基于增强的谱分析和奇异值分解的T波交替检测

针对传统谱分析方法在T波交替(TWA)检测中对噪声敏感的缺点,提出将增强的谱分析方法和奇异值分解方法结合起来的TWA检测方法.该方法利用奇异值分解得到去除了噪声干扰的心电信号,克服了传统谱分析方法只能检测平稳信号且需要增大心率的缺点,强调交替水平的重要性,即增强TWA功率谱上0.5cpb处的幅值,实现对TWA的有效分析.研究结果表明：该方法对T波交替数据库中30个人工合成并含有TWA的数据的检出准确率达93.33%,高于传统谱分析方法的TWA阳性检测率,能够提高交替比率.TWA检测率明显高于physionet网站中2008年挑战（TWA检测和定量分析）得分第一的算法实验结果（66.67%）,说明该方法具有更强的TWA识别能力.     

Intermittent Clutter Removal Approach for Wind Profiler Data Based on Fractional Fourier Transform

Through the analysis of the target characteristics and according to the intermittent clutter bursting and short duration characteristics, a new method for the clutter recognition based on the fractional Fourier transform (FRFT) is proposed. This method is predicated on the fact that the FRFT perfectly localizes a chirp signal as an impulse when the angle parameter of the transform matches the chirp rate of the chirp signal. The method involves detecting the presence of the intermittent clutter and correctly estimating its orientation in the time-frequency plane, removing the intermittent clutter in the fractional domain, and completing wind estimation by the power spectrum. By testing the artificial WPR-like signal and data measured from the field, we verify that the FRFT-based method is very effective.     

Intermittent Clutter Removal Approac for wind Profiler Data Based on Fractional Fourier Transform

Through the analysis of the target characteristics and according to the intermittent clutter bursting and short duration characteristics, a new method for the clutter recognition based on the fractional Fourier transform (FRFT) is proposed. This method is predicated on the fact that the FRFT perfectly localizes a chirp signal as an impulse when the angle parameter of the transform matches the chirp rate of the chirp signal. The method involves detecting the presence of the intermittent clutter and correctly estimating its orientation in the time-frequency plane, removing the intermittent clutter in the fractional domain, and completing wind estimation by the power spectrum. By testing the artificial WPR-like signal and data measured from the field, we verify that the FRFT-based method is very effective.     

Novel LFM Jammer Suppression Algorithm for DSSS in FRFT Domain

A novel algorithm is proposed to resolve the defects in the traditional linear frequency modulation (LFM) jamming suppression algorithm in the fractional Fourier transform (FRFT) domain. The traditional LFM jamming suppression algorithm in the FRFT domain has some defects. For example, the exact threshold is difficult to set and both the signal-to-noise ratio (SNR) loss and spectrum leakage are serious in strong jamming-to-signal ratio (JSR) situations. Windowing, overlapping and inverse windowing techniques are used in the FRFT domain to reduce the spectrum leakage and the SNR loss. Under the condition that only the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal and white Gaussian noise are present, the amplitude of the received signal after FRFT is assumed to be Rayleigh distributed. Based on the distribution characteristic, hypothesis testing is used to suppress the jamming spectrum using the algorithm. Simulation results show that the performance of proposed algorithm is better than that of the conventional algorithms, especially in a strong jamming and multi component LFM jamming environment.     

基于小波变换和SVD的心电身份识别

基于心电信号的身份识别技术是生物身份识别领域研究的热点问题.该文利用小波变换将经过预处理之后的心电信号进行多尺度分解,组成一个初始特征矩阵;随后对该矩阵进行奇异值分解,分解后的奇异值包含了心电信号的重要信息,将其作为特征参数并最终采用支持向量机对心电信号进行匹配识别.通过对26个正常测试者的心电信号进行识别,识别率可达97.80％.     

基于分数阶Fourier变换的水声通信多普勒系数估计技术研究

本文基于传统多普勒系数估计方法,提出一种基于分数阶Fourier变换的多普勒系数估计方法,该方法利用分数阶Fourier变换估计得到经过信道后LFM信号调频斜率的变化量值,进而得到多普勒系数的估计。通过计算机仿真研究验证了该方法的有效性与稳健性。     

基于延时相关和FRFT的编队目标架次分辨方法

为较好满足窄带雷达的防空作战需求,提出了一种基于延时相关和分数阶傅里叶变换(FRFT)的空中编队目标架次分辨方法.该方法首先利用延时相关法粗略估计出回波信号的多普勒调频斜率,依据调频斜率和FRFT阶次的对应关系,获得最优变换阶次的粗略值;然后以FRFT后信号的熵值为最小化目标函数,提出一种精确搜索最优变换阶次算法,并以...     

加权信号张量子空间拟合算法

提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法. 首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模, 并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间, 从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计. 由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声, 并且体现了多维数据之间的关联关系, 因此具有更高的方位估计精度. 理论和仿真结果表明: 该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性, 工程应用价值较高.     

基于奇异值分解的测量矩阵优化

针对压缩感知理论中通用的测量矩阵(如随机高斯、伯努利等)不具有最优性能保证的问题,本文通过引入奇异值分解,提出基于奇异值分解的测量矩阵优化方法,对压缩感知中一般线性测量模型中的测量矩阵与测量向量进行优化,再利用优化后的测量矩阵与测量向量重建原稀疏信号。经典的随机高斯测量矩阵和伯努利测量矩阵的数值实验结果表明本文提出的方法可以显著地提高重建成功恢复概率以及对高斯噪声的鲁棒性。该方法适用于一般线性测量系统,成功地实现了测量矩阵和重建矩阵的分离,可在不改变前端测量模型的前提下使重建矩阵接近最优配置。     

基于提升小波的心电信号P、T波检测快速算法

为解决心电信号中P、T波信号复杂、微弱、识别难度大及识别算法执行效率低且易失效的问题,在分析提升小波算法原理的基础上,利用提升小波对信号进行时-频域分析执行速度快的特性,提出了将提升小波变换与差分运算相结合,构造利用提升小波对心电信号去噪,在重构相应层次的低频信号中利用差分法对P、T波进行识别的复合算法,并提出了一种适应心电信号个体差异和异常心电信号变化的跟随阈值函数。结果表明,提出算法比传统小波识别方法准确率高,且算法执行的速度至少提高一倍,更适合于硬件实现。     

双息信号的斜投影滤波性能

在干扰信号为完全极化信号的条件下,基于斜投影滤波技术,为了研究双息信号极化敏感阵列的抗干扰性能,利用信号的极化矢量满足列满秩的特性,构建所需的斜投影滤波算子,利用算子与特定运算的性质,抑制掉干扰信号,完整保留期望信号。利用矩阵共轭转置,矩阵求逆以及特征分解等矩阵运算,推导出了针对双息信号滤波的斜投影算子,并对算法进行仿真。同时分析到达角、极化参数估计误差等因素对阵列滤波性能的影响。仿真结果验证了该算法可以有效抑制双息信号中的干扰信号。     

生长曲线模型广义岭估计及其值的选取

对于一般的生长曲线模型Y=ABC＋ε,其中Vec（ε）具有0期望向量和协方差矩阵V W,当设计矩阵具有复共线性关系时考虑了参数矩阵B的岭估计问题。根据实际背景假设误差阵的协方差阵可未知,此时用传统的典则化方法很难处理在参数估计过程中出现的问题。采用奇异值分解,得出了广义岭估计类F的相关性质,并用极小化均方误差的无偏估计法、Hemmerle-Brantle估计法,以及Q（c）准则讨论了岭参数阵K的选取。     

经验模式分解在QRS波群和T波检测中的应用

针对未经预处理的心电信号中QRS波群和T波,提出一种基于经验模式分解的检测算法.该方法首先采用结合端点延拓的经验模式分解方法对信号进行分解,然后通过适当选择分解后的固有模态函数和残余分量,不使用"经验阈值"能得到准确的检测结果.利用MIT BIH Arrhythmia Database中心电数据检测表明,QRS波群的检...     

基于投影及优势度的不确定语言群决策方法

针对属性权重信息不完全的多粒度不确定语言多属性群决策问题,提出一种基于投影及优势度的群决策方法.该方法采用连续区间二元语义的有序加权调和平均(ITC-OWH)算子将多粒度不确定语言评价矩阵转化为二元语义决策矩阵,基于投影法构建目标规划模型,从而确定单个决策者的属性权重向量.在每个决策者之下,计算任意2个方案之间比较的综合属性优势度,根据综合优势度矩阵及决策者权重向量获得群体综合优势度矩阵,由各方案的总优势度获取方案的排序结果.最后,将提出的群决策方法应用到潜艇研制方案遴选问题中,验证了该方法的可行性与有效性.     

应用FRFT的矢量水听器阵方位估计

采用FRFT方法研究矢量水听器阵的宽带信号多目标方位估计问题.进行了与FRFT的二维矢量水听器线阵方位估计算法相结合的理论推导与仿真实验.研究证明,采用二维矢量水听器阵可以实现全空间无模糊定向,该方法在处理多源信号时可以避免交叉项的干扰,对于宽带信号的处理,不需要进行频率搜索或频率聚焦变换就可以进行方位估计.该方法在信噪比不低于-10 dB时都具有较好的估计精度.     

脉冲性噪声中二维波达方向估计算法

介绍了Alpha稳定分布和其分数低阶矩(FLOM),设计了一种用于2-D波达方向(DOA)估计的阵列配置,并基于相控分数低阶矩(PFLOM)提出了2-D DOA算法.由接收信号的PFLOM协方差矩阵得到有用信号的PFLOM协方差矩阵,对其进行特征值分解,并利用最小二乘或总体最小二乘方法就可得到DOA.最后,比较了基于传...     

基于MPDFRFT的数字水印算法

基于多参量离散分数阶Fourier变换(MPDFRFT)理论提出了一种数字水印算法,该算法首先将水印经Arnold变换进行置乱,然后根据分数阶Fourier变换具有空域和频域双域信息表达能力,分别对载体图象和所加水印进行不同阶次向量的多参量分数阶Fourier变换;将变换后的水印信息直接叠加到载体图象的特征区域内,然后进行反变换得到水印图象。在噪声、滤波、剪切和JPEG压缩等攻击方式下,对算法进行了鲁棒性分析,仿真实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性和安全性。     

基于SVD-DWT的彩色图像水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解相混合的水印嵌入方案,以彩色图像为载体,经过小波分解四个矩阵后,对每个矩阵应用奇异值分解,嵌入相同的灰度水印数据,实验表明该算法对多数类型的攻击有很好的鲁棒性.     

基于MP稀疏分解的心电身份识别

心电信号在医疗方面的应用有着广泛的研究,然而心电信号反映了人体心脏的生理活动,不同人的心电信号各不相同,因此可以用作身份识别.该文采用Gabor原子库对心电信号进行基于MP的稀疏分解,分解后所得的原子参数和投影值中包含该信号的重要信息,将其作为特征参数,并采用支持向量机对其进行分类.通过对20个人的心电信号进行实验,识...     

Network Sorting Algorithm of Multi-Frequency Signal with Adaptive SNR

An signal noise ratio (SNR) adaptive sorting algorithm using the time-frequency (TF) sparsity of frequency-hopping (FH) signal is proposed in this paper.Firstly,the Gabor transformation is used as TF transformation in the system and a sorting model is established under undetermined condition;then the SNR adaptive pivot threshold setting method is used to find the TF single source.The mixed matrix is estimated according to the TF matrix of single source.Lastly,signal sorting is realized through improved subspace projection combined with relative power deviation of source.Theoretical analysis and simulation results show that this algorithm has good effectiveness and performance.