基于信号非圆特性的信源个数估计改进下载

weixin_39821260 2019-06-08 05:00:13

基于信号非圆特性的信源个数估计的改进~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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目录第1章最优的FIR滤波器设计 1.1频率取样的FIR滤波器设计 1.1.1约束条件 1.1.2设计误差 1.2最优的FIR滤波器设计 1.2.1一般最优滤波器 1.2.2加权最优滤波器 1.2.3反对称FIR滤波器 1.2.4微分FIR滤波器 1.3IIR与FIR数字滤波器的比较第2章基于神经网络的案例分析与实现 2.1农作物虫情预测 2.1.1基于神经网络的虫情预测原理 2.1.2BP网络设计 2.2模型参考控制 2.2.1模型参考控制概念 2.2.2模型参考控制实例分析 2.3神经网络控制的应用 2.3.1机器人神经网络数字控制 2.3.2神经网络的跟踪迭代学习控制第3章通信系统调制与解调分析与实现 3.1载波提取分析 3.1.1幅度键控分析 3.1.2相移键控分析 3.1.3频移键控分析 3.1.4正交幅度调制 3.2调制与解调的Simulink模块 3.2.1DSBAM调制解调 3.2.2SSBAM调制解调 3.2.3DSBSCAM调制解调 3.2.4FM调制解调 3.2.5PM调制解调第4章BP神经网络算法分析与实现 4.1BP网络模型结构 4.2BP学习规则 4.3BP网络的训练函数 4.4BP网络的实现 4.5BP网络的限制 4.6BP方法的改进第5章飞机偏航阻尼器性能分析与设计 5.1飞机偏航阻尼器设计 5.2数学模型及MATLAB描述 5.3校正前系统性能分析 5.3.1计算开环特征值 5.3.2求取系统的单位脉冲响应 5.4校正设计 5.4.1根轨迹法设计 5.4.2下洗滤波器设计 5.5校正后系统性能分析 5.5.1观察从方向舵到偏航角速度通道的闭环脉冲响应 5.5.2验证设计的下洗滤波器固定了飞机的螺旋模态问题第6章感知器网络算法分析与实现 6.1感知器结构 6.2感知器的学习 6.3感知器的局部性 6.4感知器的“异域”问题 6.5感知器的神经网络训练函数 6.6感知器网络的实现 6.7线性分类问题的扩展讨论 6.8线性可分限制的解决方法第7章FIR滤波器结构分析与设计实现 7.1FIR滤波器的结构 7.1.1直接型结构 7.1.2级联型结构 7.1.3频率抽样型结构 7.1.4快速卷积型结构 7.2线性相位FIR数字滤波器的特性 7.2.1线性相位FIR滤波器幅度特性 7.2.2线性相位FIR滤波器零点特性 7.3基本窗函数法的FIR滤波器设计 7.3.1窗函数的原理 7.3.2矩形窗 7.3.3汉宁窗 7.3.4海明窗 7.3.5布莱克曼窗 7.3.6凯赛窗第8章图像阈值分割算法分析与应用 8.1灰度阈值分割 8.1.1灰度图像二值化 8.1.2灰度图像多区域阈值分割 8.2直方图阈值分割 8.2.1直方图阈值双峰法 8.2.2动态阈值法 8.3最大熵阈值分割 8.4分水岭法第9章状态方程求解分析与设计实现 9.1系统数学模型 9.2系统的状态变量分析 9.2.1状态方程与系统函数之间的转换 9.2.2状态方程的变换域符号求解分析 9.2.3状态方程的时域符号求解分析 9.2.4系统方程的数值求解分析第10章奈奎斯特稳定性判据及其应用 10.1频域分析基本概念 10.1.1频率特性 10.1.2频率特性曲线绘制的方法 10.1.3奈奎斯特稳定判据 10.1.4对数频率稳定判据 10.1.5开环频域性能指标 10.2Bode图 10.3Nyquist图 10.4系统稳定性的判定 10.4.1用Bode图法判断系统稳定性 10.4.2用Nyquist曲线法判断系统稳定性第11章基于频域滤波的图像分析与实现 11.1有限冲激响应滤波 11.1.1频率变换法 11.1.2频率抽样法 11.1.3窗函数法 11.1.4频率响应矩阵 11.2低通滤波 11.2.1理想低通滤波器 11.2.2巴特沃斯低通滤波器 11.2.3高斯低通滤波器 11.3高通滤波 11.3.1理想高通滤波器 11.3.2巴特沃斯高通滤波器 11.3.3高斯高通滤波器 11.4高斯带阻滤波 11.4.1理想带阻滤波器 11.4.2巴特沃斯带阻滤波器 11.4.3高斯带阻滤波器 11.5同态滤波第12章控制系统数学模型分析与实现 12.1连续系统 12.1.1微分方程 12.1.2传递函数 12.1.3状态空间描述 12.2离散系统 12.2.1差分方程 12.2.2离散传递函数(Z传递函数) 12.2.3离散状态空间模型 12.3数学模型的MATLAB相关函数 12.3.1传递模型的函数 12.3.2零极点模型函数 12.3.3状态空间模型函数第13章径向基网络算法分析与实现 13.1径向基网络模型 13.2径向基网络的学习算法 13.3广义回归神经网络 13.4径向基网络的训练函数 13.5径向基网络的实现 13.5.1径向基函数网络在散布设计中的影响 13.5.2用于模式分类的RBF网络 13.5.3用于网络的逼近 13.6基于RBF网络的非线性滤波 13.7RBF网络与多层感知器的比较第14章MIMOOFDM通信系统设计与实现 14.1MIMOOFDM通信系统设计 14.2MIMO系统 14.3OFDM技术 14.4MIMOOFDM系统 14.5空间分组编码 14.6STBC的MIMOOFDM系统设计 14.6.1STBC的MIMOOFDM系统模型分析 14.6.2STBC的MIMOOFDM系统性能分析 14.7STBC的MIMOOFDM系统MATLAB实现第15章图像分割算法的MATLAB实现 15.1区域分割 15.1.1区域生长法 15.1.2分裂合并法 15.2边缘分割 15.2.1梯度算子 15.2.2一阶微分算子 15.2.3二阶微分算子 15.3彩色空间分割 15.3.1基于像元的分割方法 15.3.2聚类算法第16章雷达信号、语音的模拟与实现 16.1雷达信号的产生 16.1.1脉冲幅度调制 16.1.2线性调频信号 16.1.3相位编码信号 16.1.4相位编码脉内线性调频混合调制信号 16.2噪声和杂波的产生 16.2.1随机热噪声 16.2.2杂波的模拟与实现 16.3小波在语音信号处理中的应用 16.3.1小波在语音信号增加中的应用 16.3.2小波在语音信号压缩中的应用第17章根轨迹分析与MATLAB函数实现 17.1根轨迹的概述 17.1.1根轨迹法的基本概念 17.1.2根轨迹方程 17.1.3绘制根轨迹的基本条件 17.2二阶系统的根轨迹分析 17.3MATLAB根轨迹相关函数 17.3.1pzmap函数 17.3.2rlocus函数 17.3.3rlocfind函数 17.3.4sgrid函数 17.3.5zgrid函数 17.3.6damp函数第18章Hopfield网络算法与应用 18.1离散Hopfield网络 18.2连续Hopfield网络 18.3联想记忆 18.4Hopfield网络结构 18.5Hopfield网络模型学习过程 18.6几个重要结论 18.7Hopfield网络的应用第19章图像统计分析与滤波分析的函数实现 19.1图像的统计特性 19.1.1图像均值 19.1.2图像的标准差 19.1.3图像的相关系数 19.1.4图像的等高线 19.2空间域滤波 19.2.1图像加入噪声 19.2.2中值滤波器 19.2.3自适应滤波器 19.2.4排序滤波 19.2.5锐化滤波第20章自组织神经网络的设计与应用 20.1常用的几种联想学习规则 20.1.1内星学习规则 20.1.2外星学习规则 20.1.3科荷伦(Kohonen)学习规则 20.1.4阈值学习规则 20.2自组织竞争神经网络的结构 20.3自组织竞争神经网络的设计 20.3.1网络初始化 20.3.2网络学习规则 20.3.3网络训练 20.4自组织竞争网络的应用第21章控制系统稳定性判定分析与实现 21.1方程特征根判定稳定性 21.2lienardChipard判据判定系统稳定性 21.3根轨迹法判定稳定性 21.4传递函数极点法判断系统稳定性 21.5李亚普诺夫第二法判定系统稳定性 21.6频率法判定系统稳定性 21.6.1Bode图判定系统的稳定性 21.6.2Nyquist曲线判断系统稳定性第22章线性神经网络算法分析与应用 22.1线性神经网络的模型 22.2WH学习规则 22.3线性网络的训练函数 22.4线性神经网络的构建 22.5网络训练 22.6线性网络的实现 22.7线性网络的局限性 22.8系统辨识第23章信源编译码MATLAB模块实现 23.1信源编译码 23.1.1信源编码 23.1.2信源译码 23.2MATLABSimulink通信系统仿真实例 23.2.1MATLAB编码实例 23.2.2Simulink信道实例 23.2.3MATLABSimulink信道实例第24章数字基带调制解调Simulink模块实现 24.1数字幅度调制解调 24.1.1数字幅度调制模块 24.1.2数字幅度解调模块 24.2数字频率调制解调 24.2.1数字频率调制模块 24.2.2数字频率解调模块 24.3数字相位调制解调 24.3.1数字相位调制模块 24.3.2数字相位解调模块 24.4调制与解调的Simulink应用第25章功率谱估计方法分析与设计实现 25.1功率谱估计 25.1.1经典功率谱估计法 25.1.2改进的直接法估计 25.1.3AR模型功率谱估计 25.1.4部分现代谱估计的非参数方法 25.2MUSIC法功率谱估计附录AMATLAB R2016a安装说明参考文献

多媒体信息的数字化极大地提高了信息表达的效率和准确性，网络技术的飞速发展，为传播数字化产品提供了便捷廉价的途径。由于数字信息产品的复制不会产生模拟产品复制时出现的质量降低问题，任意复制传播数字产品的行为变得越来越泛滥。同时，各种图像、音视频编辑软件的应用也变得非常普及，一方面人们可以享受到其带来的便利，但另一方面也使得对数字产品的内容进行篡改变得很容易。为了解决这个问题，数字水印技术通过将一种不可见的标记嵌入到多媒体信息产品中，用以标识原创作者对作品的所有权或对信息的完整性进行验证。从本质上说，数字水印技术是信源编码在信息安全领域的应用，从信息处理的角度看，嵌入载体对象的水印信号可以看作是在强背景下叠加一个弱信号，只要叠加的水印信号强度低于人类视觉或听觉的感知门限，就可以在不引起人类感知的情况下嵌入水印信息。数字图像是网络上最常见到，也是最容易被随意拷贝和修改的多媒体信息，在所有的数字水印技术中，数字图像的水印技术是最受到关注和研究的。目前图像水印的基本实现方法是把载体当做信道，将待隐藏的水印信息用密钥扰乱，用各种方法嵌入到载体中，要求载体的变化不被感知，隐藏的水印信息经过传输和攻击后仍然可以检测提取出来，由此衍生出水印系统中的水印生成、嵌入、提取和攻击四大部分技术，其中水印的嵌入方法对系统性能具有决定性的影响。分形变换利用图像的自相似性进行压缩，可获得较传统算法高得多的压缩比，在未来会得到广泛应用。由于分形变换的实现机制非常特殊，传统的基于DCT、DWT的水印嵌入算法难以在分形变换中实现，因此必须根据分形变换的特点研究有针对性的水印嵌入方法。现有的基于分形变换的水印嵌入技术利用值域子块最佳匹配块的位置不变性，根据最佳匹配块所处的不同寻找区域来嵌入和提取水印，由于有些寻找区域的匹配块并不是最佳的，这些非最佳匹配块参与图像的重构，使水印图像质量有较大的降低，一些改进的算法虽然提高了图像质量，但存在水印容量低、鲁棒性不强的问题。基于对分形变换有关参数的研究，实现一种利用分形变换过程中的对比度因子参数嵌入水印的新方法，可以嵌入较大的水印容量，由于嵌入始终是基于最佳匹配块进行的，重构的水印图像质量很好，同时给出了相应的提取算法，提高了水印提取的准确度。水印检测和提取时需要原始数据和密钥的方案叫做私有水印方案或明水印方那些只需要密钥但不需要原始数据的方案叫公有水印或盲水印方案。通常私有水印在经过JPEG压缩和滤波等图像处理后的鲁棒性能比较好，然而私有水印方法在诸如DVD播放的水印探测中是不可行的，因为此时原始数据无法得到，在这种情况下，盲水印方案由于不需要原始数据就可以检测到水印就成为可行的方法，盲水印的缺点是鲁棒性较低，与私有水印相比有较高的虚警率，但它具有的实用性使其依然成为水印的研究热点。对DCT、DWT系数统计模型在水印检测中的性能进行分析，找出对水印系统虚警性能具有决定影响的因素，在此基础上实现两个利用块DCT和DWT变换的盲水印嵌入方法，通过对水印信号进行扩频处理延长水印的长度，在嵌入的过程中引入人眼视觉模型实现自适应嵌入，保证了水印检测过程中的低虚警率。算法简单实用，实验结果表明所提出的两种盲水印算法具有很好的安全性和鲁棒性。以电影、电视剧为代表的影视工业已经成为一个拥有巨大利润空间的产业，它的数字化同样带来了版权保护的问题。视频水印技术作为数字视听产品版权保护系统的核心技术而备受电子厂商和研究者的关注。H.264是一种新的视频编码方法，它具有的很多优良特性使它将成为下一代可应用的视频标准而获得广泛应用，它使用的帧内预测、1/4像素精度运动估计使它可获得比以前视频标准高得多的压缩比和视频质量，但它使用的这些新特性又不利于采用传统视频水印的方法来嵌入水印。在对帧内预测编码模型研究的基础上，实现了一种在H.264编码过程中快速嵌入水印的算法，提取水印时实现了盲检测，并且算法复杂度低可满足视频实时处理的需要。DRM数字版权管理系统是对有形和无形资产版权和版权所有者关系的定义、辨别、交易、保护、监控和跟踪的手段，它为数字媒体的商业运作提供了一套完整的实现手段。数字水印是DRM系统实现版权保护的基本手段，前述的鲁棒图像和视频水印算法可以抵抗试图祛除水印的攻击。协议攻击并不祛除水印，而是通过添加一个伪造的水印来干扰版权的认，现有的鲁棒水印算法无法抵抗这种攻击，而数字签名是抵抗这种攻击的有效策略，因此将数字水印和PKI结合起来引入到DRM系统中，构造一个具备更完善版权保护功能DRM系统的应用框架，并对其进行了功能描述。

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