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利用张量模型的MIMO-OFDM中继系统信道估计 被引量:2
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作者 王瑞 芮国胜 张洋 《电子测量技术》 2017年第12期246-250,共5页
现有MIMO-OFDM中继系统中,大多信道估计采用带有训练序列的监督类信道估计算法,其频谱利用率较低。为此,在对MIMO-OFDM中继系统和信号建模基础上,提出了一种基于内嵌PARAFAC模型的MIMO-OFDM中继系统信道估计,该算法首先利用Khatri-Rao... 现有MIMO-OFDM中继系统中,大多信道估计采用带有训练序列的监督类信道估计算法,其频谱利用率较低。为此,在对MIMO-OFDM中继系统和信号建模基础上,提出了一种基于内嵌PARAFAC模型的MIMO-OFDM中继系统信道估计,该算法首先利用Khatri-Rao分解算法估计出中继-目的端矩阵,然后利用交替最小二乘算法对源-中继信道矩阵和信源矩阵进行估计,最后对算法的计算复杂度和唯一性问题进行了分析。仿真结果表明,相比三线性的最小二乘算法算法,算法具有较低的单次计算复杂度和较快的收敛速度,性能接近传统带有训练序列的监督类信道估计算法。 展开更多
关键词 MIMO-OFDM中继系统 半盲信道估计 交替最小二乘 内嵌parafac模型
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白塔堡河底泥DOM组成结构的荧光光谱与多元统计模型表征 被引量:16
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作者 刘东萍 高红杰 +2 位作者 崔兵 于会彬 杨芳 《环境工程技术学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期249-257,共9页
利用三维荧光光谱,结合平行因子(PARAFAC)分析、层次聚类分析(HCA)和分类回归树(CART)模型,以东北典型城镇化河流——白塔堡河为研究对象,分别在该河的农村段、城镇段和城市段采集表层底泥样品,研究表层底泥中溶解性有机质(DOM)的荧光组... 利用三维荧光光谱,结合平行因子(PARAFAC)分析、层次聚类分析(HCA)和分类回归树(CART)模型,以东北典型城镇化河流——白塔堡河为研究对象,分别在该河的农村段、城镇段和城市段采集表层底泥样品,研究表层底泥中溶解性有机质(DOM)的荧光组分,分析荧光组分空间特征,识别DOM特征的关键因子,并辨识污染源。结果表明:白塔堡河底泥DOM中包含6个DOM荧光组分,即类富里酸(C1)、微生物代谢产物(C2)、类胡敏酸(C3)、类色氨酸(C4)、类酪氨酸(C5)、酚类物质(C6);白塔堡河城镇段DOM荧光物质浓度最高,城市段次之,农村段最低;白塔堡河农村段底泥DOM以内源为主,城镇段与城市段受陆源和内源物质的双重影响;白塔堡河底泥污染程度为城镇段>城市段>农村段,底泥DOM呈现出农村段、城镇段和城市段分异特征;类酪氨酸与类富里酸是识别底泥DOM特征的2个关键因子。 展开更多
关键词 溶解性有机质(DOM) 三维荧光光谱(EEMs) 平行因子(parafac)分析 分类回归树(CART)模型 城镇化河流
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基于张量分解的多声道音频恢复方法
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作者 杨立东 王晶 +2 位作者 赵毅 谢湘 匡镜明 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1183-1188,共6页
为恢复多声道音频在采集过程中丢失的数据,提出基于加权优化的张量分解方法.首先用张量对音频建模,并且根据其尺寸定义一个标识数据丢失位置的加权张量,然后使用加权最小二乘问题描述CANDECOMP/PARAFAC(CP)模型并通过一阶优化算法求解,... 为恢复多声道音频在采集过程中丢失的数据,提出基于加权优化的张量分解方法.首先用张量对音频建模,并且根据其尺寸定义一个标识数据丢失位置的加权张量,然后使用加权最小二乘问题描述CANDECOMP/PARAFAC(CP)模型并通过一阶优化算法求解,最终通过获得的因子矩阵恢复音频.通过不同数目通道数据丢失的隐藏参考和基准的多激励测试,说明针对丢失数据采用CP分解方法是有效的,即张量分解能够得到较好的音频恢复效果. 展开更多
关键词 音频恢复 张量分解 因子矩阵 candecomp/parafac模型
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淮北煤矿沉陷区溶解性有机物构成特征研究
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作者 陆旭 陈振生 《绿色科技》 2024年第22期173-178,共6页
为探究采煤沉陷区水体和周围土壤溶解性有机物(DOM)特征。基于三维荧光光谱(EEMs)、平行因子模型(PARAFAC)、自组织神经网络(SOM)研究了安徽省许疃煤矿采煤沉陷区水体与土壤DOM的含量、组成和官能团特征。结果表明:水样C_(1)、C_(2)、C_... 为探究采煤沉陷区水体和周围土壤溶解性有机物(DOM)特征。基于三维荧光光谱(EEMs)、平行因子模型(PARAFAC)、自组织神经网络(SOM)研究了安徽省许疃煤矿采煤沉陷区水体与土壤DOM的含量、组成和官能团特征。结果表明:水样C_(1)、C_(2)、C_(3)荧光强度均值分别为(0.31±0.04)(0.23±0.03)(0.29±0.03)R.U.;土样C_(1)、C_(2)、C_(3)荧光强度均值分别为(0.68±0.13)(0.63±0.11)(0.43±0.13)R.U.。水体DOM组分主要为UV类腐殖质、类胡敏酸和类色氨酸,而土壤中DOM组分为UVC类富里酸、类酪氨酸和类色氨酸。水体和土壤的荧光指数(FI)分别为(1.94±0.09)(1.92±0.26)。矿区DOM主要源于内源活动,腐殖化程度低。沉陷区环境稳定,有利于内源性有机质的生成与积累。 展开更多
关键词 采煤沉陷区 三维荧光光谱(EEMs) 紫外—可见吸收光谱(UV-Vis) 平行因子模型(parafac) 自主织神经网络(SOM)
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正交非负CP分解的图像表示和识别 被引量:2
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作者 刘昶 周激流 +1 位作者 何坤 张健 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期905-910,共6页
提出了一种正交非负CP分解算法。将图像库视为三阶张量,进行非负分解,并对非负因子增加了正交约束,保证了图像低维表示的非负性。实验结果表明,较之其他非负分解算法,正交非负CP算法通过增加基图像的正交约束,减少了基图像的冗余性,进... 提出了一种正交非负CP分解算法。将图像库视为三阶张量,进行非负分解,并对非负因子增加了正交约束,保证了图像低维表示的非负性。实验结果表明,较之其他非负分解算法,正交非负CP算法通过增加基图像的正交约束,减少了基图像的冗余性,进一步提高了基图像的稀疏性,同时保证了低维特征的非负性;将其用于人脸表情识别,该算法具有较高的识别率,在有限次迭代次数内能够达到收敛,并且该算法可以推广到任意阶张量。 展开更多
关键词 表情识别 非负candecomp/parafac分解 正交约束 稀疏表示 张量分解
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太湖水体有机质荧光特征及其来源解析 被引量:13
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作者 吕伟伟 姚昕 张保华 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1512-1521,共10页
水体颗粒态(POM)和溶解态有机物(DOM)的形成、转化、归宿及其相伴随的营养盐再生过程在湖泊蓝藻水华暴发过程中扮演着非常重要的营养盐供给者的角色。为了检验POM和DOM荧光特征及其来源的差异性,分别于2014年8月和2015年2月在太湖采集了... 水体颗粒态(POM)和溶解态有机物(DOM)的形成、转化、归宿及其相伴随的营养盐再生过程在湖泊蓝藻水华暴发过程中扮演着非常重要的营养盐供给者的角色。为了检验POM和DOM荧光特征及其来源的差异性,分别于2014年8月和2015年2月在太湖采集了68(34×2)个样品,利用POM-DOM PARAFAC三维荧光模型及地统计学法对夏、冬季节POM和DOM的荧光特征及其来源进行解析,以期为湖泊富营养化的治理和蓝藻水华的控制提供基础资料。结果表明,夏、冬季节DOM均发现了4类荧光峰(T、D、A和C峰),而夏、冬季节POM荧光峰类型存在明显季节差异,夏季POM出现6类荧光峰(B、D、M、C、A和未知荧光峰U峰),冬季POM出现5类荧光峰(T、D、M、C和A峰);夏季POM类酪氨酸荧光峰D峰激发波长为300 nm,出现明显的"蓝移"现象,说明夏季POM类酪氨酸荧光物质的分子量、缩聚度和芳香度小于其他季节有机质。POM(C1p^C5p)和DOM(C1d^C5d)均存在5种荧光组分,分别是类色氨酸(C1和C2)、类腐殖质(C3和C4)及类酪氨酸(C5)。POM和DOM荧光组分特征存在明显的时空差异;夏季POM以组分C5为主,各荧光组分高值区均分布在竺山湾区域;冬季POM以组分C3为主,各荧光组分高值区均集中在湖心区;而夏、冬季节DOM均以类蛋白组分C2、C1和C5为主(相对含量C2d>C1d>C5d),各荧光组分高值区均分布在竺山湾区域;夏、冬季节太湖藻型湖区POM类色氨酸组分(C1和C2)较草型湖区多(t=2.003,P=0.040;t=3.465,P=0.002),而DOM类色氨酸组分在不同类型湖区所占比重并无显著差异(P>0.05)。综合POM和DOM的块金系数和荧光指数可知,冬季DOM整体表现出较强的自生源特征,夏季DOM、冬季POM、夏季POM均同时受内源和外源的双重影响,其中夏季POM受外源影响相对强烈。 展开更多
关键词 POM-DOM parafac三维荧光模型 颗粒态有机质 溶解态有机质 荧光特征 来源
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KCPNet:张量分解的轻量卷积模块设计、部署与应用 被引量:3
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作者 王鼎衡 赵广社 +1 位作者 姚满 李国齐 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期135-146,共12页
为解决现有卷积模块在实际应用中内存消耗高、计算效率低的问题,在Kronecker CANDECOMP/PARAFAC(KCP)张量分解的基础上,提出一种轻量、高效、瓶颈结构的卷积模块(KCPNet)。对普通卷积作2阶KCP分解,生成的因子张量分别映射为两层负责输... 为解决现有卷积模块在实际应用中内存消耗高、计算效率低的问题,在Kronecker CANDECOMP/PARAFAC(KCP)张量分解的基础上,提出一种轻量、高效、瓶颈结构的卷积模块(KCPNet)。对普通卷积作2阶KCP分解,生成的因子张量分别映射为两层负责输入输出通道变化的1×1卷积和两层负责特征提取的变通道可分离卷积,再将这4层卷积组成含有瓶颈结构的KCPNet卷积模块。基于OpenCL并行编程框架将KCPNet部署于嵌入式GPU,并围绕pico-flexx深度相机开发了动态手势识别应用。实验结果表明:在ImageNet大规模标准数据集上,相比ResNet、ResNeXt等已有的张量分解卷积模块,KCPNet在准确率相近的情况下能够兼顾空间和计算复杂度的效率;在中等规模标准数据集CIFAR-10上,KCPNet能够在无明显精度损失的前提下将传统的VGG模型压缩至原先的16.1%并节约75.5%的计算量;在面向嵌入式GPU时,并行部署的KCPNet可使CIFAR-10的识别速度达到100帧/s。以KCPNet为核心开发的手势识别应用程序可达到99.5%的准确率和100帧/s以上的运行速度,内存开销为22 MB。 展开更多
关键词 张量分解 Kronecker candecomp/parafac张量分解 轻量卷积模块 并行部署 手势识别
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