通信信号的单通道盲分离和码元序列盲估计

针对被单根天线接收的多个通信信号的单通道盲分离问题,提出了一种新算法.该算法利用各个通信信号的周期性差异和波形差异,应用过采样技术和高阶统计量分析技术来构造适用于独立分量分析的多通道混合模型,从而将多信号盲分离问题转化成波形和码元序列的估计问题.仿真证实了新算法的可行性和优越性.     

超声波拖尾电路的研究

围绕超声波测距的主要问题是传感器的尺寸、结构、功率、工作频率和设备的最大量程等,着重阐述了超声波测距中减小盲区的几种方法.     

基于定步长自然梯度算法盲混合信号分离技术研究

本文利用自然梯度算法对盲混合方波、正弦波、调幅波和噪声等信号进行盲分离实验,通过仿真,验证了自然梯度盲分离算法在复杂信号分离中的准确性。比较了不同步长下,自然梯度算法的分离性能,得出步长的选择对算法收敛性及稳态误差的重要性,文章分析了算法在步长变化情况下的收敛速度,稳态性能等。     

基于电力线信道的一类OFDM盲同步算法的改进

针对电力线通信中多普勒频移为零以及具有一定拓扑结构的电力线信道中由多径反射所产生的时延扩展较移动信道而言相对稳定的特点,这里在最大似然（ML）类算法的基础上,实现了基于电力线信道的改进的正交频分复用技术（OFDM）同步算法。该方法有效的弥补了ML类算法不适合具有多径效应的电力线信道的不足。理论分析和仿真结果表明,该算法在电力线信道中具有良好的定时估计和频率偏移估计性能,而且计算量减少。     

基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法

提出了一种基于分块小波变换和相对量化的图像数字水印算法。由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而在提取水印时无需原始图像和原始水印。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对亮度和对比度调整攻击具有非常强的稳健性,对JPEG压缩、重采样、颜色抖动、平滑和加噪声等常见的图像处理攻击具有很强的稳健性,并且算法思想简单、步骤简便和容易实现。     

基于AR模型的调制盲识别方法

针对调制方式的盲识别,本文通过自回归模型提取特征参数,并采用k近邻法进行分类识别.仿真结果表明,这种方法可以在-1dB的极低信噪比条件下识别信号的调制方式,并且其性能受中心频率偏移和抽样频率变化的影响很小.     

高厚径比盲孔电镀

盲孔能够大大的增加板的密度,从而减小板面积。介绍了有关高厚径比盲孔电镀的有关工艺,从激光钻孔、金属化孔和电镀几个方面对孔径4mil以上的盲孔电镀进行了研究。     

基于均匀线阵的盲分离算法

针对现有的最小二乘恒模盲分离算法虽然能实现源信号分离但分离信号间仍存在相关性的问题,在建立均匀线阵接收模型和分析现有算法的基础上,提出了一种将阵列结构和已有算法相结合的修正小二乘恒模盲分离算法,并进行了实验仿真。仿真结果表明,修正算法有效地降低了分离信号间的相关性,将分离结果用于信号测向,实现了对空间信号源的高分辨率测向。     

稀疏分量分析在欠定盲源分离问题中的研究进展及应用

伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法.稀疏分量分析就是其中有效的方法之一,它利用信号的稀疏分解,克服了独立分量分析非欠定性的要求,解决了欠定情况下的盲源分离问题.本文将以稀疏分量分析为主要对象,归纳总结了近期的研究进展.     

一种基于小波变换的盲水印算法

提出了一种基于小波变换的盲水印算法，根据各个层次相应位置的小波系数排序情况和密钥中{1}元素的位置来决定水印嵌入的位置，在水印提取时根据密钥中{1}的位置可以实现盲水印提取，实验证明具有较好的效果。