几种基本时间延迟估计方法及其相互关系

简要介绍了广义相关法等几种基本的时间延迟估计方法，着重分析了论证这几种方法之间的相互关系。结果表明：广义相关法与广义相位谱法是等效的，广义相关法是广义双谱法的特例，基于ＬＭＳ自适应横向滤波器的自适应法是迭代实现的广义相关法，参量模型法可以由自适应滤波器来实现。     

一种抑制周期性干扰的二级自适应时间延迟估计方法

当接收信号中伴有周期性干扰时，相关时延估计方法会受到严重的影响而不能有效工作，采用二级自适应时间延迟估计方法，可以有效地去除周期性干扰对时延估计的影响，在较强的干扰下仍可得到准确的时延估值，其中第一级为干扰对消器，第二级为ＬＭＳ自适应时延估计器。     

基于解剖标志点约束的脑部PET/CT图像图谱配准与脑区分割

正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(positron emission tomography/computed tomography,PET/CT)图像在脑部疾病的诊断和治疗中已得到广泛应用.目前的脑部图谱配准方法大多采用全局优化策略,不能精细勾画大脑的解剖感兴趣区域,尤其对于深层脑区的分割精度有限.为此提出了一种结合解剖标志点的PET/CT图像脑区分割方法,将图像灰度特征和局部解剖标志点相结合实现对局部脑区的精确配准,并融合PET和CT两种图像特征进行双模态联合配准.采用针对中国人群的脑部数字解剖图谱作为配准模板,以适应中国人群的脑区形态分布特征.通过20幅临床PET/CT头部图像对比了所提方法和传统的基于灰度的配准方法,结果表明所提方法能获得更加准确的脑区划分,各脑区相似系数(dice similarity coefficient,DSC)为79.91％,平均表面距离(average surface distance,ASD)达到PET图像的亚像素级精度0.95 mm,器官体积恢复系数(recovery coefficient,RC)接近1.     

基于测地距离的超像素生成方法

超像素能够捕获图像的冗余信息,从而大大降低图像处理后续任务的复杂度.尽管很多分割算法都能生成超像素,但所生成的超像素大多具有高度的不规则性,大小和形状变化很不一致,而且很难控制其个数.利用图像曲面的内蕴几何,即测地距离来衡量像素间的相似性,提出了一个算法简单的、具有线性复杂度的超像素生成方法,能够生成形状近似规则的、分布均匀的、有指定个数的超像素.实验表明,对于不同复杂度的图像,该方法均能取得较好的结果.     

非高斯alpha稳定分布环境中自适应滤波及研究进展

讨论了非高斯alpha稳定分布噪声环境中的自适应滤波及其近十几年来的研究进展。以alpha稳定分布的线性理论和参数的最大似然估计理论为基础,发展形成了线性滤波和非线性滤波两大类算法。相对于高斯环境下的滤波,新滤波算法在脉冲噪声中的韧性得到显著提高。最后分别给出了两类算法在谐波恢复中的应用实例。     

基于相关熵希尔伯特差值的窄带射频信号时延估计

窄带射频信号时延估计的精度往往会受到相对带宽的制约和噪声的影响.针对这一问题,提出了相关熵希尔伯特变换时延估计的定理,并结合此定理提出了一种在脉冲噪声环境下,适用于窄带射频信号的相关熵希尔伯特差值时延估计算法.该算法具有受信号相对带宽影响较小、抗噪能力较强等特点.仿真结果表明,与CCF、FLOC、l_p范数等算法相比,该算法具有更好的时延估计有效性和准确度.     

分数低阶α稳定分布噪声下EP潜伏期变化韧性自适应检测

依据分数低阶矩理论和信号噪声的特性，提出了一种自适应检测EP潜伏期变化的新方法，这种方法基于反正切函数的单调有界和奇对称特性，对误差信号Cn(k)进行非线性交换，抑制了EP信号中的分数低阶α稳定分布噪声，有效保留了信号成分，在高斯和分数低阶a稳定分布噪声条件下具有良好的韧性，且避免了动态估计信号噪声a参数的困难，利用这种方法动态检测EP潜伏期的变化，具有较高的估计精度和较快的收敛速度。     

非高斯分布噪声下诱发电位潜伏期变化自适应检测

传统的高斯分布白噪声的模型不能很好地描述EP信号中脑电图（EEG）和其他噪声的特性，因此，根据α稳定分布噪声理论和EP信号中噪声的非高斯特性，提出了一种基于最小分数低阶矩自适应诱发电位潜伏期估计方法，这种方法既可以应用于高斯噪声环境，又在低阶α稳定分布噪声（一类典型的非高斯噪声）环境下具有良好的韧性，是一种可靠的检测EP信号潜伏期变化的方法，分析和实验表明，α稳定分布噪声模型是一种适合于描述带噪EP信号统计特性的随机噪声模型，所得到的EP信号潜伏期变化的检测结果，与神经系统的真实状态及其变化一致。     

基于广义秩模型的分数低阶协方差波束形成

在广义秩信号模型基础上,设计了一种鲁棒波束自适应波束形成方法。通过引入分数低阶变换来抑制非高斯稳定分布噪声, 提出脉冲噪声环境下能够处理信号失配的鲁棒波束形成器算法,并讨论了分数低阶协方差矩阵的可逆性。由于采用Frobenius范数建立明确的模型来刻画期望阵列响应与数据的协方差矩阵之间的不确定性,因此所提算法具有解析闭合形式解。仿真结果表明：与传统波束形成算法相比,所提算法在脉冲稳定分布噪声和信号失配同时存在的情况时具有更好的鲁棒性。     

液化场地桩-土相互作用大变形无网格法分析

将无网格法应用于地震液化过程中的桩-土相互作用分析.以Biot固结理论的u-p列式作为饱和砂土的控制方程,土的本构关系采用能够描述饱和土体振动液化特征的有效循环弹塑性模型.利用移动最小二乘近似推求形函数,再采用伽辽金法对控制方程离散,获得无网格伽辽金法的基本计算方程.最后,通过优势验证,说明了该方法能有效地避免液化有限元分析时由于大变形所引起的体积自锁而使计算中断等问题.