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基于优化变分模态分解算法的回波信号去噪 被引量:12
1
作者 王祺 王小鹏 王博辉 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第20期71-84,共14页
超声流量计的回波信号中通常存在噪声干扰,导致回波信号难以准确定位。为滤除超声波回波信号中的噪声,提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)算法的信号去噪方法。所提方法首先利用互信息准则的信息熵将遗传算法与VMD相关联。然后,将样... 超声流量计的回波信号中通常存在噪声干扰,导致回波信号难以准确定位。为滤除超声波回波信号中的噪声,提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)算法的信号去噪方法。所提方法首先利用互信息准则的信息熵将遗传算法与VMD相关联。然后,将样本熵作为适应度函数,自适应性地优化VMD算法中的参数组合。最后,对原始信号进行分解,利用相关系数计算出有效信号,并将有效信号进一步去噪后进行重构。仿真结果表明,所提方法能有效滤除超声波回波信号中的噪声并且能够完整的保留有用信号。 展开更多
关键词 信号处理 遗传算法 互信息准则 变分模态分解 信息 相关系数
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基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法 被引量:5
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作者 李波 赵志彦 王秀峰 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期503-506,共4页
提出一种基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法.遵循修正的互信息准则,发展了一种类似于正交化特性的启发式算法,从决策系统中找出属性集的约简;该方法采用可增可删的双向回归算法,克服了目前前向选择或后向删除的知识约简方法中存... 提出一种基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法.遵循修正的互信息准则,发展了一种类似于正交化特性的启发式算法,从决策系统中找出属性集的约简;该方法采用可增可删的双向回归算法,克服了目前前向选择或后向删除的知识约简方法中存在的属性相互依赖或依赖于决策类别的缺点,可保证分类精度不变的情况下,得到更为简化的决策属性集.最后,通过一个简单实例的仿真分析过程验证了文中所提方法的有效性. 展开更多
关键词 知识约简 互信息准则 疑义度 启发式算法 决策属性集 粗糙集理论
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一种新的认知雷达波形优化方法 被引量:7
3
作者 胡旭 贾鑫 秦乙 《电子信息对抗技术》 2014年第1期33-37,共5页
针对认知雷达中的波形优化问题,在给定信号模型基础上,分析了两种主要波形设计准则:信噪比准则和互信息准则,并提出了一种新的波形优化准则,简称为联合准则。该准则通过最大化信噪比和互信息之间的差距来达到优化波形的目的。仿真表明,... 针对认知雷达中的波形优化问题,在给定信号模型基础上,分析了两种主要波形设计准则:信噪比准则和互信息准则,并提出了一种新的波形优化准则,简称为联合准则。该准则通过最大化信噪比和互信息之间的差距来达到优化波形的目的。仿真表明,相对于信噪比准则和互信息准则,联合准则可以更好的利用环境信息,其得出的优化波形具有更高的信噪比和互信息。 展开更多
关键词 认知雷达 信噪比准则 互信息准则 联合准则
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基于长短时记忆网络的雷达波形设计 被引量:4
4
作者 赵俊龙 李伟 +3 位作者 王泓霖 黄腾 甘奕夫 王也 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期376-382,共7页
针对单准则设计的波形难以满足雷达多工作模式和多任务问题,联合互信息(mutual information,MI)准则和信杂噪比(signal to clutter and noise ratio,SCNR)准则,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的雷达波形设计... 针对单准则设计的波形难以满足雷达多工作模式和多任务问题,联合互信息(mutual information,MI)准则和信杂噪比(signal to clutter and noise ratio,SCNR)准则,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的雷达波形设计方法。首先,设计了由输入层、LSTM层和输出层构成的LSTM网络。其次,将基于MI准则和SCNR准则生成的信号与相应环境信息组成训练集,训练LSTM网络。最后,使用训练完成的LSTM网络设计波形,并将所提方法生成波形的雷达性能与单准则设计的波形进行对比。为衡量雷达综合性能,提出一种新的雷达综合性能指标和目标识别率。仿真结果表明,所提方法生成信号作为发射信号时,与MI准则生成信号相比,雷达综合性能平均提升0.67%,与SCNR准则相比,平均提升1.47%,证明了该方法可兼具MI准则和SCNR准则优点,提升雷达综合性能。 展开更多
关键词 波形设计 互信息准则 信杂噪比准则 长短时记忆网络
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基于最大边缘分配算法的雷达博弈波形设计 被引量:3
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作者 杨庆培 尚朝轩 +1 位作者 董健 王韩 《电讯技术》 北大核心 2021年第2期157-163,共7页
实战背景下雷达目标先验信息有较大的不确定性,基于先验信息设计的波形不能满足参数估计的需要。为解决该问题,提出了一种博弈条件下的雷达波形设计方法。考虑到雷达与干扰机在电子对抗中的非同时性,采用Stackelberg博弈框架进行建模。... 实战背景下雷达目标先验信息有较大的不确定性,基于先验信息设计的波形不能满足参数估计的需要。为解决该问题,提出了一种博弈条件下的雷达波形设计方法。考虑到雷达与干扰机在电子对抗中的非同时性,采用Stackelberg博弈框架进行建模。该方法以优化雷达能量谱分布为策略,采用最大互信息准则建立效用函数。博弈过程中,雷达与干扰机各自根据对手策略优化发射波形,经过多次迭代,双方达到纳什均衡。仿真实验对比了均衡策略与maxmin策略与随机策略,证实了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 认知雷达 波形设计 STACKELBERG博弈 互信息准则 纳什均衡
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杂波条件下利用一维卷积神经网络的认知雷达波形设计 被引量:2
6
作者 赵俊龙 李伟 +1 位作者 甘奕夫 邹鲲 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期69-76,共8页
针对单准则设计的波形难以满足雷达多状态和多任务的问题,提出了一种杂波条件下利用一维卷积神经网络的认知雷达波形设计(CRWD-1D-CNN)方法。首先,设定环境变量,并根据互信息准则和信干噪比准则来构建训练集和测试集;其次,根据数据集的... 针对单准则设计的波形难以满足雷达多状态和多任务的问题,提出了一种杂波条件下利用一维卷积神经网络的认知雷达波形设计(CRWD-1D-CNN)方法。首先,设定环境变量,并根据互信息准则和信干噪比准则来构建训练集和测试集;其次,根据数据集的一维数据形式和采样点数,设计一个包含3个卷积层、2个全连接层的1D-CNN模型;最后,使用训练集对1D-CNN模型进行训练,利用1D-CNN对一维数据之间非线性关系的学习能力来学习互信息准则和信干噪比准则,然后,使用训练后的1D-CNN生成波形。为衡量雷达综合性能,提出了一种目标最终识别率指标。实验结果表明,采用CRWD-1D-CNN方法设计的波形作为雷达发射信号时,与使用互信息准则生成的波形相比,雷达综合性能平均提升0.64%,与使用信干噪比准则生成的波形相比平均提升2.13%,证明了CRWD-1D-CNN方法可联合互信息准则和信干噪比准则,提高雷达综合性能。 展开更多
关键词 波形设计 互信息准则 信干噪比准则 一维卷积神经网络
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基于深层神经网络的雷达波形设计 被引量:1
7
作者 赵俊龙 李伟 +1 位作者 王泓霖 邹鲲 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2020年第1期52-57,共6页
针对雷达波形多准则优化目标函数难以建立的问题,降低目标响应的不确定性,提高雷达检测性能,提出了一种基于深层神经网络的雷达波形设计方法。首先,根据雷达回波数据形式进行深层神经网络(DNNs)结构设计;然后,将基于信噪比(SNR)和互信息... 针对雷达波形多准则优化目标函数难以建立的问题,降低目标响应的不确定性,提高雷达检测性能,提出了一种基于深层神经网络的雷达波形设计方法。首先,根据雷达回波数据形式进行深层神经网络(DNNs)结构设计;然后,将基于信噪比(SNR)和互信息(MI)准则产生的信号随机混合并与其所对应的环境信息组成训练集,对DNNs训练;最后将另一部分基于互信息准则产生的信号与其对应的环境信息作为测试集,利用DNNs生成信号并进行测试。实验结果表明,使用该方法产生的信号作为雷达发射波形与仅基于MI准则产生的信号作为雷达发射波形相比,雷达回波与目标的互信息量最大提高了21.37 nat,雷达接收信号的信干噪比最大提高了1.35 dB。与线性调频信号相比,相应的互信息量最大提高了950.76 nat,相应的信干噪比最大提高了18.23 dB。 展开更多
关键词 波形设计 互信息准则 信噪比准则 神经网络
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BICM-ID光通信系统中一种新颖星座映射方案的优化分析 被引量:1
8
作者 任利华 《半导体光电》 CAS 北大核心 2015年第3期451-454,460,共5页
针对传统Gray映射在中高信噪比区域内对迭代译码的比特交织编码调制(BICMID)光通信系统改善信道容量性能有限的问题,基于互信息准则和比特的不等保护度提出了一种新颖的16QAM星座映射方案。仿真分析表明:在中高信噪比下,所提出的新映射... 针对传统Gray映射在中高信噪比区域内对迭代译码的比特交织编码调制(BICMID)光通信系统改善信道容量性能有限的问题,基于互信息准则和比特的不等保护度提出了一种新颖的16QAM星座映射方案。仿真分析表明:在中高信噪比下,所提出的新映射方案比传统Gray映射方案的信道容量最大改善值可达1.18bit/channel。结合低密度奇偶校验(LDPC)码并借助外部信息传递(EXIT)图,该方案在光通信系统中具有很好的性能优势与应用前景。 展开更多
关键词 星座映射 BICM-ID 信道容量 互信息准则 光通信系统
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帧间差分相位谱帧长和帧移的最优设置方法
9
作者 王金芳 虢明 聂新礼 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期6-10,共5页
多数说话人识别算法涉及的短时傅立叶变换相位部分,因对其函数表达式的数学处理存在问题,往往被忽略。帧间差分相位谱的特征提取方法着眼于折中考虑相位突变检测能力和相位噪声两方面要求,但仅靠经验分析确定帧长和帧移缺乏理论依据,因... 多数说话人识别算法涉及的短时傅立叶变换相位部分,因对其函数表达式的数学处理存在问题,往往被忽略。帧间差分相位谱的特征提取方法着眼于折中考虑相位突变检测能力和相位噪声两方面要求,但仅靠经验分析确定帧长和帧移缺乏理论依据,因此本文提出利用互信息准则对其进行最优设置。基于TIMIT语料库的说话人识别测试实验表明,这种最优帧长和帧移下的识别性能明显优于经验分析所得参数的结果。 展开更多
关键词 说话人识别 帧间差分相位谱 互信息准则
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基于神经网络的自适应非线性盲源分离ICA算法研究 被引量:3
10
作者 张天瑜 《长春工业大学学报》 CAS 2010年第3期334-339,共6页
基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的重点。传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当设定的学习速率较小、误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果。根据误差调节的学习... 基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的重点。传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当设定的学习速率较小、误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果。根据误差调节的学习速率以及迭代停止标准中不同时刻的误差权重,提出一种基于神经网络的自适应非线性盲源分离ICA算法,该算法可以使得学习速率随着迭代过程中盲源分离的效果而发生变化。仿真结果表明,与传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法相比,该算法可以达到理想的盲源分离效果。 展开更多
关键词 非线性 盲源分离 独立成分分析 神经网络 径向基函数 最大互信息准则
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基于改进MMI的HMM训练算法及其在面部表情识别中的应用
11
作者 杨国亮 王志良 +2 位作者 刘冀伟 王国江 陈锋军 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期432-437,共6页
提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能... 提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题. 展开更多
关键词 最大互信息准则 隐马尔可夫模型 光流算法 面部表情识别
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基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割 被引量:2
12
作者 刘勍 许录平 +1 位作者 马义德 苏哲 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期923-928,共6页
为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经... 为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性. 展开更多
关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 互信息 最大互信息准则
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基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法研究 被引量:2
13
作者 张天瑜 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2010年第5期105-109,共5页
基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的一个重要研究方向.传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当系统的噪声和迭代误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果.根据信噪比和... 基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的一个重要研究方向.传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当系统的噪声和迭代误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果.根据信噪比和迭代误差来调节学习速率,提出一种基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法,并将该算法应用于图像去噪中.仿真结果表明,与传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法相比,该算法具有更好的盲源分离效果. 展开更多
关键词 盲源信号处理 独立成分分析 学习速率 神经网络 最大互信息准则 图像去噪
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判别式训练方法在连续语音识别中的应用
14
作者 朱忠磊 《大众科技》 2009年第12期15-17,共3页
文章探讨了判别式训练在大词汇量连续语音识别系统中的应用问题,介绍了判别式分析训练理论,对比分析了最大互信息准则、最小词错误准则和最小音素错误准则,同时与传统的最大似然训练规则进行了对比分析,提出了一种结合最大似然估计方法... 文章探讨了判别式训练在大词汇量连续语音识别系统中的应用问题,介绍了判别式分析训练理论,对比分析了最大互信息准则、最小词错误准则和最小音素错误准则,同时与传统的最大似然训练规则进行了对比分析,提出了一种结合最大似然估计方法和判别式训练方法的模型训练方法,最后用实验证明了该算法能够有效提高声学模型的识别率。 展开更多
关键词 判别式训练 最大互信息准则 最小词错误 最小音素错误 最大似然准则
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基于铁路调度指挥作业指令的关键词识别技术应用研究
15
作者 杨博 何振华 +2 位作者 冯立恒 郭星 毛疆华 《铁路计算机应用》 2022年第8期34-39,共6页
针对规范铁路调度人员的口头指令这一问题,计划使用关键词识别技术来对调度人员的作业指令进行识别记录,对不规范用语进行约束调整。采用基于关键词–废料模型的关键词识别技术,使用非词格依赖的最大互信息准则端到端训练方法,进行关键... 针对规范铁路调度人员的口头指令这一问题,计划使用关键词识别技术来对调度人员的作业指令进行识别记录,对不规范用语进行约束调整。采用基于关键词–废料模型的关键词识别技术,使用非词格依赖的最大互信息准则端到端训练方法,进行关键词识别模型训练,实现对铁路调度人员口头指令的自动识别。针对出现频率最高的2个关键词进行实验分析,研究该方法在工业场景下应用的可行性。实验结果表明,通过调节参数控制误识率,可达到一定的关键词识别率,具备应用可行性。 展开更多
关键词 铁路调度作业指令 语音识别 关键词识别 唤醒词检测 非词格依赖最大化互信息准则
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几种基于最大互信息准则的联合均衡方法性能比较
16
作者 刘郁林 景晓军 +1 位作者 谭刚兵 彭启琮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期146-152,共7页
在块传输系统中,采用预编码-后均衡相结合的联合均衡技术能够有效克服信道的色散效应。本文针对无线信道中三种用滤波器组实现的块传输系统的联合均衡方法,就系统的最大互信息量和误码率性能作了分析比较。理论分析和仿真结果表明,作者... 在块传输系统中,采用预编码-后均衡相结合的联合均衡技术能够有效克服信道的色散效应。本文针对无线信道中三种用滤波器组实现的块传输系统的联合均衡方法,就系统的最大互信息量和误码率性能作了分析比较。理论分析和仿真结果表明,作者提出的MMI-DFE1方法具有最佳性能。 展开更多
关键词 最大互信息准则 联合均衡 块传输系统 无线信道 滤波器组 MM-DFEl方法 误码率 色散效应
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双向中继系统中断概率下界优化及分集增益
17
作者 赵强 田峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期108-112,共5页
主要研究了瑞利衰落信道下基于放大转发策略的双向中继系统的中断性能及分集性能。首先利用信源节点信噪比间的关系和调和不等式对信噪比的范围进行优化,得到新的中断概率下界,仿真结果表明Monte Carlo仿真得到的中断概率接近新得到的... 主要研究了瑞利衰落信道下基于放大转发策略的双向中继系统的中断性能及分集性能。首先利用信源节点信噪比间的关系和调和不等式对信噪比的范围进行优化,得到新的中断概率下界,仿真结果表明Monte Carlo仿真得到的中断概率接近新得到的中断概率下界;同时证明了多中继存在时,基于最大最小互信息准则的双向中继系统仍然取得全分集增益且能够优化中断概率下界。 展开更多
关键词 放大转发 双向中继 中断性能 最大最小互信息准则 全分集增益
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