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公开(公告)号：CN106597408B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201611169629.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明请求保护一种基于时频分析和瞬时频率曲线拟合的高阶PPS信号参数估计方法，属于信号处理技术领域。该方法先将接收到的高阶PPS信号进行采样处理，通过平滑伪Wigner‑Ville变换来抑制时频交叉项干扰，然后将得到的时频分布通过提取极大值的方法获取信号的瞬时频率，并利用最小二乘法进行瞬时频率曲线拟合，同时进行曲线拟合阶数的判定，通过多组试验可实现高阶PPS信号参数精确估计的目的。本方法能有效抑制高阶PPS信号的交叉项干扰，在低信噪比下估计出未知阶次的PPS信号相位参数，具有较好的参数估计性能，克服了传统方法受时频交叉项干扰的影响，对非平稳信号的后续处理以及特征分析具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106126479A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610531374.5
申请日：2016-07-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/15
CPC classification number: G06F17/15
Abstract: 本发明请求保护一种基于遗传变异优化的二阶振荡粒子群盲源分离方法，属于盲信号处理技术领域。该方法克服了传统盲源分离算法非线性激活函数选取难题，可在源信号先验知识未知情况下有效分离混合信号。以分离信号负熵作为目标函数，利用固定惯性权重均衡局部和全局搜索能力；学习因子二阶振荡环节的加入可在粒子数目不变情况维持种群多样性；引入遗传变异机制，有利于处改善由二阶振荡的加入而造成收敛速度降低的情况。对模拟振动信号和混沌映射信号的分离说明该方法能应用到机械信号故障检测领域以及处理确定的类噪声信号等方面。本方法为智能算法盲源分离的改进型理论研究提供了补充，对工程应用中未知混合信号的分离具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106126479B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610531374.5
申请日：2016-07-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 本发明请求保护一种基于遗传变异优化的二阶振荡粒子群盲源分离方法，属于盲信号处理技术领域。该方法克服了传统盲源分离算法非线性激活函数选取难题，可在源信号先验知识未知情况下有效分离混合信号。以分离信号负熵作为目标函数，利用固定惯性权重均衡局部和全局搜索能力；学习因子二阶振荡环节的加入可在粒子数目不变情况维持种群多样性；引入遗传变异机制，有利于处改善由二阶振荡的加入而造成收敛速度降低的情况。对模拟振动信号和混沌映射信号的分离说明该方法能应用到机械信号故障检测领域以及处理确定的类噪声信号等方面。本方法为智能算法盲源分离的改进型理论研究提供了补充，对工程应用中未知混合信号的分离具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106597408A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611169629.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明请求保护一种基于时频分析和瞬时频率曲线拟合的高阶PPS信号参数估计方法，属于信号处理技术领域。该方法先将接收到的高阶PPS信号进行采样处理，通过平滑伪Wigner‑Ville变换来抑制时频交叉项干扰，然后将得到的时频分布通过提取极大值的方法获取信号的瞬时频率，并利用最小二乘法进行瞬时频率曲线拟合，同时进行曲线拟合阶数的判定，通过多组试验可实现高阶PPS信号参数精确估计的目的。本方法能有效抑制高阶PPS信号的交叉项干扰，在低信噪比下估计出未知阶次的PPS信号相位参数，具有较好的参数估计性能，克服了传统方法受时频交叉项干扰的影响，对非平稳信号的后续处理以及特征分析具有重要意义。
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