脑机接口（Brain-computer Interface,BCI）技术是一项融合了人类思维和机器的新兴技术。该技术最大的价值在于,通过人脑与机器的融合,......

在快速移动的高速数据传输环境下，传输信道的非线性已成为影响信道误码性能的主要因素，只有采用非线性均衡技术才能有效抑制高速传输......

在信号处理领域,线性自适应滤波器因其结构简单、容易分析和实现而得到广泛应用。但在高速通信信道、卫星链路、回声对消等存在非......

线性滤波器理论基础成熟、易于分析与实现，已获得了较为广泛的应用。但随着科学研究的不断深入，人们开始更多地关注高速通信信道、卫......

随着高宽带业务如高清电视、网络会议和视频类业务的迅猛发展,人们对接入网的传输容量和带宽灵活性提出了更高的要求。正交频分复......

随着互联网业务的高速发展,移动和宽带用户不断增长。用户行为、地理分布和时间的不确定性使得传统固定带宽的网络已不能满足人们......

为了从带有噪声的输出信号中恢复出输入信号 ,研究了多输入多输出 (MIMO)Volterra滤波均衡器的设计问题 ,并给出了具体的设计步骤 ......

针对混沌背景弱信号检测问题,提出了一种基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测算法.在Volterra滤波系数计算过程中,采用了解线......

针对脉冲噪声的控制,提出了一种基于Volterra级数扩展模型的变步长VFxBSLMS算法。通过增加误差信号预处理环节,采用非线性压缩的方......

采用自相关函数法选取时间延迟、伪邻近点法选取嵌入维数,并通过相空间重构,计算得到正的最大Lya-punov指数,证明了洪水序列具有混......

为了滤除机械振动信号所含高斯噪声和脉冲干扰,提出一种基于Volterra级数的机械振动信号滤波方法.依据Volterra泛函级数建立了机械......

风电场风电功率短期预测对并网系统的安全、经济和稳定运行具有重要意义。利用C-C法对风电功率时间序列进行了相空间重构；计算了风......

提出一种用于混沌时间序列预测的奇异值分解Volterra滤波器．在Volterra滤波系数计算过程中，采用奇异值分解的方法得到线性方程组的最......

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法.该算法以系统的增广权向量的瑞利商(RQ)与对......

为了识别非线性系统的参数,本文提出了一种基于自适应Volterra滤波器的非线性系统辨识方法.给出了自适应Volterra滤波器的LMS和RLS......

研究了Volterra级数模型的非线性系统的自适应辨识问题.并提出了基于Volterra滤波器的自适应算法,讨论了步长因子的确定问题以及对......

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法.该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损......

通过平滑梯度矢量减小梯度估计误差，采用平滑梯度矢量的欧氏范数和误差信号的分数低阶矩更新步长因子，对一阶和二阶权系数采取分阶迭......

提出多级Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波器非线性建模方法，该滤波器等价于文献「１」给出的分块解耦Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波器，此方法简化了文献「１」中复杂的推导过程，通过比较两种滤......

虽然VolterraLMS（VLMS）算法简单，计算量小，但是由于Volterra滤波器系统是非线性的，使得输入向量自相关矩阵包含了输入信号的高阶统计量，......

针对随着Volterra滤波器记忆元增多，计算复杂度成指数快速增加的问题，本文提出了一种基于格型滤波的二阶Volterra自适应算法。利用格......

α稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机噪声。这种噪声的二阶及二阶以上统计量均不存在,需要用分数......

窄带主动噪声控制（narrowband active noise control,NANC）技术已广泛用于窄带噪声的抑制中。但是实际声学环境中,往往存在非线性扰......

针对Volterra非线性滤波算法计算复杂度呈幂级数增加的问题,提出了一种α稳定分布噪声下的基于集员滤波的二阶Volterra自适应滤波......

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极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种新型的单隐层前馈神经网络,相比于传统的前馈神经网络,其结构简单,隐层节点参数......

针对高海况下对海浪水压场实施预测滤波效果较差这一问题,文中基于混沌模型提出了一种新的预测滤波方法。首先对海浪水压信号的混......

径流时间序列中包含了大量的信息，从频率域上来看，这些信息包括变化平稳的低频信息和变化相对剧烈的高频信息。本文利用小波分解，将径......

介绍了在理稳定分布环境下一种新的非线性Voherra自适应噪声对消器。由于Ⅱ稳定分布噪声有显著的尖峰脉冲特性，Vohem级数的非线性项......

综合考虑动态系统历史记录、当前状态以及未来退化趋势信息来对其安全性进行在线评估是极其重要的.本文提出了一种基于证据推理(Ev......

针对Volterra非线性信号处理技术所要求的计算量大的特点,该文提出了一种改进的非线性Volterra滤波技术,用于扩频通信中干扰抑制。......

对由不同型号GPS-OEM板和不同型号天线所组成的GPS单点定位系统的定位误差时间序列进行了混沌特性分析,通过计算最大Lyapunov指数......

在混沌理论中,现有嵌入维数计算方法往往难以获得时间序列的最佳嵌入维数,不同计算方法获得的嵌入维数稍有不同,相应光伏出力的预......

为实现通用滤波多载波(UFMC)通信系统高效、可靠的通信性能,需在最大程度上补偿由记忆型高功率放大器(HPA)引起的非线性失真.为解......

海杂波特性分析是进行海面目标检测算法优化设计和雷达性能预测的先决条件，文中对实测海杂波数据的统计特性和混沌特性进行了全面分......

随着各种数据业务尤其是视频类业务的普及,人们对接入网容量的需求日益增加,40/100Gbps传输速率100km接入距离系统成为下一代无源......

通过采用改进的C-C方法计算得出电网日负荷的最优时延和最佳嵌入维数,从而进行相空间重构,并通过计算最大Lyapunov指数,指出该时间......

本文主要研究基于非线性函数扩展的流水线型自适应滤波理论及其在信道均衡、系统辨识以及非平稳信号预测等非线性信号处理领域的应......

自适应滤波器已经广泛应用于语音处理、回波消除、信道均衡、系统辨识、谱线增强、自适应阵列处理和生物医学信号处理等诸多领域中......

针对单边带调制方法预处理的参量阵扬声器系统在复杂信号输入情况下存在明显互调失真的问题,引入Volterra滤波器模型和简化的一维V......

针对水声信道随机、时变、空变的特性,在强干扰背景下难以提取目标信号的问题,建立了基于改进Volterra滤波器的水面信号预测模型。......

参量阵扬声器是一种新型的可听声源,它利用声波在空气中的非线性效应产生具有高指向性的可听声。目前制约参量阵扬声器进一步发展......

本文基于Volterra滤波器设计了两种新型非线性NANC系统。一种是基于FIR和Volterra滤波器的非线性NANC系统,另一种是基于线性组合器......

在非线性信号处理领域中一个重要的研究对象是非线性主动噪声控制,由Volterra滤波器本身包含的非线性特性,适合创建非线性系统模型......

由于线性自适应滤波器不能较好地逼近非线性系统，也不能利用非线性信号的高阶冗余性，在存在非线性特性的场合线性自适应滤波器性能不......

在日益高速发展的现代通信环境下,传输信道的非线性已成为影响信道误码性能的主要因素,只有采用基于非线性滤波器理论的非线性均衡......

由于线性滤波器理论基础成熟、数学分析简单、易于设计和实现,因而获得较为广泛的应用。然而,随着人们不断深入的研究发现,在卫星......

Volterra滤波器的非线性使输入向量自相关矩阵包含了输入信号的高阶统计量,导致矩阵特征值扩展很大,因此LMS算法收敛速度一般很慢......

该文介绍了一种新颖的非线性自适应有源噪声对消器-基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消器,并采用输入信号和瞬时误差归......

针对随着Voherra滤波器的输入维数或记忆单元增大，相应需要的计算复杂性成幂级数快速增加的问题，提出了一种改进的利用sigmoid函数对......