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一种基于l_p模约束的FOCUSS迭代EEG源定位新方法被引量：2: 1; 作者徐鹏尧德中陈华富《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期55-58,共4页; 如何有效地从头表记录电位中准确定位脑电源的真实活动位置是神经认知脑功能研究中的一个关键问题.本文在FOCUSS算法迭代基础上,从脑神经活动的局部稀疏性出发,提出了一种新的脑功能成像方法.在该算法中,通过把稀疏性的lp模约束加入到... 展开更多; 关键词脑电源成像欠定系统稀疏性 focal underdetermined system solver(focuss); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FOCUSS的水中目标回波亮点高分辨提取方法被引量：1: 2; 作者李国良范威郭燕子《声学技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期388-392,共5页; 水中目标回波亮点空间分布是估计目标尺度、确定目标要害部位、目标识别分类的主要目标特性依据。分析了水中目标回波亮点提取的主要方法及其优缺点,针对提高水中目标回波亮点方位估计分辨率的问题,采用欠定系统局域解法(Focal Undeterm... 展开更多; 关键词高分辨回波亮点欠定系统局域解法子阵最小方差无失真响应常规波束形成; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于稀疏贝叶斯学习的稀疏信号表示ISAR成像方法被引量：8: 3; 作者成萍司锡才 +1 位作者姜义成许荣庆《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期547-550,共4页; 作为一种新的稀疏信号表示算法,SBL(稀疏贝叶斯学习)方法没有BP方法的结构错误,也比FOCUSS方法具有少的多的局部最小点.ISAR成像问题可以转化为稀疏信号表示的问题,因此本文首次将SBL用于ISAR成像.真实数据的成像结果表明SBL是一种比BP... 展开更多; 关键词逆合成孔径雷达稀疏信号表示稀疏贝叶斯学习基寻踪 focuss; 在线阅读下载PDF 职称材料

模型噪声中的稀疏恢复算法研究被引量：5: 4; 作者韩学兵张颢《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1813-1818,共6页; 针对观测和传感矩阵都存在噪声扰动的欠定线性系统的稀疏恢复问题,该文基于FOCUSS(FOCal Underdetermined System Solver)算法提出了一种改进算法——SD(Synchronous Descending)-FOCUSS。文中由MAP(最大后验)估计方法推导出系统模型的... 展开更多; 关键词信号处理稀疏恢复模型噪声 SD—focuss 收敛性; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的基于稀疏贝叶斯学习的ISAR成像方法: 5; 作者成萍姜义成许荣庆《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期730-732,共3页; 将BP(基寻踪)算法和FOCUSS(Focal underdetermined systemsolver)算法用于ISAR成像中,由于它们具有一些缺点,在实际应用中受到很大的限制.但是SBL(稀疏贝叶斯)方法可以克服这些缺点.本文首次提出可以将SBL代替BP和FOCUSS用于ISAR成像中... 展开更多; 关键词 ISAR(逆合成孔径雷达) 稀疏信号表示 SBL(稀疏贝叶斯学习) BP(基寻踪) focuss(focal underdetermined system solver); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于l_p模约束的FOCUSS迭代EEG源定位新方法被引量：2: 1; 作者徐鹏尧德中陈华富; 机构电子科技大学生命科学与技术学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期55-58,共4页; 基金国家自然科学基金(No.90208003 No.30525030); 文摘如何有效地从头表记录电位中准确定位脑电源的真实活动位置是神经认知脑功能研究中的一个关键问题.本文在FOCUSS算法迭代基础上,从脑神经活动的局部稀疏性出发,提出了一种新的脑功能成像方法.在该算法中,通过把稀疏性的lp模约束加入到修改的FOCUSS算法的迭代过程中,使算法可以有效地收敛于真实的稀疏源活动位置.利用该方法对随机系统、三层球模型及真实头模型确定的稀疏欠定系统进行了求解模拟实验,结果显示了该方法在求解欠定系统及EEG源定位时具有良好的稳健性.; 关键词脑电源成像欠定系统稀疏性 focal underdetermined system solver(focuss); Keywords EEG source imaging underdetermined system sparsity focal underdetermined system solver （focuss）; 分类号 TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FOCUSS的水中目标回波亮点高分辨提取方法被引量：1: 2; 作者李国良范威郭燕子; 机构中国人民解放军水声对抗技术重点实验室; 出处《声学技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期388-392,共5页; 文摘水中目标回波亮点空间分布是估计目标尺度、确定目标要害部位、目标识别分类的主要目标特性依据。分析了水中目标回波亮点提取的主要方法及其优缺点,针对提高水中目标回波亮点方位估计分辨率的问题,采用欠定系统局域解法(Focal Undetermined System Solver,FOCUSS)压缩感知信号处理方法估计目标回波亮点的方位分布,并与时域常规波束形成(Conventional Beamforming,CBF)方法、子阵最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法进行了比较。试验数据处理结果表明,FOCUSS压缩感知方法的回波亮点方位输出主瓣是"针形"的且无明显旁瓣,分辨率高于子阵MVDR、CBF波束形成处理结果。另一方面,FOCUSS压缩感知方法对信噪比的要求高,适用于良好信噪比条件下的回波亮点提取。; 关键词高分辨回波亮点欠定系统局域解法子阵最小方差无失真响应常规波束形成; Keywords high-resolution echo highlights focal Undetermined System solver（focuss） sub-array Minimum Variance Distortionless Response（MVDR） Conventional Beamforming（CBF）; 分类号 TB556 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于稀疏贝叶斯学习的稀疏信号表示ISAR成像方法被引量：8: 3; 作者成萍司锡才姜义成许荣庆; 机构哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨工业大学电子工程技术研究所; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期547-550,共4页; 基金教育部博士点基金(No.20060213009); 文摘作为一种新的稀疏信号表示算法,SBL(稀疏贝叶斯学习)方法没有BP方法的结构错误,也比FOCUSS方法具有少的多的局部最小点.ISAR成像问题可以转化为稀疏信号表示的问题,因此本文首次将SBL用于ISAR成像.真实数据的成像结果表明SBL是一种比BP和FOCUSS更有效的ISAR成像算法.; 关键词逆合成孔径雷达稀疏信号表示稀疏贝叶斯学习基寻踪 focuss; Keywords ISAR(inverse synthetic aperture radar) sparse signal representation SBL(sparse Bayesian learning) BP(BasisPursuit) focal underdetermined system solver; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模型噪声中的稀疏恢复算法研究被引量：5: 4; 作者韩学兵张颢; 机构空军空降兵学院清华大学电子工程系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1813-1818,共6页; 文摘针对观测和传感矩阵都存在噪声扰动的欠定线性系统的稀疏恢复问题,该文基于FOCUSS(FOCal Underdetermined System Solver)算法提出了一种改进算法——SD(Synchronous Descending)-FOCUSS。文中由MAP(最大后验)估计方法推导出系统模型的的目标函数,应用松弛迭代算法对其进行优化从而找到近似最优的稀疏解。SD-FOCUSS算法可应用于MMV(多观测向量)模型。可证明SD-FOCUSS是收敛算法;最后用仿真实验展示了与其他算法相比时,新算法在准确性、稳定性等方面的优越性。; 关键词信号处理稀疏恢复模型噪声 SD—focuss 收敛性; Keywords Signal processing Sparse recovery Model noise Synchronous Descending-focal underdeterminedSystem solver （SD-focuss） Convergence; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的基于稀疏贝叶斯学习的ISAR成像方法: 5; 作者成萍姜义成许荣庆; 机构哈尔滨工业大学电子工程技术研究所; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期730-732,共3页; 文摘将BP(基寻踪)算法和FOCUSS(Focal underdetermined systemsolver)算法用于ISAR成像中,由于它们具有一些缺点,在实际应用中受到很大的限制.但是SBL(稀疏贝叶斯)方法可以克服这些缺点.本文首次提出可以将SBL代替BP和FOCUSS用于ISAR成像中.真实ISAR数据的成像结果表明SBL是一种比BP和FOCUSS更有效,更有潜力的成像方法.; 关键词 ISAR(逆合成孔径雷达) 稀疏信号表示 SBL(稀疏贝叶斯学习) BP(基寻踪) focuss(focal underdetermined system solver); Keywords ISAR （inverse synthetic aperture radar） sparse signal representation SBL （sparse Bayesian learning） BP （Basis Pursuit） focuss（ focal underdetermined system solver）; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于l_p模约束的FOCUSS迭代EEG源定位新方法	徐鹏尧德中陈华富	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于FOCUSS的水中目标回波亮点高分辨提取方法	李国良范威郭燕子	《声学技术》 CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于稀疏贝叶斯学习的稀疏信号表示ISAR成像方法	成萍司锡才姜义成许荣庆	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	模型噪声中的稀疏恢复算法研究	韩学兵张颢	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种新的基于稀疏贝叶斯学习的ISAR成像方法	成萍姜义成许荣庆	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料