利用循环前缀的OFDM系统定时同步算法 被引量：7

1

作者 汪涵 朱磊基 +2 位作者 施玉松 邢涛 王营冠 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期141-147,共7页

在频率选择性衰落信道下,由于符号间干扰(ISI)的存在,利用循环前缀(CP)的最大似然正交频分复用(OFDM)系统同步算法性能较差.首先,通过改善循环前缀"集相关"特性存在的缺陷,提出了一种新的定时度量函数.利用无符号间干扰区间... 在频率选择性衰落信道下,由于符号间干扰(ISI)的存在,利用循环前缀(CP)的最大似然正交频分复用(OFDM)系统同步算法性能较差.首先,通过改善循环前缀"集相关"特性存在的缺陷,提出了一种新的定时度量函数.利用无符号间干扰区间内的采样点,对相隔OFDM符号长度的两个数据块进行相关运算.其次,提出新的检测函数,在由定时度量函数最大值和循环前缀长度确定的区间内,搜索检测函数的最大值,得到定时偏移估计值,完成定时同步.仿真结果表明,在频率选择性衰落信道下,与已有算法相比,本算法定时偏移估计值期望更接近理想值,均方差更小,复杂度更低. 展开更多

关键词 频率选择性衰落 符号间干扰 循环前缀 正交频分复用 集相关 定时同步

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基于差分和集相关的OFDM定时同步算法的改进

2

作者 郭欣欣 吴长奇 +1 位作者 司瑞华 卢海涛 《燕山大学学报》 CAS 2011年第5期455-458,共4页

多径衰落信道中,同步技术是保证OFDM系统得以实现的关键环节。但目前已有的定时同步算法在多径衰落信道及低信噪比条件下性能尚不理想。为了改善定时同步的性能,本文在集相关和差分相关算法的基础上提出一种改进的定时同步方法。通过在... 多径衰落信道中,同步技术是保证OFDM系统得以实现的关键环节。但目前已有的定时同步算法在多径衰落信道及低信噪比条件下性能尚不理想。为了改善定时同步的性能,本文在集相关和差分相关算法的基础上提出一种改进的定时同步方法。通过在集相关运算中利用多点相关和在组合算法中选择适当的加权系数,算法利用了两者在不同信噪比下的优点。改进的算法在较高信噪比的条件下不损失性能,在低信噪比环境下也可以准确定时。仿真结果表明,改进算法对符号定时位置的误判率更低,尤其在低信噪比时。并且,由于算法不依赖频偏估计,不受频偏对符号定时的影响。 展开更多

关键词 符号定时同步 差分相关 集相关 加权组合

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正负关联规则两级置信度阈值设置方法 被引量：5

3

作者 陈柳 冯山 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1315-1319,1338,共6页

针对传统正负关联规则置信度阈值设置方法难以控制低可信度规则数量和易遗漏有趣规则的问题,提出了一个结合项集相关性的两级置信度阈值设置方法(PNMC-TWO)。首先,基于规则的无矛盾性、有效性和有趣性考虑,以相关度-支持度-置信度为框架... 针对传统正负关联规则置信度阈值设置方法难以控制低可信度规则数量和易遗漏有趣规则的问题,提出了一个结合项集相关性的两级置信度阈值设置方法(PNMC-TWO)。首先,基于规则的无矛盾性、有效性和有趣性考虑,以相关度-支持度-置信度为框架,从规则置信度与项集支持度的计算关系出发,系统地分析了正负关联规则置信度取值随规则的项集支持度大小变化的规律;然后,与实际挖掘中用户对高可信度且有趣的规则需求相结合,提出了一个新的设置模型,避免了传统方法设置阈值时的盲目性和随意性;最后,从规则数量和规则质量两方面对所提方法与原双阈值法进行了实验对比。实验结果表明,所提方法不仅可以更好地确保提取出的关联规则有效和有趣,还可以显著地降低可信度低的关联规则数量。 展开更多

关键词 数据挖掘 正负关联规则 规则置信度阈值 项集相关性

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空主语参数特征簇中介语习得程度的变量集相关性研究

4

作者 马志刚 《外语教学与研究》 CSSCI 北大核心 2014年第6期915-926,961,共12页

理论语言学研究把空主语参数分析为几种值项的特征簇,而相关的母语习得研究则关注不同值项间的共变性。但目前的中介语研究却只针对空主语参数的某个单一值项展开实证调查。本研究以中介语研究中的这种片面性为切入点,通过简单相关分析... 理论语言学研究把空主语参数分析为几种值项的特征簇,而相关的母语习得研究则关注不同值项间的共变性。但目前的中介语研究却只针对空主语参数的某个单一值项展开实证调查。本研究以中介语研究中的这种片面性为切入点,通过简单相关分析方案检验空主语参数的三个值项在中介语发展中的关联性。结果发现,在三个值项的两两对比分析中,只有虚指主语和"that-语迹"连用限制这两个值项在中介语语法中呈现出内在联系,而变量集相关分析显示,语言能力可能是有助于不同值项同步发展的协调性因素。研究的启示在于,同一参数的不同值项在中介语发展中可能存在一致性,但其呈现方式则受制于语言水平和源语-目标语在相关值项方面的类型学差异度。 展开更多

关键词 特征簇 虚指主语 that-语迹连用限制 变量集相关分析

原文传递

基于集成学习的多重集典型相关分析方法 被引量：9

5

作者 邱爱昆 朱嘉钢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期162-168,173,共8页

特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组(大于2)特征数据集进... 特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组(大于2)特征数据集进行特征提取。基于集成学习的多重集典型相关分析的方法(EMCCA),是通过将样本化分成若干小的样本,形成若干个特征数据集,利用多重集典型相关分析对这组数据集做特征提取,并结合集成学习对样本进行分类。在UCI上的多特征手写体数据集上的实验结果表明:相比于传统的PCA,CCA特征提取方法,多重集典型相关分析具有更优的特征提取效果,结合集成学习后具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 特征提取 多重集典型相关分析 集成学习 模式识别

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基于单演信号多重集典型相关分析的SAR目标识别方法 被引量：7

6

作者 王源源 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期7-11,29,共6页

提出了一种基于多层次单演信号特征的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。为了充分利用多层次单演信号特征的鉴别力,采用多重集典型相关分析(MCCA)分别对各个层次上的局部幅度、局部相位以及局部方位进行融合。融合得到的特征矢量包含... 提出了一种基于多层次单演信号特征的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。为了充分利用多层次单演信号特征的鉴别力,采用多重集典型相关分析(MCCA)分别对各个层次上的局部幅度、局部相位以及局部方位进行融合。融合得到的特征矢量包含了不同层次之间各类特征的内在相关性。在分类阶段,采用联合稀疏表示(JSR)对3类特征融合得到的特征矢量进行联合决策,进一步发掘不同特征之间的内在相关性。最后,根据联合稀疏表示输出的重构误差判定目标类别。基于MSTAR数据集对提出方法进行了性能测试,结果证明了其有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 单演信号 多重集典型相关分析 联合稀疏表示

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公路网综合评价权重确定方法 被引量：4

7

作者 陈鹏 李旭宏 《交通与计算机》 2006年第6期26-28,47,共4页

在分析已有不同权重确定方法的基础上,提出了新的组合赋权方法。运用系统聚类分析和斯皮尔曼等级相关系数对不同赋权方法所得评价结论进行相容性检验,由此确定相容方法集,并用斯皮尔曼等级相关系数来检验相容方法集中不同方法评价结论... 在分析已有不同权重确定方法的基础上,提出了新的组合赋权方法。运用系统聚类分析和斯皮尔曼等级相关系数对不同赋权方法所得评价结论进行相容性检验,由此确定相容方法集,并用斯皮尔曼等级相关系数来检验相容方法集中不同方法评价结论的密切程度,以此为基础,确定组合权重计算公式中的加权系数并进行组合赋权。将此组合赋权方法应用于公路网综合评价,融合了不同方法的权重信息,使所得结论更加合理。 展开更多

关键词 公路网 综合评价 权重 相容方法集Spearmen等级相关系数

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基于多重集典型相关的深度特征融合及SAR目标识别方法 被引量：6

8

作者 陈惠红 刘世明 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期57-63,共7页

提出基于多重集典型相关分析(MCCA)的深度特征融合及合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。该方法首先设计了针对SAR目标识别的卷积神经网络(CNN)。为了充分利用各个卷积层输出的特征图,首先采用矢量化串接、下采样的方式为每一个卷积层的输... 提出基于多重集典型相关分析(MCCA)的深度特征融合及合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。该方法首先设计了针对SAR目标识别的卷积神经网络(CNN)。为了充分利用各个卷积层输出的特征图,首先采用矢量化串接、下采样的方式为每一个卷积层的输出构造特征矢量。然而,采用多重集典型相关分析融合各个层次的特征矢量,构造统一的特征矢量。在分类阶段,采用稀疏表示分类(SRC)对融合得到的特征矢量进行决策,判定目标类别。基于MSTAR公共数据集在标准操作条件和几类典型扩展操作条件下进行了目标识别实验,验证了方法的优越性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 卷积神经网络 多重集典型相关分析 稀疏表示分类

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柔性传感器智能脉诊系统信号采集处理技术

9

作者 王世丹 许红 +2 位作者 付红波 丁付阳 吴大鸣 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期236-246,共11页

脉搏诊断仪器的研发和使用为传统中医的智能诊断提供了客观基础,但现有的脉搏诊断设备没有考虑采集部位(寸、关、尺)与压力(浮、中、沉)共同作用时对诊断结果的影响,诊断精度仍有提升空间。为了更加准确地识别脉象,本文提出了一种基于... 脉搏诊断仪器的研发和使用为传统中医的智能诊断提供了客观基础,但现有的脉搏诊断设备没有考虑采集部位(寸、关、尺)与压力(浮、中、沉)共同作用时对诊断结果的影响,诊断精度仍有提升空间。为了更加准确地识别脉象,本文提出了一种基于柔性传感器的智能脉诊系统和相应的脉搏信号处理方法。在寸、关、尺采集部位安装3个阵列柔性传感器,通过设置浮、中、沉不同压力阈值,获取多组脉象信号,接着提取信号特征,并基于多重集典型相关分析(Multi-set canonical correlations analysis,MCCA)方法对多通道特征进行融合,以获得更多脉搏信息。实验结果表明,本文所提方法在4种典型脉象分类中,脉象分类准确度得到进一步提升。本文设计的采集部位、压力相结合的脉象感应方法可以模拟还原中医诊断过程,有助于提取真实的脉搏信号,为后续基于柔性传感器的智能脉搏诊断设备的研发提供了理论基础和参考价值。 展开更多

关键词 聚合物基柔性阵列传感器 脉象感知 多重集典型相关分析特征融合 脉象信号

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边界监督多重集典型相关分析 被引量：5

10

作者 杨静 高希占 《聊城大学学报（自然科学版）》 2019年第3期13-22,共10页

多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(super... 多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(supervised multiset canonical correlation analysis,SMCC)的理论框架,并以此为基础,结合边界Fisher分析(marginal fisher analysis,MFA),提出了边界监督多重集典型相关分析(marginal SMCC,MSMCC).该算法的基本思想是在最大化数据相关性的同时,还要最大化组内数据的类间离散度以及最小化组内数据的类内离散度.在人脸图像与目标数据库上的实验结果验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 典型相关分析 多重集典型相关分析 特征抽取 降维 监督学习

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基于多重集典型相关分析的图像融合方法 被引量：5

11

作者 潘瑜 徐丽燕 +1 位作者 王静 夏德深 《航天返回与遥感》 2011年第3期69-76,共8页

提出了多重集典型相关分析在图像融合中应用。多重集典型相关分析能够最大化多组图像之间的互信息量,从而提升融合后图像的信息量。在对图像进行小波分解后,多重集典型相关分析应用于低频系数的融合。实验表明,该方法能够同时获取多组... 提出了多重集典型相关分析在图像融合中应用。多重集典型相关分析能够最大化多组图像之间的互信息量,从而提升融合后图像的信息量。在对图像进行小波分解后,多重集典型相关分析应用于低频系数的融合。实验表明,该方法能够同时获取多组图像融合所需的权重参数,并使得融合后图像信息量得到提升。 展开更多

关键词 图像融合 多重集典型相关分析 小波分解 近似图像

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一类三元多子集零相关区序列集构造法 被引量：4

12

作者 李玉博 许成谦 +1 位作者 李刚 岳卿 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2876-2880,共5页

该文给出了一种构造三元多子集零相关区(ZCZ)序列集的方法。这类新的ZCZ序列集含有多个子集,每个子集构成一个ZCZ序列集,不同子集间存在零相关区。构造法基于二元Hadamard矩阵,通过添零的方法得到了一类三元的多子集ZCZ序列集,同Hayash... 该文给出了一种构造三元多子集零相关区(ZCZ)序列集的方法。这类新的ZCZ序列集含有多个子集,每个子集构成一个ZCZ序列集,不同子集间存在零相关区。构造法基于二元Hadamard矩阵,通过添零的方法得到了一类三元的多子集ZCZ序列集,同Hayashi结果相比具有相同的性能参数但是具有更多序列数目。 展开更多

关键词 准同步CDMA 多子集 集间零相关区 零相关区序列集

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结合非采样剪切波和MCCA的SAR目标识别方法

13

作者 陈婕 潘洁 杨小英 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期89-94,共6页

合成孔径雷达(SAR)图像处理是获取侦察信息的重要手段,当前目标识别能力不高已成为制约SAR有效获取侦察信息的关键问题。针对这一问题,提出结合基于非下采样contourlet变换(NSCT)和多重集典型相关分析(MCCA)的SAR图像特征提取方法并据... 合成孔径雷达(SAR)图像处理是获取侦察信息的重要手段,当前目标识别能力不高已成为制约SAR有效获取侦察信息的关键问题。针对这一问题,提出结合基于非下采样contourlet变换(NSCT)和多重集典型相关分析(MCCA)的SAR图像特征提取方法并据此设计目标识别算法。首先,基于NSCT对SAR图像进行多层次分解,在不同尺度上获得SAR图像的表征结果;基于MCCA在各个分解尺度上对获取结果进行融合处理,形成对应的特征矢量;然后,以联合稀疏表示为多任务学习的基础工具,对不同尺度上的融合特征矢量进行分析;最后,根据不同尺度特征矢量的结果获取识别结果。实验采用MSTAR数据集为基础素材,对提出方法进行能力测试和结果评估,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 非下采样CONTOURLET变换 多重集典型相关分析 联合稀疏表示

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有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析 被引量：2

14

作者 李改改 蒋金山 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第3期91-97,共7页

从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析算法(MCCA)为研究基础,通过稀疏保持自适应选择样本局部信息,然后通过在同类样本之间计算权重矩阵,将样本类别信息嵌入到算法中,再利用多种视图之间的交叉相关项,克服不同视图样本必须成... 从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析算法(MCCA)为研究基础,通过稀疏保持自适应选择样本局部信息,然后通过在同类样本之间计算权重矩阵,将样本类别信息嵌入到算法中,再利用多种视图之间的交叉相关项,克服不同视图样本必须成对出现的局限,提出一种有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析算法(multiset canonical sparse cross-view correlation analysis with missing samples,CSMCCAM)。在手写体数据集和CENPARMI数据库上验证本文的算法,得到CSMCCAM算法分类精确度优于LPMCCAM等典型相关分析算法,并且对缺失样本数目不敏感。 展开更多

关键词 多重集典型相关分析 稀疏保持 缺失样本 交叉相关

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一种多视角SAR图像目标识别方法 被引量：2

15

作者 陈婕 潘洁 +2 位作者 杨小英 陈海媚 廖志平 《电讯技术》 北大核心 2021年第12期1547-1553,共7页

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别问题,提出了一种联合多视角的方法。基于图像相关准则对多视角SAR图像进行聚类分析,获得若干视角集。分别对每个多视角子集采用多重集典型相关(Multiset Canonical Correlat... 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别问题,提出了一种联合多视角的方法。基于图像相关准则对多视角SAR图像进行聚类分析,获得若干视角集。分别对每个多视角子集采用多重集典型相关(Multiset Canonical Correlations Analysis,MCCA)进行特征融合,获得特征矢量。采用联合稀疏表示对各个视角集的特征矢量进行表征分类,获得决策结果。在样本丰富的MSTAR数据集上开展实验与分析,结果表明,所提方法对10类目标样本在标准操作条件、噪声干扰以及遮挡情形下均可以取得优势性能,验证了其有效性。 展开更多

关键词 多视角SAR图像 目标识别 多重集典型相关 联合稀疏表示

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基于Kernel-MCCA特征融合的齿轮故障诊断方法 被引量：1

16

作者 苏宇 温广瑞 +2 位作者 徐斌 张志芬 石文杰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期511-517,617,618,共9页

针对转速波动工况下齿轮故障难以辨识的问题,提出了一种基于核函数的多重集典型相关分析方法(kernel-multiset canonical correlation analysis,简称Kernel-MCCA),实现基于多传感信息的特征层融合,并将其应用到转速波动工况下的齿轮断... 针对转速波动工况下齿轮故障难以辨识的问题,提出了一种基于核函数的多重集典型相关分析方法(kernel-multiset canonical correlation analysis,简称Kernel-MCCA),实现基于多传感信息的特征层融合,并将其应用到转速波动工况下的齿轮断齿、点蚀、磨损以及剥落故障的辨识。首先,将多传感器采集的振动信号进行小波包分解,计算能量特征矩阵;其次,利用多重集典型相关分析进行特征层融合,构建的融合特征输入到K近邻(K-nearest neighbor,简称KNN)分类器中并输出诊断结果;最后,利用齿轮振动实验台进行实验研究。结果表明,笔者所提的特征融合方法比单传感器方法识别准确率提高了5%左右,比传统的多重典型相关分析特征融合方法识别准确率提高了2%左右,可有效解决转速波动下齿轮故障状态辨识问题。 展开更多

关键词 特征融合 齿轮故障 多重集典型相关分析 核函数

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基于MCCA的痤疮宏基因组数据辅助分析 被引量：1

17

作者 孙梦茹 王瑜 +2 位作者 何聪芬 贾焱 高学义 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期972-977,共6页

痤疮作为常见皮肤病之一,发病机制复杂,其中微生物定植在痤疮发病中的作用是一个热点研究问题。本文从宏基因组学的角度,利用机器学习方法分析痤疮宏基因组数据,包括痤疮患者的患病皮肤(diseased skin,DS)样本集和健康皮肤(healthy skin... 痤疮作为常见皮肤病之一,发病机制复杂,其中微生物定植在痤疮发病中的作用是一个热点研究问题。本文从宏基因组学的角度,利用机器学习方法分析痤疮宏基因组数据,包括痤疮患者的患病皮肤(diseased skin,DS)样本集和健康皮肤(healthy skin,HS)样本集,以及正常对照组(normal control,NC)样本集。为了同时分析3组样本集以获得可以区分不同样本集的脂质,使用多重集典型相关分析(multi-set canonical correlation analysis,MCCA)方法进行研究。实验结果可得到仅对某一样本集有显著影响的脂质,以及同时对3个样本集影响程度不同的脂质,这些脂质可以作为判别皮肤状态的指标,用于辅助指导皮肤痤疮疾病的诊断、预后和治疗。 展开更多

关键词 痤疮 宏基因组学 面部皮肤 脂质 机器学习 多重集典型相关分析

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基于二维随机投影特征典型相关分析融合的SAR ATR方法

18

作者 李正伟 黄孝斌 胡尧 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期356-363,共8页

合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(Automatic target recognition,ATR)是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析(Multiset canonical corre... 合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(Automatic target recognition,ATR)是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析(Multiset canonical correlations analysis,MCCA)的方法。首先,采用若干二维随机投影矩阵对SAR图像进行特征提取,获得多层次特征描述。考虑到这些结果之间的相关性和可能存在的冗余及干扰,进一步通过MCCA对它们进行融合处理,获取单一特征矢量。基于稀疏表示分类器(Sparse representation-based classification,SRC)对融合特征矢量进行处理,判决目标类别。实验基于MSTAR数据集开展,对方法性能进行检验确认,结果能够验证其有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 二维随机投影 多重集典型相关分析 稀疏表示分类

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具有集间低相关性的完全互补码集构造法

19

作者 李玉博 门鑫宇 +1 位作者 高印芝 刘凯 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2357-2365,共9页

为解决传统互补序列集中序列数目受限的问题,近年来有学者提出集间低相关性完全互补码(CCC,Complete Complementary Code)的概念.集间低相关性的完全互补码具有良好的非周期自相关和互相关特性,作为多小区多载波码分多址(MC‑CDMA,Multi‑... 为解决传统互补序列集中序列数目受限的问题,近年来有学者提出集间低相关性完全互补码(CCC,Complete Complementary Code)的概念.集间低相关性的完全互补码具有良好的非周期自相关和互相关特性,作为多小区多载波码分多址(MC‑CDMA,Multi‑Carrier Code Division Multiple Access)通信系统中的扩频码可有效消除小区内的干扰,同时也可以抑制小区间的干扰.该文提出两类具有集间低相关性的完全互补码集的构造方法,得到的序列集具有以下特性:(1)每个码集都是一个参数为(N,N,N)‑CCC的完全互补码集;(2)不同集合的互补序列具有低相关性.将多个完全互补码集合并,可以得到参数达到渐进最优的准互补序列集(QCSS,Quasi‑Complementary Sequence Set). 展开更多

关键词 互补序列集 完全互补码 准互补序列 渐进最优 集间互相关 多载波码分多址系统

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分数阶嵌入的广义多重集典型相关分析

20

作者 管睿 孙权森 沈肖波 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期118-124,共7页

随着数据处理方式以及描述角度的不同,同一模式总是能够获得多种不同的特征表示.由于这些特征表示总是反映了同一模式的不同特性或视角,因此,对其进行有效地抽取与融合后,不仅可以保留参与抽取的多组特征的有效鉴别信息,还可以在一定程... 随着数据处理方式以及描述角度的不同,同一模式总是能够获得多种不同的特征表示.由于这些特征表示总是反映了同一模式的不同特性或视角,因此,对其进行有效地抽取与融合后,不仅可以保留参与抽取的多组特征的有效鉴别信息,还可以在一定程度上消除特征间的冗余信息,降低识别算法的复杂度,对模式分类来说无疑具有重要的实际意义.由于传统的维数约减方法,如主成分分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA),主要针对模式的一组特征进行处理,并不适合对多表示数据进行融合与特征抽取,因此,本文以多表示数据为研究对象,深入研究了多重集典型相关分析的相关理论与算法,采用分数阶思想对组内与组间样本协方差的特征值和奇异值进行重新估计,然后建立分数阶组内与组间散布矩阵,同时引入监督信息,构建了分数阶嵌入的多重集典型相关分析(FEGMCCA)理论框架. 展开更多

关键词 模式识别 特征抽取 维数约减 多重集典型相关分析 分数阶

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