应用统计信号处理和模糊数学的图像融合算法 被引量：3

1

作者 曹治国 王文武 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期73-75,96,共4页

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... 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。 展开更多

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

2

作者 陈晓红 刘益凡 龚旻 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第23期7-9,共3页

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... 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。 展开更多

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

3

作者 曹治国 王文武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第13期39-40,63,共3页

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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基于序贯检测的快速马尔可夫决策:理论、方法及应用 被引量：1

4

作者 陈祖旭 陈巍 +1 位作者 李长坤 韩宇星 《信号处理》 北大核心 2025年第3期448-471,共24页

本文立足存在突变状态与检测噪声复杂环境,针对控制后效性与动作迟滞性问题,探索提升决策与控制时效性的方法,提出了一种基于序贯检测的快速马尔可夫决策框架,并应用于智能电网、疾控、水利等若干典型场景。具体的,本文发掘了统计信号... 本文立足存在突变状态与检测噪声复杂环境,针对控制后效性与动作迟滞性问题,探索提升决策与控制时效性的方法,提出了一种基于序贯检测的快速马尔可夫决策框架,并应用于智能电网、疾控、水利等若干典型场景。具体的,本文发掘了统计信号处理中的变化点最速检测与随机最优控制中的马尔可夫决策之间的关联,建立了一种包含四维状态的受约束马尔可夫决策框架。该框架可选择一种可行的联合检测-控制策略,最大化控制对象的期望回报,或达到平均收益与风险的最佳折中。相对于传统的“先检测变化点、后调整可控量”的分层策略,所提出的新方法实现了“边检测变化点,边调整可控量”的跨层协同,可有效应对检测延时、反应迟滞对决策控制时效性带来的挑战。在智能电网、疾控、水利等场景中,均展示了“检中调”的思路显著优于“检后调”的传统方法。最后,本文还简要展望了基于序贯检测的快速马尔可夫决策在海上碳封存、网络攻击检测防御中的潜在应用价值。 展开更多

关键词 统计信号处理 随机最优控制 序贯检测 最速变化点检测 马尔可夫决策过程 受约束马尔可夫决策过程

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基于多维统计分析方法的脑电消噪 被引量：1

5

作者 吴小培 张道信 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第4期69-75,共7页

基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法。本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍 ,并结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了比较。实验结果表明 ,在脑... 基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法。本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍 ,并结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了比较。实验结果表明 ,在脑电消噪和特征增强等方面 。 展开更多

关键词 多维统计分析方法 主分量分析 独立分量分析 统计信号处理 脑电消噪 脑电图

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一种抑制符号速率估计背景色噪声的非线性滤波算法 被引量：28

6

作者 刘双平 闻翔 金梁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期95-99,共5页

数字调制信号符号速率估计的依据是循环平稳理论,由于信号的符号速率就是其基本循环频率,因此可以通过提取信号非线性变换(例如循环自相关函数)的循环频率获知符号速率.但是,非线性变换不仅能产生对应于符号速率的正弦分量及其各次谐波... 数字调制信号符号速率估计的依据是循环平稳理论,由于信号的符号速率就是其基本循环频率,因此可以通过提取信号非线性变换(例如循环自相关函数)的循环频率获知符号速率.但是,非线性变换不仅能产生对应于符号速率的正弦分量及其各次谐波,还会将信号自身转变成不利于谱线提取的连续有色噪声(其能量主要分布在低频部分).当观察数据长度有限时,自噪声对谱线提取的影响尤其明显.本文深入研究了数字调制信号非线性变换的频域特征,充分利用离散频率分量不同于连续噪声而在其邻域内突起的显著特点,提出一种能够有效抑制背景色噪声的非线性滤波算法.文中详尽的Monte Carlo仿真验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 电子对抗 统计信号处理 循环平稳信号 符号速率估计 非线性滤波

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无线多跳传感器网络下基于粒子滤波的信道容错的目标跟踪方法 被引量：16

7

作者 杨小军 邢科义 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期440-448,共9页

对信道衰落的无线多跳传感器网络下的目标跟踪问题,提出一种新的信道容错的粒子滤波方法.传感器观测数据被量化成二元信号,经非理想无线信道多跳中继通讯到达融合中心.中继节点采用一种二元中继策略,中继输出是信道污染的中继信号的估计... 对信道衰落的无线多跳传感器网络下的目标跟踪问题,提出一种新的信道容错的粒子滤波方法.传感器观测数据被量化成二元信号,经非理想无线信道多跳中继通讯到达融合中心.中继节点采用一种二元中继策略,中继输出是信道污染的中继信号的估计值.在粒子滤波器下,考虑实际的物理信道,计算粒子的似然度函数.将信道衰落结合进跟踪算法,在已知信道衰落包络和信道统计分布下,分别设计信道容错的粒子滤波算法.仿真结果表明信道容错的粒子滤波器提高了目标跟踪的精度,对非完美信道具有鲁棒性. 展开更多

关键词 无线传感器网络 无线通讯信道 粒子滤波器 目标跟踪 统计信号处理

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一种基于支持向量机的含噪语音的清/浊/静音分类的新方法 被引量：12

8

作者 齐峰岩 鲍长春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期605-611,共7页

本文将支持向量机(SVM)方法应用于语音信号的清/浊/静音检测中,提出并验证了一种在各种信噪比等级下将语音信号有效地分为清音、浊音和静音三类信号的新型分类算法.首先,在高信噪比情况下,本文采用了G.729B VAD中的四个差分参数作为SVM... 本文将支持向量机(SVM)方法应用于语音信号的清/浊/静音检测中,提出并验证了一种在各种信噪比等级下将语音信号有效地分为清音、浊音和静音三类信号的新型分类算法.首先,在高信噪比情况下,本文采用了G.729B VAD中的四个差分参数作为SVM分类器的输入特征参数,进行了静音分类的对比实验,得到了优于G.729B VAD和BP神经网络传统算法的实验结果,说明引入这种机器学习方法做语音分类是可行的,并分析讨论了在核函数不同的情况下支持向量机在实验中所表现出的性能.其次,又讨论了在低信噪比条件下,如何通过对含噪语音建立统计模型,提取对噪音免疫的统计特征参数,并给出了一种对时变背景噪声自适应的估计方法.最后,通过在不同噪音环境下的对比实验结果,验证了本文所提出的算法在中低信噪比情况下的分类性能要优于其他传统算法. 展开更多

关键词 支持向量机 统计学习 统计信号处理 模式识别 语音编码

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多变量数据分析及应用研究 被引量：4

9

作者 吴小培 李晓辉 张道信 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2004年第1期51-56,共6页

在统计信号处理及其相关领域 ,多变量数据的描述和分析一直是人们广泛关注的研究课题。在现有的多变量数据分析方法中 ,基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析 (ICA)是两种非常有代表性的方法。本文在简... 在统计信号处理及其相关领域 ,多变量数据的描述和分析一直是人们广泛关注的研究课题。在现有的多变量数据分析方法中 ,基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析 (ICA)是两种非常有代表性的方法。本文在简要介绍PCA和ICA基本原理的基础上 ,结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了较深入地比较。实验结果表明 ,在非高斯信号处理上 。 展开更多

关键词 多变量数据分析 主分量分析 独立分量分析 统计信号处理 信号处理

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一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法 被引量：6

10

作者 赵中兴 孔令讲 +1 位作者 贾勇 李志希 《雷达科学与技术》 2014年第1期51-57,共7页

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效... 在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。 展开更多

关键词 穿墙雷达成像(TWRI) 杂波抑制 统计信号处理 图像增强

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提高通信与信息系统专业工程硕士教学质量的教学体会 被引量：1

11

作者 郑海昕 张宝玲 《当代教育论坛（管理版）》 2010年第1期97-99,共3页

本文以装备指挥技术学院通信与信息系统工程硕士开设的《数字信号处理》和《统计信号处理》课程为背景,分析工程硕士学员的特点,并结合课程的特点,通过适当调整教学内容,将仿真软件引入课堂,将工程实例融入教学内容等方法有效地提高了... 本文以装备指挥技术学院通信与信息系统工程硕士开设的《数字信号处理》和《统计信号处理》课程为背景,分析工程硕士学员的特点,并结合课程的特点,通过适当调整教学内容,将仿真软件引入课堂,将工程实例融入教学内容等方法有效地提高了本专业工程硕士专业课的教学质量。 展开更多

关键词 工程硕士 数字信号处理 统计信号处理 教学质量

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一种具有鲁棒性的语音激活检测方法

12

作者 齐峰岩 鲍长春 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第z1期172-175,共4页

本文提出了一种对于不同背景噪音具有鲁棒性的语音激活检测(VAD)算法.首先,该算法基于统计模型理论、线性预测原理以及自适应时变噪声参数估计方法,在时域和频域中共提取了四个特点不同的特征参数作为分类器的输入特征矢量,然后应用支... 本文提出了一种对于不同背景噪音具有鲁棒性的语音激活检测(VAD)算法.首先,该算法基于统计模型理论、线性预测原理以及自适应时变噪声参数估计方法,在时域和频域中共提取了四个特点不同的特征参数作为分类器的输入特征矢量,然后应用支持向量机(SVM)的方法,进行语音激活检测.最后,通过在不同噪音环境下的对比实验结果,验证了本文所提出的算法在中低信噪比情况下的检测性能要优于ITU G.729B中的VAD算法. 展开更多

关键词 语音编码 语音激活检测 支持向量机 统计信号处理

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舰船辐射噪声的小波域HMM分析 被引量：1

13

作者 张建伟 相敬林 《声学技术》 CSCD 2000年第2期60-63,共4页

基于小波的统计信号处理技术 ,一般都将小波系数建模为独立或联合高斯的 ,但这些模型对许多实际信号来说并不理想。在本文中 ,我们使用一种基于小波域隐马尔可夫模型 (HMM)的统计信号处理结构 ,对实际信号涉及的统计独立性和非高斯统计... 基于小波的统计信号处理技术 ,一般都将小波系数建模为独立或联合高斯的 ,但这些模型对许多实际信号来说并不理想。在本文中 ,我们使用一种基于小波域隐马尔可夫模型 (HMM)的统计信号处理结构 ,对实际信号涉及的统计独立性和非高斯统计进行建模。小波域 HMM使用小波变换的基本性质来设计 ,提供了强有力并易处理的随机信号模型。我们使用一种有效的期望值最大化算法来将小波域 HMM用于观察得到的信号数据 ,即舰船辐射噪声。从初步结果来看 。 展开更多

关键词 舰船辐射噪声 小波域HMM 统计信号处理

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基于小波变换ICA盲源分离 被引量：1

14

作者 赵杰 刘云海 《电子测量技术》 2004年第5期15-16,共2页

独立分量分析(ICA)是90年代中期发展起来的一种统计信号处理的新技术,其在盲源信号分离中越来越显示其魅力,但在实际应用中必须考虑线性混合矩阵的时变性问题。同时,由于ICA输出结果在排序上的不确定性,使各段数据分离结果之间没有同一... 独立分量分析(ICA)是90年代中期发展起来的一种统计信号处理的新技术,其在盲源信号分离中越来越显示其魅力,但在实际应用中必须考虑线性混合矩阵的时变性问题。同时,由于ICA输出结果在排序上的不确定性,使各段数据分离结果之间没有同一的对应关系,因此需要通过“试听”才能完成各数据分离结果的前后连接.这是一项烦琐的工作,尤其在声源比较多的情况下,工作量非常大。针对这些问题,文中提出一种将小波变换和ICA结合的方法。 展开更多

关键词 盲源分离 盲源信号分离 试听 小波变换 独立分量分析(ICA) 统计信号处理 混合矩阵 数据分离 显示 排序

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非高斯色噪声条件下的最小二乘单音频率估计

15

作者 刘双平 闻翔 王志刚 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期62-68,共7页

提出一种非高斯色噪声条件下的最小二乘单音频率估计算法,该算法首先将待估计单音频率搬移至零频附近,然后通过抽取滤波把噪声转换为高斯白噪声,最后引入相位差分最小二乘频率估计构成整个算法。该方法摆脱了FFT类算法频率分辨率的束缚... 提出一种非高斯色噪声条件下的最小二乘单音频率估计算法,该算法首先将待估计单音频率搬移至零频附近,然后通过抽取滤波把噪声转换为高斯白噪声,最后引入相位差分最小二乘频率估计构成整个算法。该方法摆脱了FFT类算法频率分辨率的束缚,可以为自动调制识别等应用提供高精度的符号速率估计。 展开更多

关键词 电子对抗 统计信号处理 最小二乘估计量 符号速率估计 非高斯色噪声

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简讯

16

《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期884-884,共1页

香港城市大学（City University of Hong Kong）电子工程学院副教授苏庆祥博士于2009年6月23日～25日来我校讲学访问、合作科研．苏庆祥副教授1990获得香港城市大学学士学位，并于1995年获得香港中文大学博士学位。苏博士的主要研究领... 香港城市大学（City University of Hong Kong）电子工程学院副教授苏庆祥博士于2009年6月23日～25日来我校讲学访问、合作科研．苏庆祥副教授1990获得香港城市大学学士学位，并于1995年获得香港中文大学博士学位。苏博士的主要研究领域包括：快速自适应算法，统计信号处理，信号检测，参数估计和定位技术等。 展开更多

关键词 香港城市大学 博士学位 香港中文大学 统计信号处理 自适应算法 工程学院 信号检测 定位技术

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主编简介

17

《压电与声光》 CAS 北大核心 2022年第3期I0003-I0004,共2页

郝程鹏,中科院声学所研究员,实脸室主任,博士生导师,国防科技卓越青年科学基金获得者。长期从事水声信号处理、统计信号处理基础理论与相关应用研究,研究成果曾获中国科学院杰出科技成就奖、国防科技进步二等奖等奖项。发表学术论文篇15... 郝程鹏,中科院声学所研究员,实脸室主任,博士生导师,国防科技卓越青年科学基金获得者。长期从事水声信号处理、统计信号处理基础理论与相关应用研究,研究成果曾获中国科学院杰出科技成就奖、国防科技进步二等奖等奖项。发表学术论文篇150余篇,其中SCI收录60余篇,授权发明专利20余项,出版专著2部。 展开更多

关键词 青年科学基金 水声信号处理 国防科技 学术论文 统计信号处理 基础理论 博士生导师 研究成果

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