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基于广义特征值的合作频谱感知方法
认知无线电 合作频谱感知 采样协方差矩阵 广义特征值
2014/3/25
现有的基于特征值的合作频谱感知方法要求认知用户各感知节点接收到的授权用户信号具有相关性。针对这个问题，提出了一种基于广义特征值的合作频谱感知方法。该方法利用过去不存在授权用户的感知周期采样协方差矩阵与当前感知周期采样协方差矩阵之间的最大广义特征值（MGED, maximum generalized eigenvalue detection）作为检验统计量，以此判决当前感知周期是否存在授权用户信号，...
奇异值分解地震纵、横波波场分离与去噪方法
奇异值分解 P-Ｐ波 Ｐ-Ｓ波 波场分离 去噪 正常时差校正（ＮＭＯ）
2013/11/13
奇异值分解（ＳＶＤ）滤波是利用地震信号在横向上的相干性差异来实现地震波场的分离与去噪。由于ＰＰ波和ＰＳ波在传播特性、视速度和相干性上存在差异，本文应用视速度信息，通过两次正常时差校正（ＮＭＯ），分别把ＰＰ波和ＰＳ波校平，使之在横向上达到最佳相干性，然后分别两次通过ＳＶＤ，提取目标信号的奇异值重构信号，从而实现地震纵、横波波场分离与去噪。
奇异值分解地震纵、横波波场分离与去噪方法
奇异值分解 P-Ｐ波 Ｐ-Ｓ波 波场分离 去噪 正常时差校正（ＮＭＯ）
2013/11/13
奇异值分解（ＳＶＤ）滤波是利用地震信号在横向上的相干性差异来实现地震波场的分离与去噪。由于ＰＰ波和ＰＳ波在传播特性、视速度和相干性上存在差异，本文应用视速度信息，通过两次正常时差校正（ＮＭＯ），分别把ＰＰ波和ＰＳ波校平，使之在横向上达到最佳相干性，然后分别两次通过ＳＶＤ，提取目标信号的奇异值重构信号，从而实现地震纵、横波波场分离与去噪。