一种改进的指数核时频表示*

针对指数分布只适用于模糊函数自分量分布沿ξ和τ轴附近的信号问题,通过将指数核函数进行坐标旋转,从而实现让自模糊函数项尽可能地全部通过指数核函数,而互模糊函数项尽可能地远离该指数核函数。解决了指数分布在分析模糊域中不沿ξ和τ轴附近分布的信号时时频分布效果差的问题,并以Chirp信号为例进行了仿真,其结果证明该方法算法简单、易于实现,为抑制指数核的交叉项问题提供了另一种思路。     

几种跳频信号时频表示的熵测度研究

分析了固定核函数在跳频信号时频分析时的局限性以及基于参数优化对时频分辨率的改善,研完了熵测度随不同窗宽度和可选参数的变化,并与最近提出的Stankovic测度方法加以比较.仿真结果表明,对不同的时频表示,同一测度的变化规律也不相同:仅有Flandrin体积规范化熵给出了不同时频分析的优化结果,从而能够定量评价跳频信号时频分布的信息量,为交叉项和分辨率的折衷提供帮助.     

一种改进的冲突表示方法

当证据高度冲突时, 使用经典D-S组合规则往往不能得出正确的结果。为此研究人员对证据理论的改进进行了大量的研究, 但如何度量证据之间的冲突程度却常常被忽视。针对这一问题, 分析了经典冲突系数的不足, 结合证据距离和经典冲突系数, 提出一种改进的证据冲突表示方法, 可更好地度量证据之间的冲突程度。通过算例验证了新方法的有效性。     

一种改进多分量LFM信号时频分布估计方法

传统时频分布方法在估计多分量线性调频信号时,交叉项影响导致时频估计精度低。因此,提出建立信号调频斜率因子库,对时频分布核函数进行改进,使核函数能有效抑制由多分量信号引起的交叉项干扰。通过分析核函数与信号模糊函数交叉项及自身项的关系,将时频估计问题转化为求解最优调频斜率因子库来对核函数进行改进,使信号的广义模糊函数能量最大。以多分量线性调频信号为例进行仿真,结果证明与传统时频分布方法相比,改进的时频估计方法可以在有效抑制交叉项干扰的同时保留大部分自身项,提高了多分量信号时频估计的精度和抗噪声能力。     

一种快速线性时频变换方法

信号的频率含量在很多应用中是非常重要的,很多算法在这方面进行了研究。普通的S变换可以同时提供时间和频率信息,但需要的计算要求较高。本文介绍了一种线性时频变换方法,包括傅里叶变换（FT）、短时傅里叶变换（STFT）和S变换（ST）。它是一种离散的,可逆的,无冗余的变换算法,具有快速傅里叶变换（FFT）相同的计算复杂度。经过合理的调试和仿真,该方法有效地对非平稳信号频谱进行采样和加窗过滤,得到连续S变换频谱,说明在信号分析中具有可行性和适用性。     

一种用于跳频信号参数估计的时频表示方法

在时延和频移两个方向上,对跳频信号的模糊函数进行了分析,提出了一种基于跳频信号模糊函数自项特征的时频表示方法。其核函数在信号的模糊域能够有效地滤除噪声和交叉项,并保留绝大部分的自项能量。仿真试验结果证实,与平滑伪维格纳分布相比较,该方法提高了信号项的时频聚集性,具有更好的参数估计性能。     

基于压缩感知的信号时频表示重构

传统的时频分析方法受限于Nyquist采样定理,信息量的增加提高了对采样速率、传输速度和存储空间的要求;同时,双线性魏格纳-维尔分布处理多分量信号时会产生交叉项,常用的核函数法在抑制交叉项时降低了信号的时频聚集性.该文将压缩感知与时频分析方法相结合,在时频分析中突破采样定理的限制,抑制交叉项的同时获得较高的时频聚集性.针对单分量信号、多分量信号、蝙蝠声音信号,利用不同的窗函数如矩形窗或高斯窗,得出仿真结果,验证了基于压缩感知的信号时频表示重构优于传统的基于傅里叶变换进行重构的方法.并利用最小均方误差MSE和时频聚集度CM作为衡量参数,分析了不同样本空间与所重构信号时频表示性能之间的关系.     

一种高速跳频接收机的改进设计方案

提出了一种新的利用接收机前端双多锁相环(PLL)和基带直接数字频率合成(DDS)共同实现高速跳频的设计方案,根据系统的特点确定动态范围、发射功率、接收灵敏度等关键指标,进行了高速跳频制导接收机的总体方案、射频前端和基带基本算法框架设计,实现了76000跳/s的跳频速率,减小了接收机的体积,同时降低了功耗.理论分析和测试结果表明,接收机达到了较高的性能.     

盲源分离的一种时频比方法

在M.Puigt和Y.Deville提出的时频盲源分离算法基础上,引入S变换来获取非平稳信号的多分辨率特性。首先通过S变换将一维混叠信号映射到二维时频平面,然后构造不同混叠信号的时频比矩阵,通过在时频比矩阵范围内搜索单源分析域计算混合阵的每个元素,进而估计源信号。该方法能有效分离非平稳信号且具备多分辨率特性。     

一种基于核K-SVD和稀疏表示的车辆识别方法

车辆分类与识别是智能交通的重要研究内容.针对车辆识别中的两类监督分类问题,提出一种基于核KSVD字典训练结合稀疏表示的分类方法.该方法首先利用PCA对训练图像(车辆类、非车辆类)进行特征提取及降维,然后对所得矩阵利用核函数映射到高维空间,应用K-SVD方法训练高维特征矩阵,分别得到相应的两类特征字典.最后在对测试图像进行分类时,利用基于l1最小化稀疏系数训练图像线性表示测试图像.文中给出该方法与其他几种经典方法的实验比较,重点是遮挡情况下的分类效果.实验结果表明,该方法识别率有明显改善,能够有效消除部分遮挡对车辆识别的影响.     

一种改进的核增量式更新算法

深入分析基于差别矩阵的属性核快速更新算法——FUAC后,指出引起该算法空间复杂度高的原因,在此基础上提出了一种不存储差别矩阵的改进核增量式更新算法,主要考虑对象动态删除情况下核的更新问题。理论分析表明改进的核增量式更新算法有线性空间复杂度。     

一种改进的属性核计算方法

属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,其核心任务是得到属性集的核。论文对目前求核方法存在的问题进行了分析,提出了一种改进的属性核计算方法,并证明了方法的正确性。该方法适用于任何决策表(相容的或不相容的)。     

一种改进的基于NAM的彩色图像表示算法

图像表示在机器人、图像处理、模式识别等领域里是一个非常重要的研究内容之一.尽管基于NAM的彩色图像表示方法是彩色图像模式的一种良好表示方法,但是该方法是建立在单类型子模式(矩形)基础之上,因而还有更进一步的优化空间.通过对多子模式类型的组合(矩形和三角形)逆布局作进一步的研究,提出了一种改进的基于NAM的彩色图像表示算法,并给出了该算法的存储结构和数据量分析.理论分析和实验结果表明:与基于NAM的彩色图像表示算法和流行的基于线性四元树的彩色图像表示方法相比,改进的基于NAM的彩色图像表示方法能更有效地减少子模式数(节点数)和数据存储空间,是彩色图像模式表示的一种更优的表示算法,为逐步逼近彩色图像模式的最优化表示提供了一种重要的研究途径.     

一种改进的GloVe词向量表示学习方法

GloVe模型是一种广泛使用的词向量表示学习的模型.许多研究发现,学习得到的词向量维数越大,性能越好;但维数越大,模型学习耗时越长.事实上,GloVe模型中,耗时主要表现在两方面,一是统计词对共现矩阵,二是训练学习词向量表示.该文在利用GloVe模型统计语料中词对共现时,基于对称或非对称窗口得到两个共现矩阵,然后分别学...     

一种改进的TNAM灰度图像表示算法研究

图像表示在机器人、图像处理、模式识别等领域里是一个非常重要的研究内容之一.以流行的线性四元树表示方法和TNAM表示方法为研究对象,提出一种改进的TNAM灰度图像表示算法,并对算法的存储结构和总数据量进行了分析.理论分析和实验结果均表明:与流行的线性四元树表示方法和TNAM表示方法相比.改进的TNAM表示方法能更有效地减少数据存储空间,是灰度图像模式表示的一种良好表示方法.     

一种改进的基于TransE知识图谱表示方法

传统基于翻译模型的知识图谱表示方法难以处理一对多、多对一和多对多等复杂关系,而且通常独立地学习三元组而忽略了知识图谱的网络结构和语义信息。为解决该问题,构建一种基于TransE的TransGraph模型,该模型同时学习三元组和知识图谱网络结构特征,以有效增强知识图谱的表示效果。在此基础上,提出一种向量共享的交叉训练机制,从而实现网络结构信息和三元组信息的深度融合。在公开数据集上的实验结果表明,相比TransE模型,TransGraph模型在链路预测和三元组分类2个任务中的HITS@10、准确率指标均得到显著提升。     

一种改进的自适应知识图谱嵌入式表示方法

知识图谱的嵌入式表示方法以基于翻译的TransE最为经典,但在处理复杂关系时存在局限;使用欧氏距离作为得分函数中的度量,每个特征维度以相同的权重参与计算,准确性会受到无关维度的影响,灵活性不高。因此,针对这两个缺陷,提出一种自适应的知识图谱嵌入式表示方法TransAD。利用自适应度量方法更换度量函数,在得分函数中引入对角权重矩阵,为每一个特征维分别赋予权重,增加模型的表示能力。同时受TransD方法的启发,将实体与关系通过动态映射矩阵建立空间投影模型,来增强模型对复杂关系的处理能力,最后将两种优化集成在一个模型中。实验结果表明,新方法TransAD优于Trans(E,H,R,D),在链路预测和三元组分类任务的各项指标上均有提升,有一定的先进性。     

一种新的空时频正交变换扩展码设计方案

针对基于正交矩阵的空时频分组编码无法得到满分集增益的问题,提出了一种新的空时频分组编码方法,该方法利用正交变换扩展码（OTSC）对数据符号进行空域和频域的扩展,不仅能够实现满分集增益,且该扩展码适用于任意发射天线数下的MIMO-OFDM系统。仿真结果表明,利用该设计方案的系统误比特性能得到了提高,并且系统在任意收发天线数的低信噪比情况下也能获得良好的误比特性能。     

一种新的分数阶Fourier时频图示法

分数阶Fourier（FRFT）是传统Fourier的广义形式。分数阶Fourie域（FRFD）是一个统一的时频变换域,分数阶Fourier变换是角度为口的时频面旋转。随着角度α从0逐渐增加到π/2,分数阶Fourier变换展示出信号从时域到频域的全过程。本文依据分数阶FOUrier变换的定义,随着角度α的变化给出了一种新的更为直观的分数阶Fourier的时频图示方法,以供读者参考。     

LTE中一种时频LMMSE信道估计算法

由于3GPP长期演进LTE(Long Term Evolution)系统物理层采用了OFDM技术。为了对高速的OFDM信号进行相干解调,通常需要估计和跟踪衰落信道的特性。在比较了基于参考信号的各种信道估计算法之后,提出了一种适用于LTE系统的信道估计算法。根据PRB(Physical Resource Block)的数目,采用基于SVD分解的频域LMMSE算法估计出频域的信道冲激响应值,再采用时域LMMSE算法估计出时域的信道冲激响应值。仿真结果表明,此方法能有效地降低信道估计MSE值,并在改善BER性能的同时简化了运算复杂度,因而具有较大的实用性。