LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法

针对封闭环境中语音信号受到混响影响,提出了LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法。该算法通过计算麦克风阵列接收到含混响信号的短时傅里叶变换得到频域阵列信号,对频域阵列信号分频处理,将分频的信号进行线性约束最小方差波束形成滤波处理,该波束滤波根据每个频段上混响时间不同的特性对频域阵列信号进行分频处理后,将波束形成算法分别应用到高低频中,以提高混响抑制的精度;再由频域阵列信号的组合功率谱进行维纳后置滤波以抑制混响,由麦克风阵列接收到混响信号的直达波和反射波之间不相关性及麦克风阵列接收信号的空间信息解决维纳滤波器的精确估计问题;最后由逆短时傅里叶变换恢复出时域信号。仿真结果表明,该算法对混响抑制具有明显的改善;且在混响时间600 ms条件下语音增强系统的PESQ值提高了0.26。     

基于相干累积算法的多级自适应谱线增强器

为了实现非高斯噪声与线谱信号的有效分离，将基于四阶累积量对角切片变步长符号相干累积量算法的自适应谱线增强器，基于最小均方相干累积算法的自适应谱线增强器及基于短时相关相干累积算法的自适应谱线增强器依次串联起来，构造出基于相干累积算法的多级自适应谱线增强器。从理论上对该增强器的性能进行了分析，并利用水下目标的实测数据对该增强器的性能进行了实验研究。结果表明：该增强器对线谱信号有多次增强作用，对环境噪声有多次抑制效果，在性能上优于单级自适应谱线增强器。     

基于ResNet的稳健语音DOA估计算法

针对传统波达方向（Direction of arrival, DOA）估计算法在阵列模型误差条件下估计性能下降的问题,提出了一种基于残差网络（Residual network, ResNet）的DOA估计算法。该算法根据神经网络数据驱动不依赖阵列流型的特点,从广义互相关（Generalized cross-correlation, GCC）中提取特征,将提取的特征作为神经网络深层分类器的输入,对信号分类;根据分类结果选取对应子区间数据进行训练,建立ResNet学习特征与DOA估计之间的非线性映射关系,形成一个数据驱动的稳健DOA估计系统。仿真与实验验证结果表明,该算法有效地解决了传统DOA算法在阵列模型误差条件下无法准确得到DOA结果的问题。     

基于混沌萤火虫优化的小波多模盲均衡算法

采用多模盲均衡算法(MMA)处理高阶正交振幅调制QAM信号时,存在收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优等问题。为此,提出一种基于混沌萤火虫优化的正交小波多模盲均衡算法(CGSO-WT-MMA)。该算法将具有良好全局搜索能力的萤火虫算法和具有较强局部搜索能力的混沌算法相结合,用以优化均衡器权向量,并引入正交小波变换降低信号自相关性,以改善收敛性能。仿真实验结果表明,与MMA算法相比,该算法均方误差降低近4 dB,收敛速度加快近5 000步,稳态性能明显提高。     

基于正交小波变换的前馈神经网络盲均衡算法

针对前馈神经网络（FNN）盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析FNN盲均衡算法和正交小波变换（OWT）理论的基础上,提出了基于正交小波变换的FNN盲均衡算法。该算法利用正交小波变换良好的去相关性,对FNN均衡器输入信号进行预处理后,降低了输入信号的自相关性,从而加快了收敛速度和减小了均方误差。水声信道盲均衡的仿真结果表明,该算法在收敛速度与均方误差方面的性能比FNN盲均衡算法优越。     

基于正交小波变换的稀疏权盲均衡算法

为增强盲均衡算法的工程可实现性,在分析正交小波变换理论和超指数迭代盲均衡算法的基础上,利用正交小波变换对超指数迭代(SEI)算法的权向量迭代公式进行修正,同时利用分数间隔均衡器的优点来提高带宽利用率,提出一种基于正交小波变换稀疏权盲均衡算法(FSE-WT-SEI-SW).该算法利用正交小波变换良好的去相关性来加快收敛速度,通过对权向量的稀疏来减少算法的计算量,有利于工程的实现.水声信道的仿真结果验证了算法的有效性.     

基于高阶统计量的水下目标动态线谱增强算法研究

提出了基于高阶累积量的自适应动态线谱增强算法（Cumulant-Based Adaptive Dynamic Line Enhancement,CBADLE)，并对其原理进行了剖析，用水下某航行器线谱的实测数据，对水下航行器与水听器处于不同方位时水听器接收的线谱进行了动态仿真，结果表明，该算法在抑制高斯噪声，提高信噪比和收敛等方面的性能优于通常的自适应线谱增强算法。     

基于信噪歪度比的二次相位耦合信号增强新算法

提出了信噪歪度比分析法,在这个分析法中用三阶累积量切片首次定义了信噪歪度比的概念,导出了其理论计算公式。从理论分析可知:当背景噪声为对称分布噪声时,信噪歪度比为无限值;当背景噪声为非对称分布噪声时,在一定条件下,其大于等于输入信噪比。理论分析和仿真结果表明:用三阶累积量切片从非高斯非对称分布的噪声中提取二次相位(动态)耦合信号是有效的,且无需对背景噪声的分布作任何假定。这在工程实践中是非常有意义的。     

电气信息类复合型人才培养模式探索

针对过于专业化取向的传统人才培养模式的弊端,根据厚基础、宽口径、强能力、高素质的整体育人原则,合理设计复合型人才培养目标,构建实践取向的综合培养模式的课程体系和实践教学体系,实现电气信息类人才培养从知识本位向能力本位转型。     

一种增强水中目标辐射谐波信号的方法

本文研究了一种基于一维高阶累积量对角切片归一化的自适应谐波信号谱增强新方法(1-D FOCDSBAHSE),该方法在低信噪比情况下,仍具有较强的抑制高斯有色噪声能力,从而克服了传统的自适应线谱增强方法(ALE)的缺点;理论分析与仿真结果均说明了新方法的有效性。