一种基于多判据综合决策的语音信号频域盲解卷积排序算法

在基于子带ICA的语音信号频域盲解卷积问题中,通过短时傅立叶变换把信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性.在传统排序方法的基础上提出一种改进的基于多判据综合决策的排序算法,同时通过实验探讨了窗函数长度和信号非平稳性之间的关系.仿真实验表明,多判据决策有效克服了各种传统单一方法的局限,使得排序精度和最终分离质量获得提高.     

可变阈值因子的快速自适应门限检测算法

针对基于排序类自适应门限算法运算量大的问题,提出了利用可变的第k小元素替代排序类噪声能量估计的快速自适应门限检测算法.其中对第k小元素的取值仅采用快速排序算法的少次迭代过程,不须要排序完整的检测统计量,可实现快速噪声能量估计,以此作为自适应门限的参变量,结合相应的可变阈值因子达到快速自适应门限判决检测的目的.分析了检测概率和虚警概率以及运算复杂度,仿真对比了该算法与排序类自适应门限算法检测概率和虚警概率.结果表明:当有信号发送时,该算法与排序类检测算法检测概率基本一致,虚警概率有所减小;当没有信号发送时,相同阈值因子情况下,随着k值的增大,虚警概率越来越小.     

加工时间依赖工件位置的树约束单机排序问题

讨论了工件的加工时间依赖于工件位置的树约束单机排序问题,给出了目标函数为最大完工时间的多项式算法.结果表明,最大家庭树中的工件优先于其它家庭树中的工件加工,并且其工件要连续加工所得到的排序为最优排序.     

基于排序学习的连续兴趣点推荐

针对位置社交网络中连续兴趣点推荐系统面临的个性化偏好、数据稀疏性和签到行为的隐式反馈属性等挑战,提出一种基于排序学习的连续兴趣点推荐模型.本文使用三阶张量模型对用户的连续签到行为进行建模,并利用LBSNs中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后使用基于排序学习的优化标准优化求解模型参数.在两个真实的LBSNs...     

数据通信及其应用

1信号的频谱与带宽 信号是数据的电磁编码,信号中包含了所要传递的数据.信号一般以时间为自变量,以表示消息(或数据)的某个参量(振幅、频率或相位)为因变量.信号按其自变量时间的取值是否连续,可分为连续信号和离散信号;按其因变量的取值是否连续,又可分为模拟信号和数字信号.     

时域取样定理在工程应用中的关键问题推导

针对传统教材中关于取样定理的论述不够完整,推导了矩形脉冲取样信号频谱与原始连续信号频谱的关系,以及离散信号频谱与原始连续信号频谱的关系,并对工程应用中的抗混叠滤波器做了分析.理论研究表明:矩形脉冲取样信号的频谱是原始连续信号频谱的周期延拓,同时幅度具有取样函数的包络形式,这与传统的理想取样不同.从连续时间信号到离散时间信号存在一个时间归一化问题,从而对应的频谱密度函数之间也存在着频率归一化问题.这些问题的推导与分析有助于深刻理解取样定理,并对工程应用提供指导.     

离散化四足机器人自由步态控制方法

为了实现离散化四足机器人自由步态的控制,提出一种新的基于中枢神经模式发生器(CPG)的自由步态控制方法。介绍了离散化四足机器人模型,在已确定的地形中,设定四足机器人起始点与抵达点的状态。将连续步态按照离散化步态完成排序,形成排序集合。在此基础上,利用中枢神经模式发生器CPG,采用周期性振荡信号对离散化四足机器人腿部各关节进行控制,给出单独神经元模型。为了便于分析,使用互抑神经元构成的振荡器对神经元的输出信号进行改善,通过该振荡器产生规律的振荡信号,以控制离散化四足机器人完成自由步态移动。实验结果表明,所提方法能够有效控制离散化四足机器人实现自由步态移动。     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

混合语音信号的盲分离技术

在语音信号盲分离问题中,通过短时傅立叶变换把语言信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性.本文通过实验探讨了信号盲分离的方法及其幅值补偿与重新排序的方法,并在MATLAB环境中进行了仿真,实现了语音信号的盲分离.     

基于高阶统计量的MIMO系统辨识与均衡算法

将高阶统计量与盲分离的移位阻断SHIBBS算法相结合, 利用高阶统计量能辨识非最小相位系统和SHIBBS算法分离效果与计算量适中的特点, 提出一种在频域内对MIMO系统进行辨识的方法; 针对在此解混后的信号存在排序不确定性的问题, 直接在频域上采用互四阶累计量, 从而很好地对信号进行了分离; 针对信号的比例模糊问题, 利用LMS自适应的恒模算法（CMA）对排序后信号均衡补偿, 仿真实验证明了此算法的有效性.     

基于信噪比排序的MIMO-OFDM信号检测方法

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统信号检测中,基于虚实分解的宽度优先检测算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通过QR分解和对每层星座点的筛选,实现了较低复杂度的检测,具有很好的应用前景.但该算法随收发天线数和调制阶数的增加而难以实现性能与复杂度的折衷.针对此缺点,提出了一种基于信噪比排序的信号检测改进方法.该方法在传统QRD-M算法的基础上,通过对不同接收天线进行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,从信噪比最大的天线开始检测,避免了误差传播现象,从而加速树搜索过程,再结合动态门限树搜索,不断缩小搜索半径,直至找到最小累计度量值所在分支.仿真结果表明,与传统QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的动态门限信号检测算法能以较低的复杂度获得接近于最大似然检测的性能.     

AM信号到DSB信号的连续过渡与同步检波

现今模拟调制AM(Amplitude Modulation)信号到DSB(Double sideband)信号不能连续过渡的限制,是出于长期以来在许多文献中一直沿用的调幅信号调幅系数ma不能大于1的结论.采用四象限模拟乘法器和同步检波相结合的方法,从原理与技术上跨越了模拟调制AM调幅信号的调幅系数ma不能大于l的片面结论,给出了AM信号到DSB信号连续过渡进行调制和解调的原理电路.论证结果表明,调幅系数ma大于1的已调信号在调制端是可实现的,在接收端也是可以解调的.从而实现了AM信号到DSB信号的连续过渡与解调,因此也否定了一些对AM信号所作分析的历史结论.     

排序和加权网络的电路实现

本文提出了一种排序和加权电路,它可以实现多路随机信号值进行排序和加权。这种排序和加权电路具有结构简单、信息传递速度快等特点。     

一种改进的排序QR分解V-BLAST检测算法

垂直分层空时编码(V-BLAST)是贝尔实验室提出的一种MIMO系统.在基于QR分解算法的基础上,结合最大似然算法,提出了一种改进算法,称为排序ML-QR算法.该算法先对信道矩阵按列范数从小到大进行列置换,再进行QR分解,对最先检测的两层信号采取最大似然检测,提高最先检测级的性能,剩下层的信号采用QR分解算法检测.理论分析及仿真实验结果表明,提出的排序ML-QR算法优于传统的分层空时检测算法,在高信噪比的情况下性能改善更加明显.     

基于自适应RB F神经网络的连续压力波信号滤波方法

由于钻井液连续压力波信号与正脉冲压力信号检测原理不同,致使固定参数滤波方法存在检测特征点时间不准确、误码率高等问题.针对该问题提出一种小波包变换结合自适应变步长RBF神经网络非线性滤波器的滤波方法.该方法首先对输入的连续压力波信号进行小波包变换,运用分层阈值滤波算法和奇异值分解算法,分离出含噪声的有用连续压力波信号;对...     

一种改进的MIMO系统串行干扰消除检测算法

使用串行干扰消除(SIC)方法进行MIMO系统信号检测时,先检测出的信号对后续层信号的检测有很大影响,存在误差传播现象.针对这一问题,提出一种改进的SIC检测算法.所提算法在进行SIC检测时,对前层采用穷举搜索,并对所得到的P维信号的累积度量值进行计算和排序,从中取出L组具有最小度量值的信号,再对其后续层利用SIC进行...     

随钻测量中连续波动信息解调技术研究与实现

为了解决随钻测量系统连续波动信息传输问题,设计了一种连续波动信号2DPSK解调方案.分析了随钻测量系统传输特性并建立了数学模型.根据随钻测量系统信息传递特性,对一系列连续信号调制技术进行了分析比较,得出2DPSK信号更加适用于井下连续波动信息的调制.对井下噪声干扰类型与来源进行分析,确定了利用数字滤波器算法实现连续波动信息解调系统的去噪.根据以上分析,提出了MWD的2DPSK解调系统的硬件实现方案,并利用FPGA对连续波动信息实现了解调.解调结果表明,在白噪声信道下,解调系统可以准确恢复出发送端的调制数据,具有一定的适用性.      

基于FPGA的多通道同步数据采集系统

多通道同步数据采集是星载傅里叶光谱仪研制的关键技术之一.介绍了一种基于FPGA的64路通道数据同步采集系统,实现了高速高精度红外干涉信号采集.本系统用FPGA实现了干涉信号采样时序控制、打包排序和USB接口的传输控制等功能,具有实时性好、抗干扰性强的优点,并且具有一定的通用性.     

指定输出通道排序的半监督盲源分离算法

在频域操作的联合盲源分离算法可以有效解决频点间的内部排序问题,然而对于输出通道的排序,即全局排序,现有的基于频域的联合盲源分离算法仍无法有效确定.使用基于变分自编码器的声源模型,通过预先指定从注册语料中获得的各话者编码向量的排列顺序来调控分离后输出通道的顺序.该方法使用带有实例归一化和自适应实例归一化层的变分自编码器来确保这一排序方式的有效性.此外,为了减少频域上联合盲源分离算法可能出现的块排序问题,提出使用人为构造的两类含噪信号对变分自编码器中的解码器网络单独进行降噪训练的方案.利用实际录制的房间冲激响应的仿真结果表明,该方案可以在保证算法分离性能的同时,有效地按照预期的输出顺序调控输出通道.     

一种依概率值简化三角网格模型的新算法

利用网格模型简化技术,提出了一种基于概率值简化三角形网格模型的新算法.算法以到相关三角形平面距离最短的点为折叠后的新点,以可调加权控制函数作为折叠误差控制三角形的简化顺序,通过定义分段概率函数,采用连续折叠的方式,对处于不同误差范围内的三角形以不同概率进行连续折叠,使每次误差排序后被折叠的三角形数目由原来的1个增加为若干个,减少了排序次数,加快了简化速度.编程应用结果表明,本算法实现简单,简化速度比单次折叠简化速度提高10倍以上.