广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识,特别是对其功率谱的了解,而在实际应用中,往往缺乏这种先验知识,只能以估计值来代替,从而影响时延估计精度,自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制,提高时延估计的精度,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数,从理论上证明了,任何一个广义相关权函数,都能够变换成一个或几个Roth处理器的组合形式,实际上,Roth处理器就是自适应滤波器实现的,能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器,从而实现了自适应广义相关时延估计算法。     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .     

循环时延估计方法相互关系研究

系统分析了几种循环时延估计方法的原理,并对循环时延估计方法进行了分类.论证了几种方法的相互关系,揭示了这些方法之间的内在联系.结果表明广义循环互相关法(GCCC)与循环相位谱法是等效的;信号选择性自适应法是循环谱相关法(SPECCORR)的迭代实现;循环互相关函数相关法(CCCC)和循环谱相干法(SPECCOA)是循环互模糊函数法(CCA)的特例.     

自适应谱线增强技术提取噪声中弱超声Doppler血流信号及其频谱

从自适应谱线增强原理出发，建立了自适应滤波器系数和自回归（ＡＢ）模型系数的关系．通过对计算机模拟Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号和人体手指Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号的自适应滤波器系数的计算及相应的实验，表明用自适应谱线增强技术可以从噪声中提取弱Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号．本文同时给出自适应ＡＢ谱法，直接估计信号功率谱密度．实验结果表明，它是一种新的有效的现代谱分析方法．     

自适应谱线增强技术提取噪声中弱超声Doppler血流信号及其…

从自适应谱线增强原理出发，建立了自适应滤波器系数和自加归（ＡＢ）模型系数的关系。通过对计算机模拟Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号和人体手指Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号的自适应滤波器系数的计算及相应的实验，表明用自适应谱线增强技术可以从噪声中提取弱Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号。本文同时给出血适应ＡＢ谱法，直接估计信号功率谱密度。实验结果表明，它是一种新的有效的现代谱分析方法。     

一种新的盲自适应频移滤波器

介绍了基于谱相关理论的频移滤波器，在此基础上提出了采用两种自适应算法的FRESH滤波器：LMS算法和CMA算法，并通过计算机仿真比较了两种算法的性能．结果表明，采用CMA算法的FRESH滤波器不需要训练序列，在性能上比较接近于传统的LMS算法，是一种实用的FRESH滤波器．     

AR噪声参数估值误差对自适应检测器性能的影响

本文从理论上研究了采用自适应逆谱(或白化)滤波器级联匹配滤波器构成的自适应检测器的性能,着重分析了背景噪声AR参数估值误差对检测性能的影响。以两种典型的信号型式(宽带、窄带)为例的分析计算表明,这类检测器的检测性能对参数估值误差并不敏感。因而自适应逆谱(或白化)滤波器级联适当的匹配滤波器方案是一种有用的自适应检测器方案。     

基于遗传算法的CL多小波预滤波器

提出了一种基于遗传算法的CL多小波预滤波器构造方法。该方法根据图像分解和重构的不同目的及不同的约束条件，定义相应的适应度函数；采用遗传算法对不同的图像，进行滤波器的自适应优化’得到相对应的前置滤波器，实现了图像多小波变换的自适应预滤波。对图像压缩和图像放大两种情况进行了实验仿真，证实了该方法的可行性和有效性。计算机仿真结果表明，利用此方法得到的前置滤波器进行图像压缩，可提高图像压缩比；若利用对应的前置滤波器进行图像放大，则图像质量较其他方法有明显提高：放大后图像的均方误差，较线性插值法降低了48％，较加权抛物线法降低了31％。     

弱信号检测方法的研究

本文提出了几种信号检测的方法,介绍了自适应滤波器的原理及LMS算法的原理,利用模拟乘法器实现自适应带通滤波,并进行电路模拟和仿真,比较几种算法的差异。     

用自适应FIR横向滤波器消除电视重影

本文介绍了多径传输引起的重影信号对电视图像的影响，着重分析了电视信号行、场扫描有规律性及具有行相关性的特点，提出了可用截断ＦＩＲ滤波器长度的递推法或用不截断的相关法设计滤波器，并进而给出了一种用ＦＩＲ横向滤波器自适应消除重影系统设计方法及系统组成。     

基于TDE技术的声源定位算法

针对基本互相关法在估计时延时没有明显的峰值及实际环境中的噪声会减损峰值,甚至出现伪峰的问题,提出了一种基于广义互相关的改进时延估计方法,并结合麦克风阵列结构,实现了基于两步定位的声源定位.通过仿真实验验证了该方法在有噪声的环境下能准确测量声源的位置,定位的平均距离误差和平均方向角误差都低于5%,且方向角在30°～150°、距离在1.1～2.3m时定位成功率达80%以上.     

A Fast Leak Locating Method Based on Wavelet Transform

The problem of leak location is actually a time delay estimation (TDE) problem. Since most existing TDE methods may encounter the problem of high computational complexity when used for online leak location. This paper presents a fast leak locating method based on wavelet transform (WT). The method first gets a rough estimate of the time delay from the WT coefficients of the pressure signals at the largest scale, then keeps refining the estimate using WT coefficients on smaller and smaller scales. Quantitative analyses and test results based on real data show that the method reduces the computational complexity while maintaining the time delay estimation accuracy.     

一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

广义相关时延估计方法在漏水检测定位中的应用

广义相关时间延迟估计是解决时间延迟估计的重要方法.文章分析了应用广义相关时延估计方法处理管道泄漏噪声信号时间延迟估计问题.研究了广义相关时延估计方法在管道泄漏信号时延估计应用中的关键技术.计算机仿真结果表明广义相关时延估计方法可以有效的应用于管道漏检测定位中.     

时间序列间统计依赖性测量的一种改进方法

提出了利用改进的广义互信息测量 2个随机变量之间非线性统计依赖性的方法 ,在此基础上获得了利用关联积分计算 2个具遍历性的观测时间序列之间统计依赖性的公式 ,并与利用互信息和广义互信息测量 2个观测时间序列之间统计依赖性的方法进行了比较 ,通过例子说明了这种改进方法的优点     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

关联函数解析式的另一种推导方法

 探讨了d维欧氏空间中自由标量场的关联函数,用两种不同的方法推导求得了它的解析表达式,其中第二种方法为该文提出。文献上一般只讨论了到3维以及更低维空间的结果,作者推广得到了任意维的结果。计算3维空间的关联函数的方法一般是在3维空间的球坐标下直接进行积分求解,该文也应用这种方法在d维空间的球坐标系下直接积分得到了推广的结果。另一方面,发现可以通过选取合适的坐标系可有效地降低积分动量的维数,同样可以求得关联函数的解析式来。两种方法虽然用到的技术不同,但经过复杂的运算之后所得到的结果是一致的,结果表明：任意维空间的自由标量场的关联函数与变形Bessel函数只差一个有理因子,其中变形Bessel函数的阶数是由空间的维数所决定。     

多变量时间序列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想 ,提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法 .对每一分量的时间序列 ,分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔 ,最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广 .给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式 ,并证明了广义关联维数与所用范数无关 .计算了Lorenz系统按前 2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数 .计算结果表明 ,用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效     

基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配

提出了一种基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配方法。骨架中两骨架点间的连线称为骨架枝,借鉴机器人学中广义连杆之间关系的表示方法,将骨架枝看成若干个连杆,在骨架点处建立固定坐标系及骨架枝坐标系,采用广义变换矩阵表示骨架枝。将广义变换矩阵转化成向量,引用统计学中的相关性度量方法,通过计算2个向量的皮尔逊相关系数得到2个广义变换矩阵的相似度,即得到2个骨架枝的相似度。搜索相匹配的骨架枝并计算整个骨架的相似度。通过实例验证和实验分析,表明该算法具有较快的检索速度和较高的准确度。