基于自参考自相关自适应干扰对消技术听觉皮层诱发电位单次提取

目的:为实现人体的听觉皮层诱发电位(auditory cortical evoked potential,ACEP)单次提取。方法:将当前流行的计算机应用于生物医学,通过多媒体音频技术产生适合诱发人体听见诱发电位的声音刺激,刺激人体,在电脑皮层提取诱发电位,在大脑皮层提取诱发电位,采用自参考、自相关、自适应干扰对消技术(auto-reference,auto-correlative and adaptive interference cancellation theories and techniques,AAA-ICT)实现听觉皮层诱发电位的单次提取。结果:通过AAA-ICT技术,成功提取出了人体的听觉皮层诱发电位。结论:通过结果可以得出:AAA-ICT技术能够很好地提取人体的听觉皮层诱发电位,而且其自参考思想的创新性明显。

参考受扰的自适应干扰对消的累积量方法

针对参考通道受到来自信号通道干扰的干扰对消系统，以高阶累积量为手段，结合自适应算法，实现了信号与干扰的分离。新方法不但能抑制高斯噪声。

基于FRFT的伪码引信自适应LFM干扰对消方法

该文分析了LFM干扰对伪码引信相关输出的影响,当干扰强度超出伪码引信自身的抗干扰容限时,相关输出严重恶化,因此必须采取相应的抗干扰措施。考虑到LFM干扰与伪码引信有用信号间存在着强的时频耦合,提出了基于FRFT的自适应干扰对消方法。该方法首先对观察信号进行FRFT,估计干扰的特征参数,利用估计出的干扰参数构造自适应干扰对消器,将干扰去除。仿真表明,该方法能够有效滤除LFM干扰,相关输出得到显著改善,该方法对单分量和多分量干扰均有效,不受交叉项影响。

基于相关性的杂波环境自适应对消方法

旁瓣对消技术是应对旁瓣有源压制干扰的有效手段。实际应用发现,对于工作在具有强杂波环境的中近程雷达,指向杂波区域的回波数据中会存在大量乃至全距离的杂波数据,对干扰样本的选取带来了极大困难。错误选取强杂波数据作为干扰样本不仅难以有效对消干扰,还可能对检测目标的回波造成恶劣影响。本文提出一种基于相关性的杂波环境自适应旁瓣对消方法,首先统计辅助波束与主波束之间的干扰相关性,然后根据相关性统计结果采取不同的对消处理措施,仿真试验平台的试验数据表明本文方法不仅可以在强杂波环境下有效提取样本进行对消处理,而且保障了弱杂波环境下的对消性能,较大地提高了旁瓣对消方法在杂波环境下的适用性。

对自适应旁瓣对消雷达的宽带干扰研究

分析了宽带干扰对旁瓣对消系统的影响,介绍了相关系数的计算方法,并给出宽带干扰下按最小均方(LMS)准则求解加权系数的计算过程,然后以天线阵对干扰的方向增益为依据,借助于Matlab给出宽带干扰的效果分析。

基于逐级干扰对消的微弱GPS信号捕获算法

为实现微弱GPS信号处理中接收到的信号存在强卫星信号干扰的情况下对微弱GPS信号的捕获,提出了一种基于逐级干扰对消的捕获算法,即依照卫星信号载噪比,由大到小逐级进行捕获,前一级的输入信号对消掉该级捕获的最强信号作为下一级的输入,再进行下一级信号的捕获,且捕获时由卫星信号载噪比自适应调整所需的累加时间,以期在最短时间内实现信号的成功捕获。采用逐级干扰对消捕获算法,可最大限度地减小强信号对微弱信号捕获的影响。理论分析及仿真结果表明,该方法具有更强的信号捕获能力。

一种改进的自适应旁瓣对消技术

研究了快速极大似然(Fast Maximum Likelihood,FML)算法在旁瓣对消系统中的应用,采用前后向平均技术和FML算法相结合的方法,解决相关干扰的抑制问题,与传统的采样矩阵求逆(Sample MatrixInversion,SMI)方法相比,该方法具有收敛速度快,运算量小的特点,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性.

闪光视觉诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消技术

在分析传统的诱发电位提取的叠加平均理论缺陷的基础上,根据对自发脑电信号特性的认识和诱发电位提取的特定环境,提出了闪光视觉诱发电位(FVEP)单次提取的自参考自相关自适应干扰对消理论和技术(AAA-ICT)。该技术用求诱发脑电信号与参考信号的逐点滑动相关的方法,获得与诱发脑电信号有最大相关的参考信号段,用最小二乘原理(LSM)求取诱发脑电信号中有最大相关的参考信号段的对消因子W,然后进行干扰对消以获得单次提取的FVEP。用该技术能够有效地提取FVEP信号,并能获得单个受试者FVEP的变异性。

一种快速收敛的自适应旁瓣对消技术

快速有效地抑制干扰,特别是相关干扰,是对雷达抗干扰系统的客观要求。本文研究了干扰源相关时,快速极大似然(Fast Maximum Likelihood,FML)算法在旁瓣对消系统中的应用,采用前后向平均技术和FML相结合的方法,解决相关干扰的抑制问题,与传统的采样矩阵求逆(SampleMatrix Inversion,SMI)方法相比,该方法具有收敛速度快,运算量小的特点,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。

宽带干扰下的ASLC系统性能分析

首先给出了宽带干扰下自适应旁瓣对消器系统干扰协方差矩阵,然后以干扰对消比为依据,分析了宽带干扰下的系统性能,得出了有意义的结论。

ASLC系统时间域干扰技术研究

从ASLC系统的时间域特性出发,深入研究了对ASLC的时间域干扰技术。首先,针对闭环ASLC系统响应时间特点及权值收敛特性,分析了脉冲干扰情况下系统收敛时间和稳态权值,得到了闭环ASLC对脉冲干扰的对消性能,理论分析和仿真结果表明,脉冲干扰对闭环ASLC系统是有效的;其次,根据信号在主辅通道间存在固有时间延迟的特点,设计了针对ASLC系统的主辅通道去相关干扰,这种干扰对于闭环和开环ASLC系统均是有效的。

一种新的人长潜伏期体感诱发电位提取方法

目的用自参考自相关自适应干扰对消理论和技术(AAA-ICT)提取人长潜伏期体感诱发电位。方法用电刺激器刺激人体腕正中神经体表处,刺激信号为波宽0.1～0.9ms的单脉冲方波信号,用体表Ag/AgCl电极采集,借助于自参考自相关自适应干扰对消技术来处理采集信号。结果获得单次提取和叠加平均的体感诱发电位信号。结论 AAA-ICT提取到的长潜伏期体感诱发电位避免了传统叠加平均理论的缺陷,能给出长潜伏期体感诱发电位的潜伏期和波幅的变异特征,为某些神经精神疾病的诊断和鉴别诊断提供新的指标。

AAA-ICM技术单次提取图形视觉诱发电位的可行性分析

目的比较基于自参考、自相关、自适应干扰对消技术(AAA-ICM)的单次提取与传统叠加平均两种方法在图形视觉诱发电位(P-VEP)信号提取中的效果,并评估该技术临床应用的可行性。方法对40例青光眼患者与33例正常对照者进行P-VEP检测,分别应用单次提取及叠加平均两种方法提取出VEP波形,并计算出Pm波潜伏期(LPm)的正常值范围,参照正常值分析疾病组的检测结果,并与经叠加平均法计算所得结果进行比较。结果参照本研究得出的正常值范围,对患者组的检测结果进行分析,得出这种基于AAA-ICM技术的单次提取对青光眼检测的灵敏度为98.4%,特异度为88.9%,准确度为96.3%。两种信号提取方式得出的Pm潜伏期结果比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论应用单次提取方式提取VEP,在对青光眼疾病的诊断结果上与传统叠加平均方法相一致,且用时短、患者耐受性好、背景干扰少,有较高的临床应用价值。

体感诱发电位提取方法的研究与分析

目的:为了更好地研究体感诱发电位的提取方法。方法:将基于自参考自相关自适应干扰对消技术(AAA-ICT)单次提取体感诱发电位的方法与传统的叠加平均提取方法作比较。结果:通过80例神经系统正常的受试者体感诱发电位的深入研究与分析,表明传统的叠加平均方法在提取体感诱发电位上有其合理内涵,但却存在着无法避免的缺陷。结论:AAA-ICT方法避免了其缺陷,实现了体感诱发电位提取方法上的又一大飞跃,具有很好的临床应用价值。