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OFDM系统中导频辅助信道估计算法的误差性能比较研究
1
作者
朱江章
李善甫
文双春
《衡阳师范学院学报》
2004年第6期22-25,共4页
对正交频分复用(OFDM)系统中的两种导频辅助信道估计方法,即最大似然估计(MLE)和贝叶斯最小均方误差估计(MMSEE),在估计误差性能方面的特性进行了详尽的比较研究。理论分析及计算机仿真试验表明,当信道噪比较低时,MMSEE有比MLE更好的估...
对正交频分复用(OFDM)系统中的两种导频辅助信道估计方法,即最大似然估计(MLE)和贝叶斯最小均方误差估计(MMSEE),在估计误差性能方面的特性进行了详尽的比较研究。理论分析及计算机仿真试验表明,当信道噪比较低时,MMSEE有比MLE更好的估计误差性能,但有比MLE复杂得多的计算复杂度。而当信道信噪比较高或插入导引符号序列数目足够多时,MMSEE与MLE误差估计性能基本一致。
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关键词
信道
估计
正交频分复用
最大似然
估计
贝叶斯
最小
均
方
误差
估计
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职称材料
复数小波域的高斯尺度混合模型图像降噪
被引量：
2
2
作者
严奉霞
成礼智
彭思龙
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2008年第5期865-869,共5页
由于复数小波变换具有近似平移不变性和良好的方向选择性,因此适用于图像去噪。为了取得更好的降噪效果,提出了一种基于复数小波的高斯尺度混合模型降噪算法。该算法首先对自然图像的复数小波系数建立统计模型,即将位于相邻位置和尺度...
由于复数小波变换具有近似平移不变性和良好的方向选择性,因此适用于图像去噪。为了取得更好的降噪效果,提出了一种基于复数小波的高斯尺度混合模型降噪算法。该算法首先对自然图像的复数小波系数建立统计模型,即将位于相邻位置和尺度的系数邻域建模为一个高斯尺度混合模型;然后用该模型对子带系数进行贝叶斯最小均方估计,以达到降低噪声的目的。由于这一模型很好地利用了复数小波系数幅值尺度间和尺度内的相关性,因此可以取得较好的降噪效果。实验结果表明,该算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉上都优于一些传统的降噪算法。
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关键词
图像降噪
二元树复数小波变换
高斯尺度混合模型
贝叶斯最小均方估计
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职称材料
一种基于复小波域的SAR图像相干斑抑制算法
被引量：
1
3
作者
肖竹
钟桦
易克初
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第2期180-184,共5页
相干斑噪声是SAR图像的固有特性。对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息。本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型...
相干斑噪声是SAR图像的固有特性。对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息。本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪。对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息。与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果。
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关键词
SAR图像
斑点噪声
二元树复小波
高斯混合尺度模型
贝叶斯最小均方估计
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职称材料
一种高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪(英文)
4
作者
田伟
曹寒问
+1 位作者
谢凯
孙金亮
《南昌工程学院学报》
CAS
2014年第1期49-53,共5页
提出了一种基于高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪方法.高斯尺度混合是一个独立高斯随机向量和一个独立隐随机尺度因子的乘积,可以很好地刻画相邻位置和尺度的Shearlet系数邻域的统计特性.在此基础上,对Shearlet系数进行贝叶斯最小...
提出了一种基于高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪方法.高斯尺度混合是一个独立高斯随机向量和一个独立隐随机尺度因子的乘积,可以很好地刻画相邻位置和尺度的Shearlet系数邻域的统计特性.在此基础上,对Shearlet系数进行贝叶斯最小均方估计.通过对加入高斯白噪声的图像进行去噪,仿真结果表明和其他基于小波域的方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上,shearlet域方法降噪效果明显更好.
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关键词
图像去噪
高斯尺度混合
贝叶斯最小均方估计
Shearlet域
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职称材料
题名
OFDM系统中导频辅助信道估计算法的误差性能比较研究
1
作者
朱江章
李善甫
文双春
机构
湖南大学计算机与通信学院通信与电子工程系
出处
《衡阳师范学院学报》
2004年第6期22-25,共4页
文摘
对正交频分复用(OFDM)系统中的两种导频辅助信道估计方法,即最大似然估计(MLE)和贝叶斯最小均方误差估计(MMSEE),在估计误差性能方面的特性进行了详尽的比较研究。理论分析及计算机仿真试验表明,当信道噪比较低时,MMSEE有比MLE更好的估计误差性能,但有比MLE复杂得多的计算复杂度。而当信道信噪比较高或插入导引符号序列数目足够多时,MMSEE与MLE误差估计性能基本一致。
关键词
信道
估计
正交频分复用
最大似然
估计
贝叶斯
最小
均
方
误差
估计
Keywords
channel estimation
OFDM
MLE
MMSEE
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
复数小波域的高斯尺度混合模型图像降噪
被引量：
2
2
作者
严奉霞
成礼智
彭思龙
机构
国防科学技术大学理学院数学与系统科学系
中国科学院自动化研究所国家集成电路设计工程技术研究中心
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2008年第5期865-869,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60573027)
文摘
由于复数小波变换具有近似平移不变性和良好的方向选择性,因此适用于图像去噪。为了取得更好的降噪效果,提出了一种基于复数小波的高斯尺度混合模型降噪算法。该算法首先对自然图像的复数小波系数建立统计模型,即将位于相邻位置和尺度的系数邻域建模为一个高斯尺度混合模型;然后用该模型对子带系数进行贝叶斯最小均方估计,以达到降低噪声的目的。由于这一模型很好地利用了复数小波系数幅值尺度间和尺度内的相关性,因此可以取得较好的降噪效果。实验结果表明,该算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉上都优于一些传统的降噪算法。
关键词
图像降噪
二元树复数小波变换
高斯尺度混合模型
贝叶斯最小均方估计
Keywords
image de-noising, dual-tree complex wavelet transform, Gaussian scale mixture, Bayesian least squares estimate
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于复小波域的SAR图像相干斑抑制算法
被引量：
1
3
作者
肖竹
钟桦
易克初
机构
西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
西安电子科技大学智能信息处理研究所
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第2期180-184,共5页
基金
国家自然科学基金(60572148
60505010)资助
文摘
相干斑噪声是SAR图像的固有特性。对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息。本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪。对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息。与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果。
关键词
SAR图像
斑点噪声
二元树复小波
高斯混合尺度模型
贝叶斯最小均方估计
Keywords
SAR Images
Speckle Noise
Dual Tree Complex Wavelet Transform（DTCWT）
Gaussian Scale Mixtures （GSM）
Bayes Least Squares Estimator
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪(英文)
4
作者
田伟
曹寒问
谢凯
孙金亮
机构
南昌工程学院信息工程学院
南昌工程学院理学院
出处
《南昌工程学院学报》
CAS
2014年第1期49-53,共5页
基金
Supported by Youth Science Foundation of Jiangxi Provincial Department of Science and Technology(No.20122BAB211021)
Student Scientific Research Training Project of Nanchang Institute of Tachnology(No.2013)~~
文摘
提出了一种基于高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪方法.高斯尺度混合是一个独立高斯随机向量和一个独立隐随机尺度因子的乘积,可以很好地刻画相邻位置和尺度的Shearlet系数邻域的统计特性.在此基础上,对Shearlet系数进行贝叶斯最小均方估计.通过对加入高斯白噪声的图像进行去噪,仿真结果表明和其他基于小波域的方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上,shearlet域方法降噪效果明显更好.
关键词
图像去噪
高斯尺度混合
贝叶斯最小均方估计
Shearlet域
Keywords
image denoising
Gaussian scale mixture
Bayes least square estimation
shearlet transform
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
OFDM系统中导频辅助信道估计算法的误差性能比较研究
朱江章
李善甫
文双春
《衡阳师范学院学报》
2004
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
复数小波域的高斯尺度混合模型图像降噪
严奉霞
成礼智
彭思龙
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于复小波域的SAR图像相干斑抑制算法
肖竹
钟桦
易克初
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
一种高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪(英文)
田伟
曹寒问
谢凯
孙金亮
《南昌工程学院学报》
CAS
2014
0
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职称材料
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