2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩71頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、盲信號分離是近十幾年新興起來的一個研究熱點,由于其在無源聲納系統(tǒng)、雷達系統(tǒng)領(lǐng)域,生物信號處理,圖像處理,語音信號處理領(lǐng)域等的廣泛應(yīng)用前景,引起越來越多相關(guān)科研工作者的興趣。盲信號分離是在對信源的傳輸方式及信源沒有任何先驗知識、或知之甚少的前提下,僅由已知的來自傳輸系統(tǒng)的觀測信號來估計出未知的信源。本文對兩種盲源分離算法進行了研究。 ⑴介紹了盲信號分離的基本知識、發(fā)展歷史、應(yīng)用等。而且,簡要地分析了盲信號分離的四種數(shù)學(xué)模型:瞬時混

2、合模型、時延混合模型、卷積混合模型、非線性混合模型;對于瞬時混合模型,當估計出混合矩陣后,可利用標準線性規(guī)劃(Matlab中l(wèi)inprog函數(shù))來分離出信源,根據(jù)信號—干擾比(Signal—to—Interference—Ratios)來作為衡量盲源分離的評價準則。 ⑵分析了兩種盲源分離算法:基于時頻比的盲源分離(TIFROM)算法和基于信號稀疏表示的亞定盲源分離(UBSS)算法;這部分是全文的重點,采用由淺入深的方式詳細地介紹

3、了算法的實現(xiàn)原理、實現(xiàn)步驟;并在Matlab中實現(xiàn)UBSS算法的代碼,繼而對UBSS算法做了試驗,發(fā)現(xiàn)對估計混合矩陣的效果很好,最大誤差為0.0001。 ⑶對UBSS算法所存在的一些缺陷,做了兩處改進:第1處是對UBSS算法步驟進行重新設(shè)計,使得在Matlab上設(shè)計出的代碼簡潔,執(zhí)行效率比較高:執(zhí)行時間將近減少了一半;而且最大誤差小于0.0001;第2處是設(shè)計了一種新的算法來解決UBSS算法所未涉及的一種情形,并在Matlab上

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論