检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2002年第11期24卷 1537-1543页

作者：汪勇刚朱世华吕玲西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

在综合语音、数据等多种业务的CDMA蜂窝移动通信系统中,由于请求接入的各业务的传输速率和服务质量各不相同,小区基站的前向发射功率在接入业务后,变化的程度也各不相同,故为了保证系统的稳定性,必须对系统的前向发射功率进行限制。该... 详细信息

在综合语音、数据等多种业务的CDMA蜂窝移动通信系统中,由于请求接入的各业务的传输速率和服务质量各不相同,小区基站的前向发射功率在接入业务后,变化的程度也各不相同,故为了保证系统的稳定性,必须对系统的前向发射功率进行限制。该文提出了一种在多业务、多速率环境下,CDMA系统接入新业务后前向功率增量的预测方法;运用该方法预测了小区的前向发射功率,并与仿真结果进行了比较。

关键词： CDMA系统前向功率预测码分多址多业务移动通信

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自适应Kalman滤波反褶积的快速实现方法

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地球物理学报 2001年第2期44卷 255-262页

作者：董恩清刘贵忠张宗平西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

提出了以二进小波变换为基础的自适应Kalman滤波反褶积 (AKFD)新方法 ,针对该方法的计算复杂程度 ,提出了一种快速实现方法 .二进小波变换的AKFD抛弃了传统预测反褶积对信号平稳性的假设 ,克服了提高分辨率而信噪比明显降低的问题 ,具... 详细信息

提出了以二进小波变换为基础的自适应Kalman滤波反褶积 (AKFD)新方法 ,针对该方法的计算复杂程度 ,提出了一种快速实现方法 .二进小波变换的AKFD抛弃了传统预测反褶积对信号平稳性的假设 ,克服了提高分辨率而信噪比明显降低的问题 ,具有很好的抗噪性能 .在小波域进行的AKFD在压制假反射以及提高分辨率方面比时间域的AKFD好 ,克服了在时域内进行AKFD抬升低频成分的缺陷 .利用二维地震数据的局部平稳性的假设提出了快速实现方法 ,通过分段求取自适应预测算子 ,分别于横向及纵向采用样条插值的方法进行插值 ,来减少求取自适应预测算子的计算量 ,达到快速实现的目的 .经过大量实验表明计算速度提高数百倍 ,仍能保持原来的计算效果 .

关键词：二进小波变换自适应滤波 Kalman滤波反褶积非平稳信号地震资料地震数据处理

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基于二进小波变换的信号去噪

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电子与信息学报 2001年第11期23卷 1083-1090页

作者：张宗平刘贵忠董恩清西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

由于信号在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的信号重建效果对信号的小波变换系数的误差灵敏度将会下降,因此可以期望在相同的误判概率下基于二进小波变换的去噪效果将优于基于小波级数变换的去噪效果... 详细信息

由于信号在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的信号重建效果对信号的小波变换系数的误差灵敏度将会下降,因此可以期望在相同的误判概率下基于二进小波变换的去噪效果将优于基于小波级数变换的去噪效果。基于这个思想,该文将已有的基于小波级数的去噪方法推广到基于二进小波变换去噪上去,比较了基于二进小波去噪同基于小波级数去噪的效果。数值实验表明,对于各种检验信号,较之小波级数去噪,二进小波变换去噪效果有明显改善。

关键词：二进小波去噪信号去噪小波变换

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基于小波框架的自适应径向基函数网络

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自动化学报 2002年第2期28卷 229-237页

作者：张茁生刘贵忠张宗平西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

给出了由高斯径向基函数生成的一组小波框架 ,建立在小波框架理论的基础上 ,构造性地证明了高斯径向基函数网络可以任意精度地逼近 L2 ( Rd)中的函数 .在此基础上 ,利用高斯径向基函数的时频局部化性质和自适应投影原理 ,进一步给出了... 详细信息

给出了由高斯径向基函数生成的一组小波框架 ,建立在小波框架理论的基础上 ,构造性地证明了高斯径向基函数网络可以任意精度地逼近 L2 ( Rd)中的函数 .在此基础上 ,利用高斯径向基函数的时频局部化性质和自适应投影原理 ,进一步给出了构造和训练网络的自适应学习算法 .应用到信号的重构和去噪。

关键词：径向基函数网络小波框架自适应学习算法神经网络

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基于二进小波变换的实信号的多尺度Hilbert变换和瞬时频率提取

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电子与信息学报 2002年第8期24卷 1028-1034页

作者：蔡毓刘贵忠侯兴松西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

该文着重讨论了使用二进小波变换方法实现数字Hilbert滤波,特别是使用滤波器组实现多尺度Hilbert滤波所要考虑的各尺度滤波器的设计问题。将多尺度Hilbert方法应用到求信号的瞬时参数中,并利用小波变换的去噪思想,取得了比使用DWT方法... 详细信息

该文着重讨论了使用二进小波变换方法实现数字Hilbert滤波,特别是使用滤波器组实现多尺度Hilbert滤波所要考虑的各尺度滤波器的设计问题。将多尺度Hilbert方法应用到求信号的瞬时参数中,并利用小波变换的去噪思想,取得了比使用DWT方法去噪更好的去噪效果。

关键词：实信号 Hilbert变换瞬时频率提取二进小波变换 Hilbert滤波器多尺度

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嵌入分层聚类的小波零树图像编码

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计算机学报 2002年第11期25卷 1189-1194页

作者：张宗平刘贵忠杨一文西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

该文研究了小波系数的一类新的统计特性——分层聚类特性.为了利用这种特性,文章分析了这些分层聚类的结构关系,并结合已有小波零树技术提出了一个嵌入分层聚类零树小波图像压缩编码算法.这个新算法利用形态学算子来聚类优化子带内重要... 详细信息

该文研究了小波系数的一类新的统计特性——分层聚类特性.为了利用这种特性,文章分析了这些分层聚类的结构关系,并结合已有小波零树技术提出了一个嵌入分层聚类零树小波图像压缩编码算法.这个新算法利用形态学算子来聚类优化子带内重要系数编码,同时使用小波零树来实现对子带间小波系数相似衰减特性的利用,提高对不重要小波系数的编码效率.因此,新算法有效地克服了单纯使用零树或单纯使用形态学聚类技术所存在的不足.实验结果证实:该文所提出的编码器性能相对于EZW编码器有明显的提高,其性能可以与SPIHT编码器和MRWD编码器相媲美.该文所提出的编码器不仅具有渐进传输和CBR应用所需的嵌入特性,同时也具有极低的算法复杂度.稍加改动还可以支持多分辨编/解码.

关键词：小波零树图像编码图像压缩小波编码数学形态学分层聚类特性

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基于分数布朗运动和概率神经网络的自然纹理分类

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电子与信息学报 2004年第3期26卷 389-393页

作者：胡金艳张太镒张春梅西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

该文基于自然纹理的分数布朗运动(FBM)模型,引入一种新的分形特征参数——分形尺度,提出计算分形尺度的截矩线性度(IAL)方法。实验表明,将纹理图像的分形尺度与分形维数结合,既反映了物理表面分形的尺度范围又反映了该尺度范围内的纹理... 详细信息

该文基于自然纹理的分数布朗运动(FBM)模型,引入一种新的分形特征参数——分形尺度,提出计算分形尺度的截矩线性度(IAL)方法。实验表明,将纹理图像的分形尺度与分形维数结合,既反映了物理表面分形的尺度范围又反映了该尺度范围内的纹理粗糙程度,从而更有效地描述和区分纹理特征。文中利用纹理图像在水平、垂直和对角3个方向上的分形尺度和分形维数作为特征集,采用概率神经网络(PNN)作为分类器进行自然纹理图像分类,得到准确的分类结果。

关键词：自然纹理分数布朗运动概率神经网络分形尺度截矩线性度图像分类

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基于乘性规则的支持向量域分类器

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计算机学报 2004年第5期27卷 690-694页

作者：陆从德张太镒胡金燕西安交通大学电信学院信息与通信工程系西安710049

该文提出了一种基于支持向量域描述 (SVDD)的学习分类器 .在两类样本分类中 ,该算法在训练时通过对1类样本的描述求取包含 1类样本的球形边界 ,然后通过该边界对两类样本数据进行分类 ,并且在求取边界的优化问题中 ,采用乘性规则来直接... 详细信息

该文提出了一种基于支持向量域描述 (SVDD)的学习分类器 .在两类样本分类中 ,该算法在训练时通过对1类样本的描述求取包含 1类样本的球形边界 ,然后通过该边界对两类样本数据进行分类 ,并且在求取边界的优化问题中 ,采用乘性规则来直接求取Lagrange乘子 ,而不是用传统的二次优化方法 .该文所获得的学习算法和支持向量机 (SVM)与序列最小优化 (SMO)算法相比 ,不仅降低了样本的采集代价 ,而且在优化速度上有了很大提高 .通过CBCL人脸库的仿真实验 ,将该算法和SVM、SOM算法的实验结果进行对比 ,说明了该学习算法的有效性 .

关键词：支持向量域分类器乘性规则序列最小优化支持向量机学习算法

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基于嵌入理论和神经网络技术的混沌数据预测及其在股票市场中的应用

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系统工程理论与实践 2001年第6期21卷 52-58,78页

作者：杨一文刘贵忠张宗平西安交通大学电信学院信息与通信工程系陕西西安710049

提出了一种将延迟 -嵌入定理与人工神经网络相结合预测混沌数据的基本方法 ,首先讨论了嵌入延迟时间和嵌入维的计算方法 ,并从信号处理的角度分析了相空间重构同预测的关系 ,并以此确定神经网络的输入层结构 ;最后应用于股票指数和价格... 详细信息

提出了一种将延迟 -嵌入定理与人工神经网络相结合预测混沌数据的基本方法 ,首先讨论了嵌入延迟时间和嵌入维的计算方法 ,并从信号处理的角度分析了相空间重构同预测的关系 ,并以此确定神经网络的输入层结构 ;最后应用于股票指数和价格的预测 ,结果表明这种方法对解决一类问题具有广阔的前景 .

关键词：股票市场嵌入理论神经网络混沌数据预测

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基于神经网络、多分辨分析和动力学重建理论的股市趋势预测

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系统工程理论与实践 2001年第8期21卷 19-23页

作者：杨一文刘贵忠张宗平西安交通大学电信学院信息与通信工程系陕西西安710049

根据动力学重建理论和多分辨分析的基本思想 ,利用小波变换重构股市系统的光滑吸引子 ,从而避开了预测的不适定问题 .以重构的状态矢量作为神经网络的多维输入 ,以上海证券交易所的上证指数为例 ,分别对 1 999年的 5 .1 9行情以及 2 0 ... 详细信息

根据动力学重建理论和多分辨分析的基本思想 ,利用小波变换重构股市系统的光滑吸引子 ,从而避开了预测的不适定问题 .以重构的状态矢量作为神经网络的多维输入 ,以上海证券交易所的上证指数为例 ,分别对 1 999年的 5 .1 9行情以及 2 0 0 0年的 2 .1 4行情后的几个关键点位进行预测 ,结果表明。

关键词：神经网络多分辨分析动力学重建理论股票市场证券交易

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