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面向心电信号的低功耗压缩感知电路设计 被引量：1
1
作者 黄翔 潘天文 +3 位作者 魏朋博 孙益洲 虞致国 顾晓峰 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第6期79-82,共4页
基于压缩感知理论,设计了一种用于心电信号的低功耗压缩感知电路。利用心电信号的周期性,通过预先计算压缩处理过程中产生的最大数据,确定了压缩电路中累加器的位数,避免了使用多余的寄存器,有效降低了电路的功耗并提高了数据的压缩比... 基于压缩感知理论,设计了一种用于心电信号的低功耗压缩感知电路。利用心电信号的周期性,通过预先计算压缩处理过程中产生的最大数据,确定了压缩电路中累加器的位数,避免了使用多余的寄存器,有效降低了电路的功耗并提高了数据的压缩比。使用贝叶斯学习算法进行重构验证。结果表明:压缩感知电路的逻辑门数由42 071减少到了25 029,功耗由11.247μW降低到了6.847μW,较优化前减少了39.12%;重构信号的均方根误差百分比达到了1.14%。 展开更多
关键词 压缩感知 无线体域网 心电信号 低功耗 贝叶斯学习算法
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基于贝叶斯学习的PID温控算法在芯片烘箱中的应用
2
作者 梁达平 赵利民 王鸿斌 《电子与封装》 2022年第8期7-13,共7页
利用朴素贝叶斯分类器对芯片无氧化烘箱温度PID控制历史数据进行多代偏差和偏差变化量分析处理,来评价当前控制的有效性及参数设置的合理性;并与专家控制系统结合构成一种参数自整定机器学习方法,实现设备智能控制。基于该方法设计出自... 利用朴素贝叶斯分类器对芯片无氧化烘箱温度PID控制历史数据进行多代偏差和偏差变化量分析处理,来评价当前控制的有效性及参数设置的合理性;并与专家控制系统结合构成一种参数自整定机器学习方法,实现设备智能控制。基于该方法设计出自动收集数据集、进行贝叶斯学习训练及验证的程序算法。 展开更多
关键词 PID控制 贝叶斯学习算法 机器学习 芯片烘箱
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平场复用多焦点结构光照明超分辨显微成像
3
作者 葛阳阳 何灼奋 +4 位作者 黄黎琳 林丹樱 曹慧群 屈军乐 于斌 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期343-351,共9页
多焦点结构光照明显微技术(multifocal structured illumination microscopy,MSIM)能在50μm的成像深度内和1Hz的成像速度下实现两倍于衍射极限分辨率的提升,相比传统的宽场结构光照明显微技术,具有较大的成像深度和层析能力,更适合应... 多焦点结构光照明显微技术(multifocal structured illumination microscopy,MSIM)能在50μm的成像深度内和1Hz的成像速度下实现两倍于衍射极限分辨率的提升,相比传统的宽场结构光照明显微技术,具有较大的成像深度和层析能力,更适合应用于厚样品的长时程三维超分辨成像.然而,MSIM存在成像速度慢、图像处理过程复杂等问题.本文提出了一种基于平场复用多焦点结构光照明的快速超分辨显微成像方法和系统(flat-field multiplexed MSIM,FM-MSIM),通过在照明光路中插入光束整形器件,将高斯光束转变为均为分布的平顶光束,提高激发点阵的强度均匀性和扩大视场;通过将每个衍射受限的激发点沿y方向延长,形成新的多路复用多焦点阵照明图案,提高能量利用率,减少扫描步数,进而提高成像速度和信噪比;结合基于多重测量矢量模型的稀疏贝叶斯学习图像重构算法,简化图像重构步骤,在保证空间分辨率的同时实现至少4倍于传统MSIM的成像速度.在此基础上,利用搭建的FM-MSIM系统进行了BSC细胞微管样片和小鼠肾切片标准样片的超分辨成像实验,实验结果证明了该系统的快速三维超分辨成像能力,对于MSIM的发展具有重要的意义. 展开更多
关键词 多焦点结构光照明显微技术 超分辨成像 平场照明 贝叶斯学习算法
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基于稀疏贝叶斯学习算法的电力线通信脉冲噪声抑制方法 被引量：8
4
作者 薛晶 张蕊 +1 位作者 于广亮 郑涛 《电网与清洁能源》 北大核心 2017年第4期87-91,共5页
电力线通信脉冲噪声干扰是影响通信系统性能的主要因素之一。文中针对电力线中的脉冲噪声,采用基于稀疏贝叶斯学习算法的抗脉冲方法,将电力线信道中空子载波包含的信息用于脉冲噪声估计,通过基于正交频分复用(OFDM)的宽带电力线载波通... 电力线通信脉冲噪声干扰是影响通信系统性能的主要因素之一。文中针对电力线中的脉冲噪声,采用基于稀疏贝叶斯学习算法的抗脉冲方法,将电力线信道中空子载波包含的信息用于脉冲噪声估计,通过基于正交频分复用(OFDM)的宽带电力线载波通信系统,在实际室内电压电网中,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 电力线通信 脉冲噪声 稀疏贝叶斯 噪声抑制
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基于稀疏贝叶斯学习的单视图增强型切伦科夫发光断层成像 被引量：4
5
作者 侯榆青 薛花 +3 位作者 曹欣 张海波 曲璇 贺小伟 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期290-300,共11页
为了增强切伦科夫荧光的强度,促进切伦科夫发光成像(CLI)技术的临床转化,在前期研究中提出了一种基于辐射发光颗粒(RLMPs)的增强型切伦科夫发光成像(ECLI)技术,并取得了显著的增强效果;为了将ECLI技术扩展到三维成像领域,提出一种新型... 为了增强切伦科夫荧光的强度,促进切伦科夫发光成像(CLI)技术的临床转化,在前期研究中提出了一种基于辐射发光颗粒(RLMPs)的增强型切伦科夫发光成像(ECLI)技术,并取得了显著的增强效果;为了将ECLI技术扩展到三维成像领域,提出一种新型单视图增强型切伦科夫发光断层成像(ECLT)重建方法;该方法仅使用一个角度的测量数据,采用结合可行区域迭代收缩策略的稀疏贝叶斯学习(SBL)重建算法求解逆问题;设计了非匀质圆柱仿真和物理仿体实验,以验证该方法的准确性和稳定性。结果表明,所提方法可以提高光源目标重建的精度和速率,具有良好的稳定性,能够有效缓解逆问题的不适定性。 展开更多
关键词 成像系统 增强型切伦科夫发光断层成像 稀疏贝叶斯学习算法 单视图重建 切伦科夫发光成像
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基于稀疏Bayes学习算法的无约束结构荷载重构方法
6
作者 陈先智 周新元 +1 位作者 曾耀祥 张亚辉 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2023年第8期931-943,共13页
为快速准确重构含有未知初始条件的无约束结构外激励,提出了一种基于稀疏Bayes学习算法的荷载重构方法.结合函数拟合的思想建立控制方程,以噪声服从Gauss分布为先验,在Bayes模型中使用快速算法,稀疏重构未知荷载.为合理表达分段拟合中... 为快速准确重构含有未知初始条件的无约束结构外激励,提出了一种基于稀疏Bayes学习算法的荷载重构方法.结合函数拟合的思想建立控制方程,以噪声服从Gauss分布为先验,在Bayes模型中使用快速算法,稀疏重构未知荷载.为合理表达分段拟合中的初始条件,提出了改进的分段拟合手段,以上一分段末状态响应作为可能初始条件,并辅以低阶振型作为初始位移和初始速度的补充.算例以简化运载火箭模型为研究对象,考虑不同等级噪声和不同初始条件表达形式的影响,验证方法的精度和效率. 展开更多
关键词 函数拟合 稀疏Bayes学习算法 改进分段拟合 荷载重构
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一种有效的宽带航空数据链脉冲干扰抑制方法 被引量：1
7
作者 李冬霞 杨玲 张媛媛 《中国民航大学学报》 CAS 2015年第1期19-23,共5页
为了消除脉冲干扰信号对未来宽带航空数据链系统接收的影响,提出一种脉冲干扰抑制方法。该方法基于压缩感知理论,利用脉冲干扰信号的块稀疏特性以及航空数据链OFDM系统空子载波不传输调制符号的特性,获取观测信号矢量,采用块稀疏贝叶斯... 为了消除脉冲干扰信号对未来宽带航空数据链系统接收的影响,提出一种脉冲干扰抑制方法。该方法基于压缩感知理论,利用脉冲干扰信号的块稀疏特性以及航空数据链OFDM系统空子载波不传输调制符号的特性,获取观测信号矢量,采用块稀疏贝叶斯学习算法和最大期望估计法,给出稀疏脉冲信号统计参数的学习规则,最后重构出脉冲干扰信号并消除。仿真实验表明,该方法可有效地估计出脉冲干扰信号位置与幅度,干扰消除后系统的误比特性能得到显著改善。 展开更多
关键词 宽带航空数据链 块稀疏贝叶斯算法 脉冲干扰抑制
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边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建 被引量：1
8
作者 刘昱昊 刘桂霞 +3 位作者 苏兰莹 郑山红 王晗 周春光 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期624-630,共7页
提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,... 提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,该算法能有效提高建网精度;基于酿酒酵母细胞周期对不同实验条件下的表达数据进行融合,可以将正确率提高约12%. 展开更多
关键词 基因调控网络 贝叶斯网络 边排序贝叶斯网络结构学习算法 多数据源融合
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基于K2算法的属性层级结构学习研究 被引量：1
9
作者 喻晓锋 马奕帆 +1 位作者 罗照盛 秦春影 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期376-383,共8页
诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算... 诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算法对属性层级结构的学习有较高的成功率,并且K2算法对于4种基本层级结构有不同的敏感性,其中线性型和发散型对阈值的敏感性较低,而收敛型和无结构型对于阈值的敏感性较高. 展开更多
关键词 贝叶斯网络结构学习算法 属性层级结构 K2算法
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