稀疏贝叶斯 稀疏贝叶斯学习(sparse bayes learning,SBL)最早被提出是作为一种机器学习算法[1]。但是在这里我们主要用它来做谱估计,作为求解稀疏重构问题的方法[2]。稀疏重构还有个更好听的名字叫压缩感知,但我既不知道他哪里压缩了也不明白他怎么个感知法,也有人说这是
目前针对相干信号源的处理方法一般有以下几类:一是空间平滑类,如空间平滑(SS)、修正的空间平滑(MSS)算法等;二是矩阵重构算法,如矩阵分解(MD)、奇异值分解(SVD)算法;三是非降维处理算法,如Toeplitz法、子空间拟合算法等。 子空间迭代与跟踪算法 特殊信号的空间谱估计:循环平稳、宽带或是满足一定统计分布的信号,利用...
因此从等式（5）得出Sα(w)是u(n)和v(n)的互谱密度。这种解释表明，Sα(w)可以使用任何交叉PSD...
总之,实现循环谱估计算法是一个综合应用信号处理理论和方法的过程。通过深入理解循环平稳性,合理选用估计方法,并在实践中不断调整和优化,可以有效利用循环谱估计技术,为复杂的信号处理问题提供解决方案。 相关问答FAQs: 1. 循环谱估计算法的基本原理是什么? 循环谱估计算法是一种经典的频谱估计方法,基于信号的循环自相...
谱估计算法在多重信号分类里就像是一双“慧眼”。它通过计算信号的功率谱等参数,把信号在频率域的特征清晰地展现出来。然后多重信号分类算法就根据这些频率特征,对不同的信号进行分类识别。 这两种算法的结合,为很多领域的发展提供了有力支持。在医学成像里,能帮助医生更准确地从复杂的影像信号里分辨出病变组织和正常...
高分辨率谱估计法是一种通过增加信号长度或使用多个不同的子信号来提高频谱估计分辨率的方法。常见的高分辨率谱估计方法有MUSIC算法、ESPRIT算法等。高分辨率谱估计法适用于对频谱分辨率要求较高的场景,如雷达信号处理、声音处理等。 综上所述,谱估计算法是用于估计信号频谱密度的一类方法,常见的谱估计算法包括傅里叶变换...
第2章 空间谱估计基础 2.1引言 空间谱估计——空预处理技术,具有优越的空域参数估计性能,数与阵列信号处理分支,阵列信号处理的基本原理是通过空间阵列接收数据的相位差来确定一个或几个带估计的参数。 2.2 空间谱估计数学模型 空间谱估计:利用空间阵列实现空间信号的参数估计的一项专门技术。 空间谱估计系统:空间信号...
功率谱估计算法 第1篇 Fathi以二元麦克风系统为基础提出了一种改进最小追踪( improved minimum tracking,IMT) 噪声CPSD估计方法[6],无需借助语音检测技术,无论在有声或无声时都能对噪声CPSD进行更新。但是该算法所估计的噪声CPSD无法快速跟踪噪声的变化,在语音的活动期会出现噪声过估计的现象。
而且其频率分辨率在低频处较小,而在高频处逐渐增大,这和我们观察功率谱的需求相吻合。 目前很多科技论文中所使用的功率谱估计正是用的这种算法,例如LIGO项目,相信在未来会有更多的应用。 该算法可在github中下载,地址为https://github.com/tobin/lpsd。