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基于改进贝叶斯非负Tikhonov正则化方法的同轴电缆信号传输畸变补偿研究被引量：7: 1; 作者秦风高原吴双《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2199-2206,共8页; 随着信号频率、带宽及传输距离的增大,信号在同轴电缆传输过程中的畸变问题变得越来越严重。特别地,如果同轴电缆在使用过程中还意外地遭受了挤压、拉伸或折叠,信号畸变问题将会变得更加严重。该文基于贝叶斯推理的非负Tikhonov正则化方... 展开更多; 关键词信号补偿改进的非负tikhonov正则化方法同轴电缆; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多种正则化的改进超分辨率重建算法被引量：2: 2; 作者黄吉庆王丽会 +3 位作者秦进程欣宇张健李智《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第15期22-28,共7页; 为了解决超分辨率图像重建过程中无法同时降低平滑区域噪声和保持图像细节的问题,结合改进的非局部变分(NLTV)和全变分(TV)正则项方法提出一种新的超分辨率重建算法。首先,根据图像重尾分布特性,结合高斯分布、拉普拉斯分布及柯西分布... 展开更多; 关键词超分辨率重建正则化方法改进的非局部变分分裂Bregman算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于核非负矩阵分解的有向图聚类算法被引量：3: 3; 作者陈献胡丽莹 +1 位作者林晓炜陈黎飞《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3447-3454,共8页; 现有的有向图聚类算法大多基于向量空间中节点间的近似线性关系假设,忽略了节点间存在的非线性相关性。针对该问题,提出一种基于核非负矩阵分解(KNMF)的有向图聚类算法。首先,引入核学习方法将有向图的邻接矩阵投影到核空间,并通过特定... 展开更多; 关键词有向图聚类核非负矩阵分解核学习方法正则化节点相似性; 在线阅读下载PDF 职称材料

提升小波变换在NAS-RIF盲复原算法中的应用被引量：6: 4; 作者黄德天吴志勇《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1614-1620,共7页; 针对采用非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对低信噪比图像进行复原时将导致算法性能恶化的问题,提出一种与提升小波变换相结合的NAS-RIF盲复原算法.首先对退化图像进行整数提升小波分解,得到不同频带子图像的信息;然后对各个频带... 展开更多; 关键词图像盲复原非负支撑域受限递归逆滤波算法提升小波变换空间自适应正则化方法 N步重置共轭梯度法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进贝叶斯非负Tikhonov正则化方法的同轴电缆信号传输畸变补偿研究被引量：7: 1; 作者秦风高原吴双; 机构中国工程物理研究院应用电子学研究所中国工程物理研究院复杂电磁环境科学与技术重点实验室; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2199-2206,共8页; 基金中国工程物理研究院复杂电磁环境科学与技术重点实验室基金项目(FZSYS-02)。; 文摘随着信号频率、带宽及传输距离的增大,信号在同轴电缆传输过程中的畸变问题变得越来越严重。特别地,如果同轴电缆在使用过程中还意外地遭受了挤压、拉伸或折叠,信号畸变问题将会变得更加严重。该文基于贝叶斯推理的非负Tikhonov正则化方法,提出一种改进的信号补偿方法。该方法可有效规避逆分析中的病态矩阵问题,利用同轴电缆的冲击响应函数,并结合输出端口的测量信号,即可实现输入信号的重构。并以长度15 m的受挤压同轴电缆为对象,采用此方法对3种不同样式的脉冲信号(双指数脉冲信号、调制方波信号、双极脉冲信号)进行了传输畸变补偿。结果表明:该方法均能实现优异的补偿效果,补偿后信号与输入信号间偏差远远低于传统的衰减补偿法。并且,该方法具有较强的鲁棒性,当信噪比大于30 dB时,即可保持好的稳定性。; 关键词信号补偿改进的非负tikhonov正则化方法同轴电缆; Keywords Signal compensation Modified non-negative tikhonov regularization method Coaxial cable; 分类号 O441.5 [理学—电磁学] TM935.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多种正则化的改进超分辨率重建算法被引量：2: 2; 作者黄吉庆王丽会秦进程欣宇张健李智; 机构贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第15期22-28,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61661010,No.61562009) 教育部留学人员归国启动基金贵州省自然科学基金(No.20152044)。; 文摘为了解决超分辨率图像重建过程中无法同时降低平滑区域噪声和保持图像细节的问题,结合改进的非局部变分(NLTV)和全变分(TV)正则项方法提出一种新的超分辨率重建算法。首先,根据图像重尾分布特性,结合高斯分布、拉普拉斯分布及柯西分布改进了传统NLTV正则项系数,提出了改进的ANLTV正则项。然后利用ANLTV正则项基于分裂Bregman算法重建了初始的高分辨率图像。最后结合TV正则项对重建的高分辨率图像进行去模糊操作,进而得到最终的超分辨率图像重建结果。为验证所提算法的性能,分别利用该算法与传统的TV和NLTV算法进行超分辨率图像重建并对比。实验结果表明,所提出的方法相比于传统的TV和NLTV重建算法,其峰值信噪比、信噪比和结构相似度均有所提高,能够同时满足超分辨率图像重建过程中抑制噪声和保持边缘细节的需求。; 关键词超分辨率重建正则化方法改进的非局部变分分裂Bregman算法; Keywords super resolution reconstruction regularization method Amended Non-Local Total Variation(ANLTV) split-Bregman algorithm; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核非负矩阵分解的有向图聚类算法被引量：3: 3; 作者陈献胡丽莹林晓炜陈黎飞; 机构福建师范大学计算机与网络空间安全学院数字福建环境监测物联网实验室(福建师范大学) 福建省应用数学中心(福建师范大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3447-3454,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(U1805263) 福建省自然科学基金资助项目(2018J01775)。; 文摘现有的有向图聚类算法大多基于向量空间中节点间的近似线性关系假设,忽略了节点间存在的非线性相关性。针对该问题,提出一种基于核非负矩阵分解(KNMF)的有向图聚类算法。首先,引入核学习方法将有向图的邻接矩阵投影到核空间,并通过特定的正则项约束原空间及核空间中节点间的相似性。其次,提出了图正则化核非对称NMF算法的目标函数,并在非负约束条件下通过梯度下降方法推导出一个聚类算法。该算法在考虑节点连边的方向性的同时利用核学习方法建模节点间的非线性关系,从而准确地揭示有向图中潜在的结构信息。最后,在专利-引文网络(PCN)数据集上的实验结果表明,簇的数目为2时,和对比算法相比,所提算法将DB值和DQF值分别提高了约0.25和8%,取得了更好的聚类质量。; 关键词有向图聚类核非负矩阵分解核学习方法正则化节点相似性; Keywords directed graph clustering Kernel Nonnegative Matrix Factorization(KNMF) kernel learning method regularization node similarity; 分类号 TP135 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名提升小波变换在NAS-RIF盲复原算法中的应用被引量：6: 4; 作者黄德天吴志勇; 机构中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光电测控部中国科学院研究生院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1614-1620,共7页; 基金国家"八六三"高技术研究发展计划(2008AA7034320B); 文摘针对采用非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对低信噪比图像进行复原时将导致算法性能恶化的问题,提出一种与提升小波变换相结合的NAS-RIF盲复原算法.首先对退化图像进行整数提升小波分解,得到不同频带子图像的信息;然后对各个频带子图像分别采用基于空间自适应和正则化方法的NAS-RIF算法进行复原,针对不同频带子图像的频率和方向特性,通过自适应地选取对应的正则化算子、正则化参数和空域加权因子,达到对低频子图像去模糊、对高频子图像抑制噪声,并保持边缘细节的目的;最后通过整数提升小波逆变换得到复原后的图像.在不同的信噪比条件下对2种模糊图像进行仿真实验,采用文中算法得到的信噪比增益分别为5.849 1dB和9.713 6dB.实验结果表明,文中算法不仅取得了更优的图像复原效果,而且具有较快的收敛速度.; 关键词图像盲复原非负支撑域受限递归逆滤波算法提升小波变换空间自适应正则化方法 N步重置共轭梯度法; Keywords blind image restoration non-negativity and support constraint recursive inverse filtering algorithm lifting wavelet transform space-adaptive regularization method N-step-restart conjugate gradient routine; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	基于改进贝叶斯非负Tikhonov正则化方法的同轴电缆信号传输畸变补偿研究	秦风高原吴双	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多种正则化的改进超分辨率重建算法	黄吉庆王丽会秦进程欣宇张健李智	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于核非负矩阵分解的有向图聚类算法	陈献胡丽莹林晓炜陈黎飞	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	提升小波变换在NAS-RIF盲复原算法中的应用	黄德天吴志勇	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2012	6	在线阅读下载PDF 职称材料