基于矩形麦克风阵列的改进的GCC-PHAT语音定位算法

针对相位变换加权广义互相关方法（GCC-PHAT）对噪声的影响较为敏感的缺点,本文通过削弱噪音互谱、加权信噪比、应用相干函数等手段对原始的相位变换加权函数（PHAT）进行了改进,得到了一种改进的相位变换加权函数（MPHAT）,以便在有噪情况下更准确地估计时间差。大量的仿真实验验证了本文算法的有效性。     

分布式麦克风网络中降噪低复杂度能量感知传感器选择（英文）

降噪（NR）是许多音频应用系统改善信号质量的必要前端模块。研究表明，稀疏促进的传感器选择方法具有权衡能量消耗和降噪性能的能力，这对大规模无线声学传感器网络（WASNs）非常重要，因为其中很多传感器对降噪的贡献甚微，但是能耗会影响无线声学传感器网络（WASNs）的生存期。本文通过最小化总体能耗和约束输出噪声方差的方式提出了一种基于传感器选择的波束形成降噪（NR）方法。受最优半定规划解（SDP）和实体方法的启发，我们提出了三种低复杂度选择度量准则：加权实体、梯度、加权输入信噪比(SNR)。可以证明，所提基于加权实体和梯度的方法在性能上是近最优的，但是比半定规划方法（SDP）更快，加权信噪比方法以牺牲微弱性能代价换取了最低的时间复杂度。基于仿真无线声学传感器网络（WASN）的数值结果验证了所提方法相对于传统方法的优势。     

基于压缩感知的自适应加权匹配追踪算法

压缩感知（compressed sensing,CS）技术通过减少发射导频数来提高频谱的利用率。将CS技术应用于导频辅助的稀疏度未知的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信道估计中,提出一种自适应加权匹配追踪（CS-based adaptive weighting &matching pursuit,AWMP）算法。该算法使用自适应加权、匹配追踪的方法估计信道时域脉冲响应,按照估计信噪比和匹配原则,利用多次迭代进行自适应加权和寻找最佳稀疏度,实现未知信道稀疏度与信噪比的情况下,准确估计信道信息。仿真验证表明,与传统的信道估计算法相比,采用基于AWMP的信道估计方法,能够利用较少的导频信息获得更低的误码率和均方误差。     

三维频率-波数域视速度去噪方法

利用地震剖面的时间空间坐标与其三维傅里叶变换之间的对应关系,在频率波数域进行三维去噪,并通过余弦函数加权衰减避免吉普斯截断效应,形成三维频率波数域视速度去噪方法.应用结果表明:所提方法能较好地区分有效信息和干扰信息,当有效信息和干扰信息的视速度十分接近时,在去除干扰信息的同时能较好地保留有效信息;对于信噪比一般和信噪比极低的资料,需要采取不同的去噪步骤;三维去噪能极大地提高信噪比,较好地实现保真和保幅,具有二维去噪无法比拟的优越性.     

OFDM系统中基于子空间加权的时延估计算法

针对低信噪比条件下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）系统利用MUSIC算法（multiple signal classification）进行时延估计时，特征值分解得到的信号子空间和噪声子空间不能完全正交导致算法性能下降的问题，提出一种基于子空间加权的时延估计算法——WMUSIC算法（weighted multiple signal classification）。算法对信道频域响应估计的协方差矩阵进行特征分解，利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行加权处理，同时采用信号特征值的倒数对信号子空间进行加权处理，以修正MUSIC算法的伪谱，通过谱峰搜索得到时延估计值。仿真结果表明，与MUSIC算法相比，WMUSIC算法具有更高的时延估计精度，在信噪比为－8 dB时，估计精度在两径条件下提升71.46%，三径条件下提升19.48%。WMUSIC算法有效解决了低信噪比条件下MUSIC 算法伪谱谱峰存在混叠导致谱峰搜索误差较大的问题，可以完成较为准确的时延估计任务，提高了低信噪比条件下OFDM系统的时延估计性能。     

利用地震资料预测储层裂隙发育带

裂隙发喧是油气运移的基本通道之一。利用地震资料预测储裂隙发育带可以应用以下３种技术；（１）叠后三维地震数据相干体分析技术，（２）叠后三维地震数据体构造属性分析技术；（３）叠前三维地震数据体的ＡＶＯ及ＡＶＡ分析技术。实践表明，利用多波多分量资料，叠前的ＡＶＯ和ＡＶＡ资料预测裂隙发育带效果会更好。尽管利用叠后资料研究裂隙发育带有较友大的难度，但在资料信噪比较高的前提下，充分利用包含着丰富地质信息的三维     

加权Bergman空间到加权Bloch空间的加权复合算子

定义了加权复合算子（uCφ）（f）（z）=u（z）f（φ（z））,z∈D,f∈H（D）;研究了由一个单位圆盘上的解析自映射诱导的、从加权Bergman空间到加权Bloch空间的加权复合算子的有界性和紧性.     

基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法

虽然基于结构信息的图像质量评价方法——结构相似度（SSIM）模型结构简单、评价性能优于峰值信噪比（PSNR）或均方误差（MSE）模型，但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像．文中提出了一种基于梯度的结构相似度（GSSIM）图像质量评价方法，该方法将梯度作为图像的主要结构信息．实验结果表明，GSSIM模型比SSIM和PSNR（MSE）模型更符合人眼视觉系统特性，能较好地评价模糊图像的质量．     

基于改进的各向异性扩散的DWI图像恢复

扩散加权图像（DWI）中广泛存在的高斯白噪声会给张量计算和脑白质追踪等带来严重的影响．为了减少噪声影响,尝试采用改进的各向异性扩散滤波器来对DWI进行恢复．这种改进的扩散滤波器具有良好的稳定性和边缘保持特性,并且能有效地消除高斯噪声的影响．采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（MSSIM）参数来定量地评估本滤波器消除高斯噪声的性能．基于模拟和真实数据的实验结果表明：采用的滤波器能有效去除DWI的高斯噪声的影响．     

一种基于分数阶傅里叶变换域加权MUSIC算法的移动单站多目标无源定位方法

针对多个线性调频信号目标源存在的情况,通过分析接收信号的多普勒频移,建立移动单站上天线阵列对多分量线性调频（LFM）信号的接收模型,提出基于分数阶傅里叶变换（FRFT）域加权MUSIC算法的无源定位方法,实现了低信噪比下多目标的信号检测与方位估计.仿真结果表明,该算法可以分辨多个频率及空间相近的目标源,且精度很高.     

基于人眼视觉特征的立体图像质量客观评价方法

在充分利用人类视觉特性的基础上,模拟人眼感知立体图像的方式,提出了一种立体图像质量客观评价方法。该方法考虑了对比度敏感度、多通道结构和掩盖特性等多种人眼视觉特性．在处理HVS模型的多通道中,将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点分成5个带分别进行滤波,以改变原始图像的空间频率实验结果表明,所提出的方法与主观评价结果基本一致,能够反映图像质量以及立体感的优劣．     

基于HVS的液晶显示中半色调处理方案

提出了基于人类视觉系统(HVS)的应用于液晶显示中半色调处理的客观评价方案.该评价体系不受主观因素的干扰,通过选取改进的符合人眼视觉特性的对比度灵敏度函数(CSF)模型,分别计算出经6种常用半色调技术处理前后图像的加权信噪比,用Matlab对各种算法的处理效果进行模拟,结合主客观的评价结果进行分析,表明该评价方法对选择用于液晶显示的半色调处理方案具有一定的指导意义,对深入理解和改进半色调技术提供了有效的途径.     

基于视觉特性的图像融合质量评价新方法

建立图像融合质量评价标准是图像融合中急需解决的问题之一,本文在分析讨论了现有主、客观评价方法的基础上,提出的一种新的结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法,该方法无需理想图像,同时充分考虑了人类视觉特性.通过对红外与微光图像在不同融合算法下的质量进行评价表明,该方法是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法,可以为选择图像融合算法提供依据.     

立体压缩图像的客观质量评价方法

针对立体图像的客观质量评价问题,提出了一种适合于立体压缩图像的质量评价方法．该方法基于平面图像的人类视觉系统评价模型,考虑了人类视觉系统的多通道特性和对比度敏感度特性,使用Contourlet变换实现多通道分解,将立体图像对的差值信号进行评价．实验结果表明,该方法得到的质量评价结果符合人眼视觉特性,与主观质量评价方法的一致性较好,能够客观反映压缩立体图像的质量．     

一种基于S-CIELAB的图像质量评价模型

在图像质量评价中加入人眼视觉系统特性能够提高其评价性能。S—CIELAB是一个在考虑了人眼视觉系统的空间模糊特性基础上计算彩色图像色差的模型。文章研究了采用S—CIELAB模型来评价图像质量的方法，对JPEG2000压缩图像与原图像失真度的预测结果与视觉评价基本一致。     

一种基于HVS模型的图像质量信噪比评价方法

从研究人体视觉系统的角度出发,给出了一种基于人体视觉系统HVS模型的客观图像质量评价方法,提出了基于HVS模型的SNR和PSNR评价标准,并给出了对典型图像的评测结果,同时也验证了与主观评价结果的一致性。     

基于视觉感兴趣度和HVS特性融合的图像质量评价方法

本文在对视觉感兴趣度和人类视觉系统特性深入分析研究的基础上,提出了一种基于视觉感兴趣度和视觉系统特性相融合的图像质量评价新方法。该方法首先根据影响视觉感兴趣度的五个因子进行综合得到感兴趣度因子,结合结构相似性方法得到感兴趣度模型。然后利用小波分解后的子频带图像进行质量评价,对结果进行视觉敏感度加权,在此基础上得到评价算法。并通过实验验证本文所提出的算法的正确性,其测试结果并与视觉主观感受保持很好的一致性。     

多模态医学图像融合图像质量评估

目前大多数的质量评估算法都应用于自然图像的融合场景,缺乏专用评价的医学图像数据集及多模态医学融合图像的质量评估算法。针对此问题,利用17种经典的医学图像融合方法构建医学图像主观数据集,解决无专用评价数据集的问题;提出一种基于色彩相似度(color similarity,CS)和信息相似度(information similarity,IS)的客观医学图像质量评价方法。将CS模块用于测量局部颜色失真,在传统的池化层上添加背景分离模块使其适用于医学图像多背景干扰特性;将IS模块用于衡量信息失真,改进图像熵的计算方法,添加过滤模块以剔除图像噪声。实验结果表明,所提方法的预测值和主观数据集客观评分具有更好的一致性,更符合人类视觉系统。     

基于亮度加权网络空间扩展的图像质量评价方法

采用CCIR颁布的亮度加权网络时域频率标准,基于电视学基本原理和数字图像处理方法,将亮度加权网络由时域频率扩展到空间频率,由此建立一个实验平台考察图像空间尺寸对视觉感受的影响.该方法实验结果与视觉感知的图像质量评价结果吻合,其有效性取决于时域亮度加权网络主观实验结果.由于避开了主观评价实验的标准化苛刻要求,因此降低了多通道分解图像质量度量方法的复杂度,有利于图像空间尺寸的质量评价.     

轿车车内噪声品质偏好性评价方法的研究

针对汽车噪声品质主观评价所需周期长、可重复性差且仅能比较出具有较明显差别的噪声样本等问题,在研究声品质客观量化的基础上,提出了一种以心理声学客观参数来描述噪声主观评价结果的计算方法.以6辆同类轿车匀速行驶时的车内噪声样本为评价对象,采用成对比较法进行声品质主观评价,计算各噪声样本的主要心理声学客观参数,通过多元线性回归分析,建立了声品质偏好性主观评价客观量化的数学模型.模型结果表明,相对于噪声分析中常用的A计权声压级和线性声压级,心理声学客观参数更适合于描述车内的噪声品质,其中响度和尖锐度是匀速行驶工况下车内声品质的主要影响因素.