有色非高斯背景下微弱信号的Rao有效绩检验 被引量：8

1

作者 王平波 蔡志明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期534-538,共5页

混合高斯Rao有效绩检验是实现有色非高斯背景下微弱信号检测的渐近最佳检测器,预白化和高斯化技术的应用使得它的检测性优于传统的匹配滤波器.在使用混合高斯自回归模型描述检测问题之后,基于功率谱密度和概率密度参数估计,引入预白化... 混合高斯Rao有效绩检验是实现有色非高斯背景下微弱信号检测的渐近最佳检测器,预白化和高斯化技术的应用使得它的检测性优于传统的匹配滤波器.在使用混合高斯自回归模型描述检测问题之后,基于功率谱密度和概率密度参数估计,引入预白化和高斯化滤波器,构建起模块化的、实用的混合高斯Rao有效绩检测器.然后对其检测性能进行了深入分析,揭示了预白化和高斯化技术改善检测性能的机理所在.最后给出了一组湖试数据检测实例. 展开更多

关键词 混合高斯自回归模型 Rao有效绩检验 广义似然比检验 预白化 高斯化

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有界广义GMM和无阈值递归图的特征提取方法及应用 被引量：2

2

作者 赵心阳 肖涵 吕勇 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第5期147-151,共5页

齿轮传动广泛应用于机械设备中,这使得及时、有效地诊断齿轮故障变得十分重要。针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳特性,传统的信号分析方法难以识别不同的齿轮失效模式,提出了一种采用有界广义高斯混合模型(Bounded Generalized Gauss... 齿轮传动广泛应用于机械设备中,这使得及时、有效地诊断齿轮故障变得十分重要。针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳特性,传统的信号分析方法难以识别不同的齿轮失效模式,提出了一种采用有界广义高斯混合模型(Bounded Generalized Gaussian Mixture Model,BGGMM)进行无阈值递归图(Un-Thresholded Recurrence Plot,URP)特征提取的新方法,并将其应用于齿轮故障分类识别。首先基于相空间重构理论,将不同齿轮故障状态的原始时域振动信号转化为URPs。然后对欧式距离分布的直方图进行归一化,采用有界广义高斯混合模型拟合直方图,提取混合模型参数,作为不同类型齿轮故障的特征向量。利用齿轮传动实验装置采集的原始振动信号验证了该方法的有效性,结果表明该方法能有效地对不同类型的齿轮故障进行分类。 展开更多

关键词 无阈值递归图 有界广义高斯混合模型 齿轮 故障分类

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基于MUGG的轨迹建模与异常检测 被引量：1

3

作者 桂树 郭立 +1 位作者 陆海先 谢锦生 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期244-250,共7页

构建视频场景中目标轨迹分布的概率模型———混合单边广义高斯模型,通过计算目标轨迹的信息量分析目标轨迹是否异常.该方法不依赖场景的先验知识,模型建立过程无监督,且模型能实时更新以适应时变环境.实验表明,该方法的有效性和鲁棒性... 构建视频场景中目标轨迹分布的概率模型———混合单边广义高斯模型,通过计算目标轨迹的信息量分析目标轨迹是否异常.该方法不依赖场景的先验知识,模型建立过程无监督,且模型能实时更新以适应时变环境.实验表明,该方法的有效性和鲁棒性,具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 异常检测 混合单边广义高斯模型 轨迹学习 轨迹距离

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基于GMM区分性训练方法的语言辨识系统 被引量：4

4

作者 屈丹 王炳锡 藏传辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期108-110,共3页

文章给出了一种新的语言辨识系统,该系统基于高斯混合模型的区分性训练算法。该区分训练算法在估计模型参数时,采用了广义概率下降法(GPD)和最小分类误差准则(MCE)。利用OGI多语言电话语料库对算法进行了测试,实验表明,该算法是进行语... 文章给出了一种新的语言辨识系统,该系统基于高斯混合模型的区分性训练算法。该区分训练算法在估计模型参数时,采用了广义概率下降法(GPD)和最小分类误差准则(MCE)。利用OGI多语言电话语料库对算法进行了测试,实验表明,该算法是进行语言辨识的一种有效方法。 展开更多

关键词 高斯混合模型 广义概率下降法 误分类测度

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乳腺X线图像的增强与噪声抑制研究 被引量：3

5

作者 张新生 高新波 +1 位作者 王颖 张士杰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期27-31,共5页

提出了一种基于多尺度几何分析的乳腺X线图像增强与噪声抑制的新方法.首先对乳腺X线图像进行非下采样Contourlet变换分解,得到相应尺度和子带信息;然后根据变换系数的统计特性,应用广义高斯混合模型对其进行建模,并在此基础上引入贝叶... 提出了一种基于多尺度几何分析的乳腺X线图像增强与噪声抑制的新方法.首先对乳腺X线图像进行非下采样Contourlet变换分解,得到相应尺度和子带信息;然后根据变换系数的统计特性,应用广义高斯混合模型对其进行建模,并在此基础上引入贝叶斯分类方法将建模后的系数分为强弱边缘及噪声;再根据各个子带系数的类别属性,分别设计相应的非线性映射函数来对不同的系数进行自适应增强和抑制;最后采用增强和抑制后的系数对原图像进行重构,从而得到凸显病变区域特征的增强图像.实验结果表明,该方法具有良好的实用性和鲁棒性. 展开更多

关键词 图像增强 多尺度几何分析 非下采样CONTOURLET变换 广义高斯混合模型 乳腺X线图像

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运动目标检测中的环境感知与自适应研究 被引量：2

6

作者 张艳 郭继昌 王琛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1827-1830,共4页

在复杂环境下,任何环境的改变都会对运动目标检测的准确性产生影响。因此提出广义高斯混合模型与背景减除法相结合的算法对运动目标进行检测。该模型可以灵活地感知环境,自适应地处理视频背景模型中背景的环境变化,如光线渐变、背景扰... 在复杂环境下,任何环境的改变都会对运动目标检测的准确性产生影响。因此提出广义高斯混合模型与背景减除法相结合的算法对运动目标进行检测。该模型可以灵活地感知环境,自适应地处理视频背景模型中背景的环境变化,如光线渐变、背景扰动、阴影和噪声等,而且当光线突变时可以迅速感知并重新建模。此外为了满足实时性,采取每隔3帧进行一次背景更新的策略。实验结果证明本算法在满足实时性的同时,能准确检测出运动目标。 展开更多

关键词 广义高斯混合模型 背景减除 光线突变 阴影消除

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基于聚类中心GDA的一维像目标识别方法 被引量：2

7

作者 孙俊 戴蓓蒨 刘洋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第6期47-50,59,共5页

对于目标高分辨一维距离像的目标识别,给出了一种基于广义判别分析(GDA)的特征非线性映射方法,将所提取的功率谱特征参数优化后,使目标特征参数在非线性特征空间中的Fisher比增大,使用基于高斯混合模型的分类器进行目标识别。针对训练... 对于目标高分辨一维距离像的目标识别,给出了一种基于广义判别分析(GDA)的特征非线性映射方法,将所提取的功率谱特征参数优化后,使目标特征参数在非线性特征空间中的Fisher比增大,使用基于高斯混合模型的分类器进行目标识别。针对训练样本多时GDA计算代价大,特征提取速度慢问题,提出了一种将训练样本做聚类后使用聚类中心作为训练样本计算GDA模型参数的快速算法,使模型训练时间及其特征识别时间均有很大程度上的减少,并且识别效果也相对与抽样选择训练样本有明显提高,实验结果表明了文中所提方法的有效性。 展开更多

关键词 一维像 目标识别 广义判别分析 聚类中心 高斯混合模型

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音频DCT系数分布函数的建模 被引量：1

8

作者 王翠平 郭立 +1 位作者 王昱洁 陈运必 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期752-758,共7页

针对DCT系数的非高斯性以及广义高斯分布和α稳定分布在音频DCT系数建模上的局限性,提出了一种混合模型.该模型由广义高斯分布和α稳定分布线性加权而成,其加权系数由遗传算法产生.模型的准确性由衡量2个概率分布之间差异的物理量Kullba... 针对DCT系数的非高斯性以及广义高斯分布和α稳定分布在音频DCT系数建模上的局限性,提出了一种混合模型.该模型由广义高斯分布和α稳定分布线性加权而成,其加权系数由遗传算法产生.模型的准确性由衡量2个概率分布之间差异的物理量Kullback-LeiblerDivergence(KL散度)测量.实验结果表明,提出的混合模型接近于真实分布,并可用于音频检索和隐写分析. 展开更多

关键词 离散余弦变换 混合模型 广义高斯分布 Α稳定分布 遗传算法 KL散度

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内外先验结合的多尺度低秩去噪方法

9

作者 张莉 韩靖敏 +1 位作者 钱妍 檀结庆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期491-502,共12页

内部先验的去噪方法侧重图像的低秩性、稀疏性等先验知识,较少考虑多尺度特性;而基于外部先验的去噪方法充分利用自然图像的先验信息,却难以恰当地估计相似块组的秩.针对这些问题,综合考虑不同尺度间的噪声图像信息以及外部清晰图像的... 内部先验的去噪方法侧重图像的低秩性、稀疏性等先验知识,较少考虑多尺度特性;而基于外部先验的去噪方法充分利用自然图像的先验信息,却难以恰当地估计相似块组的秩.针对这些问题,综合考虑不同尺度间的噪声图像信息以及外部清晰图像的统计分布规律,提出内外先验结合的多尺度低秩去噪方法.在预训练阶段,学习外部自然图像数据集的统计分布规律,获得外部自然图像的先验信息;在分组阶段,采用外部先验信息引导噪声图像分组,构建低秩矩阵;在低秩约束阶段,利用构建的多尺度低秩去噪方法对噪声图像进行重建.在Set5,Set12,Kodak,McMaster等经典图像数据集上的实验结果表明,该方法在客观评价指标上有较为明显的改善,如峰值信噪比优于对比方法0.2 dB,并在主观视觉效果上能够保留图像细节和纹理. 展开更多

关键词 图像去噪 低秩矩阵 多尺度特征 高斯混合模型 广义核范数

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基于AMD算法的多目标分布式融合

10

作者 吕丽平 王丽娟 张玉宏 《电光与控制》 北大核心 2017年第12期106-111,共6页

提出一种新的基于广义交叉协方差(GCI)和平均边缘概率密度(AMD)的分布式多目标融合机制。传统的多传感器跟踪算法存在一些难以克服的缺点:如航迹关联性能对关联参数设置敏感,航迹关联计算量随目标个数增加呈指数增加等。为解决这些问题... 提出一种新的基于广义交叉协方差(GCI)和平均边缘概率密度(AMD)的分布式多目标融合机制。传统的多传感器跟踪算法存在一些难以克服的缺点:如航迹关联性能对关联参数设置敏感,航迹关联计算量随目标个数增加呈指数增加等。为解决这些问题,提出一种适用于多目标的鲁棒性较好的分布式融合算法。首先,将多目标联合后验概率密度近似为关于其AMD的积分布;然后,考虑到不同雷达节点之间的未知的互相关,采用GCI融合算法进行融合。由于航迹关联过程被内嵌在航迹融合过程中,所提分布式融合机制同时进行航迹关联和航迹融合,理论上会更加完备。所提算法借助高斯混合模型实现,试验结果证明其性能相比传统融合算法有很大改善。 展开更多

关键词 多传感器融合 平均边缘概率密度(AMD) 广义交叉协方差(GCI)融合算法 高斯混合模型 后验概率密度

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多时间尺度下光伏出力爬坡事件概率建模与评估研究 被引量：2

11

作者 李芬 李春阳 +3 位作者 闫全全 王丽娟 杨兴武 段善旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3289-3298,共10页

为分析短时间尺度下光伏出力爬坡事件,建立光伏出力爬坡率的广义高斯混合模型,并通过在不同时间尺度和天气类型下与不同分布模型对比检验,得出3阶广义高斯混合模型最适合用于描述短时间尺度光伏出力爬坡率的概率分布。其次,基于建立的... 为分析短时间尺度下光伏出力爬坡事件,建立光伏出力爬坡率的广义高斯混合模型,并通过在不同时间尺度和天气类型下与不同分布模型对比检验,得出3阶广义高斯混合模型最适合用于描述短时间尺度光伏出力爬坡率的概率分布。其次,基于建立的爬坡率模型,对短时间尺度下光伏电站发生爬坡事件的概率进行总体评估。最后,采用旋转门算法,并提出一种改进的得分函数和定义的标签向量的方法,对不同天气类型下光伏爬坡事件进行识别筛选,发现长时间尺度下光伏出力爬坡持续时间、爬坡速率和爬坡幅值均呈幂律分布,且晴天与非晴天下3种指标的分布规律有差异。 展开更多

关键词 光伏出力波动 爬坡率 爬坡事件 广义高斯混合模型 旋转门算法

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基于长期监测的开口截面组合梁斜拉桥温度场分析 被引量：3

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作者 廖聿宸 张坤 +1 位作者 杜孟林 宗周红 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1080-1090,共11页

通过灌河大桥长期监测数据对组合梁斜拉桥的温度场分布进行研究.首先,分析了温度变化规律、相关系数以及统计特征;之后,采用高斯混合模型描述温度概率分布,并通过赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)判别最优的高斯分布数量;接着... 通过灌河大桥长期监测数据对组合梁斜拉桥的温度场分布进行研究.首先,分析了温度变化规律、相关系数以及统计特征;之后,采用高斯混合模型描述温度概率分布,并通过赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)判别最优的高斯分布数量;接着,借助广义极值分布获取正、负温差的极值分布;在此基础上,通过外推方法计算了不同设计基准期、超越概率下的温差标准值,并得到灌河大桥的温度分布模型.结果表明,当高斯分布数量为3时,通过高斯混合模型能够准确描述温度的概率分布;竖向与横向温差的极值服从广义极值分布;基于监测数据的竖向正温差标准值为16.0℃,与现行公路桥梁规范的标准值相当,而负温差标准值仅为-5.3℃,其数值小于现行规范;实测的横向正温差标准值可达14.6℃,而负温差标准值为-12.3℃. 展开更多

关键词 组合梁斜拉桥 长期监测 温度场 高斯混合模型 广义极值分布

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多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究 被引量：2

13

作者 李芬 李春阳 +3 位作者 闫全全 徐静 孙丽兵 杨兴武 《水电能源科学》 北大核心 2018年第12期215-218,共4页

基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10～15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30～60min... 基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10～15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30～60min时间尺度下高斯混合模型拟合效果最好。在此基础上,建立了逐时光伏出力波动与辐射量波动模型,用于定量分析光伏电站能量输出波动,可有效降低光伏功率波动随机性和不确定性对电力系统运行造成的影响,有利于提高光伏并网渗透率。 展开更多

关键词 光伏功率波动特性 概率密度函数 广义高斯分布 有限学生t混合模型 高斯混合模型

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