乘性噪声

摘要： 深度神经网络在发展过程中暴露出的对抗攻击等安全问题逐渐引起了人们的关注和重视。然而,自对抗样本的概念提出后,针对深度神经网络的对抗攻击算法大量涌现,而深度神经网络自身的复杂性和不可解释性增大了防御攻击的难度。为了保证防御方法的普适性,以预处理方法为基本思路,同时结合对抗样本自身的特异性,提出一种新的对抗样本防御方法。考虑对抗攻击的隐蔽性和脆弱性,利用深度学习模型的鲁棒性,通过噪声溶解过程降低对抗扰动的攻击性和滤波容忍度。在滤波过程中,以对抗噪声贡献为依据自适应调整滤波范围及强度,有针对性地滤除对抗噪声,该方法不需要对现有深度学习模型进行修改和调整,且易于部署。实验结果表明,在ImageNet数据集下,该方法对经典对抗攻击方法L-BFGS、FGSM、Deepfool、JSMA及C&W的防御成功率均保持在80%以上,与JPEG图像压缩、APE-GAN以及图像分块去噪经典预处理防御方法相比,防御成功率分别提高9.25、14.86及14.32个百分点以上,具有较好的防御效果,且普适性强。

摘要： 针对视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,VideoSAR)数据进行地面运动目标检测的问题,本文提出了一种基于单高斯背景模型的VideoSAR动目标阴影检测方法。该方法使用一个时间维度的滑窗对视频序列进行处理:首先使用RED20深度神经网络模型抑制VideoSAR图像的斑点噪声,随后使用帧间配准算法快速配准窗口内的图像序列,然后对序列进行建模和差分得到窗口末帧的二值化前景,最后通过连通区域筛选和区域生长剔除虚假目标。采用美国Sandia国家实验室公布的VideoSAR视频对本文算法进行了验证,实验表明,该算法能实现对动目标阴影的准确检测。

摘要： 本文研究了带有乘性噪声的非自治随机时滞Kuramoto-Sivashinsky方程解的长时间行为。通过对解的一致估计,结合随机吸引子的存在性定理,证明了由该方程C([−ρ,0],L2(I))所生成的随机动力系统吸引子的存在性。

摘要： 本文利用多项式的完全判别法获得了带乘性噪声的离子声波和朗缪尔波随机方程组的行波解,这些解包括双曲函数解、三角函数解、有理函数解和雅克比椭圆函数解。本文所获得的解可以进一步解释该类随机微分方程的波的传播情况。

摘要： 为研究变分正则化乘性噪声去除的发展及现状,本文首先根据保真项的不同特征将模型分为方差–均值、最大后验概率、I-散度及混合保真项乘性噪声去噪模型。其次分别对此进行了详细介绍并从保真项及正则项的角度出发对模型进行了总结。接着通过实验对不同类型的保真项模型的效果进行直观展示,并给出恢复图像的峰值信噪比值及实验运行时间。最后提出了自适应参数的设定、求解速度的改善、图像的分解去噪、特定图像去噪等几个方面关于乘性噪声去除未来发展的趋向和展望。

摘要： 文章使用一种分布式事件驱动控制策略,对带领导者的线性随机多智能体系统的均方一致性进行了研究。利用微分方程稳定性理论与随机分析方法证明了在该事件驱动控制策略下,带领导者的线性随机多智能体系统可达均方一致且无芝诺行为发生,且不要求跟随者之间的拓扑结构是连通图;最后通过仿真,验证了该策略可有效减少多智能体间的通讯次数。

摘要： 时间延迟是动力系统的共同特性,在科学领域中得到广泛应用.分数阶微积分具有时间记忆性和长程空间相关性,能更好地描述具有记忆、路径依赖性的物理过程,但很少文献研究延迟分数阶系统中的随机共振现象.为此,研究乘性噪声作用下延迟分数阶系统中的随机共振.基于线性系统理论,利用拉普拉斯变换和小延迟近似方法,得到了分数阶系统输出幅度增益(output amplitude gain,OAG)表达式.研究结果表明:OAG是延迟时间的非单调函数;在OAG与乘性噪声的强度和相关率、随机延迟的相关率,以及分数指数和系统驱动信号频率的关系曲线上出现了随机共振现象;当乘性噪声强度较小,以及乘性噪声相关率相对较小或相对较大时,OAG随阻尼系数的增大而减小;而当乘性噪声强度较大,以及乘性噪声相关率取中间值时,OAG随阻尼系数的增大而增大.

摘要： 文章使用一种分布式事件驱动控制策略,对带领导者的线性随机多智能体系统的均方一致性进行了研究.利用微分方程稳定性理论与随机分析方法证明了在该事件驱动控制策略下,带领导者的线性随机多智能体系统可达均方一致且无芝诺行为发生,且不要求跟随者之间的拓扑结构是连通图;最后通过仿真,验证了该策略可有效减少多智能体间的通讯次数.

摘要： 为进一步降低侧扫声纳回波信号中非高斯分布的乘性噪声,获取更佳效果的侧扫声纳图像,提出了一种利用小波和NLM(nonlocal means)滤波的组合降噪方法.首先采用同态变换将侧扫声纳回波ping信号中的乘性噪声转换为加性噪声,然后利用小波阈值和NLM滤波对侧扫声纳每ping回波数据实施降噪处理,最后经过小波反变换和指数变换获取降噪后信号和图像.仿真实验和实测数据验证结果表明,该方法适用于侧扫声纳回波信号处理,可以获取较好的图像降噪效果.

摘要： 针对带有乘性噪声的非线性滤波问题,首先对比较经典的非线性滤波方法进行简单的介绍,并给出其优缺点;其次在带有乘性相关噪声的离散非线性系统模型的基础上,基于SRCKF滤波框架,推导了其滤波实现;最后在乘性噪声条件下对各种非线性滤波器精度进行了对比分析,结果表明,相较于传统非线性滤波器,论文推导的带有乘性噪声的非线性滤波方法具有更高的滤波精度.

摘要： 研究了具有丢包和乘性噪声的复杂多传感器网络系统的加权观测融合估计问题.不同传感器的观测丢失采用一组具有已知概率的Bernoulli分布的随机变量描述.通过将乘性噪声转化为加性噪声,应用矩阵满秩分解和加权最小二乘原理,给出了加权观测融合估值器.该加权观测融合估值器具有与集中式融合估值器相同的精度,即具有全局最优性.分析了算法的稳态特性,给出了稳态存在的一个充分条件.仿真研究验证了算法的有效性.

摘要： 对具有状态乘性噪声和未知观测干扰的随机不确定系统,在没有观测干扰任何先验信息的情况下,应用线性无偏最小方差准则,设计了不依赖于未知观测干扰的Kalman形式的状态滤波器.当存在多个传感器时,推导了任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵,进而应用最优加权融合估计算法,给出分布式状态融合滤波器.分析了稳态特性,给出了稳态存在的一个充分条件.仿真验证了算法的有效性.

摘要： 提出了一种乘性噪声下提取矩形目标的方法。该方法针对受乘性噪声污染图像的边缘图像,采用Hough变换的方法提取的直线,分析参数空间中矩形的参数特性,提出了矩形的提取规则;针对Hough变换不能准确定位直线的缺陷,结合图像空间寻找直线的端点信息;为了提高检测精度,并考虑图像基元是由象素点组成,结合计算机图形学知识,提出结合参数空间与图像空间的线段连接方法。实验结果证明,该方法抗噪性强,并可推广应用于多种规则几何目标的提取中。

摘要： 利用二维循环平稳理论研究了非零均值乘性噪声中的二维三次非线性耦合问题.定义了特殊的四阶时间平均多矩谱,并用其有效地估计了参与二维三次非线性耦合的谐波频率和耦合产生的谐波频率.该方法不需限制噪声的颜色和分布.仿真实验证明了文中结论的正确性.

摘要： 大气信道对光强调制直接检测的无线光通信系统存在乘性噪声的影响.本文以无线光通信中的副载波调制技术为背景,研究了光强调制QPSK信号的循环自相关和循环谱密度函数,并与实际测得的信号的循环谱对比分析.结果表明,加性高斯白噪对循环谱的影响集中在循环频率为零处,而大气信道引入的乘性噪声在循环谱上的特定频点分布,因此大气信道引入的乘性噪声与加性高斯白噪有本质的区别:该乘性噪声具有循环稳定性,并且是单频点的有色噪声.

摘要： 在细菌的Logistic生长过程中，考虑两种噪声的干扰作用，用Fokker-Planck方程，给出了稳态概率密度函数的表达式。通过引入适当的噪声，结果表明噪声的关联程度越高，越不利于细菌的生长；另一方面，加性噪声对概率密度分布具有扩散作用，乘性噪声对概率密度分布具有漂移作用。

摘要： 乘性噪声模型经常被用来描述图像中的斑点噪声。这样的模型确定了含噪声图像亮度相对于原图像的条件概率密度函数。图像重构的最小均方误差算法正是基于这样的乘性噪声模型。但是，图像的最小均方误差算法没有提供图像视数的估计方法。本论文提出了计算图像视数的方法，该方法是基于图像的局部统计量。因此，改进后的最小均方误差方法能够适应各种图像。而且，如果使用改进的最小均方误差算法迭代处理图像，则该滤波方法能够自适应图像的统计信息的变化。

摘要： 针对图像中的乘性噪声提出了一种基于模糊数学的滤波方法.该方法对每一像素所在的窗口子图像进行处理,首先将子图像借助隶属函数映射到模糊性质域,判断中心像素的噪声情况.若该像索为类椒盐噪声,则采用椒盐噪声检测的模糊方法进行滤波,否则,利用子图像的模糊度代替模糊性质域中的元素,进行逆变换以实现滤波.实验结果表明本文方法能有效地消除光学图像和SAR图像中的乘性噪声.

摘要： 该文对雷达图像的目标统计特性进行了分析，提出了一种抑制雷达图像乘性噪声及用最小二乘法拟合分维特征的提取算法，并采用ＳＡＲ图像数据进行了实验得到了理想的效果。

摘要： 在通信、雷达、声纳等数字信号处理应用领域中，信号模型中的噪声通常假定为加性噪声，但是，对于一些信号模型中的噪声假定为乘性噪声就更为准确。文中讨论与一个ＡＲ或者ＡＲＭＡ模式的噪声相乘的正统信号，并称之为ＡＲＣＯＳ过程，在对此信号的功率谱和统计特性分析的基础上，着重讨论利用最小均方扩展Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程、Ｇｕａｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ等方法估计ＡＲＣＯＳ过程的参数矢量。

摘要： 噪声抑制系统和方法是基于对噪声频谱的估计而设计的，并采用维纳(Wiener)滤波器来抑制估计得出的噪声。噪声频谱可以依靠一种方法进行估计，即使用语音/噪声似然（如概率）函数，将所接收信号的每次/帧和频率分量分类为语音或噪声。语音/噪声似然函数经过更新和改良，将多个语音/噪声分类特征合并到一个模型中形成基于特征的概率函数，可针对每个输入帧和频率进行计算。

摘要： 用于噪声抑制器的噪声电平估计器包括：提供时间片中的平滑功率估计的功率平滑器滤波器，表示最低的平滑输入功率的最小值跟随器，和表示最高的平滑输入功率的最大值跟随器，跟随器服从泄露因子。估计器具有接收功率平滑器和最小值跟随器的输出的语音概率检测器；接收两个跟随器的输出的非静态噪声检测器；以及接收非静态噪声检测器、功率平滑器和语音概率检测器的输出并提供噪声估计的估计器。方法包括：平滑频带的强度；跟踪平滑强度的最小值和最大值；从最小值和强度确定语音缺失概率；从跟踪的最小值和最大值确定非静态噪声测量；确定非静态噪声的存在；以及从语音缺失概率、非静态噪声测量和强度估计噪声。

摘要： 一种用于基于音频信号的输入频谱表示提供该音频信号的填充了噪声的频谱表示的噪声填充器，包括：频谱区识别器，被配置为识别与该输入频谱表示的非零频谱区间隔至少一个中间频谱区的输入频谱表示的频谱区而获得已识别的频谱区；以及噪声插入器，被配置为将噪声选择性地引入该已识别的频谱区而获得该音频信号的填充了噪声的频谱表示。一种用于基于音频信号的已量化频谱表示提供噪声填充参数的噪声填充参数计算器，包括：如上所述的频谱区识别器；以及噪声值计算器，被配置为选择性地考虑该已识别的频谱区的量化误差用于该噪声填充参数的计算。相应地，可获得表示该音频信号的已编码音频信号表示。

摘要： 本发明公开了一种传导性电磁干扰噪声的共模噪声和差模噪声分离器，由变比为2∶1的带中心抽头的射频变压器(T)、共模扼流圈(L)、差模滤波电容(C)和双刀双掷开关组成；其特征是：差模滤波电容(C)并联在射频变压器(T)的原边，共模输出接于射频变压器(T)原边的中点抽头处；射频变压器(T)的副边分别接共模扼流圈(L)两输入端，差模信号经共模扼流圈(L)输出端输出，同时共模扼流圈(L)另一输出端接地构成回路；双刀双掷开关控制射频变压器(T)与差模滤波电容(C)并联回路以及频变压器(T)与共模扼流圈(L)耦合回路的开闭。双刀双掷开关接通S1，共模输出，称共模分离器。双刀双掷开关接通S2，差模输出，称差模分离器。

摘要： 本发明提出基于噪声语义相关性深度迁移去噪自编码网络的微地震资料噪声压制方法及系统，所述方法首先利用微地震合成资料对用去噪自编码器构造的模型进行训练，其中采用噪声语义相关性作为去噪自编码网络的损失函数，均方差作为去噪自编码网络的正则项；然后，采用最大均值差异最小化进行训练模型深度迁移。最后利用现场微地震资料对深度迁移去噪自编码噪声压制模型进行微调，得到最优模型，进行测试验证。所述方法克服了现有的深度学习去噪算法在微地震噪声压制背景下的限制，提升了微地震噪声压制模型的性能，提高了后续的事件识别与震源定位的准确性与可靠性。

摘要： 本公开提供一种道路噪声消除(RNC)系统可包括用于降低由所述系统的振动传感器造成的本底噪声的可听性的控制器和衰减器。可估计乘客车厢中的位置处可归因于所述传感器本底噪声的抗噪声的水平。可测量或估计所述乘客车厢中的实际声音水平，其中所述传感器本底噪声分量在算法上被去除。可将水平差与预定阈值进行比较，以确定将应用于抗噪声信号来降低可听性的衰减量，如果存在的话。

摘要： 噪声抑制系统和方法是基于对噪声频谱的估计而设计的，并采用维纳(Wiener)滤波器来抑制估计得出的噪声。噪声频谱可以依靠一种方法进行估计，即使用语音/噪声似然（如概率）函数，将所接收信号的每次/帧和频率分量分类为语音或噪声。语音/噪声似然函数经过更新和改良，将多个语音/噪声分类特征合并到一个模型中形成基于特征的概率函数，可针对每个输入帧和频率进行计算。

摘要： 一种用于乘用车车内音响噪声评估的噪声采集方法、评估方法及采集系统，涉及汽车音响测试领域。解决了使用标准声源的测试方法无法对车内、车外的固定点的声压级进行直接测量及比较，和汽车噪声主观评价结果一致性不好的问题。本发明所述噪声采集方法包括：获得车辆信息，所述车辆初始位置点声学环境满足GB/T 6882要求，环境温度为20°C～30°C；获取车辆内部和车辆外部传声器位置点；采集车辆内部背景噪声并调节车内音响声压级；采集车辆内部和车辆外部音响声压级，采集时间为10秒；根据车辆内部和车辆外部音响声压级计算各个采集点传声器的总声压级差值；根据1/3倍频程进行噪声差值计算及隔声率计算。本发明适用于检测汽车音响设计领域。

摘要： 一种用于基于音频信号的输入频谱表示提供该音频信号的填充了噪声的频谱表示的噪声填充器，包括：频谱区识别器，被配置为识别与该输入频谱表示的非零频谱区间隔至少一个中间频谱区的输入频谱表示的频谱区而获得已识别的频谱区；以及噪声插入器，被配置为将噪声选择性地引入该已识别的频谱区而获得该音频信号的填充了噪声的频谱表示。一种用于基于音频信号的已量化频谱表示提供噪声填充参数的噪声填充参数计算器，包括：如上所述的频谱区识别器；以及噪声值计算器，被配置为选择性地考虑该已识别的频谱区的量化误差用于该噪声填充参数的计算。相应地，可获得表示该音频信号的已编码音频信号表示。

摘要： 本公开涉及用于抑制室性快速性心律失常检测的基于心脏电信号总体形态的噪声检测。一种如心血管外植入式复律除颤器ICD等医疗设备系统通过第一感测通道来从第一心脏电信号中感测R波，并且响应于每个感知R波而存储第二心脏电信号的时间片段。所述医疗设备系统根据所述第二心脏电信号的时间片段确定与信号噪声关联的形态参数，基于所述信号形态参数来检测有噪声信号片段；并且响应于检测到阈值数量个有噪声信号片段而停止检测快速性心律失常发作。