稳态噪声背景下加权Myriad滤波的遗传算法实现

该文利用遗传算法具有全局最优搜索的特点,同时,考虑到运算复杂度问题,提出了用十进制代替传统的二进制进行算子操作的遗传算法,来获得加权Myriad滤波器输出。另外,针对在原自适应权值训练算法中权值处于稳定区后波动仍较大的问题,分析了波动存在的原因并对其进行了改进.仿真结果表明,该方法在较多极值点的情况下,所有染色体均可快速收敛至全局极值点,并且改进后权值估计可使滤波效果有明显改善。

脉冲噪声下基于Myriad滤波及分形盒维数的频谱感知

为了实现脉冲噪声背景下频谱感知,提出基于Myriad滤波及分形盒维数的频谱感知方法。Alpha稳定分布噪声影响信号的分形盒维数值。由于Myriad滤波可以抑制Alpha稳定噪声,所以先对接收信号Myriad滤波,再计算其分形盒维数值作为检验统计量。仿真结果表明,该方法在Alpha稳定分布噪声下具有良好的频谱感知性能。

自适应加权FIR-Myriad混合滤波算法

针对FIR滤波器滤除脉冲噪声以及加权Myriad滤波器滤除高斯噪声的不足,提出基于FIR滤波器和加权WMy滤波器有效组合的一类新的非线性滤波器FIR-WMyH滤波器。利用神经网络中的反向传播算法,在均方误差准则下,推导了一个基于统计梯度的自适应算法。基于稳定α分布脉冲噪声模型下的仿真结果说明了该算法的良好的性能。

一种基于混合遗传算法的加权Myriad滤波器

本文提出了一种直接采用浮点操作的混合遗传算法 ,分析了该算法的特点 ,并将其用于实现加权Myri ad滤波器 ,即采用混合遗传算法得到加权Myriad滤波器的权值估计及其滤波输出 .比较仿真结果表明 ,由于混合遗传算法的所有染色体均可快速收敛至全局最优点 。

一种Myriad滤波器中线性度参数的计算方法

以最小渐进方差准则为基础,分析了SαS分布模型参数对Myriad滤波器线性度参数的影响,推导了SαS分布模型参数α与Myriad滤波器的线性度参数K之间的关系曲线,提出了一种线性度参数K的计算表达式,并与传统的经验公式和实际数据进行了比较。结果表明:相对于传统计算方法而言,所提出的公式对实际数据的逼近效果更好、形式更为简洁,具有较强的实用性。

加权Myriad滤波器的研究

为了克服在图像处理领域常用的线性滤波器的不足,非线性滤波器就成了非常有意义的一个研究方向。Myriad算法是基于稳定模型的一种非线性滤波算法,它能够充分利用稳定分布的多种模式来进行非线性信号加权处理。Myriad滤波作为一种图像滤波算法,和常用的中值滤波相比,其优势在于不仅能够有效地滤除盐椒噪声,还能够使细节部分保持得更好。本文提出了中心加权Myriad滤波器和自适应加权Myriad滤波器,通过对参数K的调节,平衡在窗口中去除噪声和保持图像细节之间的矛盾,而所加权重也能够根据图像自适应变化。

基于Myriad预处理和分形盒维数的信号检测方法

随着信道环境的日益复杂化,实际应用中遇到了很多非高斯噪声信号,此类过程具有显著的脉冲特性,其统计特性严重偏离高斯分布,传统的通信信号检测方法不再适用。为此,重点研究了在Alpha稳定分布噪声背景下的通信信号检测方法。首先,介绍了Alpha稳定分布的基本理论。其次,分析并验证了在Alpha稳定分布噪声背景下,传统信号检测方法失效的原因。最后,提出了分形盒维数的概念,针对Myriad滤波预处理后的信号,基于分形盒维数实现了通信信号的检测,仿真结果表明,此方法在Alpha稳定分布噪声背景下能够有效地实现信号的检测,具有良好的性能。

快速Myriad滤波方法的混凝土坝动力响应信号去噪研究

环境激励下混凝土坝动力响应信号具有明显的非线性特征,常规的信号去噪方法不能适用于非线性信号的去噪.本文研究了快速Myriad滤波方法对环境激励下混凝土坝动力响应信号的去噪,讨论了一种对Myriad滤波器中线性度参数进行优选的新方法.仿真信号的去噪测试分析验证了本文对线性度参数优选方法的合理性.本文最后将快速Myriad滤波方法应用于对振动台上采集到的混凝土坝动力响应模拟信号的去噪处理,取得了较好的去噪效果.

超低频遥控系统的噪声建模与抑制

超低频遥控系统受大气噪声干扰严重,传统的匹配滤波器性能退化明显,为提高超低频遥控系统的可靠性,研究了系统中的噪声建模与抑制技术。通过对实测数据的分析验证了采用对称α稳定(SαS)分布拟合信道噪声的可行性,从分布模型出发,通过仿真研究了Myriad滤波器、局部最优检测器和削波器对超低频大气噪声的抑制效果。结果表明:SαS分布可以作为超低大气噪声的幅度概率分布模型;Myriad滤波器能够以较低的计算复杂度实现对超低频大气噪声的有效抑制。

大容量余热锅炉汽包水位的建模分析

为建立大容量余热锅炉(HRSG)水位控制仿真模型,需准确测量汽包各点的水位.但现场测得的HRSG水位信号包含有由不确定因素产生的噪声成分,具有脉动特性.采用Hilbert-Huang变换(HHT)时-频分析方法对水位信号进行频带识别,引入高斯模型来表征水位噪声,并设计了低通权值Myriad滤波器对水位信号进行非线性滤波.现场实验数据分析表明:这一水位信号分析方法是合理的,可有效降低各点水位信号波动的差异,从而提取到真实的水位信号.

Alpha稳定分布噪声下改进的频域预滤波方法

针对α稳定分布噪声和谐波信号在频域均表现为异常值这一特性,提出了一种新的频域预滤波估计方法。通过分数低阶共变将信号转换到频域,在频域利用自适应加权Myriad滤波器滤除尖锐脉冲,提取稳定分布噪声的共变谱,将稳定分布有色噪声转化为稳定白噪声,然后利用基于分数阶共变的Music方法估计信号的共变谱。仿真结果表明,在不需要知道稳定噪声任何统计特性的情况下,该方法在1<α<2的非线性度量空间,该算法取得了理想的效果。

基于空间相关的地震前兆数据库的信息提取与数据更新方法

针对当前提取地震前兆数据易受到噪声干扰,且数据库中数据更新速度较慢的问题,提出基于空间相关的地震前兆数据库信息提取与数据更新方法。利用快速Myriad滤波器,引入滑动窗,选择窗口数据参与到计算中,将计算结果当作目前窗口滤波输出值,实现数据滤波,由此实现信息提取的去噪处理。依据初步滤波结果,将当前数据作为中心,并确定空间窗,在横向上进行相关数据统计。针对空间窗中各数据选取滑动时窗,并对其中的数据进行S变换,利用指数拟合的数据传输能力参数,获取缺失数据的填充修复参数。引入曲面加权函数对填充修复参数进行平滑,根据平滑之后的填充修复参数对S变换数据进行更新,实现空间相关下地震前兆数据库的数据更新。实验结果表明,所提方法的数据信噪比较高,数据更新时间较短。

Alpha稳定分布下基于RHMy滤波的MQAM信号码元速率估计方法

针对Alpha稳定分布噪声环境下,传统的MQAM信号码元速率估计方法性能恶化甚至完全失效的问题,本文结合了改进的M-filter类与小波变换法的优点,提出一种基于递归混合Myriad滤波(Recursive Hybrid Myriad filter,RHMy)的高阶消失矩二次小波变换法对MQAM信号进行码元速率估计。首先采用RHMy滤波充分抑制噪声中的脉冲成分,再采用高阶消失矩小波估计码元速率。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声环境中,相比于多尺度Haar小波变换法、分数低阶循环谱法与基于加权Myriad滤波(Weighted Myriad filter,WMy)的小波变换法,该方法有效的提高了低广义信噪比下的估计精度,在不同的脉冲噪声条件下具有较好的鲁棒性。

非高斯信道下的非线性空时多用户检测器

为了减轻冲激噪声和多径干扰的影响,本文提出了一种基于DS-CDMA同步信道的空时非线性接收机。该接收机联合了线性解相关器和带有基于相关匹配M yriad非线性滤波器的非线性前端的天线阵列。将这种M yriad滤波器合并在一起以消除冲激噪声和阻止其进入系统。所提出的检测器采用了一种结构来估计冲激噪声系数和修正非线性滤波器系数。仿真结果表明,这种空时接收机在空时领域的非线性信号处理方面具有很好的性能。