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传统的去噪方法需要进行较多的预处理,提出一种基于非张量积小波滤波器和二维主成分分析的图像去噪方法.该方法在不需要预处理的情况下,直接利用原始图像的分解信息进行去噪.利用客观的峰值信噪比(PSNR)和主观视觉效果作为评价标准.仿真实验表明该方法不仅PSNR值较大,而且明显地改善了去噪后的视觉效果. 相似文献
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基于独立子空间分析(ISA)技术,提出了一种多视角人脸姿态估计算法。给出了ISA视角子空间分析公式和有效的多视角子空间有监督学习算法。基于有监督学习的多视角人脸模型子空间学习算法,能够实现比无监督ISA学习算法得到更高的姿态估计精度。 相似文献
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提出了一种用于TD-SCDMA(时分双工同步CDMA)移动通信系统的信道估计改进方法.TD-SCDMA系统中采用Steiner信道估计器,这种估计器实质上是基于最小二乘的估计,忽视了信道噪声的影响,而信道的噪声对估计精度有很大影响.利用TD-SCDMA在相邻帧为慢变信道的特征,提出一种基于时延相关信道估计改进方法,同时对Steiner估计器进行门限滤波,滤除了大部分噪声抽头.仿真结果表明,改进的信道估计使系统的性能获得较大的改善与提高,甚至在高速移动传播环境下可以达到2 dB的增益. 相似文献
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为了解决经典的抗差估计方法中,由于常数项的选取使观测值的属性发生误判,影响最终估计值和迭代次数的问题,以和极大似然估计为准则,推导出一种新的抗差估计权函数,并从理论上论证了其特性。通过与经典的抗差估计方法相比较表明,新的估计方法不但具有较强的抗差性,并且能够弥补经典抗差估计方法存在的缺陷。该方法对于经典抗差估计的研究具有一定的指导意义。 相似文献
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载波频率估计是实现扩频信号盲估计的关键技术之一,提出一种载波估计新方法,信号经过延迟相乘后,经功率谱运算,实现对直接序列扩频(DS/SS)信号的载波频率估计,并进行仿真验证,结果表明,应用该方法能够简单的估计出载频. 相似文献
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针对间歇过程的多模式划分问题,提出了一种基于主角度相似度比较的多模式划分新方法,有效克服了噪声或冗余数据对模式划分的影响.该方法的基本思想是利用PCA对间歇数据按时间轴进行主成分建模,然后利用主角度这一用于比较子空间相似度的方法进行主元模型相似度比较,从而对各个模型和过渡过程进行有效辨识和划分;在此基础上,对上述方法进行了深入分析,改进并完善了主角度相似度划分标准,使这一方法更趋完善.仿真结果检验了所提方法的有效性. 相似文献
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一种新的浅海目标方位估计方法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对平面波假设下的目标方位估计方法对浅海中声源的定位存在偏差的问题,提出了一种新的浅海目标方位估计方法.采用可以反映浅海中声的远距离传播现象的简正波声场理论,把观测点处的声压看成是若干阶简正波的叠加,在平坦硬质海底和白高斯噪音的条件下,构造出了均匀线列阵的接收信号的矩阵方程形式,然后通过详细的数学推导给出了方位角的最大似然估计来完成对该方程的求解.该方法比经典的匹配场处理方法形式简洁、计算量小,比平面波条件下的信号子空间方法估计偏差小.仿真数据表明:随着信号入射方向和阵列法线夹角的增大,平面波假设下的MUSIC方法的估计偏差随之线性增加,而新方法的估计偏差并不显著增加;随着信噪比的增加,平面波假设下的MUSIC方法的偏差始终是2°左右,而新方法估计偏差很小且趋于0.湖上试验结果验证了新方法可以有效实现浅海目标波达方向的渐近无偏估计. 相似文献
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针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PCA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PCA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。 相似文献
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应用于图像特征识别的主成分分析算法 总被引:1,自引:0,他引:1
主成分分析方法(PCA)是一种信号分离方法。本文综述了独立分量分分析的基本原理和数学模型,讨论了主成分分析在图像特征识别方面的应用。 相似文献
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This paper presents a modified extended Bayesian method for parameter estimation. In this method the mean value of the a priori estimation is taken from the values of the estimated parameters in the previous iteration step. In this way, the parameter covariance matrix can be automatically updated during the estimation procedure, thereby avoiding the selection of an empirical parameter. Because the extended Bayesian method can be regarded as a Tikhonov regularization, this new method is more stable than both the least-squares method and the maximum likelihood method. The validity of the proposed method is illustrated by two examples: one based on simulated data and one based on real engineering data. 相似文献
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提出了多值吉布斯马尔可支随机场(GMRF)的一种参数估计算法,它有效地弥补了参数估计的典型算法--线性参数估计算法在小尺寸图象估计方面的缺憾,具有运算量小精度高的特点。 相似文献
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线性判别分析与主成分分析及其相关研究评述 总被引:3,自引:0,他引:3
王晓慧 《中山大学研究生学刊(自然科学与医学版)》2007,28(4):50-61
线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)都在各个领域有着重要的作用。他们各自抓住样本在特征空间的不同特征,一般情况下更趋向于使用LDA,因为LDA直接处理类间的分析问题,而PCA则没有突出类的结构。然而实验证明PCA在某些问题上又明显优于LDA。于是,改进或结合使用LDA与PCA成了非常必要的课题。现阶段在这个领域上已经有许多优秀的研究成果,本文简单的介绍了其中几种效果较好的相关分析方法,其中又以混合判别分析(HDA)最优。HDA不仅同时抓住了样本的判别信息和描述信息,使PCA与LDA在各种情况下达到平衡,而且在二维参数空间中提供了一系列的分析方法,更有利于解决小样本问题和高维问题。Boosted HDA的提出通过用迭代的方法改进弱分类器,避免了HDA复杂的参数搜索,并得到一种统一计算HDA的方法。文章将在第三部分引用一些已有的实验结果来验证HDA的优越性。 相似文献
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刘燕玉 《贵州大学学报(自然科学版)》2013,(6):13-16
空间相关的经验最优线性无偏预测(SEBLUP)模型是指区域随机效应相关的线性混合模型,而模型中的参数估计方法是当前研究的重要问题之一。本文给出了模型中参数的极大似然(ML)估计过程,并通过仿真模拟,实验结果显示用ML估计方法估计SEBLUP模型的参数的条件下,SEBLUP估计方法处理空间相关的小区域数据效果较好。 相似文献
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一种用于小样本合格率动态估计的Bayes方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对复杂机械产品制造业广泛存在的大批量生产、小样本检验的特点,在采用矩法由历史测量数据构造产品合格率参数先验分布的基础上,提出一种综合历史数据与当前小样本信息进行合格率估计的Bayes算法,建立了动态递推模型,实现了合格率的准确估计。采用统计仿真的方法对动态估计精度进行了分析,给出了依据离线测量数据进行合格率评估的计算实例。结果表明,所提出的方法是有效而且实用的,为质量问题的及时发现和控制提供了依据。 相似文献