正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法

为克服传统多输入判决反馈盲均衡算法(MI-DFE)稳态误差大、收敛速度慢的缺点,在分析正交小波、分数间隔均衡器、频率分集技术的基础上,提出了一种正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法(WT-FF-SOC).该算法将正交小波、分数间隔均衡器与频率分集技术相结合,先得到正交小波分数间隔频率分集盲均衡算法(WT-FF);对WT-FF中每一路的输出合并后再进行判决反馈,用常数模算法(CMA)更新权向量,并作为WT-FF-SOC的跟踪模式;对WT-FF中的每一路信号进行判决反馈处理后,再对判决反馈滤波器的输出进行合并,在推导盲RLS算法后,用盲RLS算法更新权向量,并作为WT-FF-SOC的启动模式。两种模式利用代价函数的判决阈值进行切换。该算法具有收敛速度快、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

一种改进的正交变换域水声信道盲均衡算法研究

针对常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,将均衡器输入信号进行正交变换,实现正交变换域盲均衡。同时,引入均衡器输出星座匹配误差(CME)项,提出一种改进的正交变换域信道盲均衡算法(MTDCMA)．水声信道仿真结果表明：与常规常数模算法(CMA)及传统的基于正交变换的常数模盲均衡算法(TDCMA)相比,在同样的剩余码间干扰条件下,新算法具有更快的收敛速度。     

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

为了提高对高阶正交振幅调制 (QAM) 信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA). 该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明：DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。     

基于平衡正交多小波变换的盲均衡算法

为了克服常模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,提出一种基于平衡正交多小波变换的常模盲均衡算法(MWTCMA)。该算法引入了平衡正交多小波,弥补了多小波在实际应用时必须进行预滤波的缺陷,并推导出了平衡正交多小波变换矩阵的通用表达式。水声信道盲均衡的仿真结果表明:与基于正交小波变换的常模盲均衡算法(WTCMA)和常规CMA相比,该算法的收敛速度得到了显著的提高,均方误差得到了一定的改善。     

多小波模糊神经网络盲均衡算法

为了克服传统恒模算法(CMA)采用固定步长造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,提出了一种基于平衡正交多小波变换的模糊神经网络盲均衡算法(MWT-FNN-BEA).该算法一方面利用模糊神经网络控制器自动调节算法的迭代步长,较好地解决了收敛速度与收敛精度之间的矛盾;另一方面利用平衡正交多小波变换对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和水声信道仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,抗干扰性能好。     

基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法

针对现有多模盲均算法(MMA)收敛速度较慢、均方误差大的缺陷,提出一种基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法(DNA-GBA-FS-MMA)。该算法利用分数间隔均衡器对信号进行过采样,以获取更多信道信息;将DNA遗传算法引入到蝙蝠算法中,得到一种DNA遗传蝙蝠算法(DNA-GBA),利用这个新算法来寻找蝙蝠群的全局最优位置向量,并作为多模盲均衡算法初始化最优权向量的实部与虚部。仿真结果表明,与现有的MMA相比,DNA-GBA-FS-MMA 的稳态误差最小、收敛速度最快、星座点最清晰紧凑。     

多输入多输出正交频分复用浅海水声通信打孔判决反馈信道估计算法

主要研究多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)水声通信判决反馈信道估计技术。针对传统判决反馈信道估计算法在非高斯加性噪声环境下跟踪估计缓慢时变水声信道存在误码遗传的缺点,提出了水声通信打孔判决反馈信道估计算法。利用级联码解编码信息评价水声信道频域响应估计值的可靠性,删除偏差明显的频域子信道,结合插值等手段恢复完整的信道频域响应,作为信道反馈信息。仿真和水池实验结果表明,基于打孔技术的判决反馈信道估计算法相较传统算法能够更好地抑制误码遗传,对抗突发噪声,跟踪信道的缓慢时变,提高水声通信质量。     

滤波多音调制水声通信方法研究

针对正交频分复用调制(OFDM)在时变水声信道的影响下系统性能恶化的问题,将无线通信中一种新的多载波通信方法--滤波多音调制(FMT)引入到水声通信中,利用其子载波频谱的强约束性克服水声信道的时变环境引起的载波频偏,从而抑制系统的子载波间干扰(ICI);同时,在接收端采用基于信道估计的分数阶判决反馈均衡技术来有效补偿由...     

基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法

针对常模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、收敛后稳态误差大且存在盲相位的现象,提出了一种基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法(SFLA-MMA)。它结合了智能优化算法的基本思想,将个体自身的进化及个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中。该算法将多模盲均衡算法(MMA)代价函数的倒数定义为混合蛙跳算法(SFLA)的适应度函数,将青蛙群体中青蛙个体的位置向量作为MMA的初始权向量;利用SFLA的全局信息共享机制和局部深度搜索能力,在全局范围内搜索青蛙群体的最优位置向量并作为MMA的初始优化权向量。之后,通过MMA进行迭代,得到MMA的最优权向量。利用高阶多模正交振幅调制（QAM）与正交相移键控（APSK）信号对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,与CMA、MMA和基于粒子群算法的多模盲均衡算法(PSO-MMA)相比,SFLA-MMA在均衡高阶多模信号时收敛速度极快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。     

空时联合均衡水声数据检测仿真研究

水声信道的衰落特性对单传感器数据检测性能影响较大。本文采用空间分集技术，结合判决反馈均衡器，即进行空时联合均衡，实现了水声多径衰落信道的数据检测仿真，分析了检测性能，并给出了均衡算法参数的选取方法。仿真结果表明，当信道出现衰落时，单通道数据检测效果较差，而通过空时联合均衡可以使检测误码率显著降低，提高了水声传输系统的可靠性。     

基于小波变换的数字视频多分辨率编/解码及图像轮廓识别

基于小波变换和Mallat算法的数字视频编/解码及图像轮廓识别,编码端用小波变换将二维图像信号子带分解成1个低频分量和3个高频分量,并结合可编程量化和Huffman编码获得较大压缩比信号的数据比特流,实现数字视频编码.在接收端,用小波逆变换对4个子带信号重构,恢复出原始二维图像信号,实现视频解码.用小波变换的分辨率特性和二维子带谱分析法实现图像轮廓识别.     

小波分析在金属磁记忆无损检测中的应用

基于小波分析的理论与算法,运用小波分析技术对金属磁记忆信号进行消噪平滑、数据压缩和奇异性分析,提取出有用的特征参量,具体涉及小波多分辨率分析的消噪平滑、一维小波分析进行磁记忆信号压缩、基于小波分析的磁记忆信号奇异性分析等方面,为工件磁记忆信号的正确评价提供理论和实验依据。     

基于小波变换的小目标检测

利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除.     

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取法,利用小波多尺度分解子带系数图像特征.各尺度变换域系数代表目标不同信息,综合图像的边缘、灰度和结构等信息,再用信息提取图像的主要特征.以车辆跟踪为例,提取的特征可用于目标匹配,并用处理后干净图像的小波分解系数重构图像.     

基于小波变换方法的海上舰船目标边缘提取

一种基于小波变换的边缘提取方法,应用其对舰船图像进行边缘提取,以二次光滑小波作为小波函数,对海上舰船图像进行了二维小波变换,计算小泼变换结果的局部模极大值点,从而得到舰船目标图像的形状边缘特征。经过和运用Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、基于图谱理论的阈值分割等方法所获得的舰船目标结果进行比较,图像处理的结果表明运用小波变换方法所提取的目标边缘对海上舰船目标的识别有良好的效果。     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换和小波包变换.多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频包含信号的主要性能,高频含较多噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性.     

一种扩展的自适应小波变换算法及应用

在Claypoole自适应小波变换基础上,提出了一种扩展的自适应小波变换方法。该方法将Sweldens构造小波的内插细分多项式,由奇次扩展到正整数次,从而扩大了自适应小波消失矩的选择范围。将自适应小波变换与扩展自适应小波变换应用于信号滤波,结果表明：扩展自适应小波变换,得到了理想的滤波效果,也为应用提供了更广泛的自适应小波选择。     

基于提升算法的3 阶Daubechies 离散小波变换的FPGA 实现

为提高小波变换的计算效率,研究基于提升算法的3阶Daubechies离散小波变换及其逆变换的FPGA实现。简要介绍提升算法的基本原理,给出3阶Daubechies小波变换及其逆变换的提升算法过程,对正变换与逆变换的硬件实现结构进行设计,该结构无需附加内存,且采用流水线技术实现小波系数的快速并行输出,大大节省了传统变换所需的存储空间并提高了计算速度。在Quartus设计软件中对提升算法结构进行仿真,验证了提升结构的正确性。分别使用传统的基于卷积的DB3小波滤波器和设计的DB3提升结构对包含噪声的模拟信号进行小波阈值滤波处理。结果表明:提升结构算法计算复杂度小,在可承受的信噪比范围内,能够快速实现信号的小波变换处理。     

小波分析在信号检测、控制系统故障诊断及非线性分析中的应用浅析

简述了小波理论近年来的发展概况,将小波变换与加窗富里叶变换进行系统深入比较,对小分析在信号检测、控制系统故障诊断及非线性分析中的应用研究进行了综述,提出了此领域中的一些进一步研究发展的方向。