基于低秩稀疏矩陣分解與定位窗濾波的混響抑制技術(shù)

摘要： 在強(qiáng)混響背景下，使用傳統(tǒng)的預(yù)白化處理、時(shí)頻分析以及子空間分析等方法對(duì)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)效果不佳，針對(duì)這一問題，本文利用近年來新引入的低秩稀疏矩陣分解理論來提高強(qiáng)混響背景下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)能力，采用多幀數(shù)據(jù)聯(lián)合的魯棒PCA處理算法，結(jié)合混響數(shù)據(jù)的聲學(xué)特征將聲學(xué)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為圖像分解問題，并通過對(duì)比PCA算法處理結(jié)果，給出算法的性能比較；與此同時(shí)，本文結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)連續(xù)性和稀疏雜點(diǎn)隨機(jī)性的特征差... （共6頁）