面向高混响环境的欠定卷积盲源分离算法

为了解决高混响环境下欠定卷积混叠信号的分离问题,提出一种新的欠定卷积盲源分离算法。针对高混响环境的影响,设计全局脉冲响应网络削弱混响回声,提高信号质量。基于全局脉冲响应网络建立新的时频域混叠信号数学模型,采用全局脉冲响应矩阵缩短了传统脉冲响应的长度,降低了高混响带来的模型变换近似误差。基于非负矩阵分解理论设计模型参数的实时更新学习规则,将源信号分离问题转换为模型参数优化问题,实现混叠信号的盲源分离。实验结果表明,所提算法可以有效地实现中英文语音、音乐混叠信号的盲源分离,与现有比较流行的盲源分离算法的对比验证了所提算法的优越性。

一阶大时滞系统的滞后时间削弱自抗扰控制

为了解决一阶大时滞系统的控制难题,提出一种滞后时间削弱的自抗扰控制方法。首先,分析时滞系统中线性自抗扰控制的控制输入与系统反馈在时间轴上的不匹配问题,设计一种新的滞后时间削弱结构;然后,结合自抗扰控制思想,得到滞后时间削弱自抗扰控制的闭环结构,用于一阶大时滞系统,利用频域分析说明该方法的稳定性,并总结参数整定规则;最后,将仿真结果与已有算法所得结果进行比较。研究结果表明:滞后时间削弱自抗扰控制对大时滞过程的参数摄动不敏感,相比较于已有的PI-Smith控制、预估自抗扰控制等算法,滞后时间削弱自抗扰控制可以有效改善一阶大时滞对象的控制效果,具有更好的动态性能和控制鲁棒性。

面向反光工件点云缺陷的点云增强算法

针对反光工件的三维扫描点云存在的缺陷以及点云处理时间长的问题,提出一种点云增强的算法以改善缺陷点云的质量、缩短点云处理的时间,从而提高点云三维重建的精度和效率.首先输入大量的、分布不均匀且包含离群点和噪声的无组织点云,使用基于kD-tree 的点云均匀重采样将点云数据分成多个子集;然后使用改进的局部最优投影算法对点云进行降噪处理;最后使用边缘感知重采样对点云进行增采样,达到保留和增强点云特征的效果.实验结果证明,该算法的处理是有效的.