基于机器视觉和盲源分离的机械故障检测

为解决从复杂的信号环境下提取所需的信号,克服传统方式上信号获取与处理方法的不足和多源故障振动信号位置不确定等问题,针对机械转子的多源故障情况进行研究,提出一种基于机器视觉和盲源分离的旋转机械故障检测方法.首先介绍了基于机器视觉和盲源分离问题的数学原理,然后基于盲源信号分离方法和超定视觉盲源分离方法分析获取的高速视频,从而实现多源振动信号的分离与定位.最后,实验结果表明本文中提出的检测方法能够对旋转机械多源故障进行准确定位.该方法将机器视觉测量方法与盲源分离信号处理方法进行结合,实现了对多源故障有效分离识别.     

基于蚁群算法和互信息进行非线性盲源信号分离

针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,而求解其全局最优解非常困难的问题,这里提出一种基于蚁群算法进行非线性盲源信号分离的方法.该方法用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,以分离信号的互信息作为代价函数.并对非线性混合信号进行了仿真研究.由此方法得到的分离信号和源信号的相似系数都在98%以上,仿真实验结果表明该方法能够对非线性盲源信号进行很好地分离.     

音视频同步压缩编码算法

为了更好地解决音频与视频同步问题,提出了一种嵌入式音视频混合信号同步压缩编码算法。在发送端将音频信号作为隐藏信息,嵌入视频图像的DCT(Discrete Cosine Transform)系数中,然后对嵌入了音频信号的视频信号进行压缩编码,在接收端从视频信号中提取出音频信息,再对音频和视频信号进行重构,得到恢复后的音频与视频。该方法在不增加音频和视频压缩数据量,同时保证音频和视频主观质量没有明显降低的情况下,实现了音视频信号同步压缩。     

远程无线视频监控系统的设计与实现

为减少输电线路外力破坏和提高输电线路安全运行,介绍了基于PC/104工控机、MPEG-4视频压缩模块和3G无线传输模块的远程无线视频监控系统的设计与实现.文章详述了视频监控系统的框架结构,监控终端各功能模块的软、硬件设计和实现,以及监控中心的软件设计.实验结果表明:该系统实现了远程实时视频监控功能,并可远程控制监视范围及方向,在室外无人值守等场所已得到良好的应用.     

基于S3C2440和WINCE的无线视频监控系统的设计

本文介绍了一种基于S3C2440硬件平台和嵌入式WinCE操作系统的视频监控系统的总体设计方案,详细阐述了系统的总体结构和各部分功能特点,对视频采集,MPEG-4视频压缩和视频的无线传输各功能模块的实现进行了详细介绍,并给出了相关驱动软件的实现方法,该方案具有体积小,成本低,稳定可靠等优点。     

MPEG-4视频编码核心思想与关键技术

随着通信和网络技术的飞速发展,多媒体及其视频流应用越来越广泛,同时用户也对视频传输速率和图像质量有更高的要求,MPEG-4标准适时地解决了多媒体压缩存储和传输的问题.本文结合MPEG4的技术特点,阐述了MPEG4视频压缩编码技术的核心思想和关键技术.     

基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法研究

针对传统盲源分离方法局限于源信号平稳、非高斯且相互独立,要求观测信号数不少于源信号数的问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法。采用局部特征尺度分解方法将观测信号分解为若干个内禀尺度分量,相当于对观测信号数进行升维,重组所有内禀尺度分量作为新的观测信号进行盲源分离,该方法不仅能分离非线性、非平稳的旋转机械故障信号,而且也可以解决观测信号数少于源信号数的欠定问题。通过模拟仿真和建立不平衡-碰摩-松动耦合故障的转子试验台进行试验分析,且与传统盲源分离方法进行对比,结果表明了该方法的有效性。     

基于MPEG-4网络视频服务器的设计

针对数字网络视频监控系统的需求,研制了一种基于MPEG-4网络视频服务器．使用基于DM642的MPEG-4实时视频压缩卡压缩采集到的音视频数据,利用环形队列实现服务器实时音视频数据的存储,同时运用多线程技术以及传输机制解决网络数据的传输,从而有效克制了画面不清晰、音视频不同步、马赛克等现象,保证客户监看时音视频实时性和同步性．     

快速定点独立向量分析在语音信号盲分离中的应用

针对包括环境噪声的混叠语音信号分离困难问题,提出一种新的频域快速定点独立向量分析模型,对混叠语音信号进行盲分离.该模型中的每个源信号以向量形式混合,模型采用二次泰勒多项式把牛顿迭代算法直接应用于复变量对照函数,通过最优化使牛顿迭代规则更加简单和清晰.对实际采集的语音信号进行仿真,实验证明算法很好地分离了卷积盲源信号,新算法具有良好的收敛性和较高的准确性.     

基于改进EASI算法的多跳频信号盲源分离

为了有效地解决多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种变步长的EASI(Equivariant Adaptive Separation via Independence)盲源分离算法。该算法在传统EASI算法的等变化性基础上,用性能指标(串音误差)作为准则,通过改变函数的取值范围及形状,自适应更新步长,使其在一个固定小的范围内,达到算法收敛速度和稳定性能的一个较理想的平衡点,改善了当步长固定时存在的缺陷。经过实验仿真,证明该算法对步长有很好的调整能力,性能稳定且收敛速度较快,能很好地将多个跳频信号进行分离,较传统的EASI算法有更高的适用性。     

基于遗传算法的盲源分离算法

针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布,解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息,实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,同时与快速独立分量分析算法相比,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖,因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.     

基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离

针对目前欠定盲源信号分离在源信号不充分稀疏的情况下分离精度较低的问题,提出一种基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离方法.首先分析了欠定盲源信号分离和压缩感知问题的等价性,并建立基于压缩感知的欠定盲源信号分离的数学模型;然后以分离信号的稀疏性和互相关性来建立目标函数,并通过使用压缩感知和优化算法来实现欠定盲源信号的分离;最后对语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,在源信号不充分稀疏的情况下,利用这种方法得到的分离信号与源信号的平均相似系数为0.990 3,由此可见这种方法是一种有效的、分离精度较高的分离方法.这也为欠定盲源信号分离问题的研究提供了一种新的途径和手段.     

一种新的循环平稳盲自适应波束形成方法

循环平稳在阵列信号处理中的应用可以改善传统阵列信号处理方法仅仅利用空域先验信息对阵列误差敏感的缺点。但目前大部分的应用都是基于信号的循环频率已知的前提下进行处理 ,而在盲信号处理中 ,这一前提常常是不满足的。因此有必要研究在感兴趣信号的循环频率未知情况下的循环平稳盲信号处理问题。在现有的循环频率已知的循环平稳盲自适应波束形成方法的基础上提出一种新的盲信号处理方法 ,新方法不需要预先知道信号的循环频率。仿真结果证明了这种方法的有效性     

基于稀疏特性的欠定盲信号分离算法

在源信号在非充分稀疏条件下,提出了一种改进的两步法欠定盲源分离算法.与现有的大多数稀疏分量分析算法法都是假设源信号是充分稀疏不同,该算法放宽了源信号的稀疏性.与此同时,该算法能够估计出聚类空间的个数,能够克服源信号个数未知的情况.模糊划分矩阵的应用更加有利于源信号的分离.仿真结果表明了该算法的有效性.     

移动IP网络上压缩视频传输的错误弹性机制研究

随着因特网业务的增加和无线接入的快速增长,产生了大量基于无线因特网的多媒体传输的需求.第三代无线网络(3G),明确要求支持TCP/IP协议,支持在无线连接上的可视化通信.由于多径衰减和内部干扰和噪声,无线信道的误码率通常都很高.信道的误码率随着外部环境的变化而改变,这对多媒体信息传输产生破坏性影响.文章研究新一代视频压缩标准H.264/AVC的基础上,重点研究其标准的视频编码层(VCL)和网络适配层(NAL)独立的特点、错误弹性机制、率控制和率失真优化技术,提出了建立在端-端系统间联合信源编码、信道编码的自适应容错打包机制,保证视频传输的鲁棒性,仿真试验证明此方案可以改善压缩视频无线传输的鲁棒性.     

基于自然梯度的非平稳信号自适应盲分离算法

基于自然梯度原则并利用信号的时间相关属性对一类代价函数进行推导,获得一种新的非平稳信号自适应盲分离算法．算法利用样本的多时延解相关方法以及迭代计算的形式获得盲混合信号的分离矩阵,无需对观测样本进行分块处理,计算工作量低．仿真结果表明,算法分离精度高,迭代过程平稳,对多个信号源的盲分离可实现良好的分离性能．     

基于协方差矩阵同时对角化的盲信号分离算法

提出了基于自相关协方差矩阵同时对角化的两个盲源信号分离算法. 利用广义奇异值分解(GSVD)算法,将源信号观测数据预白化后的零阶和一阶自相关协方差矩阵同时对角化,估算出两路源信号. 与二阶盲识别(SOBI)算法进行了比较,该算法具有计算简单且运算精度高的优点. 在线性混合加噪模型下,计算机仿真表明该算法的有效性.     

基于皮尔逊系统的语音信号盲源分离

当利用传统自然梯度算法对所有语音信号都使用同一个激活函数进行分离时,对语音信号的盲源分离效果都不尽理想.针对这一问题,采用基于皮尔逊系统的分段激活函数对传统自然梯度算法进行改进.通过引入皮尔逊系统,将皮尔逊函数与传统激活函数相结合,再利用信号的矩估计方法,分段选择合适的激活函数代入分离矩阵,有效克服了传统语音分离算法的缺点和不足.仿真结果表明,在对实际的语音信号进行分离时,改进算法的性能明显优于传统自然梯度算法,并且在保持了良好收敛速度的同时大大减少了均方误差.