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基于双流卷积神经网络的表面肌电信号上肢动作识别
1
作者 李宪华 尹胜 +2 位作者 邱洵 杜鹏飞 宋韬 《中国机械工程》 北大核心 2026年第3期697-707,共11页
为提高基于表面肌电信号的上肢动作识别精度,验证意图识别模型在实际康复机器人上的应用,提出了一种基于双流卷积神经网络的表面肌电信号上肢动作识别方法。采用小波阈值去噪、带通滤波、全波整流与包络平滑,并以滑动窗口进行样本构建... 为提高基于表面肌电信号的上肢动作识别精度,验证意图识别模型在实际康复机器人上的应用,提出了一种基于双流卷积神经网络的表面肌电信号上肢动作识别方法。采用小波阈值去噪、带通滤波、全波整流与包络平滑,并以滑动窗口进行样本构建。对原始肌电信号进行变分模态分解和离散小波包变换,同时提取突出的本征模态函数和离散小波包变换系数作为模型两个分支的输入进行高层特征的学习。采用时间卷积网络捕捉特征中的时间动态信息和全局依赖关系,最终通过特征融合模块实现高层特征信息的融合。所提方法在公开数据集Ninapro DB4/DB5和自采的6类上肢动作数据中,平均识别准确率分别达到了93.43%、92.37%和97.54%,并且在上肢动作识别实验中5名实验人员的6类上肢动作的平均识别准确率达到了87%。 展开更多
关键词 上肢动作识别 双流卷积神经网络 表面肌电信号 变分模态分解 离散小波包变换 上肢动作识别实验
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基于深度学习的CAD电网塔图信息提取方法研究
2
作者 孟彬然 陈俊豪 +3 位作者 凌彦 徐瑞吉 毛科技 赵永标 《传感技术学报》 北大核心 2026年第2期371-376,共6页
随着电力工程行业的不断发展,电网塔图图纸在设计、施工和维护过程中扮演着至关重要的角色。这些图纸通常以CAD格式存储,包含了丰富的塔型结构、设计参数以及相关标注信息。然而,传统的方法在处理和分析这些CAD格式的电网塔图图纸时存... 随着电力工程行业的不断发展,电网塔图图纸在设计、施工和维护过程中扮演着至关重要的角色。这些图纸通常以CAD格式存储,包含了丰富的塔型结构、设计参数以及相关标注信息。然而,传统的方法在处理和分析这些CAD格式的电网塔图图纸时存在效率低下、信息提取不准确等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于深度学习的塔图图纸信息智能检测方法,融合改进YOLOv8和滑动窗口技术。通过将CAD图纸转换为图像格式,并应用改进的YOLOv8模型进行目标检测,结合滑动窗口技术对局部区域进行精细化分析,该方法能够高效、准确地提取塔图图纸中的关键信息。实验结果表明,与传统方法相比,该方法在检测精度、召回率和F1分数等指标上均有显著提升,验证了其在电网塔图图纸信息智能检测方面的有效性和实用性。 展开更多
关键词 计算机辅助设计 图纸区域检测 图纸信息提取 图像处理 深度学习 神经网络
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一种应用于视觉导航的轻量级FPGA图像预处理加速器方案
3
作者 薛仁魁 张杰 +2 位作者 李斌 李萌 吴洋 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2026年第2期277-287,共11页
针对视觉导航图像前端的加速处理需求,提出一种基于轻量级、低成本FPGA的图像预处理加速器方案。该方案通过高效的流水线设计以及并行处理技术集成直方图均衡化、FAST特征点检测及多源传感器数据时间同步等关键功能,解决了在有限硬件资... 针对视觉导航图像前端的加速处理需求,提出一种基于轻量级、低成本FPGA的图像预处理加速器方案。该方案通过高效的流水线设计以及并行处理技术集成直方图均衡化、FAST特征点检测及多源传感器数据时间同步等关键功能,解决了在有限硬件资源下实现多功能集成、满足实时性要求、平衡成本与性能、多源传感器信息时间同步,以及实现软硬件协同设计等技术难点。该方案基于Xilinx公司Zynq-7000系列轻量级FPGA实现,在实现低成本的同时大大降低了图像处理延迟。当FPGA以160 MHz的频率运行时,对于1280×720的图像可实现150帧/s的处理速度,提供了一种低成本、高性能的视觉导航图像前端加速解决方案。 展开更多
关键词 图像加速器 直方图均衡化 特征点提取 时间同步 视觉导航 现场可编程门阵列(FPGA)
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边缘-分割交叉引导的伪装目标检测网络 被引量：1
4
作者 陈鹏 李旭 +1 位作者 向道岸 余肖生 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期1001-1010,共10页
基于边缘感知的模型是伪装目标检测的主流方法之一,其核心是在早期阶段输出边缘预测,能更好地定位和分割伪装目标。而在伪装目标数据集中,由于伪装目标与背景环境有很高的视觉相似性,对早期的边缘预测质量要求很高,错误的前景预测会导... 基于边缘感知的模型是伪装目标检测的主流方法之一,其核心是在早期阶段输出边缘预测,能更好地定位和分割伪装目标。而在伪装目标数据集中,由于伪装目标与背景环境有很高的视觉相似性,对早期的边缘预测质量要求很高,错误的前景预测会导致分割不完整,甚至缺失目标,进而造成伪装目标分割效果不佳。为了解决这一问题,提出了一种边缘-分割交叉引导网络ECGNet。利用ConvNeXt模型作为骨干网络,通过1×1卷积对特征通道进行统一处理,在多尺度上提取全局上下文信息。设计了一个分割诱导边缘融合模块和一个边缘感知引导完整性聚合模块交叉融合,关注伪装目标的整体结构,不断细化分割特征和边缘特征。通过引导残差通道注意模块利用这些连接和卷积更好地提取低层特征中的结构细节。在CAMO、COD10K以及NC4K数据集上的实验结果表明,ECGNet性能优于其他22个具有代表性的模型,比HitNet在S_(α)、E_(ϕ)、F^(ω)_(β)和M方面的性能平均提升了0.019、0.019、0.018和0.009。 展开更多
关键词 伪装目标检测 上下文信息 交叉细化 边缘感知
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基于多分支特征生成对抗网络的脑电信号去噪方法
5
作者 缪佳伶 何倬利 +3 位作者 王德清 颜佳泉 陈海兰 冯慧斌 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期992-1004,共13页
[目的]针对单分支深度学习模型在脑电(electroencephalography,EEG)信号去噪的应用中存在特征提取能力不足、细节信息丢失、易受对抗样本攻击等问题,提出一种基于多分支特征生成对抗网络(multi-level feature generation adversarial ne... [目的]针对单分支深度学习模型在脑电(electroencephalography,EEG)信号去噪的应用中存在特征提取能力不足、细节信息丢失、易受对抗样本攻击等问题,提出一种基于多分支特征生成对抗网络(multi-level feature generation adversarial network,MFGAN),以提升对EEG信号的去噪性能.[方法]构建多分支生成器:分别采用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)提取浅层特征,利用基于Transformer的编码器获取上下文关联特征,加深CNN结构以捕获深层复杂细节特征;设计基于注意力机制的特征自筛选融合模块(feature self-filtering fusion module,FSFM),采用并行结构结合自注意力机制和通道注意力机制提炼优化特征融合,剔除噪声成分.采用生成对抗的方式训练参数,提升生成质量和抗攻击能力.[结果]在EEGdenoisenet和MIT-BIH arrhythmia数据集上的定性和定量实验表明:在多种单一伪影或混合伪影干扰下,MFGAN的相关系数、信噪比、相对均方根误差均表现最优,且能有效减少波形失真和峰值溢出.[结论]MFGAN通过多分支特征提取与注意力机制融合,显著提升了EEG去噪效果,为EEG信号处理提供了可靠方法,适用于复杂噪声环境. 展开更多
关键词 脑电信号 伪影消除 生成对抗网络 多分支生成器 注意力机制
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稳态视觉诱发电位解码算法的比较研究
6
作者 郭庭航 季新 +3 位作者 李晓寒 李润泽 路光达 秦转萍 《软件》 2025年第8期32-38,共7页
本研究旨在对比分析基于高频稳态视觉诱发电位(SSVEP)的解码算法,用于提升手部康复机器人控制的实时性与稳定性,从而为脑卒中患者提供更高效、精准的康复训练。高频刺激编码能显著降低SSVEP-BCI引发的视觉疲劳,对高频SSVEP解码算法的研... 本研究旨在对比分析基于高频稳态视觉诱发电位(SSVEP)的解码算法,用于提升手部康复机器人控制的实时性与稳定性,从而为脑卒中患者提供更高效、精准的康复训练。高频刺激编码能显著降低SSVEP-BCI引发的视觉疲劳,对高频SSVEP解码算法的研究也逐渐成为主流。本研究通过分析20名被试者的枕叶区脑电数据,系统地评估了高频SSVEP范式下导联数量、数据长度以及FBCCA、FBMSI和eTRCA三种算法对信号分类性能的影响。结果表明,eTRCA算法可实现更高的平均识别准确率与信息传输速率(ITR)。导联位置对于SSVEP信号质量和识别精度的提升有关键的作用,因此采用eTRCA算法结合精准的枕叶区导联配置,可构建满足手部康复机器人高实时、高稳定性控制需求的BCI系统,有助于推动该技术在康复实践中的应用。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 多变量同步指数 滤波器组典型相关分析 手部康复
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应用小波变换实现光谱的噪声去除和基线校正 被引量：48
7
作者 方勇华 孔超 +3 位作者 兰天鸽 熊伟 董大明 李大成 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1088-1092,共5页
为消除实测光谱信号中的噪声和基线干扰,给出了一种基于小波变换实现两者同时去除及其参数选择的新方法。该方法通过对光谱信号在小波域内的低频段小波系数置零来实现基线校正,通过对较高频段小波系数阈值处理来实现噪声去除;并利用纯... 为消除实测光谱信号中的噪声和基线干扰,给出了一种基于小波变换实现两者同时去除及其参数选择的新方法。该方法通过对光谱信号在小波域内的低频段小波系数置零来实现基线校正,通过对较高频段小波系数阈值处理来实现噪声去除;并利用纯光谱和常见基线、噪声的仿真信号,通过兼顾重构信号整体逼近和特征峰处局部逼近的评估系数η来实现小波基、分解层数、阈值估计方式等参数的选取。仿真实验表明,仿真信号采用sym5、db5或db9等小波基进行5次分解,然后低频成分置0及所有高频成分利用单层Heursure阈值估计算法进行硬阈值处理较为合适。进一步的实验表明,该方法对实测光谱中噪声和基线的消除是行之有效的。 展开更多
关键词 红外光谱 噪声去除 基线校正 时段 频段
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理想的分数阶数字微分器系数的解析表示 被引量：1
8
作者 杨劲松 杨紫怡 袁晓 《四川大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期425-432,共8页
本文旨在论证理想的分数阶数字微分器系数等于Sinc函数分数阶导数整数点的取值,利用不完全伽马函数和超几何函数分别表示出理想分数阶数字微分器的系数和Sinc函数分数阶导数.根据不完全伽马函数的定义与性质,从理论上推导出理想的分数... 本文旨在论证理想的分数阶数字微分器系数等于Sinc函数分数阶导数整数点的取值,利用不完全伽马函数和超几何函数分别表示出理想分数阶数字微分器的系数和Sinc函数分数阶导数.根据不完全伽马函数的定义与性质,从理论上推导出理想的分数阶数字微分器系数的解析表示.根据正余弦函数的泰勒级数展开与超几何函数定义,从理论上推导出理想的分数阶数字微分器系数的超几何函数表示.通过与Sinc函数分数阶导数的高精度数值算法结果比较,验证了利用不完全伽马函数与超几何函数精确表示理想的分数阶数字微分器系数与Sinc函数分数阶导数的可行性. 展开更多
关键词 分数阶微积分 单位冲激响应 Sinc函数 不完全伽马函数 超几何函数 解析表示
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任意稀疏结构的多量测向量快速稀疏重构算法研究 被引量：14
9
作者 李少东 陈文峰 +1 位作者 杨军 马晓岩 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期708-715,共8页
目前的稀疏重构算法求解多量测向量时存在两个问题:一是计算复杂度高;二是不能实现任意稀疏结构的多量测向量重构.为此,本文提出一种多量测向量快速重构算法.该算法首先构建矩阵平滑零范数法,实现对具有任意稀疏结构的多量测向量的重构... 目前的稀疏重构算法求解多量测向量时存在两个问题:一是计算复杂度高;二是不能实现任意稀疏结构的多量测向量重构.为此,本文提出一种多量测向量快速重构算法.该算法首先构建矩阵平滑零范数法,实现对具有任意稀疏结构的多量测向量的重构,并获得多量测向量的初始支撑集;其次根据稀疏度与量测维度的关系,对初始支撑集进行筛选获得预选支撑集;然后采用贝叶斯组检验方式得到信号重构所需的最终支撑集;最后通过最终支撑集实现信号的重构.该算法充分利用了矩阵平滑零范数法的高效性以及贝叶斯组检验对冗余支撑集的剔除功能,不但实现了稀疏位置随机变化的多量测向量的高效重构,而且保证了算法的精度,并对噪声具有一定的鲁棒性,基于实测数据的ISAR成像实验验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 稀疏重构 任意稀疏结构 多量测向量 贝叶斯组检验 矩阵平滑零范数法
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基于小波阈值去噪算法的研究 被引量：42
10
作者 张莲 秦华峰 余成波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期172-173,199,共3页
在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干... 在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。 展开更多
关键词 小波变换 硬阈值去噪 软闽值去噪 闽值函数
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表情驱动下脑电信号的建模仿真及分类识别 被引量：15
11
作者 张小栋 郭晋 +1 位作者 李睿 陆竹风 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1-8,共8页
针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动... 针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动脑电信号的频率分布特性;提出了一种基于小波变换和人工神经网络模型映射的表情驱动下脑电信号分析识别方法,有效提高了表情驱动下脑电信号的识别率。从神经生理学角度验证了表情驱动脑电信号的特征来源是受大脑前额叶皮层和边缘系统相互协调共同控制的,并通过实验验证了所提脑电信号分类识别算法切实有效,其最高分类准确率可达85%。 展开更多
关键词 表情驱动 脑电信号 机理建模 小波变换 神经网络
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基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究 被引量：19
12
作者 陶红艳 秦华峰 余成波 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2008年第1期93-95,共3页
在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无... 在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。 展开更多
关键词 小波变换 硬阈值去噪 软阈值去噪 阈值函数
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金字塔局部聚合描述符的视觉位置识别研究 被引量：1
13
作者 张婉怡 王佳 宋明星 《测试技术学报》 2025年第1期54-62,共9页
视觉位置识别是计算机视觉和机器人领域中重要的研究内容。自然场景中由于视点改变所带来的图像内容变化会对位置识别造成一定的难度。为了解决这一问题,提出一种基于位置聚类的特征重组方法。首先,提出一种通用的金字塔扩展方法 Pyrami... 视觉位置识别是计算机视觉和机器人领域中重要的研究内容。自然场景中由于视点改变所带来的图像内容变化会对位置识别造成一定的难度。为了解决这一问题,提出一种基于位置聚类的特征重组方法。首先,提出一种通用的金字塔扩展方法 PyramidVLAD用于直方图特征提取。此外,为了进一步提升效率,将距离在一定阈值内的图像聚类至同一位置,然后再进行相似性计算。通过多组实验验证所提方法的有效性,使用PyramidVLAD与先进方法 APANet进行比较,在Recall@1方面,所提方法在两个数据集中分别取得了1.02和2.54百分点的提升,实验结果表明所提方法能够在两个位置识别的基准数据集中获得比现有方法更好的效果。 展开更多
关键词 视觉位置识别 金字塔主成分 位置聚类 图像处理
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小波变换中基于正交多项式拟合的边界延拓 被引量：5
14
作者 孔超 方勇华 +3 位作者 兰天鸽 熊伟 董大明 李大成 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期25-28,共4页
为消除小波分解过程中的边界效应,给出了一种基于多项式拟合的边界延拓的新方式。该延拓方式首先对信号边界处的N个点进行M阶正交多项式拟合,将信号在边界处的低频变化规律用正交多项式表示出来,再利用得到的边界处的低频变化规律对信... 为消除小波分解过程中的边界效应,给出了一种基于多项式拟合的边界延拓的新方式。该延拓方式首先对信号边界处的N个点进行M阶正交多项式拟合,将信号在边界处的低频变化规律用正交多项式表示出来,再利用得到的边界处的低频变化规律对信号进行延拓,从而减少了边界处引入的突变量。研究表明,N取30～50、M取2-4较为合适。进一步的实验表明,利用小波变换在该延拓方式下对信号进行基线校正时,边界效应得到了明显的改善。 展开更多
关键词 图像处理 小波变换 边界效应 正交多项式拟合 基线校正
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改进小波阈值算法在心电信号去噪中的应用 被引量：16
15
作者 欧阳波 程栋 王玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期213-217,共5页
心电信号(ECG)在采集的过程中总是参杂着各种噪声,可利用小波变换基本原理和方法进行去噪处理。对小波多分辨率理论进行研究后,在分析Donoho的软、硬阈值去噪法的基础上,提出一种改进阈值函数量化方法,改进阈值函数能克服软、硬阈值存... 心电信号(ECG)在采集的过程中总是参杂着各种噪声,可利用小波变换基本原理和方法进行去噪处理。对小波多分辨率理论进行研究后,在分析Donoho的软、硬阈值去噪法的基础上,提出一种改进阈值函数量化方法,改进阈值函数能克服软、硬阈值存在的缺陷,运用MIT-BIH心电数据库进行验证,并对ECG信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较。实验表明,改进阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪方法。 展开更多
关键词 心电信号(ECG) 小波变换 改进阈值 去噪
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基于多尺度Wiener滤波器的分形噪声滤波 被引量：11
16
作者 胡英 杨杰 周越 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期560-563,共4页
针对淹没在 1/f噪声中的有用信号恢复问题 ,本文提出了一套基于双正交小波变换与Wiener滤波的多尺度滤波算法 ,并设计出多尺度Wiener滤波器 .首先 ,利用双正交小波变换将带有 1/f噪声的信号分解成多尺度的子带信号 ,通过小波变换对 1/f... 针对淹没在 1/f噪声中的有用信号恢复问题 ,本文提出了一套基于双正交小波变换与Wiener滤波的多尺度滤波算法 ,并设计出多尺度Wiener滤波器 .首先 ,利用双正交小波变换将带有 1/f噪声的信号分解成多尺度的子带信号 ,通过小波变换对 1/f噪声的白化作用 ,消除了 1/f噪声的非平稳性、自相似性和长程相关性 .其次 ,在小波域内 ,利用Wiener滤波 ,实现了噪声和有用信号的分离 ,估计出了各子带中的有用信号 .最后 ,利用双正交小波的精确重构性 ,较好地恢复出淹没在 1/f噪声中的有用信号 .仿真实验表明 ,该滤波器能有效的抑制分形噪声 。 展开更多
关键词 1/f噪声 双正交小波变换 多尺度Wiener滤波器
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小波阈值去噪算法的新改进 被引量：50
17
作者 叶重元 黄永东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期141-145,共5页
在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值、半软阈值以及已有的改进阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。通过Heavisine和Drop-ple... 在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值、半软阈值以及已有的改进阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。通过Heavisine和Drop-pler信号的仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述几种去噪方法,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 小波变换 去噪 阈值函数
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基于Sub-Nyquist采样的单通道频谱感知技术 被引量：4
18
作者 杨鹏 樊昀 +2 位作者 黄知涛 柳征 姜文利 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期121-127,共7页
宽带频谱感知技术在认知无线电中具有广泛的应用。基于时分的思想,将信号采集时间以固定长度的时间片进行划分,分别与不同的伪随机码信号相乘,经过低通滤波和sub-Nyquist采样,利用采样数据求出信号的频率支集。与已有的多通道频谱感知... 宽带频谱感知技术在认知无线电中具有广泛的应用。基于时分的思想,将信号采集时间以固定长度的时间片进行划分,分别与不同的伪随机码信号相乘,经过低通滤波和sub-Nyquist采样,利用采样数据求出信号的频率支集。与已有的多通道频谱感知结构相比,本文用相对简单的单通道结构实现,同样能够利用低速率的采样点完成频谱感知。仿真实验结果表明,在信号的频率支集未知的情况下,该算法能够有效利用sub-Nyquist采样的数据实现频谱感知。 展开更多
关键词 时分 sub-Nyquist采样 单通道 频谱感知 认知无线电
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基于Gamma-SLC混合密度估计的雷达目标识别 被引量：5
19
作者 赵峰 张军英 +1 位作者 刘敬 梁军利 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期438-443,共6页
通过分析高分辨距离像(HRRP)的统计特性,提出一种Gamma模型与基于累积量的随机学习算法(SLC)相结合,估计HRRP概率密度的新方法:Gamma-SLC方法。该方法具有Gamma分布针对性强,估计准确与SLC适应性强的优点,同时回避了二者的缺点。另外,... 通过分析高分辨距离像(HRRP)的统计特性,提出一种Gamma模型与基于累积量的随机学习算法(SLC)相结合,估计HRRP概率密度的新方法:Gamma-SLC方法。该方法具有Gamma分布针对性强,估计准确与SLC适应性强的优点,同时回避了二者的缺点。另外,借鉴最大熵原则的非高斯性测度,设计了一个新的评价概率密度估计效果的准则。基于外场实测数据的实验证明了Gamma-SLC方法的有效性。 展开更多
关键词 高分辨距离像 概率密度估计 基于累计量的随机学习算法 最大熵原则
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基于压缩感知的协同OFDM稀疏信道估计方法 被引量：5
20
作者 张爱华 李春雷 桂冠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第1期13-17,共5页
针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用(OFDM)通信系统,提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先,构造协同OFDM系统模型,利用循环矩阵理论,将该系统模型变换成类似于传统的点对点系统模型,该模型由一个协同卷... 针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用(OFDM)通信系统,提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先,构造协同OFDM系统模型,利用循环矩阵理论,将该系统模型变换成类似于传统的点对点系统模型,该模型由一个协同卷积信道矢量和等效的观测矩阵组成;然后,通过压缩感知理论证明,该等效矩阵以很高的概率满足严格等距特性(RIP);最后,利用压缩感知算法重构卷积信道脉冲响应。与传统的线性信道估计方法相比较,所提方法能够利用较少的训练序列达到稳健的信道估计,有效地提高频谱资源利用率,且具备计算复杂度低的特点。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 正交频分复用 协同 放大转发 压缩感知 稀疏信道估计 正交匹配追踪
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