基于DSPWVD-TFPF的通信信号噪声消除算法研究

针对通信系统低信噪比情况下,通信质量下降,传统的时频峰值滤波算法(time frequency peak filter,TFPF)在低信噪比下会出现时频聚集性下降的情况,利用联合定向平滑Wigner-Ville分布实现瞬时频率估计.这种新的分布基于定向平滑Wigner-Ville分布(directionally smoothed pseudo-Wigner-Ville distributions,DSPWVD)和一系列不同方向上的DSPWVD逐点自适应权重.仿真实验说明,在低信噪比情况下,DSPWVD-TFPF算法相比传统的TFPF,能够更好的提高时频聚集性,降低误码率(Bit Error Ratio,BER).     

由双不动点映射生成的乘性类Langevin噪声驱动的过阻尼分数阶棘齿

本文研究双不动点映射生成的乘性类Langevin噪声驱动的过阻尼分数阶波动势模型的定向输运,其中的确定性类Langevin噪声是混沌噪声的自然推广,由仅具有两个不动点的逐段单调映射迭代产生.数值模拟结果显示:当模型同时空、时对称破缺时定向流出现,且噪声参数的变化可以引起定向流的振荡、衰减与逆转.值得注意的是该定向输运行并不依赖于热扩散,即棘齿是非热的.     

基于图像背景噪声相关性的篡改检测

图像拼接是一种简单而常用的数字图像篡改操作,本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一致性,提出一种基于图像背景噪声相关性的拼接图像篡改检测方法。该方法首先利用小波变换对待测图像去噪,再将待测图像与去噪后的图像相减后得到背景噪声图像,最后根据背景噪声图像中子块与周围邻域子块的相关系数大小来鉴别拼接篡改图像并定位篡改位置。实验结果表明该方法能对拼接篡改图像较为准确地鉴别和定位。     

基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法

针对A/D转换器在采样和量化过程中产生的量化噪声问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法.利用经典量化器的统计特性,分析出量化噪声在分数阶傅里叶域具有白噪声特性,利用过采样和分数阶傅里叶域数字滤波方法对输入信号的量化噪声进行抑制,提高信号质量.理论推导和仿真结果表明,该方法能够有效抑制量化噪声,提高A/D转换器的输出信噪比,而且针对线性调频等信号的量化噪声抑制效果优于传统傅里叶域的方法.      

基于BP神经网络的交流输电线路可听噪声预测模型

可听噪声属于输电线路电磁环境的影响因子之一,其常规预测模型均存在使用条件受约束或预测误差偏大的问题.根据间接预测法的思想,以可听噪声通用表达式中的4个因素为输入变量,可听噪声值为输出变量,建立了三层结构的BP神经网络交流输电线路可听噪声预测模型.以国外多条输电线路可听噪声数据为样本,通过BP神经网络对样本进行训练,运用得到的模型对预测集线路的可听噪声值进行了预测.结果表明,与常规GE公式相比,采用BP神经网络预测模型的预测平均绝对误差要小1.641 4 d B(A).     

整合发放神经元模型突触输入参数估计

文章针对突触输入和噪声共同作用下的整合发放神经元模型,在不考虑放电阈值前提下,采用最小二乘法估计突触输入参数;当考虑神经元放电阈值特性时,将放电阈值看成一个吸收边界,导出膜电位转移概率密度函数,再利用极大似然法估计突触输入参数。结果表明:最小二乘估计仅适合阈下活动的参数估计,而对阈上活动无效;极大似然估计适用于神经元放电的阈值行为;无论是从适用范围还是估计精度来说,极大似然估计都要优于最小二乘估计。     

电流激励下HVDC用电容器噪声辐射比研究

文章提出了电流激励下电容器噪声辐射比的测试方法,在理论分析电容器噪声辐射特性的基础上,建立了半消声室内测量电容器噪声辐射比的测试系统,在电流激励下采用振声频响函数法得到电容器的噪声辐射指数曲线。最后,依据电容器噪声辐射指数曲线计算得到电容器表面噪声声压值,并与实测噪声声压值进行对比,验证了方法的准确性。     

探地雷达信号的EEMD时域分析方法

经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法不能解决探地雷达信号的混频现象,文章提出了探地雷达信号时域集合经验模分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)分析方法。通过分析可知,EEMD方法可以克服EMD方法的模态混频现象。文中由时域有限差分(finite difference time domain,FDTD)方法正演出探地雷达模型的信号,利用EEMD方法分离探地雷达特征模量,并对不同的特征模量进行分析,将受到白噪声干扰的探地雷达正演信号通过EEMD方法去噪,结果表明去除干扰效果显著。     

次声台站环境背景噪声源特性分析

气象要素是影响次声台站背景噪声建模的重要因素,为确定各气象要素对模型的具体影响,探明次声台站环境背景噪声的产生根源,采用研究均方根值、功率谱密度对比分析的方法对国际次声台站I34的次声数据和气象数据进行了处理和分析,分析了各气象要素产生台站环境背景噪声的原因。结果表明:风速、风向、温度和压强为影响次声台站环境背景噪声的主要因素,其中风速对背景噪声的影响程度最大。分析结果可为次声台站背景噪声建模提供理论依据。     

冲击噪声下基于Lorentzian范数的CSR参数估计

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.