检索结果-内蒙古大学图书馆

电子设计工程 2015年第5期23卷 168-171页

作者：丁沿刘甜张琪河海大学江苏南京211100

为了实现使用OFDM调制的MIMO系统的盲源分离问题,提出了在接收端使用Nyquist频率对接收到的信号进行采样的,从而将原始的MIMO-OFDM系统盲源分离问题转变为N组的独立分量分离的问题。通过将fastica算法扩展到复数域,在频域中对每一组相... 详细信息

为了实现使用OFDM调制的MIMO系统的盲源分离问题,提出了在接收端使用Nyquist频率对接收到的信号进行采样的,从而将原始的MIMO-OFDM系统盲源分离问题转变为N组的独立分量分离的问题。通过将fastica算法扩展到复数域,在频域中对每一组相同子载波上的信号进行独立分量分析,最终实现信号的盲分离。仿真实验获得的结果证实了该方案具有良好的恢复效果,且算法收敛的迭代次数只需要8~10次。

关键词：盲源分离 MIMO-OFDM系统独立分量分析 fastica算法

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多通道表面肌电信号降噪与去混迭研究

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传感技术学报 2014年第3期27卷 293-298页

作者：席旭刚左静张启忠罗志增杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018

通过数据采集装置同时采集多路表面肌电信号(sEMG)时,信号之间往往存在相互混迭的现象。为了得到有效的sEMG,提出了一种基于二代小波变换和独立分量分析(ICA)相结合的降噪与去混迭方法。先利用二代小波变换对sEMG降噪再利用改进的FastIC... 详细信息

通过数据采集装置同时采集多路表面肌电信号(sEMG)时,信号之间往往存在相互混迭的现象。为了得到有效的sEMG,提出了一种基于二代小波变换和独立分量分析(ICA)相结合的降噪与去混迭方法。先利用二代小波变换对sEMG降噪再利用改进的fastica算法对降噪后的信号进行ICA分离,最后通过互相关系数验证去混迭效果。实验结果表明,所提方法能够有效降低噪声并去除相邻通道间产生的混迭。

关键词：表面肌电信号独立分量分析二代小波变换 fastica算法互相关系数

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胎儿心电信号中加性噪声的抑制研究

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计算机应用与软件 2014年第3期31卷 263-265页

作者：张伟重庆大学生物工程学院重庆400030

目前采用腹部导联采集的胎儿心电信号中一般混有传感器加性噪声,传统的提取胎儿心电信号的算法—fastica算法,提取的胎儿心电信号中一般都存在该类干扰。为了滤除该干扰,对传统的fastica算法进行改进,在对信号进行标准化和白化处理中结... 详细信息

目前采用腹部导联采集的胎儿心电信号中一般混有传感器加性噪声,传统的提取胎儿心电信号的算法—fastica算法,提取的胎儿心电信号中一般都存在该类干扰。为了滤除该干扰,对传统的fastica算法进行改进,在对信号进行标准化和白化处理中结合形态学滤波的处理方式,对其中的加性噪声进行处理,有效克服了传统算法对加性噪声不敏感的缺点。对合成的模拟母婴信号的仿真结果表明,该算法在滤除母体心电干扰的同时有效抑制了传感器加性噪声,且信号重构均方根误差值较传统算法小。对实际信号的处理取得了满意的分离效果。

关键词：胎儿心电信号传感器加性噪声形态学滤波 fastica算法

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基于快速定点学习算法的高光谱遥感数据混合像元盲分离

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矿业研究与开发 2014年第1期34卷 94-97页

作者：常睿春王璐成都理工大学管理科学学院四川成都610059 数学地质四川省重点实验室四川成都610059 成都东软学院基础教学部四川成都610059

由于成像光谱仪的数据获取方式,致使高光谱遥感数据中普遍出现混合像元现象,针对如何解决高光谱遥感数据混合像元盲分离问题,提出了一种采用估计虚拟维数算法、快速定点学习算法相结合的解决办法。以提取实验区蚀变矿物为研究目标,采用... 详细信息

由于成像光谱仪的数据获取方式,致使高光谱遥感数据中普遍出现混合像元现象,针对如何解决高光谱遥感数据混合像元盲分离问题,提出了一种采用估计虚拟维数算法、快速定点学习算法相结合的解决办法。以提取实验区蚀变矿物为研究目标,采用模拟星载高光谱遥感数据,利用HFC+fastica的方法进行矿物提取,并采用提取端元均方误差来衡量信息提取精度。实验结果表明:该方法无需光谱先验信息就可以进行混合像元分解,矿物信息提取误差控制在较小范围,混合像元盲分离效果较好,同时,该方法还可以在其他地物类型的提取中进一步研究应用。

关键词：高光谱遥感矿物信息 HFC算法 fastica算法

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一种改进的基于多用户检测的独立分量分析算法

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电讯技术 2014年第6期54卷 791-795页

作者：穆昌姚俊良陕西工业职业技术学院陕西咸阳712000 西安理工大学西安710048

为了降低fastica算法的计算复杂度,提出了一种基于多用户检测串行干扰抵消的新型独立分量分析算法MUD_fastica。该算法结合了盲信号分离和多用户检测串行干扰抵消两种信号处理技术,利用减法和低维特征值分解来保证每次分离出不同独立分... 详细信息

为了降低fastica算法的计算复杂度,提出了一种基于多用户检测串行干扰抵消的新型独立分量分析算法MUD_fastica。该算法结合了盲信号分离和多用户检测串行干扰抵消两种信号处理技术,利用减法和低维特征值分解来保证每次分离出不同独立分量和达到降低算法复杂度的目的。通过分析和仿真可以看出,所提算法在不影响分离性能的前提下,显著降低了算法的迭代次数和每次迭代的计算复杂度。在信噪比0 dB和4个源信号混合情况下,分离第二个信号的迭代次数和所需计算单元分别下降了14%和37%,分离第三个信号的迭代次数和所需计算单元分别下降了22%和58%,因此更加适合对实时性要求高的通信系统。

关键词：多用户检测独立分量分析 fastica算法串行干扰抵消算法复杂度

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内燃机噪声源时域盲识别技术研究

内燃机噪声源时域盲识别技术研究

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作者：韩春杨吉林大学

学位级别：硕士

NVH(Noise Vibration and Harshness)水平是衡量机动车辆性能的重要指标之一，NVH直接反应机动车辆舒适性品质，而机动车辆舒适性程度直接影响该车辆的市场竞争力。车辆的噪声和振动特性的研究和控制重点在于对内燃机噪声进行控制，而... 详细信息

NVH(Noise Vibration and Harshness)水平是衡量机动车辆性能的重要指标之一，NVH直接反应机动车辆舒适性品质，而机动车辆舒适性程度直接影响该车辆的市场竞争力。车辆的噪声和振动特性的研究和控制重点在于对内燃机噪声进行控制，而噪声源识别对内燃机噪声控制起重要的作用。要想合理的控制内燃机噪声，应该对内燃机的振动噪声产生原因进行研究，即对振动噪声的产生部位进行定位，准确测量和分析振源的特性，如振源的类型、频率特性、声压级大小、变化和传播规律等。然后根据振动噪声源的分析结果，采取相应的措施，降低内燃机的辐射声压级。近三十年来，内燃机科技工作者通过不懈的努力，使其在低噪声结构优化设计、低噪声燃烧系统开发、内燃机噪声分离以及阻尼降噪技术等领域均有多项技术突破，有关资料显示，与三十年前噪声整体辐射水平相对比，其总体噪声辐射水平下降了12dB。即便如此，内燃机噪声辐射水平仍有下降的空间和必要性。由于内燃机属于复杂机械系统，当内燃机系统运行时，其内部多个零部件在同时运转，这使待分析的目标部件响应即使可以直接测量也受到非目标零部件振动信号的影响，在频谱中多个振源信号往往存在重叠，再加上实验手段也十分复杂，实验成本高，这使得传统的内燃机噪声源识别技术具有一定的局限性。随着新理论的提出以及新技术的应用，采用现代信号处理方法对内燃机的噪声和振动特性的研究有着重要的理论意义和工程实用价值。针对上述相关问题，本文开展了相应的研究工作：首先，阐述了课题研究背景，介绍柴油机振声特性的危害性，以及当前柴油机振动信号处理过程中存在的技术问题。详尽介绍了盲分离算法发展过程以及研究现状，内燃机振动信号现代处理方法，并指出应用时域盲识别算法对内燃机噪声源识别理论意义及工程价值；其次，利用连续小波变换对内燃机表面振动信号进行时-频分析，通过对内燃机各个部位表面加速度振动信号的特征的分解，对内燃机在运转过程中的主要噪声源进行识别，为内燃机的噪声源的识别研究提供一些方法和途径；再次，建立了源信号线性瞬时混合模型和源信号线性卷积混合模型，介绍了有关信息论的基本概念，介绍了线性瞬时盲分离问题的常用解混算法，并详细的介绍了fastica算法的流程，通过数值算例验证了fastica算法的高效性和鲁棒性。同时，介绍线性卷积盲分离问题的常用解混算法，详尽介绍了MBLMS算法流程，并通过数值算例验证MBLMS算法的高效性和鲁棒性。最后，应用fastica算法以及改进的MBLMS算法对柴油机表面混合信号进行分离，通过分离结果比较验证了改进的MBLMS算法的高效性和可靠性，也进一步对内燃机非平稳振声响应结构模型进行了验证。

关键词：内燃机噪声源识别小波变换 fastica算法改进MBLMS算法

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基于自适应多重字典的图像修复算法研究

基于自适应多重字典的图像修复算法研究

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作者：张博瑄燕山大学

学位级别：硕士

图像修复(Image Inpainting)是利用已知信息进行修复填充的过程，使恢复的图像接近或达到原图的视觉效果。图像修复具有广阔的应用领域，包括美术作品、图片或影像资料、图像中目标和障碍物、文字的修复等。近几年来，稀疏表示理论已经... 详细信息

图像修复(Image Inpainting)是利用已知信息进行修复填充的过程，使恢复的图像接近或达到原图的视觉效果。图像修复具有广阔的应用领域，包括美术作品、图片或影像资料、图像中目标和障碍物、文字的修复等。近几年来，稀疏表示理论已经成为图像处理领域的研究热点，基于稀疏表示的数字图像修复算法的研究具有非常重要价值和意义，为此，本文针对基于自适应多重字典的彩色和灰度图像的修复算法从以下几个方面进行了探索性的研究。首先，利用自适应多重字典能够更有效的重建彩色图像的特点，提出了基于自适应多重字典的彩色图像修复算法。该算法利用方向角对图像块分类并训练对应的子字典，修复时选出最优子字典，并运用稀疏编码的方法修复该图像块。本文训练的字典克服了单个字典无法反映图像内部结构特性的缺点，增强了图像的修复效果。其次，为了充分利用图像的局部稀疏性和全局稀疏性，提出了将自适应多重字典与解析轮廓波或双树复数小波融合的彩色图像修复算法。该算法将全局稀疏性质引入到局部稀疏表示的约束项中，实验结果表明，该算法的修复后图像在峰值信噪比和视觉效果均有所提高。最后，针对盲图像的修复问题，提出了融合K-SVD自适应多重字典和PCA的图像修复算法。该算法利用K-SVD算法迭代更新多重字典，采用PCA方法对图像进行修复，并且将中值滤波器引入到掩膜估计中。实验结果表明，该算法能够获得较好的图像修复效果。

关键词：图像修复稀疏表示多重字典 fastica算法解析轮廓波自适应方向角

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基于盲源分离振动信号的大型结构损伤诊断

基于盲源分离振动信号的大型结构损伤诊断

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作者：袁继超武汉轻工大学

学位级别：硕士

近年来，大型结构的损伤诊断问题渐渐成为热门话题从而引起了人们的重视。由于大型结构在建造和使用过程中因为老化等原因难免出现损伤和破坏，而这些损伤和破坏往往危及到成千上万人的生命财产安全，因此，如何能尽早检测到这些构件的... 详细信息

近年来，大型结构的损伤诊断问题渐渐成为热门话题从而引起了人们的重视。由于大型结构在建造和使用过程中因为老化等原因难免出现损伤和破坏，而这些损伤和破坏往往危及到成千上万人的生命财产安全，因此，如何能尽早检测到这些构件的损伤状况已显得尤为重要。针对这一问题，人们提出了模态参数识别的方法。然而传统的模态参数识别方法存在一些目前尚未解决的问题，不能很好适用于复杂的现实环境。本文通过对传统模态参数识别系统的学习研究，提出了将盲源分离算法引入到模态参数识别之中的思想。围绕这一思想，本文进行了理论实验认证，完成的工作和成果如下：首先，详细讲解了盲源分离算法的由来，研究背景和运用环境;介绍了国内外的研究现状。着重研究了盲源分离算法中较常见的FastCA算法和自然梯度算法，分析了该算法的运算步骤与原理，并通过实验对该算法效果进行了进一步的验证，为后面的研究提供了前期准备。其次，阐述了模态参数识别的原理，研究了不同的环境模型下模态参数方程的表现形式和实际意义，了解了模态参数识别和盲源分离算法之间的内在联系。盲源分离算法对振动信号的前期处理可以使模态参数识别更好地适应现实环境，识别参数的精度也会得到进一步提高。这些论证为论文的思想提供了理论支撑。第三，论证了不同环境、不同状态和不同先验条件下,基于盲源分离的模态参数识别方法的可行性，并通过数据对比得到此方法的识别精度，鲁棒性等特点。模拟仿真结果显示，盲源分离算法能有效地满足模态参数识别前期的复杂、低信息量的使用环境。整个仿真过程在Matlab环境下进行，通过波形比较能详细认识到两种算法的优劣性。最后，对实验结果进行研究中认识到基于盲源分离的模态参数识别方法所存在的一些问题。提出了一些需要改进的方向和措施，为后续的研究提供了一个参考。

关键词：损伤诊断模态参数识别振动信号盲源分离 fastica算法

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独立分量分析及其在图像处理中的应用

独立分量分析及其在图像处理中的应用

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作者：曾静东南大学

学位级别：硕士

独立分量分析(ICA)根据统计学的相关原理，从一组观测信号或者随机变量中将潜在的分量分离出来，它可以描述为一个多变量观测数据的生成模型，且满足源信号和混合系统均先验未知这一假设条件。ICA的理论价值和应用前景得到了充分的研究... 详细信息

独立分量分析(ICA)根据统计学的相关原理，从一组观测信号或者随机变量中将潜在的分量分离出来，它可以描述为一个多变量观测数据的生成模型，且满足源信号和混合系统均先验未知这一假设条件。ICA的理论价值和应用前景得到了充分的研究和发掘，广泛应用于很多领域，已成为国际上信号处理和人工神经网络等领域非常热门的一个研究方向。\n 本论文在充分研究ICA的基本理论和典型算法的基础上，将小波变换引入到ICA算法的研究中，提出了一种改进算法:基于小波变换的柔性ICA算法，介绍了另一个改进算法:基于小波变换的fastica算法，并将它们分别运用到图像盲分离中。仿真对比实验证明，改进的基于小波变换的柔性ICA算法比原柔性ICA算法的分离精度进一步的提高，算法的收敛速度也进一步加快;改进的基于小波变换的fastica算法相比原fastica算法的收敛速度也得以显著加快。\n 接着本论文重点研究了ICA在图像水印中的应用，通过研究原有的基于ICA的图像水印算法，提出了一种改进的基于ICA的小波域图像水印算法。由于该算法在小波域进行水印的嵌入和提取，提高了水印的不可见性及抗攻击能力，且小波域低频子图像的大小只是原载体图像的1/4，因此明显降低了算法的计算量，从而提高了算法的收敛速度。无攻击时的对比实验表明，改进的水印算法相比原算法的水印不可见性更好，水印提取能力基本无差别;有攻击时的对比实验表明，改进的水印算法相比原算法的抗噪声攻击、抗压缩攻击和抗比例缩放攻击的能力更强，因此该算法的鲁棒性更好。

关键词：图像处理独立分量分析柔性ICA算法 fastica算法小波变换

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基于独立成分分析的结构模态参数识别

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苏州科技学院学报（工程技术版） 2014年第3期27卷 40-45页

作者：胡皞常军刘文波巩文龙苏州科技学院土木工程学院江苏苏州2150011

结构模态参数,包括模态振型、模态频率和模态阻尼,是结构健康监测与结构状态评估的前提。通过采用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)技术将结构的响应信号分解为若干个相互独立的表征各阶特性的分离信号,进而采用单自... 详细信息

结构模态参数,包括模态振型、模态频率和模态阻尼,是结构健康监测与结构状态评估的前提。通过采用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)技术将结构的响应信号分解为若干个相互独立的表征各阶特性的分离信号,进而采用单自由度系统参数识别技术对分离信号进行识别,从而完成对结构的模态振型、模态频率和模态阻尼的识别。最后,采用一三层框架模型作为数值算例对该方法进行验证。结果表明,ICA技术可以有效地识别结构模态参数。

关键词：独立成分分析 fastica算法结构模态参数识别

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