搜索结果: 1-15 共查到“信息与通信工程 奇异值分解”相关记录17条 . 查询时间(0.104 秒)
基于奇异值分解（SVD）的相位相关法是一种经典的具有亚像素级精度的图像配准算法，但当两幅待配准图的平移量较大或噪声较强时，该配准算法中的积分法得到的相位解缠结果往往不可靠。根据线性相位的单调变化特性，提出一种改进的相位解缠算法，通过比较相邻相位差和趋势斜率的一致性判断是否进行校正，从而得到真实相位值。针对真实光学图像的实验表明，该方法可以有效地对积分法所得到的结果进行校正，进而提高匹配精度。
自适应奇异值分解瞬变信号检测研究
信号检测 瞬变信号 自适应奇异值分解 奇异值增量
2014/3/19
该文介绍了奇异值分解检测信号的原理，研究了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的奇异值分布特性，提出了相邻奇异值增量的概念，并根据瞬变信号和噪声相邻奇异值增量的不同，区分信号与噪声。在此基础上，提出了自适应选择主奇异值个数的奇异值分解检测瞬变信号的方法，并给出该方法检测瞬变信号的具体流程。仿真结果表明，与传统奇异值分解相比，该方法检测微弱瞬变信号更准确。
基于奇异值分解的复杂转动目标成像
雷达成像 三维空间转动 非匀速转动 奇异值分解
2013/6/19
目标在三维空间复杂转动时，传统的逆合成孔径成像算法得不到聚焦的二维像。通过对复杂转动目标等效散射中心相位变化的分析，提出了一种基于奇异值分解的成像算法。该算法首先估计多个散射中心的相位历程，获得相位矩阵|然后对相位矩阵进行奇异值分解，并根据奇异值之间的关系对目标是在三维空间转动还是在二维平面内转动进行判断。根据判断结果分别进行处理：当目标在平面内转动时得到目标的二维像|当目标在三维空间转动时得到失...
基于块奇异值分解的小波域数字水印算法
盲数字水印 奇异值分解 小波域 鲁棒性
2012/12/3
根据小波变换和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势，提出一种基于块奇异值分解的小波域水印技术.充分利用小波和奇异值分解的优点，结合JPEG方案中分块的思想，首先对宿主图像进行小波变换，对变换后的低频系数再进行块奇异值分解，选取每块中最大奇异值组成新矩阵以嵌入水印信息.在检测时，提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击.实验表明，该算法对图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性...
一种基于混沌映射和奇异值分解的数字图像水印算法
混沌映射 奇异值分解 数字水印
2011/8/25
为了保证数字图像水印的安全性、透明性和鲁棒性，本文提出了一种基于混沌映射和奇异值分解的数字图像水印算法。混沌映射具有初值敏感性，以映射初值为私钥，利用混沌映射将二值水印图像进行双混沌置乱，这样可以提高水印嵌入的安全性。利用奇异值分解特性来嵌入水印，把U矩阵中第一列系数作为研究对象，采用保持相邻系数之间差值关系的方法来表示嵌入的水印比特，这种系数差值关系在经过信号处理后能够得到保持。通过仿真实验，表...
信噪比（SNR）是现代通信信号处理中一个重要参数，许多算法需要它作为先验信息以获取最佳估计性能。针对单输入多输出（SIMO）系统的信噪比估计问题，本文提出了一种盲信噪比估计算法。该算法利用多路信号协方差矩阵的奇异值分解（SVD），通过计算矩阵的最大特征值实现各路信号信噪比估计。该算法无需知道信号的先验信息，能够对加性高斯白噪声信道（AWGN）和多径信道下常用的数字调制信号进行信噪比估计。仿真结果表...
基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）和奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）理论，提出一种新的心律失常类型分类方法。首先，利用经验模态分解方法自适应地将心电信号（ECG）分解为一组固有模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）和一个残余分量，解决了目前广泛应用的小波分解方法中...
基于数据矩阵奇异值分解的免配对二维谐波信号参数估计算法
参数估计 二维谐波信号 配对 ESPRIT
2010/6/25
本文提出了一种基于数据矩阵奇异值分解、免配对的二维谐波信号参数估计算法。该方法将二维谐波信号的参数估计问题转换为两个多样本的一维谐波信号参数估计问题，通过对数据矩阵的一次奇异值分解同时获得两个方向上的信号子空间，并利用这两个信号子空间的对应关系同时对角化两个方向上的构造矩阵Fx和Fy，从而在估计两个方向一维极点的同时完成了极点配对。该方法不需要将数据矩阵重新排列为Hankel块形式进行奇异值分解，...
基于奇异值分解的电感式磨粒传感器信号降噪方法研究
信号降噪 奇异值分解 重构阶次 磨粒传感器
2010/1/23
利用奇异值降噪技术对含有系统噪声的电感式磨粒传感器测试信号进行处理。针对奇异值降噪中轨道矩阵最优重构阶次难以有效确定的问题，提出一种基于噪声阈值和奇异值聚类的重构阶次确定方法。首先由含噪信号轨道矩阵的嵌入维数和噪声方差确定奇异值的噪声阈值，得到重构阶次的上限；然后依据信号奇异值分布离散，噪声奇异值分布集中的特点，对大于噪声阈值的奇异值进行聚类分析，进一步确定轨道矩阵的重构阶次。仿真和实测信号降噪效...
利用奇异值分解的鲁棒盲信源分离
盲信源分离 奇异值分解 非线性能量迭代
2009/12/9
利用Amari等提出的估计函数分析了在最小化非线性主分量标准的意义上分离矩阵的最优解，将其描述为归一化的输入与非线性输出的互相关，提出了一种采用奇异值分解的鲁棒盲信源分离方法．该方法将分离矩阵的估计解释为一种非线性的能量迭代问题．在求解过程中对能量项进行了奇异值分解，从而避免了归一化矩阵的求逆以及计算平方根问题，减小了运算量．由于使用了能量项的正定逆平方根来归一化分离矩阵，因此提高了算法的鲁棒性，...
网络异常检测对于保证网络稳定高效运行极为重要。基于主成分分析的全网络异常检测算法虽然具有很好的检测性能，但无法满足在线检测的要求。为了解决此问题，该文引入流量矩阵模型，提出了一种基于奇异值分解更新的多元在线异常检测算法MOADA-SVDU，该算法以增量的方式构建正常子空间和异常子空间，并实现网络流量异常的在线检测。理论分析表明与主成分分析算法相比，该算法具有更低的存储和计算开销。因特网实测的流量矩...
基于奇异值分解的超定盲信号分离
盲信号分离 独立分量分析 相对梯度
2009/4/29
该文研究超定盲信号分离,即观测信号个数不少于源信号个数情况下的盲信号分离问题。作者 从分离矩阵的奇异值分解出发,首先提出一种基于独立分量分析的超定盲信号分离代价函数,接着推导了一般梯度学习算法。此后,借助于相对梯度的概念,证明超定盲信号分离与通常的完备盲信号分离具有相同形式的自然梯度算法。仿真试验验证了算法的有效性。
一种改进的奇异值分解语音增强方法
语音增强 雅克比奇异值分解 波束形成
2009/4/3
该文将多麦克语音增强方法用于单麦克语音增强，给出了一种改进的奇异值分解语音增强方法。该方法首先对输入矩阵进行雅克比奇异值分解，用得到的奇异值矢量构造语音增强滤波器；然后用输入矩阵与滤波器权矢量相乘来构造各路信号；最后采用麦克风阵列波束形成的方法，得到增强后的语音信号。仿真结果表明，该方法能有效地去除加性噪声，并且改善了语音质量。
直接序列扩频通信中窄带干扰抑制的奇异值分解方法
奇异值分解 直接序列扩频通信 LMS
2009/3/18
在很强的单音干扰存在时,传统的线性预测滤波方法不能达到很好的抗干扰性能.该文提出了一种用奇异值分解方法(SVD)来抑制扩频通信中的单音干扰的问题,建立了利用SVD技术抑制直接序列扩频通信(DSSS)中的窄带干扰的系统模型.并与传统的双边LMS滤波器进行了误码率比较.仿真表明,SVD方法对干扰有很强的抑制能力,当BER=10-2时,SVD方法的增益要高于LMS方法3dB.而且同传统的LMS算法相比,...
目的：提出一种基于奇异值分解和Contourlet变换的数字图像零水印算法。方法：分析了Contourle变换的基本原理和变换特点,提出了基于Contourlet变换的嵌入式编码的方法,原始图像经过Contourlet变换后，根据每块奇异值的大小特性植入和提取已Arnold置乱后的水印。实验结果表明,该算法能够在满足不可见性的条件下抵抗加噪和剪裁等攻击,具有较强的鲁棒性和不可见性,提高了水印识别的...