【摘 要】
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卷积混合盲源分离的时域算法在分离滤波器较短的情况下,分离效果良好,但当分离滤波器较长时(几百阶或上千阶)时,算法的收敛速度变慢,精度也会下降.频域分离算法将时域计算复杂的解卷积问题变换为频域简单的瞬时分离问题,所以当要求分离滤波器较长时,频域分离算法将是更好的选择.实现瞬时盲分离时,论文采用的迭代函数是基于自然梯度的[2],所以称此算法为基于自然梯度的卷积混合频域盲源分离算法.在频域用瞬时盲分离解
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卷积混合盲源分离的时域算法在分离滤波器较短的情况下,分离效果良好,但当分离滤波器较长时(几百阶或上千阶)时,算法的收敛速度变慢,精度也会下降.频域分离算法将时域计算复杂的解卷积问题变换为频域简单的瞬时分离问题,所以当要求分离滤波器较长时,频域分离算法将是更好的选择.实现瞬时盲分离时,论文采用的迭代函数是基于自然梯度的[2],所以称此算法为基于自然梯度的卷积混合频域盲源分离算法.在频域用瞬时盲分离解决时域卷积盲分离问题时,遇到的两个难点就是频点间幅度不确定性和排列次序不确定性,为此我们分别采用归一化方法和分阶段分离方法[5]一解决上述两个问题,仿真实验证明了算法的有效性.
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运动补偿是视频编码中的关键技术、计算量大,难以实时实现,除镜头切换等少数情况外,视频序列比图象本身具有更强的相关性,文中采用次最优的DCT对时间轴进行编码,除去帧间冗余,再对DCT系数进行DWT变换,除去帧内冗余,最后进行量化和熵编码,并对其分级算法进行了分析.实验结果表明,这种方法优于传统的运动补偿与DCT或DWT相结合的混合编码算法,达到了较好的可分级效果.
近年来,空时编码作为一种发送分集技术已得到了广泛的研究.空时编码技术是一种把发送分集和编码相结合的技术,它能在不牺牲带宽的情况下提供好的性能.网格编码调制是将编码和调制相结合,利用信号集的冗余度来获取纠错能力的技术.本文介绍了空时编码,阐述了正交空时分组编码的编解码过程及其与网格编码调制相结合的系统,并对空时分组编码,空时格栅编码,网格编码调制和空时分组编码级联这三者在相同的发送功率,相同的信息速
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