导读:本文包含了最小均方差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:方差,最小,层析,步长,图像,噪声,光学。
最小均方差论文文献综述
张立民,谭继远,闫文君[1]（2019）在《基于最小均方差拟合的QAM调制识别器》一文中研究指出针对QAM(Quadrature Amplitude Modulation)识别中存在着识别率受信道参数和噪声影响大、低信噪比条件下识别率不高等问题,提出一种基于最小均方差拟合的识别方法。根据不同QAM调制的信号特征,找到了其对应的特征序列,推导了该特征序列的概率密度函数(pdf)和经验累积分布函数(cdf),并对其进行折迭处理,构造了基于最小均方差拟合的折迭cdf识别方法。仿真结果表明,该方法能够在瑞利信道和高斯白噪声下应用,且该方法在低信噪比下识别概率较高,能够应用于电子战,电子干扰和频谱检测等工程领域中。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年04期）
曾泽清[2]（2017）在《基于最小均方差幅度谱估计器的语音增强算法研究与实现》一文中研究指出语音增强算法是语音信号处理领域的重要技术,旨在提高低信噪比环境中语音信号的质量和可懂度,为进一步处理语音打下基础。在较低信噪比或者高度不平稳噪声环境中,语音的质量和可懂度会急剧下降,导致人类或者机器无法很好的识别或者传输,所以提高语音信号的质量对于语音的处理十分重要,具有较高的研究意义和应用价值。本文在分析经典语音增强算法的基础上,重点对基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)幅度谱估计器的语音增强算法进行了研究和改进,并使用MATLAB工具对算法性能进行了评估;最后,将该算法移植到DM642芯片上实现音频采集处理和播放,并对算法进行了定点优化,提升了其实时性。本文主要内容如下:1.分析了语音增强算法的研究现状和各类算法的优缺点,通过对比选择基于MMSE幅度谱估计的语音增强算法进行研究,指出该算法存在着先验信噪比估计不足、噪声估计误差较大、DSP实现实时性较差等问题。2.针对MMSE幅度谱估计器所使用判决引导(Decision–Directed,DD)先验信噪比估计算法延迟较大的缺点,提出了新的基于熵值变化的DDBSE(DD Based on Single frequency Entropy,DDBSE)先验信噪比计算方法。该算法基于熵值变化,能够快速追踪语音的变化,从而改善DD算法的不足,为幅度估计器提供更精确的信噪比估计。3.针对噪声估计不足的问题,提出了基于无偏噪声估计(Unbiased MMSE)和语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)的新的噪声估计算法UMVAD。该算法能够减小噪声的过估计和欠估计,提供最小的中值估计均方误差。实验结果表明,DDBSE与UMVAD结合,能在分段信噪比和综合评分上取得较好的效果,特别适合于低信噪比和不平稳噪声环境中的语音增强。4.对VAD算法进行改进,提出了双阈值VAD判决方式,改进后统计VAD结合能量熵(Energy-Entropy,EE)特征和平均峰值点偏差(Mean-Delta,MD)特征,能够取得较为满意的整体命中率;同时,基于噪声分类思路,结合支持向量机(Supported Vector Machine,SVM)对算法中可调参数进行优化,并将噪声分类器结合到算法中,提出了具有环境意识的语音增强算法。5.在DSP芯片DM642上实现了本文的语音增强算法,设计了一个语音采集播放系统,并对浮点算法进行了定点化。相比于浮点型算法,本文所提的定点型算法取得了83%左右的处理速度提升,并且实现了音频信号的实时采集处理和播放,能够将处理一帧的时间限制在8毫秒左右。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-03-01）
陈琪,刘刚,郑世强[3]（2015）在《基于自适应变步长最小均方差算法的磁悬浮电动机自动平衡方法》一文中研究指出针对磁悬浮高速电动机拖动系统中会存在较大的外部不平衡量问题,提出了一种基于最小均方差(Least mean square,LMS)的变步长算法实现工作转速范围内实时自动平衡方法。在自适应LMS算法抑制电流同频量的基础上,提出切换步长因子符号的控制策略实现工作转速范围内自动平衡,同时分析步长因子的选择在不同转速下实现同频电流抑制的效果。在此基础上,改进一种随转子位移信号频率变化而变化的变步长因子实现自动平衡。那么在开环系统截止频率前以及截止频率后能够实时性地让转子绕其惯性轴旋转,保证升降速过程中转子运行状况良好。试验结果表明所提出的方法能够实时并稳定实现转子工作转速范围内的自动平衡。(本文来源于《机械工程学报》期刊2015年15期）
陈杰,李颖,王荣仁,何任杰,饶利芸[4]（2014）在《基于最小均方差法的局部脑血容积计算的研究》一文中研究指出本文采用基于傅里叶变换的最小均方差(MMSE)法对磁共振灌注成像中局部脑血容积(rCBV)进行了计算,针对磁共振灌注成像过程中存在测量噪声干扰的问题,对算法进行了改进。实验对比了信噪比(SNR)为50dB环境下的rCBV和采用MMSE法进行处理的rCBV,分析了不同SNRs对脑血容积的影响。实验结果表明,采用MMSE法处理灌注图像可以很好地滤除测量噪声,准确地计算脑血容积。与现有其他方法相比,该方法对环境的敏感度小,尤其适合处理SNR较大的环境中获得的灌注图像。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2014年06期）
张勇,孟庆浩,吴玉秀,曾明[5]（2014）在《一种基于分布式最小均方差序贯估计的气体泄漏源定位算法》一文中研究指出基于无线传感网络的气体泄漏源定位在环境监测、安全防护和污染控制等多个领域具有重要意义。提出一种基于分布式最小均方差(D-MMSE)序贯估计的气体泄漏源定位算法。其通过构建一个包含节点之间信息增益与网络能量消耗两方面参数的信息融合目标函数,并对目标函数寻优实现路由节点的调度与选择。所选节点在其测量值和前节点估计值并通过与邻居节点信息交互的基础上完成气体泄漏源位置参数估计量及其方差的更新与传递。为了降低网络能耗,邻居节点集的选择半径随估计量方差做动态调整。仿真分析表明所提算法对比单节点序贯估计定位算法在一定的能耗条件下可获得较高的定位精度和速度。(本文来源于《传感技术学报》期刊2014年01期）
汪蓉,王笑梅,陈雄,杨芳[6]（2013）在《基于贝叶斯最小均方差的OCT图像散斑处理》一文中研究指出对于光学相干层析图像中的散斑噪声,提出了一种基于贝叶斯的降噪算法.通过将带有噪声的成像数据放在对数空间中,从噪声的高斯分布中抽取样本,根据图像相邻像素之间的相关性,对样本内的像素赋予相应的权值,用加权直方图估计后验分布,并运用一般贝叶斯最小均方差得出图像的无噪声数据.该算法与传统的小波变换降噪和中值滤波去噪相比,在信噪比(SNR)和等效视数(ENL)方面都有明显的改善,在一定程度上提升了图像质量.(本文来源于《上海师范大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
袁泉,何英姿,邢琰,熊凯[7]（2013）在《基于线性最小均方差估计的星敏感器故障诊断》一文中研究指出针对使用两个星敏感器进行姿态测量的叁轴稳定控制系统,利用星敏感器输出值与陀螺输出值的解析冗余关系,通过设计两个滤波器实现对不同星敏感器的故障隔离.考虑到陀螺测量噪声以乘性噪声的形式出现在姿态运动学方程中,利用陀螺输出测量值和目标星敏感器的测量值,采用线性最小均方差估计器得到包含目标星敏感器故障信息的残差;以无故障情况下残差的统计方差为基础得到阈值,通过检验残差评价值是否超过相应的阈值,实现对目标星敏感器故障的检测;分别将两个星敏感器作为目标星敏感器,综合两个故障检测结果隔离故障.对星敏感器出现测量偏差和精度逐渐下降两种故障的仿真验证了该方法的有效性.(本文来源于《空间控制技术与应用》期刊2013年02期）
汪蓉[8]（2013）在《基于贝叶斯最小均方差算法的OCT图像散斑处理》一文中研究指出光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography，OCT）是近十年迅速发展起来的一种新型成像技术，它利用近红外光的相干特性，结合外差探测等技术对生物组织浅表面成像，具有高分辨率，高灵敏度及无损检测等优点，被广泛地应用于生物医学领域。OCT系统在成像过程中不可避免地会产生散斑噪声，降低了图像的清晰度和对比度，影响了生物医学组织中细微结构的检测。本文对现有散斑噪声抑制算法进行了分析，针对在散斑降噪方面的不足之处，提出了一种新的散斑噪声抑制算法，基于非线性对数空间的贝叶斯最小均方差估计。该算法的新颖之处在于根据散斑的统计特性，在对数空间中通过条件后验抽样方法抽取样本，用非参数估计方法估计无噪声数据的后验分布，并利用贝叶斯最小均方差估计无噪声数据，得到散斑处理后的图像。实验结果表明，该算法对图像信噪比和等效视数的改善情况明显优于传统的小波变换和中值滤波，但是在边缘保留方面还不够理想。针对该算法在图像边缘保留方面的不足，对图像像素的权值进行了调整，引入图像像素的空间临近度，结合图像像素的灰度相似度一起作为图像像素的权值。实验结果表明，与贝叶斯最小均方差算法、中值滤波相比，改进的算法能够在有效抑制散斑噪声的同时对图像边缘特征有更好的保留。(本文来源于《上海师范大学》期刊2013-04-01）
刘大亮,刘忠,王庆,樊莉,张毅[9]（2012）在《一种基于最小均方差算法的散斑图像微位移测量系统》一文中研究指出为了满足微位移量的实时、非接触测量的需要,研制了基于散斑图像的一种嵌入式微位移测量系统,它是基于最小均方差法和DSP处理器(TMS320DM642)设计的。重点阐述软件系统和实验系统的设计与实现方法,并在不同运动速度和表面粗糙度的条件下,对其测量系统进行实验和数据分析。实验结果表明,该测量系统是可行有效的。(本文来源于《机械管理开发》期刊2012年02期）
郭泽民,武颖[10]（2011）在《一种基于最小均方差的散斑图像配准算法的研究》一文中研究指出一种基于最小均方差理论的散斑图像亚像素配准算法,是按线性估计理论推导目标函数的解析解,利用刚体位移模型和散斑图像仿真模型生成5组40帧长斑图像序列,分别在无噪声干扰和加性高斯噪声干扰下对算法进行实验验证。实验结果表明,在无噪声干扰下,图像序列的位移轨迹具有较好的线性度,且系统误差和随机误差较小。在不同噪声水平干扰下,当信噪比为10dB时,该算法失效;而当信噪比不低于20dB时,噪声对配准结果的影响随着信噪比的增加将逐渐减弱。(本文来源于《机械管理开发》期刊2011年06期）
最小均方差论文开题报告
（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：
语音增强算法是语音信号处理领域的重要技术,旨在提高低信噪比环境中语音信号的质量和可懂度,为进一步处理语音打下基础。在较低信噪比或者高度不平稳噪声环境中,语音的质量和可懂度会急剧下降,导致人类或者机器无法很好的识别或者传输,所以提高语音信号的质量对于语音的处理十分重要,具有较高的研究意义和应用价值。本文在分析经典语音增强算法的基础上,重点对基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)幅度谱估计器的语音增强算法进行了研究和改进,并使用MATLAB工具对算法性能进行了评估;最后,将该算法移植到DM642芯片上实现音频采集处理和播放,并对算法进行了定点优化,提升了其实时性。本文主要内容如下:1.分析了语音增强算法的研究现状和各类算法的优缺点,通过对比选择基于MMSE幅度谱估计的语音增强算法进行研究,指出该算法存在着先验信噪比估计不足、噪声估计误差较大、DSP实现实时性较差等问题。2.针对MMSE幅度谱估计器所使用判决引导(Decision–Directed,DD)先验信噪比估计算法延迟较大的缺点,提出了新的基于熵值变化的DDBSE(DD Based on Single frequency Entropy,DDBSE)先验信噪比计算方法。该算法基于熵值变化,能够快速追踪语音的变化,从而改善DD算法的不足,为幅度估计器提供更精确的信噪比估计。3.针对噪声估计不足的问题,提出了基于无偏噪声估计(Unbiased MMSE)和语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)的新的噪声估计算法UMVAD。该算法能够减小噪声的过估计和欠估计,提供最小的中值估计均方误差。实验结果表明,DDBSE与UMVAD结合,能在分段信噪比和综合评分上取得较好的效果,特别适合于低信噪比和不平稳噪声环境中的语音增强。4.对VAD算法进行改进,提出了双阈值VAD判决方式,改进后统计VAD结合能量熵(Energy-Entropy,EE)特征和平均峰值点偏差(Mean-Delta,MD)特征,能够取得较为满意的整体命中率;同时,基于噪声分类思路,结合支持向量机(Supported Vector Machine,SVM)对算法中可调参数进行优化,并将噪声分类器结合到算法中,提出了具有环境意识的语音增强算法。5.在DSP芯片DM642上实现了本文的语音增强算法,设计了一个语音采集播放系统,并对浮点算法进行了定点化。相比于浮点型算法,本文所提的定点型算法取得了83%左右的处理速度提升,并且实现了音频信号的实时采集处理和播放,能够将处理一帧的时间限制在8毫秒左右。
（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。
最小均方差论文参考文献
[1].张立民,谭继远,闫文君.基于最小均方差拟合的QAM调制识别器[J].中国电子科学研究院学报.2019
[2].曾泽清.基于最小均方差幅度谱估计器的语音增强算法研究与实现[D].南京航空航天大学.2017
[3].陈琪,刘刚,郑世强.基于自适应变步长最小均方差算法的磁悬浮电动机自动平衡方法[J].机械工程学报.2015
[4].陈杰,李颖,王荣仁,何任杰,饶利芸.基于最小均方差法的局部脑血容积计算的研究[J].生物医学工程学杂志.2014
[5].张勇,孟庆浩,吴玉秀,曾明.一种基于分布式最小均方差序贯估计的气体泄漏源定位算法[J].传感技术学报.2014
[6].汪蓉,王笑梅,陈雄,杨芳.基于贝叶斯最小均方差的OCT图像散斑处理[J].上海师范大学学报(自然科学版).2013
[7].袁泉,何英姿,邢琰,熊凯.基于线性最小均方差估计的星敏感器故障诊断[J].空间控制技术与应用.2013
[8].汪蓉.基于贝叶斯最小均方差算法的OCT图像散斑处理[D].上海师范大学.2013
[9].刘大亮,刘忠,王庆,樊莉,张毅.一种基于最小均方差算法的散斑图像微位移测量系统[J].机械管理开发.2012
[10].郭泽民,武颖.一种基于最小均方差的散斑图像配准算法的研究[J].机械管理开发.2011
论文知识图
