基于信干噪比最大化的盲提取抗主瓣干扰方法

针对雷达主瓣干扰抑制问题,提出一种基于信干噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)最大化的盲提取主瓣干扰抑制方法。与盲分离不同,盲提取能够从多路混合信号中提取出感兴趣的一路分量,这更适合在多信源多通道的复杂电磁环境下进行干扰抑制。该方法在混合信号距离域建立SINR最大化的优化模型,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行求解并提取出目标回波信号实现主瓣干扰抑制。经仿真测试,该方法相较于传统的盲分离干扰抑制方法,提升了干扰抑制效果;无需信源数目估计,对通道数目要求更低,在欠定场景中依然适用;减小了计算复杂度,更适用于复杂电磁环境。

基于图象DCT域的信息隐藏盲提取算法

基于信息隐藏在隐蔽通信等应用中的特点,该文提出了一种新的信息隐藏盲提取算法,该算法根据人眼对图象DCT域的感知特性,对图象的DCT域系数进行特定的量化处理,将秘密数据隐藏在隐秘图象的DCT系数量化结果的奇偶特性上,提取时不需要覆盖图象,实现了秘密数据的盲提取。实验结果表明,该算法不仅能实现盲提取,而且具有较强的鲁棒性。该文提出的盲提取算法还可以应用于JPEG图象中,由于JPEG图象具有有效性高、应用普遍的特点,该算法的这一特性对于提高网络隐蔽通信的效率和隐蔽性具有重要意义。

数字图像中扩频水印的盲提取方法

提出了一种图像中采用扩频方法嵌入的数字水印的盲提取方法。在扩频序列及其长度均未知条件下,该方法采用遗传算法,通过求解扩频序列长度及序列构成的两变量优化问题,可较好地估计出嵌入时使用的扩频序列。通过获取的扩频序列与藏密信号的相关性分析,可实现扩频水印的盲提取。在微机上,采用该方法对多幅标准测试图像进行了模拟实验。实验结果表明,估计出的扩频序列正确率较高,盲提取的水印图像具有较好的可辨认性。

具有时间结构的胎儿心电信号盲提取新算法

非侵入式胎儿心电信号提取是生物医学信号处理与分析中的一个非常重要的课题,相关算法很多,但均存在一定缺陷.结合信号的非高斯性和自相关性建立了优化问题的目标函数,并利用近似牛顿法推导出了一个新算法.与已有的梯度算法相比,由于不涉及迭代步长,非常容易实现信号的盲提取.仿真实验表明该算法能有效地提取清晰的胎儿心电信号,并且对于时间延迟的估计误差具有较高的鲁棒性.

基于声源方位信息和非线性时频掩蔽的语音盲提取算法

针对欠定卷积混合的语音信号模型,提出一种基于声源方位信息和非线性时频掩蔽的语音盲提取算法。首先对低频段混合语音信号进行时频分析估计瞬时相对时延(ITD)并采用势函数聚类分析方法估计出声源个数及其ITD,接着锁定目标提取准确的目标语音方位信息,最后利用独立语音在时频域上的近似W一分离正交性,采用非线性时频掩蔽的方法提取目标语音。仿真实验表明,该方法能锁定任意感兴趣目标方位,能有效提取目标语音,文中实验条件下信噪比增益平均达9.5 dB。

基于改进频域压缩感知的轴承复合故障欠定盲提取

针对旋转机械复合故障频域盲提取算法的不足,为提高欠定盲提取分离结果精度,提出基于多尺寸多结构元素的闭-开组合形态滤波、遗传模拟退火聚类及频域压缩感知重构算法相结合的(C-OACMF-GASA-CS)故障特征欠定盲提取方法。利用形态滤波滤除背景噪声及提取冲击信号;利用遗传模拟退火算法估计混合矩阵;用估计矩阵重构传感矩阵,并用正交匹配追踪基频域压缩感知重构分离信号。实验仿真及双通道滚动轴承故障加速度振动信号分析结果表明,该方法能有效分离提取滚动轴承故障特征。

基于CSR-ICA模型的隐写信息盲提取算法

针对加性隐写模型,提出一种基于CSR-ICA的隐写信息盲提取算法。算法仅需一幅隐写图像,在满足ICA模型线性约束条件下得到载体信号的估计信号,通过Contourlet稀疏性表示(CSR)对模型输入信号进行前置处理,优化选取归一化峭度性较大的信号作为模型输入信号,将归一化峭度作为分离算法学习的目标函数,避免异常值给分离算法带来的误差。算法具有较好的综合性能,并且克服了Chandramouli算法的局限性,提取正确率平均为90%。仿真实验结果给出了算法的有效性验证。

基于人工蜂群算法的混沌信号盲提取

针对混沌信号在噪声信号中的提取问题,本文将其建立于线性混合模型进行分析.在该模型下,提出一种结合高维核函数的性能函数,该函数的计算复杂度较低.在使用人工蜂群算法来处理该多峰函数优化问题时,文中采用马尔可夫模型分析了人工蜂群算法的有效性.仿真实验表明本文方法能在较低复杂度下提取出相关系数很高的估计信号.

基于时间结构的短样本信号盲提取

为提高盲提取算法在恢复短样本信号时的质量,本文提出基于时间结构的盲提取方法.该方法以多个延时量上统计得出的自相关平方和取代负熵来作为目标函数,并引入了输出信号与参考信号的近似测度和输出信号方差作为非线性规划的约束条件,结合拟牛顿迭代法,推导出新的单路盲信号提取迭代表达式.另外,本文还提出了衡量短样本程度的量化标准.仿真实验表明,不论所观测的各路信号长度如何,只要其包含短潜伏期的源成分,本文方法均能高质量地完成有用信号的提取.

基于DCT变换的彩色图像水印盲提取算法

为利用QR码的快速识别、高容量和高容错等特性,实现彩色图像的水印盲提取,提出基于DCT变换的彩色图像水印嵌入和提取算法。对彩色图像的3个通道进行8*8分块,取DC系数中MSB位作为水印嵌入地址,通过余数调整的方法实现水印的嵌入。提取水印时,通过对水印嵌入位的余数判定,对3个通道的结果进行投票处理,提取出水印信息,提取过程不需要原图像和原水印图像,是一种盲提取算法。通过实验验证了该方法的鲁棒性和透明性,计算复杂度较低,相对于很多变换域水印算法有明显优势。

基于离散余弦变换的大容量信息隐藏盲提取算法

基于图像离散余弦变换(DCT)交流系数的拉普拉斯分布模型,提出了一种盲提取数字图像信息隐藏算法。该算法利用一种新颖的数据嵌入规则,调整绝对值较小的DCT系数的正负值,分别用特定DCT系数的正负值来代表1和0。提取隐藏信息的时候不需要载体图像。实验结果表明,该算法具有容量大的特性,适合于隐秘通信的各种应用。

经时频掩码的欠定混叠信号的盲提取

针对欠定非完全稀疏信号的盲源估计问题,提出了一个新颖的盲提取算法。算法融合非完全稀疏信号的盲提取算法和DUET方法,先利用已估计的混叠矩阵计算源信号的提取矢量和源方向的法矢量,再经线性变换更新混叠信号和混叠矩阵,后采用时频掩码方法恢复源信号。几个语音信号的实验显示算法的性能和实用性。

线性混迭信号中独立源的盲提取

基于源信号统计独立的假设 ,提出一种基于四阶累积量的分离判据 ,由此得出一种可以顺序逐个盲提取独立源信号的 ICA算法 ,算法中利用去冗余技术剔除先前已经提取的信号 .计算机仿真结果表明算法的性能良好 .

三维网格模型盲提取水印算法

基于离散傅里叶变换(DFT)技术和扩频通信技术提出三维模型稳健水印嵌入算法。算法利用扩频通信技术将原始的一维二值水印序列生成可直接嵌入的水印信息;利用主成分分析(PCA)方法,将原始模型变换到仿射(旋转、平移和均匀缩放)不变空间中,选取模型顶点到其中心距离作为水印嵌入单元,采用单极性量化嵌入单元离散傅里叶变换系数幅度的方法实现水印的盲提取。对算法进行了仿真,结果表明嵌入的水印信息具有不可见性,且能够抵抗模型的旋转、平移、均匀缩放等常见攻击。

基于非线性盲提取的柴油机振动诊断研究

提出一种在振动源个数未知的情况下,采用自然梯度算法分离环境噪声信号的同时提取柴油机早期多故障的方法。通过分析信号的非平稳特性,应用具有自适应时变特征的非线性激活函数,根据归一化峭度判断信号统计特性,从而高效真实地反映设备运行状态。为了有效提取信号特征,探讨不同传感器数量对信号分离精度和故障识别的影响,应用实例诊断出柴油机的磨损和撞击故障。结果表明,该方法可有效消除振动信号采集过程中混入的噪声,同时分离未知个数的故障源,为柴油机多故障识别诊断提供理论依据。

体数据模型盲提取数字水印嵌入算法

随着计算机多媒体技术的快速发展,如何保护数字产品不被复制、盗用、篡改已成为信息安全领域中亟待解决的问题,数字水印技术成为解决该问题的一种新方法。本文基于三维离散余弦变换(3D-DCT)技术和DCT双极性系数量化技术提出三维体数据模型的鲁棒盲提取数字水印嵌入算法,该算法嵌入的水印信息具有不可见性。采用向MRI体数据模型嵌入二值图像水印信息的方法,对算法进行了仿真,结果表明算法实现了盲提取,且能够抵抗剪切、加噪、低通滤波等常见攻击。

基于RBFN的低速机械多故障特征盲提取

由于低速机械故障特征极其微细,而且采集的是多故障源和背景噪声的混合信号,这给低速机械状态监测和识别带来很多困难。提出一种在混合路径和原始信号都未知的情况下提取低速轴承应力波多故障特征的方法,分析低速机械应力波发生和传播机理,研究利用RBFN的非线性映射关系更新分离矩阵,并在风力机组滚动轴承诊断中提取了滚子裂纹和油污故障特征波形和频率,从而证明该方法能够高效、准确地监测大型低速机械的运行状态。

跳频通信的半盲提取抗干扰方法

针对跳频通信系统抗干扰问题,利用跳频信号和干扰信号的统计独立性,提出一种跳频信号的半盲提取抗干扰方法。该方法采用参考独立分量分析算法(independent component analysis with reference,ICA-R),利用协作通信双方已知的跳频图案的先验信息,约束算法收敛方向,提取出跳频信号。仿真结果表明,所提方法能够有效提取出跳频信号,提高通信系统的抗干扰能力。该算法合并了信号分离和提取过程,避免FastICA抗干扰方法所需的信号识别和提取的后续处理,降低了系统的复杂度。

适合盲提取的自适应遗传算法

对盲分离问题中存在收敛速度慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺点进行了研究,提出了一种基于改进自适应遗传算法的快速盲提取算法。在负熵判据的基础上,建立了最小化独立信号边缘熵准则。以盲提取目标优化函数为基础,对遗传算法的关键技术进行了改进,同时提出一种适合盲信号提取的适应度函数和防止算法局部收敛的监测策略,使算法能够自动跳出局部最优,快速地收敛于全局最优解。以改进的自适应遗传算法作为寻优算法,快速地实现了瞬时混合信号的盲提取。仿真实验表明,该算法性能稳定、收敛速度快,得到了全局最优解,有效地实现了信号盲提取。

任意占空比数字信号位同步时钟盲提取的数字实现

该文用FPGA和DSP设计的双核数字系统结合软件算法完成了任意占空比数字信号的自动识别,实现了较宽范围的位同步时钟盲提取。同时根据双向打点原理,详细分析了盲提取位同步时钟频率产生误差的原因,并总结出双向打点盲提取频率相对误差和最大相对误差的公式。该公式对所有双向打点系统具有理论指导和工程实践意义。通过测试,采用150 MHz的打点时钟,对于12 Kbps以下的单极性非归零数字信号,可以很好地实现盲同步的频率跟随性。实验数据表明:对于相同速率的单极性非归零码(NRZ)和占空比为D的单极性归零码(RZ),RZ的盲提取频率相对误差是NRZ的1/(D,1−D)_(min)倍。实验结论证明该文建立的盲提取频率相对误差公式是正确的。