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基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法
被引量：
9
1
作者
崔维嘉
张鹏
巴斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2318-2324,共7页
针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(A...
针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(ARD)先验,融入参数估计过程中,有效提升了低信噪比(SNR)和SMV条件下的时延估计精度。该算法首先基于OFDM信号物理层协议数据单元估计出的信道频域响应构造稀疏化实数域表示模型,然后对模型中的噪声和稀疏系数矢量进行概率假设,同时引入自动相关性确定先验;最后根据贝叶斯框架,通过期望最大化(EM)算法求解超参数,实现对时延的估计。仿真实验表明,该算法具有更好的估计性能,在信噪比较高时更加贴近克拉美罗界(CRB)。同时基于通用软件无线电外设(USRP),利用实际信号对所提算法进行了有效性地验证。
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关键词
时延估计
神经网络
自动
相关
性
确定
(ARD)
通用软件无线电外设(USRP)
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职称材料
组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法
被引量：
2
2
作者
冯宝
张绍荣
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1245-1251,共7页
为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下...
为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.
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关键词
自动相关确定
组稀疏贝叶斯
通道选择
P300
脑机接口
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职称材料
题名
基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法
被引量：
9
1
作者
崔维嘉
张鹏
巴斌
机构
信息工程大学信息系统工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2318-2324,共7页
基金
国家自然科学基金(61401513)~~
文摘
针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(ARD)先验,融入参数估计过程中,有效提升了低信噪比(SNR)和SMV条件下的时延估计精度。该算法首先基于OFDM信号物理层协议数据单元估计出的信道频域响应构造稀疏化实数域表示模型,然后对模型中的噪声和稀疏系数矢量进行概率假设,同时引入自动相关性确定先验;最后根据贝叶斯框架,通过期望最大化(EM)算法求解超参数,实现对时延的估计。仿真实验表明,该算法具有更好的估计性能,在信噪比较高时更加贴近克拉美罗界(CRB)。同时基于通用软件无线电外设(USRP),利用实际信号对所提算法进行了有效性地验证。
关键词
时延估计
神经网络
自动
相关
性
确定
(ARD)
通用软件无线电外设(USRP)
Keywords
Time delay estimation
Neural networks
Automatic Relevance Determination(ARD)
Universal Software Radio Peripheral(USRP)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法
被引量：
2
2
作者
冯宝
张绍荣
机构
中山大学生物医学工程学院
桂林航天工业学院自动化系
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1245-1251,共7页
基金
国家自然科学基金地区科学基金资助项目(81960324)
广西壮族自治区自然科学基金资助项目(2016GXNSFBA380160)
广西壮族自治区自动检测技术与仪器重点实验室基金资助项目(YQ19209)
文摘
为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.
关键词
自动相关确定
组稀疏贝叶斯
通道选择
P300
脑机接口
Keywords
automatic relevance determination(ARD)
group sparsity Bayesian
channel selection
P300
brain-computer interface(BCI)
分类号
TP931.41 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法
崔维嘉
张鹏
巴斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法
冯宝
张绍荣
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
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职称材料
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