顺序形态变换边缘检测方法

提出了一种基于顺序形态变换的边缘检测方法。该方法构造了基于百分位顺序形态变换的边缘检测算子,根据不同结构元素的尺度大小与结构元素的类型,选择不同的形态变换的百分值,从而使变换结果图像的平均值最小。实验结果表明,与固定结构元素的边缘检测方法相比该方法锐化了图像边缘、具有很强的抑制噪声能力和良好的边缘检测性能。

基于自适应参数估计的鲁棒语音增强算法

基于鲁棒H∞滤波器理论和共轭梯度自适应参数估计方法提出了一种对复杂噪声有抑制效果的语音增强算法。应用这种方法自适应地从带噪信号中提取语音参数时不必预先知道噪声源的统计特性,只要求噪声信号能量有限。因为它基于H∞滤波器,所以可保证由外界干扰和附加噪声引起的性能指标恶化达到最小。仿真结果表明:该语音增强算法具有计算速度快、鲁棒性好、语音增强效果明显、易于实现、可抑制复杂背景噪声等特点。

认知OFDM无线电系统基于公平度门限的资源分配

根据认知无线电的特点和正交频分复用(OFDM)的传输特性,提出了一种针对认知OFDM无线电系统的自适应资源分配算法。在传统的子载波分配过程中,具有优先权的用户将优先选择载波,但信道增益最大的载波并不一定会被其使用,这将导致载波利用效率下降。针对这一问题,该算法在载波分配过程中,通过公平度门限来决定载波分配的优先级,从而实现容量和公平度的折中。同时,在子载波和功率分配中使次用户对主用户的干扰功率限制在主用户可容忍的干扰极限内,保证了每个用户的通信要求。仿真结果表明,该算法在满足公平性的同时还提升了系统的容量。