一种新的子空间跟踪方法在DOA估计中的应用

介绍了一种新的子空间跟踪方法(双迭代最小二乘(Bi—LS)子空间跟踪方法)在DOA估计中的应用。特征子空间方法的关键是对信号或噪声子空间的估计。在实际中，有些信号的统计特性是时变的，为得到参数的即时估计值，需要随时根据新的阵列接受数据对信号或噪声子空间进行更新。将Bi—LS子空间跟踪算法和自适应ESPRIT算法相结合，形成一种快速递推的自适应ESPRIT算法，对时变信号DOA进行跟踪估计。其计算复杂度小，仿真结果验证了该算法的有效性。     

一类子空间跟踪方法的改进

子空间分析方法广泛应用于信号处理领域,运算复杂度的高低,是决定算法实时性的关键。本文通过对DPM类、OJA类子空间跟踪方法的分析,在保证算法稳健的前提下,提出一类简化运算量的子空间跟踪方法（MFDPM、MFOOJA）。实验仿真表明,MFDPM、MFOOJA与FDPM、FOOJA具有相似的收敛速度和稳态误差。在有限字长条件下,MFDPM、MFOOJA对舍入误差累积不敏感,具有很强的鲁棒性,并保证子空间基的标准正交收敛。      

对子空间跟踪OPAST算法的分析与改进

着重分析研究了快速正交PAST(OPAST)算法。通过仿真分析，发现OPAST算法在某些情况下，出现发散情况。针对这一问题，本文对OPAST算法进行了改进。仿真结果表明，提出的改进算法较好的实现了全局收敛性能，且算法复杂度基本保持不变。     

小生境概率主成分分析分布估计算法

文章在概率主成分分析分布估计算法的基础上提出了一种基于小生境的分布估计算法。将选出的最优个体集合随机划分为两部分，分别用概率主成分分析模型进行分布估计，并产生新个体。然后利用分布参数自动地调节小生境的参数，将产生的新个体融合到小生境当中。试验结果表明，该算法能够有效地防止早熟收敛，可以较大的提高算法的全局搜索效率。     

子空间跟踪PASTd算法的改进及其应用

分析了PASTd（紧缩近似投影子空间跟踪）算法，通过仿真分析发现PASTd算法在信噪比较高的情况下，特征值收敛速度达不到MDL（最短描述长度）算法的要求，导致维数估算的结果偏大。针对这一问题，文中把OPAST（正交近似投影子空间跟踪）算法引申到PASTd算法中，弥补它的缺陷。仿真结果表明，提出的改进算法收敛性能较原PASTd要好，可得到更好的维数估计与波达方向估计。另外文中提出的算法对天线阵列的干扰零点形成有很强的实用价值。     

次成分提取信息准则的加权规则方向收敛分析

对并行次成分提取算法在信号特征提取中实现方向收敛的过程进行了研究。采用比较未加权的PAST次子空间跟踪算法和加权的PAST并行次成分提取算法,分析加权规则对次成分提取算法方向收敛行为的限定方式。理论分析表明,加权规则对状态矩阵的各个向量和次成分之间的角度限定存在规律,并给出了加权规则对状态矩阵各个向量方向的作用方式和定理和讨论。最后,Matlab仿真实验验证了理论分析的结果。     

OFDM系统的两种频率跟踪算法的性能比较

本文分析了残余频偏对OFDM系统性能的影响,针对OFDM系统中常见的两种频率跟踪算法,比较了它们在加性高斯白噪声信道、SUI- 2和SUI- 5信道环境下的性能。仿真表明,采用计算相位旋转的频率跟踪算法比基于循环前缀的频率跟踪算法的估计精度高。在信道最大多径时延较循环前缀长度小时,两种算法对系统性能影响均较小;在信道最大多径时延接近循环前缀长度时,基于循环前缀的频率跟踪算法的估计误差的标准偏差通常超过子载波间隔的1 %,系统会有明显的信噪比损失     

红外成像跟踪算法性能及应用分析

介绍了各种红外成像跟踪算法,并对它们的性能和应用作了分析,对将来的红外成像跟踪算法的发展作了预测.     

一种自适应FCM彩色图像分割算法

针对FCM彩色图像分割算法需要给定聚类数且受初始值影响较大的缺点,提出一种自适应FCM彩色图像分割算法.该方法首先引入主分量变换,通过直方图分析,在RGB彩色空间上自动确定聚类数目,其次引入2D直方图,分析对角线投影1D直方图,并采用最大最小距离法选取初始聚类中心.利用该算法对各种彩色图像进行分割实验,实验结果表明:该算法能够有效且自适应地分割彩色图像.     

Perturbation-Based Eigenvector Updates for On-Line Principal Components Analysis and Canonical Correlation Analysis

Principal components analysis is an important and well-studied subject in statistics and signal processing. Several algorithms for solving this problem exist, and could be mostly grouped into one of the following three approaches: adaptation based on Hebbian updates and deflation, optimization of a second order statistical criterion (like reconstruction error or output variance), and fixed point update rules with deflation. In this study, we propose an alternate approach that avoids deflation and gradient-search techniques. The proposed method is an on-line procedure based on recursively updating the eigenvector and eigenvalue matrices with every new sample such that the estimates approximately track their true values as would be calculated analytically from the current sample estimate of the data covariance matrix. The perturbation technique is theoretically shown to be applicable for recursive canonical correlation analysis, as well. The performance of this algorithm is compared with that of a structurally similar matrix perturbation-based method and also with a few other traditional methods like Sanger’s rule and APEX.

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基于TMS320C6678的KLT跟踪算法的改进与实现

目前存在的大多数特征点跟踪算法只考虑了相邻两帧的情况,而忽略了之前图像帧的特征信息。在KanadeLucas-Tomasi(KLT)算法的基础上,提出了一种新的特征跟踪方法:首先通过实时训练特征空间,构成图像训练的集合,然后通过高斯-牛顿迭代方法取出目标的特征点。该算法有效地避免了目标尺度、角度的大幅度变化以及遮挡情况。通过实际的序列图像分析了算法的性能,并与其他算法做了比较。同时研究设计了以八核数字信号处理顺(DSP)TMS320C6678为核心处理器,且结合了现场可编程门阵列(FPGA)数字视频图像采集的硬件平台,并且针对TMS320C6678的内部特点,提出了算法优化的方法。最终实现了对实时传输的视频图像中运动目标的准确跟踪。     

相干声波信号DOA单快拍矢量平滑估计与跟踪算法

本文研究了基于声矢量传感器阵列的相干信号波达方向(DOA)估计和跟踪问题.首先,根据中心对称均匀线阵方向矩阵的平移不变特性,提出了一种增强阵列有效孔径的单快拍矢量平滑估计算法(PVFSIA),该算法可以用于相干信号的DOA快速估计.在此基础上,提出了基于迭代的相干信号DOA跟踪算法,该算法无需奇异值分解和矩阵求逆运算,...     

基于反射光谱和主成分分析的生物炭快速溯源鉴别研究

快速鉴别生物炭源质对生物炭的合理开发与应用具有重要意义。本实验以14种生物炭为研究对象,采用全校验主成分分析（PCA）方法对样本光谱进行数据压缩和主成分提取。由第一、第二主成分得分构成的二维分布图显示了不同源质生物质的样本分布特点。由前3个主成分构成的线性鉴别模型（PC—LDA）应用于验证集样本预测效果最佳,判错个数最少。实验结果表明,光谱技术结合主成分分析方法能够实现生物炭源质的快速鉴别与诊断。     

光电跟踪伺服参数设计与跟踪算法误差分析

针对运动目标跟踪,介绍了一种光电跟踪角速度、角加速度计算方法,给出了控制系统拉格郎日多项式插值跟踪算法误差分析,提出的伺服参数计算方法与分析,可为控制系统优化设计提供数据参考．     

相控阵跟踪系统测角与角度跟踪算法

针对高速运动平台与中继卫星之间稳定的双向信息传输需求,开展弹载平台二维有源相控阵卫星自跟踪技术的研究,完成二维相控阵天线跟踪系统方案的设计,为弹载中继终端大规模二维有源相控阵的研制奠定基础。首先给出相控阵跟踪系统方案并对相控阵自跟踪系统的关键技术进行了分析:角度搜索/捕获,角度测量,角度跟踪;随后对相控阵卫星跟踪系统的测角方法和角度跟踪滤波算法进行研究,分析了具体原理并对测角精度和跟踪精度进行了仿真研究。     

基于分段主成分分析与波段比的鸡胴体表面粪便污染物检测

以鸡胴体为研究对象,应用高光谱图像技术结合分段主成分分析和波段比等数据处理方法来检测鸡胴体表面粪便污染物。首先采集400~1000 nm的鸡胴体表面高光谱图像;然后应用分段主成分分析获得7个特征波长(520.64,542.12,561.61,577.04,595.6,703.82和852.1 nm),并以577.04/520.64 nm波段比图像和852.1/703.82 nm波段比图像进行一次波段加运算后的图像作为检测鸡胴体表面粪便污染物的特征图像;最后运用阈值分割和数学形态学完成粪便污染物的提取。实验结果表明,对60个鸡胴体样本进行检测,盲肠、直肠和十二指肠粪便污染物检测正确率分别为100%,100%和96%,检测总正确率为93.3%。     

目标跟踪的转换量测卡尔曼滤波算法性能分析

各种转换量测算法均是基于不同假设条件下对最优解的近似,不同的应用环境可能造成算法完全迥异的性能表现,因此有必要对各种不同的转换量测算法进行统一的分析和比较。文中讨论分析了几种典型的转换量测算法,并通过仿真分析比较了它们在不同环境下的跟踪性能,可信性和运算复杂度。最佳线性无偏估计算法的平均归一化估计误差平方约等于1,是最小均方误差意义下的理论最优估计,其跟踪性能最优。     

基于自适应优化多层GA-BP的脱硫效率预测模型

针对湿法脱硫装置运行参数多且相互高度耦合,脱硫效率定量描述困难的问题,以及传统BP网络存在的问题,提出一种基于自适应优化多层GA-BP的脱硫效率预测模型。将基于主成分分析后的降维数据作为输入变量,采用双层基因优化BP网络结构,并引入自适应变异和交叉概率,对BP网络初始权值、阈值进行改进,利用优化后的网络对脱硫效率进行预测。该模型已成功应用于大唐三门峡1000MW机组脱硫装置,结果表明：实际脱硫效率平均绝对误差小于0.5%,较传统BP算法与GA-BP算法分别降低25.82%和16.10%,具有更高的预测精度。     

主成分分析与BP神经网络的人脸识别方法研究

BP神经网络在人脸识别方面的研究中,原始样本数据不进行预处理与特征提取,不仅使识别结果准确降低,而且使BP神经的结构复杂化。主成分分析法能提取代替样本的少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求。BioID人脸数据库实验表明,将主成分分析与BP神经网络相结合,与传统单一的BP神经网络识别相比,提高识别的正确率,减少了训练时间,同时简化了网络结构,减少很大的计算量。     

一种基于主成分分析的综合网管系统设计及实现

在大数据时代,能否有效利用数据已经成为决定运营商竞争力的重要因素。当前运营商对网络数据分析的主要方法是基于数据仓库进行联机分析处理（OLAP）。OLAP的性能严重依赖数据模型的预先定义,其无法对业务和状态实时变化的现有网络情况进行及时有效的跟踪,针对这一问题提出了一种基于主成分分析的网络数据挖掘方法,并通过对实际网络数据的分析、比较,验证了该方法的有效性。