一种改进性能自适应ICA算法研究

研究高动态环境必须实时自适应追踪混合矩阵的变化,快速浮点独立成分分析(Fast-ICA)算法,可以达到快速收敛.依据梯度在线学习算法性能更好,但是它的缺点是收敛慢,并且依赖适当的收敛算子的选择.为解决上述问题,提出了一种依据梯度优化块自适应ICA算法(GBOBA/ICA),包含Fast-ICA和依据梯度在线学习两种算法...     

基于STOA-VMD的串补输电线路故障测距

由于串补电容的存在,串补输电线路中发生故障时,故障行波过程十分复杂,行波波头检测困难;故障行波信号中存在较大噪声时,传统的故障特征提取方法无法准确提取故障行波的特征信号。为此在串补线路中故障行波信号存在噪声条件下,提出一种基于乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm, STOA)对变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)优化的故障行波特征提取方法。该方法利用最大峭度准则对STOA的目标函数不断优化,从而选取VMD中更合适的模态量和惩罚因子值,避免人为设定模态量和惩罚因子值时,VMD对故障行波信号的分解不足或分解过剩造成的故障定位误差。通过对称差分能量算子(symmetric differential energy operator, SDEO)提取VMD后最佳的模态分量的能量突变点,结合双端行波测距方法,实现故障测距。仿真结果表明,所提方法能够实现串补输电线路的故障测距,测距精度高,且不受故障类型、过渡电阻的影响。     

基于小波包和包络分析的滚动轴承故障自动诊断方法

提出了一种基于峭度-小波包-包络分析的滚动轴承故障自动诊断方法。首先用峭度系数判断是否出现故障,再针对故障轴承振动信号非平稳和调幅的特点,用小波包将信号分解到不同的节点上。然后将不同节点的重构信号做包络谱分析,将谱峰处的频率同滚动轴承内圈、外圈、滚珠、保持架等的故障频率进行对比分析,在此基础上,运用最小距离判别法则自动获得故障原因,从而实现滚动轴承故障的自动诊断。通过对实验中采集到的轴承振动信号进行分析,证明了该方法在轴承早期故障诊断中的有效性。     

基于峭度的盲分离在通信信号盲侦察中的应用

为实现复杂多信号环境下的通信信号侦察,采用一种新的盲侦察技术,即运用盲源分离算法,在没有任何先验知识的情况下分离出源信号,然后对分离的各个信号进行后续处理。提出一种改进的基于峭度的盲分离算法,可以自适应地确定激活函数。将其应用在通信信号盲侦察中,可以实现对任意源信号进行盲分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号。选择超高斯和亚高斯混合通信信号进行了仿真实验,结果验证了该算法的有效性。     

小波域阈值语音去噪的几点改进

根据含噪语音中噪声、清音和浊音的不同特点,提出了一种改进的多尺度小波域阈值去噪方法。采用常用的软阈值函数对清音和浊音进行不同的阈值处理,而对于噪声,将其对应的小波系数全部置零。该方法在很大程度上抑制了噪声,又减少了语音段清音的损失,提高了信噪比。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于峭度和记忆梯度的变步长盲均衡算法

分析了军事通信中传统恒模盲均衡算法的基本原理,并针对恒模算法收敛速度慢、易陷入局部极小点、收敛速度与稳态剩余误差之间矛盾突出的缺点,提出一种基于峭度和记忆梯度的变步长算法。经过理论分析和实验仿真,证明改进后的算法较传统算法具有更好的均衡效果。     

基于独立分量分析的多分辨率遥感图像融合算法

研究了目前常用的遥感图像融合方法,提出了基于独立分量分析的多分辨率遥感图像融合方法,分析了用于独立分量分析的目标函数（如峭度、近似负熵和互信息）,给出了独立分量分析的优化快速算法,并详细描述了提取源信息独立分量的具体步骤。最后,将独立分量分析法应用于高分辨率光学图像和低分辨率光学图像的融合,与采用主分量分析法融合的图像相比,图像质量得到很大的提高。     

基于协峭度张量的高光谱图像异常检测

高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点,如何“自动”确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手,广泛应用的RXD异常检测算法通过计算图像的2阶统计特征,可以直接给出异常点的分布情况,算法复杂度低,但缺点是没有考虑到图像的高阶统计信息。基于独立成分分析的异常检测算法虽然考虑了高阶统计量对异常点的敏感性,但需要反复迭代提取异常成分后,再对提取后的成分进行异常检测。该文提出一种基于协峭度张量的异常检测算法,该算法不需要事先提取异常成分,可以直接对观测像元进行逐一检测,从而给出异常点的分布情况。基于模拟数据和真实数据的实验结果表明,该方法能够在检测出异常像元的同时更好地压制背景信息、减小虚警率,从而提高异常检测精度。

     

基于峭度的数字通信同道干扰抑制研究

复杂多变的频谱环境是现在战场环境的突出特征,准确高效地实现通信很大程度上决定着战争的结果。如何摆脱敌方实施的同道干扰的影响以保证我方数字通信正常成为重要的研究课题。采用通信接收阵列,在数字信号解调前端,引入独立分量分析技术,采用峭度度量的非高斯性准则,增加混合数字通信信号分离增强过程,实现同道数字通信信号的干扰抑制。通过实验例证该方法的可行性,取得了较好的分离增强结果,实现了干扰抑制效果,为同频段多类型数字通信信号抗干扰技术发展提供了思路。     

一种基于峭度累积量比例微分控制的盲源分离学习率

自然梯度算法由于良好的分离性能在盲源分离中占有重要的地位,但该算法基于固定步长时,无法很好兼顾收敛速度和稳态误差。本文借鉴自动化控制的PID （Proportion Integration Differentiation ）算法,提出一种与分离状态紧密结合的变步长学习率算法。由于完成分离的信号峭度累积量是一个固有值,分离过程的信号峭度累积量与固有值将有一个不断减小的误差值。该算法以指数函数值来体现该误差值。再利用该误差构成比例微分的变步长算法,其中的步长初始值就相当于控制误差的比例值,而误差的微分项则得到加速的调整值。该算法仿真实验结果与固定步长自然梯度盲源分离算法的仿真实验结果对比：对应于初始步长的一个最大值和一个最小值,该算法的两次迭代次数均低于采用固定步长算法的迭代次数,并且对于不同类型信号在两次迭代次数间的差值约10～40次,而两种算法的稳态误差是相同的。