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一种基于扩展交替投影神经网络的弱信号分离方法研究被引量：1: 1; 作者王金根陈世福 +1 位作者龚沈光陈兆乾《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第10期64-66,共3页; 1引言交替投影神经网络(Alternating Projection NeuralNetworks,APNN)[1]是由美国Washington大学Marks Ⅱ等人提出的.该神经网络自从提出到现在,没有引起同行的太多注意,关于其应用方面的研究更是寥寥无几.; 关键词弱信号分离方法信号序列交替投影神经网络信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种时频域上的盲信号分离方法被引量：2: 2; 作者赵知劲《信号处理》 CSCD 2004年第4期384-386,共3页; 滑动傅立叶变换是一种时频分析方法,本文详细推导了滑动傅立叶变换一个频率芯值与原信号的关系,提出了一个频率芯上信号盲分离算法,本算法实现容易,计算量少,计算机仿真结果证实所提出方法的正确性和有效性。; 关键词盲信号分离方法时频域滑动傅立叶变换噪声处理计算机仿真信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于磨光函数与Parzen窗估计的ICA盲信号分离方法及其系统: 3; 《现代化工》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期136-136,共1页; 一种基于磨光函数与Parzen窗估计的ICA盲信号分离方法及其系统,本发明基于Parzen窗估计技术,辅以新构建的磨光函数,提出一种新的ICA盲信号分离方法,以估算出源信号的概率密度函数与混合矩阵。; 关键词信号分离方法磨光函数概率密度函数混合矩阵估计源信号有效分离分离系统发明估算; 在线阅读下载PDF 职称材料

用独立分量分析方法实现地震转换波与多次反射波分离被引量：16: 4; 作者刘喜武刘洪郑天愉《防灾减灾工程学报》 CSCD 2003年第1期11-19,共9页; 独立分量分析(ICA)是新兴的一种统计学方法。其目的是寻求对非高斯分布数据进行有效表示,使得各个基分量在统计学意义上独立,或者尽最大可能独立。这种表示意在获取数据的基本结构,可有效实现特征提取和信号分离。本文概述ICA的基本理... 展开更多; 关键词独立分量分析方法独立分量分析地震转换波信号分离方法 ICA方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BSS方法的卫星信号高精度快速捕获被引量：3: 5; 作者黄婷婷谭博《光通信研究》北大核心 2020年第3期19-22,共4页; 卫星信号的捕获速度和精度直接影响到软件接收机的工作性能。针对现有卫星信号的捕获方法无法实现对全球定位系统(GPS)卫星信号快速精确捕获的问题,文章提出一种基于盲信号分离(BSS)方法的GPS卫星信号高精度快速捕获方法。采用小波阈值... 展开更多; 关键词卫星通信盲信号分离方法小波变换信号捕获; 在线阅读下载PDF 职称材料

ICA在地震数据叠前噪声消减中的应用: 6; 作者杨佩国胡俊锋 +4 位作者杨剑波庹先国王洪辉李怀良张赓《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期106-112,共7页; 为了消除地震勘探数据中的噪声,引入独立分量分析(ICA)方法到地震资料处理中提高资料的信噪比。文中阐述了ICA的基本原理,并根据地震记录中的有效信号和干扰信号的特点,提出了地震数据叠前噪声消减的S-ICA理论模型。经在受干扰小的地震... 展开更多; 关键词独立分量分析地震资料处理噪声消减信号分离方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于扩展交替投影神经网络的弱信号分离方法研究被引量：1: 1; 作者王金根陈世福龚沈光陈兆乾; 机构南京大学计算机软件新技术国家重点实验室海军工程大学; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第10期64-66,共3页; 基金国家自然科学基金(No.60273033) 江苏省自然科学基金(No.DK2002081); 文摘 1引言交替投影神经网络(Alternating Projection NeuralNetworks,APNN)[1]是由美国Washington大学Marks Ⅱ等人提出的.该神经网络自从提出到现在,没有引起同行的太多注意,关于其应用方面的研究更是寥寥无几.; 关键词弱信号分离方法信号序列交替投影神经网络信号处理; Keywords Alternating projection, Neural networks, Signal processing, Signal separation , Signal detection; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种时频域上的盲信号分离方法被引量：2: 2; 作者赵知劲; 机构杭州电子工业学院; 出处《信号处理》 CSCD 2004年第4期384-386,共3页; 文摘滑动傅立叶变换是一种时频分析方法,本文详细推导了滑动傅立叶变换一个频率芯值与原信号的关系,提出了一个频率芯上信号盲分离算法,本算法实现容易,计算量少,计算机仿真结果证实所提出方法的正确性和有效性。; 关键词盲信号分离方法时频域滑动傅立叶变换噪声处理计算机仿真信号处理; Keywords sliding fourier transfonn time-frequency analysis blind signal separation; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于磨光函数与Parzen窗估计的ICA盲信号分离方法及其系统: 3; 出处《现代化工》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期136-136,共1页; 文摘一种基于磨光函数与Parzen窗估计的ICA盲信号分离方法及其系统,本发明基于Parzen窗估计技术,辅以新构建的磨光函数,提出一种新的ICA盲信号分离方法,以估算出源信号的概率密度函数与混合矩阵。; 关键词信号分离方法磨光函数概率密度函数混合矩阵估计源信号有效分离分离系统发明估算; 分类号 TQ0 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用独立分量分析方法实现地震转换波与多次反射波分离被引量：16: 4; 作者刘喜武刘洪郑天愉; 机构中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院研究生院; 出处《防灾减灾工程学报》 CSCD 2003年第1期11-19,共9页; 基金中国科学院知识创新工程重大项目(KZCX1-SW-18); 文摘独立分量分析(ICA)是新兴的一种统计学方法。其目的是寻求对非高斯分布数据进行有效表示,使得各个基分量在统计学意义上独立,或者尽最大可能独立。这种表示意在获取数据的基本结构,可有效实现特征提取和信号分离。本文概述ICA的基本理论和快速算法,并在分析地震记录特点的基础上,阐明采用ICA方法可以实现对沉积地区远震记录中转换波和多次反射波的分离。研究结果表明,ICA方法可有效地分离地震转换波和多次反射波,并由此获得较为合理的地下间断面初步解释结果,从而有利于扩展接收函数技术的应用。; 关键词独立分量分析方法独立分量分析地震转换波信号分离方法 ICA方法; Keywords Independent Component Analysis converted wave seismic multiples signal separation method; 分类号 P315.3 [天文地球—地震学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BSS方法的卫星信号高精度快速捕获被引量：3: 5; 作者黄婷婷谭博; 机构广东工业大学自动化学院; 出处《光通信研究》北大核心 2020年第3期19-22,共4页; 基金广东省省级科技计划资助项目(2017B010125002)。; 文摘卫星信号的捕获速度和精度直接影响到软件接收机的工作性能。针对现有卫星信号的捕获方法无法实现对全球定位系统(GPS)卫星信号快速精确捕获的问题,文章提出一种基于盲信号分离(BSS)方法的GPS卫星信号高精度快速捕获方法。采用小波阈值降噪法对混叠的GPS卫星信号进行降噪处理,提高卫星信号的信噪比,利用提出的基于子空间估计算法的卫星信号BSS方法求解GPS卫星信号的多普勒频率和码相位,从而恢复出不可观测的各个源信号。实验结果表明,该算法能够对真实卫星信号实现快速精确捕获;对比传统算法,文章所提的捕获算法更加适用于对弱信号的捕获需求,该算法具有较好的工程应用价值。; 关键词卫星通信盲信号分离方法小波变换信号捕获; Keywords satellite communication blind signal separation wavelet de-noising signal acquisition; 分类号 TN967.1 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ICA在地震数据叠前噪声消减中的应用: 6; 作者杨佩国胡俊锋杨剑波庹先国王洪辉李怀良张赓; 机构民政部国家减灾中心地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学) 西南科技大学; 出处《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期106-112,共7页; 基金国家科技支撑计划项目(2008BAC44B04) 国家杰出青年科学基金项目(41025015) +2 种基金四川省应用基础研究项目(2012JY0109); 文摘为了消除地震勘探数据中的噪声,引入独立分量分析(ICA)方法到地震资料处理中提高资料的信噪比。文中阐述了ICA的基本原理,并根据地震记录中的有效信号和干扰信号的特点,提出了地震数据叠前噪声消减的S-ICA理论模型。经在受干扰小的地震仪器测试数据上人工叠加规则干扰噪声、随机噪声,以及攀枝花某矿区实测浅层地震数据的S-ICA分离仿真验证表明,该模型既能有效地除去干扰噪声,又能完整地保留有效信号,具有一定的实用价值。; 关键词独立分量分析地震资料处理噪声消减信号分离方法; Keywords independent component analysis （ICA） seismic data processing noise reducing signal separation method; 分类号 P631.443 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于扩展交替投影神经网络的弱信号分离方法研究	王金根陈世福龚沈光陈兆乾	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2003	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种时频域上的盲信号分离方法	赵知劲	《信号处理》 CSCD	2004	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于磨光函数与Parzen窗估计的ICA盲信号分离方法及其系统		《现代化工》 CAS CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	用独立分量分析方法实现地震转换波与多次反射波分离	刘喜武刘洪郑天愉	《防灾减灾工程学报》 CSCD	2003	16	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于BSS方法的卫星信号高精度快速捕获	黄婷婷谭博	《光通信研究》北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	ICA在地震数据叠前噪声消减中的应用	杨佩国胡俊锋杨剑波庹先国王洪辉李怀良张赓	《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料