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梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。 相似文献
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本文提出了一种改进的DFT信道估计算法,首先将频域信道估计转换到时域,然后将时域中循环前缀长度之外的信道估计值置零。在此基础上,改进的算法要求对循环前缀之内,也就是n≤LG-1的信道估计值做进一步的处理,以便进一步消除噪声的干扰。通过计算机仿真验证了改进的DFT算法优于原算法。 相似文献
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提出一种应用在码分多址(CDMA)智能天线系统中移动用户信号到达方向(DOA)的估计算法,该算法利用用户扩频码和基带信号的恒模特征,使得同时估计出的DOA个数不受天线阵元数的限制,运算量也很小。理论分析和计算机仿真都证明该算法是可行的,适合在信噪比较低的实时场合中使用。 相似文献
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针对传统稀疏重构算法需要信道稀疏度先验信息、复杂度高、不利于实际应用的问题,提出了一种新的基于波束空间分解的稀疏度自适应毫米波信道估计算法。该算法利用毫米波信道稀疏性的特点对信道进行波束空间分解,构造基于码本的感知矩阵,获得l1范数约束问题模型;其次结合分段弱匹配追踪算法,采用弱阈值从感知矩阵筛选原子,再通过分组选择机制对选择的原子进行二次优化;最后根据最小二乘法估计出毫米波信道。仿真结果表明,所提算法的估计精度和复杂度在低信噪比和低训练长度情况下明显优于传统匹配追踪算法。 相似文献
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针对非协作通信中平坦衰落条件下单天线接收两路MSK混合信号分量的幅度估计问
题,提出了一种基于max-min思想的幅度盲估计算法。该算法采用混合信号幅值序
列中多个极大极小幅值的估计值来进行混合信号分量的幅度估计,并采用加窗局部极值平均
的方法来获得多个极大极小幅值的估计值。仿真结果表明:在信噪比大于10 dB条件下
,该
算法
对MSK混合信号幅度估计较为准确,并且该算法对混合信号分量功率比和相对时延差的变化
具有较强的鲁棒性,具有不需要数据辅助、计算量较小的优点,能够满足后续盲信号处理的
需要。 相似文献
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提出了一种适用于OFDM系统的最小均方(LMS)滤波的信道估计算法,对发送序列中导频位置的信道响应进行LMS滤波,进一步得出所有子载波上的信道响应。仿真结果表明,该方法同基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法相比,改善了估计的均方误差(MSE)和误码率(BER)性能。 相似文献
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开展全局运动估计与补偿研究是进行动态目标检测中的基础和前提。在总结现有运动估计与补偿方法的基础上,提出一种基于图像分割区域的运动性和大小的全局运动估计与补偿算法。首先,通过建立区域搜索的全局运动模型,同时进行区域定性分割和区域大小排序;然后,根据误差最小化准则在指定的分割区域中进行线性递归搜索,利用门限准则寻找出最佳的运动估计参数;最后,根据双线性内插法获得运动位移量。实验结果比较可知,所提算法较三步搜索算法(TSS)和全局搜索算法(FSA)等传统算法具有更高的准确性(图像平移帧差)和实时性(算法运行时间),能够很好地实现运动背景的全局校正。 相似文献
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为了降低载噪比估计算法的实现复杂度,提出了一种改进的宽窄带载噪比估计方法。该方法利用接收机良好跟踪信号时信号能量主要分布在I支路这一特点,将传统的宽窄带功率比值法中的宽带进行简化变为仅取I支路信号,而窄带保持不变来进行载噪比估计。在详细推导了改进后算法的载噪比估计的理论表达式后,通过仿真测试进行了验证与分析,最后对K值的选取进行了讨论。测试结果表明,改进后的算法与传统算法的性能基本相当,但相比传统的宽窄带功率比值法而言,在算法复杂度方面加法和乘法次数都减少了1000次左右,约为传统算法的60%,使算法复杂度得到了有效降低。 相似文献
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