“数字信号处理”课程的几何视角

“数字信号处理”的经典课程体系以“系统”为中心，以离散时间傅立叶变换、z变换和离散傅立叶变换为分析工具，以滤波器设计为目的，注重定理和公式推导及其性质分析，很难让学生建立一个形象的、完整统一的知识体系框架。本文从几何视角将 “系统”化和“代数”化的经典课程体系重构为面向“信号”的“几何”知识体系，从而提升学生对本质问题的“洞察力”，帮助学生建立系统的知识体系。     

结合时变滤波和时频掩码的语音增强方法

本文提出了一种结合鲁棒时变滤波和时频掩码的语音增强方法。首先在带噪语音的时频域中,结合图像处理方法估计出初始瞬时频率信息。然后基于该瞬时频率信息,利用鲁棒时变滤波算法构建降噪后的语音信号。最后根据重构语音的时频特征预测时频掩码。该掩码在带噪语音的时频域中能够有效地保留语音成分且抑制噪声成分,从而达到语音增强的目的。实验结果表明,在几种常见背景噪声环境下,所提语音增强算法在抑制背景噪声干扰、提升语音整体质量方面表现良好,尤其是在低信噪比环境下具有明显的优势。      

基于轮胎六分力的某商用车车架疲劳分析

实验以某重型商用车车架为研究对象,在汽车的3个车轴上共安装6个六分力仪,并在定远试验场多种路况下进行实车测试,获得车轮轮心处六分力。在HyperMesh中对车架进行有限元建模并应用惯性释放理论获得车架的单位载荷应力场分布。在ADAMS中建立整车刚柔耦合动力学模型,并将实车测试获得的轮心六分力导入模型中进行仿真,求得车架与悬架接附处的载荷谱。结合车架单位载荷应力场分布、车架与悬架接附处的载荷谱及车架材料的应变（ε）-疲劳寿命（N）曲线,根据线性累积损伤理论,使用nCode软件对车架进行疲劳仿真分析,分析结果表明该车架可靠寿命符合国家相关安全规定,满足设计要求。该仿真结果也被试验所验证。     

一种面向对象的时间序列极化SAR图像变化检测方法

提出了一种改进的时间序列极化合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法。该方法首先使用简单线性迭代聚类算法对时间序列极化SAR图像进行过分割,得到时间序列图像的超像素一致表达。然后对各个超像素进行时间序列上的任意双时相交叉变化检测,得到包含时间序列图像变化信息的变化检测矩阵。最后根据变化信息对图像在时间序列上进行平滑滤波并生成动态变化图,对地物变化情况进行分析。实验结果表明,文中方法能够有效地检测和分析时间序列极化SAR图像的变化情况。     

引入多状态记忆机制的迭代软阈值学习算法及其应用

迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm,LISTA)将迭代软阈值算法(Iterative Soft-Thresholding Algorithm,ISTA)展开为递归前馈神经网络优化稀疏恢复的求解。针对LISTA单次迭代只依赖于前一迭代点限制算法收敛速率的问题,本文提出了一种引入多状态记忆机制的迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm with Multi-state Memory Mechanism,LISTA-MM)。该算法基于一阶迭代固定步长算法对LISTA进行改进,设置状态连接度数,选择性地组合多个先前迭代点的稀疏信息,确保了迭代过程中信息被正确传递并充分利用,进而加快了算法的收敛速度。实验结果表明,LISTA-MM在保证稀疏恢复精度的同时有效提高了收敛速度。此外,本文将LISTA-MM扩展为卷积形式,并探索其在图像超分辨率中的应用,实验结果表明,基于LISTA-MM的网络在图像质量评价指标和可视化效果上均优于其他网络,重构图像具有与原始图像相近的清晰细节纹理。      

基于条件对抗生成时频分布的多分量信号瞬时频率估计

瞬时频率（Instantaneous Frequency,IF）估计在多分量信号处理中具有重要意义,而现有方法在信号分量的IF曲线相近或相交时估计准确度不佳。针对这一问题,本文提出一种基于条件对抗生成时频分布的多分量信号IF估计方法。该方法首先采用时频分析产生信号的时频图像（例如掩膜维格纳分布）作为条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）的原始数据集,通过训练CGAN进行学习之后生成接近理想时频分布的时频图像。根据这些图像,本文利用一种改进的维特比算法提取出不同分量的IF曲线。其改进点在于增加了一个线段梯度的惩罚项,使维特比算法在分量相交的时频区域仍有准确的IF估计。实验结果表明,该方法能够有效且准确地估计分量相近或相交情况下信号的IF信息。      

多小区5G认知无线电网络能量有效资源优化

为提高5G通信系统中能量利用效率,本文提出一种资源配置算法来解决多小区5G认知无线电网络中资源配置问题。针对需要优化的载波分配变量和功率变量,该算法采用交替优化的方式分别对上述变量进行优化。对于载波分配,所提算法依据最大化信噪比原则来分配载波;对于功率分配,本文将其转变为另外一个等效问题,然后利用连续凸近似方法求解。由于传统正交频分复用调制（OFDM）具有严重的频谱泄露,其他几种具有较低频谱泄露特性的5G候选调制方式,例如滤波器组多载波调制（FBMC）、通用滤波多载波调制（UFMC）、广义频分复用调制（GFDM）等,也被分析比较。仿真结果表明本文所提算法相比干扰受限算法具有更高的能量效率,并且证明具有较低频谱泄露的调制方式能取得更高的能量效率。      

不同种衣剂对玉米线虫矮化病的防治效果

[目的]明确不同种衣剂对玉米线虫矮化病的防治效果并筛选出最佳种衣剂。[方法]采用拌种法测定不同种衣剂对玉米线虫矮化病的田间防效。[结果]丙硫克百威单独包衣,丙硫克百威与杀菌剂混配后包衣都能有效的防治玉米线虫矮化病,防效均达到80%以上。[结论]丙硫克百威能够有效地防治玉米线虫矮化病,可以作为克百威的替代药剂,适合在实际生产中应用。     

多重目标直接定位的子空间分解压缩感知算法

本文针对传统无线定位系统先收集参数信息,再用于目标定位,因中间参数无法保证与目标实际位置相匹配而引起的定位误差问题,提出了一种新型的目标直接定位(Direct Position Determination, DPD)算法。该算法考虑到直接定位系统中阵列信号模型的运用以及目标在空间上的稀疏特性,将阵列信号处理中经典MUSIC算法与压缩感知理论(Compressive Sensing, CS)相结合,对阵列接收信号进行特征空间分解,以信号子空间为初始残差代入贪婪运算,有效减少了噪声影响,在不以目标数量为先验的条件下,也能以布置很少的无线基站实现对目标位置的精确恢复,同时,通过对该算法在迭代过程中的逐级优化,降低了系统成本和复杂度。实验仿真结果显示,将本文算法应用于直接定位系统模型,其在抗噪性能,误差率以及复杂度上都明显优于传统算法。      

数字信号处理课程中的科研兴趣培养

本科生从事或参与科学研究是目前以及将来高等院校发展的必然趋势，因此有必要在本科教学中培养学生的科研兴趣。基于信号处理基础理论与科学研究的密切联系，本文针对数字信号处理课程缺乏与实践应用结合的问题，论述如何以实际应用为背景，锻炼本科生分析和解决实际问题的能力，从而培养学生的科研兴趣。