时变幅度LFM干扰下的单通道盲分离算法研究
摘要：针对时变幅度LFM干扰下的单通道通信信号与干扰盲分离问题，本文提出了一种基于遗传粒子滤波的单通道扰信盲分离新算法。该算法首先建立了受扰信号的状态空间模型，并利用遗传重采样粒子滤波得到通信码元和未知参数的最大后验估计。针对标准粒子滤波中存在的粒子退化现象，本文引入了遗传进化操作来迭代估计优质粒子，在减少了所需粒子数量的同时，加快了算法的收敛速度，使新算法在时变幅度LFM干扰的影响下具有较好的分离效果。非扩频通信信号仿真实验表明，新算法在干信比小于15dB，信噪比大于16dB的条件下，可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与LFM干扰。录音设备的建模和识别算法
摘要：本文提出了一种录音设备的建模和识别算法。在特征选择方面，考虑到音频段中的静音包含了与正常语音一样的设备信息，并且不受说话人、文本、情感等因素的影响，因此从静音段中提取出表征录音设备“机器指纹”的特征，并用谱减法去除其中的背景噪声。在识别模型方面，利用设备通用背景模型构建反对设备模型；在设备通用背景模型的基础上，利用少量的特定设备数据，通过MAP自适应算法获得相应录音设备的模型。最后通过归一化似然度得分对输入的特定录音设备的语音样本进行分类判决。实验结果表明，对于9种不同录音设备的平均正确识别率为87．42％，并考察了不同因素对本文算法的影响，验证了本文算法的有效性和可靠性。喘鸣音的时频谱图特征提取与信号检测
摘要：文中提出了一种基于S变换时频谱图的喘鸣音信号检测算法。喘鸣音在时域中具有类似正弦波的形态，但难以直接提取特征。S变换在高频处具有较高的时间分辨率，在低频处具有较高的频率分辨率，可精细化分析喘鸣音信号时频特征。文中通过对呼吸音信号做S变换生成对应的时频谱图，提取与喘呜音对应的二维谱图像特征，实现了喘鸣音信号检测。实验表明该算法对单个体自身训练的情形检测效果理想，检测敏感性指标可达100％，正阳性预测值可达98％以上。但对于喘呜音共性特征提取欠缺，有待进一步探索。双传声器系统中的风噪声抑制方法研究
摘要：风噪声是自然界中最常见的一种噪声，严重影响着传声器拾音质量，并且其非平稳性使普通消噪方法（如谱减法等）不适用于风噪声抑制。本文分析了双传声器拾取的语声信号和风噪声信号的频域相干性，利用来自双传声器语声信号之间的强相干性和风噪声之间的弱相干性，采用Zelinski滤波器思路，考虑自由声场和扩散声场中风噪声和背景噪声的综合影响，设计了一种利用信号的相干性进行风噪声检测，进而准确估计风噪声相干系数的风噪声抑制滤波器。实验证明，文中提出的基于双传声器相干性原理的风噪声抑制方法较传统方法不仅在消噪性能上有较大提升，而且还具有运算量小、实时性强的特点，能够广泛应用于自由声场和扩散声场中的各类拾音系统。临近空间MIMOSTAP阵列优化和正交编码分集研究
摘要：临近空间MIMO雷达可实现高分辨率、大测绘带成像和高性能动目标显示功能。针对MIMO雷达动目标显示中均匀阵列性能较差、稀疏阵列会导致栅瓣进而出现盲速和一定尺寸平台上天线长度受限的问题，提出了以降低最小可检测速度为准则的MIMO天线阵列优化设计方法，通过对长度限制条件下的发射、接收天线阵列的联合优化，结合具有良好自相关和互相关性能的二相编码正交信号，实现了尺寸受限平台上MIMO雷达sTAP功能。仿真比较分析了不同天线阵列结构下的STAP性能，验证了本文方法的有效性。非局部相似性去马赛克算法
摘要：单传感器数码相机得到的色彩图像在每一个像素点处只有一种色彩值，为了得到一幅全彩色图像，需要在每一个像素位置上估计出另外两个缺失的色彩值。现有主要算法都是利用像素的相关性进行估计和插值，在那些边缘色彩跳变处和色彩高饱和度处容易估计失误，出现所谓的马赛克失真。为了克服这类马赛克现象，本文提出了一种利用图像的非局部相似性，即利用处于图像中不同位置处的像素点往往表现出很强的相关性这一特点，结合图像内容的局部平坦度自适应去马赛克的插值算法。该算法，首先根据相似度函数搜索与被插像素最相似的像素，然后利用区域水平和垂直方向的梯度组算子来计算区域的平坦度，从而根据相似程度和平坦度自适应地选择图像块进行插值。实验结果表明，相对于传统插值算法，该算法提高了图像的峰值信噪比，锐化了图像的纹理和边缘，减少了虚假色和锯齿现象，改善了图像的视觉效果。面向窄带通信信号的相位谱时差估计方法研究
摘要：对窄带通信信号采用相位谱法进行时差估计，由于信号能量谱非平坦，会出现相位解绕效果较差的现象，对此本文提出一种改进的加权最小二乘拟合方法，以更加合理地利用解绕后的相位数据，从而提高相位谱法时差估计精度。同时结合改进的最大似然相位谱法，本文还设计一种简单实用的面向窄带通信信号时差估计的频域数据压缩方法，以求在时差估计精度和数据传输量之间获取较好平衡。经仿真验证，改进的相位谱时差估计方法较大程度地提高了窄带通信信号的时差估计精度，同时，基于改进相位谱法的数据压缩可以实现用时差估计精度的适度降低换取数据传输量的大幅度减少，具有在资源有限的传感网等场合的良好应用前景。高分辨率宽测绘带Scan SAR压缩感知成像算法研究
摘要：高方位向分辨率和宽测绘带对合成孔径雷达（Synthesis Aperture Radar，SAR）系统设计提出了矛盾的要求。为获得高分辨率宽测绘带地面图像，提出了一种基于扫描模式SAR（ScanSAR）及压缩感知（Compressive Sensing，CS）理论的解决方法。ScanSAR可获得宽测绘带，然而各子测绘带方位向照射不完整，导致了低的方位向成像精度。所提出的方法首先对子测绘带数据进行方位向补零，并完成距离压缩和距离徙动校正；在方位向有效数据行中进行随机取样构成新的数据矩阵；根据取样指标集构建合理的重建矩阵，通过ROMP算法重建出完整的方位向点目标位置信息；通过子测绘带图像拼接，即可获得高分辨率宽测绘带地面图像。仿真结果表明了所提出方法的有效性。功率谱孤立因子构建的音乐噪声抑制算法
摘要：大部分语音增强算法都会产生一定程度的音乐噪声，音乐噪声的存在不仅影响语音可懂度，还可造成听觉疲劳。本文提出一种基于音乐噪声功率谱孤立因子的音乐噪声抑制算法。基于表征功率谱孤立程度的孤立因子而构建的音乐噪声抑制算法可以对音乐噪声进行准确识别及有效抑制。该算法具有简单、稳定、自适应的特点，且适用于所有通过估算增益因子进而修正幅度谱的语音增强算法。文章最后给出了在功率谱减法（SS）基础上加入该算法的实验对比结果，包括PESQ得分及语谱图对比。无线网络中基于DSDV的最大化吞吐量的协作路由算法
摘要：为最大化无线自组织网络的吞吐量，提出一种自适应的协作路由算法。在算法中，协作分集技术与路由选择相结合，通过在路由的每一跳选择最佳的中继节点协作发送节点传输信息来改善网络吞吐量。首先通过目的序列距离矢量路由协议（DSDV）初步建立最短路由路径，在每条链路的发送节点和接收节点根据邻节点表选出公共邻居节点，建立候选中继集合；进一步，每一跳根据链路吞吐量，在候选中继集合中自适应选择最多两个中继来协助发送节点进行传输，并根据选出的中继节点数动态分配节点发射功率。在保证系统发射功率一定的情况下，最大化网络吞吐量。仿真结果表明，在相同的发射功率下，相对于非协作路由DSDV算法，采用固定数量中继的协作路由算法提高了整个网络的吞吐量，而自适应的协作路由算法可进一步提高吞吐量；同时仿真了网络吞吐量与网络规模和节点最大移动速度的变化关系。信号压缩重构的正交匹配追踪类算法综述
摘要：压缩感知（Compressed sensing，CS）技术是近几年出现的一种新兴的信号采样和压缩技术，基于该理论所获得的原始信号采样值，不仅数量大大低于基于传统的Nyquist准则的采样值，而且cs技术还具有对未知信号边感知边压缩的特性。重构算法的设计是cs技术的核心，成为学者研究的重点。本文在对国内外已经出现的重构算法进行系统地研究后，在深入地研究了贪婪追踪算法和其重构模型的基础上，给出了正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）类算法的基本原理、优缺点及针对各种算法的缺点的改进方案。此外，为了读者更好地定位OMP类算法，本文还简要介绍了其他几种经典的重构算法。最后，把各种算法应用于图像重构，通过仿真实验分析了各种算法的重构性能、鲁棒性和复杂度，并进一步验证了各种算法的优缺点。随机布局多天线信号联合时差估计Cramer—Rao下界
摘要：该文针对随机布局多天线信号联合时差估计Cramer—Rao下界（CRLB）开展研究，在深入研究多路联合参数估计和经典时差估计算法的基础上，首先建立信号模型，进而得到频域的联合概率密度函数，然后推导出Fisher信息矩阵和Cramer—Rao下界的解析表达式。最后，对结果进行了讨论分析，并同两路时差估计Cramer—Rao下界进行了对比。结果表明，多天线联合时差估计能够利用各信号的相同信息，有效提升时差估计性能，而且在低信噪比条件下估计性能改善更为明显。此外，可以看到增加天线数目不可能无限降低时差估计Cramer—Rao下界，其受待估时差的两路信号信噪比限制。结合EM／MPM算法和Voronoi划分的图像分割方法
摘要：为了在模型参数先验分布知识未知情况下实现基于区域和统计的图像分割，并同时获取更加精确的模型参数，提出了一种结合Voronoi划分技术、最大期望值（Expectation Maximization，EM）和最大边缘概率（Maximization of the Posterior Marginal，MPM）算法的图像分割方法。该方法利用Voronoi划分技术将图像域划分为若干子区域，待分割图像中的同质区域可以由一组子区域拟合而成，并假定各同质区域内像素强度服从同一独立的正态分布，从而建立图像模型，然后结合EM／MPM算法进行图像分割和模型参数估计，其中，MPM算法用于实现面向同质区域的图像分割，EM算法用于估计图像模型参数。为了验证提出的图像分割方法，分别对合成图像和真实图像进行了分割实验，并和传统的基于像素的MRF分割结果进行对比，测试结果的定性和定量分析表明了该方法的有效眭和准确性。基于语音个人特征信息分离的语音转换方法研究
摘要：本文在深入研究语音个人特征信息有效表示的基础上，从信息分离角度，提出一种新的利用个人特征信息分离和替换实现语音转换的方法。该方法主要利用语音的稀疏性和K-均值奇异值分解（K—SVD）来实现。由于这种基于K—SVD的字典训练方法可以较好地保存语音信号中的个人特征信息，因此可以利用K—SVD的字典训练方法把语音个人特征信息进行分离并替换，再和语言内容等信息重构出目标语音。相对于传统方法，本方法能够更好地利用语音的稀疏性保存语音个人特征信息，从而可以克服参数映射带来的转换后语音个人特征相似度不高和语音质量下降的问题。实验仿真及主观评价结果表明，与基于高斯混合模型、人工神经网络的语音转换方法相比，该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度以及抗噪性。利用纹理相关性对OCT影像进行血管分割
摘要：随着医学的发展，OCT影像技术越来越广泛的应用于多个医学领域，对OCT影像的处理就显得更加重要。基于图像纹理相关性的影像分割技术已经开始应用于活体微循环OCT影像的处理，如视网膜组织，皮肤血管组织等。对活体OCT影像的处理及其血管的分割有助于医生更好的诊断血管疾病。本文我们提出了一种基于灰度期望和精典Niblack结合的二值化阈值选取方法，并结合图像相关性对活体小白鼠耳朵血管的OCT影像进行图像分割，提取血管的轮廓，再经过形态学处理，得到较为准确的血管轮廓。应用反卷积实现脉冲计量中的信号重构与系统辨识
摘要：本文研究了在脉冲计量领域中的基于反卷积算法的信号重构与系统辨识。我国目前的脉冲参数国家基准过渡时间为7．25±0．50ps，带宽为56．3±5．8％GHz。如果采用传统的计量方法，该基准无法实现对标称带宽为70GHz的Agilent86100C高速取样示波器以及标称过渡时间为5ps的Picosecond4016负阶跃脉冲源进行校准。本文将反卷积算法引入到测量数据处理中，并结合具体问题对传统的反卷积算法进行了改进，克服了传统的反卷积算法对阶跃信号计算误差过大的问题，并进行了实验验证，实现了量值传递。第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会（CCSP-2013）征文通知
摘要：中国电子学会信号处理分会、中国仪器仪表学会信号处理分会自1979年筹备组织，1981年正式批准成立至今，经历了三十余年的成长和发展历程，已成功地召开了十一届国际信号处理学术会议、十五届全国信号处理学术会议和八届全国信号处理学组联合学术会议。广泛受到国内外科技界和学术界的关注和赞誉。为推动我国信号处理学科的发展，成果的推广应用和科技人才培养都做出了重要贡献。《信号处理》征稿简则
摘要：《信号处理》学报是由中国电子学会主办，信号处理专业委员会编辑出版的学术性刊物。1985年创刊。每月25日出版。
