找到2项技术成果数据。
找技术 >高斯与非高斯混合有色噪声中谐波信号参量的恢复
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
技术投资分析:该项目组完成了以下几方面的研究: 1.用高阶累积量定义和Hilbertb变换,定义了一种特殊的高阶累积量,证明了它满足高阶yule-Walker方程。由该累积量建立噪声模型,提出了利用四阶累积量噪声建模的预滤波方法。解决了对称分布非高斯噪声中谐波信号参量估计问题,且实用于谐波信号存在二次相位耦合情形。 2.建立了复数过程的高阶累积量投影定理。提出了基于四阶累积量的预白化方法。该方法同样适用于对称分布非高斯有色噪声中和谐波信号存在二次相位耦合时的谐波信号参量估计问题。 3.提出了高斯与非高斯混合有色噪声中的谐波恢复方法,其中非高斯有色噪声可以是对称分布,也可以是非对称分布。 该项目通过吉林省教育厅验收,达到了国内先进水平。 主要技术指标: 1.对称分布非高斯有色噪声中谐波信号参量估计。 2.含有二次相位耦合的谐波信号参量估计。 3.高斯与非高斯混合有色噪声中谐波信号参量估计技术的应用领域前景分析:噪声中的谐波恢复是信号处理领域中经常遇到的一类问题,它广泛应用于雷达、声纳、地球物理、生物医学信号处理等实际领域。效益分析:本技术市场应用范围广,成本低,利润高,效益可观。厂房条件建议:无备注:无
基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法,将非参量估计ICA与MIMO-OFDM结合,在MIMO-OFDM系统的发射端设置信号预处理模块对映射到子载波上的频域信号作非冗余线性预编码,以消除独立成分分析算法在重构信号排序、能量上的模糊性,在系统的接收端设置非参量ICA模块进行信道估计,恢复出源信号。本发明节约频谱资源,计算量减少,运算速度提高,对时变信道有较好的估计。
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法
成熟度:正在研发
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法,将非参量估计ICA与MIMO-OFDM结合,在MIMO-OFDM系统的发射端设置信号预处理模块对映射到子载波上的频域信号作非冗余线性预编码,以消除独立成分分析算法在重构信号排序、能量上的模糊性,在系统的接收端设置非参量ICA模块进行信道估计,恢复出源信号。本发明节约频谱资源,计算量减少,运算速度提高,对时变信道有较好的估计。
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法,将非参量估计ICA与MIMO-OFDM结合,在MIMO-OFDM系统的发射端设置信号预处理模块对映射到子载波上的频域信号作非冗余线性预编码,以消除独立成分分析算法在重构信号排序、能量上的模糊性,在系统的接收端设置非参量ICA模块进行信道估计,恢复出源信号。本发明节约频谱资源,计算量减少,运算速度提高,对时变信道有较好的估计。
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技术投资分析:该项目组完成了以下几方面的研究: 1.用高阶累积量定义和Hilbertb变换,定义了一种特殊的高阶累积量,证明了它满足高阶yule-Walker方程。由该累积量建立噪声模型,提出了利用四阶累积量噪声建模的预滤波方法。解决了对称分布非高斯噪声中谐波信号参量估计问题,且实用于谐波信号存在二次相位耦合情形。 2.建立了复数过程的高阶累积量投影定理。提出了基于四阶累积量的预白化方法。该方法同样适用于对称分布非高斯有色噪声中和谐波信号存在二次相位耦合时的谐波信号参量估计问题。 3.提出了高斯与非高斯混合有色噪声中的谐波恢复方法,其中非高斯有色噪声可以是对称分布,也可以是非对称分布。 该项目通过吉林省教育厅验收,达到了国内先进水平。 主要技术指标: 1.对称分布非高斯有色噪声中谐波信号参量估计。 2.含有二次相位耦合的谐波信号参量估计。 3.高斯与非高斯混合有色噪声中谐波信号参量估计技术的应用领域前景分析:噪声中的谐波恢复是信号处理领域中经常遇到的一类问题,它广泛应用于雷达、声纳、地球物理、生物医学信号处理等实际领域。效益分析:本技术市场应用范围广,成本低,利润高,效益可观。厂房条件建议:无备注:无
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法,将非参量估计ICA与MIMO-OFDM结合,在MIMO-OFDM系统的发射端设置信号预处理模块对映射到子载波上的频域信号作非冗余线性预编码,以消除独立成分分析算法在重构信号排序、能量上的模糊性,在系统的接收端设置非参量ICA模块进行信道估计,恢复出源信号。本发明节约频谱资源,计算量减少,运算速度提高,对时变信道有较好的估计。
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法
成熟度:正在研发
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法,将非参量估计ICA与MIMO-OFDM结合,在MIMO-OFDM系统的发射端设置信号预处理模块对映射到子载波上的频域信号作非冗余线性预编码,以消除独立成分分析算法在重构信号排序、能量上的模糊性,在系统的接收端设置非参量ICA模块进行信道估计,恢复出源信号。本发明节约频谱资源,计算量减少,运算速度提高,对时变信道有较好的估计。
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法
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应用行业:制造业
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法,将非参量估计ICA与MIMO-OFDM结合,在MIMO-OFDM系统的发射端设置信号预处理模块对映射到子载波上的频域信号作非冗余线性预编码,以消除独立成分分析算法在重构信号排序、能量上的模糊性,在系统的接收端设置非参量ICA模块进行信道估计,恢复出源信号。本发明节约频谱资源,计算量减少,运算速度提高,对时变信道有较好的估计。
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法
成熟度:正在研发
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基于非参量估计ICA的MIMO-OFDM系统盲去卷积方法,将非参量估计ICA与MIMO-OFDM结合,在MIMO-OFDM系统的发射端设置信号预处理模块对映射到子载波上的频域信号作非冗余线性预编码,以消除独立成分分析算法在重构信号排序、能量上的模糊性,在系统的接收端设置非参量ICA模块进行信道估计,恢复出源信号。本发明节约频谱资源,计算量减少,运算速度提高,对时变信道有较好的估计。
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找技术 >高斯与非高斯混合有色噪声中谐波信号参量的恢复
成熟度:正在研发
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技术投资分析:该项目组完成了以下几方面的研究: 1.用高阶累积量定义和Hilbertb变换,定义了一种特殊的高阶累积量,证明了它满足高阶yule-Walker方程。由该累积量建立噪声模型,提出了利用四阶累积量噪声建模的预滤波方法。解决了对称分布非高斯噪声中谐波信号参量估计问题,且实用于谐波信号存在二次相位耦合情形。 2.建立了复数过程的高阶累积量投影定理。提出了基于四阶累积量的预白化方法。该方法同样适用于对称分布非高斯有色噪声中和谐波信号存在二次相位耦合时的谐波信号参量估计问题。 3.提出了高斯与非高斯混合有色噪声中的谐波恢复方法,其中非高斯有色噪声可以是对称分布,也可以是非对称分布。 该项目通过吉林省教育厅验收,达到了国内先进水平。 主要技术指标: 1.对称分布非高斯有色噪声中谐波信号参量估计。 2.含有二次相位耦合的谐波信号参量估计。 3.高斯与非高斯混合有色噪声中谐波信号参量估计技术的应用领域前景分析:噪声中的谐波恢复是信号处理领域中经常遇到的一类问题,它广泛应用于雷达、声纳、地球物理、生物医学信号处理等实际领域。效益分析:本技术市场应用范围广,成本低,利润高,效益可观。厂房条件建议:无备注:无
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成熟度:正在研发
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