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多谱自适应小波和盲源分离耦合的生理信号降噪方法
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作者 王振宇 向泽锐 +2 位作者 支锦亦 丁铁成 邹瑞 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期910-921,共12页
为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信... 为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。结果表明:所提方法在软阈值下具有较强的适用性,增强后的信号软阈值相比硬阈值,SNR提升约44.2%,RMSE下降约28.8%,处理时间减少约1.4%。软阈值相比自适应阈值,SNR提升约706%,RMSE下降约16.7%,处理时间减少约3.0%。为对比软阈值下各参数差异,使用软阈值对原始信号、加噪信号和增强信号进行对比分析及归一化处理。结果显示增强后的信号具有较好的SNR、较低的RMSE和较短的处理时间,软阈值下增强后的信号与原始信号相比,SNR提升约0.12%,RMSE下降约2.5%,处理时间减少约3.9%,进一步验证了所提方法的有效性,并提高了信号质量。 展开更多
关键词 多谱自适应小波 分离 小波变换 降噪方法 生理信号
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基于改进独立成分分析的雨声信号盲源分离研究
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作者 曾豫宁 行鸿彦 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期135-145,共11页
针对传统基于负熵等目标函数的快速独立成分分析法(FASTICA)在雨声信号盲源分离中产生的幅度扩大,分离性能较差等问题,提出了一种改进的独立成分分析(ICA)方法。不再采用传统基于负熵、峰度等复杂目标函数,选择基于最大化信号的非高斯性... 针对传统基于负熵等目标函数的快速独立成分分析法(FASTICA)在雨声信号盲源分离中产生的幅度扩大,分离性能较差等问题,提出了一种改进的独立成分分析(ICA)方法。不再采用传统基于负熵、峰度等复杂目标函数,选择基于最大化信号的非高斯性,通过双曲余弦函数与对数函数的组合进行非线性变换,同时以源信号与分离信号的均值差平方重新构建目标函数,同时为了提高算法的运行、收敛速度以及寻优能力,引入粒子群算法(PSO)替代传统梯度下降法,利用其快速全局搜索能力对目标函数进行寻优,有效规避ICA在迭代过程中易陷入局部最优的问题,获取最佳解混矩阵后进行雨声混合信号的分离,提取较纯净的雨声信号。实验结果表明,改进后的ICA能够满足盲源分离需求,分离指标(PI)达到了10-2级别。为了进一步验证所提算法的有效性与稳定性,在不同雨声类型与环境噪声混合场景下分别进行了盲源分离实验,结果显示所提改进ICA算法在不同环境噪声背景下的混合信号中均能有效分离并恢复出源雨声信号。此外,将改进目标函数的ICA与基于负熵的FASTICA算法进行对比,所提算法不仅能够有效解决FASTICA算法产生的幅度扩大问题,并且收敛速度更快,均方误差(MSE)降低了两个数量级,不同雨声类型下的信号失真比(SDR)均提升了近20 dB。 展开更多
关键词 雨声信号 分离 独立成分分析 粒子群算法 非线性变换
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基于盲源分离结合奇异谱分析的雷达多分量信号识别方法
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作者 聂千祁 沙明辉 +2 位作者 朱应申 王崇宇 崔念强 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第4期1168-1175,共8页
针对阵列在同波束内同时接收到多个雷达信号、造成时域混叠,难以进行信号检测与参数测量,进而导致信号调制类型识别困难的问题,提出一种基于盲源分离结合奇异谱分析的雷达多分量信号识别方法。首先,利用奇异谱分析对接收到的阵列信号进... 针对阵列在同波束内同时接收到多个雷达信号、造成时域混叠,难以进行信号检测与参数测量,进而导致信号调制类型识别困难的问题,提出一种基于盲源分离结合奇异谱分析的雷达多分量信号识别方法。首先,利用奇异谱分析对接收到的阵列信号进行降噪处理,再使用盲源分离方法对混叠的多分量信号进行分离;然后,对分离信号进行时频变换,得到信号时频图;最后,将时频图作为深度学习网络的输入,对信号进行识别。仿真结果表明,在5 dB下,所提方法对同波束内接收的多分量信号的平均识别率达到92.67%,有较好的识别效果。 展开更多
关键词 分离 信号识别 时频分析 深度学习
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基于多尺度融合神经网络的同频同调制单通道盲源分离算法
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作者 付卫红 张鑫钰 刘乃安 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期641-649,共9页
针对单通道条件下同频同调制混合信号分离时存在的计算复杂度高、分离效果差等问题,提出一种基于时域卷积的多尺度融合递归卷积神经网络(recursive convolutional neural network, RCNN),采用编码、分离、解码结构实现单通道盲源分离。... 针对单通道条件下同频同调制混合信号分离时存在的计算复杂度高、分离效果差等问题,提出一种基于时域卷积的多尺度融合递归卷积神经网络(recursive convolutional neural network, RCNN),采用编码、分离、解码结构实现单通道盲源分离。首先,编码模块提取出混合通信信号的编码特征;然后,分离模块采用不同尺度大小的卷积块以进一步提取信号的特征信息,再利用1×1卷积块捕获信号的局部和全局信息,估计出每个源信号的掩码;最后,解码模块利用掩码与混合信号的编码特征恢复源信号波形。仿真结果表明,所提多尺度融合RCNN不仅可以分离出仅有少量参数区别的混合通信信号,而且相较于U型网络(U-Net)降低了约62%的参数量和41%的计算量,同时网络也具有较强的泛化能力,可以高效面对复杂通信环境的挑战。 展开更多
关键词 单通道分离 深度学习 同频同调制信号分离 多尺度融合递归卷积神经网络 通信信号处理
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基于欠定盲源分离的双路音频信号噪声自适应分离 被引量:2
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作者 蓝壮青 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期68-72,共5页
当多个源信号同时存在于同一频段或时间域内时,它们可能会相互干扰,导致信号混叠。这种情况下使用双路音频传感器进行捕捉,无法准确地捕捉到所有源信号的信息,导致分离过程具有不确定性。对此,提出一种基于欠定盲源分离的双路音频信号... 当多个源信号同时存在于同一频段或时间域内时,它们可能会相互干扰,导致信号混叠。这种情况下使用双路音频传感器进行捕捉,无法准确地捕捉到所有源信号的信息,导致分离过程具有不确定性。对此,提出一种基于欠定盲源分离的双路音频信号噪声自适应分离方法。首先,构建欠定盲源分离模型,基于小波包变换分解和重构信号获取信号分量,并依据信号和分量之间的互相关系数筛选分解后的分量,删除其中的冗余分量后生成新的观测信号;然后,依据贝叶斯信息准则的奇异值分解方法估计该源信号的数量,将其转换为正定白化信号;最后,利用快速独立成分分析法将该信号分类,实现双路音频信号噪声自适应分离。测试结果显示:所提方法能够在保证信号质量的前提下完成信号变换处理,信干比均在15 dB以上;筛选后保留的各个分量相关系数均在0.65以上,有效地完成了对信号噪声的分离。 展开更多
关键词 欠定分离 双路音频 信号噪声 自适应分离 小波包变换分解 贝叶斯信息准则
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DEBBSS信号源盲分离算法的研究
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作者 周庆标 张洪渊 童进 《浙江工业大学学报》 CAS 2006年第3期253-258,共6页
在基于人工神经网络的信号源盲分离算法中,普遍需要使用通过源信号的概率密度函数定义的评价函数(score function)作为网络的激活函数(Activation function).由于信号源未知,因此无法获得有关评价函数的信息,传统的方法是利用某些特定... 在基于人工神经网络的信号源盲分离算法中,普遍需要使用通过源信号的概率密度函数定义的评价函数(score function)作为网络的激活函数(Activation function).由于信号源未知,因此无法获得有关评价函数的信息,传统的方法是利用某些特定的非线性函数来替代源信号的评价函数.这种利用非线性函数替代源信号评价函数的方法能够成功地实现同系混合(homogeneous mix-ture)信号的盲分离,但都不能分离杂系混合(hybrid mixture)信号.文献[1]利用非参数法概率密度函数估计的核函数方法,通过对源信号评价函数的直接估计,提出了一种基于概率密度函数估计的DEBBBS算法,成功地解决了非线性函数替代方法存在的不能分离杂系混合信号的问题.笔者通过数值仿真,比较了DEBBBS算法与著名的EASI算法,证明新算法分离杂系混合信号的有效性.同时,也进一步将DEBBSS算法与同样能够分离杂系混合信号的EXTICA算法进行了比较,计算机仿真过程证明,即使与同样能够分离杂系混合信号的EXTICA算法相比,DEBBSS算法在算法的有效性和稳定性方面也表现出优异的性能. 展开更多
关键词 信号分离 独立分量分析 概率密度函数估计 核函数方法
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基于稀疏编码的复杂机械振动信号盲分离方法 被引量:4
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作者 王金东 王畅 +3 位作者 赵海洋 李彦阳 曹威龙 黄飞虎 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期168-173,186,共7页
复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中... 复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中相关成分的存在严重影响混合矩阵的估计。对此,首先对观测信号进行短时傅里叶变换,增加信号稀疏性;然后利用稀疏编码筛选出具备直线聚类特性的时频观测点,利用K均值(K-means)聚类法找到聚类中心;最后利用所提筛选规则找到估计的混合矩阵,重构出源信号。通过对往复压缩机故障数据的分析,验证了所提方法有效性。 展开更多
关键词 振动与波 分离 相关 稀疏编码 直线聚类 压缩机故障信号
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基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法 被引量:4
8
作者 张逸 陈书畅 +1 位作者 刘必杰 林才华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3850-3861,I0009,共13页
针对传统谐波源辨识方法无法实现工业用户谐波源具体类型的非侵入式识别的问题,该文提出一种基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法。该方法仅依据工业用户进线处电压、电流数据即可实现谐波源负荷具体类型的非侵入式识别。首先,从... 针对传统谐波源辨识方法无法实现工业用户谐波源具体类型的非侵入式识别的问题,该文提出一种基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法。该方法仅依据工业用户进线处电压、电流数据即可实现谐波源负荷具体类型的非侵入式识别。首先,从负荷等值阻抗模型入手,建立工业用户多负荷等值阻抗并联电路模型;其次,采用集合经验模态分解与奇异值分解相结合的方法确定构成用户进线处监测点综合等值阻抗信号的源阻抗信号数目;然后,采用快速独立分量分析实现将谐波源负荷等值阻抗信号从综合负荷等值阻抗信号中分离;最后,将分离出谐波源负荷等值阻抗信号频率特征与典型谐波源负荷进行匹配,进而实现分类识别。仿真与实测实验结果均表明,所提方法能够准确识别工业用户所含多种谐波源负荷的具体类型,具有较好的可行性和实用性。 展开更多
关键词 谐波识别 负荷等值阻抗 分离 信号数目估计
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基于参数估计和Kalman滤波的单通道盲源分离算法
9
作者 付卫红 周雨菲 +1 位作者 张鑫钰 刘乃安 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2850-2856,共7页
针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相... 针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行“时间更新”和“测量更新”两个过程,得到源信号的最佳估计,实现单通道盲源分离。仿真结果表明,所提算法能够有效地从存在频谱混叠的单路接收信号中准确地分离出多路源信号,比传统的算法分离精度高,运算速度快。 展开更多
关键词 单通道分离 卡尔曼滤波 参数估计 通信信号处理
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基于核独立成分分析的盲源信号分离 被引量:10
10
作者 姚伏天 金连甫 戴光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期44-46,共3页
独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS)。论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA... 独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS)。论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA算法相比更具有准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 独立成分分析(ICA) 核空间 信号分离(bss) 主成分分析(PCA)
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ICA在航空发动机振动信号盲源分离中的应用 被引量:22
11
作者 艾延廷 费成巍 +3 位作者 张凤玲 刘秀芳 孙晓倩 张 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期671-674,共4页
研究了基于独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的发动机振动信号盲源分离技术,旨在将发动机振动信号按照不同的激振源进行分离。首先阐述了基于最大信噪比的盲源分离算法原理,通过对仿真信号进行分离,判断了分离输... 研究了基于独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的发动机振动信号盲源分离技术,旨在将发动机振动信号按照不同的激振源进行分离。首先阐述了基于最大信噪比的盲源分离算法原理,通过对仿真信号进行分离,判断了分离输出信号与仿真信号的一致性,验证了该算法的可行性;然后将该算法与FFT分离法相结合,应用于某型双转子航空发动机高、低压转子实测振动信号盲源分离中,取得了很好的分离效果,表明应用ICA技术建立的基于最大信噪比的盲源分离算法具有迭代次数少、计算复杂度低、效果好及稳定等优点。 展开更多
关键词 航空发动机 振动信号 分离 信噪比 FFT分离方法
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确定盲分离中未知信号源个数的奇异值分解法 被引量:33
12
作者 张洪渊 贾鹏 史习智 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第8期1155-1158,共4页
在信号源少于传感器观测到的混合信号时 ,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题 .通过理论分析 ,提出并证明了在信号源盲分离问题中 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的秩数来确定信号源的个数 .存在观测噪声时 ,... 在信号源少于传感器观测到的混合信号时 ,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题 .通过理论分析 ,提出并证明了在信号源盲分离问题中 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的秩数来确定信号源的个数 .存在观测噪声时 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的奇异值分解进行估计未知信号源数目 .给出了实际的计算方法 ,并通过计算实例证明了该方法的正确性和有效性 .从而解决了盲分离中信号源个数的估计问题 。 展开更多
关键词 信号分离 奇异值分解 数据矩阵 数目估计 观测噪声
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基于盲源分离技术的故障特征信号分离方法 被引量:34
13
作者 吴军彪 陈进 伍星 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期485-488,共4页
信号采集过程中 ,传感器测量到的信号是实际振动信号在此测量方向的投影值 ,由于其他不相干振源的影响 ,测量信号由多个振动信号成分组成。在分析多振源信号混合模型的基础上 ,采用盲源分离技术分离不同的振源信号 ,讨论分离结果的广义... 信号采集过程中 ,传感器测量到的信号是实际振动信号在此测量方向的投影值 ,由于其他不相干振源的影响 ,测量信号由多个振动信号成分组成。在分析多振源信号混合模型的基础上 ,采用盲源分离技术分离不同的振源信号 ,讨论分离结果的广义初等相等性质的影响 ,研究估计振源数目的方法和选取测量信号的方法 ,利用二阶特征矩阵联合近似对角化算法 ,从测量信号中分离故障特征源信号。该算法可减小信号采集不当造成的影响 。 展开更多
关键词 故障诊断 分离 信号采集 特征提取 机械设备
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基于移不变稀疏编码的单通道机械信号盲源分离 被引量:9
14
作者 朱会杰 王新晴 +3 位作者 芮挺 李艳峰 张红涛 赵洋 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期625-632,共8页
针对特征反复出现的机械信号,提出了一种使用移不变稀疏编码的单通道盲源分离方法。移不变稀疏编码将原始信号看成多个基与系数的卷积,能够根据信号的统计分布,利用信号自身特征自适应地学习到匹配的基和稀疏的系数。在恒定工况下,不同... 针对特征反复出现的机械信号,提出了一种使用移不变稀疏编码的单通道盲源分离方法。移不变稀疏编码将原始信号看成多个基与系数的卷积,能够根据信号的统计分布,利用信号自身特征自适应地学习到匹配的基和稀疏的系数。在恒定工况下,不同的信号源具有不同的特征,同一信号源的特征结构相似,将学习到的不同特性的基分别重构即可得到相应的源信号。将该方案应用于仿真的齿轮故障和轴承故障振动信号盲源分离问题中,以及用来提取实测的液压泵压力脉动。结果显示,这种方法较其他方法有所改进,所需人工经验少、抗噪能力强、信号恢复精度高、鲁棒性好,适用于单通道机械信号盲源分离,为单通道信号盲源分离提供了一种新思路。 展开更多
关键词 信号处理 移不变稀疏编码 分离 正交匹配追踪 字典学习
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机械声源信号的带通滤波盲分离 被引量:9
15
作者 焦卫东 杨世锡 吴昭同 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期344-348,共5页
盲源分离是一个很独特的盲信号分析与处理工具,在机械设备状态监测与故障诊断领域有较好的应用前景。但在实际应用于机械源信号分离中,效果尚不够理想。特别是,当传感观测中存在高斯噪声或调制源时,往往无法获得准确的源波形恢复。本文... 盲源分离是一个很独特的盲信号分析与处理工具,在机械设备状态监测与故障诊断领域有较好的应用前景。但在实际应用于机械源信号分离中,效果尚不够理想。特别是,当传感观测中存在高斯噪声或调制源时,往往无法获得准确的源波形恢复。本文在分析现有盲源分离算法的基础上,提出一种新的、基于带通滤波的改进盲源分离方法。仿真以及实际的机械声源信号分离实验结果证实了新方法的有效性。 展开更多
关键词 机械设备 故障诊断 信号处理 带通滤波 信号分离 分离
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稀疏盲源信号分离的新算法 被引量:6
16
作者 傅予力 谢胜利 何昭水 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期84-87,共4页
针对以往通常采用线性规划或最短路径法计算相对复杂这一稀疏盲信号分离瓶颈,提出了一种新的算法,通过方向投影合理设置迭代初始值,结合最速下降法寻优估计源信号。新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求。
关键词 信号分离 稀疏表示 欠定分离 两步法
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基于JADE盲源分离算法的雷达信号研究 被引量:8
17
作者 王瑜 李小波 +1 位作者 毛云翔 黄超 《现代防御技术》 北大核心 2017年第1期147-152,共6页
盲源信号分离技术在雷达抗干扰领域得到了广泛的关注和应用研究,所以对经过盲源分离的雷达信号的研究是至关重要的。分析了经过盲源分离的雷达信号存在幅度、相位的不确定性,并通过仿真分析得出了信噪比对盲源分离的影响。仿真结果表明... 盲源信号分离技术在雷达抗干扰领域得到了广泛的关注和应用研究,所以对经过盲源分离的雷达信号的研究是至关重要的。分析了经过盲源分离的雷达信号存在幅度、相位的不确定性,并通过仿真分析得出了信噪比对盲源分离的影响。仿真结果表明,在信噪比满足一定的条件下,盲源分离能从强压制干扰中将信号分离。 展开更多
关键词 雷达抗干扰 分离 信噪比 雷达信号 幅度 相位
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航空发动机混叠振动信号的欠定盲源分离方法 被引量:5
18
作者 张赟 李本威 +3 位作者 贾舒宜 王子斌 孙涛 杨欣毅 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期552-558,共7页
针对传统欠定盲源分离方法难以有效处理具有时间延迟效应的发动机混叠振动信号分离问题,采用稀疏分量分析法研究了一种时间延迟混合信号的欠定盲源分离方法。该方法通过对混合信号的频域模值的线性聚类分析实现源数目及衰减矩阵的估计,... 针对传统欠定盲源分离方法难以有效处理具有时间延迟效应的发动机混叠振动信号分离问题,采用稀疏分量分析法研究了一种时间延迟混合信号的欠定盲源分离方法。该方法通过对混合信号的频域模值的线性聚类分析实现源数目及衰减矩阵的估计,并通过恢复混合信号的频域实部在混合空间的聚类性推断出时间延迟矩阵。实验结果表明,该方法在欠定条件下(传感器个数小于振动源个数)能够有效地将发动机混叠振动信号按照不同的激振源进行分离。 展开更多
关键词 欠定分离 航空发动机 振动信号 时间延迟混合
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盲源分离与高分辨融合的DOA估计与信号恢复方法 被引量:7
19
作者 康春玉 章新华 韩东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期442-445,共4页
目标方位估计(Direction of arrival,DOA)和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪与识别的前提.基于盲源分离方法可以得到含有阵列流形信息的解混矩阵,融合成熟的高分辨方法提出了一种新的方位估计、信号恢复模型和方法.在宽带信号背景下... 目标方位估计(Direction of arrival,DOA)和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪与识别的前提.基于盲源分离方法可以得到含有阵列流形信息的解混矩阵,融合成熟的高分辨方法提出了一种新的方位估计、信号恢复模型和方法.在宽带信号背景下进行了仿真实验,结果表明该方法可实现目标方位的实时估计和目标信号的恢复.在同等条件下完成同样的目标方位分辨率,比单纯的高分辨方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比要低.海上实测数据检验也表明,比常规的最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response,MVDR)方法得到了更好的结果,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了检测弱目标信号的能力. 展开更多
关键词 目标方位估计 信号恢复 分离 最小方差无失真响应 多重信号分类
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盲信号分离中信号源数目估计方法研究 被引量:6
20
作者 徐小红 高隽 范之国 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期1-4,共4页
研究盲信号分离中信号源数目未知情况下信号源数目的估计问题。证明了无观测噪声时,利用观察信号数据矩阵的零空间估计法确定信号源数目的方法,等价于通过计算观察信号数据矩阵的秩来确定信号源数目;阐述了在信号源盲分离中有观测噪声时... 研究盲信号分离中信号源数目未知情况下信号源数目的估计问题。证明了无观测噪声时,利用观察信号数据矩阵的零空间估计法确定信号源数目的方法,等价于通过计算观察信号数据矩阵的秩来确定信号源数目;阐述了在信号源盲分离中有观测噪声时,国内外信号源数目估计的主要方法:特征值分解、Akaike信息准则(AIC)、最小描述长度(MDL)及Minka Bayesian准则,通过理论分析与实验结果对这些方法进行比较,得出各方法的适用范围以及影响估计的主要参数,为信号源数目的正确获取提供参考。 展开更多
关键词 信号分离 信号数目 特征值分解 AIC准则 MDL准则 Minka Bayesian准则
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