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题名离散周期信号的改进型内插重构公式
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作者
刘鹏
王革命
吴明江
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机构
空军工程大学导弹学院
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出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
2001年第3期51-53,共3页
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文摘
信号重构主要研究如何从观测得到的部分数据来重构原信号。针对原有离散周期信号时域重构公式的缺陷 ,找到了借助于DFT的内插重构公式 ,该公式与原有公式相比可在任意时间点重构出原信号 。
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关键词
离散周期信号
内插重构
离散付里叶变换(DF3')
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Keywords
discrete periodic signals
interpolation reconstruction
discrete fourier transforms
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于一种连续自编码网络的图像降维和重构
被引量：9
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作者
胡昭华
宋耀良
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京理工大学电子工程与光电技术学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2010年第3期318-323,共6页
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文摘
针对高维连续数据的降维问题,提出一种新的非线性降维方法,称为连续自编码(Continuous autoencoder,C-autoencoder)神经网络,该方法采用限制玻耳兹曼机的连续形式(Continuous restricted Boltzmann machine,CRBM)的网络结构,通过训练具有多个中间层的双向深层神经网络将高维连续数据转换成低维嵌套并继而重构高维连续数据。这种连续自编码网络提供了高维连续数据空间和低维嵌套结构的双向映射,有效解决了大多数非线性降维方法所不具备的逆向映射问题,特别适用于高维连续数据的降维和重构。将C-autoencoder用于连续帧图像的实验表明,C-autoencoder不仅能发现嵌入在高维连续帧图像中的非线性低维结构,也能有效地从低维结构中恢复原始高维图像数据,而且还能对连续帧图像有效地进行内插重构。
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关键词
高维连续数据
降维
连续自编码网络
内插重构
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Keywords
high-dimensional continuous data
dimensionality reduction
continuous autoencoder network
interpolation reconstruction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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