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1.
基于平稳多小波变换的红外图像噪声抑制方法   总被引:10,自引:3,他引:7       下载免费PDF全文
提出了一种平稳多小波变换方法,该方法结合多小波和平稳小波变换在信号去噪方面的优点,给出了二维图像平稳多小波变换的mallat分解重构算法,并对红外图像的平稳多小波变换系数进行阚值处理实现图像去噪,仿真结果表明,相对于平稳标量小波变换和多小波的噪声抑制方法,此方法对噪声有更好的抑制作用,并尽可能多的保持目标的特征和细节.  相似文献
2.
卷积型小波包变换及其快速算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
经典的小波包变换会使分解序列的长度递减,这在某些领域并不是很有利。为了解决这一问题,本文提出了卷积型小波包变换算法,利用这种变换,不管信号被小波包分解多少层,分解得到的各频道序列长度始终与原始信号一致。文中推导了卷积型小波包的正变换和逆变换的快速算法,并以对一个实际信号的处理为例,与经典的小波包分析结果进行了比较,它们的效果是一致的,但是卷积型小波包却免去了重构这一过程的手续。  相似文献
3.
遥感图像的图像配准方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
金星  马艳华  舒嵘 《红外》2004,(9):23-30
图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像拼接、信息融合不可缺少的步骤。本文对遥感图像的配准进行了总结和归纳,介绍了几种常见的图像配准方法,并根据高光谱图像和高空间分辨率图像的特点指出了适合不同类型遥感图像的配准方法。  相似文献
4.
一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号获取和处理理论.针对未知稀疏度信号重构,提出了一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法.该算法首先利用一种基于原子匹配测试的方法得到信号稀疏度的初始估计,然后在稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)框架下采用变步长分阶段思想实现稀疏度的逼近,在初始阶段利用大步长实现稀疏度的快速粗接近,以提高收敛速度,在随后的迭代中逐渐减小步长,实现稀疏度的精逼近,最终实现信号的精确重构.理论分析和仿真结果表明,该算法在一定程度上解决了SAMP算法在大稀疏度条件下运算量较大以及固定步长导致的欠估计和过估计问题,较好地实现了未知稀疏度信号的精确重建,且重建性能和重建效率均优于现有的同类算法.  相似文献
5.
压缩感知信号盲稀疏度重构算法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
 研究压缩感知信号重构算法,提出了一种不需要精确知道信号稀疏度的先验知识,就能重构出目标信号的盲稀疏度迭代贪婪跟踪重构新算法.采用分段的方法来逐段估计、扩充目标信号的真实支撑域,并应用后向追踪思想,自适应地调整候选序列,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑域.理论分析与实验证明,算法性能超过了现有的迭代贪婪跟踪重构算法性能;给出了迭代贪婪跟踪信号重构的统一框架,正交匹配跟踪和子空间跟踪算法可以看成它的特例;在计算复杂度和重构算法性能之间做出了最佳折衷;有更强的实用性.  相似文献
6.
SAR非均匀采样信号频谱重构   总被引:3,自引:1,他引:2  
在常规星载SAR系统中,测绘带宽和分辨率之间存在矛盾,采用方位向多相位中心多波束模式可以很好地解决这个问题。但在方位向多相位中心多波束SAR系统中,要想实现宽幅成像,其方位向上回波的采样时刻大多是不均匀的。文中主要分析和研究如何重构非均匀采样信号的频谱。非均匀采样信号频谱重构的仿真结果证明了该重构算法的正确性。  相似文献
7.
基于压缩感知的医学图像采样新方法研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
压缩感知基于信号的稀疏性或可压缩性,能够以低于奈奎斯特采样率的频率进行采样,从而直接获得压缩后的采样信号。本文将压缩感知的思想应用于医学图像,对已获得的图像进行压缩采样,以降低医学图像的存储空间。基于正交匹配追踪思想,提出分块双阈值正交匹配追踪方法,根据图像不同区域信息量的不同,采取分块处理并加入采样阈值,针对不同子图像块采取不同采样率,提高了采样效率;同时,在重构时加入判断阈值,可降低重构效果对采样阈值的依赖,减小了由于图像的特殊性或人为经验不足而使得采样阈值选取不当对图像重建质量的影响。实验表明,本文方法能够以较低的采样率实现较高的重构精度。  相似文献
8.
一种基于混合模型的离子单通道信号重构算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
细胞膜离子单通道信号是皮安级的随机离子电流,膜片钳技术记录中单通道电流往往被淹没在强背景噪声中.本文提出了一种隐马尔可夫模型(HMM)和径向基函数(RBF)神经网络相结合的混合模型,用于白噪声背景下细胞膜离子单通道电流的统计重构.该方法首先采用RBF网络强大的模式分类能力,确定离子单通道信号的电流幅值水平;然后利用HMM模型强时序信号处理能力,估计通道的动力学参数.在此基础上,从强噪声污染的膜片钳记录中统计重构理想化的通道电流信号.理论和仿真实验结果表明,在低信噪比情况下(SNR<5.0),该混合模型重构信号精度高,且具有较强的噪声鲁棒性.  相似文献
9.
基于神经网络的单通道冗余VLSI/WSI阵列重构算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
高琳  张军英  许进 《电子学报》2001,29(12):1685-1688
本文提出了一个基于Hopfield网络的单通道冗余VLSI/WSI阵列重构算法,根据阵列中缺陷单元的分布情况,构造相应的矛盾图模型,将阵列的重构问题转化为求矛盾图的独立集且使得独立集的顶点数恰为缺陷单元的个数,有效地解决了阵列的重构问题,实验结果表明,与传统的启发式方法相比,基于本文所提出的图论模型而采用的神经网络方法是一种简单、快速、高效的算法。  相似文献
10.
压缩感知自适应观测矩阵设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵玉娟  郑宝玉  陈守宁 《信号处理》2012,28(12):1635-1641
稀疏表示、不相关观测和重构是影响压缩感知性能的三大要素,本文设计的自适应观测矩阵以高斯随机观测阵为初始矩阵,利用信号稀疏域系数的部分先验信息进行自适应变换,形成新的观测阵,当压缩感知矩阵对信号的稀疏系数进行投影时,可使得稀疏系数中的小系数更接近于零;同时,通过减少观测阵行向量的方式来减少观测值,从而应用自适应观测阵后的数据传输量与用高斯随机矩阵的数据传输量相差不大。自适应观测矩阵对压缩感知的性能改进体现在重构精度上,用迭代硬阈值算法作为重构算法,我们从理论和实验仿真两方面验证了自适应观测阵的性能要优于高斯随机矩阵。  相似文献
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