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针对传统信源数估计算法如基于Akaike信息论准则方法、最小描述长度准则方法及盖氏圆盘方法等存在低信噪比时性能下降甚至完全不能正确估计信源个数的问题,提出一种基于协方差矩阵特征向量之夹角联合密度函数的信源数估计方法.该方法采用样本协方差矩阵特征分解后噪声子空间的一特征向量与其他特征向量求夹角余弦,然后求这些特征向量之夹角余弦的联合概率密度函数值,最后将两相邻密度函数值相除与阈值比较确定信源个数.数值模拟与水池实验表明该方法在低信噪比时性能远远好于以往算法,在阵列信号处理中具有一定的应用价值. 相似文献
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隐藏目标通常处于视觉静止状态,其存在的微小运动不易被发现.当视频中存在隐藏目标时,其微小运动很难被检测到.针对该问题,提出一种将高斯金字塔算法和快速双边滤波相结合的隐藏目标微小运动检测方法,首先对视频图像的序列做多尺度的空间分解,然后对采样数据图进行滤波去噪,再经过视频重建后利用帧差法获取差分图像.实验结果表明,该方法与帧差法等相比,检测速度达到56.76帧/s,检测速度平均提高了4.14倍.帧差结果图的相似度最低,对隐藏目标的检测效果最显著,能在保证检测性能的同时提高检测速度. 相似文献
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