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随机共振在信号处理中应用研究的回顾与展望被引量：18: 1; 作者张雷宋爱国《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期811-818,共8页; 非线性系统、弱的驱动信号和适量的噪声:在一定条件下,三者的相互协作使得噪声在一定程度上能够对信号起到增强的作用,这种反常的现象被定义为随机共振.本文以信号的估计与检测为主线,分析了推动随机共振应用发展的信息学与生物学背景,... 展开更多; 关键词随机共振信号检测信号估计非线性信号处理内蕴随机共振; 在线阅读下载PDF 职称材料

无线传感器网络的异构性研究被引量：15: 2; 作者潘巨龙闻育《航空计算技术》 2007年第2期124-126,130,共4页; 随着无线通信技术和微电子技术的快速发展,低成本、高度集成和自组织的无线传感器网络将会逐渐普及。首先总结归纳了无线传感器网络异构性的几种表现形式,如计算能力异构性、节点能量异构性、链路异构性及网络协议异构性,然后介绍了异... 展开更多; 关键词无线传感器网络层次网络体系结构异构传感器网络异构性; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间约束半监督高斯过程下的高光谱图像分类被引量：2: 3; 作者姚伏天钱沄涛李吉明《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1295-1300,共6页; 针对高光谱遥感图像分类中带标记训练样本较少、导致分类正确率偏低的问题,提出用于高光谱图像分类的空间约束半监督高斯过程方法.由于高光谱图像的特征空间满足流形分布假设,大量未标记样本可以使数据空间变得更加稠密,从而有助于更加... 展开更多; 关键词半监督学习高斯过程高光谱图像分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

传感器网络的目标丢失故障恢复技术研究: 4; 作者黄俊韩玲莉陈光平《天津工业大学学报》 CAS 2006年第4期18-21,共4页; 分析了传感器网络在目标跟踪过程中产生目标丢失故障的原因,在此基础上采用分簇设计思想,通过对跟踪目标移动速度的计算和目标搜寻区域的建立等方法,提出了新的目标丢失故障恢复算法和技术．最后通过仿真实验证明,所提出的目标跟踪系统... 展开更多; 关键词传感器网络目标跟踪分簇设计故障恢复仿真; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名随机共振在信号处理中应用研究的回顾与展望被引量：18: 1; 作者张雷宋爱国; 机构东南大学仪器科学与工程学院中国计量学院计算机科学系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期811-818,共8页; 基金国家自然科学基金(No.60775057); 文摘非线性系统、弱的驱动信号和适量的噪声:在一定条件下,三者的相互协作使得噪声在一定程度上能够对信号起到增强的作用,这种反常的现象被定义为随机共振.本文以信号的估计与检测为主线,分析了推动随机共振应用发展的信息学与生物学背景,综述了随机共振在工程信号处理方面的最新进展,深入的介绍了一些模型以及存在的问题,并指出了进一步研究的方向.; 关键词随机共振信号检测信号估计非线性信号处理内蕴随机共振; Keywords stochastic resonance signal detection signal estimation nonlinear signal processing implicit stochastic resonance; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无线传感器网络的异构性研究被引量：15: 2; 作者潘巨龙闻育; 机构中国计量学院计算机系; 出处《航空计算技术》 2007年第2期124-126,130,共4页; 文摘随着无线通信技术和微电子技术的快速发展,低成本、高度集成和自组织的无线传感器网络将会逐渐普及。首先总结归纳了无线传感器网络异构性的几种表现形式,如计算能力异构性、节点能量异构性、链路异构性及网络协议异构性,然后介绍了异构无线传感器网络层次网络体系结构和两种适用于无线传感器网络的标准.最后对无线传感器网络的安全问题进行简单探讨。; 关键词无线传感器网络层次网络体系结构异构传感器网络异构性; Keywords Wireless Sensor Networks hierarchical network architecture heterogeneous sensor networks heterogeneity; 分类号 TP393 [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

题名空间约束半监督高斯过程下的高光谱图像分类被引量：2: 3; 作者姚伏天钱沄涛李吉明; 机构浙江大学计算机科学与技术学院中国计量学院计算机系; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1295-1300,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60872071 61171151); 文摘针对高光谱遥感图像分类中带标记训练样本较少、导致分类正确率偏低的问题,提出用于高光谱图像分类的空间约束半监督高斯过程方法.由于高光谱图像的特征空间满足流形分布假设,大量未标记样本可以使数据空间变得更加稠密,从而有助于更加准确地刻画局部空间特性,提高分类的精度和普适性.通过对高斯过程模型中的核函数施加空间近邻约束,建立未标记样本与带标记样本之间的空间联系.该半监督高斯过程分类器不仅可以提升高光谱遥感图像的分类性能,而且构造简单,实现方便.实验结果表明,在仅有少量带标记的训练样本情况下,半监督高斯过程分类方法对高光谱图像有较高的分类精度和稳定性.; 关键词半监督学习高斯过程高光谱图像分类; Keywords semi-supervised learning~ Gaussian process hyperspectral image classification; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.4 [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

题名传感器网络的目标丢失故障恢复技术研究: 4; 作者黄俊韩玲莉陈光平; 机构中国计量学院计算机科学系; 出处《天津工业大学学报》 CAS 2006年第4期18-21,共4页; 文摘分析了传感器网络在目标跟踪过程中产生目标丢失故障的原因,在此基础上采用分簇设计思想,通过对跟踪目标移动速度的计算和目标搜寻区域的建立等方法,提出了新的目标丢失故障恢复算法和技术．最后通过仿真实验证明,所提出的目标跟踪系统的目标丢失故障恢复算法和技术在延长传感器网络生存时间前提下能够有效解决跟踪目标发生丢失故障后的目标快速恢复问题,并通过实验比较说明了提出的方法在能量有效性方面优于其他方法．; 关键词传感器网络目标跟踪分簇设计故障恢复仿真; Keywords sensor network target tracking clustering failure recovery simulation; 分类号 TP393 [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