2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、對(duì)隨機(jī)信號(hào)的處理是當(dāng)今信號(hào)處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題,包括隨機(jī)信號(hào)的分解、隨機(jī)信號(hào)的濾波、隨機(jī)信號(hào)的重構(gòu)、隨機(jī)信號(hào)的估計(jì)等,常常被應(yīng)用于傳感信號(hào)檢測(cè)、多媒體信號(hào)處理、信號(hào)的盲源分離、地質(zhì)勘探、雷達(dá)信號(hào)處理、通信系統(tǒng)接收端的信號(hào)檢測(cè)等。在各種隨機(jī)信號(hào)處理的方法中都需要按照某種準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行。例如:正交分解是按照正交準(zhǔn)則,獨(dú)立成分分析按照獨(dú)立性準(zhǔn)則,稀疏分解按照稀疏性準(zhǔn)則等等。但是在有些實(shí)際問(wèn)題中的隨機(jī)信號(hào)的各個(gè)要素之間不是正交的,它們之間存在著某種或

2、多或少的相關(guān)性,這些要素中有某些要素在隨機(jī)信號(hào)的表現(xiàn)中起著主導(dǎo)作用。通過(guò)對(duì)這種隨機(jī)信號(hào)的處理將其中具有相關(guān)性的主要要素分析出來(lái),然后基于主要要素對(duì)隨機(jī)信號(hào)進(jìn)行表示,是隨機(jī)信號(hào)處理的一個(gè)新的思路。在源信號(hào)具有相關(guān)性的盲源分離,在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的診斷方面,在具有相關(guān)性信道的通信系統(tǒng)中的信號(hào)檢測(cè)等方面,這種信號(hào)處理的方法具有重要的意義。
  在本論文中根據(jù)協(xié)同學(xué)中的序參量概念,基于協(xié)同學(xué)的宏觀方法最大信息原理,提出了一種基于序參量的隨機(jī)信

3、號(hào)非正交分解方法以及一種基于序參量再生核的隨機(jī)信號(hào)重建方法?;谛騾⒘康碾S機(jī)信號(hào)非正交分解方法可以根據(jù)信號(hào)的自身特點(diǎn)依據(jù)信息熵自適應(yīng)地選擇序參量,抓住信號(hào)的主要特征,判斷信號(hào)中的主要成分,無(wú)論這些主要成分之間是否具有相關(guān)性,都可以完成信號(hào)的非正交分解和表示。論文中還針對(duì)平穩(wěn)信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào)分別進(jìn)行了討論。本文將這種非正交分解方法應(yīng)用到MIMO-OFDM系統(tǒng)中來(lái)進(jìn)行相關(guān)信道特性的盲估計(jì),通過(guò)仿真表明這種分解方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,性能較好。本論文將

4、序參量概念與再生核理論相結(jié)合,提出了一種基于序參量再生核的隨機(jī)信號(hào)重建方法,依據(jù)信息熵尋找到信號(hào)的序參量,再根據(jù)再生核理論,產(chǎn)生自適應(yīng)的再生核函數(shù),根據(jù)再生核希爾伯特空間的再生性,重建隨機(jī)信號(hào),仿真試驗(yàn)表明,這種方法的擬合效果非常好。本文將基于序參量的再生核估計(jì)方法與獨(dú)立分量分析相結(jié)合又提出一種基于序參量再生核的ICA方法,并將此方法應(yīng)用于MIMO-OFDM系統(tǒng)的多用戶檢測(cè)中,仿真結(jié)果表明,這種方法可以有效的檢測(cè)出目標(biāo)用戶,且抗遠(yuǎn)近效應(yīng)

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