基于BvSBHC的主动学习多类分类算法

对尽量少的样本进行人工标注并获得较好的分类性能是图像分类应用的一个关键问题。针对标注样本选择,提出了一种综合样本不确定性度量和代表性度量的主动学习样本选择准则。基于最优标号和次优标号(Best vs．second-best,BvSB)的主动学习方法构建不确定性度量,利用分层聚类(Hierarchical Clustering,HC)方法得到数据集的分层聚类树,然后依据聚类树结构和已标注样本在其中的分布信息定义每个未标注样本的代表性度量。将新方法与随机样本选择以及BvSB主动学习方法进行了比较,对1个光学图像集和1个全极化SAR数据集分类问题的实验结果显示,新方法性能稳定,优于其他两种方法。     

聚丙烯／沸石复合材料的结晶行为及其微观形态研究

通过采用PEG10000改性沸石，并与聚丙烯（PP）进行共混制备了聚丙烯／沸石复合材料。对复合材料进行热性能、结晶形态及微观形态测试分析。结果表明，沸石的引入使PP产生了异相成核结晶，结晶度提高；沸石质量分数为3％时，复合材料体系结晶较为完善；而随着沸石用量进一步提高，复合材料的结晶尺寸快速下降，呈现碎晶状。采用PEG10000对沸石进行有机化改性抑制了沸石在PP中团聚，实现了较好的分散。     

基于低频子图的运动估计算法

为了减少运动估计的计算复杂度并提高其搜索性能，提出了一种基于低频子图的运动估计算法。该算法首先将当前帧和参考帧通过低通滤波器得到数据量减为1/4的低频子图，然后用全搜索得到最佳匹配的低频子块，最后对低频子块所覆盖的原参考帧区域进行精细搜索得到最优点。实验结果表明，与传统运动估计算法相比，该算法极大的提高了运动估计的精确度和降低了计算复杂度，并且对各类视频都有很高的鲁棒性。     

SAR图像小波域隐Markov模型中状态参数的Turbo迭代估计

利用小波域隐Markov模型能够有效地改善合成孔径雷达(SAR)图像信息提取的效果,而乘性斑点噪声影响下的隐状态的估计是其中的关键问题,目前该问题还没有得到有效地解决.借用信息论领域中的Turbo迭代译码原理,针对SAR图像信号,提出一种新的隐状态的Turbo迭代估计方法.该方法在两个不相关的子空间上分别采用不同的约束条件对隐状态进行轮流地估计,并将其后验概率作为一种外信息进行交换.实验结果证明该方法具有优良的估计结果,并且收敛速度较快.     

基于目标识别的SAR图像特征分析

特征分析是目标检测与识别的关键,也是图像解译的经典课题之一.本文分析了合成孔径雷达图像目标识别系统各阶段常用的特征,并提出了几个新的具有鲁棒性的特征,从而为SAR图像目标检测和分类提供了良好的基础.     

BAQ算法应用于基站数据压缩

伴随长期演进（Long Term Evolution,LTE）标准的应用,对上下行链路传输速率的需求大幅提高,使得分布式基站传输的数据量也对应增长,而目前硬件设备所能提供的接口速率是有限的。要解决这种不匹配的情况,可以在传输前对基站数据进行压缩。鉴于基站数据的统计分布和合成孔径雷达数据的统计分布相似,本文参考合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）数据的压缩方法—分块自适应量化（Block adaptive quantization）压缩算法,将该算法改进后应用于基站数据压缩。该方法首先将IQ数据（In-phase and quadrature data,IQ data）分块,通过变换使得数据块服从标准正态分布,将块内数据与最佳电平阈值进行比较然后编码。计算机仿真结果表明,BAQ算法能够应用于压缩IQ数据。      

多重目标直接定位的子空间分解压缩感知算法

本文针对传统无线定位系统先收集参数信息,再用于目标定位,因中间参数无法保证与目标实际位置相匹配而引起的定位误差问题,提出了一种新型的目标直接定位(Direct Position Determination, DPD)算法。该算法考虑到直接定位系统中阵列信号模型的运用以及目标在空间上的稀疏特性,将阵列信号处理中经典MUSIC算法与压缩感知理论(Compressive Sensing, CS)相结合,对阵列接收信号进行特征空间分解,以信号子空间为初始残差代入贪婪运算,有效减少了噪声影响,在不以目标数量为先验的条件下,也能以布置很少的无线基站实现对目标位置的精确恢复,同时,通过对该算法在迭代过程中的逐级优化,降低了系统成本和复杂度。实验仿真结果显示,将本文算法应用于直接定位系统模型,其在抗噪性能,误差率以及复杂度上都明显优于传统算法。      

基于自适应比特分配的DAM声码器

在对离散幅度多分辨率语音编码方案研究的基础上提出了改进算法。该算法通过对编码幅度值统计分析使用了新的编码格式,并应用了缩进式比特自适应分配机制,理论分析和实验结果表明,改进的编码算法可以在相同语音质量的条件下进一步降低比特率。     

多分辨率分析在单视SAR图像的Speckle滤波器中的应用

合成孔径雷达图像的去噪算法大致分为两类：基于概率统计特笥和基于小波变换的算法。本文实现的空－－幅域上的多分辨率分析算法。该算法用信号统计特性上的多分辨率分析代替了直接对信号进行的多分辨率分析,实验显示空－幅域上的多分辨率分析算法可以实现对speckle噪声图像边界的有效判断。