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基于广义协方差矩阵的乘性和加性噪声中的谐波恢复
谐波恢复 乘性噪声 广义协方差 子空间旋转不变性
2013/8/18
针对非零均值乘性噪声中的谐波恢复问题，本文提出一种基于广义协方差矩阵的乘性噪声中谐波个数和频率的估计方法。首先定义一类广义协方差并构造广义协方差矩阵，通过对广义协方差矩阵进行特征值理论分析，得到了非零均值乘性噪声中谐波分量个数与协方差矩阵特征值之间的内在联系，这个性质可以用来估计谐波分量个数。而且利用子空间旋转不变性技术，可以从协方差矩阵中估计出谐波的频率。本文所提方法对于乘性和加性噪声的颜色和分...
当信噪比较低时，语音信号的高次谐波部分会完全淹没在噪音中。针对该情况，提出一种基于改进谐波恢复算法的语音增强方法。对经过MMSE-LSA算法语音增强处理后的时域输出语音信号进行非线性处理，得到准周期冲激信号，并将其与原增强信号相乘，突出语音的谐波分量。实验结果表明，改进算法较好地解决了低信噪比时谐波失真的问题，相比传统谐波恢复算法能更好地改善语音高次谐波的质量。
非高斯ARMA噪声中谐波恢复的杂交ESPRIT方法
非高斯ARMA噪声 谐波恢复 杂交ESPRIT方法
2009/9/1
本文研究非高斯ARMA噪声中的谐波恢复问题,提出了一种基于二阶和三阶统计量的杂交ESPRIT方法,该方法先估计噪声过程的AR部分参数,然后对观测值进行预滤波,最后估计谐波信号参量。模拟实验还验证了该方法的有效性和高分辨率。
噪声中的谐波恢复研究现状
谐波恢复 有色噪声 高阶统计量
2009/8/28
高阶统计量是信号处理的一种新的强有力的工具,近年来在谐波恢复领域取得了很好的应用效果。本文在分析现有自相关方法的基础上,着重综述了基于高阶统计量的谐波恢复方法以及基于各阶统计量相混合的预滤波谐波恢复方法,表明高阶统计量方法在抑制有色噪声影响上明显优越于自相关方法。
谐波恢复中累量估计的强收敛问题
谐波恢复 四阶累量 单一记录估计
2009/5/11
本文讨论有噪声污染的谐波信号累量的单一记录估计。证明了样本自相关函数的强收敛性,并得到了强收敛速度。对于四阶矩估计,给出了四阶遍历条件。在这些遍历条件下,建立了四阶矩和四阶累量样本估计的强收敛性,并得到了强收敛速度。最后给出了数值仿真结果。
基于向量序列谐波恢复的缓时变频率选择性MIMO无线信道的估计方法
MIMO技术 信道估计 缓时变频率选择性信道
2009/4/29
该文研究缓时变频率选择性MIMO无线信道谐波拟合模型参数的估计问题，提出基于向量序列谐波恢复及非线性约束最小二乘法的非盲信道估计方法。与以往采用chirp序列作为训练信号的方法不同，该文采用全序列作为训练信号。仿真结果表明，与采用chirp序列作为训练信号的方法相比，此方法的训练信号容易获得，并且在相同信噪比条件下具有更好的估计精度。