基因识别问题及其算法实现(下)

利用序列的频谱曲线和信噪比曲线,建立基因识别的简化算法.提出可变窗宽的DFT算法,代数推导出Voss映射和Z-curve映射下频谱和信噪比的函数关系.运用Bootstrap算法,在精度指标下比较四组具有代表性的基因序列的阈值.     

基因识别问题及其算法实现(上)

基因识别是目前生物信息学领域的一个研究热点,采用信号处理方法来识别基因编码序列也受到广泛重视.本文基于DNA序列的3-周期性,利用序列的频谱曲线和信噪比曲线,建立基因识别的简化算法.基于Voss映射,本文提出可变窗宽的DFT算法,代数推导出Voss映射和Z-curve映射下频谱和信噪比的函数关系.关于各类基因的阈值确定,本文运用统计学中的Bootstrap算法,取信噪比序列迭代所得均值的中位数,作为新的阈值,在精度指标下比较四组具有代表性的基因序列的阈值.进一步,运用本文提出算法对待测序列进行数据模型,确定编码区域.     

不同DNA序列映射对频谱3-周期性的影响

DNA符号序列经过数值映射后其数字序列所具有的频谱3-周期性被认为是用来区分编码区和非编码区的一个重要特征。将常见映射分为4类,讨论了各类映射之间的关系;使用Parzen窗口密度估计法确定不同映射下的3-周期信噪比阈值,并利用在该阈值下的分类正确率指标对不同映射进行了评价;依据移动序列信噪比曲线给出敏感性、非震荡性2种指标,比较了不同映射在利用3-周期性进行基因编码区域识别上的优劣性。     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

预估计最小平方误差初始值方法改善交替映射算法性能

改进交替映射算法以提高反马赛克插值的峰值信噪比(PSNR)性能.采用预估计最小平方误差思想,改进交替映射插值算法的初始值估计,计算改进算法和其它典型反马赛克方法的峰值信噪比,采用典型测试图片作为测试源进行比较.结果表明,改进算法的峰值信噪比高于其它典型插值算法的峰值信噪比,插值恢复图像的伪像也少于其它算法.改进的交替映射算法具有最好的峰值信噪比和最少的插值伪像,说明改变初始值方法可以提高交替映射算法的性能.     

一种基于压缩感知的非重构频谱检测新算法

提出了一种基于压缩感知的非重构频谱检测算法,将压缩感知处理得到的观测值直接用于主用户检测,解决了宽频主用户信号的检测问题.文中定量分析了检测性能,并通过认知用户的协作频谱检测对算法进行了改进.仿真结果表明,该算法在信噪比大于0 dB环境下具有良好的检测效果,协作检测法可作为低信噪比环境下算法的有效改善途径.此外,相比于基于重构的频谱检测算法,该算法大大降低了数据量和算法复杂度,显著缩短了检测时间.     

基于中继选择的协作频谱感知算法

针对最佳中继选择协作频谱感知方案检测概率低、而所有中继节点均参与协作频谱感知复杂度高的问题,提出一种中继选择协作感知算法.该算法根据N条中继链路等效信噪比的大小,从中选择出L个信噪比大的优质中继用户转发主用户信息.导出了该算法在瑞利平坦衰落下的频谱检测概率上限闭合表达式,为频谱检测性能分析提供了理论依据.数值分析结果表明：只需60%左右的优质链路参加中继就可以达到理想的性能,大大降低了系统实现的复杂性.     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

先验信噪比估计语音增强算法的对比分析

先验信噪比估计精度直接影响着语音增强算法的性能.本文对3种不同的先验信噪比估计算法:经典的直接判决算法、两步噪声消除算法和改进型直接判决算法的优缺点进行了理论分析和实验验证.实验部分包括:语谱、输出先验信噪比跟踪曲线、不同背景噪声下的输出对数似然比图像、不同背景噪声下输出的分段信噪比图像和不同噪声下输出的短时客观可懂度图像.此外,分析了直接判决算法的平滑因子的取值对音乐噪声和语音失真的影响.     

基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别

提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,采用高斯混合模型对说话人进行建模.仿真实验的结果表明:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率.     

用于地震面波分离的倾角中值滤波法

针对西部地区受近地表低降速带影响、反射地震资料中浅层面波干扰严重和野外采集资料信噪比低的情况,根据面波的特性,基于中值滤波法,提出一种用于地震面波分离的倾角中值滤波法。该方法利用面波的线性特征和反射波的非线性特征对面波分离,达到增强反射波的目的。理论模型和实际资料应用结果表明：该方法能够在叠前有效分离面波,提高资料的信噪比、分辨率,满足浅层高分辨资料处理的需求。     

基于两种统计信号处理算法的噪声信号谱估计研究

基于统计特征的谱估计技术在现代信号处理领域发挥着极为重要的作用。文章选择具有代表性的两种统计信号处理算法MVDR算法和MUSIC算法作为研究对象,讨论了两种算法的基本思想,给出了MATLAB实现的基本方法,并通过实验验证了两种算法在噪声信号检测中的有效性,得出MU-SIC算法较MVDR算法在噪声信号检测中的分辨特性要高的重要结论。     

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。     

基于小波阈值的浮动车数据消噪算法

研究通过小波函数选取等策略来构造一种适合于浮动车原始数据去噪的小波阈值去噪算法.数据去噪是浮动车数据进行交通信息研究的基础性工作,小波分析对于掺杂噪声信号的数据去噪有不可比拟的优势,本文通过构造新的阈值及阈值函数进而以信噪比、均方误差为指导对浮动车数据的去噪结果进行分析来确定小波基函数及小波分解层数,以此研究出针对于浮动车数据的小波阈值去噪的有效算法.通过本文构造的小波阈值算法使得浮动车数据去噪前后与遥感微波检测器（RTMS）数据的相关性提高10%以上,能够有效去除浮动车数据中的噪声.      

基于注水原理的认知无线电协作频谱感知加权算法

协作频谱感知算法在提高频谱检测概率的同时也增加了控制信道开销,如何降低控制开销成为协作感知的关键技术之一.提出基于注水原理的加权协作检测算法,算法采用基于信噪比的能量检测器,根据检测信号的信噪比,用注水原理计算和分配权值,确定感知贡献,删除无效检测和传输.结果表明,提出的算法提高了检测概率,同时平均感知比特数下降,减少了控制信道开销.     

基于自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法

为了提高淹没在高斯白噪声中的实正弦信号的频率估计精度,提出了一种综合的结合自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法。该算法首先通过多次自相关运算对输入信号进行预处理,可检测出淹没在噪声中的微弱正弦信号,来提高信噪比;然后对信号进行FFT(fast fourier transform)运算可得信号的功率谱,通过搜索最大值谱线的位置可粗估计出信号频率;最后运用离散频谱能量重心法,可精确估计出正弦信号的频率。仿真结果表明本算法在整个频段上频率估计性能比较稳定、频率估计的均方根误差更小,性能优于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件实现,具有工程实用价值。     

基于频域收缩的Quincunx小波变换复原算法

针对含噪退化图像复原问题,提出了基于频域收缩的Qu incunx小波变换复原算法。该算法引入了收缩因子,对不同频率部分的系数给予不同程度的收缩,不仅保证了对有色噪声压制效果,还最大限度地保留了图像信息。运用Qu incunx小波变换,从频域收缩的结果中进一步提取图像信息,消除了频域收缩所附带产生的有色噪声和振铃效应,同时具有空域计算、原位计算以及易实现整数变换的优点,适合用定点DSP(D igitalS ignal Processor)实现。运用含噪退化的图像进行实验比较的结果表明,该方法较维纳滤波、等功率谱方法在SNR(S ignal-to-Noise Ratio),ISNR(Improvem ent of S ignal-to-Noise Ratio)两个参数上均提高3倍左右;在NMSE(Norm alized M ean Square Error)参数上,与维纳滤波具有相同的数量级,仅是等功率谱法的1/5左右。     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.     

减少频谱泄漏的自适应同步抽样算法

叙述了DFT在连续信号谱分析中的频谱泄漏现象，分析了造成频谱泄漏的原因，讨论了一种自适应同步抽样算法。该算法利用频率跟踪技术实现采样频率的自适应调整。实验结果表明，该算法能够有效地减少频谱泄漏，在以交流电信号测量为基础的系统中具有较好的应用价值。