哈尔滨市优秀学科带头人基金(RC2013XK009003)
- 作品数：34 被引量：159H指数：8
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- 相关机构：哈尔滨工程大学马里兰大学大庆师范学院更多>>
- 发文基金：哈尔滨市优秀学科带头人基金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
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- 基于分层的多端元光谱解混算法被引量：6
- 2014年
- 高光谱图像中,单一端元光谱很难准确刻画一个类别,导致解混结果不准确。针对经典多端元光谱解混(MESMA)算法存在计算量大、端元预选繁琐等缺点,提出基于分层的MESMA(HMESMA)算法,第1层确定像元包含地物类别,第2层在第1层的基础上再分层确定像元包含最优端元个数。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明了本文算法比固定端元解混效果好,平均丰度误差最高降低了2.65%,与经典的MESMA算法精度相当,但大大降低了计算量,提高了计算效率。
- 赵春晖崔士玲刘务
- 采用字典递归更新的目标检测稀疏算法及GPU实现被引量：6
- 2016年
- 稀疏表示是一种有潜力的图像信息表示方法,已应用于图像目标检测。正交匹配追踪算法(OMP)求解稀疏系数过程计算复杂,不能满足快速处理的要求,因此引入Kalman滤波器的递归思想,提出了一种计算稀疏系数的快速OMP(FastOMP)算法。利用Hermitian引理,从上一时刻的状态更新当前信息,避免了高维矩阵数据的重复计算。为提高算法的执行效率,提出了基于GPU/CUDA(图形处理器/统一计算设备架构)的并行计算方法,充分利用GPU的并行计算能力,提高了FastOMP算法的计算速度。实验结果表明,与传统OMP算法相比,FastOMP算法可大幅度缩短计算时间并提高检测精度。
- 赵春晖姚淅峰张丽丽
- 关键词：遥感高光谱遥感图像目标检测并行处理
- 一种改进迭代误差分析端元提取算法被引量：2
- 2015年
- 迭代误差分析(IEA)算法是应用比较广泛的端元提取算法之一,针对IEA端元提取算法计算量大的缺点,从减少参与迭代过程中的像元数目进行改进。根据凸面几何理论,混合像元位于其端元构成子空间内部,这部分像元到其端元正交子空间(OSP)投影值理论上为零,在迭代求下一个端元过程中,可以将这部分无用像元去除,从而减少每步迭代过程像元数目。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明改进算法与原算法提取端元精度相同,随着端元提取个数的增多,参与迭代过程的像元数目逐次减少,比原始的IEA端元提取算法减少了计算时间。
- 赵春晖崔士玲赵艮平钟卫
- 关键词：端元提取正交子空间投影最小二乘算法
- 基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速算法被引量：1
- 2017年
- 在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。
- 赵春晖孟美玲李威
- 关键词：高光谱图像
- 基于相关向量机的语音识别算法研究被引量：1
- 2014年
- 对基于相关向量机和矢量量化的语音识别算法模型进行了一系列的研究。与支持向量机识别算法相比,该算法基于贝叶斯统计模型理论,能够给出样本属于某一类的后验概率;而且,该算法充分利用了相关向量机所具有的高泛化性、核函数功能和结果的高稀疏性。基于矢量量化的特征提取仿真表明,该算法在减少相对误差和计算量方面有较大的优势。
- 赵春晖钟卫王玉磊
- 关键词：语音识别相关向量机矢量量化支持向量机
- 基于Hausdorff度量的高光谱异常目标检测算法被引量：3
- 2016年
- 高光谱遥感异常目标检测中,目标和背景光谱信息难以精确地界定,导致目标检测性能下降。针对经典RX检测算法存在虚警概率高、计算量大、过程繁琐等缺点,将Hausdorff度量引入高光谱异常检测,利用改进的Hausdorff距离(MHD)从光谱匹配程度的角度,进行了高光谱异常目标检测,最大程度地将异常目标和背景分离。采用模拟数据和真实高光谱数据进行大量实验,检测性能大幅提升,算法的计算效率提高了60%,证明了本文算法比RX算法、因果RX算法和KRX算法检测效果好,效率高等优势,算法的低复杂度特性为硬件实现提供了良好的算法支持。
- 赵春晖尤伟齐滨王玉磊
- 关键词：高光谱遥感异常检测光谱匹配HAUSDORFF度量
- 基于Schmidt正交单位化的稀疏化定位算法被引量：2
- 2014年
- 为了提高在一个移动信标节点下的无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种稀疏化的无线传感器网络节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题,并提出了Schmidt正交单位化的预处理方法,对观测矩阵进行预处理,使其有效地满足了约束等距性条件。并针对稀疏定位模型中得到的稀疏信号是近似稀疏信号的问题,采用质心算法来优化算法的定位精度。实验结果表明,相比于MAP类算法,稀疏化的无线传感器网络节点定位算法的定位精度更优,同时所需要的信标节点的广播次数也更少。
- 赵春晖许云龙黄辉崔冰
- 关键词：压缩感知无线传感器网络移动信标
- 改进的基于交叉熵的语音端点检测算法被引量：1
- 2014年
- 针对传统的语音端点检测方法在强噪声环境下的可靠性会急剧下降问题,提出了一种改进的基于交叉熵的语音端点检测方法。该算法以子带交叉熵为语音/非语音的区分特性,采用基于语音存在概率的算法对背景噪声进行估计,将每帧语音与估计噪声的频谱划分成若干个子带,计算出每个子带能量与背景噪声之间的交叉熵,根据各帧交叉熵的值对输入的带噪语音进行端点检测。实验结果表明,该算法能够有效地区分语音和非语音,在强噪声环境下依然能够保持较高的检测率,与传统算法相比,具有鲁棒性。
- 赵春晖冯冲
- 关键词：端点检测噪声估计交叉熵频谱划分
- 基于HHT的人员及车辆震动信号联合去噪方法
- 2016年
- 提出了一种基于HHT的FCL(分型守恒定律,Fractal Conservation Law)与小波动态阈值联合去噪的方法.该方法将原始的人、车震动信号经过HHT分解后得到该震动信号的不同频率分量.对低频信号部分,采用FCL算法进行去噪,对去噪后的各个低频信号进行重组;对高频信号部分,采用小波动态阈值滤波去噪并重组高频信号.将重组后的高、低频信号进行求和得到降噪后信号.
- 赵春晖王杨唐胜武
- 改进的多端元高光谱解混算法被引量：1
- 2015年
- 针对经典多端元光谱混合模型(MESMA)存在着计算量大,端元预选繁琐以及过拟合等缺点,提出了一种改进的多端元解混算法。该算法根据正交子空间投影具有分离感兴趣信号与不感兴趣信号的特点,将像元投影到全部地物端元(每类地物选择一条类内光谱)构成的正交子空间上,按照投影值确定构成混合像元每类地物的类内光谱,在下一步迭代求解的过程中,分离出已确定地物类内光谱的像元,降低计算量,然后根据重构误差变化量确定最优端元个数,避免过拟合。实验结果表明,改进的算法反演丰度误差和解混时间都比原有算法降低很多。
- 赵春晖崔士玲赵艮平
- 关键词：正交子空间投影
