一种改进的基于压缩感知的稀疏信道估计算法

分析了突发信号的结构特征,提出了一种改进的基于压缩感知的稀疏信道估计方法。在信道初始估计中,利用前导伪随机序列的自相关特性,估计信道的路径时延,以此初始化稀疏重构算法,增加了信道估计的先验信息。在后续处理中,利用前一时刻已估计出的信道信息,跟踪估计当前时刻的信道信息。仿真证明,与最小二乘估计算法、正交匹配追踪算法和分离近似稀疏重构算法相比,本文提出的算法提高了信道估计的精度,降低了接收系统的误码率。     

水声目标的MFCC特征提取与分类识别

水声目标识别技术在水下信息处理中起着非常重要的作用,从辐射噪声中提取水声目标的有效特征一直都是水声目标识别技术的难点所在。提出了一种利用水声目标辐射噪声的梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)作为目标特征提取的方法。通过对辐射噪声信号进行梅尔频率滤波得到目标噪声信号的MFCC特征,它模拟了人耳对不同频率的声音具有不同感知能力的听觉非线性效应,因此具有良好的识别效果。通过对实际水声目标的辐射噪声进行测试实验,提取目标噪声信号的MFCC特征向量,并运用K近邻算法对其进行分类识别,实验结果显示MFCC特征提取与分类识别算法对水声目标的识别率达到85%以上。     

小样本困境下的深度学习图像识别综述

图像识别是图像研究领域的核心问题,解决图像识别问题对人脸识别、自动驾驶、机器人等各领域研究都有重要意义.目前广泛使用的基于深度神经网络的机器学习方法,已经在鸟类分类、人脸识别、日常物品分类等图像识别数据集上达到了超过人类的水平,同时越来越多的工业界应用开始考虑基于深度神经网络的方法,以完成一系列图像识别业务.但是深度学...     

基于DFT算法的地埋金属管线探测仪研究

为了解决传统地埋金属管线探测仪硬件设计复杂,探测频率相对固定的问题,提高管线探测仪的扩展性、灵活性、稳定性和精确性,通过对管线仪的工作原理和探测技术的探讨,提出了一种基于DFT算法的地埋金属管线探测仪设计方案.该系统利用数字信号处理技术,能够同时检测多个频率的信号,采用DFT算法（离散傅里叶变换）计算接收信号能量,选取与发射信号频率相近的信噪比（SNR）较高的频率信号,可以获得更精确的探测结果.经过实际测试,测量误差小于5％,从而验证了本设计的合理性和系统的精确性.     

序列数据的数据增强方法综述

为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深.参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据.然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见.数据增强通过人为地生成新的数据增加数据量来缓解这一问题.数据增强方法在计算机视觉领域大放异彩,让人们开始关注类似方法能否应用在序列数据上.除了翻转、裁剪等在时间域进行增强的方法外,也描述了在频率域实现数据增强的方法;除了人们基于经验或知识而设计的方法以外,对一系列基于GAN的通过机器学习模型自动生成数据的方法也进行了详细的论述.介绍了应用在自然语言文本、音频信号和时间序列等多种序列数据上的数据增强方法,亦有涉及它们在医疗诊断、情绪判断等问题上的表现.尽管数据类型不同,但总结了应用在这些类型上的数据增强方法背后的相似的设计思路.以这一思路为线索,梳理应用在各类序列数据类型上的多种数据增强方法,并进行了一定的讨论和展望.