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利用期望-最大化算法实现基于动态词典的压缩感知 被引量:3
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作者 胡磊 周剑雄 +1 位作者 石志广 付强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2554-2560,共7页
在现有压缩感知(CS)理论中,重构信号需要预设其稀疏表示词典。对于以参数化模型表示的信号,只能预知该词典为某种形式的参数化词典,参数的具体取值难以确定。若将参数设定为取值空间的均匀离散格点,预设词典与真实词典之间的失配将使传... 在现有压缩感知(CS)理论中,重构信号需要预设其稀疏表示词典。对于以参数化模型表示的信号,只能预知该词典为某种形式的参数化词典,参数的具体取值难以确定。若将参数设定为取值空间的均匀离散格点,预设词典与真实词典之间的失配将使传统CS重构方法的性能严重恶化。为解决这一问题,该文提出一种基于动态词典的CS重构方法。通过迭代地优化词典参数,该方法在信号重构过程中对词典进行动态调整。为同时实现稀疏恢复与词典调整,该方法利用变分期望-最大化(EM)算法交替执行信号系数估计与词典参数优化。实验结果表明所提方法是有效的。 展开更多
关键词 压缩感知(CS) 稀疏恢复 动态词典 期望-最大化(em) 变分贝叶斯近似
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非齐次隐马尔可夫因子模型期望最大化算法 被引量:1
2
作者 程玉胜 丁美文 夏叶茂 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第3期359-367,共9页
潜变量模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性时具有重要作用。在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异、多峰、偏态等特性,因此将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,并且为避免对完全数据的... 潜变量模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性时具有重要作用。在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异、多峰、偏态等特性,因此将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,并且为避免对完全数据的积分计算,将期望最大化(expectation-maximization,EM)算法引入到似然函数的计算上;采用Akaike信息准则和Bayes信息准则选择合适的模型,提出了相应的统计计算和检验方法,有效解决了隐马尔可夫模型中的最大估算似然函数问题;最后选择心理-健康数据进行了实验,实验结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 潜变量模型 期望最大化(em) 向前向后递推
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基于EM自注意力残差的图像超分辨率重建网络
3
作者 黄淑英 胡瀚洋 +2 位作者 杨勇 万伟国 吴峥 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期388-397,共10页
基于深度学习的图像超分辨率(SR)重建方法主要通过增加模型的深度来提升图像重建的质量,但同时增加了模型的计算代价,很多网络利用注意力机制来提高特征提取能力,但难以充分学习到不同区域的特征。为此,提出一种基于期望最大化(EM)自注... 基于深度学习的图像超分辨率(SR)重建方法主要通过增加模型的深度来提升图像重建的质量,但同时增加了模型的计算代价,很多网络利用注意力机制来提高特征提取能力,但难以充分学习到不同区域的特征。为此,提出一种基于期望最大化(EM)自注意力残差的图像超分辨率重建网络。该网络通过改进基础残差块,构建特征增强残差块,以更好地复用残差块中所提取的特征。为增加特征信息在空间上的相关性,引入EM自注意力机制,构建EM自注意力残差模块来增强模型中每个模块的特征提取能力,并通过级联EM自注意力残差模块来构建整个模型的特征提取结构。所获得的特征图通过上采样的图像重建模块获得重建的高分辨率图像。将所提方法与主流方法进行实验对比,结果表明:所提方法在5个流行的SR测试集上能够取得较好的主观视觉效果和更优的性能指标。 展开更多
关键词 超分辨率重建 注意力机制 期望最大化 特征增强残差块 em自注意力残差模块
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基于期望最大化框架的医学超声图像去斑 被引量:2
4
作者 侯涛 汪源源 郭翌 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期73-80,共8页
针对医学超声图像斑点噪声,提出一种基于期望最大化(EM)框架的去斑算法。先从超声I/Q图像中提取实部;然后从该实部图像中"盲估计"出系统的点扩散函数;最后利用EM算法,在维纳滤波和各向异性扩散间进行迭代,从而获得去斑后的超... 针对医学超声图像斑点噪声,提出一种基于期望最大化(EM)框架的去斑算法。先从超声I/Q图像中提取实部;然后从该实部图像中"盲估计"出系统的点扩散函数;最后利用EM算法,在维纳滤波和各向异性扩散间进行迭代,从而获得去斑后的超声图像。对不同信噪比的仿真图像和实际图像采用本文方法和现有方法进行比较实验,结果表明,采用本文方法可将超声图像的斑点信噪比和边界保留指数平均提高1.94和7.52倍,归一化均方差平均降低3.95倍,性能指标优于现有方法。 展开更多
关键词 医学超声图像 期望最大化 去斑 框架 各向异性扩散 斑点噪声 em算法 指数平均
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基于EM的模糊-粗糙集最近邻算法 被引量:1
5
作者 何力 卢冰原 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期136-138,共3页
针对由类的重叠引起的训练样本模糊不确定性,以及属性不足引起的类边界粗糙不确定性,提出一种基于期望-最大化(EM)的模糊-粗糙集最近邻分类算法——EM-FRNN。利用UCI数据库的突发性水污染事件案例进行实验,实验结果表明,与朴素的KNN、... 针对由类的重叠引起的训练样本模糊不确定性,以及属性不足引起的类边界粗糙不确定性,提出一种基于期望-最大化(EM)的模糊-粗糙集最近邻分类算法——EM-FRNN。利用UCI数据库的突发性水污染事件案例进行实验,实验结果表明,与朴素的KNN、模糊最近邻算法、模糊粗糙最近邻算法相比,该算法的运算精度高且计算成本较低。 展开更多
关键词 最近邻 模糊-粗糙集 期望-最大化 em—FRNN算法
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EM-based detection scheme for differential unitary space-time modulation
6
作者 杜正锋 陈杰 +1 位作者 潘文 高西奇 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2007年第4期484-488,共5页
The performance loss of an approximately 3 dB signal-to-noise ratio is always paid with conventional differential detection compared to the related coherent detection. A new detection scheme consisting of two steps is... The performance loss of an approximately 3 dB signal-to-noise ratio is always paid with conventional differential detection compared to the related coherent detection. A new detection scheme consisting of two steps is proposed for the differential unitary space-time modulation (DUSTM) system. In the first step, the data sequence is estimated by conventional unitary space-time demodulation (DUSTD) and differentially encoded again to produce an initial estimate of the transmitted symbol stream. In the second step, the initial estimate of the symbol stream is utilized to initialize an expectation maximization (EM)-based iterative detector. In each iteration, the most recent detected symbol stream is employed to estimate the channel, which is then used to implement coherent sequence detection to refine the symbol stream. Simulation results show that the proposed detection scheme performs much better than the conventional DUSTD after several iterations. 展开更多
关键词 unitary space-time modulation differential detection expectation maximization em algorithm
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基于修正EM的高效MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法
7
作者 许鹏 汪晋宽 祁峰 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期701-706,共6页
针对MIMO—OFDM系统的基于期望最大化(EM)的最大后验(MAP)信道估计算法带来的误差地板(EF)现象及较低的数据传输效率,提出了一种基于修正EM的高效的MAP信道估计算法。该算法首先引入一种更精确的系统模型来改善基于EM的MAP估计... 针对MIMO—OFDM系统的基于期望最大化(EM)的最大后验(MAP)信道估计算法带来的误差地板(EF)现象及较低的数据传输效率,提出了一种基于修正EM的高效的MAP信道估计算法。该算法首先引入一种更精确的系统模型来改善基于EM的MAP估计算法在高信噪比下的EF现象,其次利用多个正交频分复用(OFDM)符号进行联合信道估计来提高系统的数据传输效率和信道估计的均方误差(MSE)性能。仿真实验结果表明这种估计算法改善了误差地板现象。同时拥有更低的估计误差和更高的数据传输效率。 展开更多
关键词 多输入输出(MIMO) 正交频分复用(OFDM) 信道估计 期望最大化(em) 最大后验(MAP) 误差地板(EF)
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基于HCKS-EM的战斗机蛇形机动目标跟踪算法 被引量:1
8
作者 卢春光 周中良 +2 位作者 刘宏强 寇添 杨远志 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2004-2012,共9页
针对有色量测噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于期望最大化(EM)算法框架,提出了一种带有色量测噪声的联合估计与辨识算法。通过采用量测差分法实现了有色噪声白化,从... 针对有色量测噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于期望最大化(EM)算法框架,提出了一种带有色量测噪声的联合估计与辨识算法。通过采用量测差分法实现了有色噪声白化,从而将有色量测噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题。基于EM算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识:在Estep,通过利用有色量测噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑(HCKS)算法,获得了目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,进而获得转弯角速度的解析解。通过仿真验证了本文算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法以及交互多模型法。而且又从窗口长度以及最大迭代次数2个方面评估分析了算法的性能,仿真结果表明,窗口长度以及最大迭代次数越大,精度越高。 展开更多
关键词 蛇形机动 有色量测噪声 量测差分法 期望最大化(em) 联合估计与辨识
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基于EM-BN算法的网络调查问卷分析研究 被引量:1
9
作者 吕虹 《贵州师范学院学报》 2013年第9期22-25,共4页
随着计算机技术、通信技术和互联网的高速发展,网络调查进入到了快速发展的阶段。针对所设计的调查系统题目开放易存在缺失数据值的问题,应用了最大期望的贝叶斯网络算法对缺失数据值进行填充,利用填充后的完备数据集进行分类别统计分析... 随着计算机技术、通信技术和互联网的高速发展,网络调查进入到了快速发展的阶段。针对所设计的调查系统题目开放易存在缺失数据值的问题,应用了最大期望的贝叶斯网络算法对缺失数据值进行填充,利用填充后的完备数据集进行分类别统计分析,分析结果表明网络调查与印刷调查可以得到一致的调查结果。 展开更多
关键词 网络调查 期望最大化算法 朴素贝叶斯网络 em—BN算法
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两对互作基因重组率EM算法估计的模拟研究 被引量:4
10
作者 章元明 盖钧镒 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期24-27,共4页
推导出存在上位性互作的两对连锁基因在F2 群体中各表型的概率和条件概率以便利用EM (expectationandmaximization :期望最大化 )算法估计重组率 ,还获得了重组率的标准误公式。通过MonteCarlo模拟发现 :用EM算法和Fisher法估计重组率... 推导出存在上位性互作的两对连锁基因在F2 群体中各表型的概率和条件概率以便利用EM (expectationandmaximization :期望最大化 )算法估计重组率 ,还获得了重组率的标准误公式。通过MonteCarlo模拟发现 :用EM算法和Fisher法估计重组率时其结果一致 ;前者易推广到两基因间具有上位性互作的情形 。 展开更多
关键词 期望最大化 (em)算法 重组率 MONTECARLO模拟 基因互作 植物
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EM框架下实现被动测距的状态估计和参数学习 被引量:2
11
作者 王万平 廖胜 邢廷文 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1708-1713,共6页
在红外成像跟踪系统中,通常仅能测量目标的角度信息,不能直接测量目标与观测站间的距离。研究了基于红外成像系统的被动测距技术,首先利用状态空间模型的分析方法建立被动测距的状态估计和参数学习的混合估计模型,然后介绍EM的基本原理... 在红外成像跟踪系统中,通常仅能测量目标的角度信息,不能直接测量目标与观测站间的距离。研究了基于红外成像系统的被动测距技术,首先利用状态空间模型的分析方法建立被动测距的状态估计和参数学习的混合估计模型,然后介绍EM的基本原理和参数的最大似然估计。EM算法的E步利用粒子滤波和粒子平滑器来完成,实现被动测距的状态估计;M步利用梯度搜索的方法来求解参数。被动测距是一个带有未知参数的非线性系统的状态估计,文中利用状态估计与参数学习的状态空间模型来描述,并利用EM法来求解,为被动测距的求解提供了一条新的途径。模拟实验表明,基于粒子滤波和梯度搜索的EM方法能同时完成被动测距的状态估计和参数学习。 展开更多
关键词 被动测距 期望最大化(em) 粒子滤波 梯度搜索
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基于改进EM算法的分布式MIMO系统联合参数估计 被引量:3
12
作者 黄涛 张静 +1 位作者 李莉 王选朝 《上海师范大学学报(自然科学版)》 2010年第4期380-384,共5页
鉴于采用最大似然算法估计分布式多天线系统的信道增益与频偏存在多维优化使计算复杂度高的缺陷,以及采用期望最大化(EM)算法存在收敛速度慢、对初值依赖性大的不足,而期望条件最大化(ECM)算法用一系列计算简单的CM步来代替一个复杂... 鉴于采用最大似然算法估计分布式多天线系统的信道增益与频偏存在多维优化使计算复杂度高的缺陷,以及采用期望最大化(EM)算法存在收敛速度慢、对初值依赖性大的不足,而期望条件最大化(ECM)算法用一系列计算简单的CM步来代替一个复杂的M步,弱化了初值对收敛性的影响.综合考虑ECM算法与最大似然(ML)估计算法来优化EM的收敛过程,提出了一种高效稳定的EM算法.该算法在CM步取得频偏的更新值后,通过ML的结果来更新信道增益.仿真结果表明:该算法对初值的依赖性较低、计算简单且稳定性高,结合空间选择期望最大化(SAGE)方法后能大幅提高收敛速度,且所得估计值的均方误差(MSE)能够逼近Cramer-Rao界(CRB). 展开更多
关键词 最大似然(ML)估计 期望最大化(em) 信道估计 频偏 均方误差(MSE)
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MU-MIMO-OFDM上行频偏与信道联合跟踪 被引量:1
13
作者 王旭 何凡 +2 位作者 冯辉 杨涛 胡波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1256-1261,共6页
本文提出了一种在MU-MIMO-OFDM(Multiple-User Multiple-Input-Multiple-Output Orthogonal-Frequency-Division-Multiplexing)上行链路中,联合跟踪残留频偏(Residual Carrier Frequency Offset,RCFO)和信道的算法.本算法采用EM(Expecta... 本文提出了一种在MU-MIMO-OFDM(Multiple-User Multiple-Input-Multiple-Output Orthogonal-Frequency-Division-Multiplexing)上行链路中,联合跟踪残留频偏(Residual Carrier Frequency Offset,RCFO)和信道的算法.本算法采用EM(Expectation Maximization)方法求解该非线性问题,并使用变分推断来近似原来复杂的隐变量的后验概率.在估计RCFO时,考虑了信道估计误差的概率分布,从而降低了信道估计误差对跟踪性能的影响.仿真中,本算法达到了较高的跟踪精度,尤其是在高信噪比时没有误差平台问题. 展开更多
关键词 频偏与信道联合跟踪 期望最大化(em) 变分推断
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V-BLAST MIMO-OFDM系统的一种迭代信道估计方案 被引量:1
14
作者 乔晓强 梁涛 +1 位作者 赵杭生 蔡跃明 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期888-892,共5页
研究了频率选择性衰落信道条件下Turbo编码V-BLAST MIMO-OFDM系统的信道估计方法,提出了V-BLAST MIMO-OFDM系统的一种新的迭代信道估计方案。该方案首先利用发送的正交导频序列得到导频处的初始信道估计,然后利用导频符号辅助方法对信... 研究了频率选择性衰落信道条件下Turbo编码V-BLAST MIMO-OFDM系统的信道估计方法,提出了V-BLAST MIMO-OFDM系统的一种新的迭代信道估计方案。该方案首先利用发送的正交导频序列得到导频处的初始信道估计,然后利用导频符号辅助方法对信道进行内插,得到数据处的初始信道估计,经Turbo迭代纠错译码后,将得到的信息位和校验位软值信息反馈给信道估计器,并利用期望最大化(EM)迭代信道估计方法对信道进行更新。仿真结果表明,随着迭代次数的增加,系统的信道估计性能显著提高。 展开更多
关键词 信道估计 TURBO迭代译码 导频符号辅助 期望最大化(em)算法 MIMO—OFDM
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改进批处理RPEM算法用于说话人识别
15
作者 项要杰 杨俊安 +1 位作者 李晋徽 杨瑞国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3579-3582,共4页
针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息,从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷,采用RPEM(竞争惩罚EM)算法训练GMM,并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题,同时针对RPEM和批处理RPEM算... 针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息,从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷,采用RPEM(竞争惩罚EM)算法训练GMM,并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题,同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进,提出了改进的批处理RPEM算法。在Chains说话人识别数据库上的实验表明,改进的批处理RPEM算法取得了相对于传统EM、RPEM以及批处理RPEM算法更好的性能,还极大地提高了训练效率,减小了运算量,说明了提出的改进批处理RPEM算法用于说话人识别时的有效性。 展开更多
关键词 说话人识别 期望最大化算法 竞争惩罚em算法 批处理竞争惩罚em算法
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EM方法对缺失数据的处理及对MNL模型的影响
16
作者 李纲 周海军 +1 位作者 郭姝娟 左忠义 《大连交通大学学报》 CAS 2017年第3期7-11,共5页
以印度尼西亚首都雅加达都市圈居民个人出行调查数据为例,研究EM数据修补方法对数据以及MNL模型的影响.首先,以原始数据为基础,通过人为删除和EM修补分别获得缺失数据和修补数据.其次,通过Z检验,验证EM修补后的数据更贴近原始数据特征.... 以印度尼西亚首都雅加达都市圈居民个人出行调查数据为例,研究EM数据修补方法对数据以及MNL模型的影响.首先,以原始数据为基础,通过人为删除和EM修补分别获得缺失数据和修补数据.其次,通过Z检验,验证EM修补后的数据更贴近原始数据特征.最后,以三组数据分别建立三组MNL模型,通过Z检验等对比分析,表明EM数据修补方法能很好地修正数据缺失对构建模型造成的偏差,为交通政策的制定提供良好的数据基础. 展开更多
关键词 数据修补方法 期望最大化(em)算法 MNL模型 交通方式划分 雅加达都市圈
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基于MFCC和HMM的语音识别优化方法研究
17
作者 郭佳淇 张继通 《电声技术》 2024年第10期83-85,共3页
为探究基于梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的语音识别优化方法,首先探讨语音识别系统的基本框架设计,其次分析MFCC特征提取方法,再次引入期望最大化(Expectatio... 为探究基于梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的语音识别优化方法,首先探讨语音识别系统的基本框架设计,其次分析MFCC特征提取方法,再次引入期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法优化HMM参数,最后利用THCHS-30数据集进行实验验证。结果表明,引入EM算法优化HMM,可有效克服传统HMM在复杂语音环境下的识别困难问题,显著提升系统的识别精度和健壮性。 展开更多
关键词 语音识别 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 隐马尔可夫模型(HMM) 期望最大化(em)
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基于GMM-UBM的语言辨识算法研究
18
作者 陈业仙 张歆奕 毛杰 《五邑大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第3期56-60,共5页
运用Matlab软件,以自已建立的语音数据库为基础,对与文本无关的基于GMM-UBM的语言辨识系统进行了测试,获得的平均识别率达74%,与传统GMM算法的测试对比,基于GMM-UBM的语言辨识算法能更好地改善语言辨识系统的性能.
关键词 语言辨识 高斯混合-全局背景模型 期望最大化 贝叶斯自适应算法
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基于EM聚类的LTE技术竞争情报分析 被引量:2
19
作者 娄道国 刘盛博 许侃 《情报探索》 2014年第2期64-67,共4页
以下一代移动通信技术LTE为研究对象,运用文本挖掘技术的EM聚类方法,对德温特创新数据库中6450篇LTE相关专利文献进行文本聚类分析。揭示出LTE技术6个子领域的分布状况,并自动识别每个子领域的研究热点,为客观认识LTE相关专利技术内容... 以下一代移动通信技术LTE为研究对象,运用文本挖掘技术的EM聚类方法,对德温特创新数据库中6450篇LTE相关专利文献进行文本聚类分析。揭示出LTE技术6个子领域的分布状况,并自动识别每个子领域的研究热点,为客观认识LTE相关专利技术内容提供了定量依据。同时分析每个子领域中竞争企业布局,挖掘每个子领域中专利竞争情报。 展开更多
关键词 文本聚类 em(期望最大化)算法 LTE专利技术 内容分析 竞争情报
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均值-方差效用函数在战场目标配置中的应用
20
作者 文秘 王金山 文婧 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第1期41-43,共3页
在火力打击效果分析的基础上,建立了基于期望效用最大化准则的战场目标配置模型。利用均值-方差效用函数刻画决策者对打击风险的态度,得到满足决策者风险要求的最优目标配置方案。并证明了其与最大期望打击效果、最小方差多目标战场配... 在火力打击效果分析的基础上,建立了基于期望效用最大化准则的战场目标配置模型。利用均值-方差效用函数刻画决策者对打击风险的态度,得到满足决策者风险要求的最优目标配置方案。并证明了其与最大期望打击效果、最小方差多目标战场配置模型的一致性。 展开更多
关键词 均值- 方差效用函数 火力配置 风险态度 期望效用最大化准则
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