基于小波和Curvelet变换联合去噪的含噪盲源分离

独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离.     

基于FastICA的电流传感器相位差测量方法

电流传感器的相位差易受环境的影响,为提高电力绝缘在线监测系统的可靠性和准确度,文中提出了一种在线监测电流传感器相位差的测量方法. 该方法引入独立分量分析（independent component analysis,ICA）对电流传感器的输出信号进行分离. 给出一种补偿观测信号与源分量数目的方法,建立ICA 的数学模型. 针对FastICA 算法每次分离结果误差不同的局限性,用一个关于混合矩阵的评价函数选取多次分离结果中相位测量误差较小的结果. 实验结果显示：对于信噪比为10.9 dB 的信号,评价函数能使相位测量误差小于0.06± 的样本接受率从51.4% 提高到81%.     

独立分量分析在高光谱遥感图像处理中的应用综述

独立分量分析是二十世纪九十年代兴起的一种高效信号处理方法.它在不知道源信号和混合矩阵的情况下,仅利用混合信号就能实现源信号分离,因此在信号处理等领域得到了广泛应用.阐述了独立分量分析理论在高光谱遥感图像中的应用,对研究中现存的难点问题进行了探讨,并对其研究前景进行了展望.     

线性混迭信号中独立源的盲提取

基于源信号统计独立的假设,提出一种基于四阶累积量的分离判据,由此得出一种可以顺序逐个盲提取独立源信号的ICA算法,算法中利用去冗余技术剔除先前已经提取的信号.计算机仿真结果表明算法的性能良好.     

亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离

研究后非线性混合信号的盲分离,从最大似然角度推导了一般后非线性分离结构的学习公式;在前人一些工作的基础上,提出一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法.通过对人造及自然信号的实验,证实了该算法的有效性.     

利用粒子滤波与支持向量机的数字混合信号单通道盲分离

针对基于粒子滤波盲分离算法运算复杂度高的问题,将支持向量机理论引入到粒子滤波算法中,提出一种数字调制混合信号单通道盲分离算法. 确定了算法中粒子权值更新方法,并给出了参数与符号序列的后验概率密度估计. 从后验概率密度估计的统计特性和运算复杂度两个方面详细分析了算法的性能,并从理论上证明该文给出的后验概率密度估计能很好地逼近真实后验概率密度. 理论分析与仿真结果均表明,与基于粒子滤波的盲分离算法相比,算法在误码率性能相当的情况下,有效缩短了运算时间.     

基于独立成分分析技术的语音除噪系统

提出了一种基于独立成分分析技术的语音除噪方法.语音信号与其所夹杂的噪声之间,通常都是相互独立的,采集的观测信号是语音信号与噪声之间的混合信号,通过分析混合语音信号特征,建立了基于独立成分分析技术的语音信号模型.以最大化信号独立性特征为依据,分离语音信号与噪声信号.最后利用多选一信号选择器,实现去噪后语音信号的提取,从而...     

基于峰态的盲信号分离

就一种基于信号峰态(kurtosis)极值化的盲信号分离方法进行了探讨．首先介绍算法理论，然后提出了一种简化快速的最速下降算法，解决了收敛指向性的问题，并将对混合语音信号的分离扩展到混合图像信号的分离．实验结果表明，同其他基于峰态的盲分离算法相比，其分离效果好，而且在收敛速度、运算复杂度方面有显著的优势．     

采用孤立点检测的欠定混合矩阵盲辨识

研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题,针对多源时频点对混合矩阵估计的影响,提取时频域单源点用于混合矩阵估计,给出一种时频单源点检测方法. 针对时频单源点中孤立点对混合矩阵估计的影响,剔除单源点中的孤立点进一步提高混合矩阵的估计精度,应用减法聚类方法对剔除孤立点后的时频单源点进行聚类,实现了源信号数目和混合矩阵的同时估计. 语音信号的仿真实验表明,与其他两种基于时频单源点的欠定混合矩阵估计算法相比,所提出的算法具有更高的估计精度和更好的鲁棒性.     

基于负熵的随机双梯度算法

随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法,但该算法收敛速度慢,稳态误差大,不利于信号的准确适时性处理.论文重点对随机双梯度算法进行了改进,提出一种基于负熵的随机双梯度算法.在改进的算法中,用负熵来度量其中的随机变量非高斯性,从而来克服峭度的不稳健性.论文最后通过理论分析和仿真实验证明这种改进的随机双梯度算法具有较好的分离效果且稳定性高.     

引入图片相似性的PatchMatchGraph方法

随着人工标注的在线图像数据越来越多,数据驱动的相关算法日益受到人们的关注.图像语义分割是图像分割领域的一项重要任务,S.Gould等人提出了PatchMatchGraph算法,该算法通过对图片集合建立图片之间像素块的映射,使得PatchMatch算法在图片语义分割应用上有着很好的效果,但是由于PatchMatchGraph算法对于计算机内存的消耗太大,限制了其进一步的应用.我们提出了一个新的算法框架,通过引入图片相似性,对训练集做预筛选,保持允许范围内准确度的同时,降低了内存的消耗,为算法应用提供了新的指导思路.     

一种改进的基于边界跟踪的粘连目标分离算法

在颗粒图像的自动分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标.基于边界跟踪的分离算法能够克服聚堆目标连接处的凹陷比较明显并且/或者在连接处存在灰度局部最小边缘的要求,取得了较好的分离效果.但对于某些中轴方向不是垂直或水平的聚堆目标,分割仍然不理想.为此,提出了一种改进的分离算法,该算法通过自动旋转聚堆目标区域使其中轴方向成垂直或水平来实现这种情况下的分离.实验结果表明该算法进一步提高了分离效果.     

无线Mesh网络的在线测量优化

对网络特征进行准确和实时的测量是优化无线Mesh网络性能的基础. 该文提出一种无线Mesh网络在线测量架构以解决测量节点的位置选择问题. 联合考虑无线信号检测能力与信息传输能力,提出基于椭圆割线的测量节点选择方法. 分别以被测量节点和数据处理中心作为椭圆焦点构成测量区域,以测量系统的性能度量为目标函数,在椭圆环中选择最佳测量节点位置. 数值仿真表明,在保障无线Mesh网络在线测量品质条件下,该测量架构实现了检测能力和信息传输能力的综合优化,椭圆割线算法的计算复杂度低于随机选择算法.     

连续汉语音流中声韵母切分研究

根据汉语语音的特点,提出了一种连续汉语语音中声韵母自动切分的新算法.根据音素单元结构确定HMM模型中的状态数,利用HMM模型进行音素切分,再对切分结果进行合并,得到最终的声韵母子词单元.通过实验验证了子词单元产生的稳定性和准确性,实验结果表明,算法在这两方面均达到了较好的性能,且与话者无关.     

MIMO信号调制方式盲识别

提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能.     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验,结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果,较完整地展示了分割后的图像细节,具有较好的应用价值。     

低信噪比环境下语音检测的邻域极值差分信号功率谱分维算法

提出一种邻域极值差分信号功率谱的分形维值算法,并用于低信噪比环境下的语音活动检测. 在时域信号邻域范围内作极值差分检索获得邻域极值差分信号,进一步根据差分信号功率谱估计的最小误差求解分维值.在安静环境下,对正常语音和耳语音的语音信号活动检测(speech activity detection, SAD)性能与盒维相似,明显好于谱熵算法. 多种噪声环境下的SAD检测结果显示,所提算法的误检率远低于谱熵算法,在除白噪声以外各种条件下的误检率均低于盒维算法,且计算量约为盒维算法的5%. 实验表明,该算法在SAD检测和效率两方面具有良好的综合性能.     

基于小波多分辨率分析的掌纹分割算法研究

由于复杂掌纹纹线存在难以分割和有效性较低的问题,该文采用小波多分辨率分析方法构建掌纹分割算法,算法首先利用小波多分辨率对高频子图的候选子区域进行分析,将获得的相似掌纹纹线集合加以合并,并对合并相似区域的集合和二值化集合求交集得到融合图像,最后利用区域生长法和形态学去噪获得掌纹主要纹理特征.     

GPS软件接收机并行处理的实现

针对传统GPS软件接收机实时性差的问题,深入研究了基于双核处理器的并行信号搜索、跟踪以及伪距定位等关键技术, 提出GPS软件接收机并行处理方法. 在搜索过程中,采取并行处理技术并实时优化搜索范围,利用相位关系进行解算,有效克服了相关法求解精频速度慢的缺点. 在跟踪环路中,研究载波/码相位跟踪环路并行独立处理技术,通过深入分析二阶跟踪环路性能,优化设计参数,使接收机具备较好的动态性能的同时,能够将噪声的影响降到最低. 最后在Matlab环境下设计了算法应用程序,将实测数据对算法进行验证. 结果表明：与传统的串行处理算法相比,该方法可使信号处理效率提高30%以上,各项输出指标均达到单点伪距定位要求.