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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

72 篇 期刊文献
37 篇 学位论文
6 篇 会议

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115 篇 电子文献
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学科分类号

102 篇 工学
- 33 篇 仪器科学与技术
- 23 篇 计算机科学与技术...
- 20 篇 信息与通信工程
- 20 篇 软件工程
- 14 篇 控制科学与工程
- 11 篇 机械工程
- 9 篇 电子科学与技术（可...
- 7 篇 电气工程
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32 篇 理学
- 30 篇 系统科学
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5 篇 管理学
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- 2 篇 管理科学与工程(可...
5 篇 艺术学
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1 篇 农学

主题

115 篇 fastica算法
31 篇 独立分量分析
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7 篇 小波变换
5 篇 负熵
5 篇 盲信号分离
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4 篇 独立成分分析
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3 篇 消噪
3 篇 麦克风阵列
3 篇 语音增强
2 篇 盲源信号分离
2 篇 图像分割
2 篇 表面肌电信号
2 篇 mallat算法
2 篇 图像盲分离
2 篇 同频干扰

机构

5 篇 杭州电子科技大学
4 篇 重庆邮电大学
3 篇 华北电力大学
3 篇 成都理工大学
3 篇 吉林大学
3 篇 西安理工大学
2 篇 长安大学
2 篇 国防科技大学
2 篇 山东科技大学
2 篇 重庆医科大学
2 篇 安徽大学
2 篇 西南交通大学
2 篇 重庆大学
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 江南大学
2 篇 信息工程大学
2 篇 云南大学
2 篇 空军工程大学
2 篇 中南大学
2 篇 辽宁工程技术大学

作者

3 篇 wu wei
3 篇 蒋祥林
2 篇 bi yang
2 篇 zuo jing
2 篇 毕杨
2 篇 罗志增
2 篇 deng ke
2 篇 张少鹏
2 篇 艾頔
2 篇 吴微
2 篇 李章勇
2 篇 jiang xiang-lin
2 篇 邓可
2 篇 张晨
2 篇 左静
2 篇 杨维娜
2 篇 李亚飞
1 篇 谢志远
1 篇 丁亚军
1 篇 ye ji-min

语言

115 篇 中文

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详细简洁

排序：

位姿与人体健康参数远程监测系统关键技术的研究

位姿与人体健康参数远程监测系统关键技术的研究

引用

作者：陈思璇重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着越来越多的老龄人口、日益增加的慢性疾病和日益紧张的医疗经费，医院和诊所只能勉强提供及时和高质量的救护。特别是老年人和残障人士的身体健康状况成了在外工作的家人最担心的问题。对老年人和残障人士健康参数的远程监测不仅是... 详细信息

随着越来越多的老龄人口、日益增加的慢性疾病和日益紧张的医疗经费，医院和诊所只能勉强提供及时和高质量的救护。特别是老年人和残障人士的身体健康状况成了在外工作的家人最担心的问题。对老年人和残障人士健康参数的远程监测不仅是为他们的健康提供保障，还可以让在外工作的家人放心。因此对老年人和残障人士的一些健康参数和位姿进行监测，不但具有重要的现实意义，还有直接的应用价值。\n 本文结合课题研究背景和国内外研究现状，设计了位姿与人体健康参数远程监测系统总体方案，该系统主要由无线采集、数据处理和远程通信三部分组成。在无线采集部分，通过对几种短距离通信技术比较，选用ZigBee技术作为无线组网的关键技术。同时，为实现信号采集的家居环境全覆盖，在无线网络中添加了ZigBee路由节点。其次，在数据处理部分，针对采集到的心音、肺音信号含有噪声、存在串扰的问题，本文在独立分量分离算法的基础上，提出了一种改进的fastica算法。通过小波阈值去噪和改进的fastica算法，实现了对心肺音信号的分离，从而可以清晰的辨别出心音、肺音信号。为了对人体的日常行为进行监测，用加速度传感器采集人体位姿信息，并设计了相应的算法完成了对位姿的识别，从而识别出站立、站立到坐下、坐下到站立、行走等几种动作。然后，通过SOCKET编程实现了远程通信，将血压、脉搏、体温、心音、肺音等信息远程传送给监护人或医生。\n 最后，根据设计的系统总体方案，搭建了位姿与人体健康监测系统的硬件和软件平台。在搭建的平台上对位姿与人体健康信息的无线采集、数据处理和远程传输进行了测试。实验测试表明，该系统能有效的提供位姿与人体健康信息的远程监测，达到了设计的预定目标。

关键词：人体位姿健康参数 ZigBee技术 fastica算法远程监测

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警戒雷达抗有源干扰信号处理方法研究

警戒雷达抗有源干扰信号处理方法研究

引用

作者：祝伟锋江南大学

学位级别：硕士

警戒雷达需要足够的回波能量来发现远距离目标，并且为了达到低截获概率的要求，因此需要发射大时宽脉冲信号来增加平均功率，同时通过脉冲压缩处理获得必要的距离分辨力与低截获性能。由于调频信号具有大时带积特性及良好的时频分布特... 详细信息

警戒雷达需要足够的回波能量来发现远距离目标，并且为了达到低截获概率的要求，因此需要发射大时宽脉冲信号来增加平均功率，同时通过脉冲压缩处理获得必要的距离分辨力与低截获性能。由于调频信号具有大时带积特性及良好的时频分布特性，可以同时兼顾雷达探测的分辨率及探测距离的要求，在警戒雷达中应用广泛。雷达的抗干扰途径较多，从信号处理角度出发，基于雷达信号特征的抗干扰技术一直是一个主要的研究方向。另外，雷达信号的盲分离技术已日益成为研究的热点问题，但用于抗有源干扰的研究并不多。因此，本文针对常规体制警戒雷达，研究雷达调频信号的抗有源压制性干扰方法，研究内容主要包括以下几个方面： (1)对雷达有源干扰的机理进行了分析。主要针对有源干扰中的压制性干扰，重点讨论了不同干扰类别的信号形式，作用原理及干扰的特点，并介绍了一种压制性干扰的类型识别方法。 (2)介绍了基于雷达信号特征的抗干扰方法与干扰条件下雷达信号处理模型。对警戒雷达常用的大时宽雷达信号特征进行了分析讨论，并介绍了两种传统的基于雷达信号特征的信号检测与抗干扰算法。 (3)针对常规方法对非线性调频信号检测的准确率不高、抗有源干扰性能较差的问题，应用基于短时傅立叶变换的瞬时频率估计与信号检测方法进行了研究。深入探讨了短时傅立叶变换窗函数的选择问题，应用了一种基于广义时宽-带宽积的优化窗函数。仿真结果表明，采用优化后的短时傅立叶变换对非线性调频信号瞬时频率估计的效果明显优于传统短时傅立叶变换，抗干扰效果优于传统方法。 (4)研究了盲信号分离技术，并将此技术应用于警戒雷达的抗有源干扰方法中，应用fastica盲分离算法来串行分离目标信号与干扰信号，自适应地规避具有重叠的雷达信号和有源干扰信号，实现对有源干扰信号的抑制或消除。从仿真结果可以看出，对于常用有源干扰信号的抑制处理，该方法可将目标回波信号与干扰信号进行有效分离，从而达到抗有源干扰的目的。

关键词：雷达抗干扰信号处理非线性调频信号 fastica算法

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基于脑电信号的假手控制方法研究

基于脑电信号的假手控制方法研究

引用

作者：李亚飞杭州电子科技大学

学位级别：硕士

脑电信号(Electroencephalogram,EEG)是一种伴随人类思维产生的生物电信号,是通过布置在头皮或颅内的电极记录下来的脑细胞群电活动。人体肢体运动都是由脑发出指令通过骨骼肌实现的。本文从脑神经科学的一些现象中得到启发,根据人的肢... 详细信息

脑电信号(Electroencephalogram,EEG)是一种伴随人类思维产生的生物电信号,是通过布置在头皮或颅内的电极记录下来的脑细胞群电活动。人体肢体运动都是由脑发出指令通过骨骼肌实现的。本文从脑神经科学的一些现象中得到启发,根据人的肢体动作与脑电信号活动的相关性关系,尝试用脑电信号对手部多模式动作进行识别。通过检测手部活动时的脑电信号,分析脑电信号——肢体动作之间的对应关系,得到假手的控制信息。目前,脑电信号的研究主要集中在利用辅助刺激控制假肢方面,这种方法识别率较高,但需要有大量外部设备装置,实施起来较困难。自发脑电控制假肢操作简单,实用性较强,但由于识别率较低,因此研究的人并不多。本文是从临床应用角度考虑,以相应的眼动行为做辅助对自发脑电控制手部上翻、下翻、握拳、展拳的方法进行研究,论文阶段所做的主要工作如下: (1)由于睁眼和闭眼的脑电信号在α节律频段的波形差别较大,进一步分析知,闭眼的脑电信号α节律频段的波形相对能量远大于睁眼在此节律频段的波形相对能量。基于此,在控制信号源的处理方式上,本文用眼动行为辅助来采集手部动作的脑电信号,用眼球上翻辅助手部上翻动作、眼球下翻辅助手部下翻动作、闭眼辅助握拳动作、睁眼辅助展拳动作。 (2)在预处理方面,针对干扰源产生的噪声,本文采用二代小波μ律阈值方法对脑电信号进行消噪,实验分析表明,μ律阈值方法有比其它阈值方法更好的消噪效果。针对独立源产生的干扰,无法用小波消噪的方法滤除,为此,用盲信号分离fastica算法进行处理。实验结果表明:二代小波μ律阈值法去除了脑电信号中大部分噪声,fastica算法能成功分离独立源产生的干扰。 (3)在特征提取阶段,本文采用混沌分析和小波包变换两种方法进行特征提取。选取脑电采集点C3,C4,P3,P4为对应手部动作的最佳对应点,并对这些通道采集的信号进行预处理。提取脑电信号混沌特征的两个重要参数:最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;在小波包特征分析中,提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算提取的每种节律波能量占4种节律波能量之和的比值,组成16维向量,最后把两种方法提取的向量进行组合,最终得到每个动作的24维特征向量。 (4)在模式识别阶段,本文采用“一对多”支持向量机(SVM)多类分类器,用先聚类后分类的二叉树多类算法对EEG的四种动作模式进行识别。实验结果表明:用眼动行为辅助采集的脑电信号能够有效地识别上翻、下翻、握拳、展拳四种手部动作,识别率达到83.7%,高于仅采用自发想象脑电采集或者用自发想象脑电+手部动作采集进行的识别率;用混沌分析结合小波包变换特征提取的方法其识别率高于采用单一方法特征提取后的识别率;用SVM分类器的识别效果优于采用BP、Elman、RBF神经网络识别的结果。

关键词：脑电信号二代小波μ律阈值法 fastica算法混沌分析小波包变换支持向量机

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声学CT温度场测量系统抗环境杂散声能力的提高

声学CT温度场测量系统抗环境杂散声能力的提高

引用

作者：石峻赫沈阳工业大学

学位级别：硕士

声学CT温度场重建属于非接触测温方法,是一种能够在不干扰被测温度场的前提下检测被测区域温度分布的计算机层析成像技术。该技术可用于海洋温度场监测、大气温度场监测、工业炉温度场监测、仓储粮食温度场监测等领域,具有很大的研究价... 详细信息

声学CT温度场重建属于非接触测温方法,是一种能够在不干扰被测温度场的前提下检测被测区域温度分布的计算机层析成像技术。该技术可用于海洋温度场监测、大气温度场监测、工业炉温度场监测、仓储粮食温度场监测等领域,具有很大的研究价值。在声学CT温度场重建系统中,声波飞行时间(TOF,Time of flight)的测量精度是决定温度场重建精度的一个关键。实际测量中会存在各种各样的环境杂散声,形成对有用声波信号的干扰。常用的互相关时延估计法虽然对非相关的噪声干扰有很好的抑制效果,但对于相关的噪声干扰的抑制能力却较弱。因此当环境噪声音量较大时,互相关时延估计法的估值误差会较大甚至估计失败。本文针对声学CT温度场测量系统抗环境杂散声能力的提高展开研究,主要完成了以下工作。针对持续性的环境杂散声干扰,提出了一种基于改进fastica算法和互相关法的声波TOF测量方法。针对观测信号数少于源信号数的欠定盲源分离问题,采用了相空间重构法对观测信号进行了扩维。针对fastica算法对初始值敏感的问题,采用了最速下降法获得了一个较优的迭代初值。针对fastica算法的不确定性导致的TOF估计失败的情况,提出了对估计失败数据重新进行估计的策略。利用在模拟粮仓中采集的有用和杂散声数据,进行了算法验证实验。结果表明:在环境杂散声较强、互相关时延估计法失效的情况下,本文提出的方法仍可以较好地估计声波TOF。针对测量过程中可能会遇到强的、短时突发噪声,本文提出了一种异常数据判别法和两种异常数据处理法:类滑动平均的TOF异常数据处理法和剔除含异常数据声线的方法。仿真实验表明,异常数据处理后的温度场重建效果更好,更接近于无干扰时的温度场重建效果。本文还对系统剔除声线的容忍度做了研究,进一步验证了剔除异常声线方法的可行性。

关键词：声学CT 声波飞行时间欠定盲源分离 fastica算法异常数据处理

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噪声独立分量分析在多用户检测中应用研究

噪声独立分量分析在多用户检测中应用研究

引用

作者：程莹安徽大学

学位级别：硕士

码分多址(CDMA：Code Division Multiple Access)系统是一个干扰受限系统，系统中存在多址干扰(MAI：Multi-access Interference)和远近效应，是限制系统容量的主要因素。多用户检测技术(MUD：Multi-user Detection)作为第三代移动通信... 详细信息

码分多址(CDMA：Code Division Multiple Access)系统是一个干扰受限系统，系统中存在多址干扰(MAI：Multi-access Interference)和远近效应，是限制系统容量的主要因素。多用户检测技术(MUD：Multi-user Detection)作为第三代移动通信的关键技术之一，在近些年来的大量研究基础上取得了很大的进步。它减少了多址干扰，解决了远近效应问题，显著提高了系统容量。其中CDMA系统的盲多用户检测技术在检测时只需要期望用户的特征波形和定时信息，不需要干扰用户信息也不需要发送训练序列，具有实现复杂度低，对系统要求少等优点，具有良好的应用前景。基于独立分量分析多用户检测就是一种盲多用户检测算法。本文就是围绕这种盲多用户检测算法展开的。本文首先介绍了多用户检测的基本概念以及基本原理。并对主要的几种多用户检测方法作了详细的介绍，并对盲多用户检测的发展概况作了阐述。接着主要介绍独立分量分析(ICA：Independent Component Analysis)算法的原理，并对其中基于负熵最大和牛顿迭代的快速fastica算法进行了推导。针对独立分量分析算法基于忽略噪声这一缺点，将基于噪声模型的噪声独立分量分析引入，并进行分析，得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法。为使噪声独立分量分析算法迭代过程有效，在算法执行前，对数据进行降维预处理。对基于上述两种ICA算法的多用户检测性能进行仿真比较，结果表明本文引入的方法性能更优，稳健性更好，对实际信道的适应性更强。特别是在低信噪比、符号数少、用户数多的情况下，可以用与普通ICA方法相当的迭代次数达到较高的多用户检测性能。

关键词：噪声独立分量分析 fastica算法降维盲多用户检测

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基于独立成分分析的特征提取方法研究

基于独立成分分析的特征提取方法研究

引用

作者：吴逊厦门大学

学位级别：硕士

机器学习的目的是为了解决规模比较庞大,系统比较复杂的问题,因此如何挖掘及处理在大量数据中隐藏的潜在相关信息,从纷繁复杂的表象中提取出事物的本质特征愈显重要,并越来越受到众多研究者的重视。长期以来,特征提取的焦点主要集中在... 详细信息

机器学习的目的是为了解决规模比较庞大,系统比较复杂的问题,因此如何挖掘及处理在大量数据中隐藏的潜在相关信息,从纷繁复杂的表象中提取出事物的本质特征愈显重要,并越来越受到众多研究者的重视。长期以来,特征提取的焦点主要集中在怎样可以用较少的数据精炼地表示事物之间的区别,这样特征提取问题从某种程度上来说就归结为降低特征的维数问题。从分类器的运行性能角度出发,往往根据所选取的不同特征以及不同数量而对分类结果产生不同程度的差异为标准来构造分类器。由此可见,特征提取在分类过程中起着重要作用。所有的特征提取算法的主要目的都是为了降低计算的复杂性并且通过剔除弱相关或者冗余特征分量来改进分类器的设计和效果。本论文引入独立成分分析(ICA)作为一种特征提取方法。独立成分分析的基本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性,找出相互独立的隐含信息成分,完成分量间高阶冗余的去除及独立信源的提取。本文从统计方法以及信息论角度介绍了其基本原理和算法,并与其他常用的特征提取方法进行比较分析。本文运用ICA中的fastica算法,在不同条件设置的情况下,对机器学习标准数据库的部分数据进行了特征提取,最后利用支持向量机(SVM)以及其他相关分类器(C4.5/MLP)对提取以后的特征分量进行分类识别,通过直观比较分类准确率,证明了ICA在特征提取方面的有效性,并结合当今科学研究领域,简单介绍了利用ICA作为特征提取方法的应用范例。

关键词：独立成分分析(ICA) 特征提取 fastica算法

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基于鸟类语音分离的群鸟监测应用

基于鸟类语音分离的群鸟监测应用

引用

作者：陈彬中南民族大学

学位级别：硕士

鸟类作为地球生态系统中的重要生物指示,需要长期持续不断地监测,传统观测方法采用的是样方法、标记重补法等人工监测方法,这些方法监测结果误差大,难提供准确信息。针对传统观测方法的不足,本文利用语音分离技术将麦克风采集到的鸟群... 详细信息

鸟类作为地球生态系统中的重要生物指示,需要长期持续不断地监测,传统观测方法采用的是样方法、标记重补法等人工监测方法,这些方法监测结果误差大,难提供准确信息。针对传统观测方法的不足,本文利用语音分离技术将麦克风采集到的鸟群混合语音进行分离,根据分离结果即可估算出鸟类的数量,达到监测效果,这种方法不需要大量的人力物力,可获得更为有效的监测结果。本文主要工作如下:(1)鸟类语音信号混合模型构建以及降噪等预处理。考虑到空旷树林中的语音信号的混响与回声情况,构建无回声模型,研究维纳滤波信号降噪处理算法,并进行带噪仿真。另外,本文根据实际场景,分析影响语音采集的相关因素,确定合适的麦克风型号,以及在现实树林中所适合的麦克风阵列的类型,设计合理的采集端作为信号的输入口。采用麦克风阵列,可以大大减小环境因素所带来的噪声干扰。(2)研究DUET(Degenerate Unmixing Estimation Technique–DUET)盲语音分离优化算法。针对DUET算法默认源信号不重叠稀疏表示所带来的误差,理论推导信号矢量旋转变换对其改善的效果。(3)研究快速密度聚类盲分离算法及其在鸟类语音分离中的应用。这是一种利用聚类中心来进行估算的方法,首先对采集到的鸟类语音信号做时频域转换,然后对其做单源点检测,划分单源点的区间和多源点区间,并分别对单源点和多源点区间的信号进行处理,再根据DUET算法得出单源点与多源点局域恢复语音信号并实施合并,最后进行傅里叶变换逆变换即可得到较高质量的源语音信号。(4)仿真实现负熵最大化的fastica(Fast Independent Component Analysis,ICA)算法,证明了其在混合鸟类语音信号分离的较好效果。该算法首先对采集语音进行白化和中心化,然后设置迭代次数和分量个数,选择初始权量,根据算法的步骤进行迭代,直至数据收敛。经过仿真证实了该算法分离效果较好,适合于麦克风阵列对鸟类语音的监测应用。本文设计了一个应用方案,利用Matlab设计了一个仿真系统GUI,结合计算机和录音机模拟真实场景,测试了鸟类混合语音分离算法性能。测试结果表明分离语音与源语音相似度超过85%,并且随着鸟类数量增加至500个,估算误差小于4个,证明本文所研究的分离算法对鸟类监测应用的可行性。

关键词：麦克风阵列 DUET算法密度聚类 fastica算法

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基于脑电独立分量特征的脑力负荷辨识研究

基于脑电独立分量特征的脑力负荷辨识研究

引用

作者：单一平北方工业大学

学位级别：硕士

随着人工智能的崛起,人机交互操作系统已经在很多领域广泛应用,尤其是要求精准度和高危的领域,例如:空中交通管理系统,飞机驾驶系统和深海潜行系统等。操作人员在执行任务时需要具备良好的工作状态,分析脑力负荷水平,可以判断其脑力负... 详细信息

随着人工智能的崛起,人机交互操作系统已经在很多领域广泛应用,尤其是要求精准度和高危的领域,例如:空中交通管理系统,飞机驾驶系统和深海潜行系统等。操作人员在执行任务时需要具备良好的工作状态,分析脑力负荷水平,可以判断其脑力负荷状态,保证人员安全和任务有效执行。因此通过判断操作人员脑力负荷状态并对其进行准确辨识很有意义。常用的脑力负荷辨识方法是基于脑电信号(electroencephalogram,EEG)特征进行分析,但这种方法准确率较低,因为脑电信号是从多通道电极记录的混合脑信号(与麦克风采集的多源混合语音信号类似),直接分析混合信号不利于区分脑信号的特性,所以得到独立的脑电信号很有必要。独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)是一种分离混合信号的方法,最早用于分离混合语音信号,目前已普遍应用于脑电信号去伪迹,但还是应用不含伪迹的混合脑电信号进行分析。本文借鉴ICA分离多源混合语音信号进而获得纯信号的方法,在脑电信号上应用fastica(ICA的改进算法),得到独立的脑电信号,即脑电独立分量。针对视觉和操作类任务,提出基于脑电独立分量特征的脑力负荷辨识方法。该方法直接对脑电独立分量进行特征提取可以获得更好的辨识效果。本文针对视觉和操作类任务,让10名被试进行多任务模拟实验,并采集不同负荷等级(低,中,高)的脑电信号。首先对原始脑电信号预处理,使用fastica分离预处理后的脑电信号进而得到脑电独立分量,然后计算其功率谱密度作为特征,并基于信息增益率针对每名被试进行特征选择,得到最佳特征数。最后应用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对最佳数量的脑电独立分量特征进行分类,由此提出基于脑电独立分量特征的脑力负荷辨识方法。为得到最优参数的辨识模型,应用网格搜索方法,并引入交叉验证算法抑制过拟合问题。对比常规脑电信号特征与本文提出的基于脑电独立分量特征的脑力负荷辨识结果,可知本文提出的方法平均辨识精度提高了23.095%。此外,独立分量个数可以人为设定,本文通过实验发现脑力负荷辨识精度随着独立分量个数的增加而提高。

关键词：脑力负荷辨识特征选择支持向量机算法 fastica算法

来源：评论

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基于MIMO信道的盲干扰对齐算法研究

基于MIMO信道的盲干扰对齐算法研究

引用

作者：艾頔吉林大学

学位级别：硕士

目前，无论对于民用还是军用无线通信，各种干扰已经成为影响无线通信系统性能的主要因素。在蜂窝无线通信系统中，干扰的产生源于不同的基站共享相同的载波频率，而小区内部的干扰会减少了数据传输的吞吐量，并降低了数据传输速率。在... 详细信息

目前，无论对于民用还是军用无线通信，各种干扰已经成为影响无线通信系统性能的主要因素。在蜂窝无线通信系统中，干扰的产生源于不同的基站共享相同的载波频率，而小区内部的干扰会减少了数据传输的吞吐量，并降低了数据传输速率。在局域网中，由于不同的接入点共享相同的信道而造成干扰，媒体访问控制协议（MediaAccess Control, MAC）试图通过避免数据包冲突的方法来处理这些干扰。这种保守的方法导致了系统带宽利用不足。并且MAC协议限制了可以同时进行对话的节点数量，从而降低了系统的性能。因此，如何实现在某种意义下的无干扰通信称为当前无线通信理论中的研究热点之一。近年来，干扰对齐（InterferenceAlignment, IA）作为一个在干扰信道中实现无干扰通信的新手段越来越受到人们的重视。实际上，干扰对齐是一种协作性干扰管理策略，它是利用由多个时隙，频率块或天线提供的多信号维度来实现的。发射端在多维信号空间内通过联合设计传输信号，使得接收端在观察接收信号时，将干扰信号对齐至干扰信号子空间内，而无干扰信号子空间内则为期望信号。干扰对齐最简单的形式是在干扰信道采取预编码机制。这是一种通过多维信号空间进行线性编码的传输机制。干扰对齐技术解决了当用户数量增加时，每个用户的频谱效率会迅速下降的问题，提升了系统容量。但干扰对齐技术在实际无线网络中的实现则需要一些特定的假设以及约束条件。本文阐述了干扰对齐技术的基本思想，分析了当前干扰对齐技术的发展趋势，总结了现阶段的典型盲干扰对齐算法的实现方式，针对多用户MIMO下的干扰对齐算法存在的研究现状，提出了一种将盲源分离模型与干扰对齐模型相结合的盲干扰对齐算法。该算法解决了在发送端和接收端信道状态信息受限的情况下，在优化系统性能的同时，完成干扰信号与期望信号相分离的问题。并通过计算机数字仿真实验，对现有算法的仿真性能进行了分析与比对。大多数盲干扰对齐（IA）算法都利用用户间的非统计等价，假设在相邻时隙和频隙内信道保持不变，通过预先设定的模式改变天线特性来改变信道相关块模式，实现盲干扰对齐。但是对于多天线传输，这种方法的算法复杂度很高，难以实现。本文提出的干扰对齐算法，在K个用户MIMO干扰信道中，在发射端已经建立起干扰对齐机制条件下，依照盲源分离（BSS）理论，将IA模型与BSS模型相结合，在接收端采用fastica（Fast Independent Components Analysis）算法提取期望信号，以获得与已知信道状态信息的IA算法相似的误码率性能。仿真结果表明，本文所提出的基于FasICA算法突破了发射端需获得完美信道状态信息条件下干扰对齐的局限，排除了其对系统性能的影响，获得较好的系统误码率性能。为多用户MIMO系统中的盲干扰对齐问题的解决提供了一种新的可能性。

关键词：盲干扰对齐 MIMO信道 fastica算法信道状态信息

来源：评论

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基于音频分离的车内指向性有源噪声控制系统研究

基于音频分离的车内指向性有源噪声控制系统研究

引用

作者：虞冬蕾哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着汽车的定位逐步从出行工具向第三空间演进,消费者在考虑安全性、动力性、经济性之外,也日益追求汽车的乘坐舒适性。汽车座舱声环境质量的好坏成为区分汽车质量的重要依据。车内声场主动控制是改善汽车座舱声环境、提高乘坐舒适性的... 详细信息

随着汽车的定位逐步从出行工具向第三空间演进,消费者在考虑安全性、动力性、经济性之外,也日益追求汽车的乘坐舒适性。汽车座舱声环境质量的好坏成为区分汽车质量的重要依据。车内声场主动控制是改善汽车座舱声环境、提高乘坐舒适性的有效措施,其核心技术之一为主动噪声控制(Active Noise Control,ANC),也称为有源噪声控制。随着人们对智能声场调控的需求不断升高,更加智能的ANC方法亟待研究。传统ANC方法将车内所有声音均视为噪声,不加区分的抵消,从而无法保留驾乘者期望听到的声音,如交谈声或音乐等。为实现车内声场的智能化控制,满足驾乘者对汽车座舱中声环境的个性化需求,并降低车内噪声给驾乘者带来的心理烦躁感,本文将音频分离技术与有源噪声控制系统相结合,音频分离技术用于声音预处理,实现可选择性降低乘客不期望听到的噪声而保留期望听到的音频。此外,为了避免ANC系统的声反馈问题,本文探究指向性扬声器的性能和在有源噪声控制系统中的应用,以提升噪声控制效果。为实现这些需求,本文主要做了以下工作: (1)车内音频分离算法建模及仿真。首先,建立双通道的盲源分离模型,完成基于负熵最大快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA)算法的推导和优化,改善传统Fast ICA算法分离后的信号幅值不确定性;然后,选择语料库中的信号和实际采集的信号作为输入,采用该算法开展带噪语音的合成与分离仿真;最后,通过对比分离后的音频信号和原音频信号特性,评价分离算法的准确性和收敛性。仿真结果表明,所提的音频信号分离控制方法能够将混合信号中期望的语音信号和不期望的噪声信号分离开,并且没有破坏源信号的特征。 (2)基于音频分离的有源噪声控制系统建模及仿真。首先,采集实验车辆行驶时的车内混合噪声,分析匀速工况下的车内噪声特性;然后,建立有源噪声控制系统的数学模型,选择滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,Fx LMS)算法的最优参数,为了平衡Fx LMS算法的收敛速度和稳态误差,结合归一化和变步长方法,本文提出改进后的变步长归一化滤波最小均方(Variable Step Size-Filtered-x Normalized Least Mean Square,VSSFxNMLMS)算法;接着,采用此算法开展有源噪声控制系统仿真,并与Fx LMS算法、归一化Fx LMS(Filtered-x Normalized Least Mean Square,FxNLMS)算法和另两种改进算法对比控制效果;最后,结合音频信号分离控制和有源噪声控制,开展基于音频分离的车内有源噪声控制系统仿真,验证该系统的有效性。仿真结果表明,本文提出的算法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差和更强的鲁棒性。基于音频分离的车内有源噪声控制系统能够降低车内噪声,同时不影响期望的音频信号。 (3)车内指向性扬声器设计及性能分析。本文将指向性扬声器应用于车内有源噪声控制系统中,作为次级扬声器播放反噪声信号。首先,建立指向性扬声器的理论模型;然后,搭建发声部件换能器的模型,探究不同频率声波的远场声压级变化;最后,探究换能器的指向性影响因素,改变指向性函数的不同参数,观察指向性变化。从理论和仿真两个方面讨论分析了指向性扬声器的性质,验证了指向性扬声器应用于车内有源噪声控制系统中的可行性。 (4)车内有源噪声控制系统实验验证。首先,开展室内实验,对室内电声传递函数进行测量,并利用单频噪声验证了音频分离系统和有源噪声控制系统的有效性,为后续实车实验奠定基础;然后,开展基于音频分离的车内指向性有源噪声控制系统实车实验,选择普通扬声器和指向性扬声器作为次级扬声器,对比控制效果,验证整个系统的有效性。实验结果表明,使用指向性扬声器的控制系统实现了更深的降噪量,基于音频分离的车内指向性有源噪声控制系统能够实际应用在车内,在不影响期望音频信号的情况下,降低不期望的噪声信号。

关键词：音频分离系统有源噪声控制系统指向性扬声器 fastica算法 VSS-FxNMLMS算法

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