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矢量水听器改进高分辨Eigenspace算法
被引量：
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1
作者
惠娟
郭嘉宾
+4 位作者
宋明翰
张晓亮
李江乔
唐开宇
赵安邦
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1471-1476,1552,共7页
针对传统高分辨方位谱估计算法在水声低信噪比环境下性能较差,且对相干源的方位估计性能显著下降的问题,本文在Eigenspace算法的基础上,提出了基于声矢量阵声压振速联合处理的Eigenspace-Wiener算法和空间平滑的Eigenspace-Wiener算法...
针对传统高分辨方位谱估计算法在水声低信噪比环境下性能较差,且对相干源的方位估计性能显著下降的问题,本文在Eigenspace算法的基础上,提出了基于声矢量阵声压振速联合处理的Eigenspace-Wiener算法和空间平滑的Eigenspace-Wiener算法。本文将常规Eigenspace算法的推广应用于声矢量阵,采用维纳后置滤波算法,可以有效降低旁瓣;针对相干源,进行空间平滑处理后采用维纳后置滤波算法,可以增强解相干能力且抑制噪声。计算机仿真结果表明:Eigenspace-Wiener算法较Eigenspace算法旁瓣更低;空间平滑Eigenspace-Wiener算法相对于空间平滑MUSIC算法具有良好的相干目标分辨性能。
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关键词
矢量水听器
维纳滤波
空间平滑
eigenspace
算法
声压振速联合处理
方位估计
高分辨
相干
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职称材料
基于Eigenspace的面瘫判定系统
2
作者
曾文珺
戚飞虎
+1 位作者
陶峻
赵燕玲
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2003年第12期70-72,共3页
本文将特征空间分类方法应用于面瘫图像的判定。结合应用的特点 ,引入多特征空间分类 ,比较图像与它们到两个特征空间的投影之间的距离作出判定 ,并在系统中加入灰度图变换 ,脸部子区域分割 ,确定对称轴和输入向量计算等前处理步骤。实...
本文将特征空间分类方法应用于面瘫图像的判定。结合应用的特点 ,引入多特征空间分类 ,比较图像与它们到两个特征空间的投影之间的距离作出判定 ,并在系统中加入灰度图变换 ,脸部子区域分割 ,确定对称轴和输入向量计算等前处理步骤。实验证明 ,本文的改进提高了系统判定的正确性。
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关键词
面瘫判定系统
eigenspace
计算机视觉
特征空间分类方法
医院
主分量分析
图像特征
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职称材料
题名
矢量水听器改进高分辨Eigenspace算法
被引量：
5
1
作者
惠娟
郭嘉宾
宋明翰
张晓亮
李江乔
唐开宇
赵安邦
机构
哈尔滨工程大学水声技术重点实验室
西藏大学信息科学技术学院
海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)
哈尔滨工程大学水声工程学院
中国船舶工业系统工程研究院水声对抗技术实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1471-1476,1552,共7页
基金
水声对抗技术国防科技重点实验室开放基金项目(SSDKKFJJ-2018-02-02)
水声技术重点实验室稳定支持项目(2020)
+2 种基金
54所新技术研究高校合作项目课题
声呐技术重点实验室基金项目(614210902011906)
国防基础加强计划技术领域基金项目(2020JCJQJJ126).
文摘
针对传统高分辨方位谱估计算法在水声低信噪比环境下性能较差,且对相干源的方位估计性能显著下降的问题,本文在Eigenspace算法的基础上,提出了基于声矢量阵声压振速联合处理的Eigenspace-Wiener算法和空间平滑的Eigenspace-Wiener算法。本文将常规Eigenspace算法的推广应用于声矢量阵,采用维纳后置滤波算法,可以有效降低旁瓣;针对相干源,进行空间平滑处理后采用维纳后置滤波算法,可以增强解相干能力且抑制噪声。计算机仿真结果表明:Eigenspace-Wiener算法较Eigenspace算法旁瓣更低;空间平滑Eigenspace-Wiener算法相对于空间平滑MUSIC算法具有良好的相干目标分辨性能。
关键词
矢量水听器
维纳滤波
空间平滑
eigenspace
算法
声压振速联合处理
方位估计
高分辨
相干
Keywords
vector hydrophone
Wiener filters
spatial smoothing
eigenspace
algorithm
sound pressure and vibration velocity processing
azimuth estimation
high-resolution
coherent
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于Eigenspace的面瘫判定系统
2
作者
曾文珺
戚飞虎
陶峻
赵燕玲
机构
上海交通大学计算机科学与工程系计算机视觉实验室
上海复旦大学附属五官科医院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2003年第12期70-72,共3页
文摘
本文将特征空间分类方法应用于面瘫图像的判定。结合应用的特点 ,引入多特征空间分类 ,比较图像与它们到两个特征空间的投影之间的距离作出判定 ,并在系统中加入灰度图变换 ,脸部子区域分割 ,确定对称轴和输入向量计算等前处理步骤。实验证明 ,本文的改进提高了系统判定的正确性。
关键词
面瘫判定系统
eigenspace
计算机视觉
特征空间分类方法
医院
主分量分析
图像特征
Keywords
eigenspace
PCA Facial paralysis judgement
分类号
R745.12 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
矢量水听器改进高分辨Eigenspace算法
惠娟
郭嘉宾
宋明翰
张晓亮
李江乔
唐开宇
赵安邦
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
2
基于Eigenspace的面瘫判定系统
曾文珺
戚飞虎
陶峻
赵燕玲
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2003
0
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