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基于BW算法的高采样率心电数据无损压缩
被引量：
4
1
作者
田峰
饶妮妮
+1 位作者
程煜
徐尚蕾
《生物医学工程学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期790-794,共5页
目前对心电数据压缩的研究主要集中在对低采样率心电数据的压缩,我们提出了一种基于BW(Bur-rows-Wheeler)算法对高采样率心电数据的无损压缩算法。首先对原始心电数据进行差分变换,将部分16位二进制差值表示为8位,然后对差分结果进行前...
目前对心电数据压缩的研究主要集中在对低采样率心电数据的压缩,我们提出了一种基于BW(Bur-rows-Wheeler)算法对高采样率心电数据的无损压缩算法。首先对原始心电数据进行差分变换,将部分16位二进制差值表示为8位,然后对差分结果进行前移编码,使得相同字符集中于某一段区域,最后通过算术编码得到高压缩比。结果表明,该算法不仅适用于高采样率体表心电数据的压缩,而且也适用于心内心电数据的压缩,平均压缩比分别达到3.547和3.608。同现有的心电无损压缩算法相比,它在压缩效果上获得了较大改进。另外针对高采样率心电数据,使用该算法进行无损压缩也可以得到较好的压缩效果。
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关键词
bw
算法
心电数据
高采样率
无损压缩
暂未订购
基于改进Markov算法的电力线载波通信网络安全态势感知仿真研究
被引量：
12
2
作者
彭志超
《电气自动化》
2024年第2期80-82,共3页
针对电力线载波通信网络安全态势感知单位运算时间较长且误差较大等问题,基于改进Markov算法研究一种新型通信网络安全态势感知方法。采用分区采集与降维运算数据预处理,去除电力线载波信号干扰因素。利用隶属关联矩阵挖掘网络安全要素...
针对电力线载波通信网络安全态势感知单位运算时间较长且误差较大等问题,基于改进Markov算法研究一种新型通信网络安全态势感知方法。采用分区采集与降维运算数据预处理,去除电力线载波信号干扰因素。利用隶属关联矩阵挖掘网络安全要素特征,构建层次化Markov网络安全态势感知模型。利用BW算法寻找目标参数最优解,来确定感知目标点位置,缩短挖掘时间,提高感知精准度。经过试验验证,所提方法单位感知时间只有60~90 ms,多组并行感知均方误差不超过2%,表明所提方法能够满足电力线载波通信网络安全态势感知应用需求。
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关键词
安全态势感知
载波通信
Markov算法
bw
算法
网络安全
量子遗传算法
在线阅读
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职称材料
基于PSO-HMM的CSI的被动式室内定位算法
被引量：
2
3
作者
蔡文炎
贺超
+1 位作者
朱海
张玉金
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第11期118-121,共4页
针对隐马尔科夫(HMM)算法中的鲍姆—韦尔奇算法(BW)预测模型参数,难以找到全局最优解的问题,提出了一种融合粒子滤波与隐马尔科夫的粒子群优化—隐马尔科夫(PSO-HMM)算法。对于BW算法学习环节的初值选定问题,增加了粒子群优化(PSO)算法...
针对隐马尔科夫(HMM)算法中的鲍姆—韦尔奇算法(BW)预测模型参数,难以找到全局最优解的问题,提出了一种融合粒子滤波与隐马尔科夫的粒子群优化—隐马尔科夫(PSO-HMM)算法。对于BW算法学习环节的初值选定问题,增加了粒子群优化(PSO)算法优化过程,量化的初值选定对于信道状态信息(CSI)无线信号的定位数据处理更加合理,从而增加了定位的精准性。同时,为了克服HMM算法存在的统计约束问题,加入了重标准化和重映射机制。由于PSO收敛速度较快,从宏观现象观察,提高了定位实时性。实验结果表明:与传统的HMM算法、支持向量机(SVM)算法相比,PSO-HMM算法很大程度上提高了室内定位的精准性和实时性。
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关键词
鲍姆—韦尔奇算法
粒子滤波—隐马尔科夫算法
重标准化
重映射
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职称材料
基于自适应的改进人工蜂群算法
被引量：
4
4
作者
徐洁
朱晶晶
+1 位作者
牛思杰
汪志锋
《现代电子技术》
北大核心
2024年第21期183-186,共4页
针对人工蜂群算法在处理复杂问题时易陷入局部最优的不足,提出一种自适应人工蜂群算法(APABC)。通过蜂群寻蜜的加速度系数随搜索过程而动态适应变化来提高算法的局部搜索性能,引入搜索蜜源能力较差的观察蜂向能够寻觅到更多蜜源的引领...
针对人工蜂群算法在处理复杂问题时易陷入局部最优的不足,提出一种自适应人工蜂群算法(APABC)。通过蜂群寻蜜的加速度系数随搜索过程而动态适应变化来提高算法的局部搜索性能,引入搜索蜜源能力较差的观察蜂向能够寻觅到更多蜜源的引领蜂学习交互策略,来进一步提高算法的全局搜索性能。将APABC算法与ABC算法进行性能对比测试,测试结果表明文中算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度,计算结果优于传统的ABC算法。
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关键词
人工蜂群算法
自适应
局部搜索
和声微调幅度
加速度系数
差分学习
收敛速度
寻优
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职称材料
题名
基于BW算法的高采样率心电数据无损压缩
被引量：
4
1
作者
田峰
饶妮妮
程煜
徐尚蕾
机构
电子科技大学生命科学与技术学院
锦江电子科技有限公司
出处
《生物医学工程学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期790-794,共5页
文摘
目前对心电数据压缩的研究主要集中在对低采样率心电数据的压缩,我们提出了一种基于BW(Bur-rows-Wheeler)算法对高采样率心电数据的无损压缩算法。首先对原始心电数据进行差分变换,将部分16位二进制差值表示为8位,然后对差分结果进行前移编码,使得相同字符集中于某一段区域,最后通过算术编码得到高压缩比。结果表明,该算法不仅适用于高采样率体表心电数据的压缩,而且也适用于心内心电数据的压缩,平均压缩比分别达到3.547和3.608。同现有的心电无损压缩算法相比,它在压缩效果上获得了较大改进。另外针对高采样率心电数据,使用该算法进行无损压缩也可以得到较好的压缩效果。
关键词
bw
算法
心电数据
高采样率
无损压缩
Keywords
Burrows-Wheeler （
bw
）
algorithm
ECG data High sampling rate Lossless compression
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
暂未订购
题名
基于改进Markov算法的电力线载波通信网络安全态势感知仿真研究
被引量：
12
2
作者
彭志超
机构
国网天津市电力公司
出处
《电气自动化》
2024年第2期80-82,共3页
文摘
针对电力线载波通信网络安全态势感知单位运算时间较长且误差较大等问题,基于改进Markov算法研究一种新型通信网络安全态势感知方法。采用分区采集与降维运算数据预处理,去除电力线载波信号干扰因素。利用隶属关联矩阵挖掘网络安全要素特征,构建层次化Markov网络安全态势感知模型。利用BW算法寻找目标参数最优解,来确定感知目标点位置,缩短挖掘时间,提高感知精准度。经过试验验证,所提方法单位感知时间只有60~90 ms,多组并行感知均方误差不超过2%,表明所提方法能够满足电力线载波通信网络安全态势感知应用需求。
关键词
安全态势感知
载波通信
Markov算法
bw
算法
网络安全
量子遗传算法
Keywords
security situation awareness
carrier communication
Markov
algorithm
bw algorithm
network security
quantum genetic
algorithm
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于PSO-HMM的CSI的被动式室内定位算法
被引量：
2
3
作者
蔡文炎
贺超
朱海
张玉金
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第11期118-121,共4页
基金
上海市自然科学基金资助项目(17ZR1411900)
上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室项目(AGK2015006)
+1 种基金
上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZGCD15090)
上海工程技术大学科研启动项目(2016-56)。
文摘
针对隐马尔科夫(HMM)算法中的鲍姆—韦尔奇算法(BW)预测模型参数,难以找到全局最优解的问题,提出了一种融合粒子滤波与隐马尔科夫的粒子群优化—隐马尔科夫(PSO-HMM)算法。对于BW算法学习环节的初值选定问题,增加了粒子群优化(PSO)算法优化过程,量化的初值选定对于信道状态信息(CSI)无线信号的定位数据处理更加合理,从而增加了定位的精准性。同时,为了克服HMM算法存在的统计约束问题,加入了重标准化和重映射机制。由于PSO收敛速度较快,从宏观现象观察,提高了定位实时性。实验结果表明:与传统的HMM算法、支持向量机(SVM)算法相比,PSO-HMM算法很大程度上提高了室内定位的精准性和实时性。
关键词
鲍姆—韦尔奇算法
粒子滤波—隐马尔科夫算法
重标准化
重映射
Keywords
Baum-Welch(
bw
)
algorithm
particle swarm optimization-hidden Markov model(PSO-HMM)
algorithm
renormalization
remapping
分类号
TP393 [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
基于自适应的改进人工蜂群算法
被引量：
4
4
作者
徐洁
朱晶晶
牛思杰
汪志锋
机构
上海第二工业大学智能制造与控制工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第21期183-186,共4页
文摘
针对人工蜂群算法在处理复杂问题时易陷入局部最优的不足,提出一种自适应人工蜂群算法(APABC)。通过蜂群寻蜜的加速度系数随搜索过程而动态适应变化来提高算法的局部搜索性能,引入搜索蜜源能力较差的观察蜂向能够寻觅到更多蜜源的引领蜂学习交互策略,来进一步提高算法的全局搜索性能。将APABC算法与ABC算法进行性能对比测试,测试结果表明文中算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度,计算结果优于传统的ABC算法。
关键词
人工蜂群算法
自适应
局部搜索
和声微调幅度
加速度系数
差分学习
收敛速度
寻优
Keywords
ABC
algorithm
self-adaption
local search
bw
acceleration coefficient
differential learning
convergence speed
optimizing
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BW算法的高采样率心电数据无损压缩
田峰
饶妮妮
程煜
徐尚蕾
《生物医学工程学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
暂未订购
2
基于改进Markov算法的电力线载波通信网络安全态势感知仿真研究
彭志超
《电气自动化》
2024
12
在线阅读
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职称材料
3
基于PSO-HMM的CSI的被动式室内定位算法
蔡文炎
贺超
朱海
张玉金
《传感器与微系统》
CSCD
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于自适应的改进人工蜂群算法
徐洁
朱晶晶
牛思杰
汪志锋
《现代电子技术》
北大核心
2024
4
在线阅读
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职称材料
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