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Dice系数前向预测的快速正交正则回溯匹配追踪算法
1
作者
陈平平
陈家辉
+2 位作者
王宣达
方毅
王锋
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1488-1498,共11页
为了提高压缩感知重构算法的成功率与重构精度,该文提出基于Dice前向预测的正交正则回溯匹配追踪算法(DLARBOMP)。在该算法中,首先从匹配准则与预选阶段原子选取的角度,利用Dice系数代替原子内积计算相关度,保留原始信号信息的特性,以...
为了提高压缩感知重构算法的成功率与重构精度,该文提出基于Dice前向预测的正交正则回溯匹配追踪算法(DLARBOMP)。在该算法中,首先从匹配准则与预选阶段原子选取的角度,利用Dice系数代替原子内积计算相关度,保留原始信号信息的特性,以此选择与残差最匹配的原子,提高算法的重构精度。同时,针对信号重构过程回溯算法的时间过长问题,在每次原子迭代过程中,该文利用正则化选择多个原子而非单个原子,实现重构精度与重构时间的平衡。最后,通过稀疏1维信号与2维图像信号重构的实验结果,显示了所提DLARBOMP算法在1维信号重构时兼顾了性能与效率,在2维压缩图像信号重构时提高其峰值信噪比(PSNR),优于正交匹配追踪(OMP)及其最新改进贪婪类算法。
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关键词
信号重构
压缩感知
Dice系数
正则回溯
贪婪类算法
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职称材料
嵌入式linux下多线程视频监控的设计和实现
被引量:
8
2
作者
王宣达
李临生
《信息通信》
2011年第6期191-192,共2页
使用多任务操作系统linux的多线程技术设计和实现了一个民用领域的远程视频监控系统,实验证明该系统有良好的灵活性,较好的可扩展性,而且节省成本。
关键词
嵌入式
多线程
视频采集
V4L2
ARM
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职称材料
基于稀疏贝叶斯学习的大规模多用户检测算法
3
作者
陈平平
王宣达
+2 位作者
谢肇鹏
方毅
陈家辉
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期186-197,共12页
针对现有算法大都基于高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(GIG-SBL),忽略了稀疏解所对应的支撑集向量稀疏性的问题,提出一种基于伯努利高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(BGIG-SBL)架构,通过引入一个伯努利先验的二元向量,设计了单...
针对现有算法大都基于高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(GIG-SBL),忽略了稀疏解所对应的支撑集向量稀疏性的问题,提出一种基于伯努利高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(BGIG-SBL)架构,通过引入一个伯努利先验的二元向量,设计了单测量向量(SMV)的BGIG-SBL-SMV算法,结合支撑集向量的稀疏性提高重构性能。进一步将该算法扩展到多测量向量(MMV)方案,通过共享相同控制稀疏解的超参数,利用MMV的联合稀疏性提出BGIG-SBL-MMV算法。实验结果表明,所提BGIG-SBL-SMV算法相较于传统GIG-SBL-SMV算法,在mMTC用户检测场景可实现2 dB的性能增益;同时,所提BGIG-SBL-MMV算法相对于单测量向量BGIG-SBL-SMV算法,用户检测率和数据检错率的性能增益可达到4 dB,证明了所提算法的优越性。
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关键词
稀疏贝叶斯学习
压缩感知
多用户检测
海量机器通信
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职称材料
题名
Dice系数前向预测的快速正交正则回溯匹配追踪算法
1
作者
陈平平
陈家辉
王宣达
方毅
王锋
机构
福州大学先进制造学院
广东工业大学信息工程学院
泉州师范学院信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1488-1498,共11页
基金
国家自然科学基金(62171135,62071131)
福建省杰青项目(2022J06010)
+1 种基金
省教育厅重点攻关项目(2023XQ004)
泉州市科技计划项目(2021N050)。
文摘
为了提高压缩感知重构算法的成功率与重构精度,该文提出基于Dice前向预测的正交正则回溯匹配追踪算法(DLARBOMP)。在该算法中,首先从匹配准则与预选阶段原子选取的角度,利用Dice系数代替原子内积计算相关度,保留原始信号信息的特性,以此选择与残差最匹配的原子,提高算法的重构精度。同时,针对信号重构过程回溯算法的时间过长问题,在每次原子迭代过程中,该文利用正则化选择多个原子而非单个原子,实现重构精度与重构时间的平衡。最后,通过稀疏1维信号与2维图像信号重构的实验结果,显示了所提DLARBOMP算法在1维信号重构时兼顾了性能与效率,在2维压缩图像信号重构时提高其峰值信噪比(PSNR),优于正交匹配追踪(OMP)及其最新改进贪婪类算法。
关键词
信号重构
压缩感知
Dice系数
正则回溯
贪婪类算法
Keywords
Signal reconstruction
Compressed sensing
Dice coefficient
Regular backtracking
Greedy algorithms
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
嵌入式linux下多线程视频监控的设计和实现
被引量:
8
2
作者
王宣达
李临生
机构
太原科技大学信息工程系
出处
《信息通信》
2011年第6期191-192,共2页
文摘
使用多任务操作系统linux的多线程技术设计和实现了一个民用领域的远程视频监控系统,实验证明该系统有良好的灵活性,较好的可扩展性,而且节省成本。
关键词
嵌入式
多线程
视频采集
V4L2
ARM
Keywords
Embedded
Multithread
Video collection
V4L2
ARM
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于稀疏贝叶斯学习的大规模多用户检测算法
3
作者
陈平平
王宣达
谢肇鹏
方毅
陈家辉
机构
福州大学先进制造学院
福建省媒体信息智能处理与无线传输重点实验室
广东工业大学信息工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期186-197,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62171135)
福建省杰出青年基金资助项目(No.2022J06010)
福建省技术创新重点攻关基金资助项目(No.2023XQ004)。
文摘
针对现有算法大都基于高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(GIG-SBL),忽略了稀疏解所对应的支撑集向量稀疏性的问题,提出一种基于伯努利高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(BGIG-SBL)架构,通过引入一个伯努利先验的二元向量,设计了单测量向量(SMV)的BGIG-SBL-SMV算法,结合支撑集向量的稀疏性提高重构性能。进一步将该算法扩展到多测量向量(MMV)方案,通过共享相同控制稀疏解的超参数,利用MMV的联合稀疏性提出BGIG-SBL-MMV算法。实验结果表明,所提BGIG-SBL-SMV算法相较于传统GIG-SBL-SMV算法,在mMTC用户检测场景可实现2 dB的性能增益;同时,所提BGIG-SBL-MMV算法相对于单测量向量BGIG-SBL-SMV算法,用户检测率和数据检错率的性能增益可达到4 dB,证明了所提算法的优越性。
关键词
稀疏贝叶斯学习
压缩感知
多用户检测
海量机器通信
Keywords
sparse Bayesian learning
compressive sensing
multi-user detection
mMTC
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Dice系数前向预测的快速正交正则回溯匹配追踪算法
陈平平
陈家辉
王宣达
方毅
王锋
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
嵌入式linux下多线程视频监控的设计和实现
王宣达
李临生
《信息通信》
2011
8
下载PDF
职称材料
3
基于稀疏贝叶斯学习的大规模多用户检测算法
陈平平
王宣达
谢肇鹏
方毅
陈家辉
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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