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信道化IFM接收机中LFM信号的接收
被引量:
4
1
作者
冀连营
高梅国
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2009年第8期73-76,共4页
对信道化瞬时测频接收机接收线性调频信号的处理增益、跨信道合并和参数测量等问题进行了讨论。首先,处理增益的分析证明信道化接收机仍能有效提高信道化线性调频信号的信噪比;其次,基于调频信号的瞬时频率连续性合并线性调频信号在多...
对信道化瞬时测频接收机接收线性调频信号的处理增益、跨信道合并和参数测量等问题进行了讨论。首先,处理增益的分析证明信道化接收机仍能有效提高信道化线性调频信号的信噪比;其次,基于调频信号的瞬时频率连续性合并线性调频信号在多个子信道的分裂输出;最后,使用最小二乘方法从瞬时频率序列估计线性调频信号的参数。跨信道合并和参数估计方法都可以在实时计算场合应用,仿真结果显示了其在大于-5 dB的输入信噪比下仍然有效。
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关键词
线性调频接收
信道化接收
跨信道合并
线性调频参数测量
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职称材料
基于灾难性遗忘及组合叠加擦除的跨模态行人重识别预训练方法
2
作者
孙锐
谢瑞瑞
+2 位作者
张磊
张旭东
高隽
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2925-2935,共11页
面向构建24小时全时段视频监控系统的需要,基于可见光与近红外的跨模态行人重识别受到工业界与学术界的广泛关注.然而,目前大部分跨模态行人重识别任务都试图利用在ImageNet上预训练的模型来提前学习模态内共性特征,但ImageNet与跨模态...
面向构建24小时全时段视频监控系统的需要,基于可见光与近红外的跨模态行人重识别受到工业界与学术界的广泛关注.然而,目前大部分跨模态行人重识别任务都试图利用在ImageNet上预训练的模型来提前学习模态内共性特征,但ImageNet与跨模态行人数据模态差异较大,且预训练过程中将颜色信息作为判别特征之一,导致预训练中学习到的共性特征并不适用于无色彩红外图像的信息表示.本文提出了一种基于灾难性遗忘及组合叠加擦除的自监督跨模态行人重识别预训练方法,首先利用提出的灾难性遗忘评分来对预训练数据进行筛选,旨在减小预训练数据与后续任务数据存在的域间差距,进一步减少模型训练时间.其次,针对传统跨模态识别中的关键区分性特征提取,本文设计了一种强通道数据增强策略,通过对R、G、B三通道的通道级擦除与组合,生成了颜色迥异的多类型样本,有利于促使模型关注于纹理信息而非颜色信息.最后基于本文提出的跨模态数据筛选指标以及通道增强策略,构建了跨模态任务的自监督学习框架.实验结果表明,本文提出的预训练方法所训练的ResNet50网络在迁移到众多跨模态行人重识别方法时优于目前主流自监督预训练方法,其中在经典方法AGW的基础上Rank1与mAP分别提高了8.02%与5.81%.
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关键词
自监督
行人重识别
跨模态
预训练
灾难性遗忘
组合叠加擦除
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职称材料
题名
信道化IFM接收机中LFM信号的接收
被引量:
4
1
作者
冀连营
高梅国
机构
北京理工大学电子工程系
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2009年第8期73-76,共4页
文摘
对信道化瞬时测频接收机接收线性调频信号的处理增益、跨信道合并和参数测量等问题进行了讨论。首先,处理增益的分析证明信道化接收机仍能有效提高信道化线性调频信号的信噪比;其次,基于调频信号的瞬时频率连续性合并线性调频信号在多个子信道的分裂输出;最后,使用最小二乘方法从瞬时频率序列估计线性调频信号的参数。跨信道合并和参数估计方法都可以在实时计算场合应用,仿真结果显示了其在大于-5 dB的输入信噪比下仍然有效。
关键词
线性调频接收
信道化接收
跨信道合并
线性调频参数测量
Keywords
LFM
Reception
channel
ized
receiver
cross
channel
combination
LFM
parameter
measurement
分类号
TN851 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于灾难性遗忘及组合叠加擦除的跨模态行人重识别预训练方法
2
作者
孙锐
谢瑞瑞
张磊
张旭东
高隽
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
工业安全与应急技术安徽省重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2925-2935,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.61876057)
安徽省自然科学基金(No.2208085MF158)
安徽省重点研发计划-科技强警专项项目(No.202004d07020012)。
文摘
面向构建24小时全时段视频监控系统的需要,基于可见光与近红外的跨模态行人重识别受到工业界与学术界的广泛关注.然而,目前大部分跨模态行人重识别任务都试图利用在ImageNet上预训练的模型来提前学习模态内共性特征,但ImageNet与跨模态行人数据模态差异较大,且预训练过程中将颜色信息作为判别特征之一,导致预训练中学习到的共性特征并不适用于无色彩红外图像的信息表示.本文提出了一种基于灾难性遗忘及组合叠加擦除的自监督跨模态行人重识别预训练方法,首先利用提出的灾难性遗忘评分来对预训练数据进行筛选,旨在减小预训练数据与后续任务数据存在的域间差距,进一步减少模型训练时间.其次,针对传统跨模态识别中的关键区分性特征提取,本文设计了一种强通道数据增强策略,通过对R、G、B三通道的通道级擦除与组合,生成了颜色迥异的多类型样本,有利于促使模型关注于纹理信息而非颜色信息.最后基于本文提出的跨模态数据筛选指标以及通道增强策略,构建了跨模态任务的自监督学习框架.实验结果表明,本文提出的预训练方法所训练的ResNet50网络在迁移到众多跨模态行人重识别方法时优于目前主流自监督预训练方法,其中在经典方法AGW的基础上Rank1与mAP分别提高了8.02%与5.81%.
关键词
自监督
行人重识别
跨模态
预训练
灾难性遗忘
组合叠加擦除
Keywords
self-supervised
pedestrian
re-identification
cross
-modality
pre-training
catastrophic
forgetting
strong
channel
combination
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信道化IFM接收机中LFM信号的接收
冀连营
高梅国
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2009
4
下载PDF
职称材料
2
基于灾难性遗忘及组合叠加擦除的跨模态行人重识别预训练方法
孙锐
谢瑞瑞
张磊
张旭东
高隽
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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