导读:本文包含了压缩谱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:直方图,对称,电功率,能级,脑电图,正交,算子。
压缩谱论文文献综述
徐姝[1]（2019）在《基于压缩谱理论的超分辨算法研究》一文中研究指出近年来,信号处理领域的阵列信号处理技术发展迅速,其中波达角(direction of arrival,DOA)方向估计就是阵列信号处理技术的一个重要研究方向,而波达角估计中的超分辨算法因为其优越的性能,受到了学者的广泛关注。在超分辨算法中,以经典的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的空间谱搜索类算法,在实际工程应用中存在稳健性差、计算量大等诸多缺陷,且大部分超分辨DOA估计方法的应用都是建立在理想的环境中,但在实际应用时,因为环境中的噪声和多径效应的影响,使得大部分超分辨算法需要解相干处理。针对上述问题,本文基于远场窄带信号的阵列信号处理,围绕相干信源的超分辨DOA估计问题展开研究;并将对空间谱分片区搜索的思想引入到超分辨算法中,得到有效的估计方法。全文的工作主要内容如下:系统介绍了超分辨算法和相干源技术的国内外研究现状。对空间谱估计的基本理论进行了介绍,在此基础上,进行了空间谱估计的数学模型介绍以及常规的阵列模型分析,然后介绍了一些经典的子空间类DOA估计算法。同时本文对相干源数学模型进行了介绍,并分析了几种常规的解相干方法。针对传统平滑技术需要牺牲阵列的孔径实现解相干以及算法在谱峰搜索时运算量巨大的弊端,提出一种基于对称压缩MUSIC的相干源估计方法。该方法先充分利用互协方差矩阵来构建一个新的协方差矩阵,该协方差矩阵可以实现解相干,然后对该协方差矩阵进行矩阵分解得到噪声子空间,引入对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)思想,利用信号子空间与噪声子空间的的双重正交性,等效的在空间内添加了与真实信号源数量相等的镜像信号源,实现了空间谱的对称压缩,再在空间谱的半谱片区内进行谱峰搜索。通过仿真证明本文算法实现了解相干的性能,大大减少了空间谱搜索计算量,且在一定程度上提高了算法的抗噪性能和分辨率。对正交传播算子算法进行了研究,然后考虑到现有的正交传播算子(Orthogonal PM,OPM)算法存在谱峰搜索量大的弊端,提出了一种对称压缩OPM方法(symmetrical compressed OPM,SC-OPM)。证明了正交传播算子与噪声子空间的双重正交性,利用该特性等效的在空间内添加了与真实源数量相等的镜像源,实现了空间谱的对称压缩,从而可以在半谱片区内实现DOA估计。同时给出了该方法的矢量阵列的处理方法。通过实验仿真,验证了对称压缩OPM方法性能与OPM算法相当,且使得算法的计算量降低了一半。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2019-06-05）
季晓宇,缪晨,吴文[2]（2018）在《基于谱宽分析的MUSIC对称压缩谱算法》一文中研究指出针对MUSIC对称压缩谱估计算法(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)中对称邻近目标无法快速分辨的问题,提出了基于谱宽分析的MSCS改进算法。该方法利用MSCS算法粗估单侧镜像范围的目标角度,再通过谱宽分析分离出间隔较大目标进行进一步估计,仿真结果表明了所提方法的有效性。该方法解决了MSCS算法无法分辨镜像邻近目标的问题,同时降低了MSCS相关改进算法的计算时间。(本文来源于《信息技术》期刊2018年06期）
闫锋刚[3]（2014）在《基于压缩谱理论的高效超分辨波达方向估计算法研究》一文中研究指出随着多重信号分类(MUSIC)算法的提出，波达角估计迎来了超分辨发展阶段的崭新一页。时至今日，超分辨波达角估计技术在经历了叁十余年的发展后已取得了异常辉煌的研究成果，然而随着应用的深入，人们发现理论上性能接近完美的超分辨算法在实际工程应用中依然存在稳健性差、计算量大、对阵列结构依赖性强等诸多缺陷。为了推进超分辨波达角估计技术的工程化进度，本文以某工程项目为研究依托，以超分辨实施的高效性和算法原理适用的广泛性为研究向导，进行全面研究和深入创新，重点解决现存主流算法运算量大、对阵列结构和信号形式依赖性强的缺点，从而为超分辨技术向实际工程应用的转化提供参考。本文的主要研究内容和工作创新如下：基于共轭镜像辐射源思想提出了空间谱对称压缩的全新概念，进而发展了一维对称压缩超分辨算法，即SC-MUSIC算法。大量仿真实验表明：对称压缩算法继承了标准MUSIC算法对于天线阵列结构的任意适应性，改善了原算法对靠近目标的分辨力，同时将原算法的计算量至少降低了一半。为将SC-MUSIC算法推广到任意平面阵，提出了变换域DOA概念并发展了2D-SC-MUSIC算法和TD-SC-MUSIC算法。基于子空间扰动和泰勒级数近似原理分析了对称压缩类算法的“非渐进”理论性能，在此过程中，提出了两种用于求解对称压缩类DOA估计器噪声子空间的新算法，即求和分解算法和求积分解算法。基于这两种新算法，证明了对称压缩类DOA估计器的一致性和无偏性，给出了对称压缩类DOA估计器均方误差(MSE)的封闭表达式。利用空间角度划分、子空间映射及变换域DOA等技术提出了高阶压缩谱概念，发展了HC-MUSIC和2D-HC-MUSIC两种高阶压缩算法。高阶压缩算法是对对称压缩算法的理论深化，其相比于对称压缩类算法进一步降低了计算量并改善了分辨力。在高阶压缩类算法关键技术的突破过程中，提出了两种求取高阶压缩谱噪声子空间的新算法，即连续求和分解算法和连续求积分解算法。相比于现存算法，这两种算法的计算量更小，应用范围更广。依据连续求和定理，利用子空间扰动和泰勒级数近似原理对高阶压缩类算法的“非渐进”理论性能展开了研究，从理论上证明了高阶压缩类DOA估计器的一致性和无偏性，给出了新估计器的MSE表达式，同时揭示了新估计器MSE和经典MUSIC算法MSE的内在联系。将实值运算和阵列结构的任意性折衷，提出了半实值超分辨DOA估计的概念，发展了两种基于半实值运算的超分辨算法，即SU-MUSIC算法和Capon-Like算法。新算法利用阵列接收数据协方差矩阵实部和虚部分裂处理获取信号DOA，不但获得了与同类实值算法相同的计算效率和估计性能，而且摆脱了算法对于阵列结构的依赖性。在推导新算法的过程中，以理论分析揭示了协方差阵整体子空间分解、求逆与实虚部分裂后子空间分解、求逆之间的内在数学关系。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2014-03-01）
陈芷若[4]（2013）在《脑电功率值数据图、脑电功率谱(频谱)曲线图和脑电功率谱(频谱)直方图和压缩谱阵图》一文中研究指出计算机技术在脑电图学上的应用,克服了传统的肉眼分析的主观性干涉,使脑电图的结果能用定量数字进行表达。因此在脑电图肉眼分析的基础上,再结合定量分析,必然会进一步提高脑电图的诊断水平。然而,脑电图定量分析技术有许多表达方法,各种表达方法都有各自的长处和不足。因此了解它们的长处和不足,根据临床的具体情况,选择性地使用相应的脑电图定量分析方法是很重要的。(本文来源于《现代电生理学杂志》期刊2013年02期）
闫锋刚,刘帅,金铭,乔晓林[5]（2012）在《基于MUSIC对称压缩谱的快速DOA估计》一文中研究指出为提高波达方向(direction of arrival,DOA)估计的速度、降低运算量,在分析多重信号分类(multiplesignal classification,MUSIC)算法原理的基础上,利用噪声子空间降维的思想构造一维MUSIC对称压缩谱(MU-SIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)。MSCS通过构造共轭噪声子空间并对噪声子空间及其共轭子空间的交集进行奇异值分解得到,其物理实质等效于在空间辐射源的对称位置添加相同数目的镜像辐射源。理论分析和仿真实验表明,MSCS不受实际阵型的限制,能将DOA估计的计算量降至传统MUSIC算法的50%,并具有与MUSIC相当的估计精度。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2012年11期）
陈芷若[6]（2010）在《灵活使用脑电定量技术——兼谈压缩谱阵与功率谱直方图》一文中研究指出脑电定量分析是对脑电图肉眼分析的补充和发展,肉眼分析主观性强,无法定量,且要经过长期阅读大量脑电图才能掌握此技术;而定量分析的表达方式直观、敏感、能定量,结果可以迅速获得,操作技术容易掌握。然而定量分析不能表达位相和位移,多数不能识别波形,发作性电活动和(本文来源于《现代电生理学杂志》期刊2010年03期）
齐曙光[7]（2008）在《驱动场强度对共振荧光压缩谱的影响》一文中研究指出压缩光在现代的生活生产中广泛应用,我们通过用单色场驱动二能级原子获得其共振荧光的分量压缩.调节单色场场强的大小和原子与场的失谐的程度就可以控制压缩出现在不同的分支上,并且压缩的程度和压缩的模数不同.所以说改变驱动场可以得到不同模式的压缩.(本文来源于《河北北方学院学报(自然科学版)》期刊2008年04期）
林丽雅,张莉,邓树勋,李捷[8]（2005）在《赛前高原训练对游泳运动员自组织适应状态的影响押脑电压缩谱分析(英文)》一文中研究指出背景:赛前的高原训练目的,是希望通过高原的低氧环境刺激,使运动员在训练中获得最大的低氧生理适应性。运动员对高原的生理适应,是运动员功能提高的物质基础,反映的是机体与环境变化的顺应。目的:从自组织角度,应用训练学、脑电压缩谱指标等,通过观察游泳运动员在高原训练前(赛前)、后脑的适应性变化规律等,系统分析高原训练对运动员赛前自组织状态的影响,从脑水平对高原训练效应进行探讨。设计:抽样调查。单位:广东省体育科学研究所和华南师范大学体育学院。对象:于2001-03/04选择广东省游泳队游泳运动员9名。方法:采用时序实验观察方法,分别采集运动员上高原前1周(3月3日)、高原训练中(3月22日)和下高原第5天(4月5日)的训练成绩,下高原后第13天(4月12日)的比赛成绩及测试相应的血乳酸,并在上高原前一天(3月10日)、下高原第1天(3月30日)、下高原后第11天,即全国比赛前2天(4月10日),进行脑电压缩谱测试,以观察脑对运动训练负荷的自主适应调整水平。主要观察指标:①高原训练前、中及赛前的训练学指标及血乳酸变化情况。②高原训练前成绩与比赛成绩对照表。③高原训练前、中、后及赛前的脑评价指标变化情况。结果:①高原训练中的训练成绩有升有降,下高原后的全国比赛10人次中有6例成绩水平是下降的,高原训练后的血乳酸变化,与训练成绩呈一致变化。②高原训练后,运动员的脑信息平均分布频率向高频转移,赛前负熵值减小、信息熵离散,运动员出现比赛成绩下降的现象。结论:①运动员脑序参量构成形式的多中心化,形成技能控制信息的离散,可以导致脑功能矩阵协同水平的重调,提示运动员竞技能力下降。②高原训练的效果或者其作用的保持,需要基于运动员个体状态的训练强度涨落安排的一致性与连续性以及平原状态维持强度水平的恢复与保持。(本文来源于《中国临床康复》期刊2005年40期）
林丽雅,李捷,邓树勋,李农战,丘卫[9]（2005）在《脑电压缩谱评价高原训练效果的探索性研究》一文中研究指出应用脑电压缩谱分析技术,对国际健将级游泳运动员刘禹,在赛前实施高原训练前后的脑功能进行个案分析,评价其高原训练的效果。结果:1 )运动员在下高原后赛前调整的1 0天中,其脑主序参量形式发生了非常明显的变化;信息熵水平大幅度升高,信息离散趋势明显;2 )运动员的血液指标反映其机能状态良好。结论:1 )刘禹高原训练后参加全国比赛的成绩下降,是赛前训练强度及内容安排不合理,导致了脑突触功能矩阵协同水平的重调,脑功能的状态结构水平发生变化,表现为信息熵离散,而信息熵或主序参量离散或右移,导致运动员竞技能力下降;2 )在高水平运动员的运动训练中,生理生化等监控指标仅能反映运动员的机能状态,但是不能正确反映出运动员的竞技状态。(本文来源于《体育科学》期刊2005年06期）
余巨明,龙存国,李秋茹,林正蓉,郑霞清[10]（2000）在《脑电压缩谱阵在正常人与脑梗死患者中的应用》一文中研究指出目的：探讨压缩谱阵（ＣＳＡ）分析常规脑电图的临床价值。方法：对正常人与３０例急性脑梗死（ＡＣＩ）患者ＣＳＡ分析。结果：不同年龄组正常人与ＡＣＩ患者的脑电图构型及其在睁眼与过度换气（ＨＶ）中的变化能以不同的谱阵图型式直观地显示出来；ＡＣＩ患者ＨＶ前的脑电中心频率与谱边缘频率患侧明显慢于健侧与对照组，而 δ、θ相对功率非常显著地高于健侧与对照组。结论：ＣＳＡ分析与ＡＣＩ定侧定位是一有效方法。(本文来源于《中国临床神经科学》期刊2000年01期）
压缩谱论文开题报告
（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：
针对MUSIC对称压缩谱估计算法(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)中对称邻近目标无法快速分辨的问题,提出了基于谱宽分析的MSCS改进算法。该方法利用MSCS算法粗估单侧镜像范围的目标角度,再通过谱宽分析分离出间隔较大目标进行进一步估计,仿真结果表明了所提方法的有效性。该方法解决了MSCS算法无法分辨镜像邻近目标的问题,同时降低了MSCS相关改进算法的计算时间。
（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。
压缩谱论文参考文献
[1].徐姝.基于压缩谱理论的超分辨算法研究[D].江苏科技大学.2019
[2].季晓宇,缪晨,吴文.基于谱宽分析的MUSIC对称压缩谱算法[J].信息技术.2018
[3].闫锋刚.基于压缩谱理论的高效超分辨波达方向估计算法研究[D].哈尔滨工业大学.2014
[4].陈芷若.脑电功率值数据图、脑电功率谱(频谱)曲线图和脑电功率谱(频谱)直方图和压缩谱阵图[J].现代电生理学杂志.2013
[5].闫锋刚,刘帅,金铭,乔晓林.基于MUSIC对称压缩谱的快速DOA估计[J].系统工程与电子技术.2012
[6].陈芷若.灵活使用脑电定量技术——兼谈压缩谱阵与功率谱直方图[J].现代电生理学杂志.2010
[7].齐曙光.驱动场强度对共振荧光压缩谱的影响[J].河北北方学院学报(自然科学版).2008
[8].林丽雅,张莉,邓树勋,李捷.赛前高原训练对游泳运动员自组织适应状态的影响押脑电压缩谱分析(英文)[J].中国临床康复.2005
[9].林丽雅,李捷,邓树勋,李农战,丘卫.脑电压缩谱评价高原训练效果的探索性研究[J].体育科学.2005
[10].余巨明,龙存国,李秋茹,林正蓉,郑霞清.脑电压缩谱阵在正常人与脑梗死患者中的应用[J].中国临床神经科学.2000
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