LDPC迭代译码联合噪声方差估计

基于EM算法推导了噪声方差的最大似然估计算法,并利用推导结果来修正LDPC的LOG域的置信传播译码算法,进行迭代译码联合噪声方差的估计.仿真结果表明,该文提出的噪声方差估计方法,较好地完成了噪声方差未知时LDPC迭代译码的辅助工作,使噪声方差未知时的系统误比特率性能恶化小于0.1 dB.     

空间色噪声CDMA系统的一种基于累积量DOA估计算法

传统的DOA估计一般是假设噪声为白高斯的二阶谱估计算法．针对更接近于实际情况的空间色噪声，提出了一种基于累积量MUSIC算法的同步CDMA系统解相干DOA估计算法．该算法不仅能消除多径干扰并且与二阶MUSIC算法相比能更有效抑制空间色噪声，提高估计的准确性．     

一般岭估计及其相对效率

讨论了下般Gauss-Markoff模型中未知参数向量的最优线形无偏估计的改造问题,引入了一般岭估计的概念且证明了其优良性,提出了关于优化无偏估计的三种估计的相对效率,并给出了它们的上界线下界。     

一种基于中值滤波的图像预处理改进算法

对于图像处理领域中常见的椒盐噪声来说,比较经典的去噪算法是中值滤波去噪算法．但是,中值滤波算法是直接选取一定形状的区域块,再对此区域块内图像的所有灰度值进行重排序,选取重排序后的灰度中值作为区域内新的灰度值,此方法简单但未去除噪声点对整体图像传输带来的影响．基于椒盐噪声在图片传输中的非白即黑特点,提出了一种去除噪声点影响的新算法．首先,在选定区域内去除异常噪声点,使用非噪声灰度值进行替代;然后,通过反复实验找到合理的椒盐噪声密度阈值;最后,在此阈值的情况下,进行新灰度值的排序,排序的中心值替代原始灰度排序的中心值．通过仿真验证了新算法在椒盐噪声密度比较大的场景,去噪效果较中值滤波算法更优越．     

一种多普勒频偏估计方法及分析

利用有效到达径上信道估计值包络的电平通过率,估计出时变多径信道的多普勒频偏,并分析了影响该频偏估计的几个系统参数,得到了合适的系统参数选取原则.同时在理论上分析了噪声环境下电平通过率的估计偏移,提出了修正方法,使得通信系统在各种移动速度和信噪比下都具有较高的估计精度.     

一种优化的高光谱图像特征提取方法

众所周知,特征提取方法在降低计算复杂度和增加高光谱图像分类精确度方面十分有效,针对此,提出了一种优化的图像融合和迭代率波的特征提取方法。首先,将高光谱图像分割成多个相邻波段的子集;然后,通过均值法把每个子集中的各个波段融合在一起;最后,对融合后的波段进行递归滤波处理,获得分类的特征信息。结果表明,该方法展示出较高的分类精确度。     

非高斯噪声模型参数的最大似然快速估计

研究了Class A统计物理模型,对该模型的参数估计提出了一种最大似然方法,利用FFT的优势降低运算量,通过对观测数据进行分类计算以保证精度要求,并设计了初始值估计方案. 仿真实验表明,该方法精度高,迭代次数少,有较高的应用价值.     

一种Karl-Pearson变异系数的Bayes估计

本文在给定的Poisson样本X1,X2,…,Xn下,研究了Poisson分布变异系数θ的Bayes估计问题,在p,q对称损失函数L(θ,δ)=(θ/δ)p+(δ/θ)q-2 (p,q∈Z+),得到了θ的Bayes估计的精确形式并讨论了它的可容许性,最后研究了θ的最大后验区间估计.     

混沌函数对图像加密的一种方法

利用了R. Devany混沌理论构造了一种混沌动力系统,并用所生成的混沌序列对图像进行加密.由于混沌动力系统有很强的不可预测性,因此,混沌序列对图像加密能更好的抵御各种攻击.此方法具有加密速度快、安全性高特点.     

一种基础矩阵的线性估计方法

<正>对已知匹配点集的两幅未定标图像,对极几何(Epipolar Geometry)约束是可以从匹配点集中获得的关于相机的唯一信息。ArmangueX将基础矩阵估计方法分为:线性法、迭     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

鱼眼图像到透视投影图像的还原和简单漫游

在虚拟现实,机器人导航及视觉监控等领域,需要使用具有较大视角的鱼眼摄像机,这样得到的图像被称为鱼眼图像.鱼眼图像都有不同程度的变形和失真.该文通过先确定鱼眼图像的中心和半径,再用一种简单的数学模型即球面投影,实现了180度鱼眼图像的还原,并在把视点固定在光学中心的情况下,在上下左右四个方向实现了图像的漫游.     

一种结合遗传算法的图像分割方法

模糊聚类算法是一种解决图像分割的常见算法,Stelios在模糊C均值聚类算法的基础上提出了FLICM算法,极大地改进了图像分割的效果。基于此,经过分析证明FLICM算法存在的不收敛问题,在此基础上改进了FLICM算法,并提出了结合遗传算法来解决因目标函数复杂度高而无法给出"闭合"迭代公式的问题。从结果来看,该算法不仅克服了FLICM算法不收敛的问题,而且取得了更好的图像分割效果,使得图像细节得到更充分的保留。     

一种基于HVS的彩色图像数字水印算法

采用了基于RGB比例的自适应彩色图像水印技术,通过DCT变换来进行嵌入,利用HVS特性和8×8图像块中RGB的比例自适应地调整水印嵌入强度;在保持不可见的前提下提高了鲁棒性.实验表明,本算法对一些常见的图像操作具有较强的抵抗力.     

一种基于符号动力学的混沌序列消噪方法

以符号动力学为分析工具,讨论了一类单峰映射混沌序列在符号动力学空间上的马尔科夫过程模型,从该模型出发给出了一种极大似然混沌序列噪声消除的Viterbi算法,并利用符号动力学的特点,对该算法的消噪效果进行了理论分析和仿真比较.实验表明,这种消噪算法的仿真结果和理论分析的结果是一致的,可以应用于混沌通信中的信号消噪处理.     

一种基于小波变换的静止图像编码方法

通过对小波函数、Mallat多分辨分析等小波变换的有关概念和理论的介绍,以及对矢量量化方法的分析,提出了一种基于小波变换和矢量量化的图像编码方法,并在计算机上模拟实验,得到较好的重建效果。     

一种基于小波变换的流体压力信号消噪方法

针对液压设备运行中的某些过程参数无法或难以直接用传感器或过程检测仪表进行测量的问题,本文介绍了一种将小波分解与自适应滤波相结合的流体压力信号消噪方法,并详细阐述了小波自适应滤波法的原理和操作方法,最后通过消噪仿真实验,验证了小波自适应滤波法在流体压力信号消噪中的有效性和优越性。该方法弥补了传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的不足,进一步丰富了非平稳信号的信息处理技术手段,为提高测量结果的可靠性打下了基础。     

针对旋转和平移运动的一种图像配准方法

在理论上分析了Onishi-Suzuki方法检测旋转角度存在的不确定性,并结合霍夫变换和相位相关技术改进了此方法.在检测旋转角度阶段,根据1D相位相关技术,提出了一种通过搜索角度脊来得到两个待选旋转参数的方法;然后根据两个待选旋转参数将待处理图像去旋转,采用传统的2D相位相关技术来得到两个待选平移参数;最终通过检验判决确定旋转参数和平移参数.此方法可以充分利用FFT的高效运算.实验表明此方法能准确有效地处理具有旋转和平移的图像配准问题.     

一种基于自适应高提升滤波的遥感影像的阴影处理方法

利用遥感影像的颜色特性,基于亮度的阈值检测方法,将阴影区和光照区进行分割;通过高提升滤波方法对阴影区域进行补偿处理.实验证明,对分割出的遥感影像的阴影区域进行补偿处理后,区域内形状信息更加明显.经如上方法预处理后,明显提高了遥感图像超块分割的精确度,进而提高目标物体提取的精度.     

嵌套网络模型下的相似图像检索方法

对深度学习领域的稠密卷积网络（dense convolutional network,DenseNet）进行改进,提出了一种嵌套网络模型下的相似图像检索方法。该方法主要通过嵌入压缩和激励网络（squeeze-and-excitation network,SENet）,调整原DenseNet网络结构,优化特征提取模块,从而提高图像检索的准确率。在整个深度学习的过程中,给图像特征通道设置合理的权值,抑制图像中的无效特征,能够进一步提高图像的检索速度。实验结果表明,所提算法能够加强图像有效特征的传递,无论从精度和速度方面均可得到较好的图像检索结果。