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41.
提出一种半自动的视频对象分割新方法,通过对象跟踪分割视频序列的后继帧。这种方法首先采用基于块匹配和最大边缘强度的运动估值和补偿方法进行了对象轮廓定位,接着采用模板匹配以特定对象知识检测对象像素。为使轮廓定位更可靠,在块匹配的运动估值中使用了彩色信息。而模板匹配则使分割结果精确化,避免误差传递,并且在出现遮挡时只要对象颜色在整个序列中的一直保持相似性,就能够正确检测出对象。实验结果证明这种方法能够分割复杂场景中的任意对象。  相似文献   
42.
通过对IIR信道输出的过采样(Oversampling),该文提出一种新的单输入多输出(Single-Input- Multiple-Output,SIMO)模型。较现有模型大大简化,可作为IIR信道盲辨识研究的依据。该文同时分析了采样率和SIMO模型子信道数的关系,并用计算机仿真给出他们对辨识效果的影响,可作为选择采样率和子信道数的参考。  相似文献   
43.
一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
汉语的自动分词,是计算机中文信息处理领域中一个基础而困难的课题。该文提出了一种将汉语文本句子切分成词的新方法,这种方法以N-gram模型为基础,并结合有效的Viterbi搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算法,无需人工编制领域词典。该文还讨论了评价分词算法的两个定量指标,即查准率和查全率的定义,在此基础上,用封闭语料库和开放语料库对该文提出的汉语分词模型进行了实验测试,表明该模型和算法具有较高的查准率和查全率。  相似文献   
44.
噪声下差分复合子带语音识别方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
蒋文建  韦岗 《通信学报》2002,23(1):18-24
本文根据子带特征反映语音信号局部特性和全带特征反映语音信号整体特性的事实,提出了 一种差分复合子带语音识别新方法。先用频谱差分减少噪声的干扰,再将多子带特征识别概率与全带特征识别概率相结合进行综合判决,以得到最终识别结果。将新方法应用于TIMIT数据包0-9十个英文数字和E-Set在NoiseX92的白噪声和F16战机噪声下的识别实验。实验结果表明新方法比传统方法识别性能有很大提高。  相似文献   
45.
王庆扬  胡乐明  韦岗 《移动通信》2003,27(12):69-72
本文对3G无线接入网络的发展策略进行了探讨,指出建设3G无线接入网络所必须注意的问题,并对建设3G无线接入网络的关键技术进行了分析。  相似文献   
46.
基于相对相关序列MFCC特征的模型补偿技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
张军  韦岗 《信号处理》2003,19(3):284-286
提出了基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC特征的模型补偿技术,并给出其理论推导及分析。实验结果表明,本文提出的补偿技术可以在不同信噪比下提高RAS-MFCC的性能,使基于RAS-MFCC的识别系统在低信噪比时仍能保持较高的识别率,并且在低信噪比时其性能明显优于经过相同补偿处理的MFCC识别系统。  相似文献   
47.
单志龙  刘学斌  韦岗 《通信学报》2004,25(11):151-157
提出了一种新的基于共轭矩阵的阵列扩展技术,该技术可以对阵列的信号子空间进行扩展,从而可以估计更多的信号波达方向(DOA)。该方法首先对接收的阵列信号进行二阶统计量预处理,利用自相关函数的性质获得导向矩阵的共轭矩阵,然后构造出一个新的伪快拍扩展矩阵,通过对该矩阵运用MUSIC-like算法可以比传统的MUSIC-like算法估计出的波达方向个数多50%,理论分析和仿真实验证明了本文结论。  相似文献   
48.
一种基于约束最小误码率的多用户检测算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对多用户检测器误码率函数具有多个局部极小点的缺陷,本文提出一组新的约束条件,在约束的检测器解空间里,误码率函数具有唯一的最小点.同时,本文还提出了一种有效的阻碍共轭梯度算法来求解约束最小点.仿真结果表明,本文的提出的约束最小误码率检测器性能接近理想的线性最小误码率检测器,明显优于最小均方误差检测器.  相似文献   
49.
文章分析了PHS对WCDMA系统干扰的主要原因,提出了不同系统间干扰测试方法的差异。通过仿真,分析了PHS干扰对WCDMA影响和系统共存需要的隔离,并且通过实际的测试对仿真结果进行了对比和分析。  相似文献   
50.
前向神经网络的一种快速分层线性优化算法   总被引:4,自引:1,他引:3  
田传俊  韦岗 《电子学报》2001,29(11):1495-1498
本文利用数学分析的方法,提出了一种前向神经网络快速分层线性优化算法,其特点是:用新方法构造了各层的目标函数;无须计算Hessian矩阵,加快了算法的收敛速度.仿真实验表明,与传统算法如误差反传法或BP法和含势态因子(Momentum factor)的BP法以及现有的分层优化算法相比,新算法能加快收敛速度,并降低学习误差.  相似文献   
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