基于灰色模型及其改进模型的土石坝沉降预测

考虑到土石坝沉降变形因素的复杂性以及GM （1,1）灰色模型基于贫信息数据所表现出来的优势,由大坝实测数据拟合构造GM （1,1）模型。为了进一步提高大坝沉降变形的预测精度,对原始GM （1,1）模型分别进行了考虑不同数据对预测结果有不同影响的加权改进和利用指数函数变换来提高原始数据光滑度的改进。实例应用表明,加权改进的GM （1,1）模型和函数变换改进的GM （1,1）模型的预测精度均优于原始GM （1,1）模型。     

一种基于离散时延的鲁棒声源三维定位方法

为了减少相位变换加权的可控响应功率(SRP-PHAT)声源定位算法的计算量,提出一种基于离散时延的改进算法.该方法首先利用FFT将麦克风阵列的每一帧接受信号变换到频域,然后在频域补零至16倍帧长,再运用IFFT将所有麦克风对的广义互相关函数在搜索之前计算好,从而可大幅度减少计算量.频域补零提高了广义互相关函数的采样率,因而由时延离散带来的定位误差很小.仿真结果表明,无论在远场还是近场条件下,该算法均能将计算量降低一个数量级而保持原算法的鲁棒性.     

基于麦克风阵列的声源时延估计算法的研究

基于麦克风阵列的声源定位技术在通信．语音处理等领域得到广泛的应用。本文在充分考虑环境噪声和多径反射噪声情况下，对互功率谱相位时延估计法（CSP）提出了一种改进的互功率谱相位时延估计法（M—CSP）。仿真结果表明，在强噪声和强混响下，M—CSP法此CSP法在性能上有很大的提高。     

基于PHAT-β广义互相关的变压器机器鱼避障时延估计仿真

针对变压器机器鱼避障过程中发射信号和回波信号时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于相位变换加权(PHAT-β)广义互相关(GCC)算法的时延估计方法.区别于传统的基本互相关(BCC)算法,PHAT-β GCC算法可以根据信噪比在频城内对互功率谱进行灵活调节,提高了时延估计的抗噪性和准确性.首先对发射信号和回波信号进行快速傅里叶变换和共轭相乘得到互功率谱,然后对互功率谱进行PHAT-β加权、傅里叶逆变换得到广义互相关函数,最后通过峰值检测得到时延估计值.仿真分析和验证了不同类型发射信号(正弦信号、方波信号)、不同信噪比(20、10、0 dB)、不同指数调节因子的时延估计性能,结果表明所提算法相对于传统的BCC算法具有更好的抗噪性和更尖锐的时延估计峰值.     

相关法动平衡校正中的3σ准则误差处理方法

在影响系数动平衡方。法中,校正的关键在于振动幅值和相位的准确提取。为了达到更好的动平衡效果,在传统的互相关函数法提取振动信号幅值和相位的基础上,利用3σ统计处理方法,对互相关函数法进行改进,更准确的提取出了振动信号的幅值和相位信息。用改进的方法进行刚性转子影响系数双面动平衡实验,达到了很好的平衡效果。     

改进的灰色模型及其实例分析

目的针对农民人均纯收入增长趋势的特点,建立我国1996～2003年农村居民家庭人均纯收入的3种灰色预测模型。方法应用函数变换理论和灰色系统建模理论,同时运用遗传算法计算变换函数中的参数。结果引入了3种变换函数,建立了以平均相对误差最小为目标的改进的灰色预测模型;建立农民家庭人均纯收入的3种改进灰色预测模型。结论计算和分析结果表明,经线性函数f=px^（0）（k）＋q变换、复合函数f=p√x^（0）（k）＋q和f=√px^（0）（k）＋q的变换建立的3种改进的灰色预测模型的拟合效果和预测精度均优于传统GM（1,1）的模型,可以在实际中加以推广应用。     

TDCS中随机相位的混沌产生方法

研究了传统的变换域通信系统(transform domain comunication system,TDCS)中基于线性反馈移位寄存器的抽头组合来构成相位映射的方法.根据TDCS对随机相位的要求,本文提出了一种新的随机相位产生方法,即利用混沌映射的方式产生随机相位矢量.具体的说是通过不同的初始值来控制混沌映射产生二值量化混沌序列,再通过相位映射器来产生随机相位,进而生成基函数.文中对混沌映射的实现方法以及基函数相关性能的仿真结果进行了详细讨论.通过与线性反馈移位寄存器产生基函数相关性能比较,混沌映射产生基函数具有更好的相关特性.混沌映射产生大量互相关系数很小的基函数,所以在多址应用中具有很大的优越性.     

基于改进时延估计的声源定位算法

针对强噪声和强混响条件下, 室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题, 提出一种基于改进时延估计的声源定位方法. 该方法建立在单源多元混响模型下, 首先用四元十字型麦克风阵列估计时延; 然后在广义互相关时延估计算法的基础上, 引入二次相关法以削弱噪声干扰, 同时采用LMS(最小均方)自适应滤波算法弥补广义互相关方法的不足, 提高混响环境下的时延估计精度; 最后, 通过远场近似几何方法定位声源. 实验结果表明, 与相位变换加权广义互相关函数(GCC-PHAT)算法相比, 该方法具有较好的抗噪能力与抗混响能力, 能获得更准确的定位结果.     

基于加权型三次相位函数和FRFT的LPI信号识别研究

针对低截获概率雷达信号难以识别和分类的问题,提出了基于加权型三次相位函数和分数阶傅里叶变换的低截获概率雷达信号识别算法。用短时傅里叶变换剖析了应用较广的八种低截获概率雷达信号的时频特性,然后依据调频率将其分为两类。先用加权型三次相位函数估计信号的调频率,然后再用分数阶傅里叶变换获得信号的各分量峰值,根据峰值能量比进行细分类。通过大量的实验仿真验证,本算法在信噪比为0 d B的条件下,正确识别率能够达到95%以上。     

一种建立包裹圆提取建筑物LiDAR点云边缘点的新算法

为提高变换域通信系统多址接入性能,降低系统误比特率,提出基于改进型Logistic混沌序列的变换域扩频编码通信系统。利用扩频序列优选原则,选取改进型Logistic混沌序列作为扩频序列,对m序列产生的随机相位矢量进行相位编码形成扩频基函数的扩频随机相位矢量。仿真结果表明,该扩频基函数具有更好的随机性,产生的扩频随机相位矢量互(自)相关性能优于传统基函数产生的随机相位矢量;在2个用户和多用户条件下,其信噪比增益和误比特性能都要优于传统基函数和基于Gold序列的扩频基函数,显著提高系统抗干扰性能,能更好地实现TDCS多址接入。     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

Kaiser窗三谱线插值电力谐波分析

在非同步采样以及非整数周期截断情况下,快速傅里叶变换会产生频谱泄露和栅栏效应,使计算结果存在较大误差,无法得到准确参数。常用窗函数固定的旁瓣性能制约了已有加窗插值算法的误差修正效果。而凯赛(Kaiser)窗的主旁瓣高度之间的比重可依据需要自由选择,其主旁瓣能量的比例也近乎最大。文中提出基于Kaiser窗的三谱线插值FFT的电力谐波分析方法,推导了基波以及各次谐波的幅值、频率和初相位的插值修正公式。仿真结果表明,所提算法设计灵活且易于实现,在基波频率波动以及白噪声干扰下都有较高的谐波参数估计准确度,验证算法能够有效消除泄露和栅栏效应的影响,提高了谐波分析的准确性。     

基于信号处理的基因识别模型

为了获得精确可靠的基因识别信息,根据所给DNA 序列进行数值化映射（基于 Voss映射和Z-curve映射）运用快速傅立叶变换（FFT ）以及离散小波变换算法计算DNA序列功率谱和信噪比;对于不同类型生物的基因预测采用靴带抽样算法推断基因预测的最佳阈值并以特异性、敏感性和精度3个性能指标来评估基因预测方法的性能,所建模型在基因识别中精度较高、运算快、效果好。     

小波和余弦变换的抗几何攻击数字水印算法

数字水印技术是目前保护信息安全和版权的一种有效方法,被广泛地用于数字媒体版权的保护中。本文提出一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的抗几何攻击数字水印算法,算法简单且易于实现,并具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性。仿真结果证明该算法的有效性及抗JPEG压缩、滤波、剪切和噪声干扰能力,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

基于奇异值分解与小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法。对载体图像的二级DWT后的低频子带LL2进行2×2分块,对每一小块进行SVD分解,根据二值水印信息,采用量化步长S量化每小块的最大奇异值,将水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、滤波攻击、缩放攻击、JPEG压缩攻击等。     

基于Hilbert变换的CT圆轨道超短扫描重建算法

为了加快工业CT系统的扫描速度,减小数据量,针对扇形束超短扫描问题,提出了一种带参数的基于Hilbert变换的感兴趣区域重建算法,并且在分析扇形束扫描的数据冗余基础上设计了一种适用于超短扫描的窗函数。利用Shepp-Logan头模型通过计算机模拟实验,给出了该算法和标准卷积反投影算法、F.Noo和H.Kudo算法的对比结果。实验结果表明,该方法能够准确地实现物体感兴趣区重建,并在噪声抑制能力上优于其他3种算法,因此在工业CT中具有重要的工程意义。     

基于负数位矢搜索的新型OFDM系统

基于实信号序列经反快速傅里叶变换（IFFT）,进行任意位数循环移位和快速傅里叶变换（FFT）,其幅值保持不变的特性提出了一种新颖的OFDM系统结构设计.通过研究发现在OFDM系统接收端得到的复数序列在星座图中的分布位置与原实数序列的正负性具有确定的对应关系,并据此给出了一种适用于MPSK调制的OFDM系统设计方法.仿真结果表明构建的OFDM系统能有效克服多径效应、多普勒效应以及信道高斯噪音对系统性能的影响.当SNR高于10dB时,即使接收终端速度达500km/h,其BER仍低于10-1.     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.     

频率域自适应图像压缩算法的改进与研究

提出了一种基于3D-DCT变换的自适应彩色图像压缩算法。该算法主要采用部分块的3D-DCT变换并得到峰值信噪比,进而与给定的峰值信噪比进行比较,通过门限、量化、游程编码以及编码块大小的自适应的方法来达到给定的要求,并使用软件对部分算法进行了仿真,证明该算法在追求高压缩比的情况下也保证了较好的峰值信噪比。     

基于EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.