分布式麦克风网络中降噪低复杂度能量感知传感器选择

1

作者 张结 许露真 戴礼荣 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期12-21,I0008,共11页

降噪(NR)是许多音频应用系统改善信号质量的必要前端模块。研究表明,稀疏促进的传感器选择方法具有权衡能量消耗和降噪性能的能力,这对大规模无线声学传感器网络(WASNs)非常重要,因为其中很多传感器对降噪的贡献甚微,但是能耗会影响无... 降噪(NR)是许多音频应用系统改善信号质量的必要前端模块。研究表明,稀疏促进的传感器选择方法具有权衡能量消耗和降噪性能的能力,这对大规模无线声学传感器网络(WASNs)非常重要,因为其中很多传感器对降噪的贡献甚微,但是能耗会影响无线声学传感器网络(WASNs)的生存期。本文通过最小化总体能耗和约束输出噪声方差的方式提出了一种基于传感器选择的波束形成降噪(NR)方法。受最优半定规划解(SDP)和实体方法的启发,我们提出了三种低复杂度选择度量准则:加权实体、梯度、加权输入信噪比(SNR)。可以证明,所提基于加权实体和梯度的方法在性能上是近最优的,但是比半定规划方法(SDP)更快,加权信噪比方法以牺牲微弱性能代价换取了最低的时间复杂度。基于仿真无线声学传感器网络(WASN)的数值结果验证了所提方法相对于传统方法的优势。 展开更多

关键词 传感器选择 前向/后向算法 梯度 实体 MVDR波束形成 语音增强 分布式麦克风阵列

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用隐马尔可夫模型设计人脸表情识别系统 被引量：9

2

作者 尹星云 王洵 +1 位作者 董兰芳 万寿红 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期725-728,共4页

根据隐马尔可夫模型(HMM)的基本理论和算法设计了一个人脸表情识别系统。该系统由两层HMM组成:低层由六个HMM组成,分别对应六种特定表情。人脸表情特征向量进入系统后,经过低层HMM初步识别,其结果组成高层HMM的观察向量,经过高层HMM解码... 根据隐马尔可夫模型(HMM)的基本理论和算法设计了一个人脸表情识别系统。该系统由两层HMM组成:低层由六个HMM组成,分别对应六种特定表情。人脸表情特征向量进入系统后,经过低层HMM初步识别,其结果组成高层HMM的观察向量,经过高层HMM解码,确认出表情,从而提高了系统的识别率,增强了系统的健壮性。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 forward-backward算法 VITERBI算法 Baum-WeUch算法 人脸表情识别 人脸表情特征向量

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二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用 被引量：20

3

作者 杜世平 李海 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期284-289,共6页

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构.在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum Welch算法,并导出了改进模型的参数估计公式.

关键词 二阶隐马尔可夫模型 前向-后向算法 Baum-Welch算法 LAGRANGE乘子

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一种含分布式电源的配电网三相潮流混合计算方法 被引量：17

4

作者 邓红雷 张莉彬 +1 位作者 唐崇旺 刘昭 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第14期10-17,共8页

针对现有配电网三相潮流计算方法的不足,提出了一种新的含分布式电源的配电网三相潮流混合计算方法。分析了配电网中相关元件的特点,建立了配电线路、配电变压器和负荷的三相数学模型。对4种不同类型分布式电源节点的处理方式进行了分析... 针对现有配电网三相潮流计算方法的不足,提出了一种新的含分布式电源的配电网三相潮流混合计算方法。分析了配电网中相关元件的特点,建立了配电线路、配电变压器和负荷的三相数学模型。对4种不同类型分布式电源节点的处理方式进行了分析,采用前推回代法和牛拉法的混合计算方法建立了三相潮流计算模型。采用回路阻抗矩阵法来计算三相电压差,解决了单相潮流计算方法的适用性问题,采用以节点电压的收敛性作为潮流计算程序迭代与否的控制目标,可直接求取电压值,迭代计算简洁高效。最后,以包含分布式电源的IEEE 33节点网络模型和山滩变某10 kV配电线路为例,验证了该混合计算方法的收敛性与高效性。 展开更多

关键词 配电网 三相潮流计算 分布式电源 前推回代法 回路阻抗矩阵法

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快速低密度校验码迭代译码量化算法 被引量：6

5

作者 贺玉成 孙韶辉 +1 位作者 慕建君 王新梅 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期338-342,共5页

提出一种低密度校验码快速量化置信传播译码算法 ,其中量化电平标号作为定点算术操作数 ,运算由寻址表完成 ,中间计算以较高精度包含在表中 .该算法具有明显低的时间复杂度 ,应用对称特性 ,可以显著降低所需存储容量 ;在不增加复杂度的... 提出一种低密度校验码快速量化置信传播译码算法 ,其中量化电平标号作为定点算术操作数 ,运算由寻址表完成 ,中间计算以较高精度包含在表中 .该算法具有明显低的时间复杂度 ,应用对称特性 ,可以显著降低所需存储容量 ;在不增加复杂度的前提下 ,可以方便地实现均匀及各种为改进性能而设计的非均匀量化方案 ;适当增加复杂度还可实现时变译码 .该算法使低密度校验码在实际通信系统中的应用成为可能 ,同时它也用于实现快速仿真系统 .仿真结果表明 ,6bit非均匀量化优于均匀量化 0 2dB ,低信噪比时已经接近连续译码 ,而高信噪比时比连续译码差 0 2dB .合适的高阶量化译码可以获得接近连续译码的性能 ,高信噪比时甚至优于连续译码 . 展开更多

关键词 置信传播 迭代译码 低密度校验码 TURBO码 量化算法

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基于动态贝叶斯网络的电价区间预测 被引量：11

6

作者 王洪涛 邹斌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期117-127,共11页

在高比例可再生能源参与市场竞争的背景下,电价波动更为剧烈。为了对电价区间进行预测,提出了动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的电价区间预测方法。该方法以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值以及历史电价真实值... 在高比例可再生能源参与市场竞争的背景下,电价波动更为剧烈。为了对电价区间进行预测,提出了动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的电价区间预测方法。该方法以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值以及历史电价真实值为输入数据,以贪婪搜索算法确定DBN的网络结构,以最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate, MLE)估计DBN网络参数,建立DBN模型。然后以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值为推理证据,采用联合树推理得到电价预测的离散值和后验概率,实现电价的区间预测。最后将所提方法与电价真实值、对比方法进行比较,验证了所提方法的有效性。所提方法不仅能得到电价的预测区间,而且能给出对应的概率,对提高市场成员的收益、规避价格风险具有指导意义。 展开更多

关键词 电价预测 区间预测 动态贝叶斯网络 联合树推理 向前向后算法 改进k-means聚类 平均差异度

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基于SA-CPSO优化HSMM的转辙机故障预测模型研究 被引量：9

7

作者 陈永刚 戴乾军 李俊武 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1050-1057,共8页

针对目前铁路现场转辙机PHM中故障发生的模糊性与随机性等不确定问题,提出一种基于自适应混沌粒子群(SA-CPSO)优化隐半马尔科夫(HSMM)的设备退化过程故障预测模型。根据转辙机全生命周期机械部件状态退化过程对其进行退化状态划分;建立S... 针对目前铁路现场转辙机PHM中故障发生的模糊性与随机性等不确定问题,提出一种基于自适应混沌粒子群(SA-CPSO)优化隐半马尔科夫(HSMM)的设备退化过程故障预测模型。根据转辙机全生命周期机械部件状态退化过程对其进行退化状态划分;建立SA-CPSO优化HSMM的设备状态评估和故障预测模型,再结合前向-后向算法对优化后的模型进行参数估计;通过实例分析验证该方法的有效性和可行性,实现传统信号维修策略的方法改进。 展开更多

关键词 转辙机 故障预测 自适应混沌粒子群 隐半马尔科夫 前向-后向算法

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基于离散HSMM的故障预测模型 被引量：6

8

作者 桂林 武小悦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第11期3320-3322,3327,共4页

提出了一种基于离散HSMM的故障预测模型,根据部分观测矢量预测系统下一时刻处于各个状态的概率。结合HSMM的前向—后向(FB)算法,给出了部分观测下HSMM的状态预测算法。将提出的模型应用于减速箱故障预测中,结果表明该方法可以有效地进... 提出了一种基于离散HSMM的故障预测模型,根据部分观测矢量预测系统下一时刻处于各个状态的概率。结合HSMM的前向—后向(FB)算法,给出了部分观测下HSMM的状态预测算法。将提出的模型应用于减速箱故障预测中,结果表明该方法可以有效地进行故障预测。 展开更多

关键词 隐半马欠可夫模型 故障预测 状态持续建模 前向—后向算法

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基于分区分层前推回代算法的光伏阵列运行状态评估方法 被引量：7

9

作者 霍富强 王鹏 +2 位作者 龚晓伟 焦东东 葛琪 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第15期68-72,共5页

基于光伏阵列规模较大和辐射型网络且集电单元间耦合较弱的特点,提出了一种基于分区分层前推回代算法的光伏阵列运行状态评估方法,实现对光伏阵列运行状态的准确评估。重点论述了分区分层前推回代算法原理、节点支路矩阵求解和概率统计... 基于光伏阵列规模较大和辐射型网络且集电单元间耦合较弱的特点,提出了一种基于分区分层前推回代算法的光伏阵列运行状态评估方法,实现对光伏阵列运行状态的准确评估。重点论述了分区分层前推回代算法原理、节点支路矩阵求解和概率统计方法及评估流程。结合新疆某新建20 MWp光伏电站5 MWp光伏阵列系统参数,采用Matlab7.0验证该方法。仿真结果表明:该方法能正确输出5 MWp阵列运行状态的评估数据概率分布和评估结果概率密度,能准确评估阵列运行状态。解决了单一评估算法难以准确评估大规模光伏阵列运行状态的缺陷,提高了工程实用性。此外,该方法具有迭代次数少,收敛速度快,计算效率高等优点。 展开更多

关键词 光伏阵列 辐射型网络 分区分层前推回代 节点支路矩阵 概率统计

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二阶隐马尔科夫模型的原理与实现 被引量：6

10

作者 丰月姣 贺兴时 《价值工程》 2009年第12期103-105,共3页

文中简述了二阶隐马尔科夫模型(second-order markov model)的基本原理和实现中的问题,并给出了一种新的Viterbi算法:新算法是利用MAP路径估计(Maximum A Posteriori Path)改进Viterbi算法。

关键词 二阶隐马尔可夫模型 前向-后向算法 Baum—welch重估 VITERBI算法

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计算开口腔体RCS的前后向物理光学迭代法 被引量：5

11

作者 许小艳 龚书喜 《空间电子技术》 2008年第1期72-76,共5页

文章首先介绍了物理光学迭代法的基本原理,并用此方法计算了单端开口腔体的RCS(雷达散射截面)。在此基础上,利用物理光学迭代法与前后向算法相结合的欠松弛迭代算法,减少了计算时间,提高了算法的收敛性。

关键词 电磁波散射 物理光学 迭代 前后向算法 雷达散射截面

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n阶隐马尔可夫模型的参数估计 被引量：4

12

作者 王国刚 王友国 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2011年第4期118-124,共7页

给出了n阶隐马尔可夫模型(HMMn)的定义及结构。在传统的隐马尔可夫模型及二阶隐马尔可夫模型(HMM2)的基础上研究了HMMn的前向、后向算法,Baum-Welch算法,并导出了HMMn在单观测序列和多观测序列培训两种情况下的参数估计公式。

关键词 HMMn 前向、后向算法 Baum-Welch算法 多观测序列

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语音识别中深度神经网络目标值优化 被引量：4

13

作者 陈梦喆 张晴晴 +1 位作者 潘接林 颜永红 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期166-172,共7页

训练深度神经网络声学模型时,所采用的强制对齐得到的目标值存在无法精准地表示出语音实际状况的问题。针对这一问题,提出一种利用前后向算法得到非0-1分布目标值的方法。由于用于强制对齐的模型可能与处理语句不完全匹配,以及发音连续... 训练深度神经网络声学模型时,所采用的强制对齐得到的目标值存在无法精准地表示出语音实际状况的问题。针对这一问题,提出一种利用前后向算法得到非0-1分布目标值的方法。由于用于强制对齐的模型可能与处理语句不完全匹配,以及发音连续性导致的过渡边界难以分离等问题,强制对齐得到的目标值存在不合理性。新的目标值可以表示某一帧以一定概率属于邻近各状态的分布情况,更详细地描述建模单元之间的过渡,进一步还原语音的原貌,提升模型的鲁棒性。同时,为寻求模型鲁棒性和建模单元区分度之间的平衡,对算法得到的目标值进行加窗处理。在中文客服问答领域进行实验,在小数据量上验证了目标值对于训练的较大影响,并且选取窗长宽度这一参数。最后将训练数据量提升至60、80以及100 h,结果显示,新的目标值优化方法训练得到的模型在识别性能上获得提升,相对字错误率下降为1.10%~3.65%。多组实验验证新的目标值优化方法对模型训练有一定效果,在训练数据量上升的情况下依然具有有效性。 展开更多

关键词 语音识别 深度神经网络 前后向算法 目标值优化

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基于改进HMM的驾驶疲劳险态识别方法 被引量：2

14

作者 张明恒 翟晓娟 +1 位作者 朱有明 赵秀栋 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期194-201,共8页

驾驶疲劳的产生是渐进的动态生成过程,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的相关研究需首先确定模型训练初值,且训练过程易陷入局部最优.基于此,通过在HMM训练过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对... 驾驶疲劳的产生是渐进的动态生成过程,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的相关研究需首先确定模型训练初值,且训练过程易陷入局部最优.基于此,通过在HMM训练过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对训练过程存在的上述问题进行了改进,并结合驾驶疲劳状态典型数据集对所提出的改进方法和前向后向算法(forward-backward(BW)algorithm)进行了详细对比.实验及分析测试结果表明,所提出的改进方法在驾驶疲劳预测结果准确性和稳定性上都优于BW算法. 展开更多

关键词 驾驶疲劳 隐马尔可夫模型 前向后向算法 粒子群优化算法

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火箭发动机启动过程的部分可观Petri网故障诊断 被引量：2

15

作者 刘久富 孙燕 +2 位作者 于杰 刘文渊 刘海阳 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期15-21,共7页

针对液氧/甲烷膨胀循环发动机启动过程中存在的不可观事件和不可观运行状态,现有故障诊断方法仍存在诊断不准确的问题,提出一种基于部分可观Petri网的故障诊断方法.首先,将系统获取的观测序列分解为单位长度的基础观测序列,应用线性矩... 针对液氧/甲烷膨胀循环发动机启动过程中存在的不可观事件和不可观运行状态,现有故障诊断方法仍存在诊断不准确的问题,提出一种基于部分可观Petri网的故障诊断方法.首先,将系统获取的观测序列分解为单位长度的基础观测序列,应用线性矩阵不等式计算与基础观测序列相符的点火序列集;然后,采用向前-向后算法拓展诊断区间、参数K限定故障诊断序列长度,通过分析点火序列集中不可观变迁是否正常点火,判定观测序列是否包含故障;最后,将部分可观Petri网故障诊断算法应用于液氧/甲烷膨胀循环发动机启动过程.结果表明:所提出的算法使计算复杂性缩小为原来的h_o^(-1)·e^(h_o-K),避免随状态空间复杂性增大而出现的状态空间爆炸问题,同时算法能进行实时跟随、在线诊断,诊断准确性可达到99.134%. 展开更多

关键词 液氧/甲烷膨胀循环发动机 故障诊断 部分可观Petri网 整数线性规划 向前向后算法

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一种快速的语音识别词图生成算法 被引量：2

16

作者 李伟 吴及 王智国 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期1254-1257,共4页

词图的高效生成算法是语音识别领域的重要研究课题。该文提出了一种基于词格的词图生成算法(trellis-based lattice-generating algorithm,TBLG),该算法在正向Viterbi解码生成的词格(trellis)基础上,进行反向A*解码生成词图。实验结果表... 词图的高效生成算法是语音识别领域的重要研究课题。该文提出了一种基于词格的词图生成算法(trellis-based lattice-generating algorithm,TBLG),该算法在正向Viterbi解码生成的词格(trellis)基础上,进行反向A*解码生成词图。实验结果表明,与经典的解码器HDecode相比,TBLG生成的词图最优备选效果优于Hdecode。生成高密度词图时,TBLG在解码速度上远远快于HDecode。同时在相同识别率下,TBLG算法生成的词图更加简洁。 展开更多

关键词 语音识别 词图 解码 正向-反向算法

原文传递

基于G-AHSMM的设备剩余寿命预测研究 被引量：2

17

作者 张青山 张思岩 +1 位作者 肖萌 徐伟 《沈阳工业大学学报（社会科学版）》 2022年第2期151-158,共8页

伴随大数据技术和智能制造的快速发展,生产设备的预知维修及多台设备的联合维修决策已成为工业制造业企业备受关注和亟待解决的现实问题。而服役设备剩余寿命的精准预测,又是预知维修决策和联合维修决策的前提。对已有设备寿命预测方法... 伴随大数据技术和智能制造的快速发展,生产设备的预知维修及多台设备的联合维修决策已成为工业制造业企业备受关注和亟待解决的现实问题。而服役设备剩余寿命的精准预测,又是预知维修决策和联合维修决策的前提。对已有设备寿命预测方法进行比较分析,将隐半马尔可夫模型加以拓展,结合伽马分布,构建设备状态监测数据驱动的剩余寿命预测模型G-AHSMM,给出求解方法,并基于某涡轮发动机的状态监测数据进行验证分析。结果表明:预测模型不仅规避了以往“状态观测值之间相互独立”的不实假设,而且相比传统HSMM具有更高的现实拟合性、求解简捷性和预测精准性,可作为企业预测服役设备剩余寿命的有效工具。 展开更多

关键词 智能制造 设备寿命 剩余寿命预测 隐半马尔可夫模型 伽马分布 前向后向算法 状态识别

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改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化算法 被引量：1

18

作者 黄小娟 吴荣腾 《河南工程学院学报（自然科学版）》 2014年第4期59-64,共6页

人脸表情识别是人工智能领域中极富挑战性的课题,针对表情识别中存在的识别率低与计算量大的问题,提出了一种新的改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化的算法.先采用新的初始参数优化模型,然后利用Baum-Welch算法进行重估计,从而建立新... 人脸表情识别是人工智能领域中极富挑战性的课题,针对表情识别中存在的识别率低与计算量大的问题,提出了一种新的改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化的算法.先采用新的初始参数优化模型,然后利用Baum-Welch算法进行重估计,从而建立新的HMM人脸表情模型.实验结果表明,新模型明显提高了人脸表情的识别率并降低了计算量. 展开更多

关键词 人脸表情识别 隐马尔可夫模型 离散余弦变换 EM算法 前向后向算法

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低复杂度LDPC码信息瓶颈量化译码器设计 被引量：1

19

作者 胡继文 郑慧娟 +3 位作者 童胜 白宝明 徐达人 王仲立 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期76-83,共8页

近年来,信息瓶颈方法已经被成功应用于低密度校验码量化译码器的设计当中,所设计的量化译码器仅需4 bit量化位宽就能逼近双精度和积译码算法的性能。此外,信息瓶颈译码器只需处理无符号整数,且可使用查表来替代复杂的校验节点运算,适宜... 近年来,信息瓶颈方法已经被成功应用于低密度校验码量化译码器的设计当中,所设计的量化译码器仅需4 bit量化位宽就能逼近双精度和积译码算法的性能。此外,信息瓶颈译码器只需处理无符号整数,且可使用查表来替代复杂的校验节点运算,适宜于硬件实现。然而,现有的低密度校验码信息瓶颈译码器所需的查表次数与节点度数的平方成正比,不利于在含有高度数节点的低密度校验码(如有限几何低密度校验码和高码率低密度校验码)中应用。为了解决这一问题,提出了一种基于前后向算法的低密度校验码信息瓶颈量化译码器设计方案。在所提方案中,基于前后向算法的节点运算可以分为3个步骤:前向查表,后向查表以及输出外信息。为了降低存储空间,可以精心地设计使得前向查表和后向查表复用同一套表格行。在输出外信息时,节点充分利用了前向查表与后向查表时产生的中间结果,有效地避免了消息的重复计算,使得译码所需要的查表次数与节点度数呈线性关系。仿真结果验证了所提低密度校验码信息瓶颈量化译码器设计方案的有效性。 展开更多

关键词 低密度校验码 量化 信息瓶颈算法 前后向算法 迭代译码

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低复杂度的图像信源-信道联合译码算法 被引量：1

20

作者 殷玮玮 梅中辉 吴乐南 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2301-2304,共4页

该文提出将图像编码后残留冗余的马尔可夫场模型分解为4个方向的马尔可夫链,并结合简化的模型及低密度奇偶校验码(LDPC)译码的软输出进行信源-信道联合译码。将分解后信源中多个方向上同时存在的相关性看作一种特殊的“天然”信道编码方... 该文提出将图像编码后残留冗余的马尔可夫场模型分解为4个方向的马尔可夫链,并结合简化的模型及低密度奇偶校验码(LDPC)译码的软输出进行信源-信道联合译码。将分解后信源中多个方向上同时存在的相关性看作一种特殊的“天然”信道编码方式,利用前向-后向算法、和积算法以及信道译码软输出分别对信源符号进行串行和并行的译码。仿真实验表明,与传统利用马尔可夫场模型的联合译码算法相比,该联合译码算法降低了复杂度,同时提高了重建图像的峰值信噪比。 展开更多

关键词 信源-信道联合编译码 马尔可夫随机场 LDPC码 前向-后向算法 和积算法

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