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1. 采用粒子群算法的空时二维参数估计
邱新建 山拜?达拉拜 薛凤凤
计算机应用    2012, 32 (11): 3054-3056.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03054
摘要981)      PDF (467KB)(365)    收藏
针对传统的空时二维参数估计计算复杂、鲁棒性及通用性差、收敛速度慢等缺点,根据空时具有等效性,以空域和时域处理算法可以相互转化为基础,推导出合适的适应度函数,运用改进的粒子群算法同时搜索信号的到达角和频率,用Kmeans聚类算法对搜索结果进行分类,利用粒子群算法计算简单、全局收敛、可并行性等特点提高算法的搜索能力。计算机仿真表明,与传统的方法相比该算法具有较好的统计和收敛性能。
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2. 非高斯噪声背景下小波阈值算法分析
李庆华 山拜·达拉拜 邱新建 廖畅 孙全富
计算机应用    2012, 32 (09): 2445-2447.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02445
摘要1042)      PDF (452KB)(615)    收藏
针对小波阈值算法以高斯噪声为研究背景的局限性,为解决硬阈值函数不连续和软阈值函数估计小波系数和分解小波系数存在恒定偏差的问题,在非高斯噪声背景下提出一种新的小波阈值算法。新阈值函数从Garrote阈值改进而来,引入了高阶幂函数。该算法首先对加入一类非高斯噪声的信号进行小波分解,然后根据新的阈值函数对每层高频小波系数进行量化,最后用小波分解的低频系数和处理过的高频系数重构信号。在非高斯噪声背景下进行的仿真结果表明,新阈值函数去噪相对于软阈值、硬阈值、两类改进阈值以及Garrote阈值在信噪比和最小均方误差上都得到了改善。
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