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题名最大误差约束下最小二乘准则FIR滤波器设计
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作者
朱淑琴
梁军利
魏绍谦
王成尧
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机构
北京联合大学师范学院计算机科学与技术系
中国科学院声学研究所
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第6期1437-1440,共4页
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基金
北京市教育委员会科技发展计划面上基金项目(Km200611417004)
北京联合大学师范学院2006年院级基金项目
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文摘
考虑了一类加权最小二乘复系数FIR滤波器的设计问题,要求滤波器通带及止带内频点的频率响应与期望响应误差小于给定的最大误差门限。结合半正定优化理论,经过数学推导,将该设计问题转换为半正定优化问题,然后借助内点方法给出最优滤波器系数。另外,该方法能够检测出给定约束条件的优化问题是否存在可行解,从而可以使设计者能够以自适应的方式调整约束条件。仿真结果表明设计算法是十分有效的,并具有很好的稳健性。
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关键词
FIR滤波器
加权最小二乘
半正定优化
内点方法
最大误差约束
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Keywords
FIR filter
weighted least square
semidefinite programming
interior point method
maximum error constraint
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于最大相关熵的自编码网络人脸识别
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作者
匡勇建
莫建文
张顺岚
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
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出处
《桂林电子科技大学学报》
2017年第3期197-202,共6页
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基金
国家自然科学基金(61362021
61661017)
+1 种基金
广西自然科学基金(2014GXNSFDA118035)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划(YJCX201534)
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文摘
针对传统的自编码网络及其变体均采用均方误差作为重构函数对噪声不足,提出一种基于最大相关熵的堆栈稀疏自编码网络。该方法采用最大相关熵作为网络的重构函数,并且采用多层非线性映射层构建了一个多层网络,同时引入稀疏约束项。YaleB和AR人脸库实验结果表明,在训练样本有无噪声的情况下,该方法相比传统的自编码网络均具有更强的鲁棒性,且识别性能有所提高,学习到的特征更具表达能力。
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关键词
自编码网络
均方误差
最大相关熵
稀疏约束项
鲁棒性
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Keywords
auto-encoder network
mean square error
maximum correlation entropy
sparse constraint
robustness
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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