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陈立伟

作品数:59 被引量:94H指数:5
供职机构:哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术动力工程及工程热物理文化科学更多>>

文献类型

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59 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于条件PDF的宽带ISF参数分裂矢量量化方法
2011年
宽带ISF参数的矢量量化是语音编码中的重要环节,其量化性能的高低对于解码端语音的质量有重要影响.针对宽带语音ISF参数矢量量化问题,提出了一种新的量化方法.该方法利用ISF参数帧间相关性,将相邻2帧ISF参数的条件PDF用高斯概率模型表示.与传统分裂矢量量化不同,该方法首先根据前一帧的量化结果对当前帧分类、选择合适的码书,然后对该帧在选定的码书中进行分裂矢量量化.实验表明,该算法在每帧编码比特数44时达到透明量化,且平均谱失真比利用传统分裂矢量量化时的谱失真小.
陈立伟刘晴晴
关键词:矢量量化帧间相关性
小视场下基于可移动3D-DIC的全场应变测量方法
2023年
由于试件工作环境空间有限,全场应变分析面临着相机光轴和试件表面不垂直和不同区域图像拼接获得的全景图像中存在拼接缝的问题。基于此,提出了基于可移动三维数字图像相关法(3D-digital image correlation,3D-DIC)全场应变测量方法,用于高分辨率形变和应变测量。该方法将双目相机安装在稳定的滑动台结构上,通过控制相机采集叶片不同位置图像,重建试件表面完整图像。提出基于散斑点匹配融合算法,将不同区域图像拼接为叶片全景图像。静态误差分析试验和均匀应变场分析试验被设计验证该方法的有效性。试验结果表明,该方法的横向和轴向应变误差分别为0.98%和1.03%,表明应变分析中具有较高的精度。该方法有效地实现了小视场环境下样本的全场应变测量。
崔颖王之腾陈立伟高山
关键词:轴向应变全景图像
基于烟花算法降维的高光谱图像分类被引量:5
2017年
为降低高光谱数据量及计算复杂度,避免后续分类中的Hughes现象,提出一种基于烟花算法降维的高光谱图像分类方法.烟花算法采用类内紧密性系数与类间分离性系数的加权和作为波段选择的度量准则,通过在高光谱数据空间内进行搜索,不断更新直至收敛,从而获得最优波段组合.基于印第安纳数据集(AVIRIS)和帕维亚大学数据集(ROSIS)数据对烟花算法、遗传算法和禁忌搜索算法进行波段选择的仿真实验,结果表明:烟花算法选择出的波段组合数目相对较少,具有较低的算法复杂度,减少了耗时;利用获得的波段组合进行高光谱图像分类时,与遗传算法、禁忌搜索算法的波段选择方法相比,文中所提方法在总体分类精度和Kappa系数上分别提高0.06%~4.72%和0.00~0.09,可以得到令人满意的分类结果.
崔颖宋国娇陈立伟刘述彬王立国
关键词:图像分类高光谱图像降维智能优化算法
基于改进最小生成树的三维路由算法
2023年
针对三维无线传感器网络分簇后,簇内节点单跳至簇头时簇内节点能量消耗大的问题,提出了基于改进最小生成树(improved minimum spanning tree,IMST)的三维路由协议(three dimensional routing protocol,3DRT),IMST_3DRT引入K-means++算法均衡选举簇头,把能量和跳数加入最小生成树(minimum spanning tree,MST)的权重均衡簇内能耗,引入一种客观赋权法CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)计算权重系数,选出均衡下一跳。该算法与3D-LEACH、3D-mst2017、3D-KBECRA算法相比,能耗利用率分别提高了38.9%、22.1%、31.5%,寿命分别延长了30.6%、12.5%、7.0%。仿真结果表明,此算法能降低网络能耗、延长网络寿命。
崔颖李巧珏高山陈立伟
关键词:最小生成树算法网络能耗簇头选举能量均衡
“数字信号处理”精品资源共享课程建设的研究与实践被引量:1
2013年
在当前的工程教育背景下,在建设精品资源共享课程的实践中,对数字信号处理课程的教学方法和教学实践进行了研究,从教学内容、教师队伍建设等方面进行探索,提升教学目标,转变服务对象,升级教学资源,促进数字信号处理精品资源共享课程建设的顺利进行。
陈立伟王桐朱海峰
关键词:数字信号处理
基于改进Deformable-DETR的水下图像目标检测方法
2024年
针对由于水下复杂环境造成的目标检测效果较差、检测精度较低的问题,基于Deformable-DETR算法提出一种改进的水下目标检测算法Deformable-DETR-DA。使用空间注意力模块结合标准Transformer块设计了一个用于增加模型深度的深度特征金字塔(deep feature pyramid networks,DFPN)模块,将其嵌入到模型中提高模型对深层纹理信息的提取能力。使用注意力引导的方式对原模型中编码器部分进行改进,加强了对特征信息的聚合能力,提高了模型在复杂环境下的检测能力。针对URPC数据集,模型各交并比尺度的平均准确度(average precision,AP)为39.5%,相比原模型提升1%,与一些DETR(detection transformer)类的模型相比,不同目标尺度的平均准确度均有1%~4%左右的提高,表明改进的模型能够很好解决复杂环境的水下目标检测的问题。本文提出的模型可作为其他水下目标检测模型设计的参考。
崔颖韩佳成高山陈立伟
关键词:目标检测TRANSFORMER
基于Gabor滤波和级联GCN与CNN的高光谱图像分类
2023年
在高光谱图像分类中,原始的图卷积网络作用在数据量较大的数据集上时,会出现内存开销大、时间成本高的问题,而且单一的图卷积网络模型不能对高光谱图像进行充分的特征提取。为了在数据量较大时降低时间成本并充分提取特征以提高分类精度,本文研究了Gabor滤波和批处理的图卷积网络级联卷积神经网络的融合网络对高光谱图像进行特征提取的方法,并在3个数据集上进行了验证。实验结果表明,本文的方法在对数据量较大的数据集分类时可以较好地降低时间成本,提高分类精度。
王婷婷陈立伟崔颖高山
关键词:高光谱图像分类GABORK近邻批处理
基于CDHMM/SOFMNN噪声背景下的语音识别方法被引量:4
2005年
针对噪声背景下传统语音识别系统识别率较低的问题,提出了一种将自组织特征映射神经网络(SOFMNN)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法,训练出适应噪声的混合模型.该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别.同传统的CDHMM模型以及直接在语音中加入加性噪声训练出的CDHMM模型相比,该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(2~12 dB),识别率比传统CDHMM模型有明显提高.
黄湘松赵春晖陈立伟
关键词:语音识别自组织特征映射神经网络噪声背景
利用线性预测残差的语音去噪方法被引量:4
2005年
语音信号中经常混有加性噪声,噪声的存在会使语音处理系统的性能急剧下降,因此语音去噪是语音信号处理中的关键技术之一.提出一种利用线性预测残差去除语音中的加性白噪声的方法,实验结果表明,该方法可以有效地去除语音信号中的加性白噪声,并且保持语音信号较好的清晰度和可懂度.
陈立伟赵春晖姜海丽杨洪利
关键词:语音信号噪声
基于云计算的数字信号处理精品课程资源共享平台建设被引量:1
2014年
如今,许多学校开始将教学资源以网络的形式来完成共享和交流任务。可是,以往的网络模式在共享教学资源时常常会使学校之间出现"信息壁垒"的现象,使得他们之间不能互联互通。鉴于云计算具有按需使用、安全稳定、成本较低等诸多优势,文章提出基于云计算的《数字信号处理》精品资源共享平台。文章首先分析了国内外教学网络资源共享的相关工作,然后给出云计算的概念,然后对引入云计算在教学共享方面的必要性进行分析,给出了该平台的架构及服务器端详细拓扑结构。平台提高了整个课程组的备课效率、方便了学生使用和学习精品课程共享资源。
王桐陈立伟
关键词:教学资源云计算共享数字信号处理
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