基于经验模态分解的间接心电去噪

提出了一种基于心电图（ECG）动态模型和经验模式分解（EMD）的新颖心电间接去噪方法．通过设计一个心电信号模型对噪声ECG进行预滤波处理,为了保持重要的形态特征,尤其是QRS群波,从噪声ECG信号中减去这个模型,用EMD分解残存下来的信号,并且抛弃分解结果中的噪声成分达到去噪．最后,通过把模型和无噪的残余信号叠加起来获得无噪ECG波形．     

单频GPS基线精化解算的经验模式分解方法

为了削弱非模型化误差对单频GPS基线解算的影响,引入经验模式分解法对原始双差观测值进行自适应滤波消噪.在此基础上应用消噪后的双差观测值结合LAMBDA方法进行整周模糊度确定,进而计算基线固定解.算例分析结果表明:此方法可以有效增强基线解算的可靠性并能明显改善定位精度.     

用Fokker-Planck方程研究热噪声电路的特性

噪声普遍存在于各种电路中,文章通过采用算子分解法求解了白噪声作用下RLC电路的Fokker-Planck方程,得到与经典理论相符合的结论,进一步证明了布朗理论的正确性.     

多用户MIMO中继通信系统中线性处理器设计

在多用户MIMO(多输入多输出)中继通信系统中研究了基站预编码和中继处理矩阵的优化设计问题,提出了一种能有效消除多用户干扰的基站预编码方案——迫零QR,并采用奇异值分解(SVD)法设计了中继处理矩阵.仿真结果表明,所提的迫零QR预编码方案的和速率随着天线数的增加和用户数的增加而增大,且明显优于基站无预编码策略,若与SV...     

酉矩阵的一个新判定

把矩阵体积的概念推广到复数域上,并利用复矩阵体积的性质给出酉矩阵的一个新判定.     

基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型

提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析...     

基于块匹配的综合图像检索技术

提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法．首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离．实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图...     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

马尔可夫随机场在可见光图像分割中的应用

在可见光图像生成红外图像的过程中,图像分割至关重要。马尔可夫随机场（MRF）具有局部特性,由此特性建立了纹理特征的MRF模型。利用纹理的MRF模型,将参数的期望最大化用于该模型中的参数估计。最后将图像中的所有像素经该模型计算后得到纹理信息并分割图像。通过实验取得了较好的效果。     

单样本条件下基于图像增强和Fourier频谱的人脸识别

目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法的识别率将明显下降或甚至不适用。为了加强单训练样本的分类信息,训练样本与其基于受扰动的奇异值的重构图组合成新样本,Fourier频谱作为人脸识别特征,在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。