本项目将研究在非线性时变混合模型下的盲信号分离算法及其应用。针对几类实际情况,结合声的传播理论,建立非线性时变混合模型。采用微分流形等数学手段进行线性化,结合传统的信号盲分离理论,导出非线性模型下的盲信号可分离条件及新的盲分离算法。结合通信及信号处理的实际情况,建立实验系统。既有较大的理论意义,又有广泛的应用前景。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
粗颗粒土的静止土压力系数非线性分析与计算方法
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究
基于混合优化方法的大口径主镜设计
变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展
时变非线性系统辩识,信号盲分离及神经网络
复值混合信号盲分离算法研究
基于群智能优化的复杂混合盲信号分离算法研究
稀疏信号驱动的时间序列信号盲分离优化模型及算法研究