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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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4 篇 专利
2 篇 学位论文
1 篇 会议

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2 篇 工学
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 船舶与海洋工程
- 1 篇 软件工程
1 篇 理学
- 1 篇 系统科学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

3 篇 最小均方误差估计...
1 篇 注意力机制
1 篇 先验信噪比估计
1 篇 符号错误率
1 篇 广义分频多工
1 篇 演变功率谱
1 篇 最小统计算法
1 篇 小波变换
1 篇 高采样率语音增强
1 篇 时间卷积网络
1 篇 NOT FOUND

机构

1 篇 东南大学
1 篇 深圳职业技术学院
1 篇 台湾大学
1 篇 哈尔滨工业大学
1 篇 苏州大学
1 篇 电子科技大学
1 篇 南京邮电大学

作者

1 篇 袁晓军
1 篇 刘梅
1 篇 林鸿
1 篇 朱洪波
1 篇 赵贲
1 篇 陈逸捷
1 篇 陈磊
1 篇 贾才
1 篇 夏文超
1 篇 徐林林
1 篇 张泽华
1 篇 徐汀荣
1 篇 林参
1 篇 李运祥
1 篇 王琴
1 篇 陈安
1 篇 陈志强
1 篇 韩宁

语言

6 篇 中文
1 篇 英文

检索条件"主题词=最小均方误差估计器"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种面向去蜂窝物联网多天线系统的信道估计和波束成形联合学习方法

一种面向去蜂窝物联网多天线系统的信道估计和波束成形联合学习方...

引用

作者：夏文超陈逸捷赵贲陈安王琴徐林林朱洪波 210046 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

本发明公开了一种面向去蜂窝物联网多天线系统的信道估计和波束成形联合学习方法，包括：根据最小均方误差估计器和上下行信道非互易关系，利用上行接收导频信号估计下行信道信息，获得信道估计网络训练样本集；根据上下行对偶关系，利... 详细信息

标准号: CN118174989A

本发明公开了一种面向去蜂窝物联网多天线系统的信道估计和波束成形联合学习方法，包括：根据最小均方误差估计器和上下行信道非互易关系，利用上行接收导频信号估计下行信道信息，获得信道估计网络训练样本集；根据上下行对偶关系，利用下行信道信息计算虚拟上行功率分配向量，获得特征值网络训练样本集；利用全局损失函数，对信道估计网络和特征值网络进行联合训练，获得训练好的神经网络模型，进而将上行接收导频信号输入预先训练好的神经网络模块进行预测，获得下行信道矩阵预测值和虚拟上行功率分配向量预测值，对其进行分析，确定下行波束成形矩阵，仿真结果表明所发明方法在功率性能上接近数值算法，在时间性能上远优于数值算法。

关键词：信道估计网络训练样本下行信道信息导频信号上行功率上行接收数值算法最小均方误差估计器虚拟矩阵神经网络模块神经网络模型下行波束成形下行信道矩阵多天线系统上下行信道波束成形对偶关系仿真结果功率性能损失函数向量预测上下行物联网预测分配向量蜂窝网络联合全局分析学习

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基于深度神经网络的高采样率语音增强模型研究

基于深度神经网络的高采样率语音增强模型研究

引用

作者：张泽华哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

语音增强是语音信号前处理中的重要内容,它在助听器设备、语音通话、人机交互等领域有广泛的应用。智能设备的发展带动消费领域硬件规格提升,采用高采样率的麦克风已经成为一种发展趋势,研究高采样率语音增强有非常大的现实意义。本文... 详细信息

语音增强是语音信号前处理中的重要内容,它在助听器设备、语音通话、人机交互等领域有广泛的应用。智能设备的发展带动消费领域硬件规格提升,采用高采样率的麦克风已经成为一种发展趋势,研究高采样率语音增强有非常大的现实意义。本文对单通道48 k Hz采样率的语音增强算法进行研究,提出深度学习与传统方法相结合的语音增强方法。传统语音增强方法中最小均方误差频谱幅度估计器有较高的性能和较好的鲁棒性,该方法的效果主要受先验信噪比和后验信噪比估计准确度的影响。由于传统方法难以准确估计含有非平稳噪声语音信号的先验信噪比,因此本文使用Deep Xi先验信噪比估计框架替换传统方法完成对先验信噪比的估计。Deep Xi框架利用深度神经网络强大的非线性映射能力完成带噪语音幅度谱到先验信噪比的映射。原始的Deep Xi先验信噪比估计框架使用带有残差连接的长短时记忆网络实现对先验信噪比的估计,而该网络存在并行性差、资源消耗多的缺点。本文提出使用时间卷积网络、多分支时间卷积网络、多头注意力机制三种网络结构对48 k Hz采样率语音信号的先验信噪比进行估计。纯净语音信号幅度谱估计通常使用最小均方误差短时幅度谱估计器和最小均方误差对数幅度谱估计器,而这两者都没有考虑到听觉系统的掩蔽效应。本文提出使用加权欧氏失真测度改进幅度谱估计器,该方法考虑到人耳听觉系统的掩蔽效应。使用加权欧氏失真测度改进后的幅度谱估计器相比于短时幅度谱估计器和对数幅度谱估计器在大多数条件下有更好的语音增强性能,且能有效减少残留的噪声。本文将48 k Hz采样率的语音和噪声数据构建训练集、验证集和测试集用于模型的训练、验证以及测试。实验结果表明,本文提出的语音增强方法相比于传统语音增强方法有明显的性能提升。对于先验信噪比估计的准确性,多分支时间卷积网络能有效扩大感受视野,其性能明显优于时间卷积网络。多头注意力机制能有效提升先验信噪比估计的准确性,其性能相比于时间卷积网络和多分支时间卷积网络有明显的优势。对于不同的幅度估计器,加权欧氏失真测度改进的最小均方误差频谱幅度估计器综合性能略好于最小均方误差对数频谱幅度估计器,且优于最小均方误差短时频谱幅度估计器。

关键词：高采样率语音增强先验信噪比估计最小均方误差估计器时间卷积网络注意力机制

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基于小波变换的最小统计功率谱跟踪

基于小波变换的最小统计功率谱跟踪

引用

中国声学学会水声学分会2021～2022年学术会议

作者：李运祥韩宁东南大学水声信号处理教育部重点实验室

语音应用环境中发展出了一套结合最小统计噪声功率谱跟踪和最小均方误差信号估计的处理体系,该体系也可应用于水声领域,例如非合作水声的截获检测和参数估计等。本文针对最小统计算法做了应用性改进,在非平稳信号的条件下,应用了一种以... 详细信息

语音应用环境中发展出了一套结合最小统计噪声功率谱跟踪和最小均方误差信号估计的处理体系,该体系也可应用于水声领域,例如非合作水声的截获检测和参数估计等。本文针对最小统计算法做了应用性改进,在非平稳信号的条件下,应用了一种以连续小波变换为基础的噪声瞬时功率谱跟踪估计方法。通过仿真,本文定量分析了算法改进前后的误差性能,并利用经典的信号估计器得到了信号估计,从而进一步从时频分布的视角衡量了文中所提的算法改进措施。

关键词：最小统计算法演变功率谱小波变换最小均方误差估计器

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一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法

一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法

引用

作者：林鸿林参陈志强刘梅 518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽湖镇西丽湖畔

本申请涉及一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法，揭示并证明了类UDP系统控制丢包率、观测丢包率和控制输入对交互多模型估计器稳定性、收敛性和估计性能的影响情况；稳定性由观测丢包率决定且与控制丢包率和控制输入无关；... 详细信息

标准号: CN112653572A

本申请涉及一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法，揭示并证明了类UDP系统控制丢包率、观测丢包率和控制输入对交互多模型估计器稳定性、收敛性和估计性能的影响情况；稳定性由观测丢包率决定且与控制丢包率和控制输入无关；收敛性受到控制输入影响：当控制输入趋于零时，交互多模型估计器的误差协方差收敛到对应类TCP系统的最优估计器的误差协方差；随观测丢包率的减小估计性能会变差，而控制丢包率不确定性增加也会使得估计性能变差，随控制输入量的增加，在不丢失观测值的情况下，其期望误差协方差保持有界，估计性能良好；否则期望误差协方差变为无界，估计性能变差。并证明了交互多模型估计器的估计性能在平均意义上是优于最小均方误差估计器的。

关键词：估计性能丢包率交互多模型协方差估计器观测变差期望误差收敛性最小均方误差估计器控制输入量不确定性近似状态系统控制最优估计减小零时收敛申请

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廣義分頻多工下的領導式通道估測

廣義分頻多工下的領導式通道估測

引用

作者：賈才臺灣大學

学位级别：碩士

广义分频多工是次世代无线通讯系统颇具前途的波型候选人之一。然而，如何实践广义分频多工的通道估测始终是一大挑战，因其系统本身载波间通常为非正交而存在干扰。本论文首先提出一个基於预编码器的领航符号插入架构，适用於广泛的调... 详细信息

广义分频多工是次世代无线通讯系统颇具前途的波型候选人之一。然而，如何实践广义分频多工的通道估测始终是一大挑战，因其系统本身载波间通常为非正交而存在干扰。本论文首先提出一个基於预编码器的领航符号插入架构，适用於广泛的调变矩阵，包括了广义分频多工矩阵，并且针对预编码器推导出了在接收端对应之最小均方误差估计器。基於此架构我们进一步提出了一个可在接收端消除估测干扰之预编码器，其透过了让传送讯号在频域上的若干频率点形成固定领航符号，进而消除若干频率点上因资料符号之随机性而产生的变动。模拟结果显示我们提出的预编码器相较於传统的领航符号散布方法，降低了通道估测的均方误差与讯杂较高时的符号错误率

关键词：廣義分頻多工領航符號插入最小均方誤差估計器符號錯誤率

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一种用于大规模天线系统的盲信号检测及信道估计方法

一种用于大规模天线系统的盲信号检测及信道估计方法

引用

作者：袁晓军陈磊 611731 四川省成都市高新西区西源大道2006号

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种用于大规模天线系统的盲信号检测及信道估计方法。本发明的方法用于大规模阵列天线系统，且基站端天线排列成几何形状的规则阵列，基于信道在角度域上的稀疏性和相关性进行上行传输及下行传输... 详细信息

标准号: CN106998307A

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种用于大规模天线系统的盲信号检测及信道估计方法。本发明的方法用于大规模阵列天线系统，且基站端天线排列成几何形状的规则阵列，基于信道在角度域上的稀疏性和相关性进行上行传输及下行传输。本发明考虑了信号在角度域上的相关性以及时间域上的稀疏性，增加相关性检测可以有效降低信号恢复误差，同时增加信号传输方案在实际系统中的可实施性。

关键词：天线系统角度域稀疏性无线通信技术领域有效降低信号大规模阵列盲信号检测规则阵列上行传输实际系统天线排列下行传输信道估计增加信号基站端时间域实施性信道传输检测恢复信道数据导频信号用户数据稀疏性基站矩阵分解检测上行信道天线系统下行传输信道估计角度域模糊度资源块频域去噪算法最小均方误差估计器传输导频信号反傅里叶变换基站发送信号上行传输过程下行传输过程用户发送数据正交频分复用大规模阵列傅里叶变换盲信号检测幅度矩阵概率分布估计信号规则阵列基站分配基站接收基站识别频分双工去噪算法上行传输上行用户时分双工时域数据数据去噪衰落信道天线排列稀疏结构稀疏矩阵下行信道信息传递置换矩阵基站端

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基于粒子滤波的运动行人视频自动跟踪方法及系统

基于粒子滤波的运动行人视频自动跟踪方法及系统

引用

作者：徐汀荣 215123 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号

本申请公开了一种基于粒子滤波的运动行人视频自动跟踪方法及系统，该方法包括：输入一帧图像，通过HOG特征向量集和SVM向量机进行检测；实现基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪，首先获得目标行人的初始矩形区域，并从目标矩形区域... 详细信息

标准号: CN102831409B

本申请公开了一种基于粒子滤波的运动行人视频自动跟踪方法及系统，该方法包括：输入一帧图像，通过HOG特征向量集和SVM向量机进行检测；实现基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪，首先获得目标行人的初始矩形区域，并从目标矩形区域中采样若干粒子，提取HOG特征和颜色特征，计算HOG和颜色双重特征融合后粒子的权重，通过最小均方误差估计器得到最后的状态估计并输出估计目标后进行重采样；使之紧紧锁定跟踪目标行人。本发明通过提取HOG和颜色双重特征，提高粒子滤波似然模型的鲁棒性，消除跟踪过程中不稳定的情况，结合HOG特征通过加权平均的融合策略构建更好的似然模型，大大提高跟踪算法的鲁棒性，完成稳定的跟踪。

关键词：粒子滤波双重特征鲁棒性跟踪粒子最小均方误差估计器跟踪目标跟踪算法加权平均矩形区域目标矩形融合策略颜色特征状态估计自动跟踪向量机向量集帧图像重采样采样构建权重视频锁定输出融合检测申请

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