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公开(公告)号：CN113381731A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110689003.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 一种针对非高斯噪声的扩散式变步长自适应参数估计方法，该方法包括以下步骤：步骤1：初始化参数；步骤2：自适应运算；步骤3：融合；步骤4：迭代至满足停止条件，得到权向量局部估计值即为滤波器系数的估计值。具有如下优点：引入稳健估计理论中抗异常值能力强的Wilcoxon范数作为代价函数并根据其取值特点进行了符号量化，推导出了新的迭代方程，很好地抑制了非高斯噪声的影响；采用迭代方式实现了误差向量对步长的控制，在初始阶段和接近收敛阶段选择不同的步长，从而在一定程度上缓解了方法在收敛性能和稳态性能间的矛盾。
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公开(公告)号：CN105574830B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201610079472.X
申请日：2016-02-04
Applicant: 沈阳工业大学
Abstract: 一种极端天气条件下低质图像增强方法，其特征在于：该方法对于输入的单幅图像，首先将图像转换到CIE‑Lab颜色空间，设定一个偏色因子D，根据经验，若D＜1.4，则图像为清晰图像，无须进行处理，若D＞1.4，则是降质图像，根据色度分量值区分图像是沙尘图像还是雾霾、雨雪图像；若是雾霾、雨雪图像，则采用改进的暗原色先验算法处理图像；若是沙尘图像，则采用伽马校正的限制对比度自适应直方图均衡化算法。其很好的解决了以往所存在的问题，其效果较以往的技术有很大的提升，利于推广应用。
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公开(公告)号：CN105744456A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610071603.X
申请日：2016-02-01
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: H04R25/00
CPC classification number: H04R25/48
Abstract: 本发明提供一种数字助听器自适应声反馈消除方法，它的处理过程为：首先，得到数字助听器接收到的信号；然后，根据已知的输入信号，获得理想的输出信号，并计算实际接收信号和理想接收信号的误差；最后，应用零吸引?最小平均范数算法，在每一离散时间点上进行迭代，对未知的声反馈路径进行估计和更新调整。本发明与现有技术相比，具有如下优点：减少其对声反馈消除效果的影响。在收敛速度和估计精度方面达到了更好的折中，并大大减少了计算复杂度；能够有效提高数字助听器的稳健性和适应性。
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公开(公告)号：CN109767779A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811369867.9
申请日：2018-11-17
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , H04L25/02
Abstract: 基于最小误差熵的成比例仿射投影算法，我们提出了一种基于牛顿方法框架，并向PMEE算法中引入仿射投影方法的新算法MEE-MPAPA-Newton，这种新算法能更好的解决在非高斯噪声中，输入强相关信号时的稀疏系统识别问题。本方法基于比例系数、最小误差熵准则和牛顿方法，提出了一种用于解决在强相关信号输入时，非高斯噪声环境下稀疏系统辨识问题的仿射投影自适应滤波算法。
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公开(公告)号：CN113938113A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111233087.3
申请日：2021-10-22
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明涉及一种变参数零吸引最小均方稀疏系统辨识方法，步骤为：获得输入信号，并组成输入向量，将输入向量输入到自适应滤波器中，从而获得自适应滤波器的输出信号，并进行各个迭代参数的初始化；输出信号加入零均值，进一步得到待估计系统时刻的期望信号；计算期望信号与输出信号之间的误差，以及误差瞬间近似值；对ZA‑LMS算法增加惩罚项，并通过梯度下降法得到VP‑LZA‑LMS算法权系数的更新方程；将误差和误差瞬间近似值代入步长和正则化参数的自适应更新。本发明具有更快的收敛速度、更低的稳态误差以及良好的跟踪性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103561185B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201310566770.8
申请日：2013-11-12
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: H04M9/08
Abstract: 本发明涉及一种针对稀疏系统的回声消除技术，属于信号处理技术领域。包括步骤：一、采样产生一个采样序列 且其为一维信号；二、获得滤波器输出信号：两个独立的自适应滤波器均采用改进的比例仿射投影方法；三、获得组合滤波器的输出信号：利用组合系数将步骤二中的输出信号进行凸组合；四、进行组合系数的更新：采用EG法计算新的组合系数，为进一步迭代做准备。本发明采用凸组合的方式，将两个不同参数的IPAPA算法进行结合，提高了其对系统不同稀疏特性的适应性，也使其在收敛速度和估计精度方面达到了更好的折中。同时，采用EG准则进行组合参数的更新，使得计算量有所减少。本发明适用于回声消除等各种隶属于系统辨识的领域。
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公开(公告)号：CN113381731B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110689003.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 一种针对非高斯噪声的扩散式变步长自适应参数估计方法，该方法包括以下步骤：步骤1：初始化参数；步骤2：自适应运算；步骤3：融合；步骤4：迭代至满足停止条件，得到权向量局部估计值即为滤波器系数的估计值。具有如下优点：引入稳健估计理论中抗异常值能力强的Wilcoxon范数作为代价函数并根据其取值特点进行了符号量化，推导出了新的迭代方程，很好地抑制了非高斯噪声的影响；采用迭代方式实现了误差向量对步长的控制，在初始阶段和接近收敛阶段选择不同的步长，从而在一定程度上缓解了方法在收敛性能和稳态性能间的矛盾。
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公开(公告)号：CN106788337B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201611059496.5
申请日：2016-11-28
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 稳健的仿射投影符号自适应滤波算法，该方法引入步长函数，并将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起，即变步长的改进比例仿射投影符号算法,本申请将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起，引入步长函数，提出了一种稳健的仿射投影符号自适应滤波算法——变步长的改进比例仿射投影符号算法（VSS‑IPAPSA，Variable Step‑Size Improved Proportionate Affine Projection Sign Algorithm）。该算法不仅可以缓解收敛速度与稳态失调之间的矛盾，同时也可以增加其对系统的不同稀疏特性和噪声特性的适应性。理论分析和仿真结果验证了其稳健性和有效性。
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公开(公告)号：CN106788337A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611059496.5
申请日：2016-11-28
Applicant: 沈阳工业大学
IPC: H03H21/00
CPC classification number: H03H21/0043
Abstract: 稳健的仿射投影符号自适应滤波算法，该方法引入步长函数，并将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起，即变步长的改进比例仿射投影符号算法,本申请将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起，引入步长函数，提出了一种稳健的仿射投影符号自适应滤波算法——变步长的改进比例仿射投影符号算法（VSS‑IPAPSA，Variable Step‑Size Improved Proportionate Affine Projection Sign Algorithm）。该算法不仅可以缓解收敛速度与稳态失调之间的矛盾，同时也可以增加其对系统的不同稀疏特性和噪声特性的适应性。理论分析和仿真结果验证了其稳健性和有效性。
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