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为了进一步提升现有盲源分离算法的分离性能,本文在Wave-U-Net的基础上提出了一种全尺度跳跃连接模型。首先为了解决Wave-U-Net下采样过程中信号特征丢失问题,该模型在跳跃连接中增加了卷积操作,通过对不同时间尺度的特征图进行连接,有效地结合了信号的浅层特征和深层特征,提升了模型的分离性能。针对Wave-U-Net最佳深度取值和全尺度跳跃连接模型的参数过多的问题,本文进一步提出了多尺度跳跃连接模型。在多尺度跳跃连接模型中,通过嵌入不同深度的Wave-U-Net来代替跳跃连接中的卷积操作,在牺牲一部分分离性能下减少了模型参数,该模型共享下采样块来降低模型训练时间以及模型最佳深度取值带来的影响。仿真实验表明,相比于其他基线模型,本文提出的两种模型能显著提升信号分离性能,在SDR,SIR,SAR提升奖将近3~4 dB。 相似文献
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研讨式教学是本科教育中一种先进的教学方法。在《通信网设计与分析》课程教学中,结合课程内容和学生特点,引入并灵活应用研讨式教学法,旨在培养学生多方面的能力,提高学生的综合素质。 相似文献
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在机器学习理论与应用中,特征选择是降低高维数据特征维度的常用方法之一。传统的特征选择方法多数基于完整数据集,对实际应用中普遍存在缺失数据的情形研究较少。针对不完整数据中含有未被观察信息和存在异常值的特点,提出一种基于概率矩阵分解技术的鲁棒特征选择方法。使用基于分簇的概率矩阵分解模型对数据集中的缺失值进行近似估计,以有效测量相邻簇之间数据的相似性,缩小问题规模,同时降低填充误差。依据缺失数据值存在少量异常值的情形,利用基于l2,1损失函数的方法进行特征选择,在此基础上给出不完整数据集的特征选择方法流程,并对其收敛性进行理论分析。该方法利用不完整数据集中的所有信息,有效应对不完整数据集中异常值带来的影响。实验结果表明,相比传统特征选择方法,该方法在合成数据集上选择更少的无关特征,可降低异常值带来的影响,在真实数据集上获得了较高的分类准确率,能够选择出更为准确的特征。 相似文献
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数据库的的工作性能直接决定应用系统的工作性能。并行处理可以提高Oracle数据库的工作性能。本文在对Orade并行原理、并行参数设置的基础上,对Orade并行处理功能的使用方法、使用条件提出了自己的观点,为用户合理使用并行处理提供了方便. 相似文献