国家自然科学基金(61179027)
- 作品数：20 被引量：31H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- Stochastic Resonance in Nonlinear Multiple Signal Detection for Four Representative Noises
- Stochastic resonance(SR)is an interesting phenomenon of noise-assisted signal transmission or signal processin...
- Youguo WangQiuyun Hu
- 基于梯度下降法与QR分解的观测矩阵优化被引量：1
- 2017年
- 观测矩阵的设计是压缩感知(CS)理论的核心问题。基于压缩感知理论,可通过降低观测矩阵同稀疏变换基间的相关性和增大观测矩阵独立性的方式来优化观测矩阵。基于此提出一种新的优化方法。用梯度下降法处理Gram矩阵,降低其非对角线元素;对得到的观测矩阵进行QR分解。对所得到的观测矩阵进行仿真实验,以此来检验该算法的有效性。仿真实验结果表明,该方法在提高峰值信噪比和重构稳定性方面较为理想,尤其当压缩比取0.30左右时,相对比未经优化的观测矩阵,峰值信噪比有相当显著的提高,约提升67%。
- 兰明然王友国郑丹青翟其清
- 关键词：压缩感知梯度下降法QR分解
- 改进匹配追踪算法及其在图像压缩中的应用被引量：1
- 2013年
- 压缩传感,是近年来新出现的一种采样定理。它的特点是对信号进行采样所需要的条件远远小于Nyquist采样速率。这种采样定理要求信号是稀疏的或者是可压缩的,并能在采样时对信号数据进行压缩,然后通过非线性重建算法完美重建信号。它突破了Nyquist采样定理,因此具有广阔的发展前景。重建算法中有一类称为匹配追踪算法,文中围绕改进的匹配追踪算法在图像压缩中的应用展开了研究,对OMP算法、ROMP算法进行了实现,并对算法本身以及其重构效果做出了比较;针对按列处理速度较慢的缺点,使用了分块处理的方法,降低运算时测量矩阵的规模,实验表明,分块处理确实能够加快运算速度。由于自然信号进行稀疏变换后,稀疏度不确定,造成重构时迭代次数不够合理。针对这个现象,文中提出了如何确定合适的迭代次数的方法,提高重建的精确度。这个方法本身会消耗时间,可以在权衡了重构精确度要求和时间要求后确定是否使用。
- 陆望王友国
- 关键词：压缩传感图像压缩
- 基于压缩感知中矩阵分解的观测矩阵改进被引量：1
- 2017年
- 观测矩阵构造是压缩感知(CS)理论中的重点。在构造观测矩阵中,应尽可能地降低观测矩阵与稀疏变换基之间的相关性,同时增大观测矩阵列的独立性。为此,提出了一种新的改进方法。该方法采用梯度下降法处理Gram矩阵以降低其非对角线元素,在对所得到的观测矩阵进行QR分解的基础上,再对QR分解后的矩阵进行奇异值(SVD)分解,以进一步增大观测矩阵的列独立性。为了验证所提出算法的有效性,将所得观测矩阵分别与未优化的高斯矩阵、经SVD分解优化的高斯矩阵和梯度下降法优化的高斯矩阵在同等压缩比下进行了对比仿真实验。对比仿真实验结果表明,应用所提出算法而得到的矩阵具有较好的重构性能,特别当压缩比小于0.3时,对应于未经优化的观测矩阵,峰值信噪比提高约2至3倍。
- 兰明然王友国
- 关键词：压缩感知QR分解SVD分解
- 加性乘性噪声改善多元信号检测
- 2016年
- 基于最大后验概率准则,以错误检测概率为测度,研究了加性噪声和乘性噪声共同作用下信号检测的问题。在乘性噪声强度不变的情况下,当信号是阈上时,错误检测概率随着加性高斯噪声强度的增加而单调增加,噪声总是干扰信号检测;当信号是阈下时,错误检测概率随着加性高斯噪声强度的增加而逐渐降低至一个最小值后再缓慢增加,适量的噪声有利于多元信号检测,即随机共振存在。在加性高斯噪声强度不变的情况下,当信号是阈上时,错误检测概率随着乘性噪声强度的增加而单调增加,噪声总是恶化信号检测性能;当信号是阈下时,错误检测概率随着乘性噪声强度的增加而单调下降并最终趋于稳定。这些结论有助于噪声改善多元信号检测。
- 王友国潘慧刘健
- 关键词：随机共振乘性噪声
- 一类非线性神经网络中噪声改善信息传输被引量：5
- 2014年
- 以互信息为测度,通过数值计算和计算机仿真比较详细地讨论了在加性和乘性噪声共同作用下的一类非线性神经网络中噪声改善信息传输的(阈上)随机共振现象.在一定的系统阈值和固定的乘性(或加性)噪声强度下,互信息随着加性(或乘性)噪声强度的增加显示出上凸变化,(阈上)随机共振出现;系统阈值单元数目的增加可增强信息传输的效果;系统阈值的增加使得信号处在阈下的成分增多,(阈上)随机共振现象更容易发生.另外,改变加性噪声强度比改变乘性强度时(阈上)随机共振更容易发生.以上结果说明(阈上)随机共振现象的存在性和噪声改善信息传输的效果与乘性或加性噪声强度、阈值单元数以及系统阈值水平密切相关.
- 李欢王友国
- 关键词：神经网络噪声互信息
- 实轴上一类二阶矩阵函数的Wiener-Hopf分解及其应用
- 2015年
- 研究了实轴上一类二阶矩阵函数的Wiener-Hopf分解问题,运用黎曼边值问题求解方法构造出了此类矩阵函数的显式分解。作为应用,在合适的条件下研究了实轴上一类带反向平移的黎曼边值问题,通过转化法将其等价变形为矩阵边值问题。
- 郭国安方林
- 关键词：矩阵函数平移黎曼边值问题
- 基于时间卷积网络的极化码译码算法被引量：1
- 2022年
- 针对传统的极化码译码(SC译码)算法实际应用中的用时较长和容错率较差的问题,提出并使用新型人工神经网络——时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)拟合的方式搭建极化码译码模型。与其他人工神经网络不同的是,时间卷积网络属于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的功能相似,其独有的膨胀因果卷积结构和残差链接方法使其擅于分析时间数据,比长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、门控循环神经网络(gated recurrent units,GRU)之类的规范循环网络更准确、更简单、更清晰,比较适合极化码这样的时间序列。通过调试网络模型参数的方式,对时间卷积网络译码性能影响进行了研究,仿真结果显示,通过合理地调整训练序列数、卷积核的大小和数目可以实现提升极化码译码性能的要求。
- 李硕王友国柴允任珈仪
- 信息传输中的噪声功效与随机共振现象
- 线性系统中的随机噪声总是有害的，因而需要被滤除。而在一些非线性系统中，噪声却可以辅助增强系统的响应，甚至对系统性能的优化起着关键作用，这种“反常”的现象称作随机共振（SR）。 本文在信息论框架下，探讨信息传输、处理中的...
- 翟其清
- 关键词：随机共振信息传输信号量化信道编码
- 文献传递
- 阈值系统中的LDPC译码随机共振及应用研究
- 2017年
- 研究阈值阵列系统中低密度奇偶校验码(LDPC)的译码随机共振现象。经过LDPC编码调制的信源序列通过阈值阵列系统添加独立同分布的高斯噪声,接收端采用BP迭代译码算法,译码性能以误码率为测度。仿真结果表明,当信号是阈下时,噪声强度增加,误码率先降后增,随机共振发生,且在阈值单元个数较多时,随机共振现象越明显;当信号是阈上时,噪声总是恶化译码的性能,随机共振不存在。进而研究莱斯噪声作用下的译码随机共振现象,并发现存在阈上随机共振。最后推广到图像在LDPC编译码系统中传输的实际应用中,证实了噪声对其传输效果的明显改善作用。这些结果显示了非线性系统信道译码中噪声的改善作用,扩展了随机共振在信道译码中的应用。
- 王友国李冰翟其清
- 关键词：随机共振LDPC码噪声
