核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

点群的复表示环之增广商群

设G是有限群,R(G)为G的复表示环,I(G)为其增广理想.对第一类点群(特殊正交群SO3(R)的有限子群)和任意的自然数n,给出了增广理想的n次幂In(G)作为自由交换群的基底,并确定了其增广商群In(G)/In+1(G)的结构.     

《华南师范大学学报(自然科学版)》征稿简则

《华南师范大学学报(自然科学版)》是华南师范大学主办的自然科学综合性学术刊物(双月刊),主要刊载数学、物理学、计算机科学与技术、化学、生命科学与技术、地理学、电子与信息科学、化学工程、材料科学、食品科学、环境科学与工程、光学工程、信息与通信工程等方面具有创新性的研究成果,本刊为全国中文核心期刊、中国科技核心期刊和RCCSE中国核心学术期     

l_q稀疏正则化理论及其在热传导反问题中的应用

lq(0q≤1)稀疏正则化在实际应用领域已经得到了广泛的应用。在信号处理领域,简单的迭代算法能够得到满意的重构结果,但是,针对较为复杂的偏微分方程反演问题,利用这些算法进行反演往往很难达到最佳的重构效果。将已有的迭代算法进行改进,并将其应用到热传导反演问题中,通过和标准的吉洪诺夫正则化方法进行比较,说明lq稀疏正则化方法和改进的迭代算法的优点。     

广义BabyTKK代数的Boson-fermion场下的不可约模

研究对应于欧式空间中最小（非格）半格S的babyTKK李代数^g（T（S））的泛中心扩张广义babyTKK代数^g（T（S））的一类boson-fenmion场下的不可约表示，这里T（S）为半格S∈R^υ（υ=2）上的Jordan代数。     

广义正交双向小波包的性质及频域表示

将正交双向小波包推广到广义正交双向小波包,研究广义正交双向小波包的性质、频域表示及其分解算法。     

基于信号稀疏性的EMT流型辨识

针对电磁层析成像流型识别率低的问题,提出基于信号稀疏性的EMT流型辨识方法.在Maxwell方程组电磁感应原理基础之上,用Comsol有限元仿真软件建立了带有8个电磁线圈的仿真模型.首先建立了几种不同流型的仿真模型并测量其电压值,将测量电压归一化后作为EMT流型辨识的判别依据;然后将其表示为稀疏性组合;最后通过信号稀疏性建立的数学模型求得最优解,从而实现流型归属.实验结果表明:本文方法能对环流、核心流等进行识别,且识别率较高,是一种值得进一步研究和推广的方法.     

数字图像连续表示及应用

研究了离散图像的连续表示及重建问题.首先利用弦理论,给出了图像的连续表示形式,然后利用付里叶变换实现了图像连续表示及重建的快速算法,接着将它们应用于图像无级缩放、图像平滑、边缘检测、角点检测,并与传统离散图像处理方法的实验结果进行了比较.实验结果表明:利用图像连续表示方法处理离散图像可以得到不差于传统的离散图像处理方法处理的结果,此方法使离散图像的解析法处理成为可能.     

椭圆曲线密码的一种合适的对算法

在椭圆曲线密码的应用中,有些密码体制需要进行标量乘法对计算,通常在标量乘法计算时,任一整数对采用的是三元联合稀疏形式表示.在三元稀疏形式的基础上提出任一整数对的五元联合稀疏形式表示,并把这种形式用于快速Shamir算法计算标量乘法对,并证明五元联合稀疏形式比三元联合形式更有效.