色噪声

摘要： 种群资源的开发利用是学术界的一个经典问题,对于此问题的研究,人类不光要考虑短期的经济效益,更应该注重生物资源的开发与可持续利用。而对于生物进化来说,种群为基本单位,是生态系统中不可分割的重要一部分,种群的生长情况是一项反应种群生态平衡的重要指标。通过引入经典的种群模型,研究在色噪声诱导下种群的动力学行为,对充分开发利用和保护种群资源有着举足轻重的意义。本文研究了在高斯色噪声作用下一种单种群系统的随机动力学行为。首先,通过统一有色噪声近似(UCNA)得到了Fokker-Planck方程,并进一步得到了种群的稳态密度函数以及平均首次穿越时间。然后,我们模拟和讨论了不同变量对平稳概率分布(SPD)和首次穿越时间的影响。并得到了乘性噪声强度和种群增长率的共振激活现象。

摘要： 针对经纬仪对高速运动目标测量数据的色噪声处理问题进行了分析探讨。介绍了目前对经纬仪测量数据随机误差进行处理的常用方法,指出了该方法对色噪声处理存在的问题,在对测量序列相关性采用差分方法进行分析的基础上,提出了对色噪声数据采用的两种处理策略——非相关转换法和相关数据平滑法,详细介绍了两种处理策略的计算过程和方法,并通过实测数据的处理实例,验证了所提出处理策略的有效性和合理性,最后对两种方法的特点进行了比较分析。

摘要： 针对色噪声下宽带阵列波达方向(DOA)估计精度差及稳健性不足的问题,本文结合协方差矩阵差分理论及特征向量空间聚焦算法提出有效解决方案.算法首先按照协方差矩阵差分理论求解差分矩阵,并对差分协方差矩阵进行特征分解,取正特征值部分对应的特征向量重构观测模型,消除色噪声及"伪峰"影响;然后,针对新观测模型,构建新的信号自相关矩阵;在此基础上,推导了不需角度预估的宽带DOA估计方法原理,即以不同频点处特征向量信号子空间为基础,求解聚焦矩阵;此外,为避免特征分解过程中零特征值所对应的特征向量对算法分辨门限的影响,依照特征值递减序列对特征向量矩阵进行重新排列,由非显著部分与信号阵列流型矩阵之间的正交性关系,重构聚焦矩阵.最后,仿真比较分析了所提算法与在噪声背景下的测向精确性、分辨能力、算法稳健性及复杂度方面的性能.理论分析及仿真结果表明,本文方法在色噪声背景下估计精度高、稳健性好,且不需要进行角度预估,复杂度低,实用性较强.

摘要： 枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)包含耦合的正负反馈环路,通过转录因子ComK的信号通路感知环境噪声波动,因此,研究噪声强度和自关联时间诱导下ComK表达动力学性质能有效揭示芽孢杆菌的演化进程.本研究观察了ComK表达系统中色噪声诱导蛋白质浓度转换的现象,根据诺维科夫理论和福克斯近似方法,计算出稳态概率分布函数的近似表达式.在此基础上应用最陡下降法计算出平均首通时间的近似表达式,分析了乘性噪声和加性噪声的强度及其自关联时间对稳态概率分布和平均首通时间的影响.结果表明,在不同乘性噪声和加性噪声的噪声强度下,平均首通时间会随着自关联时间的增大而变小,说明噪声强度和自关联时间会引起蛋白质浓度经历"开"→"关"的转换.

摘要： 考虑到色噪声或低快条件下噪声特征值发散,导致基于特征分解的信源数估计方法得到的信号判据值和噪声判据值区分不明显,提出了一种基于加权特征投影的信源数估计方法;首先,为了使该方法可适用于低信噪比条件,对阵列接收数据的协方差矩阵进行降噪处理,并利用降噪后协方差矩阵所有特征值和特征向量构造了一个用来区分信号和噪声的加权空间矩阵;然后,将降噪后的协方差矩阵在该加权空间矩阵上投影,从而增大了信号判据值与噪声判据值的差异;最后,结合幂函数的缩放性构建了判决函数,进而实现信源数估计;通过理论分析和实验验证,该方法不仅适用于白噪声和色噪声条件,而且在低快拍和低信噪比条件下优势明显,在快拍数为10,信噪比分别为0 dB的白噪声和6 dB的色噪声条件下,该方法的成功检测概率均达到90％以上,同时该算法在信源数较多时效果鲁棒.

摘要： 基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声.针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通过优化噪声白化模型,将色噪声语音增强转换成白噪声语音信号处理,利用频谱重排改进RPCA语音增强处理算法,从而获得色噪声环境下语音信号处理性能的整体提升.仿真实验表明,该算法能够较好地实现色噪声环境下的语音增强,且相对于其他算法具有更佳的噪声抑制和语音质量提升能力.

摘要： 研究了一维双势阱中布朗粒子的动力学行为.模拟结果表明,布朗粒子在一维双势阱中存在随机共振现象.当色噪声强度为某个合适值时,布朗粒子的时间相干性达到最佳水平,色噪声的自相关时间会影响布朗粒子随周期信号的同步行为.

摘要： 研究了在乘性和加性色噪声以及加性非对称双值噪声作用下方波信号驱动的延迟双稳系统中的随机共振现象.基于小延迟近似,在绝热近似条件下推导出了系统输出信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)的解析形式.分析结果表明,随着双值噪声强度与非对称性参数、方波信号幅度以及乘性和加性色噪声强度的变化,SNR表现出了随机共振行为.随着延迟时间、色噪声相关时间和系统参数的增大,SNR作非单调变化.

摘要： 为了解决信道色噪声造成噪底不平坦条件下的宽带信号检测问题,提出将宽带信号分段采集,对窄带功率谱估计值进行差分形成对称阈值,然后根据窄带双阈值检测信号对整个带宽信号进行检测.该方法不要任何的先验信息,分段后各自计算阈值进行检测,解决了窄带间信号切分后信号个数错误、不平坦噪底单阈值误判等问题,实现了对宽带信号的检测.此外,设计了基于GNURadio和USRP软件无线电平台的宽带信号检测器,并通过系统验证了检测器的性能.理论和实验仿真表明:算法能够在宽频带内有效克服色噪声,对噪声不确定度具有鲁棒性,且由于运算复杂度低,可以对宽带信号进行实时检测.

摘要： 在空间色噪声环境下,实际信源数接近于阵元数时,现有源数估计算法结果会产生误差过大,文章提出了一种基于四阶累积量的盖尔圆改进算法.首先对阵列接收的数据构造四阶累积量矩阵,并去除了矩阵的数据冗余,虚拟地增加阵元数,然后利用数据协方差矩阵的特征值梯度大小趋势对盖尔圆半径进行修改,最后完成源数目的个数估计.理论仿真实验表明本文算法较好地解决了实际信源数接近阵列阵元数时,信源数估计误差过大的问题.

摘要： 本文定义一种时变互高阶累积量，并在此基础上，提出一种时变互高阶累积量奇异值分解-最小范数(SVD-MN)法，该算法既可以抑制所有互不相关的色噪声，又可以抑制相关的高斯色噪声。仿真实验表明，该方法可以在混合噪声背景下，对多分量chirp信号的调频斜率和初始频率进行有效估计。

摘要： 随机共振作为噪声诱导的反常现象之一，引起了众多学者和科学家的研究兴趣。在过去的二十多年中，已有很多解析或者半解析的确定性方法被用于研究含高斯白噪声的非线性随机系统中的随机共振现象。但对于含色噪声的随机共振系统，常用方法是随机模拟，一般意义上适用的半解析方法很少。本文基于由原分布函数方程在弱噪声展开下所导出的一维马尔科夫最佳Fokker－Planck方程近似，把在高斯白噪声激励下观察过阻尼双稳系统中非线性随机共振现象的矩方法推广到高斯色噪声激励情形。该方法还被进一步应用于研究过阻尼双稳系统在均场耦合作用下序参数的随机共振和分岔行为。随机模拟进一步检验了所得半解析结果。

摘要： 信源数目确定在许多高分辨阵列信号处理中具有至关重要的作用。针对基于MDL准则方法由于采用阵列输出的协方差矩阵而无法适用于色噪声背景的固有缺陷,提出了一种基于阵列输出四阶累量信息的信源数目估计方法。通过构造阵列输出的四阶累量矩阵,根据四阶累量矩阵特征值分布并采用MDL准则估计信源数目。由于信号高阶累积量具有盲高斯特性,该方法能有效地抑制色噪声干扰,实现色噪声背景噪声下的信源数目估计。仿真分析验证了方法的有效性。

摘要： 针对色噪声背景下的相干信源渡达方向估计问题，提出了一种空间平滑差分算法。该算法通过对空间平滑矩阵进行差分运算来对消色噪声，并采用PM算法进行方向估计。因而在去除噪声、减小计算量的同时，可估计较多的信源。 由于算法对非相关信源和相关(或相干)信源同时估计，因此减小了算法实际实现的复杂度。计算机仿真结果证明了空间平滑差分算法理论的正确性和有效性。

摘要： 湍流两相流动双流体模型的关键问题足两相湍流模型.徐江荣在文献中用色噪声方法来处理两相流中的湍流,将流体脉动速度看着色噪声,从颗粒运动的朗之万方程出发,对流体脉动速度用扩维法来推导两个不同层次的PDF输运方程,通过高斯过程假设和高斯分部积分解决PDF方程的封闭问题,从而推导出双流体模型方程.这些方程都具有对流扩散形式,使用常规的有限差分法或有限体积法均可以进行数值解,可是这些解法有一个对流项数值格式问题,低阶格式数值耗散严重,高阶格式又容易发生数值频散,出现非物理震荡现象.因此人们就提出用局部单元上的解析解来建立计算格式,以期消除或减少这类数值效应.有限分析法正是在局部单元上线性化微分方程和插值近似边界条件下,求局部单元上的精确解,从而构成整体的线性代数方程组,实际计算表明,它有明显的自动迎风性质,准确地模拟对流效应,计算稳定好,收敛较快,因而得到较广的应用.本文由色噪声扩维法推导的颗粒位置-速度联合概率密度函数输运方程出发,推导出双流体模型方程,然后将颗粒应力方程简化成代数方程,建立代数应力模型.用有限分析法对对流扩散方程进行求解,同时对壁面两相射流进行数值模拟,将求解结果与实验结果进行对比分析。

摘要： 本文提出了一种色噪声环境下的DOA估计新算法.该算法通过协方差矩阵差法进行预处理,克服了色噪声对空间谱估计的影响误差.由于不需对变换后的数据矩阵进行特征分解,所以该方法具有计算量小的优点.计算机仿真结果证实了这一算法的有效性.

摘要： 从现代高阶谱理论出发,提出基于四阶累积量和互四阶累积量的TDE参数方程并给出奇异值分解方法(SVD算法).仿真结果表明,这些方法可以有效地抑制相关高斯色噪声的影响.

摘要： CARD模型参数估计可以转化为求解一个解具有部分稀疏性的线性逆问题得到。解向量整体稀疏性的缺失是由色噪声谱的连续性造成的。本文提出了一种名为PSSA的交替迭代优化算法实现CARD模型的参数估计。该方法的初始解可由现有白噪声背景下的稀疏算法提供。通过交替修正色噪声和谐波参数估计,PSSA可以很好地实现色噪声中的谐波提取。PSSA较现有算法的优势主要在于:第一,相对于白噪声中的稀疏算法,PSSA对色噪声具有较强的鲁棒性;第二,可以同时估计谐波个数;第三,对CARD模型阶数的选择具有很好的鲁棒性;第四,在数据量较小时仍有满意的性能;第五,与基于最大似然准则(ML)的方法相比,PSSA的优势更明显,尤其是当谐波位于噪声谱峰附近时。

摘要： 本文研究的是在复杂噪声(色噪声)背景下如何实现以较小的运算量完成多个信源到达角(DOA)及多普勒频率的联合估计问题.文中结合ESPRIT(Estimating signal parameters via rotational invariance techniques)算法和信号、噪声的特点,提出了一种仅需一次维数较低的特征值分解(EVD)便可实现两参数估计的新算法.数值模拟结果验证了算法的有效性.

摘要： 本文首先讨论Teager能量算子方法,其次公式化定义了基于子带能量的倒谱特征参数,然后以新的特征用在语音识别中,在加性色噪声条件下进行实验.

摘要： 本发明公开了一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统，包括：以移动机器人k时刻在东向和北向的位置和速度作为状态量，将UWB测量得到的移动机器人与UWB参考节点之间的距离作为系统观测量，构建滤波模型；在扩展有限脉冲响应滤波器的基础上，根据在离线阶段选择的不同局部滤波窗口，构建m个不同的考虑有色测量噪声的子滤波器；通过IMM方式对构建的子滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的移动机器人最优的位置预估，实现移动机器人的定位。本发明构建不同的有色测量噪声下的子EFIR滤波器，通过交互多模型算法，将各子滤波器的输出进行融合，最终得到最优的UWB测量的移动机器人最优位置预估。

摘要： 本发明提供一种图像拾取装置、色噪声降低方法和色噪声降低程序。图像拾取装置包括图像传感器和去马赛克处理器，图像传感器具有按预定顺序排列的不同颜色的像素的滤色器。图像传感器接收被拍体图像并输出包括不同颜色的颜色信号的图像信号。去马赛克处理器从该图像信号生成图像每个像素的不同颜色的颜色信号。去马赛克处理器包括生成单元和噪声降低单元。生成单元利用目标颜色信号和预定的其他颜色信号来执行计算以生成目标颜色信号的像素的、使该目标颜色信号与预定的其他颜色信号相关联的颜色相关信号，该目标颜色信号表示被包括在图像信号中的预定的目标颜色信号。噪声降低单元对由生成单元所生成的颜色相关信号执行噪声降低处理。

摘要： 一种有色噪声下的网络化运动控制系统攻击辨识方法，先对网络化运动控制系统进行建模，确定其传递函数；再考虑系统中存在执行器攻击、传感器攻击以及有色噪声的情况，将传递函数转换为状态空间方程并对其离散化；利用EMD对含有执行器攻击和传感器攻击及有色噪声的输出信号进行去噪；最后构建中间观测器并通过矩阵不等式求解观测器增益。本发明与现有鲁棒观测器技术相比，其攻击辨识效果较鲁棒观测器精度更高，并且可以通过调节特定调节参数改善估计性能。

摘要： 本发明提供一种图像拾取装置、色噪声降低方法和色噪声降低程序。图像拾取装置包括图像传感器和去马赛克处理器，图像传感器具有按预定顺序排列的不同颜色的像素的滤色器。图像传感器接收被拍体图像并输出包括不同颜色的颜色信号的图像信号。去马赛克处理器从该图像信号生成图像每个像素的不同颜色的颜色信号。去马赛克处理器包括生成单元和噪声降低单元。生成单元利用目标颜色信号和预定的其他颜色信号来执行计算以生成目标颜色信号的像素的、使该目标颜色信号与预定的其他颜色信号相关联的颜色相关信号，该目标颜色信号表示被包括在图像信号中的预定的目标颜色信号。噪声降低单元对由生成单元所生成的颜色相关信号执行噪声降低处理。

摘要： 本发明公开了一种色噪声中的载波频率获取方法，涉及通信技术领域，解决N次方谱算法的效果差的技术问题，所述方法包括：对信号进行时域采样，截取总长为N的信号；估计所述信号的SNR；对所述信号做EMD分解，得到若干个低阶的IMF分量；根据所述SNR，选取对应的IMF分量，对该IMF分量做FFT变换，得到所述信号的时频谱图Fm(ω)；搜索所述时频谱图Fm(ω)的最大值，所述最大值点对应的频率即为SRF的估计。本发明通过低阶的EMD分解，获得包含SRF的IMF分量，然后通过频谱分析可得对SRF的估计，本发明不仅可以在色噪声中取得良好的估计效果，且在低信噪比条件，算法仍然有效。

摘要： 本发明公开了一种有色噪声中精确估计震后松弛时间的方法，包括以下步骤：选择白噪声和闪烁噪声的组合，使用最大似然技术估计震前GNSS时间序列，获取震前信号；删除地震后GNSS时间序列中的地震前信号；构建震后GNSS时间序列的随机模型。根据实际需要设定阻尼因子λ；使用线性最小二乘法计算地震后变形的振幅Al、Ae和χ2(X)；计算法线矩阵N和L，使用线性最小二乘法计算Al、Ae和χ2(X+δX)；当χ2(X+δX)迭代次数减少到λ可忽略的程度时，停止迭代。本发明既不要求初值的准确性，又能解决有色噪声的干扰，且算法的自适应性显著提高，估计松弛时间的结果基本不受初值影响，进而有效地规避信号提取所携带的大量误差。

摘要： 本发明公开了一种中医舌色噪声标注样本的自动识别与清洗方法，通过对比预测标签与人工标注标签的概率关系，采用两种不同的筛选策略，实现对舌色噪声标注数据的准确、自动识别与清洗。本发明将人工标注标签称为硬标签，将通过模型得到的标签预测概率称为软标签，将预测概率最大值对应的标签称为伪标签。本发明利用深度网络模型进行样本标签的预测，进而进行噪声样本的自动识别和筛选，结果更加客观、准确。另外，整个过程没有专家的参与，不需要耗费人力，同时降低了人为带来噪声的可能性，提高了噪声标注样本识别的准确率；在模型训练前进行数据集的处理，使得处理后的数据集可以适用于其他分类模型。

摘要： 本发明提供了一种具有未知有色噪声的分布式传感器网络一致性滤波方法，包括：根据一组给定的训练数据，学习分布式传感器网络中每个节点的状态噪声和量测噪声参数。同时进行状态扩展，将学习到的有色噪声参数扩展至状态向量，最后利用一致性卡尔曼滤波算法完成状态估计，使各个传感器节点的估计值收敛到全局一致。为了提高计算效率，针对每个节点，仅将局部测量噪声和状态噪声集成到扩展状态中。仿真结果表明，本发明能够有效估计分布式传感器网络中未知的有色噪声，并且提高分布式估计的精度。本发明可以被应用于分布式传感器网络雷达、红外目标跟踪、移动机器人定位等领域。

摘要： 本发明公开了一种多径和高斯色噪声环境下的稀疏角度估计方法，本首先构造四阶累积量函数，消除色噪声的影响；利用接收信号的累积量表现出范德蒙形式的特点，构造满秩的Toeplitz矩阵，消除多径造成的信源相干问题的影响；然后对Toeplitz矩阵进行SVD分解，用于降维并得到加权系数；构造稀疏冗余字典、稀疏矩阵、加权矩阵；最后以约束稀疏矩阵的零范数为目标，建立稀疏角度优化问题，并将其转化为二阶锥问题，使用CVX优化工具包求解角度信息。本发明建立稀疏重建Toeplitz矩阵的优化问题，获得稀疏行索引对应的角度即为入射信号的角度，达到了在低信噪比和低快拍数下能够估计出来波信号方向的目的。

摘要： 本发明涉及色噪声下基于广义阵列流型的非相干分布源DOA估计方法，该方法为：建立均匀线阵下基于广义阵列流型的阵列信号接收模型；计算阵列接收信号的样本协方差矩阵，并利用差分运算进一步得到协方差差分矩阵；对协方差差分矩阵进行特征值分解和子阵划分，得到两个子阵对应的信号子空间；利用两个信号子空间对应的相位关系基于矩阵降秩准则获得非相干分布源DOA估计；本发明方法对Toeplitz结构色噪声和快衰落信道下的多径传输具有非常好的适用性，可以提供更高的分辨率和DOA估计精度，且仅需一维谱峰搜索，计算效率高。