搜索结果: 1-15 共查到“信息与通信工程 卷积”相关记录51条 . 查询时间(0.19 秒)
面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法
盲源分离 卷积混叠 独立分量分析 非负矩阵分解
2023/5/20
卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation,BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,得到新的模型参数更新规则;并对解混叠矩阵进行标准化处理,避免幅度歧义性问题;在源信号的重构阶段,通过实时更新非负矩...
基于频域卷积传递函数的盲源分离研究获得进展（图）
频域卷积 传递函数 盲源分离研究
2022/3/18
盲源分离是指仅利用传声器接收到的信号把各个源信号恢复出来。音频信号的盲源分离最初是为解决“鸡尾酒会问题”发展起来，它在人机语音交互、自动会议纪要、人声和配乐分离等方面有潜在的重要应用价值。
在复杂的声学应用场景中，语音信号容易受到环境噪声与房间混响的影响，给自动语音识别和语音通信带来较大的干扰。尽管目前基于深度学习的单通道语音增强方法能够有效抑制干扰成分，但这些方法的网络参数量较大且运算复杂度较高，难以应用于低功耗设备。对此，中科院噪声与振动重点实验室研究生李安冬与其导师郑成诗研究员等人提出了一种基于卷积循环的单通道渐进语音增强方法，在保持增强性能不变的前提下，大幅度减小了参数量并降...
西安电子科技大学信号与系统课件 卷积积分的图示法。
基于卷积神经网络的时空融合的无参考视频质量评价方法
视频质量评价 卷积神经网络 无参考 时空信息
2019/4/18
无参考视频质量评价是指在不借助原始无损参考视频信息的条件下，对于给定的任意一段视频，直接评测出其质量程度。传统的无参考视频质量评价方法大都基于统计分析，绝大多数都针对特定的视频失真类型，对视频的时域信息考虑较少，导致现有的基于统计分析的方法应用范围局限，实时性较差。提出一种融合视频时空信息的基于卷积神经网络的无参考视频质量评价方法。该方法不针对特定失真类型。将方法分为空域和时域两部分进行处理，空域...
基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)
深度学习 弱监督训练 行人检测 语义分割
2018/2/25
在近距离行人检测任务中，平衡算法的检测精度与检测速度对于检测算法的实际应用有着重要意义。为了快速并准确地检测出近景行人目标，提出了一种基于模型融合全卷积网络的行人检测算法。首先，通过全卷积检测网络对图像中的目标进行检测，得到一系列候选框；其次，通过弱监督训练的语义分割网络得到图像的像素级分类结果；最后，将候选框与像素级分类结果融合，完成检测。实验结果表明：算法在检测速度与精度方面都具有较高的性能。
基于SSD卷积网络的视频目标检测研究
卷积神经网络 mobilenet_SSD 目标检测 模型训练
2018/1/8
针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目...
基于复Givens矩阵与蝙蝠优化的卷积盲分离算法
盲分离 卷积混合 蝙蝠算法 复Givens矩阵
2016/7/28
针对传统卷积混合盲分离待求参数多、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性，提出了基于复Givens矩阵与蝙蝠优化的频域求解算法。算法采用复Givens矩阵表示分离矩阵，减少了待求参数，降低了求解难度和计算量。利用蝙蝠算法代替梯度算法优化求解旋转角度完成各频点线性瞬时混合复信号的盲分离，全局收敛性更强。此外，由于对源信号的先验知识要求较少，可以分离服从多种分布的信号。仿真实验表明，该算法可有效地实现卷...
南京师范大学物理科学与技术学院通信原理实验课件实验十七 卷积码的编解码。
具有非奇异约束的线性卷积混合信号盲分离联合对角化方法
盲源分离 联合对角化 卷积混合信号 约束优化
2014/3/20
合对角化能够成功解决盲分离问题, 但在求解时会得到非期望的奇异解, 从而无法完全分离出源信号. 鉴于此, 提出一种用于线性卷积混合盲分离的联合对角化方法, 将卷积混合模型变换为瞬时模型, 并对变换后的模型应用联合对角化求取分离矩阵. 在求解过程中, 引入约束条件对解的范围进行限定, 避免了奇异解的出现. 仿真结果表明, 所提出的方法能够成功实现卷积混合信号盲分离.
以Gallager随机LDPC分组码为基础，通过列置换、置数、剪切与合并，构造了一种新的（l，3，6）准随机LDPC卷积码.针对该码类，提出了一种窗扇尺寸固定、滑动步长可选的窗译码算法，大幅降低了寄存器开销和译码延时.仿真实验界定了滑动步长的取值范围，验证了构造方案和窗译码的有效性，测试了不同约束度的准随机LDPC卷积码的误码性能，结果显示约束度l仅为1535即可获得距离香农限约1dB的纠错能力.
多通道盲反卷积算法综述
卷积混叠 盲反卷积 多通道
2013/6/25
本文阐述了多通道盲反卷积（Multichannel Blind Deconvolution-MBD）的发展历程、基本模型及假设、数学原理以及通用求解过程，讨论了目前MBD几个研究方向的发展现状与面临的问题。在分析了MBD研究进展的基础上，从时域、频域、时频域、子空间、子带技术及其他算法六个方面分类综述和比较了MBD典型算法的特点与方法思路，说明了各类算法的优缺点以及主要问题。最后指出了目前多通道盲...
应用反卷积实现脉冲计量中的信号重构与系统辨识
反卷积 校准 信号重构 系统辨识
2013/4/25
本文研究了在脉冲计量领域中的基于反卷积算法的信号重构与系统辨识。我国目前的脉冲参数国家基准过渡时间为725±050ps，带宽为563±58%GHz。如果采用传统的计量方法，该基准无法实现对标称带宽为70GHz的Agilent86100C高速取样示波器以及标称过渡时间为5ps的Picosecond4016负阶跃脉冲源进行校准。本文将反卷积算法引入到测量数据处理中，并结合具体问题对传统的反卷积...
针对由光谱仪器测得的拉曼光谱数据经常会受到随机噪声和仪器误差等的影响而导致低分辨率的问题，文中提出了一种能在恢复光谱结构的同时又能抑制光谱噪声的方法，即基于Laplacian-Markov约束的数据加权光谱反卷积模型。该模型将退化光谱中恢复真实光谱的问题转化为最大后验概率的求解问题，推导出了拉曼光谱恢复的变分模型。模型中利用Laplacian-Markov作为光谱数据的光滑性先验，提出加权光谱反卷...