[未完待续]结合波束形成器的鲁棒性宽带正则化超指向波束形成方法[1].用于宽带信号的波束形成方法.结合延时求和波束形成DSB以及超指向波束形成SDB方法,给定用户自定义的正则化因子,采用一个简单的参数来控制WNG–DF (白噪声增益-指向性因子)的平衡. 超定向固定波束形成器以获得高方向性因子而著称,但对非相关噪声和阵列单元的微小误差极为敏感,因其采用波束形成器白噪声增益测度对其进行建模.另一方面,延迟加和波束形成器成功地实现了白噪声增益的最大化,但其方向性系数很低.本文讨论了一种同时控制方向性…

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检…

文章来自于:http://mashable.com/2014/04/04/php-frameworks-build-applications/ Building software applications can be a complex, time consuming process, however utilizing a framework can help you develop projects faster (by reusing generic components and mod…

10 Sep 2018 MDK editions for Nuvoton devices For users of Nuvoton devices, Keil® MDK increases its appeal with the introduction of a free version for programming Nuvoton's Arm Cortex-M0 and M23 based devices, removing a barrier for budget-limited pro…

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10-4.pdf 一种基于深度学习的鲁棒级联回声消除算法 摘要 AEC是用来消除扬声器和麦克风之间的反馈.理想情况下,AEC是一个线性问题,可以通过自适应滤波来解决.然而,在实际应用中,有两个重要的问题严重影响AEC的性能,即1)双讲问题和2)主要由扬声器和/或功率放大器引起的非线性失真.针对这两个问题,…

作者:桂. 时间:2017-06-06 13:25:58 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6943833.html 论文原文:http://pan.baidu.com/s/1hsuuQYK 前言 上一篇GSC是基于delay的框架进行处理,这是在无混响的情况下一种简单近似处理.许多更为复杂的应用场景,如存在的混响较严重Rt=450ms,则基于delay的模型是不合适的,有学者就考虑直接利用系统的响应函数,也就是传递函数(Transfer functi…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Introduction 当前主要的非监督方法都采用相同的训练数据集,这些数据集在不同摄像头中是对称的,即不存在单个行人的错误项,这些方法将在实际场景中效果下降.在本方法中,作者引入了非对称数据,如下图所示,提出了一个在真实环境下的非监督深度神经网络. 提出一个标签估计方法:a novel Robust Anchor Embeding (RACE) framework. Proposed Method (1)概述: 通俗来说,先固定几个序列,给这几个序列加上标签作为anchor,然后输入一个未标…

最近加了一个QQ群,接触了点新的东西,包括稀疏近似,低秩近似和压缩感知等.Robust PCA中既包含了低秩,又包含了稀疏,于是以其为切入点,做了如下笔记.笔记中有的公式有比较详细的推导,希望对读者有用:有的公式则直接列写出了,待以后有新的理解再更新.由于初学,加之水平有限,文中会有疏漏错误之处,希望大家批评指正赐教. 本文推导了矩阵绝对值和范数及核范数的次梯度:求解了带正则项(和惩罚项)的绝对值,矩阵绝对值和范数及矩阵核范数的最优化问题:介绍了Robust PCA的几种算法,包括了迭代阈值算法…

1. Intel Code Challenge Final Round (Div. 1 + Div. 2, Combined) B. Batch Sort    暴力枚举,水 1.题意:n*m的数组,每行最多可交换1次,列最多可交换两列,问最终是否可以变换到每行都是1~m. 2.总结:暴力即可. #include<bits/stdc++.h> #define F(i,a,b) for (int i=a;i<b;i++) #define FF(i,a,b) for (int i=a;i&l…