检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2016年第9期52卷 202-207页

作者：王彩红沈燕飞王毅朱珍民湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

针对复杂背景下手势运动过程中出现的手势形态变化、遮挡、光照变化等问题,提出了一种基于时空上下文的手势跟踪与识别方法。使用机器学习方法离线训练手势样本分类器,实现对手势的检测和定位;利用时空上下文跟踪算法对动态手势进行跟踪... 详细信息

针对复杂背景下手势运动过程中出现的手势形态变化、遮挡、光照变化等问题,提出了一种基于时空上下文的手势跟踪与识别方法。使用机器学习方法离线训练手势样本分类器,实现对手势的检测和定位;利用时空上下文跟踪算法对动态手势进行跟踪,同时为了避免跟踪过程中出现的漂移、目标丢失等情况,使用手势检测算法对手势位置信息进行实时校准;根据手势运动轨迹对手势运动进行跟踪与识别。实验表明,提出的方法可以实现对手势运动快速、准确、连续识别,满足人机交互的要求。

关键词：检测手势跟踪时空上下文

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面向可穿戴设备的超声波手势识别方法

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计算机科学 2015年第10期42卷 20-24页

作者：杨晓东陈益强于汉超刘军发李展歌中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 天津大学软件学院天津300072

针对传统的基于触摸屏和计算机视觉的手势交互方法无法应对智能可穿戴设备逐渐趋向小型化和低功耗等问题,依据声波的Doppler效应和运动物体能够改变声波频率的特性,提出了一种基于超声波的低功耗鲁棒手势识别方法。该方法利用Goertzel... 详细信息

针对传统的基于触摸屏和计算机视觉的手势交互方法无法应对智能可穿戴设备逐渐趋向小型化和低功耗等问题,依据声波的Doppler效应和运动物体能够改变声波频率的特性,提出了一种基于超声波的低功耗鲁棒手势识别方法。该方法利用Goertzel算法进行超声波频率特征提取和分析,得到手势的移动方向并形成时间序列,进而利用隐马尔科夫模型实现用户手势识别。在微软移动终端Surface上的实验表明,此方法在安静和嘈杂的环境下都能达到较高的手势识别准确率、更高的鲁棒性、更低的计算成本和功耗,能够满足可穿戴设备发展对于手势识别的需求。

关键词：可穿戴设备手势识别超声波 Goertzel算法隐马尔可夫模型 Doppler效应

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基于双重优化的连续手势识别方法

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图学学报 2015年第1期36卷 102-110页

作者：高畅蒋浩毛天露王兆其中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 四川大学软件学院四川成都610225

基于计算机视觉的连续手势识别因为其自然性和便捷性在大型互动娱乐、互动教育等方面得到了广泛应用。在连续手势识别过程中,解决手势分割问题的已有方案多存在计算量大效率低的缺点;解决独立手势识别问题的已有方案多存在训练参数设定... 详细信息

基于计算机视觉的连续手势识别因为其自然性和便捷性在大型互动娱乐、互动教育等方面得到了广泛应用。在连续手势识别过程中,解决手势分割问题的已有方案多存在计算量大效率低的缺点;解决独立手势识别问题的已有方案多存在训练参数设定过程复杂的缺点。针对这两个问题做出两点优化:其一,提出一种基于隐状态模式归一化的方法对连续手势进行分割,提高了手势分割的效率;其二,提出一种基于参数自反馈调节的独立手势训练和识别方法,降低了独立手势训练的难度,并提高了识别的精度。实验证明,提出的基于双重优化的连续手势识别方法与原有方法相比在精度和效率上都有较大提升。

关键词：人机交互连续手势识别手势分割独立手势识别

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基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别

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高技术通讯 2021年第1期31卷 1-11页

作者：邱大伟刘子辰周一青龙隆谭雯雯曹欢中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transforme... 详细信息

工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transformer神经网络的输入样本矩阵,解决Transformer神经网络的输入问题。同时,提出应用于滚动轴承故障类型识别的归一化位置编码方法,解决Transformer神经网络在滚动轴承故障分析领域的位置编码问题。在此基础上,提出Transformer神经网络双向输入样本矩阵处理机制和算法训练过程中错误样本权重增强机制,提升所提方法的鲁棒性。使用KAt数据中心的滚动轴承数据集验证所提方法的识别性能,与现有常用深度学习方法相比,所提方法在时间效率和准确度性能上均有一定的优势,其中,准确度能够提升11%以上,单个样本的平均处理时间小于1 ms。

关键词：滚动轴承故障类型识别 Transformer神经网络前向特征矩阵后向特征矩阵归一化位置编码权重增强

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5G系统中一种改进的PSS定时同步算法

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计算机工程 2020年第12期46卷 27-35页

作者：王宗伟石晶林冯雪林勾志杭重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190 中国科学院大学北京100190

符号定时同步是5G系统初始小区搜索的关键步骤,针对传统定时同步算法抗频偏性能差、计算复杂度高的问题,提出一种适用于5G系统的主同步信号(PSS)定时同步改进算法。在分段相关算法的基础上,对PSS序列预置归一化频偏,利用PSS序列的共轭... 详细信息

符号定时同步是5G系统初始小区搜索的关键步骤,针对传统定时同步算法抗频偏性能差、计算复杂度高的问题,提出一种适用于5G系统的主同步信号(PSS)定时同步改进算法。在分段相关算法的基础上,对PSS序列预置归一化频偏,利用PSS序列的共轭对称特性将其分段处理后预存于终端,结合卷积和重叠保留分块方法实现各分段相关窗的快速相关,并对分段相关值作时延累加后进行门限判决,从而完成定时同步和粗频偏的联合检测。仿真结果表明,与差分相关算法、分段相关算法相比,该算法能够有效提升系统的抗频偏性能,降低计算复杂度,满足5G系统对定时同步的要求。

关键词： 5G系统定时同步分段相关算法频偏预置重叠保留

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基于数据融合的CNN方法用于人体活动识别

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计算机工程与设计 2020年第2期41卷 522-528页

作者：韩欣欣叶剑周海英中北大学大数据学院山西太原030051 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

针对人体活动识别,现有的研究更多关注于传感器之间的融合,较少将研究方向转移到三轴加速度计等传感器内轴之间的相关性方面。为有效利用轴之间的相关性,提出一种基于数据融合的卷积神经网络方法。借助利用轴之间的相关性的单通道数据... 详细信息

针对人体活动识别,现有的研究更多关注于传感器之间的融合,较少将研究方向转移到三轴加速度计等传感器内轴之间的相关性方面。为有效利用轴之间的相关性,提出一种基于数据融合的卷积神经网络方法。借助利用轴之间的相关性的单通道数据融合方法得到融合数据,将融合数据输入到卷积神经网络中提取特征。在WISDM数据集上的实验结果表明,该方法的准确率达到了98.80%,优于不使用数据融合的卷积神经网络方法。

关键词：人体活动识别三轴加速度计数据融合卷积神经网络准确率

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基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

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电子科技大学学报 2013年第1期42卷 58-62页

作者：王妮娜桂冠苏泳涛石晶林张平中国科学院计算技术研究所北京海淀区100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京海淀区100190 北京邮电大学信息与通信工程学院北京海淀区100876 电子科技大学电子工程学院成都611731

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,信号经过频率选择性衰落的信道后,在接收端需要进行均衡和相干信号的检测,故准确的信道估计量必不可少。传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设,利用线性重构算法,如最小二乘(LS... 详细信息

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,信号经过频率选择性衰落的信道后,在接收端需要进行均衡和相干信号的检测,故准确的信道估计量必不可少。传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设,利用线性重构算法,如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等,可以达到Cramer-Rao下界(CRLB)。然而,通过物理信道测量发现,在实际通信系统中,宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性。通过充分利用信道的稀疏特性,该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计。在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下,基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价,大大减少了导频信号开销,从而提高了频谱资源利用率。

关键词：压缩感知 MIMO-OFDM 稀疏信道估计稀疏多径信道

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基于颜色聚类的计算机桌面图像压缩算法

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计算机工程 2012年第21期38卷 221-225,236页

作者：卢毓海沈燕飞王春洁朱珍民湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

针对计算机桌面图像压缩问题,提出一种基于颜色聚类的图像压缩算法。将桌面图像划分成16×16的非重叠块,归为文本/图形块、自然图像块及混合块3类。对色彩丰富文本/图形块进行颜色聚类,以降低块的颜色种类数,并做无损压缩。对自然... 详细信息

针对计算机桌面图像压缩问题,提出一种基于颜色聚类的图像压缩算法。将桌面图像划分成16×16的非重叠块,归为文本/图形块、自然图像块及混合块3类。对色彩丰富文本/图形块进行颜色聚类,以降低块的颜色种类数,并做无损压缩。对自然图像块采用H.264帧内预测编码方法,对混合块采用混合编码方法。实验结果表明,该算法所得图像的峰值信噪比和结构相似度均高于传统算法。

关键词：计算机桌面图像混合图像块分类颜色聚类图像压缩图像编码

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基于波束训练的大规模MIMO多用户度调度算法

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高技术通讯 2022年第3期32卷 248-260页

作者：徐顺清石晶林周一青张宗帅移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 中国三星研究院北京100028

在毫米波多用户大规模天线阵列多输入多输出(MIMO)系统中,由于使用混合波束形成结构,使得用户调度问题面临新的挑战,调度问题转变为在同一时频资源选择调度用户子集和用户与基站之间通信波束对的问题,需要从用户和波束两个维度来进行考... 详细信息

在毫米波多用户大规模天线阵列多输入多输出(MIMO)系统中,由于使用混合波束形成结构,使得用户调度问题面临新的挑战,调度问题转变为在同一时频资源选择调度用户子集和用户与基站之间通信波束对的问题,需要从用户和波束两个维度来进行考虑。大规模MIMO由于在基站端和用户端使用大量的天线阵列,如果使用穷举搜索算法运算量极大,在实际应用中是不现实的。本文提出了一种基于波束训练的多用户调度方案,该方案分为2步。第1步,由于波束间的干扰大多数来自于相邻波束,因此对相邻波束进行分组,同时根据用户反馈的信干燥比(SINR)最大值的基站波束索引号把相关的用户映射到对应波束组。第2步,为了减小干扰,每个波束组的最小波束索引根据一定的原则来选取调度用户,然后通过基站和用户之间的波束训练选取最接近于SINR门限值的用户波束来进行通信。仿真结果表明,该方案具有逼近最优穷举方案的性能并且具有较低的计算复杂度。

关键词：大规模多输入多输出(MIMO) 混合连接结构波束搜索用户选择频谱效率

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基于多维尺度分析的自适应室内群终端定位方法

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计算机科学 2018年第10期45卷 104-110页

作者：付先凯蒋鑫龙刘军发张少博陈益强中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 长安大学信息工程学院西安710064

室内定位是普适计算领域的热点研究问题。当前,室内定位方法主要分为基于信号传播模型的定位方法和基于无线信号指纹的定位方法。其中,基于指纹的方法由于不需要知道无线信号接入点(Access Point,AP)的位置而得到更加广泛的应用,其需要... 详细信息

室内定位是普适计算领域的热点研究问题。当前,室内定位方法主要分为基于信号传播模型的定位方法和基于无线信号指纹的定位方法。其中,基于指纹的方法由于不需要知道无线信号接入点(Access Point,AP)的位置而得到更加广泛的应用,其需要通过离线阶段采集大量数据来构建丰富的指纹库,满足这一条件需要大量的人工标定工作。对此,文中提出了一种基于指纹空间关系的定位方法,相比于传统的指纹定位方法,该方法无需建立指纹库,只需要通过获取多终端的Wi-Fi信号强度,计算所有终端的不相似度并构建不相似矩阵;通过多维尺度分析(Multidimensional Scaling,MDS)算法,构建出所有终端的位置分布图,进而通过确定其中3个以上终端的位置来定位所有的终端。采用支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)计算任意终端间的距离,并将距离矩阵作为不相似矩阵。文中在商场场景下选择了约2500m^2的区域进行实验,所提方法的平均定位误差约为7m。

关键词：室内定位指纹定位方法多维尺度分析(MDS) 支持向量回归机(SVR)

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