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21.
高阶统计分析的m序列检测新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高直扩信号中m序列的检测效率,研究高阶统计分析(HOS)理论的m序列检测问题.在理论上,重新对m序列三阶相关函数的形式作了正向和反向的区分.由m序列三阶相关函数峰值求得本原多项式的一般推导方法,并结合多项式求最大公因式的矩阵斜消变换理论,提出利用高阶统计分析理论求m序列本原多项式的规律算法,仿真结果验证了此方法有效可行.同时,分析了高斯噪声信道下此算法的性能,仿真结果表明,此算法在-10 dB时的检测概率接近70%. 相似文献
22.
23.
黄土节理是地下水的赋存场所和运移通道,它们使土体破碎进而影响稳定性和强度,是各类地质灾害的构造基础,准确分析其发育特点和展布规律,是理解黄土频发灾害的关键步骤。通过现场调查、数理统计和拓扑分析,对陇西地区黄土进行系统研究。结果表明:①陇西地区主要发育优势走向为NNW、NWW和NE向的构造节理,这是受区域内走滑断裂带和逆倾滑断裂带影响的结果;②构造节理优势组的产状服从高斯正态分布,倾角多为60°~80°,垂直节理的产状随机分布、离散型较强;③2种节理的平均间距均较宽,张开度属“开裂”范围,延续性中等,但垂直节理的间距分布范围更集中,构造节理的张开度相比更小;④拓扑分析显示I型节点占主导,节理延伸过程易被中断,分支比处于3以下的低水平,该方法能更简单、直观地描述连通性。研究结果可以为新构造应力场恢复、掌握黄土节理发育基本规律、节理网络数值建模等提供基础数据。 相似文献
24.
魏瑾 《安徽电子信息职业技术学院学报》2017,16(4):10-13
提出一种在多径信道下的OFDM信号的子载波调制方式识别算法,利用两个高阶累积量特征先后识别出OFDM信号中空子载波信号和导频子载波信号,再通过一个特征矢量对OFDM子载波的调制方式进行识别,从而完成OFDM信号子载波调制方式的识别。该方法不但可消除多径效应带来的影响,而且减小了噪声对识别性能的影响。通过仿真可以看出,在信噪比为10d B时,正确识别率可达95%以上。 相似文献
25.
为了在研究接触问题的数值模拟中更加明确地分析接触界面,提出了基于面〖CDF*3〗面模式的搜索算法,这种搜索模式更能提高搜索精度.首先利用预搜索,排除不相干的点对,从而减少计算量,缩小计算范围.利用有限元的等参概念,根据投影定律,定义接触点间的接触关系,同时为了避免变形过程对接触搜索的影响,将时程分析引入搜索的目标方程中,根据优化原理搜索接触点对,分析了搜索算法在高阶单元和低阶单元中的应用.最后通过算例证明了该算法的有效性和可靠性. 相似文献
26.
27.
在人脸识别领域应用张量奇异值分解( TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法( PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。 相似文献
28.
提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先,通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数,用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息;然后,用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换;最后,用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数,并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明,采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好,转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。 相似文献
29.
基于高阶剪切理论,推导了整体-局部1,2-3高阶位移模式.在满足层间位移连续,层间剪应力连续,以及上下表面自由的条件下,层合板每个节点的独立变量变为13,并且不随层合板层数的增加而变化.在此基础上将整体-局部1,2-3高阶位移模式推广到刚-柔耦合层合板多体系统,利用混合坐标法,基于虚功原理,建立了考虑层合板层间应力连续的多体系统动力学方程.通过静力学算例,验证了整体-局部1,2-3高阶位移模式的准确性,得到了层合板层间应力沿着厚度的分布情况.通过多体系统动力学算例,对比了传统方法的计算结果,揭示了本文方法与传统方法在计算层合板多体系统中层间应力的差异,说明了刚-柔耦合层合板多体系统考虑层间剪应力连续的必要性. 相似文献
30.
选取CAIDA授权的AS级2003年1月—2007年12月的Skitter数据及2008年1月—12月的Ark数据进行层层深入的对比分析,以说明Internet拓扑探测架构的改变对拓扑探测结果的影响。首先统计了Skitter及Ark架构下AS级Internet拓扑的多种宏观特征,分析了Skitter与Ark在各特征值上的异同,进而分析了网络的幂率特征与网络连通性以及拓扑核数的演化,指出幂率性质以及高聚类性质在Internet拓扑中是真实存在的,不随探测方式的改变而消失。 相似文献