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题名分数低阶矩的信号盲分离方法
被引量：4
- 1
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作者
张安清
邱天爽
章新华
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机构
大连理工大学电子与信息工程学院
海军大连舰艇学院信号与信息研究中心
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第3期32-36,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60172072
60372081)~~
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文摘
具有尖峰脉冲特性的α稳定分布信号或噪声不存在二阶及二阶以上的统计量,传统基于二阶统计量(SOS)或高阶统计量(HOS)盲分离和独立成份分析(ICA)算法效果不理想,甚至失效。对脉冲噪声环境下的盲分离技术进行了研究,推导出一种基于分数低阶矩的信号盲分离算法,并进行了仿真检验,结果表明所提出的方法对实现α稳定分布信号或含有α稳定分布噪声的信号盲分离效果很好,并具有良好的韧性。
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关键词
分数低阶矩
Α稳定分布
盲分离
独立成份分析
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Keywords
fractional lower order moments
a-stable distribution
blind signals separation
independent component analysis
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种变化检测的新算法
被引量：7
- 2
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作者
李小春
陈鲸
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机构
西南电子电信技术研究所重点实验室
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期334-338,共5页
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文摘
变化检测技术是遥感图像应用中的关键技术之一。在分析变化检测算法的基础上,提出了一种新的变化检测算法,该算法主要由三步组成:差图像的优化获取、变化区域的准确检测、目标阴影的修正。仿真结果表明了本文所提算法对变化目标的检测准确可靠,且对背景有较强的鲁棒性。
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关键词
变化检测
阴影检测
图像融合
独立成份分析
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Keywords
Change detection
Shadow detection
Image fusion
Independent component analysis
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于Gabor小波变换的ICA人脸识别算法研究
被引量：7
- 3
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作者
吴延海
梁文莉
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2013年第7期141-144,共4页
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基金
陕西省科技厅科技攻关计划项目(2011K09-36
2012K06-16)
陕西省教育厅科学研究计划项目(12JK0528)
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文摘
为了提高较少训练样本下的人脸识别率,提出了一种改进的人脸识别算法.基于Gabor小波可以良好地表征人脸局部纹理特征这一优点,利用幅值和相位信息相结合来描述图像,通过ICA方法提取独立分量,采用最近邻分类器对该特征进行分类,在ORL人脸数据库上进行了大量实验.结果表明该算法具有很高的识别率,尤其是在训练样本数量较少的情况下,识别率仍保持在90%以上.
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关键词
人脸识别
算法研究
GABOR小波
独立成份分析
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Keywords
face recognition
algorithm research
Gabor wavelet
independent component analysis
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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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题名基于改进主动表现模型的人脸面部特征定位
被引量：1
- 4
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作者
常虹
蒋建国
詹曙
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《电视技术》
北大核心
2009年第7期84-86,共3页
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基金
教育部博士点基金项目(20060359004)
教育部留学归国人员科研启动基金(413117)
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文摘
采用主成分分析(PCA)作为统计分析方法的主动表现模型(AAM)是建立二维可形变模型的有效方法。提出一种将改进的AAM用于人脸面部特征定位的新方法,并与传统AAM进行比较,实验证明此方法要优于传统AAM。
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关键词
独立成份分析
主动表现模型
主成份分析
人脸面部特征定位
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Keywords
independent component analysis
active appearance model
principal component analysis
facial feature location
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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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