基因预测中的信噪比计算新模型

以快速傅立叶变换(FFT)求出DNA序列功率谱后,用重复计算实验的办法,对大量DNA序列中核苷酸的分布情况进行统计,得出综合考察变量,然后以核苷酸分布频数和DNA序列长度为自变量,建立Z-curve映射规则得到DNA序列信噪比的新模型,并进行实例分析。新模型不需要对序列进行离散Fourier变换(DFT),而且不要求DNA指示序列长度必须为3的倍数,应用范围更大。     

基于信号处理的基因识别模型

为了获得精确可靠的基因识别信息,根据所给DNA 序列进行数值化映射（基于 Voss映射和Z-curve映射）运用快速傅立叶变换（FFT ）以及离散小波变换算法计算DNA序列功率谱和信噪比;对于不同类型生物的基因预测采用靴带抽样算法推断基因预测的最佳阈值并以特异性、敏感性和精度3个性能指标来评估基因预测方法的性能,所建模型在基因识别中精度较高、运算快、效果好。     

改进的OFDM带宽盲估计方法

针对正交频分复用信号通过快速傅里叶变换变换得到的频谱不够精确且计算量较大的问题,提出一种基于Welch法的带宽盲估计方法.首先用Welch法求得功率谱,再进行小波分解、重构,得到平滑的功率谱;然后提取出最大移动协方差的2个值所在的位置进而估计带宽;最后多次循环求统计平均,得到信号的精确带宽.实验仿真结果表明:在多径且低信噪比为0dB的条件下,该方法的正确估计率达99.1%,比传统方法的带宽估计精度更高,计算复杂度更低.     

非协作通信中的信噪比估计算法

研究基于信号协方差矩阵分解的信噪比估计算法.该算法使用最小描述长度准则实现了信号空间维数的估计,进而实现信噪比估计.在此基础上,提出了基于信号功率谱的信噪比估计算法.由该方法计算出接收信号的功率谱,估计出有用信号的带宽,在有用信号频带外的噪声频带上估计出噪声的功率,从而估计出信噪比值.仿真实验表明,当信噪比小于3dB时,基于信号功率谱的信噪比估计算法优于基于信号协方差矩阵分解算法.     

信号功率谱特征变化的时域快速诊断

本文提出了在时域中快速诊断信号功率谱特征变化的方法。首先,引入开讨论了几个描述信号功率谱特征变化的特征量。其次,根据Fourier变换的性质,推导出在时域中计算这些特征量的快速算式。最后,利用该方法对机床颤振过程信号功率谱特征变化进行诊断。结果表明,该方法不仅行之有效,而且由于计算简单,适合于在线诊断。     

基于Logistic和Baker映射的视频加密方法

为保证网络信息传输的安全性,提出一种视频图像加密方法.该方法引入混沌系统中的Logistic映射和Baker映射,结合H.264视频压缩编码特点,利用Baker映射对DCT(Discrete Cosine Transform)变换量化后的块进行位置置乱,改变空间像素的位置;利用Logistic映射产生的伪随机序列生成密码序列,对块矩阵像素的数值进行改变;在熵编码完成后,利用Logistic映射产生的伪随机序列,对0,1二进制串进行漂移的流加密.该算法的计算复杂度低,具有良好的安全性和实时性,对编码压缩性能影响较小.     

OFDM系统中低峰均功率比的SLM算法

讨论了两种选择映射算法的改进算法.改进算法1通过降低计算复杂度来实现,将旋转相位序列的乘法放在快速傅里叶逆变换(IFFT)完成之后,而改进算法2以少量功率的增加为代价,省掉了边带信息的传送.对两种算法的实现方法进行了仿真比较.结果表明:需要在选择映射(SLM)算法的复杂度与峰均功率比性能之间做出平衡,以达到更好利用系统资源的目的.     

基于PHAT-β广义互相关的变压器机器鱼避障时延估计仿真

针对变压器机器鱼避障过程中发射信号和回波信号时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于相位变换加权(PHAT-β)广义互相关(GCC)算法的时延估计方法.区别于传统的基本互相关(BCC)算法,PHAT-β GCC算法可以根据信噪比在频城内对互功率谱进行灵活调节,提高了时延估计的抗噪性和准确性.首先对发射信号和回波信号进行快速傅里叶变换和共轭相乘得到互功率谱,然后对互功率谱进行PHAT-β加权、傅里叶逆变换得到广义互相关函数,最后通过峰值检测得到时延估计值.仿真分析和验证了不同类型发射信号(正弦信号、方波信号)、不同信噪比(20、10、0 dB)、不同指数调节因子的时延估计性能,结果表明所提算法相对于传统的BCC算法具有更好的抗噪性和更尖锐的时延估计峰值.     

非线性广义LGH方程的孤子近似解

利用同伦映射方法研究了一类非线性广义Landau-Ginzburg-Higgs(LGHl方程.首先引入一个同伦变换,使相应的方程求孤子解的问题转化为映射变换的问题;然后利用映射特性得到了原方程孤子的近似解.     

基于离散小波变换的超宽带信号检测

在超宽带通信系统中,满足FCC频谱功率限制的信号的功率谱密度极低,类似白噪声,这对非合作侦收方而言,加大了其对信号的检测难度.针对这一问题,本文提出一种基于离散小波变换的检测方法.首先对仿真出来的OFDM-UWB信号在噪声干扰条件下进行小波变换与傅里叶变换,然后在不同的信噪比条件下对信号的两种变换进行对比仿真.仿真结果...     

单模激光线性模型瞬态的随机共振

根据线性化的单模激光输出光强方程,运用计算光强的相关函数,得到光强的功率谱及信噪比的方法,计算了在δ函数形式关联的两白噪声驱动下单模激光线性模型瞬态的功率谱及信噪比,发现了瞬态的随机共振,研究了信噪比随时间的演化及到达定态的时间,分析了参数对随机共振的影响。     

实时多通道数字助听器降噪算法

在兼顾降噪性能和功耗的基础上,提出了一种实时多通道数字助听器降噪算法.首先,将输入信号分解为16个子带,计算每个子带的声压级,并基于估计的声压级来计算子带噪声和语音概率;然后,利用直接判决方法计算子带信号的先验信噪比和后验信噪比;最后,计算子带增益函数以实现自适应降噪.将该算法与改进谱减法、自适应维纳滤波法和调制深度法进行了比较.结果表明:与其他3种算法相比,在10 d B白噪声的情况下,本文算法输出的平均信噪比减少约3d B,主观语音质量评估得分最多提高0.90;在4种噪声环境下其平均主观语音质量评估得分提高0.41;所提算法采用子带声压级计算取代信号功率谱估计,节省了快速傅里叶变换的计算量,其时延较其他3种算法至少降低50%.     

基于小波和高阶谱的低信噪比信号检测方法

低信噪比信号检测是数字信号处理领域中的一个常见问题,本文提出了一种基于小波变换和高阶谱理论的检测方法,并将其与传统的功率谱检测方法相比较,MATLAB仿真结果表明该方法具有更加优越的检测特性。     

低信噪比多径-信道下的OFDM带宽自动估计

针对低信噪比多径-信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的OFDM信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间-尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明：在不同多径信道且信噪比为-10dB条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。     

基于猫映射的混沌通信改进方案

针对混沌同步的混沌通信方案存在的安全问题,提出了一种基于猫映射变换的改进方案.利用回归映射破解方法和功耗分析破解方法,攻击者可在混沌系统参数未知的情况下破解混沌信号.在所提出的改进方案中,发送端使用猫映射变换将混沌序列置乱,利用置乱后的混沌序列作为载波进行通信;在接收端进行猫映射逆变换恢复出原始混沌序列,进而实现混沌同步,完成解调.所提出的改进方案简单、易于实现,能够有效地抵抗回归映射和功耗分析的破解.     

时间序列分形特征的判别

研究了判断时间序列是否具有分形特征的几个参数：庞加莱映射,李雅普诺夫指数,关联维数,功率谱及赫斯特指数,分析了它们各自的优缺点。认为：在已知动力学系统时,使用庞加莱映射和李雅普诺夫指数就能准确地判断该时间序列是否分形;在不知道动力学系统时,使用功率谱及赫斯特指数更好些。最后给出了分形在时间序列分析中适用的场合。     

BICM-ID系统中的一种自适应符号映射方案

比特交织编码调制迭代译码(bit-interleaved coded modulation with iterative decoding,BICM-ID)系统具有复杂度低,以及比特错误率性能好的特点,是下一代无线通信的核心技术.符号映射对BICM-ID获得较高的编码增益起着至关重要的作用.现有的大部分研究成果中,在所有信噪比区域内均使用同一种符号映射.然而,没有任何一种映射能够在所有信噪比区域内都获得最好的性能.交叉均衡8PSK准MSP(Cross Equalization-8PSK-Quasi-MSP,CE-8PSK)映射是一种优秀的符号映射,但同时它也存在性能缺陷区域.本文提出一种自适应的符号映射方法,在CE-8PSK的性能缺陷区域内用格雷或者混合映射来代替.仿真结果表明,利用本文提出的自适应符号映射方法,在CE-8PSK映射缺陷区内的性能可获得1dB的增益.     

基于小波阈值多窗口功率谱估计的语音增强

提出一种有效的先验信噪比平滑方法.该方法从先验信噪比的定义出发,使用小波阈值多窗口功率谱估计方法减小语音功率谱和噪声谱的方差,从而实现先验信噪比的平滑.实验证明,该先验信噪比平滑方法解决了直接判决法在语音开始端能量较大情况下的先验信噪比延时问题,并且提高了先验信噪比的准确性;同时结合该平滑方法的语音增强方法能有效抑制“音乐噪声”,尤其在低输入信噪比时效果明显.     

低信噪比多径信道下的正交频分复用带宽自动估计

针对低信噪比多径信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的正交频分复用(OFDM)信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间—尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明,在不同多径信道且信噪比为-10 d B条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。     

基于子带信噪比估计和软判决的鲁棒双耳声源定位算法

为了提高噪声和混响环境下的双耳声源定位算法性能,提出了一种基于子带信噪比估计和软判决的双耳互功率谱和耳间时间差估计算法.首先根据每帧中每个子带双耳声信号的自相关矩阵估计子带信噪比;其次,将子带信噪比映射为软判决值,并对双耳互功率谱进行加权;最后利用加权后的互功率谱估计耳间时间差,从而判断目标声源方位.仿真测试和实际环境测试均表明:与基于互相关函数、过零率的传统双耳声源定位算法相比,所提算法在噪声和混响的复杂声学环境下,显著提高了双耳声源定位性能.