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基于分数低阶统计模型的自适应滤波器组谱估计方法被引量：2: 1; 作者边勇周荫清李春升《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1235-1241,共7页; 本文研究了一些自适应滤波器组谱估计方法(AFSE)在对称alpha-stable噪声(SαS)环境下的性能.提出了三种新的基于分数低阶统计模型(FLOS)的自适应滤波器组谱估计方法(AFSE-FLOS).这些新方法是基于分数低阶协方差(FLOC),因此在对称alpha-s... 展开更多; 关键词 alpha-stable分布自适应滤波器组谱估计方法(afse) 分数低阶统计(FLOS); 在线阅读下载PDF 职称材料

三通道自适应提升双正交滤波器组设计被引量：1: 2; 作者徐小平水鹏朗王峰《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第1期35-39,共5页; 本文研究了三通道自适应提升双正交滤波器组的设计。在设计中,用子带编码增益作为设计准则,从任意一个滤波器组(标准正交或双正交)开始,通过序惯自适应提升方法来设计三通道双正交滤波器组。最后,给出例子说明,子带码增益... 展开更多; 关键词双正交滤波器组子带编码增益自适应提升方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP网络和多抽样率处理的缺失音频信号恢复方法被引量：2: 3; 作者李武翰魏东兴 +1 位作者王建国刘军民《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期729-732,共4页; 提出并设计了一种由多个BP网络和均匀DFT滤波器组构成的非平稳序列自适应预测器,用于缺失音频信号的恢复.通过改进样本处理方法和分别设计各个BP网络结构,达到较高的预测精度.采用多抽样率并行处理方式,减少了单个BP网络的数据处理量,... 展开更多; 关键词多抽样率音频信号滤波器组自适应预测器 DFT 并行处理恢复方法失音样本处理缺失; 在线阅读下载PDF 职称材料

指数函数型过程信号的统—AR模型: 4; 作者陈隆道陈云周箭《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期779-783,共5页; 为了把描述过程信号的三种方法:AR谱估计法、prony方法、pisarenko方法归纳在一个理论模型下.通过对指数函数型复数过程信号的建模研究,得出了一个统一的方程组,即统一的AR模型.由该模型出发,经过预测分析、无衰减正弦过程参数估计和定... 展开更多; 关键词 AR谱估计 PRONY方法 pisarenko方法滤波器组短时傅立叶变换指数函数型过程信号; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分数低阶统计模型的自适应滤波器组谱估计方法被引量：2: 1; 作者边勇周荫清李春升; 机构卡尔加里大学Geomaties工程系北京航空航天大学电子信息工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1235-1241,共7页; 文摘本文研究了一些自适应滤波器组谱估计方法(AFSE)在对称alpha-stable噪声(SαS)环境下的性能.提出了三种新的基于分数低阶统计模型(FLOS)的自适应滤波器组谱估计方法(AFSE-FLOS).这些新方法是基于分数低阶协方差(FLOC),因此在对称alpha-stable噪声环境下比基于二阶和一阶统计模型的方法估计性能好.计算机仿真结果表明这些基于分数低阶统计模型的新方法在对称alpha-stable噪声环境下的性能比对应的基于二阶和一阶统计模型的方法性能好,在高斯噪声环境下,与其对应的方法性能相似.; 关键词 alpha-stable分布自适应滤波器组谱估计方法(afse) 分数低阶统计(FLOS); Keywords alpha stable distribution adaptive filterbank spectral estimation method（afse） fractional lower order statistics （FLOS）; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名三通道自适应提升双正交滤波器组设计被引量：1: 2; 作者徐小平水鹏朗王峰; 机构西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室西安理工大学理学院西安交通大学理学院; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第1期35-39,共5页; 基金国家自然科学基金(60272058) 国家优秀博士学位论文作者专项基金(200139) 西安理工大学科学研究计划B类项目(108-210408).; 文摘本文研究了三通道自适应提升双正交滤波器组的设计。在设计中,用子带编码增益作为设计准则,从任意一个滤波器组(标准正交或双正交)开始,通过序惯自适应提升方法来设计三通道双正交滤波器组。最后,给出例子说明,子带码增益明显提高。; 关键词双正交滤波器组子带编码增益自适应提升方法; Keywords biorthogonal filterbank subband coding gain adaptive lifting scheme; 分类号 O241.5 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP网络和多抽样率处理的缺失音频信号恢复方法被引量：2: 3; 作者李武翰魏东兴王建国刘军民; 机构大连理工大学电子与信息工程学院; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期729-732,共4页; 文摘提出并设计了一种由多个BP网络和均匀DFT滤波器组构成的非平稳序列自适应预测器,用于缺失音频信号的恢复.通过改进样本处理方法和分别设计各个BP网络结构,达到较高的预测精度.采用多抽样率并行处理方式,减少了单个BP网络的数据处理量,提高了预测器恢复缺失的音频信号速度.仿真实验证明效果较好.; 关键词多抽样率音频信号滤波器组自适应预测器 DFT 并行处理恢复方法失音样本处理缺失; Keywords Acoustic signal processing Backpropagation Parallel processing systems; 分类号 TN713 [电子电信—电路与系统] TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名指数函数型过程信号的统—AR模型: 4; 作者陈隆道陈云周箭; 机构浙江大学电气工程学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期779-783,共5页; 文摘为了把描述过程信号的三种方法:AR谱估计法、prony方法、pisarenko方法归纳在一个理论模型下.通过对指数函数型复数过程信号的建模研究,得出了一个统一的方程组,即统一的AR模型.由该模型出发,经过预测分析、无衰减正弦过程参数估计和定价讨论后可知:在不同的条件下,此理论模型可分别导出AR谱估计法,无衰减信号的prony谱估计方法和pisarenko方法.; 关键词 AR谱估计 PRONY方法 pisarenko方法滤波器组短时傅立叶变换指数函数型过程信号; Keywords Forecasting Numerical analysis Parameter estimation Spectrum analysis; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料