使用小波分层连通树结构的压缩信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时,则存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显的改善。     

基于压缩感知和Welch的宽带频谱感知新算法

基于压缩感知的谱分析技术是宽带频谱感知的重要方法之一。文章将压缩感知与Welch法相结合,提出了一种新的宽带频谱感知算法。在不重构原信号波形的条件下,直接利用观测矩阵获得的低速观测值进行信号的功率谱估计,降低了采样速率,避免了重构算法的高复杂度。仿真结果表明,与基于压缩感知的多窗口联合奇异值分解算法(CS-MTM-SVD)相比,新算法在压缩率为0.5时能以更高的准确率估计出信号功率谱,估计精度与压缩率的变化成正比关系,并且新算法对噪声容忍度也更高。     

基于AM-LFM与BOMP的ISAR成像算法

对含微动运动的目标进行稀疏孔径逆合成孔径(ISAR)成像时,基于Chirplet分解和压缩感知(CS)的成像算法存在运算效率低、重构精度与鲁棒性差等问题。针对上述算法中存在的不足,提出了基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和贝叶斯正交匹配追踪(BOMP)的改进微动目标成像算法。应用该改进压缩感知(CS)算法进行微动目标成像,实验结果表明:由于改进算法采用AM-LFM分解和BOMP重构,提高了重构精度、鲁棒性与运算效率,成像效果比原算法更好。     

一种基于整数小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于整数小波变换的数字图像压缩方案.该算法首先对原始图像进行边界延拓,然后对延拓后的图像进行基于提升格式的整数小波变换,对于小波变换后的系数进行基于形态膨胀算法的嵌入式小波零树编码,最后进行自适应算法编码.实验结果表明,该方案在缩短编码时间以及提高压缩比和峰值信噪比方面,均取得了良好的效果.     

基于多尺度压缩感知的信号重构

压缩感知是近几年新兴的采样理论,它指出如果信号在某些基上是可压缩的,那么通过很少的观测即可获得信号的准确重构。当信号采用小波基并在压缩感知的基础上,提出了多尺度压缩感知,数值仿真结果表明多尺度压缩感知可以给出更好的重构效果。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

基于小波变换的图像编码方法概述

小波变换将图像分期为一些不同频率、不同方向的子图像,这些子图像间存在较强的相关性,如何利用子图像间的相关性来提高编码效率是小波变换编码中研究的一个主要问题,本文从小波与分形、小波与树特征编码、小波与矢量量化三方面总结了近几年国内外基于小波变换编码方法的主要成果,并对基于小波变换的图像编码方法的发展方向作了展望。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

基于平均度的树分解启发式算法

很多树宽较小的NP难问题能用树分解技术在多项式时间内求解,寻找无向图的树宽有助于提高求解效率。因此,基于图的平均度提出了两种新的树分解启发式算法。这两种算法根据树分解与图三角化之间的关系,利用顶点度与平均度的偏差和填边数构造顶点消除序列,快速得到树分解的宽度。在随机正则图和DIMACS图着色实例上的测试结果表明:这两种算法简单易实现,与最小填边法相比能找到更优的树宽上界。     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

一种鲁棒的场地球类视频中的球门探测方法

在场地球类视频中,球门常常会伴随着精彩片段而出现。因此,球门探测是体育视频的基础,同时也是视频高层语义概念探测的研究热点。目前,利用机器学习方法进行视频中的对象探测是非常有前途的研究领域。基于此,提出一种基于模糊决策树的球门探测算法,用来探测场地球类视频中球门帧的出现,为了提高分类准确性,在模糊决策树训练的过程中加入了平衡处理。实验结果表明,与基于阈值和决策树的算法相比,该算法可以得到更好的分类结果(F-measure>95%),并且我们可以从所建立的树中推导出模糊规则来解释分类模型。     

机载激光雷达数据的三维深度学习树种分类

针对传统基于激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据的树种分类方法难以直接且全面地利用点云的三维结构信息的问题,提出一种基于三维深度学习的机载LiDAR数据的树种分类方法.该方法直接从三维数据中抽象出高维特征,而无须将点云转化为体素或二维图像.以塞罕坝国家森林公园内白桦和落叶松...     

火控系统BIT设计与实现

采用层级BIT设计架构,建立了系统级和模块级BIT系统设计模型。设计了PBIT、CBIT、IBIT测试项探测函数、恢复函数等节点属性的统一数据结构。引入故障树理论设计了PBIT、CBIT、IBIT通用自动遍历故障树测试算法,可以实现多种火控系统的"自下而上"的节点测试和"自上而下"的故障诊断。在某火控系统预研项目的应用表明,本BIT系统的设计方案合理可行,易于维护,可显著提高通用火控系统的测试性和可靠性。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。     

多状态系统故障树质蕴含集的求取算法

本章首先给出多状态系统状态空间的立方体表示方法,然后建立相应的运算规则。在这些规则的基础上,提出多状态系统故障树质蕴含集的求取算法。通过实例分析,说明了这种方法的可行性。     

多核贝叶斯优化的模型决策树算法

构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。     

求解旅行商问题的两步法

基于度约束最小树算法提出了一个解决旅行商问题的算法（即两步法），针对这一算法我们进行了大量的数据实验，数据实验表明算法是非常有效的。     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。