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本文首先对两种盲波束形成的方法进行了分析。针对这类方法计算量大,不利于实时实现的缺点,并结合水声环境和水声信号的特性,提出了两种盲波束形成的神经网络实现方法。一种方法采用在线学习的T-H神经网络,盲估计波束形成的权矢量;另一种方法采用离线学习的径向基函数(RBF)网络实现盲波束形成。由于神经网络的并行性和非线性的特点,使得盲波束形成的运算速度得到了明显的提高,易于工程上实时应用。 相似文献
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实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。 相似文献
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高分辨波束形成器比常规波束形成具有更好的方位分辨力与干扰抑制能力。该波束形成器能够提高阵列输出信干噪比,从而提高声呐的探测性能。与多重信号分类、旋转不变子空间等方法相比,最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成器输出真实反映了观察方向的信号功率,同时可提供波束时间序列做后置处理,在水声阵列处理领域得到了快速发展和深入研究。对高分辨MVDR技术在水声阵列处理中的研究进展进行了回顾,重点介绍了其宽带处理、稳健性、运动补偿、解相干等国内外的研究热点和最新成果,同时给出其在各种水声阵列处理领域的应用前景。 相似文献
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将盲分离理论应用于消噪处理,其关键是分离噪声,因此在分离噪声时不损失有效信号,为消噪处理提供了一种新方法。提出了一种基于二阶盲辨识的去除干扰的自提取方法,在原有的自提取算法中引入了梯度变化率的概念,有效降低了噪声。通过仿真和对实际转子振动数据的处理表明,这种算法有效地遏制了噪声,提高采样数据的准确性。 相似文献
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针对参考信号波形难以构造等情况,提出一种利用期望源信号听觉特征进行信号盲提取的方法,根据源信号的听觉特征先验知识,将提取信号与期望信号听觉特征向量的接近程度作为度量,使用非线性最小二乘法进行迭代计算分离向量,提取出与期望信号在听觉特征上最为接近的源信号。对这种方法进行了理论推导,并使用不同类型的信号进行了仿真。仿真结果表明,该方法具有良好的效果,且由于仅利用了信号的听觉特征,而不需要参考信号的具体波形,对于不同类型的信号,具有广泛的适应性,具有良好的应用价值。 相似文献
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在常规的水声信号盲处理研究中,通常都是用独立成分分析算法分离线性混合信号,而对于较复杂的非线性混合信号,独立成分分析算法无能为力。针对这种情况,提出将慢特征分析(Slow Feature Analysis,SFA)算法应用于水声信号非线性盲源分离领域。一般而言,对源信号做非线性混合变换后输出混合信号较源信号变化较快,而采用SFA算法可以从复杂的非线性混合信号中提取出变化缓慢的信号,通过仿真实验,分别对简单信号和复杂水声信号的非线性混合信号进行分离,通过将源信号与分离信号对比,发现SFA算法输出信号与源信号高度相似,验证了SFA算法在非线性盲源分离领域应用的有效性和可行性。 相似文献