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基于矩阵特征值分解的盲SIMO信道识别算法: 2006年; 论文提出了一种有效的基于矩阵特征值分解的多路信道盲辨识算法。与基于预测误差盲辨识方法不同,新的算法不要求输入信号独立同分布,甚至输入信号可以是非平稳的。与最小均方盲辨识算法相比,这种新算法对信道时延阶数估计有更好的鲁棒性。最后实验演示了新算法的有效性。; 易清明石敏; 关键词：盲信道识别特征值分解

基于稀疏元分析的欠定混叠自适应盲分离方法被引量：11: 2007年; 传统盲分离理论假设源信号相互独立,通常采用独立元分析方法等实现盲分离,无法解决实际应用中出现的欠定混叠、相关源信号混叠等挑战性盲分离问题.稀疏元分析是国际上最近出现的一个新的研究热点,稀疏元分析盲分离方法具有实现欠定混叠盲分离和相关源信号混叠盲分离的能力,因而为广大研究人员所关注.但到目前为止,对于稀疏元分析的研究还很不成熟,特别是非常欠缺有效的算法.仅有的少数几个算法仍然面临许多问题,比如:基于Lewicki和Sejnowski(2000)所给Lewicki-Sejnowski自然梯度的稀疏元分析方法,是目前讨论欠定混叠盲分离的一种有效自适应算法,它较通常的K-均值聚类法有更多的优势.但Lewicki-Sejnowski自然梯度只是一种近似表示,缺乏严格的理论依据.由稀疏元分析代价函数出发,基于矩阵理论以及文中所建立的一个新的数学公式,从理论上导出了一个新的且严格的自然梯度,从而为这类稀疏元分析方法提供了严格的理论基础.在此基础上,给出了稀疏信号欠定混叠的新自适应盲分离算法.该方法具有实现欠定混叠和相关源混叠盲分离的能力(见仿真1).仿真结果表明,所给的新自然梯度比Lewicki-Sejnowski自然梯度更为稳定可靠,同时算法具有较好的抗噪性.; 谢胜利何昭水傅予力; 关键词：盲分离独立元分析自然梯度

一种低MSE的QAM信号盲均衡算法: 2008年; 文章提出了一种新的以CMA算法为基础的QAM信号盲均衡算法。仿真试验表明,该方法比已有的MCMA和MMA方法具有更快的收敛速度和更好的收敛效果。; 邓安安李荣华; 关键词：QAM CMA算法盲信道均衡

稀疏信号的参数分析被引量：5: 2006年; 对于服从广义高斯分布(Generalized Gaussian distribution,GGD)的稀疏信号进行了参数分析.首先给出了广义高斯分布信号的一些性质,通过对信号等高线的分析,导出了计算稀疏性参数的公式,通过该公式的计算可以得到,对Laplace信号稀疏性参数为1,对Gauss信号为2.参照Laplace信号和Gauss信号,对于给定的服从广义高斯分布的信号,通过稀疏度量的计算可以直观地知道它究竟多么稀疏.实例表明只有当信号充分稀疏时才能通过稀疏表示方法实现欠定盲源分离.; 傅予力谢胜利何昭水; 关键词：广义高斯分布盲源分离独立元分析散点图

一种基于改进罚函数的盲分离算法被引量：1: 2006年; 文章通过对Hyvarinen-Oja算法的理论分析与仿真比较,提出了一种改进的罚函数实时线性混叠信号盲分离算法。该算法不仅从理论上导出了罚函数的选取方法,而且也大大加快了算法的收敛速度,避免了目前纯罚函数方法可能带来的病态问题。最后进行仿真,结果表明该算法不仅具有很好的分离效果,而且分离时间较Hyvarinen-Oja算法缩短了30%。; 傅予力谢胜利; 关键词：盲分离盲提取

基于DCT域的高压缩图像去块效应算法被引量：5: 2006年; 块离散余弦变换(B lock D iscrete Cosine Transform)的主要缺点是在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量.为了尽量消除块效应并保护图像的边缘信息提出了一种基于DCT域的块效应消除算法.该算法充分利用了人类视觉系统(Hum an V isual System)特性,建立了块效应模型并给出一个简便的检测边缘标准,对于平滑区,对影响块效应的参数进行修正,然后用线性函数块代替阶跃函数块去除块效应,最后再对更新块和纹理区在DCT域中进行后滤波.仿真结果验证了本文算法的有效性.; 谢胜利石敏; 关键词：人类视觉系统

MANET中基于位置路由算法综述: 2006年; 基于位置路由算法的基本思想是基于节点的位置信息来选择下一跳,将包向目的节点的方向上进行转发。由于不必维护明确的路由,基于位置的路由协议即使在网络高度动态的情况下也具有很好的扩展性。这是在拓扑经常变化的MANET网络中的一个主要优点。文章对基于包的目的节点的地理位置做出路由决定的算法进行了总结,并对这这些方法进行了定性的比较。; 曹英烈谢胜利杨卫军; 关键词：移动AD HOC网络贪婪转发

信号的稀疏性分析被引量：18: 2006年; 在工程应用中,许多信号统计上都服从或者近似服从广义Gaussian分布(GGD：General- ized Gaussian Distribution)．着重讨论了广义Gaussian信号的稀疏性问题．首先,针对广义Gaussian信号,推导出了反映信号稀疏性的数学公式．按照这个公式,Laplacian信号的度量值为1,Gaussian信号度量值为2．通过计算信号的度量值,并将其与Laplacian信号和Gaussian信号的度量值进行比较,可以很直观地知道该信号的稀疏程度．同时,给出了一些稀疏盲分离实例．仿真结果表明：(1)在源信号极其稀疏的情况下,比如稀疏性度量值只有0．083(仿真1),借助稀疏性能够很好地实现欠定盲分离(UBSS：Undetermined Blind Source Separation)；(2)当观测信号数目比较少的情况下,如仅有3个观测信号,只有当源信号比Laplacian信号更为稀疏时,如稀疏度量值为0．7012(仿真2),对于欠定盲信号分离问题,才可能取得较好的盲分离效果．; 何昭水谢胜利傅予力; 关键词：独立元分析盲分离

基于马尔可夫随机场最大后验估计的去块效应方法被引量：4: 2006年; 基于块离散余弦变换(BDCT)是国际上大多数图像、视频压缩标准的核心部分,它的主要缺点是在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。文章提出了一种新的基于马尔可夫随机场最大后验估计(MRF-MAP)的块效应消除算法,目的是实现在尽量消除块效应的同时充分地保护图像的边缘信息。文中通过线性回归,给出了设置MRF算法中的Huber函数阈值的数学公式,由该公式得到的阈值可以在保护图像边缘和提高图像质量之间有较好的折中。仿真结果验证了该文算法的有效性。; 易清明石敏; 关键词：块效应小波变换马尔可夫随机场最大后验估计

基于平面聚类算法的欠定混叠盲信号分离被引量：9: 2007年; 基于平面聚类的方法,对具有3个观测信号的欠定盲分离问题进行了探讨,该方法不再要求源信号是充分稀疏的,即源信号在同一时刻不只有一个起主导作用.先通过转化将平面聚类化为法线聚类,然后通过寻找由法线聚类所确定的平面族之交线识别出混叠矩阵,为Georgiev(2005)提出的最新理论提供了相应分离算法的有效途径.仿真结果表明所给方法在估计混叠矩阵时的准确性以及源信号的良好恢复能力.; 谢胜利谭北海傅予力

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