改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明：改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.     

基于模拟退火算法的稀疏系数抽取滤波器设计

为了减少系数抽取滤波器的乘法器个数,提出了一种基于模拟退火算法的稀疏系数抽取滤波器设计方法.该方法将系数抽取滤波器的非凸稀疏设计转化为一个寻找最稀疏的系数抽取滤波器的零系数位置集合的组合优化问题,然后利用模拟退火算法来求解该问题.该方法结合贪婪思想逐步地增加系数抽取滤波器的稀疏度,直到没有更加稀疏的设计结果存在.在每一步中将系数抽取滤波器的稀疏度固定,利用模拟退火算法来寻找满足给定设计标准的系数抽取滤波器的零系数位置集合.实验结果表明,该方法可以有效地减少系数抽取滤波器所需的乘法器个数.     

自适应语音压缩感知方法

针对固定正交基下语音信号稀疏化程度低、适应性差的问题,提出了一种自适应的语音稀疏化方法,并将其应用到语音压缩感知理论中.该方法首先采用线性预测系数的加权线性组合对语音信号进行线性预测,并以线性预测残差基作为信号基.然后,按照稀疏约束条件训练出稀疏表示的过完备字典,并交替应用1-范数稀疏约束的追踪和奇异值分解算法,达到字典与稀疏系数同步更新.该方法从信号特征入手,学习并提取特征或纹理信息,能较好地实现语音信号的稀疏化,提高语音压缩感知的重构性能.实验结果显示,与其他正交基方法相比,该方法的语音稀疏化程度高.语音质量的主客观评价结果显示,该方法具有良好的重构性能.     

基于单层小波变换的加权压缩感知图像处理

针对简单正交基不能足够稀疏表示信号问题,提出了一种基于单层小波变换改进的加权压缩感知算法。根据图像小波变换的特点,对图像进行单层小波分解,保留低频系数,对高频系数进行测量;并提出设置加权系数矩阵,作用于信号小波正交变换后的高频稀疏系数,增强其系数的稀疏性,增强图像的重构质量;重构算法采用贪婪算法中的OMP算法。实验结果表明该算法对重构精度有进一步提高。     

碳纤维层合板Lamb波损伤检测的加权块稀疏成像法

针对Lamb波稀疏阵列损伤成像方法中存在的成像分辨率低、伪点干扰大的问题,基于损伤在被测结构中的稀疏先验,提出了一种加权块稀疏重构的Lamb波损伤成像方法。首先通过Lamb波在薄板类结构中的线性传播模型,结合稀疏传感器阵列信息,构造过完备Lamb波散射的块稀疏字典;其次将测量得到的Lamb波散射信号在所构建的过完备字典下进行稀疏表示,将Lamb波损伤成像问题转化为加权l_1范数最小化的凸优化问题;最后通过谱梯度投影法,求解所建立的加权块稀疏凸优化模型,得到损伤散射信号在该字典下的稀疏表示系数并以此作为损伤指标,实现对被测结构的损伤成像。碳纤维层合板上的模拟损伤成像结果表明:所提方法在单损伤成像中的定位误差为3.16 mm,在双损伤成像中的最大定位误差为4.24 mm。实验验证了所提方法的有效性,与传统延迟叠加成像法的对比表明,所得损伤成像结果具有更高的分辨率,更小的伪点干扰,但同时也需要更大的计算量。     

一种加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法

为研究多带信号的时域采样点盲重建该多带信号,将信号在适当大的包含其所有频带的频率区间上离散,信号频域重建归结为稀疏信号恢复问题。基于压缩感知恢复所需采样点少且其恢复稀疏信号要求观测矩阵的限制等距常数足够小,提出了一种改善观测矩阵的条件数,从而改善其限制等距常数的加权方法,以及相应的加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法,该方法对一般的稀疏信号恢复也适用。模拟中,对适当大的频率区间,取满足重建误差范围的适当小的离散间隔。模拟结果验证了对盲多带信号重建和一般的稀疏信号的恢复,提出的方法比直接用正交匹配追踪算法在相同条件下有更高的有效重建率。     

粒子滤波理论及其在盲均衡中的应用

粒子滤波器的基本思想是用加权的离散随机样本点表示所需要的后验概率密度.粒子滤波理论的盲均衡方法与其他均衡方法相比,其优点在于它不包括对当前估计的线性化,而是利用离散的随机测度来对期望分布进行近似,而且算法收敛快,所需的数据量较少.介绍了粒子滤波理论及其在盲均衡中的应用.仿真结果表明,使用粒子滤波器的盲均衡方法在信噪比较低时也能完成对信道的均衡.     

基于小波包系数稀疏表示的WFT信号去噪

针对车轮力(WFT)信号受到各种扰动的影响在测量过程中测量灵敏度和稳定性严重下降的问题,根据压缩传感理论提出了基于恢复小波包细节系数稀疏性的WFT信号去噪算法.首先,利用小波包变换得到细节系数和近似系数;然后,基于约束建立最小化非零小波包细节系数个数的算法框架,并将该l0范数问题转化为l1范数问题,通过迭代加权优化算法剔除噪声信号的小波包系数;最后,根据小波包系数的处理结果通过小波包反变换得到去噪后的WFT信号.通过试验比较阈值法和所提出算法对WFT信号的去噪性能.结果表明所提出的方法在提高WFT信号的信噪比和保留信号的细节信息方面比阈值法更加有效.     

粒子滤波理论及其在盲均衡中的应用

粒子滤波器的基本思想是用加权的离散随机样本点表示所需要的后验概率密度。粒子滤波理论的盲均衡方法与其他均衡方法相比，其优点在于它不包括对当前估计的线性化，而是利用离散的随机测度来对期望分布进行近似，而且算法收敛快，所需的数据量较少。介绍了粒子滤波理论及其在盲均衡中的应用。仿真结果表明，使用粒子滤波器的盲均衡方法在信噪比较低时也能完成对信道的均衡。     

时域加权稀疏约束的空时自适应处理算法

1DT是典型的时空级联的后单多普勒空时自适应处理的方法,能够显著降低对独立同分布样本的需求量和空时自适应处理时的运算量,但是进行时域处理时对主瓣杂波的抑制效果较差。针对此问题,提出一种利用时域滤波器频率响应的稀疏特性进行加权稀疏约束的自适应滤波器设计算法。在时域自适应滤波器的模型中加入对旁瓣的稀疏约束,并构造加权矩阵对稀疏约束加权。仿真实验表明：此方法在有效抑制主瓣杂波的前提下能够降低副瓣,并且当存在天线幅相误差时具有较好的稳健性。     

信号的多相表示与M-带小波变换

指出了多通道滤波器组问题与M-带小波变换具有密切的联系,是M-带小波应用的基础.从M-带小波应用的角度出发,研究了信号的多路复用及多相表示方法,以及时、频空间中M-带小波变换系统的系统函数及输出输入信号的分析及综合算法,并在数学上建立了多路复用技术中多相型数字信号网络与M-带小波滤波器的构造方法.     

一种基于CIC和FIR的低功耗数字滤波器设计

针对地震信号采集系统中的滤波器设计问题,提出一种基于CIC滤波器和FIR滤波器的低功耗数字滤波解决方案.系统由四级前端CIC滤波器、三级前端FIR滤波器和一级离线均衡FIR滤波器构成,以满足地震信号采集系统和地质勘探的需求.对各级滤波器和整个系统的幅频特性和相频特性进行了研究,并通过仿真完成性能验证,结果显示此低功耗数字滤波系统的性能完全能够满足实际需求;将此低功耗数字滤波系统与当前业界的片上数字滤波解决方案进行对比,证明了此低功耗数字滤波系统能够大幅减少总运算量和前端功耗运算量.     

基于低秩矩阵近似的鲁棒DOA估计方法

针对非均匀噪声背景下传统非离散化方法在少快拍条件下波达方向（DOA）估计性能恶化的问题, 提出基于原子范数最小化和零化滤波器的非离散化参数估计方法. 该方法利用参数空间连续性构建基于原子集合的阵列信号稀疏表示模型, 将信号协方差矩阵的恢复问题转化为原子${\ell _0}$范数最小化问题. 基于信号协方差矩阵的厄米特托普利兹结构和低秩特性, 将原子${\ell _0}$范数最小化问题转化为实际可解的基于低秩矩阵近似的半定规划问题, 从而恢复信号协方差矩阵. 根据零化滤波理论通过求解零化滤波器系数获取DOA参数估计. 仿真结果表明, 在非均匀噪声和少快拍同时存在条件下, 该方法比现有同类方法具有更高的估计精度和鲁棒性. 在不同最大噪声功率比条件下,本文方法的均方根误差比现有方法平均减小59.4%.      

用FPGA实现FIR数字滤波器的新方法

在介绍用FPGA设计FIR数字滤波器常用的正则有符号数字量（CSD）编码技术和分布式算法（DA）的基础上,提出了一种改进的实现方法.该方法根据滤波器系数的特点将滤波器分为两个部分,一部分采用CSD编码技术设计,一部分采用DA算法设计.通过Quartus2软件仿真,在Cyclone EPEC6Q240C8芯片上实现了多个FIR数字滤波器.实验结果表明：改进的实现方法在一般情况下更加节约芯片面积,且实现的FIR数字滤波器完全达到了性能要求.     

基于小生境遗传算法的约束滤波器优化设计

为了对战场图像进行实时处理,抑制噪声,改善图像质量,需要对图像进行平滑滤波。考虑了一类具有频域等式约束的FIR滤波器Minmax设计问题,引入小生境技术自适应遗传算法来得到最优化滤波器的一组参数,并且对滤波器的阶数N进行了优化。设计实例表明,基于小生境技术自适应遗传算法是有效的,具有很好的扩展性,可用来设计最优约束FIR滤波器,实现对图像的平滑滤波。     

基于STM32F10x的FIR滤波器设计与实现

STM32F1系列处理器是ST公司推出的新一代基于cortex-M3内核的ARM处理器,能够满足工业控制、医疗、消费类等领域的应用需求.同时ST公司为STM32F10x系列推出了一套DSP函数库,能够实现常用的数字信号处理.针对STM32F10x系列,提出了一整套FIR滤波器的设计与实现方法.实验表明,在FIR滤波器设计中,整型滤波器系数完全可以替代设计得到的浮点型系数,同时,在采样率为256样点/s的情况下,128阶滤波器得到256点滤波数据的时间仅为1.5 ms,完全满足工业控制系统的设计需求.     

基于Laguerre网络的滤波器设计

首先给出Laguerre网络，然后详述了Laguerre滤波器结构和极点估计方法以及滤波器系数的计算方法，接着设计了最优Laguerre滤波器，在Laguerre滤波器与理想滤波器的频率响应存在最小均方误差的前提下，估算滤波器参数和系数以获得最优滤波器；对传统FIR滤渡器和Laguerre滤波器的低通、高通、带通和带阻的频率响应作了详细的比较，得出运用Laguerre网络实现的滤波器有较小的滤波器长度、合适的线性相位和较少的通阻带波纹。     

基于DSP-TMS320C5402的FIR数字滤波器设计及实现

简述了FIR数字滤波器的特点,以及其在DSP上实现的原理.基于TMS320C5402芯片的数字信号处理功能,通过使用已设计的FIR滤波器系数,运用MAC指令、循环缓冲寄存器、块循环寄存器对一个混合信号进行带通滤波处理.实验结果表明,所仿真的FIR滤波器能实现滤波功能.     

基于近似最佳一致逼近原理的FIR数字滤波器

在对经典FIR数字滤波器的设计方法进行研究基础上,提出了一种基于近似最佳一致逼近原理的FIR滤波器设计方法．介绍了近似最佳一致逼近原理的理论基础,并将它应用于FIR DF的设计,给出了用近似最佳一致逼近方法设计FIR滤波器的具体过程,然后通过实例表明该方法设计的滤波器在通带和阻带内具有较好的特性,且计算简单、计算量小,有较好的应用前景.     

基于FPGA的16阶FIR滤波器的设计与实现

分析FIR滤波器的结构特点和基本原理,提出FPGA实现数字信号处理的方案.基于Matlab用窗函数法对FIR滤波器进行了设计,确定了滤波器的系数,最后用VHDL语言实现了16阶常系数FIR滤波器,并用QuartusⅡ软件对滤波器进行了逻辑仿真,结果符合设计预期.