导读:本文包含了自适应信号分解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:自适应,信号,分解,线性,参数,算法,函数。
自适应信号分解论文文献综述
刘婷[1]（2019）在《自适应信号分解和相空间重构的钢琴和弦识别》一文中研究指出文中首先阐述了和弦识别技术在音乐分析和音乐数据库中的重要应用价值,建立了特征参量结合分类器的识别流程。在信号预处理环节中引入了基于算子的NSP自适应信号分解的方法,将原始信号分解成包含特征信息的子信号,再对子信号提取非线性特征,用于分类器构造和识别实验。相关实验表明,同EMD方法相比,NSP自适应信号分解方法提取出子信号的特征信息较为单一,这样就避免了EMD方法中多种特征量混迭的现象,从而提高了识别准确率。(本文来源于《信息技术》期刊2019年01期）
郭剑峰,刘金朝,王卫东[2]（2015）在《基于变参数域和短时高斯线性调频基的自适应信号分解算法》一文中研究指出基于高斯线性调频基的参数化时频分析方法由于具有很高的时域和频域分辨能力,而被广泛应用于非线性非稳态信号的分解和特征提取中,但其巨大的计算量常常让工程人员望而生畏。因此结合变参数域和短时傅里叶变换的方法提出了一种改进的短时高斯线性调频基自适应信号分解算法,将四参数优化问题转化成窄带范围的两参数优化问题,提高了参数化时频分析的时效性。利用改进算法对四原子组合的非线性解析信号和动检列车轴箱振动加速度信号进行分解,结果表明该方法能有效消除交叉项干扰,时频分辨率高,而且具有计算量小,速度快的优点,对分析动检列车轴箱振动与轮轨短波冲击有实际意义。(本文来源于《振动与冲击》期刊2015年12期）
栾卫军[3]（2013）在《基于线性微分算子的自适应信号分解算法》一文中研究指出数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科,拥有非常多的可以研究的专题。数字信号处理的应用领域十分广泛。就所获取信号的来源而言,有通信信号的处理,雷达信号的处理,遥感信号的处理,控制信号的处理,生物医学信号的处理,地球物理信号的处理,振动信号的处理等。若以所处理信号的特点来讲,又可分为语音信号处理,图像信号处理,一维信号处理和多维信号处理等。而在信号处理学科中,对信号的模型表示与分解方式的研究一直是一个基础性的问题,它直接影响后续的信号分析与处理的方法与结果。然而,在很大程度上,信号的表示与分解更像是同一个问题。目前国内外绝大部分的信号模型都是将信号一组简单的单成份信号相加来建模的。对于自适应信号分解的研究,主要集中于已有算法的理论分析方面,在实际的非平稳信号分析中的应用,以及推广到图像应用等方面。在2008年Peng和Hwang提出了一种信号分解算法,它是基于算子的零空间追踪(Null Space Pursuit, NSP)算法。但是,NSP中采用的微分算子只能有效地消失掉频率调制的局部窄带信号,它对于调幅调频信号并不是很有效。在2011年,胡晰远在此基础上将零空间追踪算法进行了推广。本文将改进零空间追踪算法,将其推广到叁阶和四阶线性微分算子上。本文的主要工作如下：(1)首先,根据零空间追踪算法,改进算子为叁阶,提出基于叁阶线性微分算子的零空间追踪算法：(2)其次,改进算子为四阶,提出基于四阶线性微分算子的零空间追踪算法。(3)最后,根据实验结果,比较集中算法对信号分解的效果,能够得出结论,改进后的算法能够更好对信号进行去噪和分解。展示了改进后的算法的实用性。(本文来源于《北方工业大学》期刊2013-06-30）
张建峡,徐云,张凯洪,孔维政[4]（2011）在《自适应信号分解实验装置》一文中研究指出用开关电容滤波器和锁相环构成的二阶自适应带通滤波器,运用锁相环原理为开关电容滤波器提供时钟信号,使其带通滤波中心频率将跟随输入信号频率变化,克服了传统滤波器带通中心频率不易改变的缺点。实验结果表明,该滤波器较好地实现了自适应带通滤波的功能,可用于教学和科研中周期信号的分解。(本文来源于《实验技术与管理》期刊2011年03期）
范虹,孟庆丰[5]（2010）在《基于非参数基函数的自适应信号分解算法》一文中研究指出提出了一种分解信号特征的自适应信号处理算法.算法的核心是将观察信号分解为一组最好匹配信号局部结构的特征波形的线性展开,这些特征波形是由非参数基函数特征波形估计方法计算所得.分解算法中模板信号的自适应调整使算法可以不再过多地需要信号的先验知识,在实际应用中具有更加良好的柔性和适应性.通过对算法自适应性和收敛性的测试,验证了算法的性能.仿真信号的提取结果与传统匹配追踪算法分解结果及EMD方法分解结果的比较,进一步表明了所提算法的可行性和有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2010年06期）
尚朝轩,罗贤全,何强[6]（2008）在《短时高斯包络线性调频基自适应信号分解算法》一文中研究指出作为一种参数化时频分析的方法,基于高斯包络线性调频基自适应信号分解的快速算法具有分辨力高、零交叉项和计算量小的优点,在信号时频分析中具有独特的优势和广阔的应用前景。然而该快速算法却存在由于采样点初值选择不当而造成分解失效的缺点,虽然后来的基于优化初值选择的自适应高斯包络线性调频基信号分解对初值选择算法进行了改进,提高了分解性能的稳定性,但仍存在较多的问题没有解决。本文将对这些问题进行研究和改进,并提出短时自适应高斯包络线性调频基信号分解算法。算法通过加短时窗来增强时频中心定位的准确性,通过控制采样基时宽来获取有效的初始方差取值范围,从而提高了分解的自适应性和稳定性。对仿真信号和语音信号的分解结果表明了该算法的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2008年06期）
刘庆云,李志舜[7]（2004）在《自适应信号分解方法在主动声呐信号处理中的应用研究》一文中研究指出利用基于“MatchingPursuit”算法的自适应信号分解方法,探讨了主动声呐信号处理中多目标回波的检测及参数估计问题。该方法既能实现多目标分辨,又能提取出更多的目标特征信息,所以能够充分发挥宽带信号的优势。再者,不仅对更广泛类型的发射信号具有普适性,而且分解结果能为下一段接收数据的选取提供参考信息。因而,同已有的信号处理方法相比,该方法具有明显的优越性,是一种比较好的信号分析方法。仿真实验证明了该方法的有效性。(本文来源于《电声技术》期刊2004年02期）
冯爱刚,殷勤业,吕利[8]（2002）在《基于Gauss包络Chirplet自适应信号分解的快速算法》一文中研究指出针对自适应信号分解方法运算量大,对信号的逼近精度有限等问题,提出了一种基于Gauss包络线性调频信号(Chirplet)自适应分解的快速算法,通过构造超越方程和参数空间采样点的选取,得到方程的闭式解,达到信号分解目的,数值仿真结果验证了该算法运算量小、分辨率高、抗噪性能强。(本文来源于《自然科学进展》期刊2002年09期）
邹虹,保铮[9]（2001）在《一种有效的基于Chirplet自适应信号分解算法》一文中研究指出基于线性调频小波 (chirplet)的自适应信号分解法 ,将待分析的线性调频 (Chirp)信号分解成为一组chirplet基函数的线性迭加 ,能够更清楚地表述Chirp信号的时频特征 .其中关键的问题 ,是如何自适应地估计与信号最匹配的chirplet,这将影响到自适应分解的效果 .目前 ,还没有一种有效chirplet估计算法 .本文提出了一种新的chirplet估计算法 ,该法充分利用了chirplet的特点 ,具有较高的参数估计精度 .仿真数据的实验结果证明了该方法的有效性(本文来源于《电子学报》期刊2001年04期）
马世伟,邓家梅,曹家麟[10]（2001）在《高斯基函数参数自适应信号分解和相应的时频分布》一文中研究指出提出了一种在线性调频高斯基函数上进行信号自适应分解的方法 ,并给出了相应的自适应时频分布 .该分布是一种正的时频能量分布 ,具有较高的时频分辨率且无交叉项干扰 .基函数集是由单一原型高斯函数通过自适应调节其方差、扫频率、时移和频移来匹配信号的局部时频特征而获得 .这些参数和匹配系数中包含了信号的全部信息 ,可以方便地用于进一步的信号处理 .仿真结果表明该方法是有效的(本文来源于《应用科学学报》期刊2001年01期）
自适应信号分解论文开题报告
（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：
基于高斯线性调频基的参数化时频分析方法由于具有很高的时域和频域分辨能力,而被广泛应用于非线性非稳态信号的分解和特征提取中,但其巨大的计算量常常让工程人员望而生畏。因此结合变参数域和短时傅里叶变换的方法提出了一种改进的短时高斯线性调频基自适应信号分解算法,将四参数优化问题转化成窄带范围的两参数优化问题,提高了参数化时频分析的时效性。利用改进算法对四原子组合的非线性解析信号和动检列车轴箱振动加速度信号进行分解,结果表明该方法能有效消除交叉项干扰,时频分辨率高,而且具有计算量小,速度快的优点,对分析动检列车轴箱振动与轮轨短波冲击有实际意义。
（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。
自适应信号分解论文参考文献
[1].刘婷.自适应信号分解和相空间重构的钢琴和弦识别[J].信息技术.2019
[2].郭剑峰,刘金朝,王卫东.基于变参数域和短时高斯线性调频基的自适应信号分解算法[J].振动与冲击.2015
[3].栾卫军.基于线性微分算子的自适应信号分解算法[D].北方工业大学.2013
[4].张建峡,徐云,张凯洪,孔维政.自适应信号分解实验装置[J].实验技术与管理.2011
[5].范虹,孟庆丰.基于非参数基函数的自适应信号分解算法[J].电子学报.2010
[6].尚朝轩,罗贤全,何强.短时高斯包络线性调频基自适应信号分解算法[J].信号处理.2008
[7].刘庆云,李志舜.自适应信号分解方法在主动声呐信号处理中的应用研究[J].电声技术.2004
[8].冯爱刚,殷勤业,吕利.基于Gauss包络Chirplet自适应信号分解的快速算法[J].自然科学进展.2002
[9].邹虹,保铮.一种有效的基于Chirplet自适应信号分解算法[J].电子学报.2001
[10].马世伟,邓家梅,曹家麟.高斯基函数参数自适应信号分解和相应的时频分布[J].应用科学学报.2001
论文知识图
