国家自然科学基金(60072043)
- 作品数：22 被引量：505H指数：9
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- 相关机构：西安电子科技大学清华大学西安石油大学更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的近场源三维参数联合估计算法被引量：10
- 2003年
- 本文研究近场源距离、频率和到达角(DOA)三维参数的联合估计问题,并提出一种计算有效的新算法。该算法利用特征值及相应的特征矢量估计信号参数,不需要谱峰搜索且各参数自动配对。此外,新算法使用四阶累积量,因此适用于任意的加性高斯噪声环境。计算机仿真证实了所提算法的有效性。
- 陈建峰张贤达
- 关键词：阵列信号处理DOA估计频率估计四阶累积量
- 基于奇异值分解的超定盲信号分离被引量：24
- 2004年
- 该文研究超定盲信号分离,即观测信号个数不少于源信号个数情况下的盲信号分离问题。作者 从分离矩阵的奇异值分解出发,首先提出一种基于独立分量分析的超定盲信号分离代价函数,接着推导了一 般梯度学习算法。此后,借助于相对梯度的概念,证明超定盲信号分离与通常的完备盲信号分离具有相同形 式的自然梯度算法。仿真试验验证了算法的有效性。
- 朱孝龙张贤达
- 关键词：奇异值分解独立分量分析自然梯度
- 模糊子集及规则的合并算法研究被引量：1
- 2003年
- 在应用模糊系统时,常常会遇到的一个问题就是系统中可能存在冗余的模糊子集和模糊规则。一方面增加了系统复杂性,浪费了计算能力,另一方面也给使用自然语言来描述系统造成了困难。本文针对TS模糊系统提出一种模糊子集和模糊规则的合并算法。使用该算法能有效地减少模糊子集和模糊规则的数目,进而减小了系统的复杂性,提高系统的可描述性。数字仿真结果证明了本文所述算法的有效性.
- 於东军赵海涛杨静宇
- 关键词：模糊子集模糊规则模糊系统
- 模糊推理最大熵图像恢复算法被引量：1
- 2009年
- 与线性恢复算法相比,基于最大熵的图像恢复算法具有更好的图像恢复效果,但其收敛速度较慢。为了提高最大熵图像恢复算法的收敛速度,首先给出了算法的非周期反卷积模型,然后采用模糊推理系统在线确定算法的迭代步长。由于采用了可变步长,因此极大地提高了算法的收敛速度。仿真实验表明提出的算法收敛速度快,图像恢复效果好。
- 杨以琴张伟涛楼顺天
- 关键词：最大熵图像恢复模糊推理系统
- 基于独立矢量基的波达方向估计被引量：5
- 2002年
- 独立分量分析可从线性混合的信号中分离出彼此独立的信号源,也就是利用独立矢量基对混合的信号进行分离,这种方法在一定条件下与盲信源分离等价。该文利用通过非线性最小均方准则获得的独立矢量基,并且根据其所具有的特性,将其应用于均匀线阵的信号波达方向估计。
- 李小军张贤达保铮
- 关键词：盲源分离独立分量分析波达方向信号分析
- 色噪声环境下的快速DOA估计算法被引量：5
- 2003年
- 提出了一种色噪声环境下的DOA估计新算法.该算法通过协方差矩阵差法进行预处理,克服了色噪声对空间谱估计的影响.由于不需对变换后的数据矩阵进行特征分解,所以该方法具有计算量小的优点.计算机仿真结果证实了这一算法的有效性.
- 陈建锋吴云韬张贤达
- 关键词：色噪声DOA阵列信号处理空间谱估计
- 基于估计概率密度函数的独立分量分析方法被引量：4
- 2005年
- 基于最优估计函数,给出了一种估计得分函数的方法.通过使用高斯混合模型,给出了估计信号概率密度的EM算法和进行独立分量分析优化的梯度算法.为了提高算法的精度和稳定度,发展了迭代估计概率密度的方法,该方法可以针对超、亚混合信号进行分离.
- 李小军楼顺天张贤达
- 关键词：独立分量分析梯度下降法高斯混合模型
- 一种改进的非负限定性支持域算法被引量：1
- 2007年
- 引入单调平滑的对数函数,对原代价函数取以e为底的对数进行复合,提出了一种改进的非负限定性支持域算法.从代价函数的梯度入手推导出共轭梯度算法,其搜索方向保持不变而搜索步长变小,使滤波系数更加逼近于点扩展函数逆算子,从而使估计图像与原始图像更加接近.对文字模糊图像的仿真结果表明,与原始算法相比,改进算法的均方误差曲线收敛性及稳定性更好,提高了恢复图像的信噪比.
- 刘宁楼顺天
- 关键词：对数函数
- 基于分阶段学习的盲信号分离被引量：81
- 2002年
- 首先定义了描述信号分离状态的信号相依性测度,并利用此测度将传统算法中的学习速率参数推广至二维矩阵,从而提出了一种基于分阶段学习的盲信号分离算法,即整个信号分离过程被分成三个阶段进行:初始阶段、捕捉阶段和跟踪阶段,每个阶段的学习速率由信号的分离程度自适应选取.理论分析表明,该算法满足等变化性和分离矩阵的非奇异性条件.仿真结果证实,新算法具有比使用固定和其他自适应学习速率的算法更快的收敛速度、更好的稳态性能和更高的数值稳定性.
- 朱孝龙保铮张贤达
- 关键词：盲信号分离独立分量分析神经计算自适应学习信号处理
- 盲信号分离中基于四阶累积量的源信号个数估计被引量：4
- 2007年
- 研究了盲信号分离中源信号个数小于观测信号个数情况下源信号个数的估计方法.分别就带噪声和不带噪声两种情形进行了研究.对不带噪声的情形,给出源信号个数的以概率1正确的估计.对带噪声情形,通过构造适当的四阶累积量矩阵,将源信号个数的估计问题转化成为四阶累积量矩阵有效秩的估计问题,利用矩阵的SVD分解方法给出了源信号个数的估计.最后,利用计算机仿真将本文提出的估计方法与已有的估计方法进行了比较,并对实验结果进行了分析.
- 金海红冶继民
- 关键词：盲信号分离SVD分解
