正交信号校正算法及其在光谱处理中的应用

基于正交投影的正交信号校正(OSC)算法是近年来在光谱处理上很活跃的一种方法.本文介绍了OSC算法的基本原理,并对S.Wold、Fearn等人的比较成熟的5种正交信号校正算法作了比较详细的介绍.利用谷物的近红外数据,采用5种不同的OSC算法对谷物中的湿度、油含量、蛋白质和淀粉含量的预报情况进行了比较,并讨论了OSC组分数对预处理结果的影响.结果表明,各种正交信号校正算法基本上都能取得比单纯使用PLS更好的结果.     

OSC—PLS方法用于渣油裂解装置的软测量建模

渣油裂解反应中，影响沥青产率的因素多，反应机理十分复杂，难以建立准确的机理模型。采用基于正交投影的正交信号校正（OSC）算法对输入变量测量数据进行预处理，剔除数据中所含的与待测变量如浓度、收率等无关的噪声信息；再实施OSC与偏最小二乘（PLS）回归相结合的OSC-PLS方法，建立渣油裂解装置沥青产率的软测量校正模型。结果显示：模型精度和稳定性较非线性方法均有显著提高，而且模型所需PLS成分数减少，模型更简洁。     

光栅信号微机细分的分辨率和精度分析

本文介绍了利用正、余弦信号的正交性进行光栅信号微机细分的原理,给出了采样点的相角计算公式,提出并设计了一种用于光栅信号峰、谷值采样的峰、谷值保持电路,避免了通常在利用正、余弦信号的正交性进行峰、谷值采样时因正交性差而带来的误差。此外,还介绍了在软件上校正正、余弦信号正交性对测量精度影响的方法。分析表明:采用八位模数转换器时该方法的分辨率和精度分别可达光栅周期的0.2%和0.5%.     

高动态接收机的多普勒频偏捕获新算法

为了解决高动态接收机长时间信号累积导致的能量扩散问题,提出一种基于迭代搜索范围校正的多普勒频偏捕获新算法.根据接收信号连续性特点,首先,单次校正算法利用前两个累积周期内的估计结果来校正第3个累积周期内估计结果的搜索范围,并分析了搜索范围大小对捕获概率的影响;然后,迭代校正算法采用一种多个单次校正级联的方式来逐步缩小多普勒搜索范围,从而进一步提高多普勒捕获性能并得到捕获概率的上界值.仿真计算结果表明,该算法可以通过校正搜索范围来提高多普勒捕获概率.     

一种适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法

目前，盲均衡是水声通信领域中的热点问题。针对多径衰落水声信道的均衡问题，提出了一种修正的超指数迭代盲均衡算法，该算法可校正水声信道引入的载波相位旋转。在收敛阶段采用该算法，之后根据某一切换准则，切换到判决导引算法，可有效减小超指数迭代算法对高阶正交幅度调制信号的剩余均方误差。仿真结果表明，该算法有效纠正了载波相位旋转，并获得了较快的收敛速度和较小的稳态误差，提高了水声通信的质量，因而具有良好的工程应用价值。     

相位误差对MEMS陀螺检测的影响分析及校正

为提升MEMS陀螺的整体检测性能,对解调参考信号的相位误差对MEMS陀螺检测的影响进行了分析,提出了基于矢量内积鉴相器的相位校正方法.首先从原理上分析了相位误差对解调结果的影响,然后建立了开环解调、静电力反馈正交误差消除加开环解调、静电力反馈正交误差消除加闭环解调3种典型MEMS陀螺检测电路的仿真模型,对解调参考信号存在相位误差的情况进行了仿真。仿真结果表明:不同解调方式中,相位误差对角速度和正交误差的解调影响基本一致,对陀螺的动态范围影响各不相同.同等输入条件下,解调参考信号的相位误差越大,角速度和正交误差的解调结果与真实值的偏差就越大,有必要进行相位校正以消除其影响。 在此基础上,首次将矢量内积鉴相法引入了MEMS陀螺检测电路中,提出了一种可以适用于3种情况的相位校正方法,并进行了仿真。仿真显示,该方法可以消除相位误差,校正正交误差系数和角速度解调误差,提升静电力反馈正交误差消除加开环解调电路的动态范围,且不会影响MEMS陀螺的启动时间,具备良好的通用性。     

基于旋转正交捕获机制的物联网节点定位算法

为解决物联网节点定位算法对LTE-5G为代表的新应用场景适应性不足的问题，以提高信号定位精度为目标，提出了一种基于旋转正交捕获机制的物联网节点定位算法。仿真实验表明：所提算法具有更高的定位精度和较高及更短的信号收敛时间。     

基于GS正交算法的信号检测方法

基于ＧＳ正交算法，推导一个琥交基范数阈值，据此阈值可在ＧＳ正交化过程中判定出信号矢量空间的维数，从而实现对信号源个数的检测，在此基础上，利用所获得的正交基构造一个信号矢量空间，并在此空间中定义了一个搜索函数来实现对信号方位的估计。这种方法的优点在于算法简单，运算量小，且特别适于大阵列的测向，计算机模拟结果也显示了本方法的良好检测效果。     

正交小波变换及其边界延拓算法分析

本介绍了正交小波变换的算法以及边界延拓方法，并对三种边界延拓方法即零延拓、舟称性延拓和周期性延拓进行了比较，分析了三的工作方式和应用场合，得出了一定的结论。     

变步长的自正交LMS滤波器在抑制窄带干扰中的应用

本文将变步长的自正交LMS算法应用到窄带干扰抑制中，并且比较了当接收信号中含有不同数量的窄带干扰时，该算法抑制窄带干扰的性能。从仿真结果可以看出，当窄带干扰的个数增多时，变步长自正交LMS滤波器的性能要优于自正交LMS滤波器。     

基于Mumford-Shah泛函的数字信号去噪算法

针对数字信号处理中的去噪技术问题,利用Mumford-Shah泛函模型的特点进行去噪研究.对应用于图像处理中的二维Mumford-Shah泛函进行简化和降维处理,建立适合于数字信号去噪处理的一维Mumford-Shah泛函,利用能量最小化原理的变分方法导出一个新的去噪处理模型,并提出两种不同的计算算法:区域合并算法和点集扩张算法.在点集扩张算法中利用了统计学中常用的逐步分析方法,保证了处理结果的整体最优性.实验结果表明,两种算法均能有效地消除信号中的噪声,同时精确地提取出信号中的特征点.与Pollak-Willsky算法相比较,新的去噪处理模型能更好的保持信号中的原始特征信息.     

一种自适应的拟牛顿投影稀疏信号恢复算法

针对稀疏恢复中贪婪类算法需要提前已知稀疏度的问题,提出了一种自适应拟牛顿投影稀疏恢复算法。该算法分为两层循环:外层循环主要是利用阈值算子估计信号的稀疏度,内层循环在外层迭代估计的当前稀疏度下,基于拟牛顿投影算法完成稀疏信号恢复。仿真实验表明:该方法相对于需要事先已知稀疏度的贪婪算法,可在稀疏度未知的情况下获得稀疏信号的较优逼近性与恢复率。     

智能语音识别系统中噪声估计算法的研究和改进

智能语音识别技术的研究已有较长的时间,但由于语音信号本身所具有的多变性、瞬时性、连续性和动态性的特征,使得机器在不同的环境尤其是噪声环境中进行语音信号的识别仍具有一定的困难.为了提高带噪语音信号识别的准确率,本文研究了一种常用的噪声估计算法,即基于后验信噪比的时间递归平均算法.并在此算法的基础上提出了一种对平滑因子的改进算法,将语音活性检测算法与这两种算法在不同输入信噪比下进行模拟验证.通过运算结果的对比分析可以看出,改进后的算法相比于语音活性检测算法最高可以使输出分段SNR提高2.1 dB,相比于原时间递归平均算法最高可以使输出分段SNR提高0.5 dB,表明低输入SNR下改进后的算法可以有效提高语音信号的质量和可懂度.     

Robust interference alignment for norm-bounded channel uncertainties

Conventional interference alignment (IA) requires perfect channel state infromation and is sensitive to channel uncertainties. Based on the norm-bounded channel uncertainties model, this paper proposes three worst-case approach robust IA algorithms. First, to decrease the interference and signal leakage, a robust algorithm is proposed to minimize the maximum leakage power; Second, to increase the interference and signal in the corresponding subspace, another robust algorithm is proposed to maximize the minimun subspace projection; finally, a united robust algorithm is proposed by uniting the two algorithms above. Simulation results show that the proposed algorithms can outperform the conventional algorithms when channel uncertainties are norm-bounded, which affirms the robustness of the proposed algorithm.     

一种抑制多路OFDM信号峰均比的SG-PTS算法

由于多路正交频分复用信号是由多个不同频带的正交频分复用信号叠加而成的,其信号峰均比过大的问题较之单路正交频分复用信号更为严重, 并且针对单路正交频分复用信号的降峰均比算法难以适用于多路正交频分复用系统,因此提出了分组部分传输序列算法和简化分组部分传输序列算法。这两种算法首先将多路正交频分复用信号进行分组并将组内信号相加,继而将相加得到的信号分别乘以一个相位旋转因子后再次相加,通过选择最优的相位旋转因子组合来降低信号的峰均比。另外,与分组部分传输序列算法相比,简化分组部分传输序列算法可以进一步降低寻找最优相位旋转因子组合的计算复杂度。仿真结果表明,简化分组部分传输序列算法能有效地抑制多路正交频分复用信号的峰均比且实现复杂度适中。因此,提出的降信号峰均比算法更适用于实际的多路正交频分复用系统。     

基于非均匀B样条插值的EMD算法

经验模态分解(EMD)是一种非平稳信号分析方法,存在分解不完全的问题.采用非均匀B样条插值生成包络线,得到了一种新的EMD算法,以实现准确的经验模态分解.针对同一信号给出的对比仿真,表明了算法的有效性.区别于传统算法的非均匀参数化方法具有精度高、实用性强的特点,利于多元推广.     

基于子空间分解类算法的高精度频率估计

针对高速全数字解调器中频率估计算法的高精确度及实时性要求,该文深入分析了基于子空间分解类算法的特点,提出了将求根多重信号分类(RMUSIC)法和旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)法分别与快速傅里叶变换(FFT)法相结合的高精度频率估计算法。首先应用RMUSIC或ESPRIT算法对信号频率进行预估计,确定粗略的窄带频率区间后,再应用加窗FFT算法对细化域内的频率进行精估计。此外,为满足不同信噪比条件的需求,提出了一种具有可选结构的高精度频率估计方法。仿真结果与分析表明,该算法极大地提高了已有频率估计算法的精度,具有较快的信号处理速度和良好的抗噪声性能。     

基于局部特征自适应滤波的图像水印研究

设计了基于局部特征自适应滤波的图像水印算法.该算法假定已知电子设备的退化参数,利用二值化自动生成数字水印信号,然后利用电子设备获取的图像局部特征的自适应滤波特性,设计了水印信号嵌入算法和水印信号提取算法.最后,对提出算法进行验证.验证结果表明,算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

2FSK信号DSTFT解调算法中的同步新方法

针对FSK调制信号在离散短时傅里叶变换(DSTFT)解调算法中的同步问题,通过分析比较2FSK信号的谱图与码元偏移之间的特定关系,提出一种基于谱图的同步新算法,即将信号接收过程分为码元起始点捕获过程和码元跟踪过程,针对不同的接收过程采用不同的同步算法.MATLAB仿真结果表明：在相同信噪比的情况下,采用基于谱图的同步算法比其他同步算法解调的误码率更低.该同步算法已用于实际的NAVTEX接收机中,接收灵敏度满足NAVTEX检测标准：当输入信号强度为-107 dBm时,误码率小于4%, 并且接收机已成功接收、解调出国际通道信息.