盲解卷积

摘要： 解卷积方法已广泛应用于振动信号的故障冲击提取。然而设备运行工况复杂多变、故障特征周期难以准确预知以及随机冲击干扰,使得当前的解卷积方法难以适应工业现场复杂环境下故障冲击增强的需求。针对该问题,提出了一种基于信号子空间的新型盲解卷积方法。该方法通过奇异值分解(SVD)方法将测试信号空间分解,分离各子空间,在此基础上通过稀疏编码收缩抑制子空间噪声,以脉冲稀疏指数为指标筛选有效子空间,最后迭代实现故障脉冲提取。轴承变转速仿真试验和列车轴承试验结果表明,该方法不仅可以有效消除随机冲击和噪声,避免能量对子空间筛选的影响,而且在缺乏准确的故障特征周期情况下仍能实现故障脉冲的准确提取。

摘要： 受噪声以及复杂传递路径等影响,风电机组齿轮故障特征信号通常比较微弱。为有效诊断齿轮故障,提出一种新的盲解卷积方法——最大重加权峭度盲解卷积方法。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性,且无需待恢复故障冲击序列先验知识。最大重加权峭度盲解卷积方法能有效地解决经典的基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题,同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。仿真信号分析结果表明所提方法在恢复故障冲击序列方面效果显著,在风电机组故障诊断中的应用案例证实了所提方法对齿轮故障诊断的有效性。

摘要： 在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘.本文算法没有对噪声进行特殊处理,由于低秩约束更好地表示了数据的全局结构特性,因此避免了盲解卷积过程受噪声的干扰.在模糊图像和模糊有噪图像上的实验验证了本文的算法能够解决大尺寸模糊核的盲复原并对噪声具有良好的鲁棒性.

摘要： 在模糊核未知情况下利用模糊图像对清晰图像进行复原称为图像盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分算法通过引入模糊核和清晰图像的先验知识来约束问题的解空间.本文提出了一种基于跨尺度字典学习的图像盲解卷积算法,采用降采样图像训练稀疏表示的字典,并将图像纹理区域在该字典下的稀疏表示作为正则化约束引入盲解卷积目标函数中.图像降采样过程减弱了图像的模糊程度,且图像中存在冗余的跨尺度相似块,利用更清晰的图像块训练字典能够更好地对清晰图像进行稀疏表示,减小稀疏表示误差;同时,由于在纹理区域清晰图像的稀疏表示误差小于模糊图像的稀疏表示误差,在该字典下对图像中的纹理块进行稀疏表示,使重建图像偏向清晰图像.本文的算法在Kohler数据集上复原结果的平均峰值信噪比为29.54 dB.在大量模糊图像上的实验验证了本文的算法能够有效解决大尺寸模糊核的复原,并具有良好的鲁棒性.

摘要： 为了解决超声检测技术在被测件近表面位置容易产生回波信号重叠,导致近表面缺陷定位误差较大的问题,提出了一种基于盲解卷积的超声重叠回波分离方法.该方法首先对超声回波信号进行傅里叶逆变换和平滑处理,实现对脉冲响应函数初始化;然后分别对反射序列函数和脉冲响应函数建立凸优化解卷积模型,并使用分裂Bregman算法与交替方向乘子算法(ADM M)对两者进行交替迭代求解;最后,通过判断是否满足停止条件,获得反射序列函数与脉冲响应函数的估计值,从而实现对超声重叠回波的分离.仿真实验表明:该方法在不同强度的噪声干扰下均可以经过10次左右的交替迭代实现对重叠回波的有效分离,对噪声干扰具有良好的鲁棒性;该方法将近表面缺陷的定位误差减小到0.97％,适用于实际超声检测.

摘要： 图像盲复原是仅从降质图像就恢复出模糊核和真实锐利图像的方法,由于其病态性,通常需要加入图像先验知识约束解的范围.针对传统的图像梯度l2和l1范数先验不能真实刻画自然图像梯度分布的特点,本文将图像梯度稀疏先验应用于单帧大气湍流退化图像盲复原中.先估计模糊核再进行非盲复原,利用分裂Bregman算法求解相应的非凸代价函数.仿真实验表明,与总变分先验(l1范数)相比,稀疏先验有利于模糊核的估计、产生锐利边缘和去除振铃等,降低了模糊核的估计误差从而提高了复原质量.最后对真实湍流退化图像进行了复原.

摘要： 该文研究了在斜坡海底环境中,通过基于射线的盲解卷积(RBD)方法,利用随机声源发出的信号来估计信道响应(CIR)的有效性,并讨论了不同信噪比和海底坡度情况下,RBD估计到的CIR与CIR理论值的相关性,对2016年美国圣巴巴拉海峡实验进行了仿真验证.RBD方法通过宽带波束形成估计随机声源的相位,以得到声源和接收阵之间的CIR.仿真结果表明,斜坡海底情况下RBD方法仍能较为准确地估计信道的CIR,噪声和海底坡度的变化均会对RBD估计到的CIR的精确度产生一定的影响.在具有一定粗糙度的斜坡海底波导或存在海底山丘的波导中,RBD仍然可以对CIR进行有效估计.

摘要： In order to further improve the imaging quality of the adaptive optical system,the widely used image reconstruction technologies at present,including blind deconvolution,phase diversity and speckle imaging,are extensively researched in this paper.The characteristics,application scenes and processing objects of each technology are analyzed in detail and the algorithms are improved reasonably combined with the characteristics of the adaptive optical imaging system.Experimental results of in vivo human retinal cell image and sunspots image,proved that the improved technologies can effectively increase the quality and resolution of adaptive optical images,and satisfy the needs of adaptive optics system for image post-processing.%为进一步提高自适应光学系统的成像质量,本文针对目前广泛使用的盲解卷积,相位差法和斑点重建技术开展了深入研究;详细分析了以上三种技术的各自特点、应用场景和处理对象,并结合自适应光学系统的特点,有针对性的加以算法改进;实验采用自适应光学人眼视网膜细胞图像和自适应光学太阳黑子图像进行算法验证,结果表明经改进后的图像处理技术可以有效提高自适应光学图像的质量和分辨力,较好的满足了自适应光学系统对图像事后处理的需求.

摘要： 本文利用一种盲解卷积的新技术,在未知海洋环境的前提下把声源发射的信号波形恢复。在一个未知海洋波导的传播特征的前提下,可以把一个点声源的宽带信号波形提取到。人工时间反转或ART技术要求有一个被动接收阵,这基于对声频率变化时声信道的低阶号简正波相速度的不变性。这项技术用宽带信号的计算机模拟来说明,一个点声源和一串水中垂直等间距的阵之间的浅海声信道的声传播来模拟。rn 这项研究有三个结论：第一在一个未知海洋波导中希望把一个未知遥远声源信号解卷积出来,人工时间反转(ATR)技术是一项宽容和可实施的技术。第二只要接收阵有足够多的空间多样性和声源激迈出声信道低号简正波,ART对高信噪比没有太高的要求,因此ART能够改进以相关为基础的信号检测和声源识别方案。第三此项技术有较强的抗噪声能力。

摘要： 本文根据水声信号在实际环境下传播存在多途效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点，研究了一种基于盲解卷积的水声平稳信道参数估计及声源分离的算法.首先分析实际的水声信道参数特点，引入零均值、方差已知的参考信号，提出了新的信道参数及阶数的估计方法，继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号，最后在信号瞬时混合以及不同信噪比情况下与常规盲分离算法进行比较，以验证算法的有效性.实验结果证明该方法可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息，对于信道的估计具有稳健性.

摘要： 独立源信号的卷积混合比线性混合更接近真实情况.针对超高斯和亚高斯的卷积混合盲信号分离,本文提出了一种盲解卷积的新算法.一方面,算法采用核函数混合概率密度估计源信号的概率密度,可比传统的估计更接近复杂信号的真实概率密度.另一方面,算法以最大化互信息熵作为准则,同时推导出了分离滤波器系数以及密度参数的学习规则.最后本文利用自适应滤波器反馈网络,进行了盲解卷积信号分离.经大量的计算机模拟试验结果表明,本文提出的算法能有效分离超高斯和亚高斯信号如真实的语音、图像信号等.与ME等两种算法相比,新算法具有更好的性能.

摘要： 短曝光技术对地基观测设备（尤其是大口径望远镜）对空观测图像的分辨率具有较强的恢复能力。本文综述了散斑成像、盲解卷积和幸运成像技术的发展和计算过程。并对散斑成像和多帧盲解卷积技术进行了对比。散斑成像在相位恢复能力上略优于多帧盲解卷积技术，但在能量谱信噪比方面，多帧盲解卷积要全面优于散斑成像技术。本文同时也阐述了幸运成像技术对自适应光学系统的分辨率改善能力，可以将分辨率提高2～3 倍。在此基础上，对短曝光技术的发展进行了展望，提出了该技术未来的发展方向和继续提高的途径。

摘要： 本文针对盲信号处理中某些概念不明晰的现状，对内涵不同却经常被混用的几个概念进行了辨析.从来源、定义、基本原理和作用对象等角度对盲源分离与独立分量分析进行了辨析；从起源、基于的数学模型和约束条件等角度对盲解卷积、多通道盲解卷积和卷积信号的盲分离等几个概念进行了辨析.经辨析分别阐明了以上两组中各概念间的区别与联系.

摘要： 由于多途效应,水下声源和水听器之间的通道可以建模为一个多途时延衰减信道.通过水下信道特性的合理假设,盲解卷积技术可以用于浅海水下信道的估计.不需要源信号和信道的先验知识,利用单水听器的接收数据,采用频率域的自然梯度方法、等变化方法、信息最大化方法来估计水下仿真信道,仿真证明了它们对水下信道估计的性能,其中等变化和自然梯度方法明显由于信息最大化方法.

摘要： 总结了遥感影像数据获取、传输和存储过程中引起影像退化的原因.根据信号处理中的概率统计理论,推导出了一种可以不依赖目标成像模型的遥感影像去模糊算法.实验结果表明,该算法具有较强的影像恢复能力和抗噪能力,对于缺乏点扩散函数先验知识的模糊遥感影像更加适用.

摘要： 总结了遥感影像数据获取、传输和存储过程中引起影像退化的原因.根据信号处理中的概率统计理论,推导出了一种可以不依赖目标成像模型的遥感影像去模糊算法.实验结果表明,该算法具有较强的影像恢复能力和抗噪能力,对于缺乏点扩散函数先验知识的模糊遥感影像更加适用.

摘要： 总结了遥感影像数据获取、传输和存储过程中引起影像退化的原因.根据信号处理中的概率统计理论,推导出了一种可以不依赖目标成像模型的遥感影像去模糊算法.实验结果表明,该算法具有较强的影像恢复能力和抗噪能力,对于缺乏点扩散函数先验知识的模糊遥感影像更加适用.

摘要： 总结了遥感影像数据获取、传输和存储过程中引起影像退化的原因.根据信号处理中的概率统计理论,推导出了一种可以不依赖目标成像模型的遥感影像去模糊算法.实验结果表明,该算法具有较强的影像恢复能力和抗噪能力,对于缺乏点扩散函数先验知识的模糊遥感影像更加适用.

摘要： 本发明公开了一种基于盲解卷积的彩色图像去模糊的方法，其特征在于，包括如下步骤：读入原始彩色模糊图像I；掩膜MASK‑I；采用最大值抑制对掩膜MASK‑B进行细化；掩膜MASK‑B与原始彩色模糊图像I分别进行分块；每个块中的像素按照列向量的形式排列；每个列向量的像素值相加求和；选取有效列向量保存；列向量进行聚类；新列向量再转换成图像块；新的图像块转换成准清晰的图像X1；对图像X1取掩膜MASK‑X1；进行傅里叶反卷积得到模糊核k1；得到RGB三个通道的再清晰图像，进行4次迭代运算得到最终彩色清晰图像。这种方法图像去模糊的效果好，且去模糊速度快、方法简单、便于实施。

摘要： 本发明属于水声学和水声信号处理领域，具体涉及一种基于凸优化的水声信道盲解卷积方法。本发明不需要预先输入发射信号便可以对复杂水声信道进行估计，(1)只需要一帧接收信号，便可以通过凸优化算法将信道的冲激响应和发射信号有效分离，得到多途信道的时延和幅度信息，快速感知海洋环境，适用于无人水下平台自主探测和信道估计，是发展具有认知功能声纳的关键技术。(2)本发明用ADMM代替了常用的凸优化工具箱，解决了针对真实海洋环境中的水声数据点数多，运算量大的问题，提高了运算速度，可以更好地将其应用到无人水下平台上，提高环境适应性。

摘要： 本发明提出一种基于盲解卷积网络的模糊图像盲复原方法及系统，所述的方法包括：对自适应系统的点扩散函数PSF进行建模，根据随机参数值生成PSF；使用生成的PSF与根据目标图像生成的单通道图像进行卷积，得到模糊图像；依次训练PSF估计网络、非盲解卷积网络，加载已训练好的PSF估计网络和非盲解卷积网络的权重文件，对盲解卷积网络进行训练，得到可用于模糊图像盲复原的神经网络模型。利用上述图像复原方法，无需任何先验信息和PSF约束条件，即可实现“端到端”的图像盲复原，提高了空间目标图像复原性能，对空间目标探索和识别具有重要意义。

摘要： 本发明涉及基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法，属于风电机组故障诊断技术领域，提出一种新的盲解卷积方法，即最大重加权峭度盲解卷积。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性，且无需待恢复故障冲击序列先验知识。基于此，最大重加权峭度盲解卷积方法能有效解决经典基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题，同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。并且在风电涡轮机故障诊断中的应用案例证实所提方法对于齿轮故障诊断的有效性。

摘要： 本发明公开了一种用于太阳图像复原的多帧校正盲解卷积方法，包括：读入原始模糊图像帧序列；采用重叠50%区域的方法对第一帧进行分块；以第一帧的分块为模板采用零均值归一化互相关方法对剩余帧进行图像配准；初始化清晰图像和模糊核；求解数据保真项；求解去噪器；求解校正器；求解先验项；求解模糊核序列；判断是否满足迭代停止条件，若未满足则返回求解数据保真项步骤，否则停止循环，输出分块复原的模糊核序列；求解多帧非盲解卷积模型，输出分块复原的清晰图像；叠加所有分块结果，复原出大视场的清晰图像。本发明有效地提高了复原质量，并且使峰值信噪比曲线和结构相似度曲线在几次迭代后单调平滑收敛。

摘要： 本发明公开了一种无监督领域自适应图像非盲解卷积方法、装置及介质，其中方法包括：确定源域数据和目标域数据；构建非盲解卷积模型；采用源域数据对非盲解卷积模型进行有监督训练，获得预训练模型；将获得的预训练模型作用到目标域数据上，并采用无监督自适应损失对预训练模型进行训练，获得迁移模型；判断迁移模型的解卷积精度是否满足预设条件，若满足则停止训练，否则继续训练；将迁移训练后的迁移模型作用于目标域数据，输出测试图像的解卷积结果。本发明在不需要访问源域数据和目标域数据中的清晰图像的同时，对预训练模型进行迁移，提高模型在目标域的非盲解卷积性能。本发明可广泛应用于图像非盲解卷积领域。

摘要： 本发明公开了一种基于候选故障频率的盲解卷积方法，属于旋转机械状态监测与故障诊断领域。首先将实测信号分解到不同频带，得到一系列不同中心频率和带宽的窄带信号；接着，基于窄带信号平方包络谱的局部特征识别可能与故障相关的候选故障频率，进而利用候选故障频率构造最优化目标函数；最后，采用迭代求解策略求解盲解卷积滤波器，实现轴承瞬态循环冲击故障特征提取。相比于现有的解卷积方法，该方法充分挖掘了振动信号的时频特性，能有效提取旋转机械局部缺陷故障特征信息，适用于轴转速信息缺失工况下的轴承故障诊断。

摘要： 一种基于稀疏正则化约束的盲解卷积信号重构方法，本发明涉及基于稀疏正则化约束的盲解卷积信号重构方法。本发明的目的是为了解决现有稀疏盲解卷积信号重构方法对观测点需求多、信号重构准确率低、误差大的问题。过程为：1、设置的初始值；2、定义损失函数，迭代的值；3、令为2中得到的中绝对值从大到小排列前sp个元素组成的向量，并记录这些元素的位置，C'为矩阵C中与这些位置对应的列组成的矩阵；4、设置新的盲解卷积问题的初值；5、定义损失函数，根据梯度下降算法迭代的值；6、令对应位置的值等于其余位置的值为0；此时的即为最终求解结果。本发明用于稀疏信号恢复技术领域。

摘要： 本发明涉及一种增强旋转机械故障信号特征的盲解卷积算法，包括以下步骤：S1：构建多个级联的FIR滤波器，根据原始振动信号的特征确定盲解卷积算法的最大化准则，将最大化准则作为目标函数；S2：利用级联的FIR滤波器依次对原始振动信号进行卷积运算，得滤波后的信号，计算滤波后的信号的目标函数值；S3：采用后向自动微分算法计算当前迭代次数下目标函数值对滤波器的梯度；S4：更新所有滤波器的值；S5：重复S2‑S4，达到最大迭代次数后，输出最终的滤波后的信号。解决了由于不同盲解卷积算法的迭代算法不能通用以及盲解卷积算法性能较差，导致旋转机械故障诊断精度不高的技术问题。

摘要： 本发明公开了提取声学信号识别与盲解卷积算法的齿轮箱故障的方法，S1：利用传声器接收机械系统观测通道；S2：对观测通道输出的结果进行分帧，求取平均功率，并与噪声功率相减；S3：将经过S2处理后信号进行奇偶截取，得到截取拓展信号；S4：对截取拓展信号进行预处理，使用盲源分离算法对截取拓展信号进行分离；S5：对分离的结果密度峰值聚类，将同类分离结果归为一类；S6：计算各类中信号与聚类中心的距离，分别筛选出距离各聚类中心最近的多个分离结果，可在不适合测量振动信号与采样长度较短的情况下使用，对机械声信号进行故障特征提取和诊断。