余磊
- 作品数：17 被引量：61H指数：4
- 供职机构：武汉大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北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文化科学理学更多>>
- 低维测量空间中信号恢复算法
- 这是一个信息爆炸的时代,每天都会产生数以万亿计的数据,然后被收集和存储。目前,数据采集的方式有很多种,但大多都会遵循如下的标准：采集最少的数据量但是获取最大的信息量。因为信息通常都是位于一个比其载体,即数据(信号或者状态...
- 余磊
- 关键词：压缩感知
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- 三通道欠采样频率估计
- 2017年
- 提出一种基于子空间技术,使用三个通道的欠采样数据估计多个正弦波频率的方法.通过分析欠采样对频率估计的影响,阐明至少需要三个亚奈奎斯特通道才能保证对混叠频率解模糊,前提是三个欠采样比率是互素的.在此基础上,提出代替复杂的频率匹配过程的解模糊算法,从一个通道获得可能的候选频率,再联合使用三个通道的样本来筛选出正确的估计值.数值实验验证了理论分析的正确性,仿真结果表明所提出的方法有效且具有较高精度.
- 黄山张海剑孙洪余磊
- 关键词：频率估计欠采样多通道
- 从稀疏到结构化稀疏:贝叶斯方法被引量：28
- 2012年
- 稀疏分解算法是稀疏表达理论和压缩感知理论中的核心问题,也是当前信号处理领域的一个热门话题。近年来,研究人员发现除了稀疏以外,如果引入稀疏系数之间的相关性先验信息,可以大大提高稀疏分解算法的精度,这种方法称为"结构化稀疏分解算法"。本文归纳和总结了从稀疏到结构化稀疏的信号模型,并且介绍了两种不同的贝叶斯稀疏(或者结构化稀疏)算法,以及从稀疏到结构化稀疏贝叶斯稀疏分解算法的扩展。同时,本文还介绍了结构化稀疏分解算法在医学信号处理和语音信号处理中的应用。
- 孙洪张智林余磊
- 关键词：压缩感知
- 数字信号处理课程体系分析与教学实践被引量：4
- 2022年
- 该文研究数字信号处理课程的主要内容,深入分析各知识点间的内在联系,将课程内容分为对象、方法和应用三大类。重新制定教学大纲,提出一种新的“3+1”式课程体系框架,在3大课程模块的基础上,添加与科研紧密结合的课程案例并应用于教学实践。课堂教学效果表明,新的课程体系更能帮助学生从整体上把握数字信号处理的核心内容,并加深学生对课程知识点的印象。
- 张海剑余磊肖进胜夏桂松
- 关键词：数字信号处理课程体系教学实践
- “信号与系统”课程教学改革探索被引量：11
- 2022年
- 立足于课程“信号与系统”教学中存在的工具式学习、教师中心的教学模式以及理论重于实践的问题,对教学模式如何升级进行了一些思考和实践。从教学实践的结果看,提出的这些方法在提高学生的专业兴趣、学习的积极性和分析、解决专业问题的能力方面取得了较明显的成效。
- 卢昕周云良余磊
- 关键词：教学改革
- 几何视角下的“数字信号处理”课程被引量：2
- 2022年
- “数字信号处理”的经典课程体系以“系统”为中心,以离散时间傅立叶变换、z变换和离散傅立叶变换为分析工具,以滤波器设计为目的,注重定理和公式推导及其性质分析,这种教学模式很难让学生建立一个形象、完整统一的知识体系框架。从几何视角将“系统”化和“代数”化的经典课程体系重构为面向“信号”的“几何”知识体系,从而提升学生对本质问题的洞察力,帮助学生建立系统的知识体系。
- 余磊张海剑夏桂松
- 关键词：数字信号处理课程体系
- “数字信号处理”课程中的科研兴趣培养被引量：9
- 2020年
- 本科教学中培养学生的科研兴趣是十分必要的。基于信号处理基础理论与科学研究的密切联系,本文针对“数字信号处理”课程缺乏与实践应用结合的问题,论述如何以实际应用为背景,锻炼本科生分析和解决实际问题的能力,从而培养学生的科研兴趣。
- 张海剑华光余磊
- 关键词：数字信号处理实际应用
- 基于事件相机的连续光流估计被引量：1
- 2023年
- 事件相机对场景的亮度变化进行成像,输出异步事件流,具有极低的延时,受运动模糊问题影响较少.因此,可以利用事件相机解决高速运动场景下的光流(Optical flow,OF)估计问题.基于亮度恒定假设和事件产生模型,利用事件相机输出事件流的低延时性质,融合存在运动模糊的亮度图像帧,提出基于事件相机的连续光流估计算法,提升了高速运动场景下的光流估计精度.实验结果表明,相比于现有的基于事件相机的光流估计算法,该算法在平均端点误差、平均角度误差和均方误差3个指标上,分别提升11%、45%和8%.在高速运动场景下,该算法能够准确重建出高速运动目标的连续光流,保证了存在运动模糊情况时,光流估计的精度.
- 付婧祎余磊杨文卢昕
- LCI图像病变检测的全卷积网络算法研究被引量：1
- 2019年
- 本文主要研究关于医学领域中LCI(Linked Color Imaging)图像的病变区域智能检测。处于炎症、早期癌症等症状下的LCI图像,其病变区域与非病变区域在形状以及颜色上的差异性可作为区分依据,但由于两者边界处区分度较低,导致检测出的病变区域不完全吻合实际病变区域。为获得准确细致的病变区域,本文在全卷积网络算法的基础上,针对两者间界限模糊的问题,使用SVM(Support Vector Machine)损失函数,训练网络模型,实现对图像的像素级分类,根据像素分类结果确定其属于病变区域或非病变区域从而得到两者的区分边界。将改进后的算法与FCN(Fully Convolutional Network)算法以及传统的语义分割算法GrabCut进行对比,实验结果表明本文改进算法检测效果较好,准确率达到94%,平均0.5 s左右可完成单张LCI图像的病变区域检测。本文研究结果能够辅助医生快速诊断病情,具有较大的临床意义。
- 袁琼雯余磊刘岩
- 关键词：病变检测损失函数图像分割
- 同伦方法在图像稀疏去噪中的应用被引量：1
- 2018年
- 本文在深入研究稀疏表示和字典学习理论的基础上,建立了图像去噪模型并提出一种新的图像去噪算法。该算法采用同伦方法学习字典,充分利用了同伦方法收敛速度快以及对信号的恢复准确度高的特点。之后利用OMP算法求出带噪图像在该字典下的稀疏表示系数,并结合稀疏去噪模型实现对图像的去噪。实验结果显示本文算法在不同的噪声环境下具有较好的去噪效果,同时在与K-SVD算法关于收敛速度比较的实验中,实验结果充分显示了使用同伦算法学习字典在收敛速度上的优势。
- 张梦磊刘舟任俊英余磊
- 关键词：同伦方法字典学习图像去噪
