特征值分解

摘要： 文章提出一种基于自适应滤波的多目标检测方法。将雷达回波等分成回波矩阵X_(i),计算X_(i)的协方差矩阵并进行特征值分解;利用特征值矩阵D计算奇异谱,估计主分量个数N_(ev),以N_(ev)>3作为门限判断回波矩阵X_(i)是否包含目标;通过特征矢量矩阵V构成的自适应滤波器对X_(i)滤波,估算滤波后回波脉冲的Pareto模型参数,生成Pareto随机序列;采用K-L散度识别目标回波,用峰值检测法确定各个目标位置。通过实测海杂波数据实验,验证了所提方法的有效性。

摘要： 波束形成算法具有计算效率高,计算结果稳定等优点,被广泛应用于噪声源定位。因此,对波束形成算法的深入研究及扩展具有重要的意义。特征值分解、相干输出谱分析等技术能够对被测信号进行分解,常用于信号分离和贡献量分析,具有广泛的研究与工程应用价值。结合上述信号分离技术,将特征值分解和相干输出谱分析应用于波束形成算法的前处理,提出基于特征值分解和相干输出谱的两种“衍生”波束形成算法。在此基础上,采用圆形二维传声器阵列对三个人工白噪声声源进行声源定位测试,数据分析结果验证基于特征值分解和相干输出谱的波束形成算法对声源识别和声源云图分离的有效性。两种算法均能够对声源云图进行有效分离,进而将各个声源云图与其激励源相关联。

摘要： 直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号因其良好的保密性、低截获概率、抗干扰性等广泛应用于保密通信。DSSS通信使用一个周期性伪随机序列调制基带信号。不知道该序列的接收者无法解调此信号。论文提出了一种非合作环境下估计扩频序列的方法。该方法基于特征值分解方法,首先将接收信号以符号周期分割为多个不重叠的时间窗,然后设计了一个无偏估计器实现对采样数据的自相关矩阵的无偏估计,最后利用特征值分解方法实现对扩频序列的估计。理论分析和实验结果均表明该方法实现了更低的计算复杂度,具有较强的实时性,且能适应更低的信噪比。

摘要： 针对带残余载波的LSC-DSSS信号伪码估计困难的问题,研究了利用特征值分解法、全数字锁相环(digitalphaselockedloop,DPLL)和梅西算法的伪码盲估计方法。根据长码和短码周期对接收信号进行二次分段,利用矩阵特征值分解和酉矩阵去位置模糊估计带残余载波的复合码,利用DPLL和二次延迟相乘分别消除残余载波和复合码拼接的幅度模糊及短码的影响,利用梅西算法和相关运算,得到长码和短码的估计。仿真结果表明,在频偏为0.02,信噪比为-9.3dB以上时,该算法的长短码误码率可达到1%以下。

摘要： 东海丽水区地质结构复杂,受浅层火成岩地震信号屏蔽影响,下覆地层反射能量弱,信噪比低。传统噪音衰减技术在该区存在噪音衰减不彻底及高陡倾角信号损伤等问题。为了解决以上问题,结合工区资料特征开发了频率切片域局部窗口两步法组合噪音衰减技术,该方法首先采用Cadzow滤波技术进行低信噪比资料的强能量噪音的去除,然后采用Eigenimage滤波技术进行弱能量噪音的进一步去除,频率切片域局部窗口两步法噪音衰减技术,完成了东海丽水区火成岩下覆低信噪比区的提高信噪比处理,改善了资料品质,落实了目标区烃源厚度。结果表明,该方法在复杂构造区信噪分离能力强,有效信号保持度高,能够提升复杂构造区地震资料的信噪比。

摘要： 目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题.方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印.结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验:在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高了 4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关(normalized cross-correlation,NC)的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了 0.25 bit/像素,密钥空间达到了2432,运行时间仅需3 s左右.结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性.

摘要： 微小血管及其血流实时成像对监测生物体血氧代谢等具有重要意义.在无微泡造影剂的情况下,传统超声多普勒技术仍较难实现高信噪比的微小血管成像.本研究提出了一种无造影剂增强的超快超声脊髓微血管成像方法.本研究从基于多角度复合平面波的高帧频成像技术出发,提出基于特征值分解的频率-幅值双阈值滤波法,从而将脊髓组织信号和微血流信号分离,可实现脊髓内微血流的动态成像.在体成像实验结果表明,无超声造影剂时,超快超声多普勒成像技术仍可获得较为清晰的大鼠脊髓内微血流的实时图像,并能够清晰地呈现脊髓受损所致的微血流缺失状况.定量分析结果表明,增大复合平面波角度数可有效提高图像的信噪比.综上,超快超声多普勒成像技术有潜力被应用于脊髓内微血管成像及功能实时监测与动态评价,相关结果可为脊髓功能成像方法的研究提供借鉴.

摘要： 基于特征值分解方法,本文讨论了一种适用于地方震事件S波震相到时拾取的自动处理算法.该算法计算参数少、简便快捷、易于实现,通过选用七个不同长度的时间窗,有效地减小了窗长选择不合理所引起的震相拾取误差.利用福建地震台网记录的9855条三分向波形记录进行测试,结果表明:本文方法的S波平均拾取偏差为(0.003±1.34)s,其中79.6％的记录拾取偏差小于0.5 s,4.1％的记录拾取偏差超过2.0 s,说明本文方法能够满足日常工作基本需求.综上分析认为,波形记录质量是影响拾取算法结果精度的最主要因素,信噪比较高的记录,其S波到时拾取偏差显著优于信噪比较低的记录,对信噪比较低的部分记录进行带通滤波预处理后,S波震相拾取精度也有所提升.

摘要： 针对合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在矿区受失相干影响严重,导致测点密度低、下沉盆地信息不全等问题,以沛北矿区张双楼煤矿为研究对象,提出了一种基于分布式目标InSAR(DS-InSAR)的矿区长时序地表形变监测方法,通过处理2007年2月—2011年3月的13景ALOS影像获取了该矿地表高密度的时序形变.基于置信区间估计的参数假设检验方法选取像元的同质点,充分考虑了研究区域内多种散射机制的分布式散射模型相位的特征,采用特征值分解方法提取主导散射体对应的相位值,分离出去相干噪声来优化相位.结果表明:研究时段内,该矿存在3处下沉盆地,其地表下沉时空分布与地下煤炭开采活动高度相关,视线向最大累计沉降超过700 mm.与传统SBAS监测结果对比发现,该方法选点密度是后者的3.5倍,两者相同点位形变量的相关系数为0.97,验证了方法的可靠性.所提方法有助于实现对矿区非接触、大范围、长时序的动态监测.

摘要： 分析多参考最小二乘复频域法在实际应用中的数值问题,提出一种多参考最小二乘复频域优化方法.由于实际系统阶次未知,为了避免模态遗漏,需先过估计系统阶次.通过理论与数值分析发现:由于系统阶次过估计,识别过程需要对奇异矩阵进行伪逆计算,伪逆计算方法和参数的选择对识别结果有很大影响.利用特征值分解计算奇异矩阵Ro的伪逆矩阵,通过奇异值分解计算奇异矩阵Msub的伪逆矩阵,以能量为指标自动确定阶次,在不失精度的前提下可自动得到清晰稳定图.利用优化多参考最小二乘复频域法对一个7自由度线性时不变系统和葡萄牙Infante D.Henrique大桥辨识,实验结果表明本文方法可以在保持精度的前提下容易地识别系统模态.

摘要： Capon自适应波束形成中，导向矢量误差和协方差矩阵的估计误差均会导致波束形成器的性能下降。本文针对这一现象，提出一种基于特征值分解的稳健波束形成技术，即在将估计的协方差矩阵特征值分解后，直接对影响波束形成器稳健性能的噪声小特征值进行算术平均处理，以获得接近于理想波束形成器的稳健性能。同时根据试验仿真，给出了用于区分干扰和噪声特征值的门限计算公式，为准确构建特征子空间提供了思路。分析结果表明，与传统的对角加载方法相比，该方法能够达到同样的改善性能，在实际运用中更加直接和有效。

摘要： 现代谱估计理论较好的解决了随机白噪声下平稳的电力系统谐波和间谐波模型的求解问题，算法的关键在于准确的确定谐波和间谐波源的个数，称为“定阶”，定阶的方法有奇异值分解和特征值分解两种。本文通过理论推导论证两种定阶方法本质上是等价的，并对实测的电弧炉电流波形，采用Esprit进行仿真验证。

摘要： 多调制指数CPM信号由于其频谱效率是PCM/FM的近三倍而成为研究热点.但频谱效率提高的代价是较高复杂度.针对多调制指数连续相位调制全状态序列检测复杂度较高的问题,分别研究了不同低复杂度算法,并提出一种基于倾斜相位、特征值分解联合状态空间分类的Multi-h CPM低复杂度序列检测算法.利用特征值分解获得信号降秩表示,同时将信号状态进行分类融合得到减少状态网格,并引入判决反馈进行状态转移约束,实现匹配滤波器和状态数减少.给出了最大似然序列检测误码性能下界并进行实验仿真:以ARTM CPM TierⅡ信号为例,可将匹配滤波器数减少为全状态所需的1/16,网格状态减少为全状态所需的的1/8,性能损失小于0.2dB(pb=10-5).

摘要： 针对大规模社交网络的聚类研究由来已久,谱聚类方法的可扩展性也一直是研究难点.近年来,基于代数图论发展出来的谱聚类方法,利用了特征值对应的谱结构降低了计算复杂度且保证了聚类质量,是新的研究热点.但是在图的规模比较大和聚类个数比较多的情况下,中间运算结果会突破单机内存限制,必须将谱聚类方法并行化.本文的创造性在于:1)利用矩阵计算领域中形成的大量的高效算法以及成熟的软件解决了特征值分解问题,将大规模的图进行降维,有效支持原型系统的快速开发;2)使用稀疏矩阵的分片压缩存储并用MPI模型实现了矩阵一向量乘等基本算子,提高了系统的可扩展性及可靠性.实验表明本文提出的并行谱聚类方法可有效解决聚类问题所面临的并发度高和平台复杂的挑战,进而支持挖掘蕴藏在海量数据资源中的有价值信息.

摘要： 本文提出了一种图像局部方向估计的方法，该方法使用局部图像区域的梯度向量，优化计算局部方向的最大似然估计。该方法分别采用基于主成分分析（PCA）和协方差矩阵的特征值分解方法。为了避免噪音干扰，首先进行图像平滑，然后采用抗干扰较强的Sobel算子进行梯度计算。此技术在识别方向的过程中取得了很好的效果。

摘要： 针对CEM 算法对大目标探测效果的不足,提出了基于特征值选择的CEM 改进算法.该算法主要利用矩阵变换和特征值分解来抑制自相关矩阵求逆中产生的误差,突出目标信息和干扰信息之间的差异,达到对大目标较好的探测效果,最后利用虚警率和探测率的ROC 曲线对改进前后的算法进行定量评估.实验结果表明,基于特征值选择的CEM改进算法较CEM 算法在大目标探测效率上有了一定的提高;在对AVIRIS 高光谱遥感图像的大目标探测实验中,改进算法的总探测率DR由CEM算法的84.76%提高到新算法的97.63%.

摘要： MUSIC算法需要进行复数协方差矩阵的特征值分解，不但计算量比较大，而且精度较差。针对这一问题，通过构造中心复共轭矩阵和对矩阵分块，将其转换成实矩阵，将复数协方差矩阵的特征值分解问题转化为对实数矩阵的特征值分解。减小了计算量。同时，由于实数矩阵的特征值分解精度更高，从而可以提高DOA估计的精度。理论分析和仿针结果表明，改进的MUSIC算法性能要优于MUSIC算法。

摘要： 本文基于一种MIMO系统进行了子空间盲辨识和均衡算法的研究,先进行MIMO系统输出的相关矩阵特征值分解,然后提出了最小多项式基(MPB)的估计方法,并进一步估计出信道的传输函数,最后对输入信号作均衡恢复。将此方法应用于水下多途声信道,用仿真试验结果验证算法的性能。相对于传统算法,本文方法的优势是运算量较小,收敛速度较快,对水声信道辨识的结果比较理想,缺点是抗噪性一般。

摘要： 针对长码直扩信号的盲估计问题,将相关函数二阶矩方法、最大范数法和特征值分解方法应用于扩频周期、同步偏移、符号周期和PN码序列的估计中。根据长码直扩信号的特点,对各种估计方法进行了分析,得出了与短码直扩信号不同的结论,并提出了长码直扩信号的参数估计和PN码序列估计方法。计算机仿真实验验证了所提出的方法的有效性。

摘要： 传统的FFT算法在含有间谐波的情况下存在着频谱泄漏和栅栏效应,AR谱估计和多信号分类法(MUSIC)法能提高频率分辨率,但对噪声敏感,容易产生虚假频率.提出对信号自相关矩阵进行特征值分解,利用信号子空间和噪声子空间的正交性构造多项式,进行多项时求根,得到单位圆上的根进行频率估计的特征多项式求根法,在此基础上通过三角回归法,解一超定方程组得到振幅和相位的估计.并与MUSIC法在无噪声和有噪声情况下进行计仿真比较,证明了该方法在提高分辨率、提高数据精度的有效性.

摘要： 本发明公开了一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，将每次采样得到的多个样本构成样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并按从小到大排序；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；优点是利用了协方差矩阵的最大特征值和估计的噪声功率，能够获得较好的感知性能。

摘要： 本发明提出了一种票据特征值的检测系统和票据特征值的检测方法，其中，所述票据特征值的检测系统包括：固定面板，包括第一检测窗口；移动面板，包括标样块和第二检测窗口，标样块和第二检测窗口随着移动面板的移动而移动；检测装置，用于当确定标样块随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测标样块的测试值，根据测试值计算光源修正系数，当确定第二检测窗口随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测票据的初始特征值，获取票据被传送至第一检测窗口的传送速度，并根据初始特征值、传送速度和光源修正系数，确定票据的最终特征值。通过本发明的技术方案，有效地提高了对票据的特征值的检测精度。

摘要： 函数生成单元81使用预先准备的第一模板来生成特征值生成函数，该特征值生成函数从包含预测目标的变量的第一表和第二表生成可以影响预测目标的特征。特征值生成单元82向第一表和第二表应用特征值生成函数以生成特征值。说明文本生成单元83基于第二模板来生成关于特征值生成函数或特征值的说明文本。接收单元84接收要被替代到给第一和第二模板中的值。函数生成单元81将接收到的值替代到第一模板中并且生成特征值生成函数，并且说明文本生成单元83将被替代到第一模板中的该值替代到第二模板中并且生成说明文本。

摘要： 本发明公开了一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，将每次采样得到的多个样本构成样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并按从小到大排序；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；优点是利用了协方差矩阵的最大特征值和估计的噪声功率，能够获得较好的感知性能。

摘要： 本发明提出了一种票据特征值的检测系统和票据特征值的检测方法，其中，所述票据特征值的检测系统包括：固定面板，包括第一检测窗口；移动面板，包括标样块和第二检测窗口，标样块和第二检测窗口随着移动面板的移动而移动；检测装置，用于当确定标样块随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测标样块的测试值，根据测试值计算光源修正系数，当确定第二检测窗口随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测票据的初始特征值，获取票据被传送至第一检测窗口的传送速度，并根据初始特征值、传送速度和光源修正系数，确定票据的最终特征值。通过本发明的技术方案，有效地提高了对票据的特征值的检测精度。

摘要： 提供了一种声音检测装置，包括：特征值提取单元，其从输入时间信号中提取每隔预定时间的特征值；特征值保持单元，其保持预定数目的检测目标声音项的特征值序列；以及比较单元，其每当特征值提取单元新提取出特征值时，分别将特征值提取单元提取的特征值序列与保持的预定数目的检测目标声音项的特征值序列相比较，并且获取预定数目的检测目标声音项的检测结果，其中特征值提取单元包括时频变换单元和似然分布检测单元，在频率方向和时间方向上使获得的似然分布平滑并且提取按照预定时间的特征值。

摘要： 在一种用于检测在同一生产线上依次制造的至少三个产品的异常特征值的方法中，确定该产品的多个依次获得的特征值是否发生连续交替增/减的趋势。另外，确定是否特征值中的至少一个在比可允许区域窄的控制区域内且在比控制区域窄的正常区域外。此外，当发生连续交替增/减的趋势且至少一个特征值位于正常区域之外的控制区域内时，检测到警示状态。

摘要： 本发明结合汉明编码理论和特征值分解，公开了一种基于汉明码、特征值分解和图像矫正的彩色盲水印方法。首先，本发明根据特征值分解的特点，得到像素块的全部特征值，并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成数字水印的嵌入和盲提取；其次，本发明可根据含水印图像的几何属性，矫正多种几何攻击后的图像。本发明能将彩色图像数字水印嵌入到彩色宿主图像中，不但具有较好的水印隐蔽性和较高的安全性，而且具有较强的鲁棒性和较大的嵌入容量，适用于强鲁棒性的大容量彩色数字图像版权保护的场合。

摘要： 本发明提供了一种矩阵特征值分解分组循环迭代流水实现方法及系统，包括：基于乘幂法在预设循环迭代次数后得到当前矩阵特征值的主特征值和特征向量，形成一个总循环流水模块。本发明提出将此总迭代进行分组切分，每个分组只计算更小规模的迭代循环次数。这样每个分组之间进行级联流水，在不增加硬件资源的情况下增加吞吐量。和并行处理或其他流水实现方式相比，这种架构实现装置在实现了高计算吞吐率的同时，消耗更低资源。

摘要： 本发明提供了一种在处理系统上对矩阵进行奇异值、特征值分解的方法和装置。该奇异值分解的方法包括：将上述矩阵转换为双对角矩阵，同时得到将要转换为奇异向量矩阵的中间矩阵；迭代地找出并转换该双对角矩阵中、副对角线上的元素不为0的子矩阵，以使该双对角矩阵收敛为对角矩阵，并将中间矩阵转换为奇异向量矩阵；在每一次迭代中：将在子矩阵的QR迭代过程中所生成的Givens旋转参数组以及中间矩阵中要应用该Givens旋转参数组的相应子矩阵的左右边界位置累积在存储器中；在所累积的Givens旋转参数组的个数达到指定阈值时，利用这多个Givens旋转参数组对中间矩阵进行Givens旋转，其中上述指定阈值是大于等于2的整数。