检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2020年第10期41卷 2784-2790页

作者：郑小楠谭钦红马浩刘武启重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

为进一步解决协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,针对现有的填充算法中未充分考虑用户偏好和物品属性内在关联的问题以及相似度计算中存在的不合理之处提出一种改进算法。该算法根据评分数据分析出用户的偏好,计算用户对不同物品... 详细信息

为进一步解决协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,针对现有的填充算法中未充分考虑用户偏好和物品属性内在关联的问题以及相似度计算中存在的不合理之处提出一种改进算法。该算法根据评分数据分析出用户的偏好,计算用户对不同物品属性的偏好权重和评分均值,依据计算结果填补缺失项;根据目标用户改进相似度计算公式并得到基于用户偏好矩阵填充的改进混合推荐算法。实验结果表明,该算法可以解决数据稀疏问题,推荐精度均优于其它算法。

关键词：协同过滤用户偏好物品属性矩阵填充相似度计算

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一种稀疏码本多址接入码本优化设计方法

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电子与信息学报 2019年第1期41卷 24-31页

作者：景小荣陶红宝重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室 400065

稀疏码多址接入(SCMA)作为一种具有竞争力的非正交多址接入(NOMA)技术,该技术通过高维调制与稀疏扩频的结合,有效地提升了系统的频谱效率。该文针对现有SCMA码本设计中存在的问题,提出一种同时适用于高斯信道和瑞利衰落信道的SCMA码本... 详细信息

稀疏码多址接入(SCMA)作为一种具有竞争力的非正交多址接入(NOMA)技术,该技术通过高维调制与稀疏扩频的结合,有效地提升了系统的频谱效率。该文针对现有SCMA码本设计中存在的问题,提出一种同时适用于高斯信道和瑞利衰落信道的SCMA码本优化设计方法。在该方法中,首先通过旋转基准星座和母星座,实现母星座在各个维度上投影点间的最小欧氏距离以及叠加在单个资源块上的总星座中与各用户对应的星座图上星座点间的最小欧氏距离的最大化,以提升SCMA码本在高斯信道下的性能;进而在保持总星座上星座点间最小欧氏距离不变的条件下,通过旋转叠加在单个资源块上多个用户的星座,优化叠加在单个资源块上的与各用户对应的星座图中星座点间最小乘积距离和信号空间分集(SSD)阶数,最后结合Q路坐标交织技术获得额外的分集增益,以提升系统抗信道衰落的能力。仿真结果显示:在高斯信道和瑞利衰落信道下,该文设计的SCMA码本的性能均明显优于华为公司提出的SCMA码本和低密度扩频多址接入(LDS-MA)技术。

关键词：非正交多址接入稀疏码多址接入高斯信道瑞利衰落信道坐标交织

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基于改进EWT的心电信号基线矫正算法

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仪器仪表学报 2020年第4期41卷 156-166页

作者：李国权李必禄林金朝黄正文庞宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 光电信息感测与传输技术重点实验室伦敦UB83PH 布鲁内尔大学电子与计算机工程系重庆400065

基线漂移严重影响心电信号的特征提取和识别,而矫正方法的效果决定了医疗诊断的准确性。提出了一种基于经验小波变换和分段多项式拟合理论的心电信号基线矫正算法。利用经验小波变换自适应分割心电信号频谱,在分割区间上构造合适的小波... 详细信息

基线漂移严重影响心电信号的特征提取和识别,而矫正方法的效果决定了医疗诊断的准确性。提出了一种基于经验小波变换和分段多项式拟合理论的心电信号基线矫正算法。利用经验小波变换自适应分割心电信号频谱,在分割区间上构造合适的小波窗提取具有紧支撑的经验模态分量,并重构剔除基漂分量后的经验模态分量,再进行多项式分段拟合来去除残留基线漂移。对同一心电信号的测试结果表明,提出算法相对于对原始经验小波变换算法信噪比改进超过1.9 dB,在保持较好心电信号形态特征的同时能够有效矫正基线漂移失真。

关键词：心电信号基线漂移经验小波变换分段多项式拟合

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双基地展开互质阵列MIMO雷达DOD、DOA降维估计算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2020年第2期40卷 20-26页

作者：周围王强唐俊张维重庆邮电大学光电工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

展开互质阵列将两个子阵完全展开,因而可在阵元数目受限情况下获得相较于均匀阵列以及传统互质阵列更大的阵列孔径。文中基于双基地展开互质阵列多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达阵列结构,提出了基于降维多重信... 详细信息

展开互质阵列将两个子阵完全展开,因而可在阵元数目受限情况下获得相较于均匀阵列以及传统互质阵列更大的阵列孔径。文中基于双基地展开互质阵列多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达阵列结构,提出了基于降维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的双基地展开互质阵列MIMO雷达离开角(Direction of Departure,DOD)、到达角(Direction of Arrival,DOA)联合估计算法。算法通过增加约束并构造代价函数的方式,将二维MUSIC算法中的穷尽搜索二维谱峰转化为求解带约束二次优化问题,先后得到DOA、DOD,并且DOD与DOA自动配对。降维思想的引入使得算法无需二维搜索,因而复杂度显著下降。同时,得益于展开互质阵列MIMO雷达形成的虚拟阵列与大幅扩展的阵列孔径,文中提出的算法亦获得了显著提升的分辨率、自由度以及低信噪比下更为优异的估计性能。此外,子阵数目的互质消除了阵元间距大于半波长可能导致的相位模糊问题。仿真验证了算法的有效性。

关键词： DOA DOD 多输入多输出展开互质阵列相位模糊

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矿用超声波气体流量计的研制

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仪表技术与传感器 2020年第1期 42-45,49页

作者：胡嘉豪全太锋重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对当前复杂的煤矿瓦斯抽放环境条件存在的接收信号干扰大、温度变化大等问题,提出了一种由自带增强型DSP处理指令以及具有浮点运算能力的STM32F4微处理器测量的系统设计。基于时差法检测原理,提出了发送端同步激励信号驱动电路、接收... 详细信息

针对当前复杂的煤矿瓦斯抽放环境条件存在的接收信号干扰大、温度变化大等问题,提出了一种由自带增强型DSP处理指令以及具有浮点运算能力的STM32F4微处理器测量的系统设计。基于时差法检测原理,提出了发送端同步激励信号驱动电路、接收端两级信号放大处理电路以及温度补偿电路的具体解决方案,设计了一种矿用双声道超声波气体流量计,并在流量算法上进行了温度补偿和流场系数修正。该系统设计既简化了电路设计复杂性又保证了精确性。实验结果表明,该流量计测量精确、测量下限低且具有极高的稳定性。

关键词：瓦斯抽放时差法超声波气体流量计 STM32F4 渡越时间温度补偿

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基于注意力机制和离散高斯混合模型的端到端图像压缩方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2020年第5期32卷 769-778页

作者：朱俊高陈强陈志乾谌放重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

图像压缩是图像处理领域重要的基础支撑技术之一。近年来,深度学习被用于解决图像压缩任务。潜在表示特征的冗余和概率估计的不准确往往会限制压缩性能的进一步提高。为了改善这类问题,提出一种基于注意力机制和离散高斯混合模型的端到... 详细信息

图像压缩是图像处理领域重要的基础支撑技术之一。近年来,深度学习被用于解决图像压缩任务。潜在表示特征的冗余和概率估计的不准确往往会限制压缩性能的进一步提高。为了改善这类问题,提出一种基于注意力机制和离散高斯混合模型的端到端图像压缩方法。将全局上下文注意力模块嵌入到编码器,旨在构造紧凑的潜在表示特征。同时,将潜在表示特征建模为参数化的离散高斯混合模型,用于提高码率估计的准确度。实验结果表明,提出的算法无论在峰值信噪比(peak signal noise rate,PSNR)还是多尺度结构相似度(multi-scale structural similarity,MS-SSIM)指标上都高于传统方法。在视觉感知上,提出的图像压缩算法能产生更令人满意的压缩图像。

关键词：图像压缩自编码器卷积神经网络深度学习

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基于深度学习的行为检测方法综述

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2020年第6期32卷 991-1002页

作者：高陈强陈旭重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究热点。近年来,基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展,引起了国内外研究者的关注,对这些方法进行了全面的梳理和总结,介绍了行为检测任务的详细... 详细信息

行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究热点。近年来,基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展,引起了国内外研究者的关注,对这些方法进行了全面的梳理和总结,介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类,综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点,并阐述了基于弱监督学习、图卷积神经网络、注意力机制等新兴研究话题的相关方法;介绍了行为检测领域常用的数据集以及性能评估指标,在这些数据集上比较了几种典型方法的性能;总结了当前行为检测方法需要解决的问题以及进一步发展的研究方向。

关键词：视频理解行为检测深度学习弱监督学习

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基于全卷积DenseNet的前列腺MRI分割新方法

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计算机应用研究 2020年第6期37卷 1886-1889,1894页

作者：胡学刚杨洪光重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆市信号与信息处理重点实验室重庆400065

前列腺磁共振图像(MRI)的自动分割对前列腺疾病的诊断至关重要,但是前列腺区域所占比例过小、组织边界模糊等问题为自动分割带来极大困难。针对这些问题,提出了一种基于全卷积DenseNet的前列腺MRI图像分割方法。该方法以现流行的深度学... 详细信息

前列腺磁共振图像(MRI)的自动分割对前列腺疾病的诊断至关重要,但是前列腺区域所占比例过小、组织边界模糊等问题为自动分割带来极大困难。针对这些问题,提出了一种基于全卷积DenseNet的前列腺MRI图像分割方法。该方法以现流行的深度学习理论为基础,利用迁移学习的思想,将DenseNet从自然图像迁移到前列腺数据集;采用反卷积和类似U-Net的全卷积神经网络结构,实现端到端的图像分割。同时引入并改进Dice相似性损失函数以解决前列腺MRI中背景所占比例远远大于前列腺区域和一些像素难以准确分割等问题。通过在PROMISE12数据集上进行实验,提出的方法 Dice相似性系数达到93. 25%,Hausdorff距离小于1. 2 mm,相较于目前的主要方法,分割效果更好、所耗时间更短。

关键词：前列腺MRI分割 DenseNet 全卷积神经网络 Dice损失函数

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低相干高鲁棒性观测矩阵优化

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西安电子科技大学学报 2019年第6期46卷 171-178页

作者：赵辉张乐刘莹莉张静张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对目前压缩感知观测矩阵普适性低和优化算法鲁棒性不足的问题,提出了一种基于紧框架和稀疏表示误差的观测矩阵优化算法。该算法首先将格拉姆矩阵同时逼近单位矩阵和紧框架,以降低感知矩阵的平均互相干性;然后将稀疏表示误差作为正则... 详细信息

针对目前压缩感知观测矩阵普适性低和优化算法鲁棒性不足的问题,提出了一种基于紧框架和稀疏表示误差的观测矩阵优化算法。该算法首先将格拉姆矩阵同时逼近单位矩阵和紧框架,以降低感知矩阵的平均互相干性;然后将稀疏表示误差作为正则项加入传统优化模型中,来提高观测矩阵的鲁棒性;最后利用解析法求解观测矩阵,保证算法的收敛性。实验结果表明,与现有的优化矩阵相比,所构造观测矩阵的平均互相干系数至少可降低0.03,且具有更强的鲁棒性。

关键词：观测矩阵平均互相干性紧框架稀疏表示误差

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一种基于多状态颜色一致性约束的激光-惯性-视觉里程计

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电讯技术 2025年第1期65卷 119-126页

作者：刘春明于光远李琮施鹏程孙世颖徐勇军国网山东省电力公司济南供电公司济南250022 多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致... 详细信息

基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致性约束的激光雷达-惯性-视觉里程计方法,以提高系统的鲁棒性和定位精度。该方法紧耦合了激光雷达-惯性里程计(LiDAR-Inertial Odometry,LIO)和视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)两个子系统,并定义了带有颜色信息的全局地图表示形式。LIO子系统中点云经过运动补偿后,直接用于构建点到面的残差。VIO子系统利用全局地图中点的深度信息,根据滑动窗口中多个相机状态观测到同一地图点颜色的一致性,构建光度误差约束,并通过不变扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)状态估计器进行系统状态更新。在南洋理工大学发布的公共数据集上进行了实验,所提方法在该数据集不同序列上的绝对轨迹误差平均值为0.402 m。

关键词：多传感器融合定位状态估计视觉-惯性里程计激光-惯性里程计

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