非线性非高斯模型的高斯和滤波算法

通过将模型的状态噪声和观测噪声均表示成高斯和的形式,推导出非线性非高斯状态空间模型的高斯和递推算法,进一步提出了对应的扩展卡尔曼和滤波器(extended Kalman sum filter,EKSF)和高斯厄密特和滤波器(Gauss-Hermite sum filter,GHSF)。EKSF和GHSF分别用扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)和高斯厄密特滤波器(Gauss-Hermite filter,GHF)作为高斯子滤波器。分析的结果表明,现有的高斯和滤波算法是本文算法的特例;仿真结果表明,EKSF和GHSF能有效处理非线性非高斯模型的状态滤波问题,与高斯和粒子滤波器(Gaussian sum particle filter,GSPF)相比,EKSF和GHSF在保证精度的同时,大大降低了计算量,仿真时间分别约为GSPF的5%和6%。

肺音信号非高斯ARMA模型及双谱研究

应用高阶累积量方法 ,从肺音信号辨识肺胸系统的ARMA模型参数 .分别在肺胸系统正常和异常的情况下 ,对肺泡呼吸音、哮呜音和喘呜音进行了分析 .实验结果表明 ,高阶累积量能够很好地抑制高斯噪声 ,并能提取由于肺部机能异常引起的肺胸系统声传递函数的变化 ,对肺胸系统自动分类。

抗混叠Curvelet变换非高斯双变量模型图像降噪

提出了一种基于非高斯双变量模型复数Curvelet变换的图像降噪新方法。采用具有近似移不变性的复数小波变换代替原Curvelet变换中的小波变换,并用改进的Radon变换避免了原Radon变换中一维傅里叶反变换在频域中采样不足的缺陷,从而保证了新的复数Curvelet变换具有抗混叠性能。充分利用信号系数层间相关性强而噪声系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量对复数Curvelet变换域系数进行建模,并通过BayesianMAP估计器对信号系数进行估计,从而实现降噪目的。实验结果表明,本文去噪法得到的峰值信噪比(PSNR)分别比传统Curvelet去噪法和Curve-let域HMT去噪法平均提高2.9dB和1.5dB,且能避免重构图像中出现"划痕"和"嵌入污点",在有效去噪的同时,可较好地保护图像边缘和细节。

心音信号的非高斯AR模型双谱分析

本文利用高阶谱分析方法 ,提出以非高斯参数模型对心音信号进行双谱分析与分类。采用具有非高斯白噪声激励的参数模型对心音 (PCG)信号进行建模 ,由导出的基于累积量的三阶递推方程估计模型参数 ,并对心音信号进行参数化双谱估计。其次 ,对心音信号的非高斯AR模型的定阶进行讨论 ,提出采用双谱互相关法估计心音信号的模型阶次。另外 ,利用非高斯AR模型参数构成特征向量 ,对正常心音和病理性心音进行二类模式分类。最后 ,对实际心音信号进行分析 ,结果表明利用双谱技术分析心音信号是一种新的有效方法 ,有助于心音信号的定量分析并为某些心脏疾病的早期诊断提供新的辅助信息。

基于非高斯AR模型微弱信号双谱分析

采用高阶谱分析方法,基于非高斯AR参数模型对舰船微弱水声信号进行双谱分析.讨论了双谱和目标信号建模的相关概念;对实验数据进行高、低信噪比信号检测效果比较以及双谱与周期图功率谱的比较分析.分析结果表明,利用非高斯AR模型双谱技术分析水声微弱信号是一种新的有效方法,能够显著提高检测微弱信号的能力.

硬化非高斯模型及其在首次穿越中的应用

提出了一个硬化非高斯过程的首次穿越概率计算方法.对比研究了Winterstein硬化模型、正交展开模型以及四阶矩标准化函数在硬化反应阶段的适用范围与精度.结果表明：四阶矩标准化函数精度最高,适用于峰度系数不小于2.333的应用场合;正交展开模型精度高于Winterstein硬化模型,适用范围分别为峰度系数不小于1.25和1.0的应用场合.基于硬化非高斯过程的峰度系数取值,以四阶矩标准化函数、正交展开模型以及Winterstein硬化模型为体系建立了首次穿越概率计算方法.最后,以硬化非高斯风压为例,验证了本文方法在首次穿越中的应用的可行性.

基于非零均值广义高斯模型与全局结构相关性的BRISQUE改进算法

为解决经典无参考图像空域质量评价(BRISQUE)算法中图像质量敏感特征描述能力弱的问题,进一步提高BRISQUE算法的准确性和鲁棒性,提出一种基于非零均值广义高斯模型与全局结构相关性的改进算法(IBRISQUE).首先用非零均值对称广义高斯模型从均值减损对比度归一化(MSCN)系数映射图中提取图像质量敏感特征;然后用非零均值非对称广义高斯模型在水平、垂直、主对角线和次对角线4个方向从MSCN系数映射图的相邻系数中提取反映局部结构失真的图像质量敏感特征;最后计算水平、垂直、主对角线和次对角线4个方向MSCN系数映射图的相邻系数的皮尔逊相关系数(PLCC)值,将其作为新增的反映全局结构失真的图像质量敏感特征.在LIVE和TID2013基准测试数据库上的实验结果表明,与当前主流图像质量评价算法相比,IBRISQUE算法具有更高的预测准确性,同时执行效率基本保持了与BRISQUE算法相当的水平,综合性能更优.

非高斯单因子短期利率模型正则化参数估计

应用正则化方法估计带约束条件非高斯单因子短期利率模型中含时间变量参数估计.基于变分原理,证明该正则化方法具有稳定性和收敛性.由于该问题是一个带有约束条件的反问题,本文应用罚方法把原问题转化为非约束条件问题以方便计算.最后,通过数值模拟确认该算法的有效性并给出实证结果.

基于重要密度的非高斯状态空间模型的线性化

本文对系统矩阵随时间变化的非中心化状态空间模型,利用其近似模型的重要密度导出了线性化的一般方法,并对三类观察扰动和状态扰动有着不同分布的非高斯模型给出了具体线性化的模型结构。

基于非高斯AR模型双谱估计的发动机气门机构故障诊断

将高阶谱引入故障诊断领域,利用基于非高斯AR模型的双谱估计方法描述了缸盖振动响应信号的非线性和非高斯特性。基于非高斯AR模型的双谱估计,能够在数据较短的情况下,提供较高的频率分辨率且能提取信号的相位信息,可用于非平稳信号的数据处理和故障诊断。研究结果表明:当柴油机气门机构处于不同工作状态时,缸盖振动信号的双谱及其等高线具有明显的可分性。对双谱进行数据降维处理,从其主对角切片中提取了比较稳定的故障特征,为气门机构的状态监测与故障诊断提供了一种有效手段。

基于线性非高斯无环模型的鲁棒因果发现算法

针对现有基于观察数据的因果发现算法由于搜索方式不恰当而存在算法识别准确率下降的问题,提出一种基于线性非高斯无环模型的鲁棒因果关系发现算法。首先利用d分离准则构建因果网络的骨架,提取变量的相邻节点信息,再采取局部搜索的方式依次寻找独立性最强的外生变量,并逐步确定因果次序。最后借助剪枝算法得到因果网络结构,从而获取数据中的因果关系。基于真实网络结构的实验结果表明,所提出的算法能有效提高因果发现的识别准确率,且具有较强的鲁棒性。

非高斯畸变对星间光通信瞄准偏差的影响

提出了一种针对星间激光链路反射式光学天线的非高斯畸变模型,利用该模型研究了波前畸变对系统瞄准偏差的影响,并且与高斯型波前畸变所得结果进行了对比。理论分析和仿真结果表明:对于高斯型和非高斯型畸变,系统的瞄准偏差都会随着畸变范围的增大而增大,随着畸变位置相对光束中心距离的增大先增大后减小。当畸变形状可以用其平均变化量来近似时,随着畸变深度的变化,瞄准偏差呈周期性变化趋势,振荡周期峰值的包络与畸变形状有关;对于不能简单用均值变化量代替其形状的畸变,随着畸变深度的增加,瞄准偏差的变化不具有周期性。仿真结果显示:对口径为0.25 m的反射式光学天线,当遮挡比为0.1时,如果畸变范围超过0.01 m×0.01 m,系统将会产生比较明显的瞄准偏差。

基于非高斯AR模型的脉象信号分析

针对海洛因吸毒者和正常人的脉象信号的特征差异,本文成功地运用非高斯AR模型对15例吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了判定分析。运用非高斯AR模型估计了脉象信号的双谱,并选用水平切片上双谱和的相位作为区分吸毒者和正常人脉象信号的特征量,得到了初步的判据。据此判据,仅正常人Z15被误判。实验结果表明,应用基于非高斯AR模型的双谱估计能较好地分析吸毒者和正常人脉象信号的差异,是一种分析脉象信号的有效方法。

基于肤面形状模型的并联机械装配精度分析

针对现有并联机械装配精度分析中未考虑形状偏差空间分布特征,且并联连接的配合面相对定位偏差的计算未结合实际装配过程而导致的装配精度分析精确性不足的问题,首先,基于非高斯肤面形状模型,提出了结合装配过程的并联连接配合面相对定位偏差计算方法;其次,基于雅克比-旋量模型,提出了雅克比-非高斯肤面形状模型,以实现对并联机械装配的偏差传递累积分析;最后,以直齿圆锥齿轮箱为例,通过蒙特卡洛仿真分别获得了轴交角相对误差ΔRα和中心距相对误差ΔTd频率分布,结果表明形状偏差空间分布特征对并联机械装配精度分析具有不可忽视的影响,该方法可为公差设计提供理论指导,以保障高精度机械产品的装配质量要求。

改进的基于非高斯双参数模型的图像滤波算法

以描述小波系数分布规律的非高斯双参数模型为基础,介绍和分析了BiShrink滤波算法,指出了其存在的不足。提出的改进算法采用冗余小波变换替代正交小波变换,将子带内小波系数的局部相关性纳入滤波过程,给出了局部自适应的阈值估计策略,再通过双参数联合收缩函数达到系数收缩的目的。实验结果表明,改进算法同时兼顾了子带内小波系数之间的相关性和尺度间系数的传播特性,在有效滤除噪声的同时,较好地保持了图像的细节信息。

粗糙表面轮廓的非高斯AR模型双谱估计

介绍了双谱估计的参数模型法 ,由AR(AutoRegression)模型参数估计粗糙工程表面的非高斯轮廓的双谱。通过对几种典型加工表面 ,分别采用经典双谱估计和参数模型法双谱估计后认为 ,即使在测量数据较少的情况下 ,参数化模型法仍能提供高分辨率的双谱估计精度和有效的相位信息 ,能较好地反映粗糙表面轮廓高度的偏斜分布程度。

非高斯噪声中Turbo码的性能改进研究

对Turbo码在非高斯脉冲型噪声下性能的损失进行了研究,提出了一种新的基于幅度统计特性服从ClassA噪声模型的修正译码算法.该算法修正传统MAP算法的外部信息和信道信息计算公式,使之适应非高斯的ClassA脉冲噪声环境,从而改进了译码性能,计算机仿真证明新的译码算法在Class A噪声环境中比传统MAP算法具有更好的性能.

非高斯信道LDPC译码性能的改进研究

无线电通信系统很少只受到真正意义上高斯噪声的干扰,因此,线性接收机的性能就会因为这些非高斯干扰而严重下降。讨论非高斯噪声信道中LDPC译码问题,在非高斯噪声信道中,选取一种优化的非线性处理器。计算机仿真表明,在脉冲环境中,通过非线性处理器后的LDPC译码的BER性能有了较大的改善。

基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法

结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法。在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收缩阈值函数。此外,对低频子带系数采用多分辨引导滤波进行平滑处理,以达到更好的噪声抑制效果。实验结果显示,本文所提去噪方法可以有效抑制噪声同时保留更多的图像细节信息,与其他滤波算法相比,该去噪算法可得到更高的客观数据及更好的视觉效果。

窄带非高斯建模及其仿真验证

本文介绍了Middleton提出的Class A窄带非高斯模型，并对其进行了仿真验证。结果表明：对于一个已知分布的非高斯序列，Class A模型能对它的概率密度作出相当好的逼近，参数估计法能准确估记出模型的参数值。