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1.
1 Introduction Synthetic aperture radar interferometry (InSAR) is an important remote sensing tech- nique to retrieve the terrain digital elevation model (DEM)[1,2]. Image coregistration and interferometric phase unwrapping are two key processing procedur…  相似文献
2.
一种解决大规模数据集问题的核主成分分析算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
史卫亚  郭跃飞  薛向阳 《软件学报》2009,20(8):2153-2159
提出一种大规模数据集求解核主成分的计算方法.首先使用Gram矩阵生成一个Gram-power矩阵,根据线性代数的理论可知,新形成的矩阵和原先的Gram矩阵具有相同的特征向量.因此,可以把Gram矩阵的每一列看成核空间迭代算法的输入样本,这样,无须使用特征分解即可迭代地计算出核主成分.该算法的空间复杂度只有O(m);在大规模数据集的情况下,时间复杂度也降低为O(pkm).实验结果表明了所提出算法的有效性.更为重要的是,在大规模数据集的情况下,当传统的特征分解技术无法使用时,该方法仍然可以提取非线性特征.  相似文献
3.
特征向量法功率谱估计的改进与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
特征向量法功率谱估计是基于矩阵分解的一种功率谱估计的非参数方法。通过分析数据加窗对自相关函数的影响对其提出改进,通过仿真试验证明,此算法的分辨率和抗噪性能得到很大改善。  相似文献
4.
In many applications, a class of optimization problems called quadratic programming with a special quadratic constraint (QPQC) often occurs, such as in the fields of maximum entropy spectral estimation, FIR filter design with time–frequency constraint and design of an FIR filter bank with perfect reconstruction property. In order to deal with this kind of optimization problems and be inspired by the computational virtue of analog or dynamic neural networks, a feedback neural network is proposed for solving for this class of QPQC computation problems in real time in this paper. The stability, convergence and computational performance of the proposed neural network have also been analyzed and proved in detail so as to theoretically guarantee the computational effectiveness and capability of the network. From the theoretical analyses it turns out that the solution of a QPQC problem is just the generalized minimum eigenvector of the objective matrix with respect to the constrained matrix. A number of simulation experiments have been given to further support our theoretical analysis and illustrate the computational performance of the proposed network.  相似文献
5.
Virtually all previous classifier models take vectors as inputs, performing directly based on the vector patterns. But it is highly necessary to consider images as matrices in real applications. In this paper, we represent images as second order tensors or matrices. We then propose two novel tensor algorithms, which are referred to as Maximum Margin Multisurface Proximal Support Tensor Machine (M3PSTM) and Maximum Margin Multi-weight Vector Projection Support Tensor Machine (M3VSTM), for classifying and segmenting the images. M3PSTM and M3VSTM operate in tensor space and aim at computing two proximal tensor planes for multisurface learning. To avoid the singularity problem, maximum margin criterion is used for formulating the optimization problems. Thus the proposed tensor classifiers have an analytic form of projection axes and can achieve the maximum margin representations for classification. With tensor representation, the number of estimated parameters is significantly reduced, which makes M3PSTM and M3VSTM more computationally efficient when handing the high-dimensional datasets than applying the vector representations based methods. Thorough image classification and segmentation simulations on the benchmark UCI and real datasets verify the efficiency and validity of our approaches. The visual and numerical results show M3PSTM and M3VSTM deliver comparable or even better performance than some state-of-the-art classification algorithms.  相似文献
6.
史卫亚  郭跃飞 《计算机科学》2012,39(105):312-314,330
谱聚类算法是一种流行的数据聚类方法,该算法使用特征分解技术计算邻接矩阵的特征解,但是在大规模数据集的情况下,因储存和计算的问题而无法进行求解。基于线性代数中对称矩阵的性质,提出使用部接矩阵的每一列作为迭代算法的输入样本,通过迭代计算出部接矩阵的特征解。所提算法的空间复杂度只有O(m),时间复杂度也降低为O(pkm)。实验结果验证了算法的有效性。  相似文献
7.
核主成分分析方法是使用核方法将经典的线性算法主成分分析推广到高维空间,用来处理复杂非线性数据的一种常用的特征提取算法,该算法首先在高维空间中计算所有样本之间的核矩阵,然后使用特征分解技术计算核矩阵的特征解,其计算的时间和空间复杂度分别为O(m2)和O(m3).然而在大规模数据集的情况下,由于储存和计算的问题无法进行正常的求解.文中提出首先使用幂迭代方法计算核矩阵的高阶特征解,然后重复使用Schur-Weilandt收缩方法分别计算出核矩阵的其它阶特征解.文中算法在计算过程中,不需要像传统的计算方法那样需要事先存储核矩阵,空间复杂度只有O(m).通过在模拟和真实数据的实验结果充分验证了算法的有效性.  相似文献
8.
在基于特征空间(ESB)的自适应波束形成算法中,针对当指向误差落在波束主瓣的边缘特定角度时,输出信干噪比下降,且信号子空间需要进行费时的特征值分解的问题,提出了改进线性约束最小方差(LCMV)算法。在假定的期望信号方向附近减少一个方向性约束条件,并基于信号特征值大于噪声特征值的这一特性, 利用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,无须特征分解,将求得的权矢量向改进的信号子空间投影。该方法能够大大减少计算量,同时还显著提高了自适应波束形成稳健性。通过仿真分析及结果比较验证了算法的正确性和有效性,因此从  相似文献
9.
实值Root-MUSIC算法是一种计算量小、精度高的波达方向估计算法,但其最多能处理两个相干信源,阵元利用率很低。为了解决此问题,提出了一种新的实值Root-MUSIC算法,利用阵列接收数据的互相关矢量重构相关矩阵,使其具有Toeplitz特性。新算法无须空间平滑,无阵列孔径损失,可估计的相干信源数更多。实验仿真表明,与原算法相比,新算法实现更简单、计算量更小、性能更好,对于八阵元的阵列,原算法只能分辨两个相干信源,新算法可以成功估计四个相干信源,为实值类算法在多径环境领域的DOA估计提供了一条新途径。  相似文献
10.
程宁  刘文举 《自动化学报》2009,35(12):1481-1487
针对麦克风阵列信号子空间语音增强算法的不足, 结合人耳的听觉掩蔽效应, 提出了改进的信号子空间算法. 提出了通过置信度判断来确定噪声子空间维度的方法, 在噪声子空间上, 通过条件概率的方法估计出噪声功率谱. 在此基础上, 结合人耳的听觉掩蔽效应给出了线性滤波器的一种合理估计. 实验结果表明所提的方法相对于传统算法, 更有效地抑制了噪声, 在多项语音质量评价指标上都有明显的改进.  相似文献
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