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题名运用内积相关性结合迭代相减识别两点声源
被引量：2
- 1
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作者
寇海亮
冒凯炫
赵晓丹
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机构
江苏大学汽车与交通工程学院
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2016年第5期15-20,共6页
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基金
江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发[011]6号)
江苏大学高级专业人才科研基金项目(11JDG096)
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文摘
提出运用内积相关性识别两点声源的新方法,通过在声源面上构造虚拟声源,计算虚拟声源在传声器阵列上的声压,构造虚拟声源的声压向量,将其归一化,与传声器实际测得的声压信号作内积运算,通过优化算法搜索内积模的极值,当内积模达到最大值时,根据内积相关性原理,识别出目标声源的位置。当声源间距离较近时,声源识别精度受到声源间的干扰影响,引入迭代循环算法降低声源相互干扰的影响,以传声器测量面上剩余的声压作为判断循环终止的条件。计算结果表明,利用内积相关性结合迭代循环相减算法能有效识别出两点声源。
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关键词
声学
声源识别
内积
迭代相减
传声器阵列
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Keywords
acoustics
acoustic source identification
inner product
iteration circular subtraction
microphone array
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分类号
O422.6
[理学—声学]
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题名基于统计分类的台标识别相关技术研究
- 2
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作者
于静
高飞
王沙沙
温英新
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机构
北京理工大学信息与电子学院
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出处
《微型机与应用》
2012年第20期36-38,41,共4页
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文摘
针对电视台标所处背景的复杂性,现有的台标识别方法尚不能对各种台标进行有效识别,提出了一种基于统计分类的自动台标识别方法,采取先分类后识别等多种有效措施,可对复杂背景下的台标进行正确识别。通过对大量视频数据的验证证明,该方法识别精度高,具有较强的适应性。
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关键词
台标识别
统计分类
小波重构
迭代相减
奇异值分解
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Keywords
TV station logo recognition
statistical classification
wavelet reconstruction
iterative subtraction
singular value de- composition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名稳健的GPS干扰抑制方案研究
被引量：4
- 3
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作者
潘延明
卢艳娥
骆艳卜
李思佳
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机构
空军工程大学电讯工程学院
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出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2012年第3期330-334,共5页
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基金
国家自然科学基金(61071014)
空军工程大学电讯工程学院科研创新基金(DYCX1001)~~
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文摘
针对小快拍情况下,GPS干扰抑制的稳健性下降的问题,提出一种基于自适应对角加载的迭代相关相减多级维纳滤波算法(iteration correlation subtraction algorithm-multistage wiener filter,ICSA-MWF)。该算法是在充分利用ICSA-MWF给出的干扰和噪声特征信息的基础上,通过分析ICSA-MWF的迭代过程而得到的一种新的自适应干扰抑制方法。仿真结果表明,新算法在迭代中自适应地选择加载量,较大程度地提高了小快拍下干扰抑制的稳健性,进一步减小了ICSA-MWF的计算量,从而提高了干扰抑制的实时性。
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关键词
空时自适应处理
多级维纳滤波
迭代相关相减算法
特征值
对角加载
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Keywords
space-time adapt processing
multistage wiener filter
iteration correlation subtraction algorithm
eigenvalue
diagonal loading
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分类号
TN967.1
[电子电信—信号与信息处理]
TN973.1
[电子电信—信息与通信工程]
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题名高性能联合语音增强算法的研究
被引量：1
- 4
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作者
陈紫强
黄冰
刘庆华
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机构
桂林电子工业学院通信与信息工程系
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出处
《电声技术》
北大核心
2004年第1期49-52,共4页
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基金
国家自然科学基金(60272038)
广西自然科学基金(0141044)
广西区教育厅资助项目(D20335).
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文摘
讨论了一种抗恶劣噪声环境的联合语音增强新方法,即将自适应算法、多带谱相减算法和迭代谱相减结合的方法。仿真结果表明,新方法在极大地抑制背景噪声、音乐噪声的同时,保持了较好的语音可懂度。
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关键词
语音增强算法
自适应算法
多带谱相减算法
迭代谱相减
仿真
噪声
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Keywords
adaptive filter
speech enhancement
multi-band spectral subtraction
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分类号
TN912.35
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于改进迭代去噪法的多震源地震数据分离
- 5
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作者
郭建宏
成景旺
陈芷若
杨兵
严皓
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机构
长江大学地球物理与石油资源学院
长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室
太原理工大学矿业工程学院
中海石油有限公司天津分公司
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出处
《物探与化探》
CAS
北大核心
2019年第5期1054-1063,共10页
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基金
国家自然科学基金(41504102)
湖北高校省级大学生创新训练项目(201810489075)
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文摘
多震源激发技术与单震源采集方法相比,极大地提高了地震勘探效率,其混合数据的分离是影响成像的关键因素。将多震源混合数据的伪分离记录从共炮道集分选到其他道集时,次震源地震信号表现为随机噪声,可通过迭代去噪的方法进行分离。本文对传统的迭代预测去噪法进行改进,在每次去噪前加入上一次分离结果来增加迭代去噪的稳定性,并结合多方向矢量中值滤波来进行随机噪声的去除。通过理论模型的多震源混合数据分离试验,表明本文提出的方法具有更好的分离效果,且更为强健,在不同滤波参数下均能保持一定的稳定性。将该方法应用于实际海洋混合地震数据的分离,同样能得到较好的分离结果,具有实际应用价值。
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关键词
多震源激发
混合数据分离
迭代预测相减法
多方向矢量中值滤波
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Keywords
simultaneous sourceacquisition
separation of the blendeddata
iterative prediction noise powersubtraction technique
multidirectional vectormedian filter
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分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
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