过采样方法在系统辨识中的应用

为了对带噪输出的控制系统进行盲辨识，提出了一种利用过采样法辨识控制系统函数的方法，通过过采样控制系统的输出信号，将原单输入单输出系统转换成为一个新的与原系统具有相同输出极点的单输入多输出系统，再估计出这个新的单输入多输出系统的传递函数，最后得到原单输入单输出系统的模型参数，仿真结果表明，与常用的高阶矩法相比，该方法具有不受系统结构影响，不需要计算样本数据的高阶统计矩，使用的样本数据量少，便于计算机实现的优点。     

盲人音乐理论教学研究

通过对盲人音乐理论教学实践过程的总结，论证了盲人高等音乐教育与普通高等音乐教育之间的特性及共性。并根据盲人在音乐理论学习上的特殊性，提出了盲人音乐理论教学的方式方法。     

基于高阶倒谱盲均衡器的设计

倒谱盲均衡算法的关键是建立信号的倒谱与信道参数之间的关系方程,然后以解方程的方式获得信道参数。阐述了基于倒谱盲均衡器的基本构成和工作原理,分析了其特点,推导了基于四阶倒谱盲均衡器的传输函数,给出了均衡器的结构形式。     

在线增强型复值混合信号盲分离算法研究

基于二阶统计量，对在线分离复值混合信号法进行了研究．假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求．结合非常态信号的独立性，构造出代价函数，利用梯度下降法推导出在线盲分离算法．通过盲分离算法的仿真试验，发现所提出的盲分离算法能充分利用复值非常态信号的二阶统计量，算法具有鲁棒性好、运算速度快和可在线实现等优点．     

基于小波变换的能量和方差分析图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比.     

一种改进的变步长恒模算法

针对时变信道需进行自适应均衡的要求，分析了最常用的盲均衡恒模算法，并对该算法进行了改进。给出了改进算法的仿真结果，表明算法的性能得到了改善。     

放大器内部噪声的研究

本文主要分析了放大器的噪声对信号的影响及影响程度，介绍了衡量放大器的噪声对信号影响程度的参数，噪声系数，以及噪声系数的定义即而可计算出放大器的内部噪声．对放大器的噪声有进一步的了解，为分析或设计放大器提供了参考依据．     

基于时延估计波束形成预处理的实时语音盲信号分离研究

针对现有盲信号分离算法,在真实环境下性能会降低及计算量大而难以实时处理的局限性,提出一种将基于时延估计的波束形成与一种简单的去相关盲分离算法相结合的分离方法.在波束形成中,首先用互功率谱相位法对信号源到达传感器阵列的相对时延进行估计,然后进行延时对消,在此基础上再进行盲信号分离,并将该去相关盲分离算法推广到频域进一步降低计算复杂度.仿真实验表明,该方法简单可行并使得分离效果显著改善.     

一种基于过采样技术的非最小相位系统盲辨识方法

提出了一种在时域中盲辨识非最小相位系统传递函数的方法,该方法通过对系统输出过采样来获得系统结构参数的信息.对于单输入单输出的线性离散系统,经过输出过采样后可以等价为单个输入、多个输出的传递函数模型,这多个输出函数具有相同的分母多项式和不同的分子多项式.采用子空间分解法可以确定分子多项式的参数,通过对系统输出信号自相关函数的处理可以得到分母多项式,最终可以得到原系统的结构参数.与传统高阶矩方法相比,该方法对噪声的敏感度更低,辨识的精度和速度也有很大提高.仿真结果表明,当信噪比大于15dB时,该方法可以有效地辨识出系统参数.与高阶矩方法相比,辨识门限信噪比降低了10dB,估计精度提高了20%,辨识速度加快了3倍.     

一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器

提出了一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器，该检测器以最小平均输出能量为准则，把盲检测问题转化为优化问题，利用神经网络进行有效求解。理论分析和仿真结果表明，该检测器在性能上优于传统的检测器，且计算量少，收敛速度快，便于实时处理。