导读:本文包含了分数阶域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:分数,语音,判决,引信,反馈,活动性,正交。
分数阶域论文文献综述
赵浩然[1]（2018）在《基于平移不变空间的分数阶域稀疏信号压缩采样方法研究》一文中研究指出分数阶域稀疏信号为分数阶傅里叶变换下频谱占有有限宽度的信号,这类信号广泛出现于以线性调频作为调制信号的雷达波信号,其在分数阶域的表现为相对较少的几个窄频带,不同的窄带信号分布在较宽的分数阶域内。针对这类信号的采样,分数阶域的奈奎斯特采样定理仍然以信号最大频率的两倍作为采样率,由于信号的最大分数阶域频率较高,因此,在获取模拟信号的信息时,所要求数据处理系统的采样率较高,随之带来的数据传输带宽与系统的存储器容量的负担,成为信息系统发展的重要瓶颈。压缩感知的出现突破了传统的信息获取方式,但基于压缩感知的分数阶域压缩采样方法处理对象为离散信号,无法对连续的模拟信号进行采集,另外,现有基于模拟信息转换器的压缩采样方法多数以频域稀疏信号为处理对象,在处理分数阶稀疏信号时,重构概率较低。目前,分数阶域稀疏信号广泛应用于雷达、通讯等领域,研究分数阶域稀疏信号的压缩采样方法以扩展现有模拟信息转换器的应用范围将变得非常有意义。本文主要基于以下3个方面内容进行研究:1.分数阶域稀疏信号采样方法以分数阶域平移不变空间采样为基础,当前分数阶域平移不变空间采样模型采用单一生成函数,无法对多通道采样结构及多模型复合信号进行建模,本文提出了基于多生成函数的分数阶域广义平移不变空间采样模型,利用该采样空间的生成函数可以形成一组Reisz基或正交基。一方面,广义平移不变空间采样模型的提出可以扩展现有的分数阶域采样结构;另一方面,广义平移不变空间采样为分数阶域稀疏信号压缩采样提供基础。在分数阶域广义平移不变采样空间的模型下,提出基于多生成函数的采样方法。实验证明该采方法相比较于传统的采样方法在相同的采样率下对线性调频信号有更高的重构精度。通过选择不同的滤波器,分数阶域广义平移不变空间采样模型可构建新的采样结构。2.针对当前压缩采样方法对分数阶域稀疏信号重构概率较低的问题,本文提出基于随机解调的分数阶域稀疏信号压缩采样方法。本文首先将压缩采样定理与平移不变空间采样结合,构建分数阶域平移不变空间的稀疏信号压缩采样方法。在平移不变空间中拥有L个生成函数,而实际信号需要K(K<L)个生成函数即可表示的情况下,以生成函数为基所表示的信号在平移不变空间内具有稀疏性。一方面,该方法解决了平移不变空间的采样资源冗余的问题;另一方面,通过选择不同滤波器,该方法可以衍生出多种具体的分数阶域压缩采样方法。文中针对分数阶域稀疏信号设计了基于随机解调的分数阶域压缩采样方法,该方法以分数阶域平移不变空间稀疏信号压缩采样为基础,利用确定的感知矩阵实现了对分数阶域稀疏信号压缩采样,通过理论分析与实验验证了该方法的有效性。3.针对传统多频带压缩采样方法在对分数阶域多频带信号采样时重构概率低问题,提出了分数阶域多频带信号的压缩采样方法。该方法以分数阶域平移不变空间压缩采样模型为基础,结合传统调制宽带转换器,通过将需要采样的区域进行均分的方法来构造系统的生成函数,进而利用感知矩阵与生成函数构建随机滤波器实现分数阶域多频带信号的压缩采样。在分数阶域多频带信号压缩采样电路中,模拟信号首先与线性调频信号以及周期的随机±1序列进行混频,然后经过低通滤波器并以较低采样率进行均匀采样。分数阶域多频带信号压缩采样电路中每个通道的采样率以及系统的总采样率远低于信号的分数阶奈奎斯特采样率。文中利用了分数阶傅里叶级数证明方法的可行性,分析了系统参数的选择以及分数阶阶次对系统的影响。实验中利用均方误差分析了系统的重构精度,利用信号重构成功率分析了系统的鲁棒性以及分数阶阶次对采样系统的影响。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-01-01）
雷立群[2]（2016）在《基于分数阶域相关的地震面波处理方法研究》一文中研究指出针对反射地震勘探法高强度面波对有效波的干扰问题,提出将分数阶自相关引入到地震信号处理中,通过计算地震反射信号分数阶相关的峰值位置,确定分数阶傅里叶变换的阶次,通过在FRFT域对面波进行压制,实现将有效波与面波干扰波的分离,利用FRFT的可逆性,变换回时频域,达到信号处理的目的。实验证明该方法具有面波消除彻底,且同相轴连续性好等优点。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2016年30期）
陶艳,郝新红,岳凯,孔志杰[3]（2015）在《基于分数阶域瞬时频率估计的线性调频引信测距性能分析》一文中研究指出研究了基于分数阶域瞬时频率估计的线性调频引信的测距性能:计算线性调频信号的分数阶傅里叶变换,得到分数阶域信号的模糊函数;推导测距精度的定量计算公式,分析测距精度的影响因素,并进行仿真验证。结果表明:观测周期和调制频偏是影响线性调频引信测距性能的关键因素,测距精度随观测周期的增大和调制频偏的增大而提高;并且可以在不提高调制频偏的前提下,合理选择观测周期来改善引信的测距精度。(本文来源于《制导与引信》期刊2015年04期）
孙志勇,姜秋喜,毕大平,贺彬[4]（2015）在《一种基于分数阶域准正交波形的反侦察技术》一文中研究指出传统脉冲雷达由于脉冲宽度和重复周期相对固定,很容易被侦察接收机识别出来。文中提出一种包含有用信号与扰乱信号的复杂脉冲串技术,脉冲间呈现相同的带宽和不同的时宽,使得侦察接收机不能仅依靠重频、脉宽或脉内调制来分选。为了消除扰乱信号对自身有用信号处理的影响,二者之间采用了分数阶域设计的准正交波形。同时,基于常规脉冲雷达信号的产生与处理,给出了一种脉冲调制时序实现方法。直方图仿真表明,该方法具有良好的反侦察性能。(本文来源于《现代雷达》期刊2015年01期）
胥松寿[5]（2014）在《基于分数阶域特征提取的人脸识别算法》一文中研究指出人脸识别作为图像分析和理解方面最典型的应用之一，在信息安全、电子商务、人工智能等领域得到了广泛的关注和应用。传统的人脸识别技术主要是基于灰度图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方法，已有数十年的研发历史，但其在实际应用中的识别精度难以满足人们的预期要求，特别是采集的图像中存在光照变化、摄像方位变异以及其它干扰时。人脸识别系统中采集的原始人脸图像通常以网格像素的灰度值表示。孤立的像素灰度集合不能直接反映人脸的内蕴特征,引入适当的变换，将其映射到变换域空间进行识别处理是行之有效的提高识别性能的处理途径。二维离散分数阶傅里叶变换(2D-FRFT)作为传统傅里叶变换的一种广义形式，其变换过程可以解释为将信号在时频平面内进行逆时针旋转的结果。人脸图像不同阶次的分数阶傅里叶变换，对应不同的分数阶域特征空间，从而可以更加有效的进行图像表征特征的提取。本文深入研究了图像分数阶域的特征特性，提出了基于二维离散分数阶域的特征提取方法，论文的主要工作和贡献如下：1.本文提出了基于分数阶域幅度特征的稀疏表示和分类（FRFT-SRC）方法。多阶次分数阶域幅度特征的应用，不但丰富了人脸图像的表征特征空间，而且可以计算出一个压缩的FRFT条件字典，进而降低了条件字典的维度，使计算复杂度得到了一定的降低。同时，基于分数阶域幅度特征的能量聚集性，文中提出了基于稀疏PCA(Sparse-PCA)算法的分数阶域幅度特征提取方法。2.本文通过对二维离散分数阶傅里叶域相位特征空间性质的研究，得到分数阶域相位域空间包含有丰富的视觉特征(纹理信息)且包含有人脸空域形状的内在特性，在人脸识别应用中具有重要的作用。基于此，本文提出了基于人脸图像多阶次的分数阶域相位特征空间的局部异或(FRFT-LXORP)纹理特征提取方法。同时为了减小描述纹理特征的向量空间的维数，避免特征提取时易出现的小样本问题(SSS问题)，本文提出了基于模块化的Fisher判别特征提取方法。3.为了提取人脸图像丰富、有效的互补特征集，该文建立了基于二维离散分数阶域幅度特征空间、相位特征空间和实部虚部特征空间的特征提取模型。基于叁种特征不同的性质，分别提取叁种不同形式的互补特征集，而后计算出叁种特征提取模型分类器的相似度矩阵。在决策层，用加权和的方法对叁种模型的相似度矩阵进行融合得到总的相似度矩阵，用最近邻分类器进行分类得到识别结果，与基于单一特征形式的识别方法相比，识别效果有了进一步的提高。(本文来源于《郑州大学》期刊2014-05-01）
张西宁,郭金良,吴吉利[6]（2013）在《分数阶域滤波在启停车过程转频振动分量提取中的应用》一文中研究指出针对启停车过程中振动信号倍频分量对转频分量幅值和相位的影响问题,提出了一种基于分数阶域滤波提取转频振动分量的方法。该方法把分数阶傅里叶变换引入到回转机械启停车过程振动信号的预处理中,消除其他倍频振动分量的影响,提取出反映失衡信息的转频分量。仿真信号和实验测试信号的分析结果表明,与其他方法相比,分数阶域滤波更适合处理启停车过程的振动信号,能够有效地去除倍频和噪声信号的干扰,提取出平整的转频振动分量。该算法简单,易实现,为回转机械失衡信息的预处理提供了一种有力手段。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2013年11期）
安澄全,李云娜[7]（2014）在《分数阶域噪声预测判决反馈均衡方法的研究》一文中研究指出针对单载波频域均衡中噪声预测判决反馈均衡结构,介绍了一种基于独特字块结构的分数阶域噪声预测均衡方法,即将接收端的时域信号转换到分数阶域实现噪声预测判决反馈均衡。分数阶域的判决反馈均衡在保持前馈与反馈部分相互独立的同时,还利用了分数阶域信号的灵活性使均衡效果更好;与此同时,利用独特字的已知特性,在接收端将独特字和有用数据分开,再进行分数阶域均衡处理,恢复出原始数据。仿真结果表明,基于独特字的分数阶域噪声预测判决反馈方法相比传统基于循环前缀的均衡方法性能有很大提升。(本文来源于《应用科技》期刊2014年01期）
徐岩,李洋洋[8]（2012）在《基于分数阶域的语音活动性检测算法研究》一文中研究指出针对传统的语音活动性检测准确度较低的情况,本文提出了一种基于分数阶域的稳健语音信号活动性检测算法.该算法利用时域的短时能量与分数阶域的谱熵作为特征值输入到滑动滤波器,并对多帧能量进行滤波,使用一种叁状态机对各个状态进行检测达到吸收高能量、平稳噪声和突发噪声的目的,算法仿真证明本文所提出的算法其性能明显优于传统算法.(本文来源于《兰州交通大学学报》期刊2012年06期）
朴文[9]（2012）在《单载波系统分数阶域均衡技术的研究》一文中研究指出在无线通信中通常存在严重的符号间干扰(ISI)。单载波频域均衡(SC-FDE)是一种能够有效解决ISI的技术。目前现有的技术大多是频域的均衡分析。从信号转换的角度出发，完全可以将接收端的时域信号转换到变换域。与频域均衡的原理相同，在变换域进行信号的均衡。由于变换域具有更灵活的性质，因此通过选取最匹配信道的特征就能够达到比频域均衡更好的效果。本文首先介绍了单载波频域均衡技术的研究现状以及结构和特点，以及分数阶傅里叶变换的定义及性质。因为本文的创新点就是将单载波频域均衡中的傅里叶变换替换成分数阶傅里叶变换，这样就把时域信号变换到分数阶域再进行均衡。本文接着开始重点介绍几种基于分数阶傅里叶变换的单载波均衡技术。分数阶域最小均方误差均衡技术采用了最小均方误差准则，通过使误差最小计算出均衡系数。由于是在分数阶域进行研究，计算出的均衡系数包含分数阶次的参量，因此能够通过选择最匹配信道特性的阶次而达到比频域均衡更低的误码率。在频域均衡技术中均衡分为线性均衡和非线性均衡，非线性均衡主要是判决反馈均衡，这种方法是将前一时隙判决出的信号反馈回来，从而进一步消除符号间的干扰，这种方法是一种整体最优的方法，对于分数阶域判决反馈均衡的前馈均衡系数与反馈均衡系数同样存在一定的关系，通过同时调整前馈与反馈系数并且结合分数阶域均衡的优势，就能够从整体上达到最优的性能。理论分析和仿真结果表明，该算法得到的误码率低于频域均衡的误码率。最后，本文又研究了一种具有独立结构的分数阶域判决反馈模型。该模型是将前馈均衡后的信号与前一时隙判决反馈回来的信号结合，这样就消除了前馈与反馈两部分的联系，这样具有独立结构的判决反馈均衡会更加灵活。在理论分析中能够看出这种结构的判决反馈均衡效果与传统判决反馈均衡效果相近。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2012-02-27）
李洋洋[10]（2011）在《分数阶域最优滤波算法》一文中研究指出随着社会发展,对于语音信号的增强愈显重要,本文通过对传统傅里叶变换与分数阶傅里叶变换对比研究,充分体现分数阶域的时频分析特性的优越性。并使用一段语音在以均方误差准则下,选取最佳变换阶次,并进行该阶次下的分数阶傅里叶变换。通过MATLAB仿真证明,在关于变换阶次的局部区间内存在着某最佳变换阶次,其增强效果明显优于传统谱减法的效果,能够大大提高语音信号的性能,语音具有更好的清晰度和可懂度。从而证明了本文算法的可行性。(本文来源于《电子测试》期刊2011年12期）
分数阶域论文开题报告
（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：
针对反射地震勘探法高强度面波对有效波的干扰问题,提出将分数阶自相关引入到地震信号处理中,通过计算地震反射信号分数阶相关的峰值位置,确定分数阶傅里叶变换的阶次,通过在FRFT域对面波进行压制,实现将有效波与面波干扰波的分离,利用FRFT的可逆性,变换回时频域,达到信号处理的目的。实验证明该方法具有面波消除彻底,且同相轴连续性好等优点。
（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。
分数阶域论文参考文献
[1].赵浩然.基于平移不变空间的分数阶域稀疏信号压缩采样方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].雷立群.基于分数阶域相关的地震面波处理方法研究[J].科技创新与应用.2016
[3].陶艳,郝新红,岳凯,孔志杰.基于分数阶域瞬时频率估计的线性调频引信测距性能分析[J].制导与引信.2015
[4].孙志勇,姜秋喜,毕大平,贺彬.一种基于分数阶域准正交波形的反侦察技术[J].现代雷达.2015
[5].胥松寿.基于分数阶域特征提取的人脸识别算法[D].郑州大学.2014
[6].张西宁,郭金良,吴吉利.分数阶域滤波在启停车过程转频振动分量提取中的应用[J].西安交通大学学报.2013
[7].安澄全,李云娜.分数阶域噪声预测判决反馈均衡方法的研究[J].应用科技.2014
[8].徐岩,李洋洋.基于分数阶域的语音活动性检测算法研究[J].兰州交通大学学报.2012
[9].朴文.单载波系统分数阶域均衡技术的研究[D].哈尔滨工程大学.2012
[10].李洋洋.分数阶域最优滤波算法[J].电子测试.2011
论文知识图
