A Method on Analog Circuit Fault Diagnosis with Tolerance

In this paper, it is proved that the direction of the node-voltage difference vector, which is the difference between the node-voltage vector at faulty state and the one at the nominal state, is determined only by the location of the faulty clement in linear analog circuits. Considering that the direction of the node-voltage sensitivity vector is the same as the one of the node-voltage difference vector and also considering that the module of the node-voltage sensitivity vector presents the weight of the parameter of faulty element deviation relative to the voltage difference, fault dictionary is set up based on node-voltage sensitivity vectors. A decision algorithm is proposed concerned with both the location and the parameter difference of the faulty element. Single fault and multi-fault can be diagnosed while the circuit parameters deviate within the tolerance range of 10 %.     

宽带雷达Chirp回波的正交稀疏表示及其在压缩感知中的应用

信号的稀疏表示在信号处理中具有重要意义。该文给出了宽带雷达Chirp回波在一个正交字典上的稀疏表示。利用矩阵形式重新描述宽带雷达中常用的stretch处理,给出了正交字典。将Chirp回波的正交稀疏表示与压缩感知理论相结合应用,得到了Chirp回波的一种新采样机制：随机抽取。仿真数据实验表明,Chirp回波在正交字典上的稀疏表示效果优于其在Gabor原子组成的冗余字典的情况,同时正交字典上稀疏表示计算效率较高。实测数据实验验证了Chirp回波的随机抽取采样机制的可行性。     

基于离线双字典学习算法的图像超分辨率重建研究

为了提高图像超分辨率重建的质量,采用离线双字典学习算法。首先图像块建立字典稀疏模型,确定字典中原子数量;然后使用基于离线字典学习对图像稀疏编码,同时把稀疏编码统一到一个框架中进行优化编码;接着对字典进行分解多个子字典,将图像块中像素点的列向量在子字典展开;最后双字典与超分辨率重构中不同分辨率的异构数据进行同构化,确定控制残差条件,给出了算法实现过程。实验仿真显示本文算法重建效果清楚,峰值信噪比最大,BIQI最小。     

基于优化字典学习的遥感图像融合方法

为提升全色图像和多光谱图像的融合效果,该文提出基于优化字典学习的遥感图像融合方法。首先将经典图像库中的图像分块作为训练样本,对其进行K均值聚类,根据聚类结果适度裁减数量较多且相似度较高的图像块,减少训练样本个数。接着对裁减后的训练样本进行训练,得到通用性字典,并标记出相似字典原子和较少使用的字典原子。然后用与原稀疏模型差异最大的全色图像块规范化后替换相似字典原子和较少使用的字典原子,得到自适应字典。使用自适应字典对多光谱图像经IHS变换后获取的亮度分量和源全色图像进行稀疏表示,把每一个图像块稀疏系数中的模极大值系数分离,得到极大值稀疏系数,将剩下的稀疏系数称为剩余稀疏系数。针对极大值稀疏系数和剩余稀疏系数分别选择不同的融合规则进行融合,以保留更多的光谱信息和空间细节信息,最后进行IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,与传统方法相比所提方法得到的融合图像主观视觉效果较好,且客观评价指标更优。     

稀疏贝叶斯字典学习空时机动目标参数估计算法

针对基于稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)目标参数估计方法中字典失配导致估计性能下降的问题,该文提出一种基于稀疏贝叶斯字典学习的高精度目标参数估计方法。该方法首先通过目标方位信息补偿多个阵元数据构建联合稀疏恢复数据,然后对补偿后的每个阵元数据利用双线性变换进行加速度和速度项分离。最后构建速度参数和加速度参数的泰勒级数动态字典,对机动目标参数进行高精度贝叶斯字典学习稀疏恢复。仿真实验证明,该方法能有效提高字典失配情况下目标参数估计精度,估计性能优于已有字典固定离散化的稀疏恢复空时目标参数估计方法。     

基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望

 有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解(分离)方法.该方法的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性(可以由不同的字典稀疏表示)进行分离.本文详细描述了形态成分分析方法的理论思想,并介绍了形态成分分析的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了进一步发展的方向.     

基于口令认证的RFID系统安全协议及其BAN逻辑分析

本文提出一种新的基于口令认证的RFID系统安全协议.该方法充分利用RFID低等级标签提供的有限资源:访问口令(PW)、标签的标识码(ID)和伪随机函数等建立RFID系统读写器和标签双向认证的安全协议,对该协议抵抗各种攻击的安全性进行理论分析并对该协议的认证功能进行BAN逻辑的形式化分析.结果表明该协议能够有效抵御在线和离线字典攻击、伪装攻击、重放攻击以及流量分析和跟踪攻击,因而解决了RFID系统的安全问题.     

Blind single-image super resolution based on compressive sensing

Blind super resolution is an interesting area in image processing that can restore high resolution (HR) image without requiring prior information of the volatile point spread function (PSF). In this paper, a novel framework is proposed for blind single-image super resolution (SISR) problem based on compressive sensing (CS) framework that is one of the first works that considers general PSFs. The fundamental idea in the proposed approach is to use sparsity on a known sparse transform domain as a powerful regularizer in both the image and blur domains. Therefore, a new cost function with respect to the unknown HR image patch and PSF kernel is presented and minimization is performed based on two subproblems that are modeled similar to that of CS. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm that is competitive with methods that use multiple LR images to achieve a single HR image.     

基于Trie树的快速电子词典开发

当今社会在步入一个大数据时代,时间和效率举足轻重。因此设计和开发出一款能快速检索目标词汇的电子词典具有十分重要的现实意义。开发的电子词典系统运用Windows API开发,采用Trie树的数据结构设计。结果表明:电子词典实现了Trie树结构的存取和快速Hash映射查词,实现主流电子词典常用功能,包括单词查找、添加生词、我的单词本、课程设置、单词测试和帮助等,可满足大部分用户的需求,具有良好的扩展性。     

联合稀疏表示的双次诱发电位提取算法

诱发电位少次提取对于研究大脑活动规律以及临床诊断等具有重要意义.根据脑电信号的特点,本文提出一种基于联合稀疏表示的双次诱发电位信号估计算法.利用诱发电位信号的准周期性和自发脑电信号的随机性,该算法将脑电信号看作为相似成分和相异成分的叠加.神经系统通过相同刺激产生的诱发电位主要在潜伏期和波幅两方面发生变化,因此该算法利用平均诱发电位进行建模,得到稀疏字典,通过联合稀疏表示算法实现双次诱发电位信号的提取.实验结果表明,该算法和其他算法相比获得了更好的效果.