检索结果-南通市图书馆

色关联的乘性与加性噪声驱动下的幂函数型单势阱系统的稳态特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

振动与冲击 2020年第5期39卷 244-249,271页

作者：吴绍祥罗阳陈建四川大学制造科学与工程学院成都610065

研究了色关联的乘性与加性噪声作用下幂函数型单势阱系统的稳态问题。首先利用一致有色噪声近似方法,推导得到稳态概率密度函数(仅以b=1为例),分析色关联的乘性与加性噪声对于稳态概率密度的影响,并通过势阱结构参数分析了势阱的结构对... 详细信息

研究了色关联的乘性与加性噪声作用下幂函数型单势阱系统的稳态问题。首先利用一致有色噪声近似方法,推导得到稳态概率密度函数(仅以b=1为例),分析色关联的乘性与加性噪声对于稳态概率密度的影响,并通过势阱结构参数分析了势阱的结构对于稳态概率密度的影响。结果表明:参数b=1条件下的互相关强度、自相关时间以及势阱结构参数a,b都会诱导非平衡相变。

关键词：单势阱系统乘性噪声加性噪声稳态概率密度函数

自适应非凸稀疏正则化下自适应光学系统加性噪声的去除

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

物理学报 2017年第12期66卷 309-316页

作者：张艳艳陈苏婷葛俊祥万发雨梅永周晓彦南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏省气象传感网技术工程中心江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

自适应光学系统可以实时测量并校正波前信息,但是系统中大量的噪声严重影响了系统的探测精度.自适应光学系统中一般为加性噪声,本文提出一种全新的变分处理模型去除加性噪声,该模型采用自适应非凸正则项.非凸正则项在保持图像细节上较... 详细信息

自适应光学系统可以实时测量并校正波前信息,但是系统中大量的噪声严重影响了系统的探测精度.自适应光学系统中一般为加性噪声,本文提出一种全新的变分处理模型去除加性噪声,该模型采用自适应非凸正则项.非凸正则项在保持图像细节上较凸正则项具有更好的效果,能更好地保持点源目标的完整性.另外,根据不同区域的噪声水平自适应地构建正则化参数,使不同区域的像素点受到不同程度的噪声抑制,可以更好地保持目标的边缘细节.在算法实现上,为了解决非凸正则项收敛性较差的缺陷,采用分裂Bregman算法及增广拉格朗日对偶算法进行计算.实验及数值仿真结果都表明,该方法能够较好地去除系统中的加性噪声,且光斑信号保存得较为完整,处理后的质心探测精度及信噪比较高.

关键词：自适应光学加性噪声自适应正则化非凸

加性噪声背景下基于ICA的线性系统辨识算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统仿真学报 2008年第18期20卷 4813-4816页

作者：高颖李月杨宝俊烟台大学光电信息科学技术学院烟台264005 吉林大学通信工程学院长春130012 吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026

在加性噪声背景下,将线性系统辨识问题纳入到独立分量分析(ICA)瞬时混合模型中,提出了一种新的结合ICA技术的线性系统辨识算法。该算法无需对噪声信号的统计特性进行任何先验假定,根据ICA模型中瞬时混合矩阵的先验知识,准确估计出系统... 详细信息

在加性噪声背景下,将线性系统辨识问题纳入到独立分量分析(ICA)瞬时混合模型中,提出了一种新的结合ICA技术的线性系统辨识算法。该算法无需对噪声信号的统计特性进行任何先验假定,根据ICA模型中瞬时混合矩阵的先验知识,准确估计出系统输出的加性噪声,从观测数据减去该噪声后,利用最小二乘理论实现算法对未知系统的参数估计。仿真实验表明,该算法不仅有效地消除了一般算法对于噪声特性的限制,而且在低信噪比下仍能取得较为理想的辨识结果。

关键词：独立分量分析线性系统辨识瞬时混合加性噪声

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

加性噪声下录音设备来源取证研究

加性噪声下录音设备来源取证研究

作者：秦天芸宁波大学

学位级别：硕士

数字音频作为日常生活中常见的数字媒介载体,在法庭案件中,常被作为证据提供给法院。因此,对数字音频来源性、真实性、完整性的验证至关重要。鉴别音频的录制设备来源真伪作为数字音频取证技术关注的热点问题之一,已经取得一定的成果。... 详细信息

数字音频作为日常生活中常见的数字媒介载体,在法庭案件中,常被作为证据提供给法院。因此,对数字音频来源性、真实性、完整性的验证至关重要。鉴别音频的录制设备来源真伪作为数字音频取证技术关注的热点问题之一,已经取得一定的成果。然而,其研究对象几乎为安静环境下录制的语音,很少考虑噪声环境下的情况。由于在噪声环境下对录音设备来源进行辨识更具有现实意义并且手机已经成为目前主流的录音设备,所以本文研究了加性噪声下手机来源识别方法,主要从如下四个方面开展了研究工作:1.针对数据库的构建,录制了涉及7个品牌24款不同型号的手机的干净语音数据库和含噪语音数据库,即CKC-SD、TIMIT-RD干净语音数据库,CKC-SD、TIMIT-RD含噪语音数据库。基于构建的数据库,检测现有两种性能优异的来源识别算法的噪声鲁棒性,实验结果说明,尽管目前识别算法对干净语音有着很好的识别性能,但噪声鲁棒性差,不能推广至噪声环境。2.研究不同手机录制的语音的语谱图,具体分析了不同品牌手机录制的语音被嵌入的设备差异信息以及相同品牌不同型号手机录制的语音被嵌入的设备差异信息。此外,还通过研究环境噪声对设备差异的影响、去噪处理对设备差异的影响等问题,为本论文后续工作奠定了研究基础。3.根据不同设备在频域上的差异,发现手机录音设备的识别关键在于对同品牌不同型号手机设备的区分,因此本文提出了一种基于常Q变换和多场景噪声训练的手机来源识别算法。实验结果表明,本算法保持对不同品牌手机的区分性能的同时,也提升了同品牌内手机的识别率,在CKC-SD和TIMIT-RD数据库上,对干净语音的平均识别准确率分别为97.08%、99.29%,对含噪语音的平均识别率超过90%,极大的提升了算法对含噪语音的识别能力。4.通过分析不同设备差异信息在不同频域上的差别,提出来一种基于融合特征和卷积神经网络的手机来源识别算法。实验结果表明,本算法将使用不同时频变换方式提取得到的短时傅里叶变换的频谱分布特征,梅尔频率倒谱系数特征和常Q变换的频谱分布特征这三个特征串联构成的融合特征作为设备区分性特征,在CKC-SD和TIMIT-RD含噪数据库上的识别率分别为94.06%、92.44%。此外还通过设备差异特点和大量实验来探究适用于录音设备来源取证领域的卷积神经网络的输入层输入选择和框架设计的一些原则。

关键词：加性噪声源手机识别常Q变换卷积神经网络多场景训练

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

加性噪声中未知分量数的谐波恢复方法研究

光电子 2020年第2期10卷 38-45页

作者：冯珊珊钱坤中国地质大学(武汉)数学与物理学院湖北武汉

谐波恢复问题是信号处理中的经典问题,对于被加性噪声污染的谐波信号,现有的多重信号分类(MUSIC)方法可以实现良好的恢复效果,但在谐波分量数未知的情况下无法发挥其超分辨率性能。本文结合实值MUSIC算法的超分辨率和逐步LSE算法的逐步... 详细信息

谐波恢复问题是信号处理中的经典问题,对于被加性噪声污染的谐波信号,现有的多重信号分类(MUSIC)方法可以实现良好的恢复效果,但在谐波分量数未知的情况下无法发挥其超分辨率性能。本文结合实值MUSIC算法的超分辨率和逐步LSE算法的逐步估计的特点,提出了一种逐步MUSIC算法,该算法在分量数已知的情况下具有良好的估计性能。在分量数未知的情况下,我们利用该算法估计出一个模型集,并采用BIC准则估计谐波分量数。最后通过仿真实验对所提方法的性能进行了验证。

关键词：谐波恢复加性噪声 MUSIC算法谐波分量数

带加性噪声和线性记忆的可拉伸吊桥方程的随机吸引子

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

吉林大学学报（理学版） 2020年第2期58卷 251-260页

作者：姚晓斌青海民族大学数学与统计学院西宁810007

用解的一致估计和算子分解技巧,研究带加性噪声和线性记忆的可拉伸吊桥方程,证明其随机吸引子的存在性。

关键词：吊桥方程随机吸引子线性记忆加性噪声

加性噪声下增广容积卡尔曼滤波及其目标跟踪应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用与软件 2017年第3期34卷 136-141页

作者：刘江叶松庆中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714

传统容积卡尔曼滤波(CKF)有良好的滤波精度和较低的计算复杂度,使其广泛被应用于目标跟踪系统。但在高维非线性和波动性大的目标跟踪系统中,3阶和高阶CKF分别存在滤波精度不足和稳定性低的问题。为提高CKF的滤波精度并保证稳定性,讨论... 详细信息

传统容积卡尔曼滤波(CKF)有良好的滤波精度和较低的计算复杂度,使其广泛被应用于目标跟踪系统。但在高维非线性和波动性大的目标跟踪系统中,3阶和高阶CKF分别存在滤波精度不足和稳定性低的问题。为提高CKF的滤波精度并保证稳定性,讨论和给出加性噪声下的增广容积卡尔曼滤波(ACKF)。在仿真中,将CKF、UKF和ACKF应用于5维高非线性目标跟踪,并分析比较三者的目标跟踪性能。研究结果表明,在高维非线性目标跟踪系统中,3阶ACKF可以获得更好目标跟踪精度和稳定性,以及可接受的计算复杂度。

关键词：目标跟踪增广容积卡尔曼滤波非线性滤波加性噪声

带加性噪声的分数阶随机Ginzburg-Landau方程的渐近行为

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

四川师范大学学报（自然科学版） 2017年第2期40卷 149-156页

作者：王云肖舒级杨袁李倩汪春江四川师范大学数学与软件科学学院四川成都610066

考虑带加性噪声的随机分数阶Ginzburg-Landau方程在L^2(D)中的渐近性质.首先将随机偏微分方程转化为仅含随机参数的随机方程,然后对该方程的解进行先验估计,从而得到随机动力系统的紧性,最后证明L^2(D)中随机吸引子的存在性.

关键词：随机分数阶Ginzburg-Landau方程随机动力系统随机吸引子加性噪声

一种对加性噪声和信道函数联合补偿的模型估计方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

声学学报 2008年第3期33卷 238-243页

作者：王智国吴及戴礼荣王仁华中国科学技术大学合肥230027 清华大学北京100084

语音识别系统在面对实际环境中多变的加性噪声和信道差异的影响时性能急剧下降,抑制这些噪声和差异所造成的性能下降具有重要意义。作者提出了一种模型补偿算法,使用句子中的非语音段估计加性噪声,然后利用EM算法估计信道函数,从而在倒... 详细信息

语音识别系统在面对实际环境中多变的加性噪声和信道差异的影响时性能急剧下降,抑制这些噪声和差异所造成的性能下降具有重要意义。作者提出了一种模型补偿算法,使用句子中的非语音段估计加性噪声,然后利用EM算法估计信道函数,从而在倒谱域上对失配的声学模型进行联合补偿。实验表明,相比基线系统,采用该算法的系统的平均性能相对提升幅度超过50%。算法可以动态跟踪环境的变化,性能表现优于一些传统的语音识别稳健性处理算法。

关键词：补偿算法加性噪声估计方法声学模型信道函数语音识别系统 EM算法