研究论文说话人个数时变的盲分离研究.pdf

基于Harr式特征分层筛选的人脸检测方法速度快、检测率高。但Harr式特征对边缘、线段比较敏感，只能描述特定走向的图形结构。结合分层筛选技术，提出了Boosting协方差特征人脸检测方法。该方法先计算

提出了一种基于情感语音的差异检测与剔除的说话人识别方法，克服了前人的方法中需要在训练时提供测试说话人的情感语音或者需要在测试时提供测试语音的情感状态信息给系统的使用带来的不便性，并在识别性能上比传统的

论文研究-基于时变Copula的金融开放与风险传染.pdf,  利用时变Copula研究开放进程下中国大陆股市与国际主要股

基于中心聚类法与微粒群（PSO）优化方法，提出一种径向基函数（RBF）网络的设计算法。算法采用中心聚类方法对输入样本数据进行聚类处理，自适应地确定RBF网络隐含层的初始参数；利用修正全局最优解计算方法

二阶盲辨识与盲均衡技术研究，杨保峰，沈越泓，1992年，LangTong证明[4]，如果采用过采样方法，盲信道均衡问题在理论上可以仅用信号的二阶统计信息解决。本文将主要以SIMO（单输入多��

盲信号提取主要研究如何把源信号逐个从观察信号中提取出来。以矩阵理论为基础，推证了在病态条件下逐个从观察信号中提取出主要源信号的可行性，并对给出的BSE学习算法，在病态条件下进行分析仿真。

短波OFDM信号的盲识别，张玉梅，孙志国，本文提出一种适用于短波OFDM信号盲识别的算法，将高阶累积量组合作为识别特征向量。首先在瑞利信道下仿真验证了该特征向量不受瑞��

紫外成像技术已广泛应用于各个领域，但紫外图像中的噪声严重影响了图像的质量。分析了日盲紫外图像的噪声特点，采用多帧平均方法和时域递归滤波算法对日盲紫外图像的噪声进行了处理。仿真实验表明：这两种算法均可用

针对传统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与对不同噪声环境适应性差，提出了迭代维纳滤波声音信号特征提取方法。给出了语音噪声频谱与功率谱信噪比迭代更新机制与具体实施方案。实验仿真

当点扩展函数未知或不确知的情况下，从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来，图像盲复原算法得到了广泛地研究。迭代盲解卷积在抑制噪声放大与保留图像边缘信息有很好的效果，但在不知道点扩