压缩感知新技术专题讲座(三) 第6讲 压缩感知在语音处理中的应用研究

压缩感知CS(Compressive Sensing)作为一门新兴的技术,成为近年来人们广泛关注的研究热点。文中介绍了压缩感知理论的基本原理,在此基础上将压缩感知理论应用到语音信号处理中。首先研究了语音信号的稀疏性,说明了对语音信号进行压缩感知具有可行性;其次,采用随机滤波器组构造随机测量矩阵得到语音信号的压缩测量值;最后,研究了压缩测量值之间的相关性并将这种相关性作为稀疏度的一种度量方法用于控制随机滤波器阶数,实现了语音信号的自适应压缩感知。     

压缩感知新技术专题讲座(二) 第3讲 压缩感知技术中的信号稀疏表示方法

信号的稀疏表示是信号分析领域的基本问题,也是近几年兴起的压缩感知理论的基础。文章首先分析了信号稀疏表示的基本原理,然后介绍了当前信号稀疏表示的主要方法,并重点阐述了基于过完备字典的稀疏表示方法及其在压缩感知中的应用,最后总结了稀疏表示所面临的问题和未来发展方向。     

联合特征累积分析的压缩域运动对象检测

依据H.264压缩域中能够反映景物运动变化的MV和DCT系数特征,本文提出了一种多特征联合累积分析的压缩域运动对象检测方法。该方法对压缩码流中各宏块的运动信息进行时空域滤波,并使用雅克比矩阵描述全局运动参数和宏块MV之间的关系,简化参数求解过程,通过比较局部运动和全局运动之间的差异初步检测运动对象;选取宏块周围可靠的运动特征用于宏块DCT系数能量的投影累积,并通过熵能原理在压缩域中选取各个宏块的自适应阈值,检测运动对象的边缘及纹理显著区域;通过一定的逻辑准则将MV和DCT系数的检测结果结合起来,最终检测出视频中运动对象。实验结果表明,本文算法可准确地检测压缩视频中的运动对象,且检测结果具有较高的查全率和查准率。     

基于Matlab的雷达信号处理系统仿真

针对现代雷达信号处理的主要方式,运用数字信号处理理论和Matlab软件研究雷达信号处理的仿真问题。提出了一个仿真模型,该模型可以仿真雷达信号、热噪声与杂波的产生和雷达系统中信号的动态处理过程。用Matlab对某脉冲压缩雷达信号处理系统进行了仿真,得到了雷达系统中各个处理点上的具体信号形式,既包含幅度信息,又包含相位信息,该模型能较好地满足对雷达信号处理的仿真要求,显示了用Matlab仿真雷达信号处理系统的方便、快捷的优点。     

基于MEMS传感器与惯性开关的目标识别技术研究

运用ABAQUS仿真平台建立导弹撞击不同硬度目标模型以及MEMS惯性开关模型,分析了导弹撞击目标过程中的惯性过载情况、惯性开关在撞击惯性力情况下的闭合情况,结合导弹弹道过载特性及目标识别解算准则,设计了MEMS惯性触发电路和惯性开关;结果表明:MEMS惯性触发电路可以对防空导弹弹道过载进行准确的测量,当冲击过载超过30...     

Banach空间中强伪压缩算子带误差的Ishikawa迭代过程

在一般的Banach空间中,使用一个不等式及某些分析技巧证明了非线性强伪压缩算子、强半压缩算子不动点带误差的Ishikawa迭代过程的收敛定理,并给出了它们的误差估计,推广和改进了近期的一系列相应结果。     

对装备可计量性的思考

本文在提出可计量性的定义与对可计量性理解的基础上,梳理了可计量性与装备"五性"的关系,分析了可计量性研究对计量保障的作用,以及可计量性在武器装备全系统全寿命周期中的作用,并对如何开展在研和现役武器装备的可计量性研究提供了思路。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。