徐湛
- 作品数：13 被引量：55H指数：4
- 供职机构：国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士研究生创新基金湖南省研究生科研创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 运用改进正交匹配追踪算法精确估计跳频信号跳变时刻被引量：2
- 2016年
- 现有方法得到的跳变时刻精度不高、抗干扰能力较弱,为此提出一种运用改进正交匹配追踪算法的跳变时刻精确估计方法。根据跳频信号原理建立跳变时刻估计的稀疏表示模型,用改进正交匹配追踪算法求解该模型,获取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能方面优于现有算法。
- 沙志超盛卫东徐湛李骏
- 关键词：跳频信号时频分析正交匹配追踪
- 浅析初等变换被引量：1
- 2010年
- 文章分析了初等变换在线性代数中的一些应用,包括求矩阵的秩、求逆矩阵、解线性方程组、判断向量组的相关性、化二次型为标准形。这对学生理解初等变换的本质,灵活运用初等变换解决相关问题有一定的意义和作用。
- 苏芳徐湛成礼智
- 关键词：初等变换二次型
- 海杂波建模及其背景下目标检测方法研究
- 海杂波严重影响着海事雷达的工作性能，海杂波物理特性和统计特性的研究对雷达信号处理、海面目标检测、雷达模拟器设计等应用领域起着关键的作用。随着非线性科学的发展，海杂波被认识到具有混沌分形的许多特征，这使人们开始利用神经网络...
- 徐湛
- 关键词：球不变随机过程回声状态网络雷达模拟系统
- 具有迅速振荡系数的非自共轭椭圆问题的二阶双尺度计算方法
- 2009年
- 为了求解具有迅速振荡系数的非自共轭椭圆问题,考虑了非自共轭椭圆问题二阶双尺度近似解的表示式,推导了二阶双尺度近似解的误差估计式,数值试验结果表明给出的近似解是有效的.
- 苏芳崔俊芝徐湛
- 一种基于谱域-空域组合特征支持向量机的高光谱图像分类算法被引量：13
- 2011年
- 针对高光谱图像分类问题,提出了一种基于支持向量机的利用组合特征对高光谱图像进行分类的算法,组合特征综合了高光谱图像的光谱域和空域信息。针对图像的高维数据特性,利用最大噪声分量方法进行特征提取,对得到的主分量图像,采用虚拟维数估计算法来确定需要保留的主分量数目,并用数学形态学操作用保留的主分量图像中提取目标的形态信息。根据得到的空域特征并结合原始光谱域特征,构造用于分类的组合特征矢量。而且采用了支持向量机,利用了其支持小样本、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比,具有一定的优越性。
- 高恒振万建伟粘永健徐湛许可
- 关键词：数学形态学
- 基于电磁数据聚类的雷达信号统计特征提取方法及装置
- 本发明涉及一种基于电磁数据聚类的雷达信号统计特征提取方法及装置。包括：根据到达时间计算相邻脉冲的脉间时差，得到脉冲的时差‑载频对集合；通过聚类分析确定时差‑载频对集合中聚集性较强的参数对，得到载频‑重频对典型值集合；对每...
- 刘章孟徐湛袁硕徐涛尚文秀罗政昊
- 组合核函数支持向量机高光谱图像融合分类被引量：23
- 2011年
- 针对高光谱图像分类,提出了一种利用组合核函数融合目标光谱域和空域信息的支持向量机学习算法。该算法首先用主成分分析方法对高光谱图像进行特征提取和降维,用虚拟维数估计策略预估原始图像的本征维数,并且在预估的基础上确定要保留的主成份分量数目;然后用数学形态学操作在选取的主分量图像上提取目标的形态信息,得到扩展的空域形态矢量。最后,通过不同的组合策略,构造组合核函数,从而在分类器中引入空域信息,和原有的谱域信息一起,利用支持向量机进行分类。高光谱数据实验表明,在训练时间没有显著差别的情况下,总体分类精度和Kappa系数均提高了2%左右。实验表明,本文提出的方法较单独使用谱域或空域信息进行分类具有一定的优越性。
- 高恒振万建伟粘永健王力宝徐湛
- 关键词：高光谱图像图像融合数学形态学组合核函数支持向量机
- 一种无人机目标的检测方法及电子设备
- 本发明公开了一种无人机目标的检测方法及电子设备，其中方法包括：根据待检测的视频数据，获得待检测的图像序列；提取图像序列中的图像帧对应的动态区域图像和静态空间图像；融合动态区域特征和静态空间特征，进行多模板匹配，以判定该图...
- 孙备苏绍璟孙晓永左震郭晓俊徐湛党昭洋郭润泽钱瀚翔
- 矩阵的秩在线性代数中的应用被引量：2
- 2010年
- 文章分析了矩阵的秩在线性代数中的一些应用,包括方阵是否可逆的判定、线性方程组解存在性的判定、向量组相关性的判定、二次型是否正定的判定。这些知识对学生理解矩阵的本质,灵活运用矩阵的秩分析相关问题有一定的意义和作用。
- 苏芳徐湛成礼智
- 关键词：二次型
- 基于谱域-空域组合核函数的高光谱图像分类技术研究被引量：6
- 2011年
- 针对传统高光谱图像分类算法多利用目标的光谱信息,不重视空间信息的问题,本文提出了一种综合利用谱域-空域信息的最小二乘支持向量机分类算法。首先利用主成分分析进行特征提取,然后在保留的主分量图像上用数学形态学得到目标的空域信息。并结合光谱域特征,探讨了各种组合策略,构造组合核函数。通过在分类器中引入空域信息,提高了分类准确率。而且采用了最小二乘支持向量机,将标准向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。利用了其训练速度快、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比表现出了一定的优越性,从而适用于较大规模的高光谱图像分类。
- 高恒振万建伟王力宝徐湛
- 关键词：主成分分析核函数最小二乘
