基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类

遥感岩性分类相较于普通土地利用分类难度更大,其形状或者规模上都不具有特别明显的规律可循,且在边缘的过渡上也存在模糊性,对于常用的监督分类方法在岩性分类中效果都不甚理想。利用ASTER多光谱数据,总结出一套基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类技术流程,在ASTER数据最小噪声分量变换的基础上,通过二维散点图几何顶点提取岩性分类样本,利用光谱角技术对西藏日土地区弗野铁矿范围内的岩性进行分类,并通过中值滤波的方法对分类结果进行后处理。结果表明,分类结果与实际岩性有很好的一致性,总体分类精度达到83.33%。

精密时钟噪声的按噪声分量分解与白噪声中f^(-1)随机过程的最优估计

对于任何精密时钟来说，其五种噪声分量的幂律谱系数不存在固定的比例关系，因而在对精密时钟进行最优综合时需要对其噪声进行按噪声分量分解。通过探讨白噪声中f-1随机过程的最优估计，提出了一种分层次地对精密时钟噪声进行按噪声分量分解的方法。

含确定性分量和随机噪声分量的宽频带信号分解方法

可再生能源发电、储能、电动汽车等基于电力电子变流器的并网设备快速增加导致配电网信号日趋复杂。将电力系统宽频带信号分为确定性分量和随机噪声分量,建立了电力系统宽频带信号模型,并基于此模型提出了一种宽频带信号分解方案。首先,应用鲁棒局部回归平滑滤波方法提取并过滤随机噪声分量;提出了基于均值和标准差估计的自适应阈值确定方法,用于分解随机噪声分量。然后,提出了基于间谐波子群频谱的自适应阈值确定方法,用于提取间谐波分量。最后,用无限脉冲响应滤波器组将确定性分量分解为独立的子信号,并基于泰勒傅里叶变换估计确定性分量的频率和相量,实现确定性信号的分解。仿真验证了所提方案能在低信噪比、系统频率动态变化等情况下实现间谐波分量的自适应捕获和宽频带信号的高精度分解并应用所提分解方案分析了实测电压信号。

DS-CDMA中基于噪声独立分量分析的多用户检测

针对独立分量分析算法忽略噪声这一缺点,将基于噪声模型的噪声独立分量分析引入,并进行分析,得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法。并与基于无噪模型的独立分量分析算法的多用户检测性能进行仿真比较,结果表明本文引入的方法检测性能更优。

基于噪声独立分量分析的多用户检测

针对独立分量分析算法忽略噪声这一缺点,引入基于噪声模型的噪声独立分量分析,得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法.并与基于无噪模型的算法进行仿真比较,结果表明本文引入的方法性能更优,稳健性更好,对实际信道的适应性更强.

无闪烁噪声分量的白噪声发生器

白噪声发生器生成不同频率下输出功率密度恒定的频谱图。 这类发生器适用于低频响应较大或是有直流响应的测试电路。但是,由于存在粉红噪声（或称闪烁噪声）,使频率范围延伸到几赫兹甚至更低的白噪声发生器变得十分复杂。半导体元件产生的噪声总是带有特征性的粉红噪声，即其输出功率密度幅值随频率降低而升高，转折频率为几十赫兹到几千赫兹。高阻值的电阻会产生带有自身闪烁噪声分量的噪声，噪声分量的值和特性随电阻制造技术的不同而发生变化。

多径分量噪声干扰下无线电扩频通信优化技术

无线电扩频通信受到多径分量噪声的干扰,导致通信信道均衡性不好,抗干扰能力不强,误码率较高。需要进行噪声干扰抑制,改善无线电扩频通信质量。提出一种基于自适应级联陷波和码间干扰抑制的无线电扩频通信优化技术。构建无线电扩频通信系统传输结构模型,采用自适应陷波器对无线电扩频通信中的多径分量噪声进行有效抑制,降低了进入信号通频带内的干扰功率,提高解调器的输出信噪比和信干比。采用扩展后的序列去调制载波,将信号搬移到载频上,实现信道均衡,提高抗干扰能力。仿真结果表明,该算法能有效降低无线电扩频通信的误比特率,抗干扰性较强,提高通信质量。

基于抗噪声ICA的高光谱数据特征提取方法

特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏感的问题,采用最大噪声分量(MNF,Maximum Noise Fraction)算法替代传统的主成分分析对数据作降噪处理,由MNF引出的不完全独立成分分析(UICA,Undercomplete ICA)在不牺牲特征提取能力的情况下能够获得很高的运算效率.给出了HYDICE和PHI的数据试验结果,分别测试了算法在时间效率和特征提取能力方面的性能,证明了该算法具有预期的性能.

GPS连续观测站的噪声分析

分析了中国地壳运动观测网络在全国布设的27个GPS连续站开始运行以来至2005年11月的站坐标时间序列.在对数据进行清理的基础上,分析了各站坐标分量噪声的功率谱密度,计算了表征各分量的噪声特性的谱指数.谱指数显示,大部分站的各坐标分量时间序列的噪声可以用白噪声+闪烁噪声的模型来描述,少部分则可用白噪声+闪烁噪声+随机漫步噪声的模型来描述.采用最大似然估计准则,定量估计了模型中的各噪声分量.结果表明,GPS站坐标时间序列中白噪声甚至不是噪声的主要成分.因此,仅顾及白噪声得到的测站运动参数的误差估计,实际上是过高的,或者说是过于乐观的.相应地,对这些运动参数作出解释时,如果不充分考虑这一因素,有可能会对读者产生误导.

基于独立分量分析的高光谱图像目标检测算法

提出一种基于独立分量分析(ICA)的高光谱图像目标检测算法。首先利用无监督正交子空间投影进行端元提取,并将端元矢量构成矩阵作为快速定点独立分量分析的初始化混合矩阵,解决了独立分量在排序上的随机性;同时采用基于噪声调整的主分量分析(NAPCA)对原始图像数据降维,继而采用初始化后的快速独立分量分析从保留的主分量中依次提取出目标。利用AVIRIS高光谱数据进行实验研究,结果表明提出的算法能够有效地提取图像中的目标信息,其性能优于改进的CEM检测算法。

独立分量分析预处理法提高苹果糖度模型预测精度研究

为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型精度,利用独立分量分析方法(ICA)对苹果近红外光谱进行了预处理,并且建立了糖度的偏最小二乘(PLS)预测模型。结果表明,独立分量分析不但能分离出噪声信号,而且所分离出来的光谱信号也比原始光谱信号光滑。在预处理后的最佳PLS糖度模型校正时的相关系数rc和标准偏差SEC分别为0.9549和0.3361,用于预测时的相关系数rp和标准偏差SEP分别为0.9071和0.4355。与普通的平均处理法的PLS模型相比,其精度有所提高,且模型更加简洁。

噪声ICA模型去偏技术研究

偏差去除算法通常假设高斯噪声条件下对普通ICA算法进行修正来消除噪声带来的影响。但是存在高斯噪声条件时,普通ICA算法对解混矩阵仍然可以辨识。故引入基于QR分解的RLS自适应噪声抵消算法和Fast-ICA算法相结合,只需对观测信号进行去噪处理,不需要对解混矩阵修正。并分别在同一噪声和相关噪声条件下做了仿真实验,与LMS-ICA算法进行了比较。仿真实验证明,该方法比后者效果显著。提出了用最小二乘算法计算分离信号的输出信噪比,作为评价算法的性能指标。

液压泵有源噪声控制系统

本发明公开了一种液压泵有源噪声控制系统，该系统包括隔声罩、消声器，还包括控制源、传声器、转速计和多通道自适应有源控制器，既可以较好地控制液压泵600Hz以上的噪声分量，也可较好地控制液压泵600Hz以下的噪声分量，自动化程度高，低频隔声效果好，与传统的隔声罩的降噪效果相比，能在保持原隔声罩的体积的条件下，增加其低频降噪性能；

CDMA系统中基于噪声ICA的多用户检测方法

将独立分量分析方法应用于CDMA系统的多用户检测中,针对ICA噪声模型,对噪声分量进行分析,根据修正的牛顿迭代法对ICA算法进行改进,提出一种改进的多用户检测方法。仿真结果表明,改进的噪声ICA多用户检测方法有效地降低了误码率,提高了检测性能。

汶川地震前后四川区域GPS时序特征演变及统计分析

为探索地震事件对GPS坐标时间序列的长周期影响,对汶川地震前后四川GPS观测网络长约10年的解算成果进行了多参数模型噪声特征分析.基于最大似然估计方法和频谱特性分析,提取了地震前后各测站坐标序列中的噪声分量,使用Λ-统计检验,得出"白噪声+闪烁噪声"模型可以作为四川GPS区域观测网络的最优噪声组合模型,同时,地震事件使得地震前后GPS噪声分量中的白噪声、闪烁噪声、随机游走噪声等发生显著改变,说明传统谱噪声分析中简单地将地震数据拼接在一起并进行统一处理的模式并不可取;使用共模误差分析方法、区域速度场变化趋势等信息对地震前后噪声模型的改变成因进行了初步的物理解析.

一种基于谱域-空域组合特征支持向量机的高光谱图像分类算法

针对高光谱图像分类问题,提出了一种基于支持向量机的利用组合特征对高光谱图像进行分类的算法,组合特征综合了高光谱图像的光谱域和空域信息。针对图像的高维数据特性,利用最大噪声分量方法进行特征提取,对得到的主分量图像,采用虚拟维数估计算法来确定需要保留的主分量数目,并用数学形态学操作用保留的主分量图像中提取目标的形态信息。根据得到的空域特征并结合原始光谱域特征,构造用于分类的组合特征矢量。而且采用了支持向量机,利用了其支持小样本、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比,具有一定的优越性。

基于波段子集特征提取的最小二乘支持向量机高光谱图像分类技术

针对高光谱图像分类,文章提出一种基于波段子集最大噪声分量特征提取的最小二乘支持向量机的高光谱图像分类算法。利用高光谱图像的谱间相关性将原始光谱波段划分为若干个波段子集,并在各个子集上采用最大噪声分量方法进行特征提取,将提取的特征合成为分类的组合特征矢量,避免了高光谱图像较强的波段相关性,减少了谱间冗余。并且采用了最小二乘支持向量机,用等式约束取代了支持向量机中的不等式约束,降低了运算量,提高了学习效率。该方法利用特征提取优化了光谱信息,降低了谱间噪声,提高了分类器的性能。实验结果证明了本文算法的优越性。

基于子空间分解的脑电信号眼电伪迹自动去除方法研究

针对脑电信号中的眼电伪迹去除问题,提出了一种基于几何子空间分解的眼电伪迹去除方法。最大噪声分量分析帮助构建几何子空间并将多维脑电信号分解成一系列分量,利用眼电分量间的高相关度,使用Spearman秩相关准则确定相关程度从细节中实现眼电伪迹分量的抽取;将处理后各个分量投影回信号空间并进行重构,于是在无需记录眼电的情况下得到去除眼电伪迹后的脑电信号。为了验证该方法的有效性,分别对自行叠加眼电伪迹的脑电信号及实际测量的脑电信号进行了研究,结合脑地形图能量分布可视化的优势,结果表明该方法能够对脑电信号进行有效降噪。

一种DCT域的语音增强改进算法

提出了一种DCT域的语音增强改进算法。该算法依据DCT域语音分量和噪声分量统计分布的不同,采用最大后验概率估计方法对语音分量进行精确估计,实现将语音信号从噪声环境中分离出来,从而有效地改善语音质量。在低信噪比条件下,该算法可以有效降噪,且增强效果较频域增强算法更好。

反卷积稳定解的最佳判据以及在电子测量中的应用

本文通过对有限冲激响应系统的阶跃响应的平均值与标准偏差的分析,得出了反卷积稳定解的最佳判据。并将该判据应用于一段标准电缆的冲激响应的测量,实践证明该判据可行。最后,还给出了最佳判据的参考取值范围。