导读:本文包含了盲解卷论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:卷积,齿轮箱,超声,模态,分解,算法,故障诊断。
盲解卷论文文献综述
张爽,张寅权,李国富,崔华义[1]（2016）在《应用消频散变换的浅海水声信号盲解卷》一文中研究指出水声信号经过海洋波导传播后,接收信号会产生畸变。海洋环境和声源先验信息未知的情况下,由畸变的接收信号重构源信号的过程称为盲解卷,盲解卷的实质是抵消畸变。从声场简正波角度理解,接收信号的畸变由两部分构成:多模传播和单模频散。为抵消这两种畸变,本文提出一种盲解卷方法:首先利用数据驱动模态分解进行简正波过滤抵消多模的影响;然后利用消频散变换抵消单模频散。海上试验数据处理结果表明,相比以前单纯的简正波过滤盲解卷,本文方法重构出的源信号与真实源信号的相关系数能够提高15个百分点。(本文来源于《2016’中国西部声学学术交流会论文集》期刊2016-08-21）
刘纳纳[2]（2014）在《面向欠定混合与动态信源个数的语音盲解卷研究》一文中研究指出现实环境中,麦克风接收到的语音信号通常是纯净语音与其他干扰信号的卷积混合。有些情况下,人们对这些源信号及传输通道知之甚少,所以利用盲源分离(Blind Source Separation, BSS)方法,从麦克风观测信号(混合信号)中估计出纯净信号,即进行语音盲解卷,已成为语音信号处理的重要课题。在语音盲解卷中,存在两种较为困难的情况。一是欠定混合情况,混合语音信号的数目少于源信号的数目。此时,一些传统方法已经无法实现分离。有学者利用信号的稀疏性提出时频掩蔽(masking)的分离算法,但若信号的稀疏性不够强,该算法无法得到令人满意的分离效果。再就是,现有的盲解卷算法大都是针对源信号个数已知且在分离过程中恒定的情况。然而,在实际混合过程中,源信号个数可能是时变的。这时,传统方法将因模型失配而无能为力。针对以上两大问题,本文主要做了以下叁方面的工作：(1)研究了欠定卷积混合情况下,基于感兴趣语音波达方向的时频masking抽取算法,并提出了通过提高采样频率来增强信号稀疏性的方法。应用仿真和实际录制语音信号的抽取实验结果表明,该方法能增强信号稀疏性,进而提高语音的抽取性能。本文还通过大量仿真实验研究了源信号之间夹角及其波达方向对抽取结果的影响；(2)在将时频masking分离算法应用到欠定卷积混合语音的分离之中时,为了消除盲源分离频域算法普遍存在的顺序模糊性,本文研究了幅度相关性最大及mask聚类调序算法,并将这两种算法结合起来,提出了一种新的改进调序算法。仿真及实际语音分离实验结果表明,改进的调序方法优于幅度相关性最大调序法和mask聚类调序法；(3)针对混合过程中源信号个数时变的情况,研究了消除固定位置上源信号的抵消滤波器算法,根据所建立数据矩阵的特性提出了一种分离矩阵的设计方法。实验结果表明,该方法能够很好地分离信源个数动态变化的混合语音,并且与原算法相比计算更简单,大大节省了运行时间。(本文来源于《大连理工大学》期刊2014-06-03）
连小丽[3]（2014）在《基于同态盲解卷的超声图像复原算法研究》一文中研究指出目的医学超声成像是基于超声脉冲反射原理,利用超声波在组织界面处产生的反射回波形成的图像或信号来鉴别和诊断疾病。相比其他成像模式,超声成像具有实时、无电离辐射、非侵入等优点。但受其成像机制的限制,一方面,一定的形状、尺寸和频响范围的换能器,导致其实际发射和接收的射频信号带宽有限,抑制回波信号中有用的高频信息;另一方面,由于换能器表面存在大量随机相位的散射波迭加产生的随机相位噪声,使成像系统的点扩散函数由点变成斑点,影响超声图像质量。故为了提高图像分辨率,恢复诊断学上重要的细节信息,实验采用基于同态盲解卷的算法进行图像复原。(本文来源于《天津市生物医学工程学会第叁十四届学术年会论文集》期刊2014-04-01）
郭国强,孙超,杨益新[4]（2011）在《基于垂直阵模态分解的低频水声信号盲解卷处理研究》一文中研究指出研究了基于人工时反处理的水声信号盲解卷方法,并在此基础上提出了一种基于简正波模态分解的低频水声信号的盲解卷处理方法。该方法适用于浅海波导中垂直阵接收的远程低频水声信号的盲解卷处理。该方法首先从浅海中垂直阵接收的信号中提取(估计)出波导中传播的简正波模态函数信息,然后,根据估计的模态函数信息通过模态滤波来实现水声信道盲解卷处理。针对典型的浅海波导环境,进行了计算机仿真试验,结果表明:(1)远程低频条件下,模态分解方法可以从垂直阵接收的信号中提取出波导中有效传播的模态函数信息,因此这种方法解决了目前人工时反处理方法需要准确的模态函数先验信息的问题;(2)在一定带宽条件下,接收信号信噪比较低时,本文给出的这种基于模态滤波的盲解卷方法比人工时反处理具有更好的解卷性能。(本文来源于《声学学报》期刊2011年01期）
刘屹立,郑海起,李毓辉[5]（2009）在《基于频域盲解卷的齿轮箱信号盲分离》一文中研究指出将频域盲解卷算法应用于齿轮箱信号的盲分离,利用相邻信号的相关性解决次序不确定性问题。利用非高斯极大化解决幅值不确定性问题。仿真及试验结果表明,该方法可以有效对信号进行分离,具有广阔的应用前景。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2009年23期）
易清明[6]（2008）在《标准SIMO信道盲解卷固定点算法》一文中研究指出从最简单的IIR-SIMO信道出发,采用离散傅立叶变换从理论上推导出了源信号估计值与观测信号的基本关系,据此提出了源信号固定点迭代计算方法,并基于最小均方误差准则给出了确定滤波器阶数的代价函数.在此基础上,进一步将这种分析方法推广到标准SIMO信道,进而最终建立了标准SIMO信道盲解卷固定点新算法.该算法无需设置迭代步长,也不像已有的许多SIMO盲解卷算法一样要求源信号属于有限字符集.针对混迭语音信号进行的仿真结果验证了算法理论分析的正确性和算法的有效性.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2008年04期）
李加文,李从心[7]（2006）在《基于频域盲解卷的噪声信号分离》一文中研究指出由于机械噪声传播过程中存在反射等多种因素影响,大多数情况下混合噪声分离更适合采用卷积模型,为此提出了一种多频点盲解卷算法。有别于传统的频域盲解卷算法,新算法利用有限的少数几个频率点直接从频域模型恢复出时域噪声信号。算法为瞬时混合盲分离-主成分分析-瞬时混合盲分离结构,首先对给定的每一个频率点执行瞬时混合盲解卷算法,获得噪声源的基本估计,然后再经过主成分分析和第二次盲源分离,提高分离性能和增加算法鲁棒性。由于算法不需要对所有频率点执行瞬时混合分离,计算量小,同时也不存在传统频域盲解卷算法排列顺序不确定性的缺点,具有较好的应用价值。仿真实验证实了新算法能有效地分离机械噪声信号。(本文来源于《振动与冲击》期刊2006年06期）
李广彪[8]（2005）在《基于盲解卷的雷达信号分选》一文中研究指出盲信号处理是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。深入分析了非平稳信号的盲解卷算法,并提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得较好的分离效果,从而为实现现代电子对抗中复杂的雷达信号分选提供了新的思路。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2005年06期）
李绪彤,亓慧,邹华伟[9]（2005）在《基于盲解卷问题的脉搏波的信号分析(英文)》一文中研究指出背景:人体脉搏信号可以看作是心脏源的激励信号和脉搏系统冲激响应的卷积,目前对脉搏冲激响应有了较详细的认识,但是对激励源信号的研究还需深入。目的:提取心脏激励源信号的特征波形。设计:随机对照实验。单位:中国医科大学附属第二医院,山东大学生物医学工程所。对象:2004-3-11在中国医科大学附属第二医院体检的身体健康的成年人。RM6240多道生理信号采集系统。方法:将采集到的正常人的脉搏信号,输入到同态解卷的脉搏系统分析模型上,利用脉搏信号盲解卷的原理,基于实际可行的算法,提取心脏激励源信号。主要观察指标:①正常的脉搏信号波形。②心脏激励源信号。结果:在复时谱的后端(n>n0),周期性的脉冲和脉搏信号的基本周期一致。证实了脉搏信号中存在一个周期性激励源。如果采用高通滤波器(实验过程中,用到的复时谱滤波器n0选择30左右,效果最佳)进行滤波,得到的复时谱分量再经过傅氏变换,指数运算和傅氏逆变换,就能得到激励源信号波形。结论:实际可行的算法为脉搏信号的进一步分析提供了依据。(本文来源于《中国临床康复》期刊2005年42期）
陈海洋,马建仓,牛奕龙[10]（2005）在《基于不完整约束自然梯度算法的多道盲解卷》一文中研究指出针对多输入多输出(MIMO)系统的Bussgang算法可能收敛到错误的解,而且收敛速度慢的缺点。章提出了不完整约束的自然梯度算法,该算法是由不完整约束条件与自然梯度算法的结合而推导出来的。通过计算机仿真对这两种多道盲解卷算法进行了比较,仿真试验表明:提出的算法收敛速度快,并且比Bussgang算法稳定。(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2005年06期）
盲解卷论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现实环境中,麦克风接收到的语音信号通常是纯净语音与其他干扰信号的卷积混合。有些情况下,人们对这些源信号及传输通道知之甚少,所以利用盲源分离(Blind Source Separation, BSS)方法,从麦克风观测信号(混合信号)中估计出纯净信号,即进行语音盲解卷,已成为语音信号处理的重要课题。在语音盲解卷中,存在两种较为困难的情况。一是欠定混合情况,混合语音信号的数目少于源信号的数目。此时,一些传统方法已经无法实现分离。有学者利用信号的稀疏性提出时频掩蔽(masking)的分离算法,但若信号的稀疏性不够强,该算法无法得到令人满意的分离效果。再就是,现有的盲解卷算法大都是针对源信号个数已知且在分离过程中恒定的情况。然而,在实际混合过程中,源信号个数可能是时变的。这时,传统方法将因模型失配而无能为力。针对以上两大问题,本文主要做了以下叁方面的工作：(1)研究了欠定卷积混合情况下,基于感兴趣语音波达方向的时频masking抽取算法,并提出了通过提高采样频率来增强信号稀疏性的方法。应用仿真和实际录制语音信号的抽取实验结果表明,该方法能增强信号稀疏性,进而提高语音的抽取性能。本文还通过大量仿真实验研究了源信号之间夹角及其波达方向对抽取结果的影响；(2)在将时频masking分离算法应用到欠定卷积混合语音的分离之中时,为了消除盲源分离频域算法普遍存在的顺序模糊性,本文研究了幅度相关性最大及mask聚类调序算法,并将这两种算法结合起来,提出了一种新的改进调序算法。仿真及实际语音分离实验结果表明,改进的调序方法优于幅度相关性最大调序法和mask聚类调序法；(3)针对混合过程中源信号个数时变的情况,研究了消除固定位置上源信号的抵消滤波器算法,根据所建立数据矩阵的特性提出了一种分离矩阵的设计方法。实验结果表明,该方法能够很好地分离信源个数动态变化的混合语音,并且与原算法相比计算更简单,大大节省了运行时间。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
盲解卷论文参考文献
[1].张爽,张寅权,李国富,崔华义.应用消频散变换的浅海水声信号盲解卷[C].2016’中国西部声学学术交流会论文集.2016
[2].刘纳纳.面向欠定混合与动态信源个数的语音盲解卷研究[D].大连理工大学.2014
[3].连小丽.基于同态盲解卷的超声图像复原算法研究[C].天津市生物医学工程学会第叁十四届学术年会论文集.2014
[4].郭国强,孙超,杨益新.基于垂直阵模态分解的低频水声信号盲解卷处理研究[J].声学学报.2011
[5].刘屹立,郑海起,李毓辉.基于频域盲解卷的齿轮箱信号盲分离[J].科学技术与工程.2009
[6].易清明.标准SIMO信道盲解卷固定点算法[J].东南大学学报(自然科学版).2008
[7].李加文,李从心.基于频域盲解卷的噪声信号分离[J].振动与冲击.2006
[8].李广彪.基于盲解卷的雷达信号分选[J].航天电子对抗.2005
[9].李绪彤,亓慧,邹华伟.基于盲解卷问题的脉搏波的信号分析(英文)[J].中国临床康复.2005
[10].陈海洋,马建仓,牛奕龙.基于不完整约束自然梯度算法的多道盲解卷[J].微电子学与计算机.2005
论文知识图
