×
马元甲

电容传感器高频信号盲处理的优化算法。 （英语） 兹比尔1483.94018

离散连续。动态。系统。，序列号。S公司 12，编号4-51399-1412（2019）.
总结：目前，基于RBF的电容式传感器高频信号处理算法存在滤波效果差、信号检测水平高、信号分离质量差的问题。本文提出了一种电容传感器高频信号盲处理的优化算法。基于梯度法和改进的方差梯度估计的计算方法，将平方单误差样本的梯度作为均方误差的估计，对电容传感器信号进行滤波，并通过调整阈值来调整滤波步长，可以提高传感器信号的滤波效果；通过确定虚警概率来计算检测阈值。该判决条件用于检测目标信号，得到高精度的传感器信号。根据观测信号的个数设置初始分离矩阵，计算出源信号的相关矩阵，从而实现高频信号的有效分离。实验表明，该算法能够有效地解决当前信号处理算法中存在的问题，并且是可靠的。

MSC公司：

94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等）

关键词：

电容式传感器;高频信号;盲处理
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Ma}，离散Contin。动态。系统。，序列号。S 12，编号4--5，1399--1412（2019；Zbl 1483.94018）
全文： 内政部
OA许可证

参考文献：

[1] 光纤分布式声传感器的制造及其信号处理，《美国高血压杂志》，5，483-491（2015）·Zbl 1393.94591号 ·doi:10.1109/TSP.2012.2199314
[2] A.贝特朗；M.Moonen，无线传感器网络中的分布式典型相关分析及其在分布式盲源分离中的应用，IEEE信号处理汇刊，634800-4813（2015）·Zbl 1394.94076号 ·doi:10.1109/TSP.2015.2443729
[3] X.R.Chen，复杂光学传感器网络通信的非线性失真抑制算法，科学通报http://ieeexplore.ieee.org/document/6200356/Technology（技术）, 58-60.
[4] 陈永清，多峰型不确定奇异随机系统的稳定性，交叉数学杂志，20,47-62（2017）
[5] H.D.，Y.K.，X.L.等人，传感器网络受控通信下的最优参数估计，IEEE信号处理汇刊，63（2015），6473-6485·Zbl 1395.94115号
[6] J.Edwards，《信号处理推动传感器革命》[特别报道]，IEEE Signal processing Magazine，33，13-16（2016）
[7] F.埃尔登；S.Velipasalar；A.Z.Alkar；A.E.Cetin，《辅助生活中的传感器：信号和图像处理方法的调查》，IEEE signal processing Magazine，33，36-44（2016）
[8] H.F.，《智能传感器网络——传感器网络、信号处理和机器学习的集成》，《测量技术》，535-537。
[9] A.枪支；M.B.Guldogan，使用声矢量传感器的伯努利滤波器的联合水下目标检测和跟踪，数字信号处理，48246-258（2016）·doi:10.1016/j.dsp.2015年9月20日
[10] A.哈萨尼；A.贝特朗；M.Moonen，无线传感器网络中基于Gevd的分布式自适应节点特定信号估计低阶近似，IEEE信号处理汇刊，64，2557-2572（2016）·Zbl 1414.94236号 ·doi:10.1109/TSP.2015.2510973
[11] 贾世平、曾俊华、郭立荣，信号分选半物理仿真分析平台的设计与实现，中国电子信息技术研究院学报，59-65。
[12] S.Kisseleff；I.F.Akyildiz；W.H.Gerstacker，基于磁感应的无线地下传感器网络中的数字信号传输，IEEE通信汇刊，632300-2311（2015）
[13] J.Li；H.Pang；郭富城；杨利伟；W.Jiang，在传感器位置误差存在的情况下，利用源位置的先验知识定位多个不相交源，数字信号处理，40，181-197（2015）·doi:10.1016/j.dsp.2015.02.003
[14] 刘海良，台湾初中湿地生态户外教育课程规划。，《欧亚数学科学与技术教育杂志》，13，3261-3281（2017）
[15] B.M.、C.D.、M.A.等人，《使用振动传感器进行漏水检测的小波dt方法：实验分析》，Iet信号处理，396-405。
[16] J.Ma；S.Sun，带两侧丢包的多传感器随机不确定系统的最优线性估计，数字信号处理，37，24-34（2015）
[17] K.A.Mamun；C.M.Steele；T.Chau，吞咽加速度信号特征随传感器位移的变化，医学工程与物理，37，665-673（2015）
[18] R.K.Miranda、J.P.C.L.D.Costa和F.Antreich，通过无迹变换对传感器阵列进行低复杂度性能评估，数字信号处理，190-198年。
[19] S.S.Q.，L.J.Y.，J.C.D.等，最小二乘加权平滑滤波技术在磁共振测深信号处理中的应用，吉林大学学报（工程技术版），98（2016），985-995。
[20] L.Staiger，关于康托空间中正则欧米伽语言的hausdorff测度，离散数学与理论计算机科学，17，357-368（1998）·Zbl 1323.68345号
[21] 项华英、丁婷、何立一、杨勇，基于matlab的过山车加速度信号处理，计算机仿真，245-249。
[22] H.Ying；L.Cheng-Chew；C.Sheng，具有不一致双极性信息的三i模糊方法，《智能与模糊系统杂志：工程与技术应用》，32，4299-4309（2017）·Zbl 1376.68130号
[23] G.Zheng；B.Wu，多输入和多输出电磁矢量传感器阵列相干源测向的极化平滑，Iet信号处理，10，873-879（2016）
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。