对K分布形状参数的M估计器的再改进

K分布形状参数的M估计器是一种估计精度比较高的估计器,2005年由郝程鹏提出,2007年得到了进一步的改进。该文对2007年的改进的M估计器进行了进一步的改进,省去了其中的一些中间环节,仿真实验证明,该文方法显著提高了估计器的精度与效率。

对Jahangir组合式矩估计器的改进

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE(Maximum Likelihood Estimator)相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.

一种基于稀疏贝叶斯分解的抗运动干扰心率提取算法

目的提出一种基于光电容积脉搏波(photoplethsmography,PPG)的抗运动干扰心率检测算法。方法算法利用同步记录的一路加速度信号频谱调制离散傅里叶变换(discrete fourier transform,DFT)稀疏基,在此基上对两路PPG信号进行稀疏贝叶斯分解。由于谱系数的同一稀疏约束,此方法能够识别并去除PPG信号谱中运动干扰产生的谱峰。最后从五类特征点中搜索心率谱峰。结果实验基于12组PPG数据,算法结果平均绝对误差为1.99次/分。结论本文方法在基于PPG信号的心率检测方面效果良好,具有准确度高,抗干扰性强的特点。

DSSS中基于重叠变换的自适应干扰抑制算法及仿真分析

提出了一种基于重叠变换的自适应干扰抑制算法,利用调制重叠变换(MLT)把接收机信号映射到变换域进行抗干扰处理,它可以有效地把干扰能量集中在有限的变换域子带(TransformB ins)中,与基于DFT、DCT等块变换相比有更好的滤波效果。由于可以使用基于重叠变换的快速算法,因此它结构简单,节省计算量。仿真结果表明,基于MLT的变换域处理方案可以有效地改善系统性能。