二元m序列的五值互相关函数

本文证明了当n=2m（m≥3,m是奇数）、采样因子d=2^m＋3时,二元m序列与其采样序列的互相关函数Cd（t）必取集合{-1,3·2^m-1,2^m＋1-1,2^m-1,-2^m-1}中的每一个值,并给出了它们各自的分布。     

具有低相关值的新的修改的二元Jacobi序列

根据修改的二元Jacobi序列的构造方法,利用任意起点的二元Jacobi序列,构造了大量的新的二元序列。并利用kgendre特征函数的求和公式,给出了其中一类序列的自相关值及其它类序列在一定条件下的互相关值。结果表明,这类序列在一定条件下具有非常平坦的相关值分布。     

基于互相关函数的孤立词端点检测算法

提出了基于互相关函数的检测元音的端点检测算法。在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差,在高信噪比情况下,准确地确定语音的端点并不困难,然而在低信噪比情况下,一些常规的端点检测方法,例如基于能量的端点检测方法就不能有效地工作。本文利用互相关函数检测元音的端点,然后根据元音和辅音的能量比一般相对稳定的特点确定出实际语音端点。实验结果表明,本方法可以在不同信噪比下提高端点检测的准确率。     

Kasami序列的多项相关值分布

提出了多项相关性概念,证明了Kasami序列（小集合）的自相关值和多项相关值的期望均为常数,用一种新方法确定了Kasami序列的自相关值和三项相关值的分布情况,证明了Kasami序列族的2m-1条序列（m-序列除外）,可按其平衡系数分为几乎相等两类,每一类中的所有序列都有相同的相关值分布。     

基于互相关的二阶段时间序列聚类方法

提出了一种高效的时间序列聚类方法,以互相关函数为基础,通过二阶段的方法实现更低时间复杂度下的时间序列聚类。第一步以时间序列符号化为基础,通过设计符号化序列特征抽取算法,抽取特征时间段;第二步以互相关函数为基础,通过改进的互相关函数步骤,实现更快速的时间序列聚类。实验结果表明,该方法可以适应稀疏及密集的时间序列数据抽取,同时与传统的聚类距离公式相比,处理速度更快,对时间序列形状的缩放有更好的表示效果,并能保持较高准确性。     

基于快速归一化互相关函数的运动车辆阴影检测算法

视频检测是智能交通系统中一种重要的检测手段,但是运动车辆阴影的存在严重影响了检测效果。为了减少阴影对检测系统中交通参数计算的影响,采用了一种快速归一化的互相关函数(FNCC)直接对灰度视频图像检测运动阴影。通过引入三个加总表(sum-table)和设定阴影检测区使传统归一化互相关函数（NCC）算法的复杂度大大降低。实验表明该算法可以实时有效地检测出运动车辆的阴影。     

WG序列和Hyperoval序列的互相关性研究

针对伪随机序列中的伪随机特性问题,利用从 到 的迹函数在一点处的Walsh谱表示法,对n为奇数时的WG序列和 Hyperoval序列及其采样序列间的互相关函数进行研究。分析结果表明,WG序列Hyperoval序列间的互相关函数及WG序列和采样间隔为 的Glynn类型Ⅱ的Hyperoval序列间的互相关函数均可转化为m-序列与其采样序列间的互相关函数。     

一类弹性布尔函数的谱值分布

Sarka等人在文献[1]中给出了弹性布尔函数的一种构造方法,利用该方法可以构造出非线性度、弹性阶和代数次数等密码学性质均较理想的奇数元弹性布尔函数。对其构造得到的弹性布尔函数的谱值分布进行了研究,分析了由该方法所构造得到的5元1阶和7元1阶弹性布尔函数的谱值,给出了这两类弹性布尔函数的谱值分布情形,并给出了相应谱值点的计数结果。     

用二重互相关算法扩展涡街流量计测量下限

介绍了采用二重互相关算法对强噪声干扰下的涡街信号进行滤波的原理和具体实现方法。对涡街流量计在测量下限时的信号与噪声情况进行了分析,将二次互相关滤波算法引入涡街信号的数字滤波过程中。给出了具体计算方法和各主要参数的取值规则。在实际使用中取得了良好的效果。     

组合码自相关函数的快速计算

本文论述了二元伪随机序列组合码的一条性质,深入分析了产生这一性质的内在原因,并根据性质提出了一种不用计算机快速计算组合巴克码自相关函数的方法。     

Correlation Function of a Power-law Folding Device

The output autocorrelation function is derived for the case of Gaussian noise passed through a power-law folding device. The results include the special case of a piecewise-linear folding device previously considered by Shepertycki.     

电导式相关流量测量传感器

在油水两相流条件下,水为连续相时,电导式传感器利用油相分布的离散性所造成的流体阻抗的随机变化检测流体流动噪声,通过对传感器中的上、下游传感器所检测出的流体流动噪声进行互相关运算,得到和流体流量相关的渡越时间,该传感器用于井下油水两相流量测量。文中给出了相关流量测量用电导式传感器检测流体流动噪声的原理、传感器中敏感器的结构及设计原则,同时给出了传感器激励源及信号处理电路的设计原则,文中最后给出了电导传感器在多相流模拟井上的流量测量实验及分析。     

A Family of Canonical Correlation Networks

We have previously introduced [2, 5] a neural implementation of Canonical Correlation Analysis (CCA). In this paper, we re-derive the learning method from a probabilistic perspective and then show that similar networks can be derived based on the pioneering work of Becker [1] if certain simplifying assumptions are made. Becker has shown that her network is able to find depth information from an abstraction of random dot stereogram data and so finally we note the similarity of the derived methods with those of Stone [3] which was used with a smooth stereo disparity data set to extract depth information.     

Output Correlation Function of a Biased Full-wave Limiter†

This paper derives the output autocorrelation function of a biased full-wave limiter, which is obtained by introducing the bias into Baum'g error-function limiter. The input to the limiter is assumed to be a gaussian noise. Using the characteristic function method, two different solutions are obtained:

(1)a series expansion in powers of bios. and

(2)an integral solution for an arbitrary bias.

In both cases, the expressions reduce to Baum'B result as the bias approaches zero.     

基于DSP的智能相关流量测量系统

１前言相关流量测量技术是以随机过程的相关理论为基础的一种流动参数检测技术。它在解决两相（气／液、气／固和液／固等）流体以及多相（多组份）流体的流动参数测量问题上具有巨大的潜力。相关流量测量技术的发展已有二十余年的时间了,但距工业生产中的大范围应用仍有...     

基于相关法的塔康回答信号分选*

针对塔康单站侦测系统中回答脉冲的分选问题,在询问脉冲分选完成的前提下,利用频闪效应,采用相关法,完成对应询问回答脉冲的分选配对。分析了相关法的原理及分选算法流程,并针对一般相关法实时性差的问题,借鉴计算机中的流水线思想,提出了时域上的分段相关累加以及频域上的FFT变换的方法对数据进行流水线处理,较大的提高了数据处理速度。仿真实验验证了相关法应用于塔康回答脉冲分选的有效性和实用性。     

交互式复杂纹理图像区块间互相关算法

传统纹理图像处理算法无法检测出多方向上图像重要信息,空间分布信息也会出现部分丢失,导致图像区块间的相关系数无法得到准确描述.提出交互式复杂纹理图像区块间互相关算法.选定图像中心点划分互相关区块,利用小波变换的平滑算法平滑不同图像区块,去除由噪声产生的极大值点,将多个边缘信息匹配并连接在一起,获取准确边缘信息.利用互相关算法计算处理后的区块系数,通过两个区块间互相关值与自相关值的偏差程度,准确描述区块间的互相关系数,实现交互式复杂纹理图像区块间互相关算法.仿真结果表明,除了图像区块自身相似偏差为0％外,相同文字图像区块之间的相似偏差为2.2％,不同文字图像区块的相似偏差均在21.4％以上.实验结果验证所提方法能够精准描述复杂纹理图像不同区块之间的相关程度,应用效果较好.     

一种基于相关函数法铁磁谐振波形研究

对铁磁谐振波形进行了系统的分类分级,提出了一种基于Matlab的相关函数方法,并且利用大量数据进行对比,已经得到了效果验证,经过桂林市电力电容器责任有限公司认证,具有良好的实际效果。     

A Pitch Detector Based on a Generalized Correlation Function

This paper proposes a novel pitch determination algorithm (PDA) based on the newly introduced concept of a generalized correlation function called correntropy. Correntropy is a positive definite kernel function which implicitly transforms the original signal into a high-dimensional reproducing kernel Hilbert space (RKHS) in a nonlinear way, and calculates very efficiently the generalized correlation in that RKHS. By incorporating the kernel function, correntropy is able to utilize higher order statistics to enhance the resolution of pitch estimation. The proposed PDA computes the summary of correntropy functions from the outputs of an equivalent rectangular bandwidth (ERB) filter bank. We present simulations on pitch determination for a single vowel, double vowels, and a benchmark database test. Simulations show that correntropy exhibits much better resolution than conventional autocorrelation in pitch determination and outperforms other PDAs in the benchmark database test.