检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2007年第5期29卷 673-676页

作者：王健吴先良王丽华安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

针对二维目标电磁散射特性分析问题,提出了一种基于传统矩量法的新算法。该算法采用二代小波插值理论,通过近相关和远相关分离的办法,实现了阻抗矩阵元素的快速填充,从而实现目标雷达散射截面(RCS)的快速计算。将计算结果与传统矩量法... 详细信息

针对二维目标电磁散射特性分析问题,提出了一种基于传统矩量法的新算法。该算法采用二代小波插值理论,通过近相关和远相关分离的办法,实现了阻抗矩阵元素的快速填充,从而实现目标雷达散射截面(RCS)的快速计算。将计算结果与传统矩量法计算的结果进行了比较,数值结果表明:在不影响精度的前提下,尤其是对于电大目标问题,本文方法的计算效率大大提高。

关键词：雷达散射截面矩量法二代小波插值阻抗矩阵

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基于辛Runge-Kutta-Nystrom方法的雷达散射截面计算

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物理学报 2007年第4期56卷 2115-2118页

作者：李民权陶小俊赵瑾吴先良安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学光电信息获取与控制教育部重点实验室合肥230039

从基本的差分概念和Maxwell方程出发,引入电磁场方程的Hamilton函数.提出一种基于Runge-Kutta-Nystrom辛算法的高阶时域有限差分方法,该方法保持了系统的相空间体积不变和总能量不变,并导出了迭代公式.在此基础上计算了一种金属圆柱的... 详细信息

从基本的差分概念和Maxwell方程出发,引入电磁场方程的Hamilton函数.提出一种基于Runge-Kutta-Nystrom辛算法的高阶时域有限差分方法,该方法保持了系统的相空间体积不变和总能量不变,并导出了迭代公式.在此基础上计算了一种金属圆柱的雷达散射截面.计算结果表明该方法的正确性及快速、精确的特性.

关键词：雷达散射截面高阶算法辛Runge—Kutta-Nystrom方法时域有限差分

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基于双树复小波变换的相位保持SAR图像降噪

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中国图象图形学报 2007年第5期12卷 805-810页

作者：周伟华王鑫罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

为更有效地抑制噪声,提出了一种基于非正交复值log-Gabor小波变换的SAR图像斑点噪声消除算法。该算法通过相位保持消噪的门限操作确保相位信息不受破坏。由于用单一的乘性模型或加性模型消除SAR图像的斑点噪声都不能取得很好的效果,为... 详细信息

为更有效地抑制噪声,提出了一种基于非正交复值log-Gabor小波变换的SAR图像斑点噪声消除算法。该算法通过相位保持消噪的门限操作确保相位信息不受破坏。由于用单一的乘性模型或加性模型消除SAR图像的斑点噪声都不能取得很好的效果,为此使用具有平移不变性及更多方向选择性的双树复小波变换图像融合算法,通过选择适当的融合规则,使乘性和加性噪声模型优势互补,就能有效抑制斑点噪声。实验结果显示,这种消噪方法与其他方法相比,有明显优势。

关键词： SAR图像斑点噪声噪声模型相位保持双树复小波变换图像融合

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基于t混合模型和Greedy EM算法的彩色图像分割

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中国图象图形学报 2007年第5期12卷 882-887页

作者：汪慧兰陈思宝罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

为了快速更好地进行彩色图像分割,以图像的颜色、纹理及空间位置作为综合特征,基于t混合模型,提出了一种自适应的图像分割方法,即先采用贪婪的EM(Greedy EM)算法估计混合模型的参数,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。由于t... 详细信息

为了快速更好地进行彩色图像分割,以图像的颜色、纹理及空间位置作为综合特征,基于t混合模型,提出了一种自适应的图像分割方法,即先采用贪婪的EM(Greedy EM)算法估计混合模型的参数,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。由于t混合模型的稳健性和Greedy EM算法对于数据的初始化不敏感,且能收敛到全局最优,因此与其他的方法相比,不仅速度提高,而且能取得更好的分割结果。

关键词： t混合模型 Greedy EM 图像分割

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基于自适应分数延迟估计的FM广播辐射源雷达直达波对消

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电子与信息学报 2007年第7期29卷 1674-1677页

作者：朱家兵洪一陶亮鲁加国安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 华东电子工程研究所信号处理研究室合肥230031

在连续波体制的双基地雷达中一个重要的问题是存在直达波干扰,传统的解决方法是通过自适应天线的干扰置零技术,但这对警戒雷达来说置零的深度有限。该文首先对基于FM广播辐射源的双基地雷达中的直达波干扰进行了分析;然后提出了基于自... 详细信息

在连续波体制的双基地雷达中一个重要的问题是存在直达波干扰,传统的解决方法是通过自适应天线的干扰置零技术,但这对警戒雷达来说置零的深度有限。该文首先对基于FM广播辐射源的双基地雷达中的直达波干扰进行了分析;然后提出了基于自适应分数延迟估计直达波干扰抑制算法;最后给出了基于FM广播照射源的一个双基地实验系统,利用该实验系统采集的数据进行仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词：双基地雷达直达波对消自适应分数延迟估计

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基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

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华东理工大学学报（自然科学版） 2007年第2期33卷 255-258页

作者：徐怡李龙澍李学俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进... 详细信息

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。

关键词：粗糙熵 K-均值聚类图像分割

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基于非常稀疏随机投影的图像重建方法

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计算机工程与应用 2007年第22期43卷 25-27页

作者：方红章权兵韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

将非常稀疏随机投影引入可压缩传感CS(CompressedSensing)理论,提出一种新的CS测量矩阵:非常稀疏投影矩阵。利用非常稀疏投影分布的渐近正态性,证明了新的矩阵满足CS测量矩阵的必要条件。该矩阵由于其构成的非常稀疏性大大简化了图像重... 详细信息

将非常稀疏随机投影引入可压缩传感CS(CompressedSensing)理论,提出一种新的CS测量矩阵:非常稀疏投影矩阵。利用非常稀疏投影分布的渐近正态性,证明了新的矩阵满足CS测量矩阵的必要条件。该矩阵由于其构成的非常稀疏性大大简化了图像重建过程中的投影计算,从而提高重建速度。实验结果表明非常稀疏投影矩阵在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建。最后给出了新的测量矩阵与一般采用的高斯和贝努里测量矩阵的重建结果比较和分析。

关键词：随机投影可压缩稀疏性

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蛋白质序列中的多重分形分析

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计算机工程与应用 2007年第20期43卷 46-48,92页

作者：郑婷婷毛军军宋杰程家兴安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

采用多重分形谱对蛋白质序列进行分析。按照SCOP分类法,从PDB中选取三条同属于类的分维相近的蛋白质序列,利用多重分形分别对蛋白质空间距离以及序列中氨基酸的极性、体积的复杂性进行比较。实验结果表明,多重分形的奇异谱函数比简单的... 详细信息

采用多重分形谱对蛋白质序列进行分析。按照SCOP分类法,从PDB中选取三条同属于类的分维相近的蛋白质序列,利用多重分形分别对蛋白质空间距离以及序列中氨基酸的极性、体积的复杂性进行比较。实验结果表明,多重分形的奇异谱函数比简单的分形维数能提供更多的信息,克服了分形维数相同情况下,精细结构无法区分的困难,分析结果能够更加准确地描述个体之间的差异。

关键词：蛋白质分形分维多重分形谱

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稀疏纹理的特征提取和分类研究

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计算机应用研究 2007年第3期24卷 306-308页

作者：谢世朋胡茂林安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

提出了对稀疏纹理表面特征的新描述方法,并进行了纹理分类的研究。以往对纹理的研究大多是对2D纹理的研究,一般是通过大量的训练样本来完成纹理特征的提取。通过RANSAC估计两幅纹理的单应约束,提取两幅纹理的对应点,不仅可以提取一般纹... 详细信息

提出了对稀疏纹理表面特征的新描述方法,并进行了纹理分类的研究。以往对纹理的研究大多是对2D纹理的研究,一般是通过大量的训练样本来完成纹理特征的提取。通过RANSAC估计两幅纹理的单应约束,提取两幅纹理的对应点,不仅可以提取一般纹理的特征,而且可以提取包含立体信息的纹理特征(如因为光照和视点的变化引起立体纹理的阴影变化等),通过对应点的提取使得不再需要大量的训练样本来进行纹理的特征提取。实验表明该算法可以较准确和快速地进行纹理特征提取和分类,使得纹理分类工作变得有较强的可行性和实用性。

关键词：纹理分类特征提取稀疏纹理

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束搜索算法的候选选取方法研究

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计算机工程 2007年第4期33卷 223-224,227页

作者：许中卫李炜吴建国安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

在假设空间中进行爬山搜索是机器学习算法中常用的策略,爬山算法不能保证得到全局最优解,为了减少收敛到局部最优解的风险,束搜索应用而生。宽度为k的束搜索,在每一步以k个最佳候选为入口进行搜索(产生分支),并从结果集中再次选取k个候... 详细信息

在假设空间中进行爬山搜索是机器学习算法中常用的策略,爬山算法不能保证得到全局最优解,为了减少收敛到局部最优解的风险,束搜索应用而生。宽度为k的束搜索,在每一步以k个最佳候选为入口进行搜索(产生分支),并从结果集中再次选取k个候选作为下一步的搜索入口。但目前多数算法只是在结果集中简单选取具有最大启发式性能量度值的k个成员。该文讨论了束搜索算法,提出了几种合理的候选选取方法,并在UCI数据库上进行对比实验测试,给出了实验结果。

关键词：机器学习束搜索聚类归纳逻辑程序设计

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