子帶
- 基于非下采樣剪切波變換的FSVM圖像去噪算法
4]對頻域的高頻子帶系數(shù)選用隱馬爾科夫作為先驗模型去估計去噪圖像中高頻子帶信息，從而達到了去噪的效果；文獻[5]對噪聲圖像的高頻子帶系數(shù)用雙變量模型擬合其分布，將系數(shù)中的孤立點、奇異值點的信息過濾掉，來提升去噪效果；文獻[6]將高斯尺度混合模型用于估計高頻子帶系數(shù)的分布，來改進去噪效果。這些都是基于頻域的去噪。本文也提出一種在頻域的去噪算法，它是基于非下采樣剪切波變換（Non-downsampling Shearlet Transform，NSST）的模糊
計算機時代 2023年8期2023-08-22
- 基于子帶譜特征的助聽器背景噪聲場景分類算法
林集成學習算法和子帶特征進行背景噪聲場景識別，在滿足系統(tǒng)實時性要求的同時實現(xiàn)了高分類準確率。目前的噪聲場景分類過程中使用的音頻信號特征大部分是單通道音頻信號特征，而文獻[13-14]使用雙通道音頻信號特征可以有效地進行音頻場景分類，其中包含從雙通道差分信號中提取出的特征。2020 年，德國聽力系統(tǒng)能力中心提出了一個雙耳助聽器聲學環(huán)境識別數(shù)據(jù)集，適用于助聽器的環(huán)境分類與識別需求，并且基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗證了所提供數(shù)據(jù)集的有效性和可分離性[15]。針對雙耳佩戴數(shù)
電子科技大學學報 2022年5期2022-10-29
- 子帶t分布的快速獨立向量分析在語聲盲源分離中的應用?
靈活性，可能導致子帶間出現(xiàn)順序錯排的問題。為了更好地表征聲頻信號中相近頻點或諧波頻點的依賴性要強于較遠頻點的特點，基于子帶依賴性假設(shè)的聲源模型[8?10]被提出以用于增強相關(guān)頻點、弱化不相關(guān)頻點的依賴性。此外，為了提高AuxIVA 算法的收斂速度和穩(wěn)定性，改進的快速迭代IVA(本文簡稱Fast AuxIVA)算法[11]通過秩1 更新的方式來估計分離信號，避免估計分離濾波器帶來的矩陣求逆，降低計算復雜度和數(shù)值不穩(wěn)定性，但并未提升分離性能。為了進一步提升IV
應用聲學 2022年2期2022-05-16
- 超高分辨率星載SAR系統(tǒng)多子帶信號處理技術(shù)研究
射多個不同載頻的子帶信號，然后通過數(shù)字信號處理的方法將各個子帶信號進行拼接合成，即多子帶拼接技術(shù)，從而得到大帶寬信號，獲得距離向高分辨圖像。多子帶拼接技術(shù)在機載SAR 系統(tǒng)中已得到了充分驗證，如法國的RAMSES 系統(tǒng)利用5 個子帶進行拼接可得到1.2 GHz 的寬帶信號［4］，德國的PAMIR 系統(tǒng)則合成得到3.6 GHz 的寬帶信號［5］，國內(nèi)中國科學院電子學研究所研制的多子帶機載SAR 系統(tǒng)也獲得了3.6 GHz 寬帶信號，距離向分辨率達到4.17
信號處理 2022年4期2022-05-13
- 基于譜減與自適應子帶對數(shù)能熵積的端點檢測
計譜減法與自適應子帶對數(shù)能熵積法相結(jié)合的端點檢測算法，即首先使用改進的多窗譜估計譜減法對信號進行增強處理，再利用自適應子帶對數(shù)能熵積這一新的語音特征參數(shù)進行端點檢測。此算法在低信噪比環(huán)境下具有較好的準確率和魯棒性。2 改進的多窗譜估計譜減法譜減法是對純凈語音信號的幅度譜或功率譜進行估計重構(gòu)的一種增強方法，因此譜估計的準確程度將直接影響譜減效果。多窗譜估計是利用多個正交的數(shù)據(jù)窗對同一個數(shù)據(jù)序列分別求譜后進行平均的一種誤差更小的譜估計。多窗譜估計譜減法使用FF
兵器裝備工程學報 2022年2期2022-03-16
- 一種基于奇偶判斷WPT的多音干擾抑制方法*
移至最高分解層的子帶中間位置，然后逐層分解至第一層，將干擾子帶置零，以徹底濾除干擾。SUWPTA 方法簡單，干擾抑制徹底，但是由于選擇頻移參數(shù)的判決準則和干擾子帶判斷準則均只適合單個窄帶干擾的情況，不能抑制多音干擾。針對SUWPTA不能抑制多音干擾的問題，本文研究了基于奇偶判斷的多音干擾抑制方法。通過對干擾子帶編號進行奇偶判斷，獲得小波包自適應分解樹，實現(xiàn)信號的自適應小波包變換和重構(gòu)，最后通過仿真驗證了該方法能夠有效抑制多音干擾。1 基于頻移小波包變換的窄
空間電子技術(shù) 2021年4期2021-11-10
- 基于NSCT和PCNN的醫(yī)學圖像偽彩色處理技術(shù)研究*
分解生成的低頻子帶和方向子帶進行處理，得到融合圖像來源信息。最后，根據(jù)人類視覺特性，使用源圖像公共區(qū)域和融合圖像來源信息，對灰度融合圖像進行偽彩色處理得到偽彩色融合圖像。并通過對比灰度融合圖像和偽彩色融合圖像，證明了本文算法得到的偽彩色融合圖像突出了源圖像的公共區(qū)域和來源信息，有利于發(fā)現(xiàn)病灶。2 相關(guān)工作2.1 NSCTNSCT 由非下采樣的塔式分解（NSPFB）和非下采樣的方向濾波器組（NSDFB）構(gòu)成。NSCT變換的圖像分解框架如圖1 所示，從中可以
計算機與數(shù)字工程 2021年1期2021-02-25
- 基于ShearLab 3D變換的3維PET/MRI圖像融合
斯密度建模，不同子帶間的相關(guān)性用相對熵統(tǒng)計，產(chǎn)生較大的冗余運行速度較慢。YANG[14]基于3維醫(yī)學圖像體素點的物理特性和3-D剪切波融合，但是未顧及低頻子帶中的細節(jié)信息，使融合結(jié)果缺少細節(jié)特征。為此,本文中充分考慮PET和MRI圖像的結(jié)構(gòu)特征和相同位置強度差異較大問題，提出了一種新的PET/MRI醫(yī)學圖像融合方法。采用ShearLab 3D將PET和MRI圖像分解，并以方差為閾值獲得高頻子帶中的強邊緣子帶，融合規(guī)則充分考慮到3維體素的空間位置信息，將低中
激光技術(shù) 2021年1期2021-01-09
- 最優(yōu)頻移小波包變換窄帶干擾抑制方法研究
小波包分解的兩個子帶之間時，干擾將不能徹底濾除。為了解決上述問題，文獻[9]提出了頻移非抽取性小波包變換算法SUWPTA（Shifted Undecimated Wavelet Packet Transform Algorithm），通過將干擾頻移至子帶中間來確保徹底抑制干擾，但是SUWPTA只能抑制單個的窄帶干擾，而對于多音干擾，SUWPTA將無法抑制。針對SUWPTA不能抑制多音干擾的問題，本文研究了基于遺傳算法最優(yōu)頻移小波包變換的窄帶干擾抑制方法。首
遙測遙控 2020年1期2020-06-10
- 星載高分辨頻率步進SAR成像技術(shù)
射多個不同載頻的子帶信號，再使用子帶拼接技術(shù)將子帶回波合成為寬帶回波[8,9]。目前世界上很多高分辨系統(tǒng)都采用了頻率步進體制，以PAMIR系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)最初能通過5個子帶實現(xiàn)1.8 GHz的信號帶寬[6]，在2011年系統(tǒng)升級后其帶寬進一步提升到3.6 GHz。然而在實際工程中，頻率步進體制將帶來脈沖重復頻率增加、子帶間能量泄露與子帶間幅相誤差等問題。這些問題會導致距離向測繪帶寬度減小、脈沖壓縮質(zhì)量下降。因此，頻率步進信號的時序設(shè)計以及精確的子帶拼接方法
雷達學報 2019年6期2020-01-17
- TMRC-Filter：一種基于Filtered OFDM系統(tǒng)的子帶濾波器設(shè)計方法*
不同場景的需求，子帶濾波器分別對每個子帶進行濾波，不同子帶可以根據(jù)相應的鏈路特性和用戶需求調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)[1-2]。為能夠適應5G新波形的要求，子帶濾波器的設(shè)計對Filtered-OFDM系統(tǒng)非常重要。具體地，子帶濾波器一般采用有限長單位沖激響應(finite impulse response, FIR)濾波器，且其設(shè)計需要滿足以下5條準則[3-5]：1) 子帶濾波器阻帶衰減盡可能大，以降低相鄰子帶間干擾(inter-subband interference
中國科學院大學學報 2020年1期2020-01-15
- 基于改進二維Haar小波的圖像去噪算法
算法。該方法使用子帶的標準偏差來確定小波變換后高頻子帶中信號能量的強弱，并以此來確定是否進行下層小波分解。此外，提出了一種新的閾值函數(shù)，比較了多個閾值方案。實驗結(jié)果表明：本文方法能實現(xiàn)圖像去噪，去噪效果優(yōu)于其他方法。1 二維Haar小波變換對于二維Haar離散小波變換(discrete wavelet transform,DWT)，h(n)表示低通濾波器，g(n)表示高通濾波器。首先，通過h(n)和g(n)對圖像的每一行進行濾波，然后對濾波器結(jié)果進行頻率為
重慶理工大學學報(自然科學) 2019年6期2019-07-17
- 高分辨率機載SAR多子帶合成誤差補償方法
AR系統(tǒng)大都采用子帶合成技術(shù)來實現(xiàn)大帶寬。法國的機載SAR系統(tǒng)RAMSES對5個子帶進行合成，總帶寬達到1.2 GHz[5]。德國FGAN公司的PAMIR機載SAR系統(tǒng)在2011年升級后，合成帶寬由1.8 GHz增加到3.6 GHz[6-7]。國內(nèi)中國科學院電子學研究所等單位也開展了相關(guān)的工作，并且實現(xiàn)了多子帶機載SAR系統(tǒng)。其中中國科學院電子學研究所研制的多子帶機載SAR系統(tǒng)，采用子帶合成技術(shù)可以實現(xiàn)總帶寬達3.6 GHz寬帶信號的收發(fā)，這使得距離向分辨
雷達科學與技術(shù) 2018年6期2019-01-07
- 基于小波變換的超分辨率圖像增強算法研究
圖像小波變換的各子帶的極值規(guī)律，估計出高頻系數(shù),Carey 等人也采用了與極值規(guī)律類似的方法，通過一系列的相關(guān)處理降低了算法的計算量。后來有許多研究者利用隱馬爾可夫樹方法來估算小波變換中的高頻分量[5]，文獻[5]中提出利用拉普拉斯金字塔來估計 HL、LH、HH 三個高頻分量。變換域和空間域被認為可以提高衛(wèi)星圖像的分辨率。目前來看，與空間域相比，變換域方法產(chǎn)生更好的分辨率。變換域方法保留圖像中的邊緣。但是需要確定可以考慮更好地提高衛(wèi)星圖像分辨率的合適變換。
電子世界 2018年17期2018-09-14
- F-OFDM通信系統(tǒng)的多子帶可變?yōu)V波器設(shè)計
一系列相互正交的子帶,各子帶進行不同類型的濾波處理,降低帶外泄漏[3]。本文在優(yōu)化設(shè)計基于FOFDM信道編碼的移動通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,使用MATLAB進行仿真驗證,實驗表明,F-OFDM系統(tǒng)能夠有效降低帶外頻譜泄漏,提高系統(tǒng)性能。2 F-OFDM通信系統(tǒng)的總體架構(gòu)F-OFDM總體工作原理如圖1所示。圖1 F-OFDM系統(tǒng)的下行鏈路結(jié)構(gòu)圖從圖1可以看到,在下行鏈路中,首先根據(jù)子載波間隔寬度,進行資源映射,從某個載波開始,給用戶分配載波資源；然后完成IFFT和加
電腦與電信 2018年4期2018-07-10
- 5G候選波形Filtered-OFDM技術(shù)研究與分析*
統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，并通過子帶級濾波獲取較低的帶外泄露。同時，由于采用了子帶級濾波，使得各個子帶可以采取異步傳輸模式，各自可以根據(jù)實際業(yè)務要求來配置參數(shù)，能夠很好地適應5G多樣化業(yè)務的需求[7]。F-OFDM的基本思想是將系統(tǒng)帶寬根據(jù)用戶業(yè)務需要分成不同的子帶，子帶之間采用極小的保護間隔來降低干擾，每個子帶可以根據(jù)用戶業(yè)務需求配置不同的波形參數(shù)，包括載波間隔、TTI長度、循環(huán)前綴長度、FFT點數(shù)等。F-OFDM系統(tǒng)發(fā)射機和接收機的結(jié)構(gòu)，分別如圖1、圖2所示。圖1 F
通信技術(shù) 2018年2期2018-03-13
- Filtered-OFDM系統(tǒng)中的鏈路子帶濾波器設(shè)計
DM系統(tǒng)中的鏈路子帶濾波器設(shè)計馮天倫,白 勇(海南大學 信息科學技術(shù)學院，海南 ?？?570228)選取Matlab中FDAtool工具箱進行濾波器的設(shè)計，并以Filtered-OFDM下行鏈路為例，選取其中2個子帶分別加入適合各自帶寬的Hanning窗子帶濾波器，通過仿真改變?yōu)V波器的階數(shù)和保護帶寬研究了子帶接收端誤碼率的變化情況，最后給出了子帶濾波器的設(shè)計方法和參數(shù)分析.Filtered-OFDM； 子帶級濾波； 濾波器階數(shù)； 保護帶寬正交頻分復用(OF
海南大學學報（自然科學版） 2017年2期2017-07-18
- 改進的DWT?MFCC特征提取算法
小波分解過程及各子帶頻譜的變化，提出了新的有效頻譜拼接方式。實驗結(jié)果表明，改進的特征提取算法提高了說話人的識別率；同時，在該算法下隨著小波濾波器dbN長度的增加，濾波器截止特性變好，識別率也隨著增加。關(guān)鍵詞： 小波變換； 頻譜拼接； 濾波； 子帶中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）09?0018?04Abstract： The wavelet transform based on DWT?MFCC i
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年9期2017-05-18
- 基于相關(guān)系數(shù)的AVS-P10帶寬擴展優(yōu)化
對值進行最強相關(guān)子帶選取，并通過判斷最高相關(guān)系數(shù)數(shù)值是否低于域值，選擇用最強相關(guān)準高頻子帶或白噪聲來進行高頻重建。實驗表明，與原有的AVS-P10帶寬擴展算法相比，該方法音頻信號的高頻重建效果有一定的提高。移動音頻 AVS-P10 帶寬擴展 最強相關(guān)子帶選取 皮爾遜系數(shù)0 引 言人耳對于不同頻率的音頻信號的感知敏感度是不同的，相對于信號的高頻部分，人耳對于低頻信號感知更加敏感。因此，由于傳輸帶寬及存儲能力等方面的限制，在低比特率編碼當中，為提高編碼效率，編
計算機應用與軟件 2017年2期2017-02-27
- 基于多尺度子帶樣本熵和LPP的軸承故障診斷方法
1)?基于多尺度子帶樣本熵和LPP的軸承故障診斷方法王廣斌， 杜謀軍， 韓清凱， 李學軍(湖南科技大學 機械設(shè)備健康維護湖南省重點實驗室，湖南 湘潭 411201)軸承損傷是機械設(shè)備損傷的主要原因之一，其產(chǎn)生的振動信號具有微弱、非平穩(wěn)和非線性的特點。針對不能準確從微弱信號中提取故障特征的問題，提出使用多尺度子帶樣本熵，首先對信號進行小波包分解得到多尺度信號，再將每一個多尺度信號進行子帶分解得到多尺度子帶信號，再求其樣本熵得到多尺度子帶樣本熵，該方法能深入挖
振動與沖擊 2016年20期2016-11-24
- F-OFDM系統(tǒng)的基帶技術(shù)研究
模型，通過對2個子帶進行濾波處理，實現(xiàn)了各個子帶波形的解耦，并仿真驗證其性能。仿真結(jié)果表明：在AWGN信道下，F(xiàn)-OFDM系統(tǒng)的下行基帶信號的帶外衰減超過60dB，較LTE-OFDM高28dB，F(xiàn)-OFDM與LTE-OFDM的BER接近一致，與理論值的差異小于1dB。相比LTE-OFDM系統(tǒng)，F(xiàn)-OFDM系統(tǒng)在保證誤碼率性能的前提下，大大改善了帶外頻譜泄漏，并進一步提高了頻譜效率。濾波OFDM；5G；誤碼率；帶外信號頻譜泄漏從20世紀70年代至今，無線通信
重慶理工大學學報(自然科學) 2016年9期2016-10-27
- 5G系統(tǒng)中F-OFDM算法設(shè)計
需求。通過發(fā)射機子帶濾波器的設(shè)計，相鄰子帶間的帶外泄漏（OOB）可以被大幅度抑制。接收機采用匹配濾波機制實現(xiàn)各個子帶的解耦。最后通過實驗仿真，比較OFDM系統(tǒng)和F-OFDM系統(tǒng)的誤塊率（BLER）性能，可以看到當存在鄰帶干擾時，后者通過子帶濾波器對干擾的抑制，系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于前者。F-OFDM；帶外泄漏（OOB）；子帶濾波器；誤塊率（BLER）中文引用格式：高亞楠，楊濤，胡波.5G系統(tǒng)中 F-OFDM算法設(shè)計［J］.電子技術(shù)應用，2016，42（7）：17
電子技術(shù)應用 2016年7期2016-09-12
- 基于高分辨率SAR數(shù)據(jù)的子帶干涉測量技術(shù)及其在地震同震形變場中的應用研究
辨率SAR數(shù)據(jù)的子帶干涉測量技術(shù)及其在地震同震形變場中的應用研究庾露(中國地震局地質(zhì)研究所,北京100029)目前常規(guī)合成孔徑雷達干涉測量技術(shù)(Interferometry Synthetic Aperture Radar,InSAR)在地形測繪和形變監(jiān)測方面的發(fā)展已經(jīng)非常成熟,其成功應用的關(guān)鍵取決于數(shù)據(jù)處理中的一些關(guān)鍵步驟,相位解纏是其處理中的關(guān)鍵步驟之一。相位解纏是指由干涉紋圖的相對相位解算出地表絕對相位,從而得到高程或地表形變場的過程。針對解纏問題,
地震科學進展 2016年8期2016-03-16
- 認知無線網(wǎng)中一種基于博弈論的低復雜度聯(lián)合資源共享機制
究還規(guī)定每個頻譜子帶至多能被一個SU占用，如文獻[2,3]。文獻[4,5]要求每個SU都知道所有PU所受的干擾情況，來完成自身的功率控制過程。而文獻[6-11]則分別提出了利用其他不同的無線網(wǎng)絡(luò)模型進行動態(tài)頻譜分配的方法。與前述研究成果不同，本文針對多次級用戶和多主用戶并存的典型認知無線網(wǎng)絡(luò)場景，研究動態(tài)頻譜共享和功率控制問題。本文研究的認知無線網(wǎng)絡(luò)模型包含多個PU，且允許每個頻譜子帶被多個基于虛擬多天線技術(shù)的SU占用。這樣通過提供給SU更多的選擇性來進一
電子與信息學報 2015年1期2015-12-13
- 基于FPGA的子帶濾波硬件加速器設(shè)計
?基于FPGA的子帶濾波硬件加速器設(shè)計董文忠，張歆奕（五邑大學 信息工程學院，廣東 江門 529020）為了提高MP3編碼運算速度，利用基于FPGA的硬件加速方式實現(xiàn)子帶濾波算法. 實驗結(jié)果表明，采用FPGA實現(xiàn)子帶濾波硬件加速器加速后，其編碼速度是軟件處理速度的4.06倍.MP3編碼；FPGA；子帶濾波；硬件加速MP3（Moving Picture Experts Group Audio Layer III）是一種應用廣泛的音頻壓縮標準. 為了提高MP3
五邑大學學報（自然科學版） 2015年3期2015-10-13
- 追蹤子帶劃分的OFDM自適應調(diào)制算法研究
技術(shù)與應用·追蹤子帶劃分的OFDM自適應調(diào)制算法研究李 莉，顧朝志(中國石油大學(華東)計算機與通信工程學院，山東 青島 266555)針對某些信道的慢時變特性和某些對時延要求嚴格的業(yè)務需求，提出一種追蹤子帶動態(tài)劃分OFDM自適應調(diào)制算法(TDS-OFDM)。該算法充分考慮信道的慢時變性，根據(jù)本幀的信道狀態(tài)和前1幀子帶劃分的結(jié)果快速實現(xiàn)動態(tài)的子帶劃分，并自適應地為各子帶中的所有子載波選擇相同的調(diào)制方式。仿真結(jié)果表明，在保證傳輸質(zhì)量的前提下，該算法復雜度低，
西華大學學報（自然科學版） 2015年1期2015-07-18
- 基于低頻子帶列均衡的圖像稀疏表示改進算法
疏表示，但由于其子帶分布特性，其稀疏度在列間分布不均勻，致使測量矩陣尺寸、壓縮比和恢復時間都受到制約。筆者對壓縮感知中基于小波變換的圖像信號稀疏表示方法進行了改進，提出了基于低頻子帶列均衡的圖像稀疏表示算法，并進行了實驗仿真。1 理論基礎(chǔ)壓縮感知技術(shù)對信號的測量是在信號進行稀疏表示后進行的，如圖1 所示，因此可以遠低于奈奎斯特準則的理論采樣率來進行采樣。壓縮感知理論最大的貢獻在于，將數(shù)據(jù)的采集和壓縮過程合二為一，避免了傳統(tǒng)理論下采集大量數(shù)據(jù)，在壓縮過程中又
武漢理工大學學報（信息與管理工程版） 2015年1期2015-05-27
- 具有旋轉(zhuǎn)不變性的輪胎紋理特征提取
變換，提取變換后子帶的均值和方差作為特征值，構(gòu)成特征向量，用以表示圖像的紋理特征。計算各子帶的能量，按大小排序，同時對特征向量進行循環(huán)位移，使能量最大的子帶所對應的特征值位于特征向量首部，從而保證特征向量不因圖像旋轉(zhuǎn)而發(fā)生變化。對輪胎花紋數(shù)據(jù)庫進行檢索試驗，結(jié)果表示所給方法的查準率為47.5%，優(yōu)于小波變換算法的35.5%和曲波變換算法的41.17%。輪胎花紋紋理特征；曲波變換；能量分布；圖像檢索刑事犯罪現(xiàn)場和交通事故現(xiàn)場的輪胎痕跡是一種重要的案情線索，若
西安郵電大學學報 2015年6期2015-02-27
- 一種基于熵的WBCT自適應方向分解優(yōu)化算法
量流失，對最低頻子帶未進行方向分解；而對高頻子帶，采取不同子帶方向分解數(shù)目固定的分解方式，沒有充分考慮圖像本身的特性。特別是高頻子帶通常包含大量細節(jié)信息，這給編碼等后續(xù)操作帶來直接影響。因此筆者提出一種基于熵的WBCT自適應方向分解優(yōu)化算法，在對圖像進行L級小波完全分解的基礎(chǔ)上，對i(1≤i≤L)級高頻子帶進行2L-i+1個方向分解，然后分析各子帶不同方向分解數(shù)目時熵的變化情況，并根據(jù)最小熵原則給出各個子帶的最優(yōu)方向分解數(shù)目。1 基于小波的Contourl
化工自動化及儀表 2015年5期2015-01-13
- 一種新的子帶自適應陣列處理算法*
003）一種新的子帶自適應陣列處理算法*張 偉，張 磊，黃 河（解放軍鎮(zhèn)江船艇學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003）子帶自適應陣列處理可以實現(xiàn)并行計算，降低了計算復雜度，易于實時實現(xiàn)。但是多徑延遲比較長時需要的子帶數(shù)會很大，尤其在陣元數(shù)也比較多的情況下，需要計算的權(quán)值很多，會占用大量的硬件資源。提出了一種基于頻域信道估計的子帶自適應陣列處理算法。仿真結(jié)果表明，該算法可以獲得和全子帶自適應處理相當?shù)男阅?，但是需要的計算量很小?span id="syggg00" class="hl">子帶自適應陣列處理，信道估計，快速傅立
火力與指揮控制 2015年9期2015-01-10
- 寬帶SAR子帶脈沖調(diào)制梳狀譜干擾技術(shù)
獻［12］提出了子帶脈沖循環(huán)轉(zhuǎn)發(fā)干擾技術(shù)并分析了該干擾技術(shù)對SAR的壓制干擾效果。子帶脈沖循環(huán)轉(zhuǎn)發(fā)干擾在一定程度上提高了干擾脈沖的密集程度，改善了子帶脈沖干擾的干擾效果。但循環(huán)轉(zhuǎn)發(fā)的最大問題在于其轉(zhuǎn)發(fā)的子帶脈沖之間最小間隔應不小于子帶脈沖的寬度，限制了提高子帶脈沖干擾信號密集程度的能力。本文研究了利用子帶脈沖對梳狀譜信號進行調(diào)制的干擾技術(shù)。1 子帶脈沖信號特性分析1.1 子帶脈沖信號時頻特性雷達發(fā)射的線性調(diào)頻(LFM)脈沖信號可以表示為式中:fc為載頻;T
現(xiàn)代雷達 2014年1期2014-10-30
- 步進調(diào)頻SAR子帶誤差估計新方法
若干個不同載頻的子帶信號，然后通過數(shù)字信號處理的方法將各個子帶信號進行合成，從而得到寬帶信號，獲得距離高分辨圖像[1-5]，即利用步進頻線性調(diào)頻信號合成大帶寬信號．理想情況下，各子帶信號除中心頻率不同外，其余完全相同，此時可以采用典型的子帶拼接法[6-7]得到全頻帶圖像．但在實際情況中，由于系統(tǒng)硬件等不可避免地存在各種誤差，導致各子帶信號的不一致，從而影響合成信號的質(zhì)量[7-10]．因此必須對各子帶信號誤差進行估計并補償．文獻[7]提出通過測量外部真實強點
西安電子科技大學學報 2014年4期2014-07-11
- 一體化接收中匹配濾波的子帶處理算法*
達回波匹配濾波的子帶處理算法。該算法能夠通過子帶處理實現(xiàn)雷達回波匹配濾波，解決了雷達帶寬大于子帶帶寬時雷達回波匹配濾波的問題。從而使得雷達帶寬不受一體化接收中子帶頻率寬度的影響，能夠更有效地實現(xiàn)寬帶雷達與雷達對抗偵察一體化接收。1 基于信號重構(gòu)的一體化接收技術(shù)本文以文獻[10]和文獻[11]為基礎(chǔ)，設(shè)計了如圖1所示的雷達與雷達對抗偵察一體化接收結(jié)構(gòu)。首先利用均勻分析濾波器組將一體化接收機的中頻帶寬(監(jiān)視帶寬)均勻分解成若干子帶。由于雷達和雷達對抗接收機大多
現(xiàn)代防御技術(shù) 2014年1期2014-07-10
- 基于鄰域統(tǒng)計信息的紅外與可見光圖像融合
解后可以得到多個子帶。各個子帶反映圖像特征的側(cè)重點不同。通常低頻子帶集中了圖像的大部分能量，決定圖像的輪廓;高頻子帶含有豐富的邊緣和細節(jié)信息。因此，在基于多尺度分解的圖像融合中，應該根據(jù)低頻子帶和高頻子帶的特點采用不同的方法進行融合。因此本文在對系數(shù)鄰域統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，提出了針對不同子帶采用不同融合策略的紅外與可見光圖像融合方法。低頻子帶采用基于目標參數(shù)和場景參數(shù)的自適應加權(quán)融合規(guī)則;高頻子帶采用受鄰域統(tǒng)計信息調(diào)制的系數(shù)比較取大融合規(guī)則。本文把這種融合規(guī)
激光與紅外 2014年3期2014-06-25
- 基于非下采樣Contourlet變換的織物疵點檢測方法
并對分解后的低頻子帶和各高頻子帶系數(shù)直接進行處理從而將疵點與織物背景相分離的疵點檢測新方法。由于經(jīng)NSCT分解后低頻子帶系數(shù)分布較集中，疵點與織物背景對比度不明顯，故采用非線性增益函數(shù)對其進行增強變換;對于高頻子帶，由于子帶所含疵點信息量不同，故可挑選出疵點區(qū)域響應較強的子帶，然后利用均值與標準差對低頻子帶和選定的高頻子帶圖像分別進行閾值化處理，最后將處理結(jié)果融合與分割，得到二值化的織物疵點檢測結(jié)果圖像。1 非下采樣Contourlet變換Contourl
絲綢 2014年5期2014-05-11
- 主動聲吶子帶融合處理方法
10012）1 子帶融合處理方法提出現(xiàn)有的主動聲吶朝著寬帶方向發(fā)展，當前的趨勢是發(fā)射全部有效帶寬，目的是為了通過增加分辨率來抑制混響[1,2]，當聲吶帶寬增加到一定限度時，目標開始過分辨，聲吶性能隨帶寬增加而下降，當存在多徑時，因為多徑放大了目標過分辨率，使得帶寬限度減小。目標過分辨將導致能量分段，從而降低檢測概率，同時，大的帶寬改變了混響匹配濾波包絡(luò)的統(tǒng)計分布，從傳統(tǒng)假設(shè)的瑞利分布轉(zhuǎn)變?yōu)閲乐赝衔驳腒分布，將導致更高的虛警概率[1]?？梢岳铆h(huán)境知識和模型
聲學與電子工程 2014年1期2014-05-10
- 基于子帶陣列盲處理的空時干擾抑制*
［7－8］提出了子帶結(jié)構(gòu)的空時自適應處理，即子帶自適應陣列處理(SBAA)。SBAA 能夠進行高速并行處理，降低計算復雜度。但所用自適應算法大都需要信號的信息，這些信息通常通過發(fā)送訓練序列來實現(xiàn)，而發(fā)送訓練序列要降低傳輸速率，且當衛(wèi)星或者地面終端快速移動時，沒有足夠時間發(fā)送訓練序列，其收斂性和跟蹤能力難以應用于時變環(huán)境。為此，針對以上問題，本文分析了子帶自適應陣列處理方法的基本結(jié)構(gòu)及其性能，推導出了一種簡單的盲自適應算法，即指數(shù)型變步長線性約束恒模算法(E
電訊技術(shù) 2014年8期2014-03-18
- 一種非均勻動態(tài)子帶劃分OFDM自適應調(diào)制算法
，已有文獻對基于子帶劃分的自適應調(diào)制算法進行了研究［7-9］。該類算法將子載波劃分為子帶，對同一子帶中的子載波采用相同的比特和功率分配，但為了保證子帶劃分后的系統(tǒng)性能，對子帶劃分基本要求是子帶寬度不大于信道的相干帶寬。其中基于固定門限的簡單分塊加載算法（simple block loading algorithm，SBLA）是復雜度較低的子帶劃分算法之一［10］，該算法中子帶數(shù)不變，通過與預先設(shè)定的信噪比門限比較一次即能完成比特預分配，因此算法復雜度低、實
河北科技大學學報 2014年6期2014-03-11
- 降低子帶峰值能量檢測虛警的方法研究
10023）降低子帶峰值能量檢測虛警的方法研究樓萬翔 陳伏虎（第七一五研究所，杭州，310023）子帶峰值能量檢測算法是一種線性高分辨力寬/窄帶檢測方法，但該算法存在虛警高等問題。針對這一問題，提出了時間積分、峰值篩選和剔除噪聲孤點等方法來降低虛警率。計算機仿真及實驗數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，三種方法相結(jié)合使用能夠有效降低子帶峰值能量檢測算法的虛警，并提高顯示效果。能量檢測；子帶峰值；降低虛警艦艇輻射噪聲的功率譜由連續(xù)寬帶分量和在若干離散頻率上的窄帶分量構(gòu)成，對應
聲學與電子工程 2014年4期2014-03-10
- 基于小波的雙線性插值算法的改進
換，得到一級低頻子帶cA1和一級高頻子帶cH1(水平)、cV1(垂直)、cD1(對角)。(2)對一級高頻子帶 cH1、cV1、cD1分別進行雙線性插值，得到是其本身4倍大小的3個高頻子帶 cHI、cVI、cDI。(3)使用原圖像 F作為低頻子帶，cHI、cVI、cDI分別為水平、垂直、對角高頻子帶進行小波逆變換，得到放大后的圖像FI。這種算法類似于文獻［17］中提出的插值算法。1.3 實驗仿真結(jié)果及分析圖2和圖3為CDF9/7小波變換加雙線性插值后得到的超
電子科技 2013年4期2013-12-17
- 一種可區(qū)分內(nèi)容或水印篡改的圖像認證算法
rlet變換方向子帶中，較好地利用了方向子帶的紋理特性，滿足水印的不可見性和魯棒性要求。這些算法通過將提取的水印與原始水印相對比，能判斷該圖像是否發(fā)生了篡改，并對篡改區(qū)域進行定位，但不足之處在于它們僅能指出圖像的篡改位置，而不能區(qū)分是圖像內(nèi)容被篡改還是水印被篡改，或者兩者都被篡改。由于對圖像內(nèi)容的篡改會破壞原始圖像的使用價值，因此，認證算法必須檢測出此類篡改并精確定位，以確保認證的可靠與有效；而對水印的篡改一般不影響原始圖像的使用價值，這種僅水印被篡改的情
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2013年21期2013-11-10
- 一種基于子帶GSC的語音增強算法
文中將DFT調(diào)制子帶濾波器組同GSC相結(jié)合對語音信號進行子帶濾波，不僅可以降低運算量并且可以獲得更好的去噪效果。同時，算法將噪聲相關(guān)函數(shù)應用于Wiener后置濾波器，從而更加有效地去除了GSC輸出語音中殘留的噪聲。文中首先簡單介紹了麥克風陣列中廣泛采用的廣義旁瓣器（GSC）以及基于DFT調(diào)制子帶濾波器組，隨后對本文所提的語音增強算法作了較為詳細的敘述，最后以實驗數(shù)據(jù)對該算法進行測試，并得出結(jié)論。1 子帶濾波器圖1 所示為子帶濾波器組的結(jié)構(gòu)框圖，Hk（z）=
電子設(shè)計工程 2013年5期2013-09-19
- 雷達高分辨距離像子帶融合識別算法
RRP各個頻段的子帶距離像均含有目標信息，可以作為特征而用于目標識別。在實際應用中，進一步考慮到，如果只對回波取某個頻段的子帶距離像進行識別，而直接忽略其它頻段的信息，必定會造成回波中的目標信息沒有被完全利用。因此本文提出首先對目標回波進行子帶劃分，分別進行預處理獲得距離像，再采用特征融合算法進行識別。由于該方法充分利用了回波信息，因而能獲得更好的識別性能。1 子帶距離像目標識別假設(shè)原始數(shù)據(jù)的頻域數(shù)據(jù)為 X=[x（1），x（2），…，x（N）]T，N為距離
電子設(shè)計工程 2013年18期2013-08-20
- 基于集員濾波的選擇權(quán)更新子帶有源噪聲控制
濾波的選擇權(quán)更新子帶有源噪聲控制王海燕，劉慶華桂林電子科技大學 信息與通信學院，廣西 桂林 5410041 引言有源噪聲控制（ANC）利用聲波疊加原理[1]，通過次級聲源產(chǎn)生一個與初級噪聲幅度相同相位相反的聲波，從而達到消減噪聲的目的。Widrow等人[2]提出的濾波-XLMS算法（FXLMS）在有源噪聲控制中用得最為廣泛，它是考慮到誤差通道的影響而對LMS算法的推廣，這兩種算法都是在均方誤差準則下得到，因此算法收斂速度慢，對寬帶噪聲降噪效果差。為此人們根
計算機工程與應用 2013年23期2013-07-22
- 基于能量的自適應小波變換圖像壓縮算法
確率，并根據(jù)低頻子帶的擾動性大小，來對低頻子帶進行量化處理，而高頻子帶則是利用邊緣檢測算法的高效性，來提取高頻子帶中的有效信號，進而保證圖像壓縮的高效性與準確性。實驗結(jié)果表明，文章算法的仿真結(jié)果與預期目標相符，有效證明了算法的可行性。壓縮算法；能量分布；自適應小波變換；邊緣檢測1 引 言隨著數(shù)字圖像的推廣，圖像的處理技術(shù)被運用到生活的各方各面，但伴隨著所采集的圖像分辨率與數(shù)據(jù)越來越大，使得對紅外圖像數(shù)據(jù)傳輸與存儲過程中進行壓縮處理顯得非常必要。為了能夠在有
激光與紅外 2013年11期2013-06-07
- 基于非下采樣Contourlet 變換和稀疏表示的紅外與可見光圖像融合方法
變換得到圖像低頻子帶系數(shù)近似為零項十分有限，即不能稀疏地表示圖像的低頻信息。若直接對其融合，不利于提取源圖像的特征。考慮到低頻子帶包含了圖像的主要能量，在很大程度上決定了融合結(jié)果的質(zhì)量，所以希望通過提高低頻子帶系數(shù)的稀疏度，以得到更優(yōu)的融合結(jié)果。本文提出一種基于NSCT 和稀疏表示的紅外與可見光圖像融合方法。利用NSCT 有效捕捉源圖像低頻子帶與高頻方向子帶的信息。根據(jù)稀疏表示理論對低頻子帶系數(shù)稀疏地表示，再在其基礎(chǔ)上提取共有和特有系數(shù)，加以融合，以顯著提
兵工學報 2013年7期2013-02-28
- 基于ROI的圖像壓縮算法研究
OI小波變換低頻子帶采用無損編碼的方法，而對ROI高頻子帶及非ROI小波變換子帶采用改進的SPIHT壓縮編碼算法。在保證了圖像所含信息量的同時，增加了圖像的壓縮編碼效率。小波變換；ROI；圖像壓縮；改進的SPIHT引言隨著人眼視覺系統(tǒng)及交互式技術(shù)的發(fā)展，圖像壓縮技術(shù)成為重點研究課題，特別是在一些監(jiān)控系統(tǒng)、遠程醫(yī)療服務的實時交互式需求系統(tǒng)中，要充分考慮圖像傳輸速度，以滿足圖像的實時性，這就使得一些算法以犧牲圖像的質(zhì)量為代價，減少了圖像整體所含信息量。針對此問
天津職業(yè)院校聯(lián)合學報 2012年8期2012-09-15
- 基于集員濾波的魚雷聲納子帶自適應濾波算法
包括變換域算法和子帶算法兩大類，其基本思想是將輸入信號變到變換域或者分成子帶信號后，通過調(diào)整每個頻帶的信號功率(或者說是調(diào)整對應頻帶的步長)的方法達到白化輸入信號的目的，從而增大步長取值范圍。直接變換自適應濾波的典型算法有DCT-LMS 算法、DFT-LMS 算法等。解決長沖激響應濾波器問題的另一種方法是子帶自適應濾波，它將輸入信號和期望信號分別在子帶空間分解，將信號能量盡量集中在主瓣內(nèi)，通過精確的子帶功率估計加快收斂速度。S.Miyagi 等［4］通過仿
兵器裝備工程學報 2012年5期2012-07-02
- 一種改進的嵌入式零樹小波編碼方法
小波系數(shù)在同方向子帶中的相似性，利用一種稱為小波樹的樹形結(jié)構(gòu)來組織小波系數(shù)，使其能去除頻域和空間域中的相關(guān)性［3］。接著Shapiro 結(jié)合比特平面編碼方法設(shè)計了一種更好的零樹編碼方法—嵌入式零樹小波編碼( EZW)方法［4］，Shaprio 提出的嵌入式零樹小波算法，它有效地利用了小波系數(shù)的特性，實現(xiàn)了圖像的可分級編碼。但也存在算法時間長和空間復雜度過高的缺點。1 嵌入式零樹小波編碼1.1 嵌入式編碼嵌入式編碼即編碼器把待編碼的比特流按照重要性的不同進行
兵器裝備工程學報 2012年4期2012-07-02
- 一種子帶分頻段信道估計算法?
10041）一種子帶分頻段信道估計算法?王明，萬堅（盲信號處理重點實驗室，成都610041）針對當前高速率通信中信道階數(shù)很長導致信道估計和均衡困難的問題，利用子帶濾波器組近似完全重構(gòu)的特點，提出一種在子帶內(nèi)進行分頻段信道估計、在全頻帶綜合信道參數(shù)的估計方法。該方法較全頻帶信道估計收斂速度快，收斂誤差小，能很好適應惡劣的信道情況。雖然總的計算量大于全頻帶信道估計，但由于采用并行計算，所以能大大減少運算時間。仿真試驗表明，在重構(gòu)誤差足夠小的情況下，子帶數(shù)目越多
電訊技術(shù) 2012年3期2012-04-02
- 音頻帶寬擴展技術(shù)分析與展望?
頻相關(guān)參數(shù)、高頻子帶諧波／噪聲屬性和高頻能量包絡(luò)等邊信息進行編碼，解碼器則根據(jù)低頻信息和隱含高頻信息的邊信息來恢復高頻信息；而在盲目式高頻重建法中，編碼器不提取任何隱含高頻信息的參數(shù)，解碼器直接用低頻信息來恢復高頻信息。本文將分別介紹音頻帶寬擴展的非盲目式和盲目式高頻重建方法的基本原理，對相關(guān)技術(shù)進行分析，最后得出結(jié)論。2 非盲目式高頻重建方法目前，非盲目式高頻重建法主要包括頻帶復制（Spectral Band Replication，SBR）法［3－6］
電訊技術(shù) 2011年2期2011-04-02
- 基于子帶模式的AMC技術(shù)算法分析
每個分組作為一個子帶（subband），每個子帶中的子載波采用相同的調(diào)制編碼方案，不同子帶獨立選擇調(diào)制編碼方案，事實上這是對上述兩種情況的折衷。1 子載波分組子載波分組可以分為動態(tài)分組和靜態(tài)分組兩種。動態(tài)分組是根據(jù)每次傳輸各個OFDM子載波的信道狀況，實時調(diào)整分組的大小和所包含的子載波。動態(tài)分組對子載波的分組相對精確，但這種方法要求同時傳輸每次分組的信息，如果不能保證分組信息量小于單獨子載波調(diào)制方式的信息量，那分組將失去意義。靜態(tài)分組是根據(jù)系統(tǒng)的情況和具體
制造業(yè)自動化 2011年4期2011-02-09
- OFDM系統(tǒng)中自適應調(diào)制和功率分配方案
獻[2]提出一種子帶選擇方法;文獻[3]在文獻[2]的基礎(chǔ)上改進了子帶的選擇方法準則,并獲得了相對較好的系統(tǒng)頻譜利用率。文獻[4]運用基于子帶的對偶分解方法求解OFDM系統(tǒng)的資源分配問題,但沒有充分利用分解方法所隱含的分布式結(jié)構(gòu)的優(yōu)點,并且具有較大的反饋開銷。文獻[5]基于不等錯誤保護建立了一種最小功率AM-OFDM系統(tǒng),該系統(tǒng)實現(xiàn)了最小發(fā)射功率,但是對于功率一定的系統(tǒng),該方法不能達到最優(yōu)的頻譜效率。下面根據(jù)目標誤比特率的要求,分析了子帶信噪比和子帶調(diào)制方
無線電工程 2010年11期2010-09-26
- 基于能量加權(quán)的子帶雜交＊法在掌紋識別中的應用
)基于能量加權(quán)的子帶雜交＊法在掌紋識別中的應用王莉莉1,陳曉華2,李春芝2(1.湖州市華數(shù)數(shù)字電視有限公司浙江湖州313000;2.湖州師范學院信息工程學院,浙江湖州313000)在掌紋采集過程中,由于受光照噪聲的影響,以及手掌的弓形常常給掌紋采集帶來噪聲.基于此,提出小波變換子帶雜交的一種新穎掌紋識別算法.該算法綜合考慮小波同層各子帶及相鄰層子帶分解系數(shù)的噪聲特點,采用基于掌紋圖像空間能量加權(quán),再由二維主元分析(Two-dimensional Princ
湖州師范學院學報 2010年2期2010-09-13
- 基于雙窗口小波-Contourlet變換的圖像融合算法
數(shù)的特征值：低頻子帶采用區(qū)域能量法和高頻子帶采用區(qū)域方差法，分別比較雙窗口下的高頻子帶和低頻子帶的系數(shù)特征值，比較的結(jié)果作為得到融合系數(shù)選擇的依據(jù)，最后采用逆小波-Contourlet變換得到融合圖像。仿真實驗證實，在特征類型選擇一致的情況下，該方法的融合性能優(yōu)于小波變換法和Contourlet變換法，融合圖像質(zhì)量較好。小波變換；contourlet變換；圖像融合；雙窗口1 引言由于小波變換在高維的情況下并不能充分利用圖像本身特有的幾何特征，并不是最優(yōu)的和
梧州學院學報 2010年3期2010-08-29
- 子帶仿射投影及子帶雙端檢測算法的回聲消除系統(tǒng)
致的問題，產(chǎn)生了子帶自適應濾波算法。最初的一類子帶濾波算法普遍采用的結(jié)構(gòu)是：將信號通過分析濾波器組分解成子帶信號，再將對應子帶內(nèi)的信號降采樣，然后以低速率用子帶濾波器進行濾波。但是，信號經(jīng)過降采樣之后，建模出來的濾波器與理想的結(jié)果有較大出入。進一步的，由于分析濾波器的阻帶衰減不理想，必將導致相鄰子帶間出現(xiàn)混疊，從而又不得不引入互濾波器[2-4]以描述相鄰子帶間輸入信號和期望信號之間的關(guān)系，以降低估計誤差，這樣做增加了結(jié)構(gòu)復雜性。有另一類子帶自適應濾波算法，
通信技術(shù) 2010年3期2010-08-06
- WBCT變換的SPIHT圖像壓縮算法的改進
尺度、不同頻率的子帶中),這使得研制開發(fā)新型圖像編碼方案成為可能[3-4].Eslamihe等以Contourlet變換為基礎(chǔ),相繼提出了Contourlet域圖像壓縮編碼方法[5-6],但因其未考慮Contourlet變換自身冗余及低頻子帶的特性等問題,影響了壓縮編碼效果.然而,傳統(tǒng)的WBCT算法沒有考慮低頻子帶與高頻子帶的關(guān)系,沒有在低頻子帶與高頻子帶之間建立樹的關(guān)系,這必然影響編碼質(zhì)量.并且傳統(tǒng)的方法需要對變換后的系數(shù)進行位置的調(diào)整,增加了算法的復雜
哈爾濱工程大學學報 2010年11期2010-03-23
- 小波變換在ADSP-BF533上的算法設(shè)計及實現(xiàn)
[n]轉(zhuǎn)換為兩個子帶序列y0[n]和y1[n].前一個是低通子帶，并且其構(gòu)造可以理解為低通濾波，其后為子采樣.y1[n]則是高通子帶，相當于高通濾波，并跟隨子采樣.這兩個子帶序列中包含有與x[n]相同數(shù)目的樣本[4].y[n]的獲得可以通過將低通和高通子帶樣本交織獲得，其關(guān)系如式(1)所示：y[2n]=y0[n]，y[2n+1]=y1[n](1)單個的“DWT”首先對一個二維序列(圖像分量)x[n]的列獨立地進行子帶變換，然后再對行進行子帶變換，產(chǎn)生4個子
陜西科技大學學報 2010年3期2010-02-23