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Detection of different-time-scale signals in the length of day variation based on EEMD analysis technique 被引量:5
1
作者 Wenbin Shen Cunchao Peng 《Geodesy and Geodynamics》 2016年第3期180-186,共7页
Scientists pay great attention to different-time-scale signals in the lengllh of day (LOD) variations △LOD, which provide signatures of the Earth's interior structure, couplings among different layers, and potenti... Scientists pay great attention to different-time-scale signals in the lengllh of day (LOD) variations △LOD, which provide signatures of the Earth's interior structure, couplings among different layers, and potential excitations of ocean and atmosphere. In this study, based on the ensemble empirical mode decomposition (EEMD), we analyzed the latest time series of △LOD data spanning from January 1962 to March 2015. We observed the signals with periods and amplitudes of about 0.5 month and 0.19 ms, 1.0 month and 0.19 ms, 0.5 yr and 0.22 ms, 1.0 yr and 0.18 ms, 2.28 yr and 0.03 ms, 5.48 yr and 0.05 ms, respectively, in coincidence with the results of predecessors. In addition, some signals that were previously not definitely observed by predecessors were detected in this study, with periods and amplitudes of 9.13 d and 0.12 ms, 13.69 yr and 0.10 ms, respectively. The mechanisms of the LOD fluctuations of these two signals are still open. 展开更多
关键词 Earth rotation Variation of length of day Ensemble empirical mode decomposition periodic signals LOD fluctuation mechanism
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Satellite Image Adaptive Restoration Using Periodic Plus Smooth Image Decomposition and Complex Wavelet Packet Transforms 被引量:2
2
作者 Yan Zhang Yiyun Man 《Tsinghua Science and Technology》 EI CAS 2012年第3期337-343,共7页
A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decom- position with comple... A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decom- position with complex wavelet packet transforms. The framework first decomposes a degraded satellite im- age into the sum of a "periodic component" and a "smooth component". The Bayesian method is then used to estimate the modulation transfer function degradation parameters and the noise. The periodic component is deconvoluted using complex wavelet packet transforms with the deconvolution result of the periodic component then combined with the smooth component to get the final recovered result. Tests show that this strategy effectively avoids ringing artifacts while preserving local image details (especially directional tex- tures) without amplifying the noise. Quantitative comparisons illustrate that the results are comparable with previous methods. Another benefit is that this approach can process large satellite images with parallel processing, which is important for practical use. 展开更多
关键词 adaptive restoration periodic plus smooth image decomposition DECONVOLUTION complex wavelet packet transform signal composition
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基于APSO-SSD-SVD的特高压换流站OLTC振动信号降噪方法
3
作者 骆钊 张涛 +3 位作者 阮彦俊 石延辉 林铭良 张杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期13-23,共11页
随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇... 随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇异谱分解和奇异值分解的方法。首先,利用自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization, APSO)算法对奇异谱分解算法中的模态参数进行优化,选取最优分解模态数。其次,基于最大峭度准则选取最佳奇异谱分量。然后,确定最佳重构阶数,通过奇异值分解重构信号,从而达到信号降噪的目的。将所提方法应用于仿真信号和实验信号,结果表明所提方法的信噪比达到23.302,均方根误差仅为0.004,并且波形相似参数高达0.998,优于其他降噪方法。所提方法能够更有效地实现对特高压换流站OLTC振动信号的降噪,为辅助运维人员诊断OLTC状态提供参考。 展开更多
关键词 有载分接开关 自适应粒子群优化算法 奇异谱分解 奇异值分解 精细复合多尺度散布熵 信号降噪
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一元及多元信号分解发展历程与展望
4
作者 陈启明 文青松 +2 位作者 郎恂 谢磊 苏宏业 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-20,共20页
现实世界中,所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的,将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法.1998年,提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)以来,历经20余年的发展,信号分解已经成为信号处理领域相... 现实世界中,所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的,将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法.1998年,提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)以来,历经20余年的发展,信号分解已经成为信号处理领域相对独立又具有创新性的重要内容.特别是近10年,多元/多变量/多通道信号分解理论方法方兴未艾,在诸多领域得到了成功应用,但目前尚未见到相关综述报道.为填补这个空缺,从单变量和多变量两个方面系统综述了国内/外学者对主要信号分解方法的研究现状,对这些方法的时频表达性能进行分析和比较,指出这些分解方法的优势和存在的问题.最后,对信号分解研究进行总结和展望. 展开更多
关键词 信号分解 时频分析 希尔伯特–黄变换 多元信号分解
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周期和冲击混合特征信号的自适应波形分解 被引量:7
5
作者 孟庆丰 费晓琪 +1 位作者 焦李成 何正嘉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期237-240,共4页
导出了一种适合于分解机械动态信号的基元函数 ,它与提出的自适应信号分解方法相结合 ,能够将机械动态信号分解为正弦波和冲击响应的线性展开 ,因此不仅可以从信号中提取平稳的周期波形 ,而且还可以提取非平稳的冲击响应波形 ,特别是当... 导出了一种适合于分解机械动态信号的基元函数 ,它与提出的自适应信号分解方法相结合 ,能够将机械动态信号分解为正弦波和冲击响应的线性展开 ,因此不仅可以从信号中提取平稳的周期波形 ,而且还可以提取非平稳的冲击响应波形 ,特别是当信号中同时含有 2种特征波形时 ,可以将其分别提取出来 .转子冲击实验结果也证实了所推导的基元函数的有效性 ,并与Gabor基元函数进行了比较 。 展开更多
关键词 自适应波形分解 信号分解 自适应信号表示 冲击响应 周期信号 机械信号 故障诊断
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Matlab在周期信号分解及频谱中的应用 被引量:11
6
作者 闫红梅 吴冬梅 吴延海 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2016年第5期37-39,43,共4页
利用Matlab对方波、锯齿波、三角波等周期信号进行傅里叶级数分解和合成,直观演示了谐波合成过程和吉布斯现象,并且画出方波分解的三维图形,通过调整视角观察信号时域波形与频域频谱的关系。实践表明,将Matlab引入教学可以帮助学生把握... 利用Matlab对方波、锯齿波、三角波等周期信号进行傅里叶级数分解和合成,直观演示了谐波合成过程和吉布斯现象,并且画出方波分解的三维图形,通过调整视角观察信号时域波形与频域频谱的关系。实践表明,将Matlab引入教学可以帮助学生把握重点、理解难点,激发了学生学习兴趣,起到了很好的教学辅助作用,有效地改善了教学效果。 展开更多
关键词 信号与系统 MATLAB 傅里叶级数 周期信号分解
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串联谐振电路综合提高实验(一)——周期非正弦信号的分解与合成 被引量:10
7
作者 张丕进 周红 +1 位作者 奎丽荣 赵伟 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2017年第5期192-195,215,共5页
针对现行RLC串联谐振电路实验的内容和要求相对简单,仅限于复现谐振的基本原理,缺少引导学生深入思考的"抓手",研发构建了一款新型周期非正弦信号分解、合成及谐波发生实验箱,设计出了串联谐振电路综合提高实验(一)——周期... 针对现行RLC串联谐振电路实验的内容和要求相对简单,仅限于复现谐振的基本原理,缺少引导学生深入思考的"抓手",研发构建了一款新型周期非正弦信号分解、合成及谐波发生实验箱,设计出了串联谐振电路综合提高实验(一)——周期非正弦信号的分解与合成,包括实验电路搭建、信号分解及合成的实验操作、模型验证以及学生可自主探究并自行延展的补充实验任务。教学实践结果表明,本电路综合提高实验有助于学生从不同视角认识、体会串联谐振电路的基本原理和应用价值,可以激发学生动手实践、深入探究理想电路模型与实际电路之间差异以及自主学习更多相关知识的兴趣。 展开更多
关键词 串联谐振 周期非正弦信号 傅里叶级数 信号合成 信号分解 高次谐波
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基于滤波预处理的小波故障检测方法 被引量:9
8
作者 刘毅华 赵光宙 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期51-55,共5页
现有的基于信号奇异性分析的故障检测方法不同程度地受到噪声的影响。提出了将电力信号滤除工频周期分量后,通过提取适当尺度上的小波模极大值点检测故障的方法。通过预处理滤除工频周期分量,消除了小波变换在信号峰值处的模极大值,从... 现有的基于信号奇异性分析的故障检测方法不同程度地受到噪声的影响。提出了将电力信号滤除工频周期分量后,通过提取适当尺度上的小波模极大值点检测故障的方法。通过预处理滤除工频周期分量,消除了小波变换在信号峰值处的模极大值,从而避免了对故障的误判。小波变换将预处理信号中的故障分量和噪声分解在不同的尺度空间中,保证了故障特征的提取和算法的抗噪性能,简化了的Mallat信号奇异性检测方法,在降低算法计算量的同时,可保持故障的定位精度。仿真研究表明:故障定位准确,且对噪声不敏感,可推广应用到其他周期信号的分析中。 展开更多
关键词 小波分解 故障检测 模极大值 周期信号
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基于HHT的电力系统暂态复合扰动信号的提取分析与研究 被引量:16
9
作者 杨存祥 仝战营 +1 位作者 万钰昊 庞小波 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期6-9,共4页
针对电力系统非线性和非平稳性暂态复合扰动信号的提取要求,采用经验模态分解(EMD)从信号的时间尺度特征出发对信号进行分解,实现了信号自适应的频带划分,在此基础上进行Hilbert变换,分离出了各扰动信号的时间、频率和幅值特征,仿真结... 针对电力系统非线性和非平稳性暂态复合扰动信号的提取要求,采用经验模态分解(EMD)从信号的时间尺度特征出发对信号进行分解,实现了信号自适应的频带划分,在此基础上进行Hilbert变换,分离出了各扰动信号的时间、频率和幅值特征,仿真结果表明该方法对电力系统非平稳的扰动信号具有较好的分析效果。 展开更多
关键词 HHT 暂态复合扰动信号 非平稳性 EMD HILBERT变换
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基于变分模态分解与精细复合多尺度散布熵的发电机匝间短路故障诊断 被引量:16
10
作者 何玉灵 孙凯 +2 位作者 王涛 王晓龙 唐贵基 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期164-172,共9页
针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号。所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量... 针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号。所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量进行信号的重构,应用精细复合多尺度散布熵来进行重构信号的分类及故障识别。对3对极发电机匝间短路故障前、后定子振动数据的处理效果表明,所提方法可以对发电机匝间短路故障进行有效识别与诊断,与其他多尺度熵方法相比具有一定优越性。 展开更多
关键词 多对极发电机 匝间短路故障 振动信号 变分模态分解 精细复合多尺度散布熵 故障诊断
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一种非周期调制直扩信号扩频码估计方法 被引量:11
11
作者 何涛 李志强 梁旭文 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期546-551,共6页
对卫星测控中一类扩频码周期与信息码周期之比为非整数的直扩信号进行了研究,得出这类信号可建模成非周期调制直扩信号,提出并讨论了一种基于差分主元分析(D-PCA)的非周期调制直扩信号扩频码估计方法,该方法通过计算与差分序列协方差矩... 对卫星测控中一类扩频码周期与信息码周期之比为非整数的直扩信号进行了研究,得出这类信号可建模成非周期调制直扩信号,提出并讨论了一种基于差分主元分析(D-PCA)的非周期调制直扩信号扩频码估计方法,该方法通过计算与差分序列协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量完成信息码个数、子序列、信息码同步点等参数的估计,解决了传统矩阵分解方法在估计码序列时码序列相位模糊问题,理论分析和仿真结果表明该方法可以在低信噪比下进行有效估计。 展开更多
关键词 非周期调制 直扩信号 扩频码估计 矩阵分解 主元分析
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基于变矩阵结构奇异值分解的信号分解算法 被引量:4
12
作者 赵学智 叶邦彦 陈统坚 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1096-1102,1286,共8页
矩阵结构对奇异值分解的信号处理效果有重要影响,改变传统算法中矩阵结构固定的思想,提出在奇异值分解中采用变化的矩阵结构,每分解一次,矩阵结构就改变一次,以适应信号中不同的周期性分量。每次的分解都将上一层的信号分解为主、副两... 矩阵结构对奇异值分解的信号处理效果有重要影响,改变传统算法中矩阵结构固定的思想,提出在奇异值分解中采用变化的矩阵结构,每分解一次,矩阵结构就改变一次,以适应信号中不同的周期性分量。每次的分解都将上一层的信号分解为主、副两个分量,提取副分量,而对主分量再次进行变矩阵结构的奇异值分解,如此反复进行,最终将原始信号分解为一系列主、副分量。信号处理实例表明,这一方法具有良好的信号分离效果,能够实现信号中不同周期性分量的有效分离。 展开更多
关键词 矩阵结构 奇异值分解 信号分解 周期性分量
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吉布斯现象的MATLAB实现 被引量:5
13
作者 李克勤 姜翠香 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第3期269-270,共2页
在信号分析中,复杂周期信号可用一定的数学工具将其展开为一系列的谐波信号,反过来,一系列的谐波信号可合成得到相应的周期信号.用Matlab编程,实现了信号的合成,吉布斯现象的效果相当明显.
关键词 信号分析 吉布斯现象 信号合成 信号分解
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基于奇异值分解的液压信号时域分解方法 被引量:2
14
作者 张小明 唐建 张梅军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第16期93-99,154,共8页
为了抑制模态混叠和降低分量中的噪声含量,提出了一种基于奇异值分解的液压信号时域分解方法。根据奇异值分解的两点特性:(1)每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;(2)各频率对应的奇异值的大小与该频率的振幅呈正相关,该方法先选取原... 为了抑制模态混叠和降低分量中的噪声含量,提出了一种基于奇异值分解的液压信号时域分解方法。根据奇异值分解的两点特性:(1)每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;(2)各频率对应的奇异值的大小与该频率的振幅呈正相关,该方法先选取原信号中的某一频率,向其中叠加频率相同、振幅已知的周期信号,使叠加信号中该频率的振幅最大,这样与其对应的奇异值一定位于对角矩阵的前两阶,解决了原信号该频率的奇异值阶数无法确定的问题,继而选取前两阶奇异值重构,再减去前步加入的周期信号,即还原出原信号中该频率的时间序列。同样,对于原信号中的其他频率用相同方法处理,最终获得一组分量。经实验,该方法较EMD不仅能有效消除模态混叠,而且降低了分量中的噪声含量。 展开更多
关键词 奇异值分解 构造信号 叠加信号 模态混叠 噪声含量
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抑制局部放电信号中周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法 被引量:2
15
作者 张宇辉 段伟润 李天云 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期89-93,99,共6页
为了从窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,提出一种抑制周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法。利用窄带干扰信号与局部放电信号品质因子的不同,在基于信号共振稀疏分解理论的基础上,实现窄带干扰和放电脉冲的有效分离。该方法能在有效... 为了从窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,提出一种抑制周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法。利用窄带干扰信号与局部放电信号品质因子的不同,在基于信号共振稀疏分解理论的基础上,实现窄带干扰和放电脉冲的有效分离。该方法能在有效抑制窄带干扰的同时,削弱随机干扰。仿真和实测信号的处理结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 局部放电 窄带干扰 品质因子 共振稀疏分解 随机干扰
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经验模态分解(EMD)中边界处理的新方法 被引量:5
16
作者 杜修力 何立志 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期626-632,共7页
在深入研究和分析希尔伯特-黄变换(HHT)方法的基础上,对信号提出了半周期半对称延拓算法,并以此来处理经验模态分解中存在的边界误差问题.通过信号模拟试验,并与EMD方法的结果作比较,检验了该方法的有效性和精度.
关键词 半周期半对称延拓法 希尔伯特-黄变换(HHT) 经验模态分解(EMD) 信号处理 边界同题
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基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法 被引量:11
17
作者 王金东 欧凌非 +1 位作者 赵海洋 宋美萍 《机床与液压》 北大核心 2021年第5期168-172,161,共6页
针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,... 针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,可得到不同的IMF分量;计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值,选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解,并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比,结果表明:优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号,有利于提高故障诊断的精确度。 展开更多
关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 精细复合多尺度散布熵 信号重构 往复压缩机 故障诊断
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基于Matlab周期信号的分解与合成 被引量:6
18
作者 郗艳华 《计算机与现代化》 2011年第9期156-158,164,共4页
分析三角形式傅里叶级数中周期信号的分解与合成,用Matlab软件对方波信号的分解与合成进行仿真。结果显示方波信号可以分解成直流分量和不同频率余弦分量(或正弦分量)的叠加;满足一定关系的直流信号和有限次谐波分量之和可以近似表示方... 分析三角形式傅里叶级数中周期信号的分解与合成,用Matlab软件对方波信号的分解与合成进行仿真。结果显示方波信号可以分解成直流分量和不同频率余弦分量(或正弦分量)的叠加;满足一定关系的直流信号和有限次谐波分量之和可以近似表示方波信号,对方波信号合成过程中误差和吉布斯现象进行分析。利用Matlab软件仿真可以直观地理解周期信号的分解与合成原理,它对于建立信号频谱的概念以及系统频谱分析都有非常重要作用。 展开更多
关键词 周期信号 分解与合成 吉布斯现象
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Matlab在“信号与系统”分析中的应用 被引量:17
19
作者 许艳惠 《电气电子教学学报》 2007年第1期100-102,共3页
Matlab的出现使“信号与系统”课程的计算机辅助教学更为便捷。本文详细论述了使用Matlab工具将“信号与系统”中复杂的理论计算和绘图等抽象问题通过编程变得简单而直观。Matlab的运用大大改善了“信号与系统”的教学方法和手段,丰富... Matlab的出现使“信号与系统”课程的计算机辅助教学更为便捷。本文详细论述了使用Matlab工具将“信号与系统”中复杂的理论计算和绘图等抽象问题通过编程变得简单而直观。Matlab的运用大大改善了“信号与系统”的教学方法和手段,丰富了教学内容,取得了良好的教学效果,对于教学水平的提高十分有益。 展开更多
关键词 MATLAB 周期信号的合成与分解 采样定理 混叠
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基于神经网络的低信噪比CBOC信号组合码序列盲估计 被引量:1
20
作者 张天骐 张婷 +1 位作者 熊梅 赵亮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2824-2832,共9页
针对低信噪比下复合二进制偏移载波(composite binary offset carrier,CBOC)信号的组合码序列盲估计问题。首先采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的算法对CBOC的组合码序列进行可行性验证,可得在已知相关参数的情况下对... 针对低信噪比下复合二进制偏移载波(composite binary offset carrier,CBOC)信号的组合码序列盲估计问题。首先采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的算法对CBOC的组合码序列进行可行性验证,可得在已知相关参数的情况下对CBOC信号组合码序列盲估计是可行的;其次就SVD在长序列估计中计算量和存储量需求大的问题,进一步提出主分量神经网络解决上述问题,同时引入最优变步长收敛模型改善神经网络(neural network,NN)收敛速度。利用无监督NN的自适应主分量提取信号特性,避免批处理运算,实现CBOC信号组合码序列盲估计。实验表明,NN能在-20dB下达到精确估计序列的目的,且算法有稳定性高、复杂度低、收敛速度快等优点。 展开更多
关键词 复合二进制偏移载波信号 奇异值分解 神经网络 组合码序列
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