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盲分离算法的研究及其在声信号处理中的应用: 盲分离(Blindsignalseparation，BSS)技术是现代信号处理领域中一个崭新的研究方向。目前已广泛应用于语音信号处理、图像处理、多用户通信、阵列信号处理及医学信号处理等许多领域。目前解决盲分离问题主要利用...; 孔薇; 关键词：盲信号分离声信号处理概率密度估计; 文献传递

脉象特性分析和识别方法的研究被引量：15: 2006年; 针对几种常见的脉象运用统计学习理论和方法进行了识别分类的研究。在特征提取方面本文采用了多种不同的信号分析方法,研究了脉象的特征提取,主要分析途径是,时域波形特征提取,频域与倒频域分析,小波域分析,基于AR模型的脉象信号建模以及波形的模板匹配研究。另一方面,研究了几种分类器,作为脉象识别的分类器。通过实验对不同特征的有效性和不同分类器的性能进行了对比。实验结果表明,模板匹配方法和时域特征提取方法较好。; 周越许晴孔薇; 关键词：脉象特征提取模式识别

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用被引量：1: 2004年; 对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题,由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量,这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低.为此,本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件,并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布,提高了信号概率密度估计的精度;同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法,提高了算法的收敛速度.通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验,证明了此分离算法是有效的.; 孔薇杨杰周越; 关键词：盲信号分离最大熵船舶噪声辐射噪声

一种基于混合概率密度估计的盲解卷积新算法: 独立源信号的卷积混合比线性混合更接近真实情况.针对超高斯和亚高斯的卷积混合盲信号分离,本文提出了一种盲解卷积的新算法.一方面,算法采用核函数混合概率密度估计源信号的概率密度,可比传统的估计更接近复杂信号的真实概率密度.另...; 杨杰胡英孔薇; 关键词：盲解卷积最大熵算法信号分离; 文献传递

基于神经网络的非线性PCA方法被引量：12: 2003年; 该文采用基于正交最小二乘方法 (OLS)的径向基函数 (RBF)神经网络进行非线性主元分析 (NLPCA)算法的训练 ,提高了训练速度 ,且不存在局部最优问题。将其应用到聚丙烯生产的高维非线性数据相关特性的提取中 ,仿真试验显示这种NLPCA方法提高了熔融指数 (MI)的预报精度 ,具有实际应用价值。; 孔薇杨杰; 关键词：神经网络径向基函数

ICA特征提取技术在背景噪声建模与分析中的应用被引量：4: 2006年; 应用infomax学习规则对船舶辐射噪声信号进行独立成分分析(ICA)特征提取,并证明了ICA变换能增强信号的非高斯性.在此基础上,根据稀疏编码的特性,利用阈值化的方法将船舶辐射噪声信号有效去噪.通过对含有海洋环境噪声的船舶辐射噪声信号的去噪实验,证明了本方法的有效性,并且去噪结果明显优于传统的几种去噪方法.; 孔薇杨杰周越; 关键词：特征提取去噪

基于径向基神经网络的聚丙烯熔融指数预报被引量：29: 2003年; Methods of PCA (principal component analysis) and PLS (partial least squares) based on RBF (radial basis function)neural network are proposed for the reason that the generalization ability of common neural networks debases when the input data is high dimension or correlations exist These two methods can reduce the dimension and extract the correlations of the input data They are used in the prediction of polypropylene melt index, and the simulation results show that the statistical methods improve the predictive precision; 孔薇杨杰; 关键词：径向基神经网络主元分析法偏最小二乘法熔融指数

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法被引量：16: 2004年; 由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效,提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取,并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性.在此基础上,应用ICA基函数作为滤波器,通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验.结果表明,本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法,为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径.; 孔薇杨杰周越; 关键词：声信号特征提取信息最大化去噪

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孔薇