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在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
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针对基于容积脉搏波(PPG)提取运动心率时,传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题,提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪,同时结合三轴加速度信号(ACC)对运动进行分类训练,计算各运动状态心率增益,对实时心率值进行补偿。实验结果表明,通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比,绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法,该算法具有抗干扰性强,实时准确的特点。 相似文献
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《无线电工程》2019,(2):117-122
在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。 相似文献
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欺骗式干扰通过发射与真实卫星信号相似的信号误导接收机产生错误的定位结果,具有极大的危害。该文针对转发式欺骗干扰,提出一种基于信号重构的单天线欺骗干扰抑制方法。该方法首先通过参数估计方法估计出欺骗信号载波频率和码相位,然后构建欺骗信号子空间正交投影矩阵以抑制干扰。仿真实验结果表明该方法对欺骗干扰具有良好的抑制效果,能够保障接收机在干扰环境中实现有效定位,并具有较低的运算复杂度。 相似文献
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研究了一种能量受限的非可信中继与多用户分集技术相结合的两跳链路安全网络通信模型。为提升系统安全性能,本文采用混合时间-功率分配中继(time-power splitting-based relaying, TPSR)协议,并结合机会调度策略(opportunistic scheduling strategy, OSS)从多用户分集网络中选择一个最佳目的节点作为信息接收端。基于随机选择(random selection, RS)策略,该文中利用低复杂度的高斯Q函数分析系统的安全性能以及在协作中继上进行能量采集活动不中断的条件下推导了系统的遍历安全速率(ergodic secrecy rate, ESR)的近似闭合表达式。此外,将提出的OSS与RS通信方案下性能进行对比,证明本文所提出的OSS更适用于分布式多用户选择网络。 相似文献
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