量切片分析了加性高斯有色噪声中二维谐波频率估计及联合Hamilton四元数和超复数在二维谐波频率估计中的应用前景。此方法避免了在复数模型的二维谐波频率估计中构造复杂的增广矩阵问题, 并从根本上解决了通过分维求取频率之后,频率配对中所有可能产生的错误频率对以及有可能产生的两维频率估计精度的不平衡性这两大难题。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于小波系数统计的非高斯噪声背景下语音流检测

在实际生活中,非高斯噪声很普遍,对信号的影响也很大,是语音信号处理中的难题.大部分强噪声信号都是非高斯的,在强噪声背景下,由于语音信号受到较大的干扰,甚至被噪声淹没,传统的基于短时的能量、过零率、相关以及平均幅度差等检测算法效果都不理想.根据小波变换的特性和语音时域信号的分布特征,提出了一种非高斯噪声背景下语音流检测算法.对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特征,提取它们的不同特征,从而进行了语音流检测.大量实验表明该算法具有较高的检出率和较低的误检率,可以消除噪声的影响实时处理语音信号.该算法有一定的创新性,在处理非高斯噪音方面很有实用性.     

基于环境判别学习的高噪声命令语音识别系统

介绍了一种环境特征判别学习的Robust语音识别方法，该方法基于最小分类错误准则利用梯度下降法迭代地学习环境特征，实现了高噪声背景下命令语音识别系统。在不同级别背景噪声下，分别进行了有关信噪比、基本精度、抗噪能力以及系统对环境改变的适应性等实验。实验结果表明，系统在较高噪声背景下，有很好的识别效果，基本可满足应用领域的需要。     

基于独立分量分析的电力线物联网去噪

为了降低电力线物联网通信中的噪声影响,使用松弛因子对盲源信号处理中的鲁棒性独立分量分析算法进行优化,并应用于电力线物联网中。通信接收端采用多路接收信号,使用预白化矩阵降低各路信号之间的相关性之后,再利用基于松弛因子优化的鲁棒性独立分量分析算法计算出分离矩阵,对多路信号分离,并通过判决从分离出的信号中找到传输的数据信号。通过对电力线环境建模仿真,实验结果表明,将此优化的算法应用于电力线物联网中可有效去除噪声,去噪后比去噪前信号的信噪比提高了2倍,且相比于直接应用鲁棒性独立分量分析算法,使用松弛因子优化后的算法使得去噪过程中不会出现算法不收敛的情况。     

宽可调电压范围的交直流精密电源

详述了电源的主电路拓扑结构及其控制策略,分析了常规电路存在的驱动信号不正常和输出电压削顶的问题,分别给出了限定驱动信号占空比和提高三角波对称性的解决措施.针对宽电压范围和交直流两用的应用特点,提出了两级开关电源联动调节的方案,即根据不同幅值的电压输出改变相应的前级母线电压.理论分析了在中小幅值输出时该方案对减小输出纹波是可行的,并结合数字控制方法设计了两级的联动配合调节.通过了一台试验样机验证了上述设计和分析.电路试验结果表明所提出方法对提高电源性能效果显著,切实可行.     

便携式电网噪声模拟装置

介绍了一种新型的模拟电网噪声的设备 ,该设备性能可靠、体积小、操作方便 ,能模拟产生规定幅值和脉宽的电网噪声 ,适合现场应用。     

基于FPGA的精确时钟同步方法

为实现分布式系统高精度同步数据采集和控制的实时性要求，提出了一种基于工业以太网的分布式控制系统时钟硬件同步方法.基于高速数字逻辑硬件方法解析IEEE1588时间同步协议，采用硬件描述语言（VHDL）和现场可编程逻辑门阵列（FPGA）设计时间戳截获、晶振频率补偿、时钟同步算法等模块，为嵌入式实时控制系统构架高精度的硬件时钟同步方案，该方法解决了传统的基于嵌入式软件的时钟同步方案中时间戳不稳定、同步精度低等问题.对基于工业以太网的分布式控制系统进行了动态测试验证，实际测试数据表明系统各节点达到了亚微秒级的时钟同步精度，长期运行结果验证了系统同步精度的稳定性.     

基于精细积分的瞬态渗流场模拟

为克服瞬态渗流场有限元计算中时间差分方法迭代不稳定、计算精度低等缺点,将精细积分方法和有限元法相结合,提出瞬态渗流场分析的精细积分有限元法,在瞬态渗流场的有限元计算中采用精细积分法进行时间积分.该算法具有良好的数值稳定性,较快的收敛速度和较高的计算精度.数值算例检验了该方法的有效性.     

基于背景减法的游泳者检测

针对游泳池监视系列图像中的游泳者进行检测,提出了基于背景减法的游泳者溺水检测方法.该方法通过架设在泳池内的固定摄像机获得连续视频监视图像,采用独立混合高斯模型描述每一被观察的像素,建立自适应背景模型并实时更新.前景目标检出后,对所得前景图像进行阴影检测和噪音去除,使得检测结果更加理想,为目标分类打好基础.实验结果表明,该方法能准确的检测出游泳者并有效的去除阴影部分.     

基于点检测的脉冲噪声中值滤波算法

提出了一种基于噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过灰度变化率设置阈值判别脉冲噪声点,并将脉冲噪声点信息记录到与图像对应的噪声记录数组中.滤波过程中,根据噪声记录数组的信息,剔除噪声点周围的其它噪声点的灰度信息,使噪声点的灰度值得到较好的还原.该算法与标准中值滤波算法相比,能在滤出脉冲噪声的同时,较好地保留图像的细节信息.     

基于第三方渠道的精准营销优势研究

基于精准营销和第三方渠道的思想,提出了在特定情况下建立第三方渠道,可以充分发挥精准营销的优势。然后,建立基于第三方渠道的精准营销优势模型,并从策划者、合作者、消费者3个角度联合分析。     

基于极大似然估计的最优航迹融合方法

提出了一种航迹融合方法，在建立航迹融合数学模型的基础上，推导出了基于极大似然估计准则的航迹融合方法。该方法利用两种不同类型的传感器信息进行航迹融合，并且考虑了两传感器间的相关特性，它在极大似然估计准则下被认为是最优的航迹融合方法。最后给出了不同仿真条件下该航迹融合方法的仿真结果，从仿真结果可以看出，融合后的精度优于任何单一传感器的精度，并且融合间隔越小精度改善越明显，说明了该方法具有较高的融合精度，是可行和有效的。     

基于多级维纳滤波器的信源参数估计

为了解决传统的MUSIC算法需要计算相关函数并对其进行特征值分解或奇异值分解而导致的计算量增加问题,本文基于多级维纳滤波器快速子空间分解方法,分别在远场环境和近场环境中对信源参数进行了有效估计,并提出在一定条件下,可以采用该方法代替对相关函数的计算和分解。该方法计算量小,特别是在阵元数和快拍数较多的情况下优势更加明显。仿真实验证明了该方法的有效性。     

Study of speech enhancement in the background of ship-radiated noise

Spectral subtraction is wildly used in speech enhancement. But it is not always available in the ship working environment because of the fact that it is hard to discriminate the speech duration with the ship noise. So, in this paper, we propose a new approach, which first computes the frequency spectrum similarity and then discriminates the signal segments into speech or noise roughly. And then by the frame shifting method, we achieve a high discrimination precision. Finally, the improved algorithm is benchmarked on a large measured data and experimental results show that the proposed method can be used in various ship-radiated noise environments. The discrimination accuracy is 98％ for ship-radiated noise and 96％ for speech.     

应用随机共振进行海洋噪声背景下的信号检测

通过对海洋噪声特性的研究,将其理想化为一个Lorentz色噪声和若干拟周期干扰成分的混合,继而基于参数调节随机共振理论的结果对系统参数进行优化,对系统输出应用后处理方法,形成一套完整的信号处理方法.数值仿真表明,随机共振处理结果优于低通滤波器的处理结果,随机共振系统处理宽带随机干扰情况有优势.     

强背景噪声下红外目标的鲁棒性跟踪算法

提出了一种将边缘检测与改进Mean Shift 算法相结合的红外目标跟踪算法．初选了原始红外图像边缘后,再利用非线性边缘检测算法进行处理,有效地消除了原始红外图像中的大部分噪声,并能获取高质量的图像边缘信息．在此基础上,采取更新目标模型、目标模板背景加权以及候选目标区域核加权的方式改进Mean Shift算法,以增强Mean Shift算法跟踪目标的稳定性及对背景噪声的鲁棒性,从而实现强背景噪声下运动红外目标的快速、准确跟踪．实验结果表明,该算法不仅计算量较少,提高了跟踪速度,而且对背景噪声有很强的鲁棒性．