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用于主动减振的振动信号实时高精度检测 被引量：13
1
作者 李嘉全 程志峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第12期1134-1140,共7页
为了满足主动减振对振动信号实时高精度检测的需求,提出了一种自适应的振动信号频率、相位和幅值的在线检测方法。首先采用自适应陷波器实时估计振动信号频率,为降低噪声对频率估计精度的影响,对振动信号进行低通滤波预处理;接着利用检... 为了满足主动减振对振动信号实时高精度检测的需求,提出了一种自适应的振动信号频率、相位和幅值的在线检测方法。首先采用自适应陷波器实时估计振动信号频率,为降低噪声对频率估计精度的影响,对振动信号进行低通滤波预处理;接着利用检测出的频率生成参考正弦信号,通过最小均方算法(least mean-square algorithm,LMS)提取出经滤波处理后的振动信号;最后,利用检测出的信号频率和已知的低通滤波器信息,还原出无噪声干扰的原始振动信号。根据主动减振应用中振动信号的特点,设计了一组检测仿真实验,实验结果显示本文方法可以实现对频率和相位的无偏估计,幅值的检测精度优于99%,可以满足主动减振应用的要求。 展开更多
关键词 主动减振 振动信号检测 自适应陷波器 LMS算法 信号还原
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基于二项分布改进的宽带压缩频谱检测方案 被引量：6
2
作者 马彬 王宏明 谢显中 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期243-248,共6页
宽带压缩频谱检测存在依赖稀疏度先验信息和信号重构时延较高的问题.因此,本文提出了一种高效可靠的宽带压缩频谱检测方案.首先,推导出了基于二项分布精确置信区间改进的稀疏度估计模型.其次,利用稀疏度估计上下界改进了稀疏度自适应匹... 宽带压缩频谱检测存在依赖稀疏度先验信息和信号重构时延较高的问题.因此,本文提出了一种高效可靠的宽带压缩频谱检测方案.首先,推导出了基于二项分布精确置信区间改进的稀疏度估计模型.其次,利用稀疏度估计上下界改进了稀疏度自适应匹配追踪算法.最后,提出了一种宽带压缩频谱检测方案.仿真结果表明,本文所提出方法可以同时精确的估计信号稀疏度的上下界,提高了频谱检测的效率和可靠性,加快了算法的收敛速度. 展开更多
关键词 宽带频谱检测 压缩感知 稀疏度估计 置信区间 信号重构
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基于PCD算法的信号恢复重构研究 被引量：1
3
作者 曹奔 张晓东 +1 位作者 董唯光 刘洪 《工业仪表与自动化装置》 2016年第5期3-6,35,共5页
利用μ=1和线搜索求μ方法,该文首先研究了利用分离替代函数算法(SSF)和平行坐标下降算法(PCD)求解无约束优化问题的性能,实验表明PCD算法性能优于SSF算法;其次,研究了模糊噪声下的参数λ与ISNR的变化关系;最后,研究PCD算法分别对σ2=2... 利用μ=1和线搜索求μ方法,该文首先研究了利用分离替代函数算法(SSF)和平行坐标下降算法(PCD)求解无约束优化问题的性能,实验表明PCD算法性能优于SSF算法;其次,研究了模糊噪声下的参数λ与ISNR的变化关系;最后,研究PCD算法分别对σ2=2和σ2=8二维模糊噪声图像信号的重构。实验表明PCD算法有良好的去模糊消噪能力,为图像检测识别之前提供必要的恢复重构条件。 展开更多
关键词 平行坐标下降 无约束优化 模糊噪声 信号重构
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股权分置改革与股市波动结构——基于EEMD方法的实证研究 被引量：1
4
作者 傅传锐 《经济经纬》 CSSCI 北大核心 2012年第1期142-147,共6页
笔者利用系综经验模式分解方法(EEMD)考察了股改启动前、股改期间与股改基本完成后上证综指与深证成指的波动结构特征及其变化。实证结果表明:与股改基本完成前相比,股改后我国股市的波动结构发生显著变化,即短期波动成分成为解释股市... 笔者利用系综经验模式分解方法(EEMD)考察了股改启动前、股改期间与股改基本完成后上证综指与深证成指的波动结构特征及其变化。实证结果表明:与股改基本完成前相比,股改后我国股市的波动结构发生显著变化,即短期波动成分成为解释股市总体波动的最主要因素。同时,中期波动成分的平均周期大幅延长。股改后限售股大规模且集中解禁与减持对股市的冲击强化了市场的短线投机行为,引发股市短期波动急剧增加。而人民币升值、次贷危机等导致中期波动更具持久性。 展开更多
关键词 股权分置改革 股市波动结构 EEMD方法 信号重构
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改进的雷达目标三维重构成像方法
5
作者 徐步螬 刘记红 袁翔宇 《电子对抗》 2017年第4期11-16,22,共7页
利用不同视角下的一维距离像，基于信号空间不变性或独立成分分析可重构目标的三维散射中心分布，实现超分辨成像，两种方法均不需要观测视角的信息，主要适用于非合作目标。文章建立了三维重构的基本模型，将一种基于幅度和类型信息的... 利用不同视角下的一维距离像，基于信号空间不变性或独立成分分析可重构目标的三维散射中心分布，实现超分辨成像，两种方法均不需要观测视角的信息，主要适用于非合作目标。文章建立了三维重构的基本模型，将一种基于幅度和类型信息的散射中心关联方法与两种重构方法相结合，取消了原算法中关于散射中心已关联的假定，实现了对原有算法的改进，扩展了算法的适用范围。通过仿真数据对两种算法的有效性进行了验证。并分析比较了二者的性能特点。 展开更多
关键词 一维距离像 信号空间不变性 独立成分分析 重构成像
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一种基于人工蜂群算法的混沌信号盲分离方法 被引量：3
6
作者 陈越 吕善翔 +1 位作者 王梦蛟 冯久超 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期207-215,共9页
混沌信号所固有的非周期、宽带频谱和对初值极度敏感等特性使得对这类信号进行盲分离极为困难.针对这一问题,提出一种新的盲分离方法,该方法通过相空间重构来构造代价函数,将混沌信号的盲分离转化为一个无约束优化问题,并利用人工蜂群... 混沌信号所固有的非周期、宽带频谱和对初值极度敏感等特性使得对这类信号进行盲分离极为困难.针对这一问题,提出一种新的盲分离方法,该方法通过相空间重构来构造代价函数,将混沌信号的盲分离转化为一个无约束优化问题,并利用人工蜂群算法进行求解.不同于现有的独立成分分析方法仅使用混合信号的统计特性来解决分离问题,该方法能充分利用混合信号内在的动态特性,因而在处理混沌信号这种确定性信号时能获得更好的分离效果.此外,正交矩阵的参数化表示有效地降低了盲分离问题的复杂性,使优化过程能快速收敛.实验结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较高的数值精度,在分离混沌信号时其整体性能优于现有的几种盲分离方法.同时,在分离混沌-高斯混合信号的实验中该方法也展现出优异良好的性能,这表明该文的方法有应用潜力. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 盲分离 混沌信号 相空间重构
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