检索结果-内蒙古大学图书馆

测控技术 2025年第1期44卷 34-40页

作者：郑德玉刘泽曹景铭李俊杰马丁一北京交通大学自动化与智能学院北京100044

在电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)领域,幅值信号解调的准确性直接决定了图像重建的精度。针对传统EMT解调方法受环境中有色噪声影响大的问题,基于统计信号处理的理论分析,探索使用了更适应有色噪声环境的广义最小二乘法(... 详细信息

在电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)领域,幅值信号解调的准确性直接决定了图像重建的精度。针对传统EMT解调方法受环境中有色噪声影响大的问题,基于统计信号处理的理论分析,探索使用了更适应有色噪声环境的广义最小二乘法(Generalized Least Squares,GLS)信号幅值解调方法,并在EMT硬件系统中实现,将其与快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和其他统计方法进行幅值对比,验证了该方法在白噪声和有色噪声中的抗噪性。通过对比成像指标,得出该方法可解决因噪声引起的频谱混叠问题,平均相关系数提升了15.32%,相对误差减少了27.93%。与传统EMT成像算法相比,该算法提高了EMT的成像精度。

关键词：电磁层析成像统计信号处理幅值特征提取数字解调有色噪声减弱

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基于统计信号处理的网络链路容量和可用带宽联合估计

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清华大学学报（自然科学版） 2010年第10期50卷 1669-1673页

作者：丛林吕国晗邓北星李星清华大学电子工程系北京100084 微软亚洲研究院北京100190

网络链路容量和可用带宽参数估计是互联网领域的重要课题。该文将统计信号检测及估计方法应用于此估计问题,提出了扩展自诱导拥塞原理,实现了网络链路容量/可用带宽的联合估计算法,开发了实际测量工具pathWave。NS-2仿真平台下的测量结... 详细信息

网络链路容量和可用带宽参数估计是互联网领域的重要课题。该文将统计信号检测及估计方法应用于此估计问题,提出了扩展自诱导拥塞原理,实现了网络链路容量/可用带宽的联合估计算法,开发了实际测量工具pathWave。NS-2仿真平台下的测量结果验证了扩展自诱导拥塞原理的有效性。Schooner实验床环境下的实验仿真研究表明,与其他传统估计方法以及测量工具相比,pathWave以较低的测量负载和较短的测量时间,有效提高网络链路容量/可用带宽的联合估计精度。

关键词：网络链路容量网络可用带宽统计信号处理扩展自诱导拥塞原理

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应用统计信号处理和模糊数学的图像融合算法

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光电工程 2005年第5期32卷 73-75,96页

作者：曹治国王文武华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室湖北武汉430074

针对多传感器图像在像素级上的融合问题,将模糊数学理论引入到图像融合模型。该模型假定理想的融合后的图像包含场景所有的信息;将它乘上一个模糊因子,再加上随机噪声,可用来描述某一个成像传感器中获得的场景图像;不同的传感器对应不... 详细信息

针对多传感器图像在像素级上的融合问题,将模糊数学理论引入到图像融合模型。该模型假定理想的融合后的图像包含场景所有的信息;将它乘上一个模糊因子,再加上随机噪声,可用来描述某一个成像传感器中获得的场景图像;不同的传感器对应不同的模糊因子和噪声。在此基础上,提出了建立在非多尺度分解框架下的图像融合算法。它以各传感器获取的图像作为输入条件,应用统计信号处理中的EM算法,求出针对不同传感器的噪声参数和模糊因子,通过迭代估计出融合的图像。实验结果显示,该算法获得的融合图像的互信息和联合熵分别达到3.5079和24.732,均优于加权平均融合法、小波融合算法和Laplacian融合算法的融合质量。

关键词：图像融合模糊数学统计信号处理 EM算法

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基于统计信号处理的多属性群决策问题探讨

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统计与决策 2010年第23期26卷 7-9页

作者：陈晓红刘益凡龚旻中南大学商学院长沙410083 清华大学电子系北京100084

文章针对备选方案属性值和属性权重都为随机变量的不确定多属性群决策问题,结合统计信号处理的估计理论和模糊数运算,提出了一种专家主观偏好集结和随机多属性决策方案排序的方法。该方法首先基于贝叶斯框架构建一个线性估计模型;然后... 详细信息

文章针对备选方案属性值和属性权重都为随机变量的不确定多属性群决策问题,结合统计信号处理的估计理论和模糊数运算,提出了一种专家主观偏好集结和随机多属性决策方案排序的方法。该方法首先基于贝叶斯框架构建一个线性估计模型;然后在有无先验知识的基础上利用高斯-马尔科夫估计定理,将多个专家基于模糊数估计的方案属性值和权重值集结成群体估计值;最后通过加权比较得到各个方案的排序。实例分析验证了方法的有效性和实用性。

关键词：多属性群决策模糊数统计信号处理估计理论高斯-马尔科夫定理

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基于统计信号处理的图像融合技术研究

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计算机工程与应用 2005年第13期41卷 39-40,63页

作者：曹治国王文武华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教育部重点实验室武汉430074

文章研究了统计信号处理方法在像素级图像融合中的应用。提出了在没有对原图像进行多尺度分解的情况下,直接将统计信号处理的方法—EM算法应用到图像融合中。试验表明,融合所需的计算时间大大减少,融合后的图像质量取得了满意的效果。

关键词：统计信号处理多尺度分解 EM算法图像融合

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基于统计信号处理的EMT钢轨探伤混频激励解调方法研究

基于统计信号处理的EMT钢轨探伤混频激励解调方法研究

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作者：郑德玉北京交通大学

学位级别：硕士

近年来，随着高速铁路、重载铁路及普通铁路的迅速发展，列车运行图不断优化，行车密度持续增加，钢轨的定期无损检测对保障行车安全和乘客的生命安全意义重大。电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)技术作为一种先进的过程层... 详细信息

近年来，随着高速铁路、重载铁路及普通铁路的迅速发展，列车运行图不断优化，行车密度持续增加，钢轨的定期无损检测对保障行车安全和乘客的生命安全意义重大。电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)技术作为一种先进的过程层析成像技术，以其实时性、便携性和非侵入性的特点，己广泛应用于工业过程中的参数分布检测。在EMT系统运行过程中，不可避免地引入了自然界中白噪声、有色噪声等干扰，对EMT系统造成了不良影响。随着对钢轨探伤可视化、准确性有了更高标准，进一步加深了对噪声处理在EMT系统中的重要性。　　本课题旨在通过采用统计信号处理的解调算法和设计混频激励方式，提高有色噪声中电磁层析成像的性能。具体研究内容包括以下几个方面:　　(1)基于统计信号处理的解调算法分析。针对传统EMT解调方法易受环境中有色噪声的影响，提出了适应有色噪声环境的广义最小二乘信号幅值解调方法，并在8线圈EMT系统中实现，将其与快速傅里叶变换及其他统计方法进行幅值对比，验证了该方法在白噪声和有色噪声方面的有效性。实验结果表明，图像的平均相关系数提升了15.32％,相对误差减少了27.93％。与传统EMT解调算法相比，该算法提高了EMT的成像精度。　　(2)有色噪声对EMT图像重建的影响分析。针对现场环境中的有色噪声，基于广义最小二乘估计的显著抗噪特性，设计了三种不同排布和强度的有色噪声源进行仿真实验，结果显示有色噪声的距离、方向和强度对EMT成像质量有较大影响。　　(3)针对有色噪声特性的混频激励研究。首先基于(2)中有色噪声对成像的显著影响，根据有色噪声功率谱密度的特性设计混频激励方式;其次，通过变分模态分解获得检测信号中的时域信号，并结合统计信号处理下的广义最小二乘估计解调算法对时域信号进行幅值解调;最后在16线圈平面EMT系统中做了钢轨探伤实验。实验结果表明，变分模态分解可以有效提取混频激励中的时域信号，广义最小二乘估计可以解调出信号幅值，并在EMT钢轨探伤中的应用效果良好，能够实现对钢轨损伤的检测。

关键词：铁路钢轨探伤电磁层析成像混频激励信号解调统计信号处理

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基于线上线下混合式翻转课堂教学模式探索与实践——以“统计信号处理”课程为例

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科技风 2021年第33期 116-119页

作者：汪枫刘润华唐文辉张琳周伟彬空军预警学院湖北武汉430019

高速发展的互联网时代推动着传统教学模式不断变革,以线上线下混合式教学模式为基础的“翻转课堂”凭借着其鲜明的时代性和良好的普适性从中脱颖而出,广泛受到教员与学员的青睐。这种教学模式将学员课前的线上自学与线下课堂的引导探究... 详细信息

高速发展的互联网时代推动着传统教学模式不断变革,以线上线下混合式教学模式为基础的“翻转课堂”凭借着其鲜明的时代性和良好的普适性从中脱颖而出,广泛受到教员与学员的青睐。这种教学模式将学员课前的线上自学与线下课堂的引导探究有机结合,充分调动学员学习的主观能动性,使学员真正成为学习的主体。本文以“统计信号处理”课程中“标准Kalman滤波应用实例”这一典型教学案例,展示基于线上线下混合式翻转课堂教学模式的课堂教学设计与实践。

关键词：线上线下翻转课堂统计信号处理教学设计

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建设高水平有特色的“统计信号处理”系列课

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高等教育研究（长沙） 1997年第1期5卷 30-31,40页

作者：刘福声国防科技大学电子技术系

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一种基于统计信号处理和模糊数学的图像融合算法

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计算机与数字工程 2006年第7期34卷 42-44,48页

作者：王文武武汉科技大学信息科学与工程学院电子信息系武汉430081

在非多尺度分解的框架下,针对像素级的图像融合,提出了一种基于统计信号处理图像融合算法。该算法从一个直观的图像融合模型出发,即所获得的原始图像是模糊因子乘理想的融合图像与噪声进行非线性累加所得,应用模糊数学的原理和统计信号... 详细信息

在非多尺度分解的框架下,针对像素级的图像融合,提出了一种基于统计信号处理图像融合算法。该算法从一个直观的图像融合模型出发,即所获得的原始图像是模糊因子乘理想的融合图像与噪声进行非线性累加所得,应用模糊数学的原理和统计信号处理的EM算法,递推求出噪声的各项参数和对应的模糊因子,最终导出所求的融合图像。试验表明,应用该算法融合后的图像取得了满意的效果。

关键词：统计信号处理非多尺度分解 EM算法图像融合

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神经科学与技术的统计信号处理

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信息记录材料 2020年第8期21卷 179-181页

作者：王麒淦复旦大学信息科学与工程学院上海200433

随着我国经济的快速发展,国家越来越重视神经科学技术的信号处理工作。该项工作起源于20世纪80年代末,属于神经学科的重要分支,主要是应用实验神经科学和理论科学通过物理、数学和工程学的知识研究大脑功能。由于大脑本身在持续不断的... 详细信息

随着我国经济的快速发展,国家越来越重视神经科学技术的信号处理工作。该项工作起源于20世纪80年代末,属于神经学科的重要分支,主要是应用实验神经科学和理论科学通过物理、数学和工程学的知识研究大脑功能。由于大脑本身在持续不断的对外界信息进行计算,神经科学也可看作为神经系统自身计算原理的基本内容,目前主要包括对开发新型的脑信号处理方法研究采集信息和做好理论科学研究。在统计建模的框架下考虑神经科学的研究,可利用各种方法将所获取的信息内容展示化,并通过了解这些假设的合理性来认识到不同方法之间的优化途径,从而建立学术上的公式联系。因此本文主要针对神经科学与技术的统计信号处理进行简要分析,提出合理化建议。

关键词：神经科学技术统计信号处理

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