有小波分析的盲信号处理

资 源 简 介

有小波分析的盲信号处理

详 情 说 明

小波分析在盲信号处理中的应用

盲信号处理是指在没有先验知识的情况下，从观测信号中分离或恢复源信号的技术。小波分析因其良好的时频局部化特性，成为盲信号处理的利器。通过多尺度分解，可以有效分离混叠信号中的不同频率成分，实现信号解耦。

光纤陀螺输出误差的Allan方差分析

光纤陀螺的输出信号常包含各种噪声源。Allan方差分析是评估陀螺随机误差特性的经典方法，能识别量化噪声、角度随机游走等误差类型。结合小波去噪技术，可以显著提升陀螺信号的信噪比。

贝叶斯方法估计混合Logit模型参数

混合Logit模型在离散选择分析中广泛应用。采用贝叶斯估计方法，通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样，可以有效地处理模型参数的复杂后验分布问题，为毕业设计中的选择行为研究提供可靠参数估计。

虚拟力算法的传感网络覆盖优化

无线传感器网络的覆盖控制是关键问题。虚拟力算法通过模拟物理中的引力和斥力，自主调整节点位置，消除感知重叠区和盲区。该方法与信号恢复技术结合，能实现网络覆盖和信号质量的双重优化。

信号解耦与恢复的联合处理框架

在实际系统中，常需同步解决信号混合和传输失真问题。建立解耦（分离混合信号）与恢复（补偿信道失真）的联合处理框架，通过迭代优化可同时获得高质量的源信号估计，这对通信和传感系统都具有重要价值。