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。     

偏度与峰度在脉冲激光回波分析中的应用研究

将波形序列做平移处理,并结合其坐标信息可以计算波形的偏度与峰度,两者分别反映了波形的对称性和尖峭程度。在脉冲激光探测中,偏度和峰度可以用于对回波信号的特征分析,目标表面的反射率变化和起伏通常不会引起回波波形偏度和峰度的较大变化,只有当目标表面反射率或起伏出现突变时回波的偏度和峰度才会呈现出较大的值,而且不同突变情况下的回波的两参数的值也是不同的,这为脉冲激光探测的回波特征分析提供了重要依据。     

峰度最大准则ISAR成像快速包络对齐方法

通过对逆合成孔径雷达回波相邻包络和的峰度图进行分析,得到回波包络峰度图的一致性分布规律。然后依据分级快速搜索算法,结合大小步长对峰度图进行分级搜索,得到峰度最大位置所对应的回波移位比特数,将待对齐回波进行相应循环移位,实现回波包络的快速对齐。从实测数据结果可以看出,基于峰度最大准则的快速包络对齐方法与原始算法相比较,运算速率上有很大提高,并且包络对齐结果没有差别。文章同时对搜索时大步长的选取进行了讨论,得到了准最优的大步长值。     

一种基于峰度的QAM信号盲均衡与载波相位恢复准则

该文针对方形正交幅度调制（QAM）信号的盲均衡与载波相位恢复问题,基于均衡器输出峰度最大化的思想,利用向量范数性质给出一种新的盲均衡与载波相位恢复方法.首先通过数学证明给出了代价函数的收敛性定理,证明了无噪声情况下,在代价函数的局部最优解处可实现理想均衡,且能够实现载波相位恢复.然后,给出了新算法的四种批数据处理实现方式.最后通过理论分析和仿真实验说明,本文方法相比最大化功率的方法对高斯噪声更加鲁棒.     

基于小波变换的独立分量分析及其在图像分离中的应用

提出了一种新的基于小波变换的独立分量分析方法,对混合图像进行分离。研究表明,当各个源信号的概率密度分布相同时,自然梯度算法的稳态误差与源信号峭度成反比。因此,对峭度更大的小波域高频子图像进行独立分量分析可以获得更高的分离精度。同时混合图像在小波变换的过程中,可以利用小波阈值对混合图像进行去噪,提高图像的信噪比。最后通过实验证明该方法是有效的。     

Fast ICA 盲分离算法在雷达抗主瓣干扰中的应用研究

压制干扰信号从主瓣进入雷达天线,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。文中首先给出了Fast ICA 应用于雷达抗主瓣干扰的信号模型;在高信噪比的均匀噪声环境中,利用基于寻找峭度的局部极值点的Fast ICA盲分离算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,通过脉压找出目标信号。仿真验证了算法用于抗主瓣干扰的有效性,该算法具有良好的抗干扰性能,在分离效率上具有较明显的优势。     

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。     

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。     

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。