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91.
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。 相似文献
92.
为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。 相似文献
93.
根据掺铒波导光放大理论和耦合器传输矩阵,建立了描述掺铒波导环形腔激光器的理论模型,在此基础上分析了环形腔弯曲半径、耦合器耦合系数和掺铒离子浓度等因素对泵浦阈值和激射光输出特性的影响.结果表明由于受到波导弯曲损耗和其他机制损耗的共同作用,存在一优化弯曲半径使得波导环形腔激光器在较低阈值泵浦功率下实现较高的斜率效率;激射光输出耦合器作为激光谐振腔损耗的一部分,其耦合系数的大小影响到激光器的特性,在耦合系数为0.2附近处可获得较高的激射光输出功率;铒离子掺杂浓度在0.85×1026m?3时具有最低的阈值泵浦功率,在不引起明显上转换效应的条件下,适当的增加铒离子浓度可以提高激射光波的输出功率.研究结果为掺铒波导环形腔激光器的设计和制作提供了理论依据. 相似文献
94.
随着科学技术的迅速发展,研发(RD)活动对企业的生存与发展日益重要.本文将企业研发投资项目所承受的风险分为两种:研发前期不可对冲的技术风险,以及研发产品投入市场时因价格和需求的不确定性所承受的价格风险,而后者是可以部分对冲的.本文考虑一个以创新研发投资为主的企业,如何进行相应的投资消费问题.通过建立效用最大化模型,运用随机最优控制理论与方法得到关于指数效用函数的最优策略,同时阐述了研发投资价值及其投资/中止阈值.数值结果表明:较大的技术风险,会产生更大的信息生成价值,使得研发的总价值不减反增;风险厌恶态度对企业的研发价值以及研发/中止阈值都有较明显的影响;因研发信息生成价值的存在,使得研发/中止阈值不同于传统净现值(NPV)降为零的阈值. 相似文献
95.
视频流中的自适应阈值模板匹配车辆检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在传统帧差法的基础上, 通过对帧差法得到的感兴趣区域进行阈值处理, 得到用白色代表前景、 黑色代表背景的黑白二值图像, 并设计了自适应阈值模板匹配车辆检测算法从黑白二值图像中定位出运动车辆. 实验结果表明, 该算法简单, 容易实现, 能准确定位车辆. 相似文献
96.
97.
在金属富勒烯盐C60Mx (M = Sm, Pt, Ni, Rh)的激光烧蚀飞行时间质谱研究中, 观察到正负离子通道中有金属富勒烯C2nM与C2n+1M的形成. 金属富勒烯的谱峰强度与根据碳原子与金属原子的同位素分布计算所得到的理论谱相一致, 证实了金属富勒烯的形成. 实验表明金属原子取代了碳笼上的一个碳原子而形成取代型金属富勒烯. 同时, 在激光烧蚀金属富勒烯盐的负离子通道中观察到奇数碳笼团簇的产生. 激光烧蚀产物随激光轰击次数演变的实验表明, 金属富勒烯的形成与金属碳化物MC的产生密切相关. 在对奇数碳笼团簇结构优化计算的基础上, 对金属富勒烯团簇C2n+1M与C2nM的结构特性以及形成机理进行了讨论. 相似文献
98.
误差扩散算法是数字图像处理领域中半色调技术的重要问题.通过跟踪近年来误差扩散算法的技术发展,介绍了误差扩散算法在并行处理、分配系数、阈值调制等方面的改进方案. 相似文献
99.
基于极值理论(EVT)方法,利用平均超出量函数,结合判断阈值u改变引起参数估计量的变化,找出合适的阈值,建立了上海股市综合指数极端日收益率的广义帕累托模型(GPD)。 相似文献
100.
结合局部和全局特征的人群密度估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的人群密度估计算法由于受到背景噪声及遮挡等因素的影响,不能同时对不同密度等级的人群做出准确估计。该文提出一种结合局部和全局特征的混合型人群密度估计算法。首先,对输入图像进行预处理以减少背景噪声干扰;其次,计算前景团块像素数占全幅图像的比例,并引入阈值分割机制;最后,对阈值上下的图像分别采用基于全局特征的分类算法和基于局部特征的回归算法来获取人群密度。此外,对基于全局特征的分类算法,提出结合小波变换和灰度共生矩阵的纹理特征描述子来提高分类准确率。实验结果表明该文算法对不同密度等级的人群均能做出准确估计且鲁棒性强。 相似文献