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61.
传统的图像复原问题主要采用分治法,即将图像复原问题分为不同的子问题,通过对子问题处理得到最优解。由于不同处理环节之间的衔接和损失问题,子问题的最优解并不能得到全局最优解。针对此问题,提出一种端到端的双重控制网络,采用控制模块通过参数分别控制退化分支和处理分支。该网络通过特殊的编解码器结构处理特征问题——在固定尺度因子子网下,采用循环跳跃连接结构消除卷积层的堆叠块,增强输出端的特征显示。实验证明,提出方法与对比方法复原的图像峰值信噪比(PSNR)数值在30以上,结构相似度(SSIM)指标在0.90以上,且有效的改善了视觉效果。 相似文献
62.
基于正交小波变换的多模盲均衡器设计与算法仿真研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对常数模算法(CMA)收敛速度慢与剩余误差大的缺点,在基于正交小波变换CMA算法(WT-CMA)基础上,提出了一种新的基于正交小波变换的多模算法(WT-MMA).该算法将正交小波变换和多模算法(MMA)相结合,通过归一化正交小波变换来加快收敛速度,同时采用多模算法以减小剩余误差.用水声信道对算法的性能进行了仿真,结果表明,与CMA及WT-CMA算法相比,WT-MMA算法具有快的收敛速度且小的剩余误差.同时,文中还给出了均衡器的正交小波表示以及正交变换矩阵的表示. 相似文献
63.
定义了球源空间均匀分布阵的概念,从理论上推导了球源空间均匀分布阵远场声压和指向性公式,分析了它们与场点的位置、球源个数、相邻球源中心间距、波数及球源表面振速等因素的关系。并且对它们的关系作了仿真实验。在理论与仿真分析的基础上,给出了球源阵的设计原则:(1)根据球源空间阵大小的实际需要,确定球源个数和布阵方式;(2)球源本身的半径或体积尽可能选小一些,这样可减小阵的体积,以便尽可能增加球源个数并增强指向性;(3)在球源半径一定的条件下,相邻球源中心间距应尽量减小,最小到为球源直径的两倍。 相似文献
64.
65.
66.
针对常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,将正交小波变换与混沌通信理论相结合,提出了一种基于混沌通信系统的正交小波变换盲均衡算法(CS-WT-CMA)。该算法充分利用了混沌映射的伪随机性、遍历性、相关性以及无限宽带功率谱等特点,将混沌调制系统用于产生宽带混沌信号,使用混沌信号作为载波,在调制的同时直接对发射信号进行扩频,从而降低了信道输入信号的自相关性,更好地抑制了码间干扰和多径衰落;同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,并作能量归一化处理,降低了信号的自相关性,从而有效地加快了收敛速度。水声信道仿真结果表明,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小。 相似文献
67.
目前引入小波变换的自适应均衡器均是将正交多小波变换放置在均衡器(前向滤波器)之前以加快收敛。以常模判决反馈均衡器(CMA-DFE)为例,根据平衡正交多小波变换是放置在前向滤波器还是反馈滤波器之前,研究了三个均衡器,即常规的基于前馈正交多小波变换常模判决反馈盲均衡器(MWT-CMA-DFE)、基于反馈正交多小波变换的常模判决反馈盲均衡器(FMWT-CMA-DFE)和基于双正交多小波变换的常模判决反馈盲均衡器(DMWT-CMA-DFE),分析了其各自的复杂度。水声信道仿真结果表明:与CMA-DFE、MWT-CMA-DFE和FMWT-CMA-DFE相比,DMWT-CAM-DFE具有更快的收敛速度和跟踪时变信道的能力,且消除了相位旋转。 相似文献
68.
针对常数模算法(CMA)收敛后均方误差大、双层符号误差常数模算法(DSECMA)收敛速度慢的缺陷,利用CMA的稳健性好和DSECMA计算量小的优点,提出了一种符号判决双模新算法(SDDMA).该算法将均衡器与判决器输出序列模的平方差同均衡器输出序列模平方与DSECMA的常数模之差进行比较,根据比较结果,使迭代过程在CMA和DSECMA之间自动切换.该算法收敛后计算量比CMA小、均方误差比CMA与DSECMA都小,收敛速度比CMA与DSECMA快,有利于信息的实时恢复.水声信道盲均衡的仿真实验结果,进一步验证了该算法的性能. 相似文献
69.
为克服传统盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值等缺点,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出一种基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法(MHGA-WT-CMA)。该算法采用基于改进的编码方式、种群初始化、选择算子及交叉算子的遗传算法,以均衡器权系数为初始种群,将正交小波盲均衡算法嵌入遗传算法的父代与子代之间,对父代种群进行局部搜索,将得到的精英个体直接复制到子代中。再将其余个体进行二进制编码、轮盘赌选择、POX交叉以及非均匀变异等遗传算法操作,经过解码成实数进入子代中,进行下一次混合遗传优化,满足停止准则后输出最优权向量。这样可以结合二者的长处,使得算法既能较快收敛,又能在全局范围内得到最优权向量。计算机仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、均方误差小、能搜索到全局最优解等特点。 相似文献
70.