LED可见光通信的抗干扰及其工程实现

针对LED光通信容易受到杂散灯光和灰尘等干扰问题,从多个方面提出了抗干扰措施.在频域上,采用了滤除带外噪声的抗干扰滤波器;在时域上,提出采用锁相解调方法进一步过滤掉同频率不同相位的噪声,并从理论上推导了锁相解调的表达式.在信号调制方法上,提出了LED光通信兼照明的抗干扰发射电路驱动方法;最后提出的灵敏光接收电路方案提高了信号光电转换效果.测试结果表明,该方案对杂散光具有很好的抗干扰效果,通信距离可达到20 m以上,具有实际应用价值.     

基于变换域设计的抗干扰无线传输技术

论述了基于变换域设计(TDD)的抗干扰技术的基本原理,详细给出了基于DFT设计的抗干扰系统的实现方案.在给定的干扰条件下,对该系统进行了仿真实验.实验结果表明:基于DFT的TDD系统的抗干扰性能优于基于DWT的TDD系统;与DS-SS系统和无抗干扰措施系统相比,抗干扰性能得到了明显的提高.     

基于频域批处理的直扩系统窄带干扰抑制技术

针对直接序列扩频系统中窄带干扰问题,采用频域批处理LMS算法进行干扰抑制.文中推导了算法的数学过程,并进行了计算机仿真,仿真结果表明,采用该算法可以较大幅度提高系统的抗干扰性能.     

一种新的基于FFT的图像增强算法

针对散焦模糊和噪声的频域特点,提出了一种基于FFT的频域图像增强算法。设计了高通倒高斯滤波器与低通反正切滤波器,使得图像去噪的同时又保留了细节。并研究了抑制振铃的算法,去除了频域加窗对图像的影响,对于增强图像的质量有显著的效果。     

基于DSP的广播节目抗干扰系统的设计

针对广播节目在传输过程中易受干扰的问题,提出了基于动态时间轴归整（DTW）算法的多词判别法语音识别技术,根据该方法通过提取Mel尺度倒谱参数,设计出基于DSP的广播节目抗干扰系统,实现广播信号的自动判别,实验表明该系统抗干扰能力显著增强.     

神经网络在车辆目标识别中的应用

提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的.     

自适应波束形成抗干扰算法研究

本文介绍自适应波束形成技术的基本原理,提出一种将自适应波束形成技术应用于卫星定位接收机抗干扰系统的算法。仿真结果显示,该算法能够有效地对单干扰和多干扰在干扰来向形成深度零陷,同时在卫星信号来向保持一定的增益,能较好地满足卫星定位抗干扰系统对前端天线阵抗干扰能力的需求。     

基于单边带调制的隐蔽语音传输方案

提出了一种基于单边带调制的隐蔽语音传输方案,首先通过带阻滤波器将背景通话中的特定频谱成分清除,然后将需要保密传输的语音以单边带调制的形式嵌入到正常语音的频域空洞中,从而实现智能手机上的隐蔽语音传输.该方案制作的原型系统,能够在不改变现有手机软硬件的情况下实现隐蔽语音传输.     

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.     

基于智能可穿戴设备的乐音对比算法

提出一种基于智能可穿戴设备的乐音对比算法.该算法根据乐音信号特性,用平均幅值法定位音符起始点,由短时傅里叶变换获取频域信息;将原始频谱用次谐波求和法与最小方差法提取基频信息,进而精确定位乐音位置;通过计算演奏乐音与模板乐音时频域特征的欧氏距离,实现实时的乐音对比.该方法计算复杂度极低,实时性很好,准确率高.仿真实验表明,该方法适用于智能可穿戴设备的乐音对比.     

电力系统谐波检测的FFT加窗插值算法与小波分析方法的比较

对电力系统谐波检测中常用的FFT加窗插值算法和小波分析算法进行了分析比较：FFT加窗插值算法具有检测精度高、实现简单、功能多且使用方便的优点,但计算量较大,因而实时性不够好;小波分析实时性好,能够获取较精确的基波信号,然而对于其他整数次谐波的幅值和相位则较难精确的获得,且难于构造分频严格、能量集中的小波,检测精度也有待改善.并通过仿真实验验证上述结论.     

用频域推进法计算二维导电腔的瞬态响应

二维导电腔在复频域的积分方程用矩量法求解，空间离散在各取样频率上保持不变，用ＣＧＭ（共轭梯度法）解矩阵方程。在复频域，系统矩阵的性态得到改善，用基于误差最小化的外推法能产生较精确的初始解，使ＣＧＭ很快收敛。矩形柱腔的计算结果证实了新方法的有效性。     

基于FFT的快速小波变换算法研究

多分辨率小波分析和Mallat算法在数字信息处理和信号分析中得到了广泛的应用,但是按照Mallat算法计算信号的分解和重建,其计算量是很大的,文章通过对基于FFT的快速卷积,Mallat算法原理及离散小波变换（DWT）算法结构的分析,针对其算法结构特征,提出了一种基于FFT的离散小波变换快速算法,并从理论上论证,具有一定的实用价值。     

一种减少算术傅立叶变换采样点的方法

算术傅立叶变换是为了克服快速傅立叶变换的缺陷而在 1988年被提出的计算傅立叶系数的有效方法 .它的优点是不需要复数乘法 ,并且适合于作并行处理 ;但采样点过多是它的很大缺陷 .此文提出的一种方法 ,通过对采样点进行归类 ,重新划分 ,不但减少了采样点 ,而且精度状况良好 ,是对算术傅立叶变换的一次有效改进     

一种归一化快速盲自适应波束形成算法

提出了一种具有快速跟踪能力和允许大输入动态范围的归一化盲自适应波束形成新算法.计算机仿真计算表明,该算法的性能优于LSSCORE算法.     

移动卫星突发通信全数字接收机设计

移动卫星突发通信具有通信速率低、频率偏移大、频率变化快、突发帧短等特点,常规的解调器不能满足要求,文中提出了一种新的基于FFT频率捕获和非相干检测的DPSK/DQPSK全数字解调器结构.仿真结果表明,该解调器具有频率捕获范围宽、频率捕获时间短等特点,适合在低轨道移动卫星突发通信场合使用.     

基于伪陀螺/磁强计/地球敏感器的微卫星姿态自适应确定方法

以伪陀螺、磁强计与地球敏感器构成的姿态测量系统为基础,设计了自适应扩展卡尔曼滤波算法.对轨道倾角不同的两种卫星的定姿性能进行了仿真,结果表明,该方案的滚动与俯仰角精度达到0.05°,航向角优于0.4°,且随轨道倾角的减小而改善;当地球敏感器发生故障时,大倾角轨道的卫星滚动与俯仰角精度优于0.5°,航向精度约1°;同时自适应滤波方法能显著地提高姿态确定的性能.     

自底向上加快神经网络学习的算法

介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度.     

基于混合粒子群优化的巡航导弹低空突防航迹规划

将模拟退火算法嵌入到粒子群优化（partical swarm optimization, PSO）算法中,并对PSO产生的最优适应值进行重新评价,以此构成混合粒子群优化算法（PSO-SA）. 将PSO-SA 算法应用于巡航导弹的航迹规划,不仅可以避免PSO陷入局部最优,而且能快速有效地完成离线和在线规划任务,获得理想的三维航迹. 仿真结果验证了该算法的有效性,且对同一起始位置所规划出的航程较PSO算法短,可有效节约导弹燃料.     

子带频谱分析的语音增强

提出一种有效的语音增强算法,该算法使用重叠相加FFT滤波器进行谱幅度估计,给出噪声估计的两个均值参数,此参数适用于任何噪声.而且进行噪声估计无需检测语音间隙,无需VAD的运算过程,克服了单信道噪声压缩算法的缺点.