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空时格码迹准则在频选衰落信道下的证明
1
作者 耿嘉 曹秀英 毕光国 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期938-941,共4页
迹准则是当系统中发射与接收天线数之积较大时设计空时格码的准则,该准则最初是为平衰落信道而设计的。该文证明了迹准则在频选衰落信道下仍然成立,且仿真亦表明当信道为频选衰落时,迹准则意义下好码的性能优于其它码的性能。
关键词 空时格码 迹准则 频选衰落
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基于迹准则的空频格码的设计
2
作者 耿嘉 曹秀英 毕光国 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期463-468,共6页
通过对空时格码与空频格码内在联系的理论分析,提出原本用于设计空时格码的迹准则也可以用于空频格码的设计,且仿真表明用迹准则设计出的空频格码性能明显优于已知的其他空频格码.文中还通过对迹准则的改进,使其设计出的空频格码性能进... 通过对空时格码与空频格码内在联系的理论分析,提出原本用于设计空时格码的迹准则也可以用于空频格码的设计,且仿真表明用迹准则设计出的空频格码性能明显优于已知的其他空频格码.文中还通过对迹准则的改进,使其设计出的空频格码性能进一步提高.径时延、交织以及编码器状态数对码性能的影响也在文中进行了分析. 展开更多
关键词 空频格码 迹准则 空时格码 正交频分复用
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基于LT旋涡识别方法分析跨音转子尖区流动
3
作者 钟维博 柳阳威 +1 位作者 谢喆 唐雨萌 《工程热物理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期47-55,共9页
对压气机叶尖间隙流动的研究始终是先进压气机设计的重要问题。本研究基于当地迹旋涡识别方法分析了跨音压气机转子的RANS(Reynold-averaged Navier-Stocks)和DES(detached eddy simulation)数值模拟数据,研究了最高效率和近失速工况下... 对压气机叶尖间隙流动的研究始终是先进压气机设计的重要问题。本研究基于当地迹旋涡识别方法分析了跨音压气机转子的RANS(Reynold-averaged Navier-Stocks)和DES(detached eddy simulation)数值模拟数据,研究了最高效率和近失速工况下,叶尖泄漏流动中的涡系结构及其发展过程中旋转模式的变化规律。结果表明,激波–泄漏涡干涉作用以及叶片通道内的压力梯度分布对叶尖泄漏涡的旋转强度、压缩性,以及当地螺旋线在轴向/径向的特征分布和变化速率有重要影响。为叶尖间隙流动的机理研究和控制技术发展提供了新的思路。 展开更多
关键词 当地迹方法 旋涡识别 旋转模式 叶尖泄漏 压气机
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基于迹比准则与+L-R方法的特征选择算法 被引量：1
4
作者 冯宗翰 吴小俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第17期136-139,共4页
提出一种将迹比准则和基于错分区域的+L-R方法相结合的特征选择算法。该算法使用迹比算法得到优秀特征子集,对分类产生的错分区域进行+L-R选择得到新特征,新特征可以区分之前被错分的数据,从而降低错分率。采用+L-R算法降低数据冗余。... 提出一种将迹比准则和基于错分区域的+L-R方法相结合的特征选择算法。该算法使用迹比算法得到优秀特征子集,对分类产生的错分区域进行+L-R选择得到新特征,新特征可以区分之前被错分的数据,从而降低错分率。采用+L-R算法降低数据冗余。实验结果表明,该算法有效改进迹比准则特征选择算法,同时降低错分率。 展开更多
关键词 错分区域 迹比准则 特征选择 机器学习 模式识别
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新的局部保持鉴别分析算法
5
作者 王永茂 徐正光 赵珊 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第3期25-29,共5页
提出了一种新的局部保持鉴别分析算法:基于迹比准则与自适应近邻图嵌入的局部保持鉴别分析算法。根据样本分布特性自适应构建类内和类间近邻图,保持数据的局部结构并且利用数据的鉴别信息,定义局部类内离差矩阵以及局部类间离差矩阵,采... 提出了一种新的局部保持鉴别分析算法:基于迹比准则与自适应近邻图嵌入的局部保持鉴别分析算法。根据样本分布特性自适应构建类内和类间近邻图,保持数据的局部结构并且利用数据的鉴别信息,定义局部类内离差矩阵以及局部类间离差矩阵,采用迹比Fisher判别函数作为目标函数,通过迭代的方法最大化局部类间离差矩阵与类内离差矩阵的迹比值,解得最优子空间。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 子空间学习 迹比准则 自适应近邻图 局部鉴别分析 人脸识别
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面向图像分类的任务驱动型分析字典学习
6
作者 高荣 陈婵娟 魏宪 《陕西科技大学学报》 北大核心 2021年第2期169-175,共7页
近年来,分析字典学习开始逐渐应用于各种分类任务.然而,目前基于分析字典学习的分类方法大部分都只是追求训练阶段的更简单优化和测试阶段的更高速度,对字典的判别性研究较少.针对上述问题,本文构建了一种具有两层结构且受监督的任务驱... 近年来,分析字典学习开始逐渐应用于各种分类任务.然而,目前基于分析字典学习的分类方法大部分都只是追求训练阶段的更简单优化和测试阶段的更高速度,对字典的判别性研究较少.针对上述问题,本文构建了一种具有两层结构且受监督的任务驱动型分析字典学习(Task-driven analysis dictionary learning,TADL)模型,第一层结构中结构化的分析字典学习在降低了计算复杂度的基础上提高了TADL模型的判别性;第二层结构利用迹商准则减小类内散度,增大类间散度,将分类问题转化为低秩约束的判别分析字典问题,从全局的角度出发,增强了本模型的鲁棒性.最后,通过与两个先进分类方法的对比,验证了TADL模型的优势. 展开更多
关键词 图像分类 任务驱动 分析字典 迹商准则 低秩约束
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