平稳噪声驱动下稳定流形的逼近

文章研究一类受平稳噪声驱动的随机微分方程的动力学行为的逼近.首先证明该系统的解逐点收敛到由加性白噪声驱动的随机微分方程的解,然后证明它们的稳定流形的存在性及其逼近关系.

非平稳噪声背景下瞬态声脉冲检测新方法

针对非平稳噪声背景下瞬态声脉冲检测难的问题,基于倒谱信号的时域分布特征,提出利用倒谱—小波进行瞬态脉冲检测的新方法,经严格的理论推导证明了该方法的可行性。数值仿真和实验数据处理表明,倒谱—小波方法的检测概率远优于传统能量检测和基于DFT的Power-law检测,尤其在极低信噪比条件下,传统检测方法皆已失效,而本文方法仍然可以获得良好的检测效果。本文工作为进一步研究水声瞬态脉冲的检测提供了技术途径和理论依据。

非平稳噪声环境下的语音增强算法

文章针对非平稳噪声环境和低信噪比的情况,提出了一种基于低频区和高频区带噪语音特性的非平稳噪声估计,并结合人耳听觉掩蔽效应进行语音增强的算法。该算法首先通过非平稳噪声估计为加窗后的每一帧语音构造一个时变的权值实现对噪声的实时估计,然后结合人耳听觉特性计算出每一帧语音的不同Bark域的噪声掩蔽阈值,最后利用计算出的噪声掩蔽阈值自适应设定语音增强系数。仿真结果表明,该算法在抑制背景噪声,提高信噪比,减少语音失真等方面优于传统的语音增强方法。

空间非平稳噪声下的信源数估计算法

针对空间非平稳噪声环境下信源数估计问题,分析了利用特征向量正交性估计信源数方法存在的不足,并讨论了常见对角矩阵在消除非平稳噪声时存在的问题,提出了一种新的信源数估计算法。该算法先利用特殊构造的对角矩阵进行变换消除非平稳噪声影响,然后将Bootstrap和假设检验理论相结合估计信源数。该算法无需噪声分布模型假设,在低信噪比下有较好的估计性能,有一定实用价值。

一种改进型IMCRA非平稳噪声估计算法

针对IMCRA噪声估计算法时延较大引起的噪声欠估计问题,提出一种改进型IMCRA非平稳噪声估计算法。该算法采用3次谱平滑的方法估计语音存在概率,控制搜索窗长度。在噪声过估计或欠估计的情况下,引入安全机制对噪声估计值进行限制或补偿。实验结果表明,与IMCRA算法相比,改进算法能减小噪声估计的时延,提高噪声估计精度,适用于噪声功率变化范围较大的语音增强。

空间非平稳噪声环境下阵列通道幅相误差自校正算法

本文针对空间非平稳噪声环境下的阵列通道幅相误差问题提出一种自校正算法。该算法可以有效估计噪声相关矩阵,同时对通道幅相偏差和信源DOA作初步估计;进而在此基础上进行迭代过程,进一步校正通道幅相偏差的同时得到更精确的DOA估计值。理论分析和仿真结果均表明该算法的有效性。

非平稳噪声下相干信源MIMO雷达角度估计

为解决非平稳噪声、多径效应和相干电子干扰下多输入多输出雷达角度估计问题,提出了一种基于斜投影算子和Teoplitz矩阵重构的角度估计方法.通过Toeplitz重构把非平稳噪声转化为高斯白噪声,再用斜投影算子排除非相干信源,实现对相干信源的角度估计.该方法没有阵列孔径损失,可适用于任意阵列结构,且信源过载能力和阵元节省能力较强.最后通过仿真验证了该算法比多级维纳滤波器算法更适合于低信噪比的情况.

非平稳噪声环境下的噪声功率谱估计方法

提出了一种新的非平稳噪声环境下的噪声功率谱估计方法。该方法通过采用非固定长度的时间窗跟踪含噪语音功率谱的最小值,解决了传统跟踪时延较大的问题。不同频带采用不同的阈值计算语音存在概率,从而利用语音存在概率值的大小调节噪声和语音的混合程度。实验证明,本文提出的方法较基于语音活性判决(Voiceactivity detectors,VAD)的一系列方法和传统的最小统计(Minimal statistic,MS)算法有更好的效果,从而有效地改善了增强后语音的质量。

空间非平稳噪声环境下非均匀线阵的DOA估计

针对在空间非平稳噪声环境下传统的MUSIC算法会失效的问题,提出了一种新的波达方向(DOA)估计方法。该方法利用转换矩阵法,通过对阵列数据相关矩阵进行预处理,从而克服噪声对方位估计的影响,并且该算法适用于非均匀线阵,而非均匀线阵在阵元数目一定的情况下,通过合理设置阵元间距,其方位分辨率较之均匀线阵有较大的提高。计算机仿真结果表明,在非平稳噪声环境下利用该算法非均匀线阵的分辨能力要明显高于均匀线阵。

非平稳噪声背景下多径信号DOA估计方法

针对目标信号传输过程中的多径现象或电磁干扰引起的同时存在独立和相干信源(多径信号)的情况,提出了一种非平稳噪声背景下的混合信源DOA分步估计方法。该算法利用常规谱估计算法估计独立信源,在利用广义协方差差分方法排除掉非平稳噪声信息后,然后根据斜投影算子的性质排除独立信源,对剩余的相干信源则可采用修正空间平滑算法恢复为满秩,进而可以用MUSIC算法进行DOA估计。相比较传统的广义差分方法,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,避免了对独立信源的平滑运算,计算复杂度降低,并且适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。

空间非平稳噪声下圆阵的DOA估计

提出了空间非平稳噪声环境下基于圆阵的DOA估计算法。针对噪声为空间非平稳的情况,通过有效估计的加性色噪声相关矩阵对阵列数据相关矩阵进行预白化处理,克服了空间非平稳噪声对空间谱估计的影响误差,进而实现了非平稳噪声环境下圆阵DOA的精确估计,计算机仿真结果证实了该算法的正确性和有效性。

非平稳噪声背景下相干信源DOA估计研究

针对非平稳噪声环境下相干信源的DOA估计问题,提出了一种新的差分平滑DOA估计算法,阐述了算法的实现原理和基本步骤,通过仿真实验分析了算法的子空间收敛性能、角分辨率以及DOA估计精度等性能。仿真结果表明,该算法可消除非平稳白噪声,运算量较小,不存在伪峰并且测向性能优良。

空间非平稳噪声下的DOA快速估计新算法

提出了空间非平稳噪声环境下DOA快速估计的新算法。通过利用估计的噪声相关矩阵对接受数据相关矩阵进行预处理,消除了空间非平稳噪声对方位估计的影响。利用线性运算来代替特征分解以求得噪声子空间,可以获得子空间算法的快速实现。计算机仿真结果证实了该算法的正确性和有效性。

一类非平稳噪声扰动下的时变系统辨识

本文论述了一类非平稳噪声扰动下时变系统的参数估计问题,提出了既适用于噪声均值慢漂移,又适用于噪声均值突变时的参数估计方法,最后由仿真例子验证了所提出方法的有效性。

空间非平稳噪声下圆阵的修正Capon算法

在空间非平稳噪声环境下,利用估计的噪声相关矩阵对圆阵接收数据相关矩阵进行预处理,可以消除非平稳噪声对方位估计的影响。再利用修正Capon算法,可以突破瑞利限的限制,且不需要知道信源数,从而实现目标的高分辨方位估计。仿真结果证实了该方法的有效性。

非平稳噪声背景下DOA分步估计方法研究

针对相干和非相干信源同时存在的情况,结合斜投影理论和互相关矢量Toeplitz矩阵重构(CVTR)的方法,提出一种新的信源DOA分步估计方法。该方法把相干信源和非相干信源分开分辨,对相干信源用CVTR方法来恢复为满秩,避免了常规平滑算法阵列孔径损失大、运算量大的缺点;用斜投影算子而非差分方法对信源进行分离,不受相关矩阵须为Toeplitz结构的限制,使得算法可适用于任意阵列结构形式。这种分步分辨思路可有效增强信源过载能力,同时在互相关矢量Toeplitz矩阵重构过程中,可把非平稳噪声协方差矩阵转换成白噪声结构,使得算法对非平稳噪声有较好的适应能力。

非高斯非平稳噪声背景下杜芬系统动力学仿真研究

研究非高斯非平稳噪声背景下非线性系统在微弱周期信号摄动下的混沌动力学行为,仿真过程证明被噪声污染的微弱周期信号使混沌系统的动力学行为变化很小;非高斯非平稳噪声对周期运动的影响较为明显。研究了微弱周期信号和非高斯非平稳噪声信号联合摄动下的混沌运动特征。

非平稳噪声扰动下的系统辨识

本文通过对一类非平稳随机过程的描述,提出了一种扩展辨识模型的修正辨识算法,把对非平稳噪声的辨识转化为对等效时变系统的辩识,可在不作滤波预处理的情况下,得到非平稳噪声扰动下系统参数的无偏估计。仿真试验验证了这一修正算法是简单可行的,且仍可在平稳随机噪声条件下使用。

非平稳噪声下基于凸优化的自适应焊缝跟踪算法

针对非平稳性噪声下焊缝跟踪精度低的问题,提出了一种基于凸优化技术的自适应焊缝跟踪方法。通过熔池质心来描述焊缝位置特征,建立焊缝跟踪的状态方程和量测方程;运用凸优化理论,将量测过程中非平稳噪声的稀疏性特征以先验约束的形式引入优化过程中,通过最小化非平稳噪声的范数实现对非平稳噪声的实时估计。试验结果表明,基于凸优化的自适应焊缝跟踪方法能够减小因非平稳噪声引起的焊缝位置测量偏差,有效提高了焊缝跟踪精度。

基于非平稳噪声估计的改进谱减语音增强算法

传统的谱减法无法有效地抑制实际语音通信中的非平稳噪声,为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出了一种改进的噪声估计算法,首先将带噪语音的功率谱按照Bark频率进行子带划分,然后分别在每个子带内利用改进的最小统计量控制递归平均方法跟踪噪声的变化,从而在准确估计非平稳噪声的功率谱的同时减少计算量。将该算法应用到谱减法中,并与传统的增强型谱减法进行对比实验,实验结果表明:改进的谱减法能够更好地去除各种非平稳噪声,而且能够有效抑制"音乐噪声",使得增强后的语音具有更好的音质。