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目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。 相似文献
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针对欠定混合信号的源个数估计问题,提出了一种基于空间时频分布与奇异值分解的估计算法,把所有自源时频点对应的空间时频分布矩阵组成三阶张量,把欠定混合问题转化为超定问题,通过对三阶张量对应的矩阵进行奇异值分解估计出源信号的数目,该方法不需要假设源信号是稀疏的或独立的,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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王翔 《国防科技大学学报》2013,35(1)
针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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针对衰减-延迟欠定混合通信信号的盲分离问题,提出了一种基于子空间最小距离的源信号估计算法,通过计算观测信号到混合矩阵列矢量张成子空间的距离,估计任意时频点同时存在的源信号数目以及当前源信号对应的混合矩阵列矢量,把欠定混合问题转化为超定问题,然后通过计算Moore-Penrose逆矩阵求解源信号,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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朱立为 《国防科技大学学报》2015,37(5)
波达方向(DOA)估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的DOA估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件。而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数目的欠定条件。提出了一种基于空间时频分布的MUSIC扩展算法,该算法通过将空间时频分布矩阵进行拓展,实现了欠定条件下的DOA估计。相比时频MUSIC算法,该算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定DOA估计方法,该算法在保证DOA估计精度的情况下,放宽对源信号稀疏性的要求,同时降低对快拍数的要求。仿真实验结果表明了本文算法的有效性。 相似文献
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波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算法,通过将空间时频分布矩阵进行扩展,实现了欠定条件下的波达方向估计。相比时频多重信号分类算法,所提算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定波达方向估计方法,其不但保证了波达方向估计的精度,而且放宽了对源信号稀疏性的要求,同时还降低了对快拍数的要求。仿真实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。 相似文献
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由于基因表达数据的稀疏性和噪声性,传统聚类算法对其聚类时不能取得好的效果。针对这一问题,一种新的线性流形方法被提出,它的基本思想是搜索数据集中的线流形聚类,再将其中某些线流形聚类融合构造高维流形聚类。该算法将切向距离和法向距离作为线性流形的距离度量,运用空间近邻信息,采用聚类基因的平均表达水平作为转移向量,提高了聚类的准确度。实验结果表明,该算法的聚类准确性优于其它聚类算法,并且对带有噪声的数据可以保持较高的聚类准确度;在对Hela基因表达数据聚类时,算法得到了具有显著生物学意义的聚类。这些都说明提出的算法对基因表达数据聚类的适用性和有效性。 相似文献
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《防务技术》2022,18(12):2150-2159
Text event mining, as an indispensable method of text mining processing, has attracted the extensive attention of researchers. A modeling method for knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation is proposed in this paper, i.e. UKGE-MS. Specifically, UKGE-MS can improve the existing text mining technology's ability of understanding and discovering high-dimensional unmarked information, and solves the problems of traditional unsupervised feature selection methods, which only focus on selecting features from a global perspective and ignoring the impact of local connection of samples. Firstly, considering the influence of local information of samples in feature correlation evaluation, a feature clustering algorithm based on average neighborhood mutual information is proposed, and the feature clusters with certain event correlation are obtained; Secondly, an unsupervised feature selection method based on the high-order correlation of multi-dimensional statistical data is designed by combining the dimension reduction advantage of local linear embedding algorithm and the feature selection ability of sparse representation, so as to enhance the generalization ability of the selected feature items. Finally, the events knowledge graph is constructed by means of sparse representation and l1 norm. Extensive experiments are carried out on five real datasets and synthetic datasets, and the UKGE-MS are compared with five corresponding algorithms. The experimental results show that UKGE-MS is better than the traditional method in event clustering and feature selection, and has some advantages over other methods in text event recognition and discovery. 相似文献
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为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。 相似文献
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针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel impulse response, CIR)参数萃取的稀疏拟合方法,得到等效精简CIR参数,再以稀疏抽头延迟线结构来实现信道模拟。所提方法在保持多径误差条件下,通过较少抽头数量的抽头延迟线结构滤波器拟合原始GNSS多径信道模型,可以大为简化GNSS信道模型仿真复杂度,而无须庞大的硬件资源。仿真结果表明,通过对参考信道模型生成的信道CIR参数进行稀疏拟合,所提出的方案和方法具有良好的效果。 相似文献
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提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得模型的解。寻优模型中待估参数的数量取决于样条节点数,利用样条函数的高阶导数在节点处的不连续性建立了选取样条节点的稀疏优化模型,采用凸优化方法求解该模型,实现样条节点数的最小化。仿真结果表明,稀疏优化方法能够大幅度提高不完全测量段落轨迹参数的估计精度。 相似文献
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基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。 相似文献