Gabor和Chirplet字典中的子空间匹配追踪算法对比

对比了Gabor和Chirplet字典中的时频原子,研究了Chirplet时频字典中的子空间匹配追踪算法.该算法由时频分布确定chirp原子的时频中心,然后在时频中心保持不变的条件下搜索原子的尺度和调频率.同Gabor字典中的标准匹配追踪算法、子空间匹配追踪算法相比,Chirplet字典中的子空间匹配追踪算法对信号的逼近所需原子数更少,对实测语音信号的数值计算证实了这一点.

基于凸优化Chirplet字典的线性调频信号稀疏重构算法

针对传统方法对宽带线性调频信号参数估计精度不够的问题,提出了一种基于Chirplet字典的凸优化稀疏重构算法。利用Chirplet字典对线性调频信号良好的匹配性能,建立了凸优化基追踪模型。通过原对偶内点算法实现了对线性调频信号的精确重构。仿真表明本文算法能够实现线性调频信号瞬时频率及相位信息的精确重构。

基于多项式Chirplet变换的线性调频引信干扰波形设计方法

针对现代战场环境下线性调频引信干扰技术的迫切需求,提出多项式Chirplet变换的方法实现低信噪比下对调频连续波无线电引信的信号参数估计,并针对调频连续波引信重构了干扰信号。基于线性小波变换原理,选取适当的核函数,将无线电引信信号经过旋转与平移操作后进行短时傅里叶变换,再利用遗传算法求得变换核的最优参数,实现对调频连续波信号的参数估计,并重构干扰信号。仿真对比结果表明,该方法可以在较低信噪比下实现对调频连续波无线电引信信号载波频率、调制周期、最大频偏等参数进行精准估计,相较于周期调制类干扰,重构干扰信号能够以更低功率对调频引信产生较好的干扰效果。

压缩感知字典迁移重构的小样本轴承故障诊断

针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数,获取故障内在信息;之后采用少量目标域信号微调共享表示系数,并更新源域字典生成迁移字典;最后通过共享表示系数和迁移字典生成大量具有目标域特征的新样本,实现数据增强。采用常用的深度故障诊断网络对该数据增强算法进行了诊断性能验证,结果表明该方法产生的信号具有故障的有效信息,用于模型训练和识别能够取得较好的诊断性能。该方法为小样本故障诊断问题提出了新的思路。

针对数字波形的数据重组增强的字典压缩方法

集成电路规模持续增长对数字波形的保存、打开以及传输带来困难,亟需设计高效且无损的数字波形压缩算法,以减少相关开销。针对数字波形压缩,提出了一种的基于同类数据重组增强算法。首先将所有波形数据按时钟域聚合重组,然后在各时钟域中按时间戳、信号ID和信号这3大类聚合重组,再通过预测编码、字典编码等技术对波形进行压缩。通过重组,极大降低了预测误差、增大字典匹配概率和匹配长度。引入并行策略,使得压缩和解压缩过程能够以多线程方式实现,提升速度。应用于典型数字波形的实验表明,所提方法的压缩率最大达到3275倍;相较于现有方法,文件压缩率最大提升近8倍。在多线程下相比现有方法能获得3倍以上的压缩加速和10倍以上的解压加速。该方法对于提高当前超大规模集成电路仿真能力有着重要意义。

基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20~1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。

中医心理学术语规范化及术语字典构建研究

构建《中医心理学术语字典》,为中医心理学临床诊疗数据挖掘分析提供可参考的规范化术语。通过文献调研、专家咨询的方式获得心理学相关标准,选取其中对症状、病因病机、辨证分型、治法、方药等有明确定义的10部书籍作为原始术语的来源,确定《中医心理学术语字典》分类框架,参照《国际疾病分类第十一次修订本(ICD-11)》及相关国家标准、教材等权威文献整理并规范每类术语,并构建各类术语的首选术语与其他术语的映射。结果显示,形成了由2类15个子类3 056条术语组成的《中医心理学术语字典》,实现了术语编码,其中独特的心理学术语有1 030条,如“百合病”“脏躁病”等。每类术语形成以首选术语为核心,每个术语包括原始术语来源、原始术语、规范后术语、首选术语、首选术语定义、首选术语定义来源6个属性,具有支持数据采集、数据检索、挖掘模型形成、病历模板生成等功能。本研究首次构建了分类比较全面的中医心理学相关术语字典,包括中医及现代医学术语,可满足临床数据向科研数据转化的实际需求,并用于支撑临床电子病历数据采集、数据挖掘分析、新知识发现等。

《新华字典》第12版释义的系统性

《新华字典》第12版在通读全书和专项研究的基础上,“纵”“横”结合,对第11版进行了比较全面的修订。文章从系统修改某些陈旧释义、循环互训和增补相关语义场的不平衡释义等方面,对《新华字典》第12版释义的系统性举例说明。

单一模态稀疏字典的压缩感知故障诊断方法

针对压缩感知的算法流程中,传统的稀疏表示字典存在体量庞大、占用内存严重、构造效率低等问题,提出了一种基于单一模态Laplace小波字典的压缩感知故障诊断方法。首先,截取长信号中的特征片段,采用滑动频谱有效值识别信号的共振频带及中心频率,确定Laplace小波的模态频率;其次,根据滑动峭度指标的分布曲线,提取包含单一冲击的片段信号,通过相关滤波法提取Laplace小波的模态阻尼;然后,通过补零插值建立特定长度的冲击原子,并基于循环移位策略,扩张成单一模态的Laplace小波稀疏字典;最后,结合高斯随机测量矩阵和正交匹配追踪算法,实现原始信号的压缩重构。仿真和实验结果表明,单一模态的小波字典具有更高的构造效率,占用内存更低,能够实现数据的有效压缩和特征重构,确保了噪声环境下的故障特征辨识。

基于降维字典学习的高维数据分类策略

为了解决字典学习中的高维数据与非线性问题,提出一种基于降维字典学习的高维数据分类策略。在降维阶段,利用自编码器学习一种非线性映射,该映射可以降维并保留高维数据的非线性结构;在字典学习阶段,利用标签嵌入进行局部约束;在学习过程中,保留了可分解的非线性局部结构,增强了类的区分能力,同时优化了映射函数和字典。在多个基准数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效解决字典学习中的高维数据与非线性问题。

基于字典的压缩加密查询方案研究

RDF(资源描述框架,Resource Description Framework)压缩方案可以有效压缩庞大的RDF数据集,RDF加密方案可以有效提高数据的安全性。结合这两种方案,该文提出了一种基于字典的压缩加密查询方案。首先,通过原始的RDF数据集构建字典集,实现数据的压缩;然后,通过字典集生成密文ID三元组,实现数据的加密。将字典集存放在可信区域,密文ID三元组存储在不可信区域。查询时,首先通过字典集将查询语句中的关键词转换成对应的密文关键词,然后在密文ID三元组上查询与密文关键词相关的数据,将得到的密文数据传送至可信区域,在可信区域进行解密和解压缩操作,得到最终的明文数据。该方案将查询操作与解密解压缩操作分开,查询只在不可信区域操作,解密解压缩则在可信区域操作,从而进一步提高数据的安全性。最后,在5个数据集上与其他RDF加密方案进行了对比实验,实验结果证明了该压缩加密查询方案在查询性能上有一定的提升,验证了该方案是可行的和有效的。

《汉语大字典》义例不合条目辨考

《汉语大字典》第二版在义项的设立和引证方面存在种种疏漏,其中最典型的问题之一是义例不合。文章就《汉语大字典》第二版若干字义例不合的情况进行考辨,纠正错误释义,剔除虚假义项,并提出修订建议。

《汉语大字典》人部词语释义商补

《汉语大字典》是一部以解释汉字的形、音、义为主要任务的大型语文工具书,由于其收录汉字众多,且知识涉及面极其广泛,跨越时代之久远,收录编写难度巨大,书中内容难免出现遗漏。本文针对《汉语大字典》人部词语中义项漏收、义项分合不当的问题进行讨论。

日本禅籍抄物与《汉语大字典》修订琐议

适当增补字头和沟通字际关系是字典修订的主要内容之一。日本禅籍抄物能够真实反映书写时代的文字面貌,可视为近代汉字研究的第一手材料。本文试从增补字头和字际关系方面入手,就禅籍写本(抄物)所见俗写字对于《大字典》修订的价值略加讨论。

《汉语大字典》《中华字海》义阙疑难字例释

文章以杨宝忠先生“形音义用序五者互相求”的疑难字考释方法为指导,对《汉语大字典》《中华字海》中收录的“■”“■”“■”“■”等四个义阙疑难字进行考释,认为“■”为“虖”的讹字,“■”为“胡”的讹字,“■”为“弼”的讹字,“■”为“梁”的增旁分化字。对这些义阙疑难字进行考释,具有多方面的意义:一是可以将这些义阙疑难字与其正字进行沟通并对其进行合理归部;二是可以纠正前贤在沟通这些义阙疑难字时的疏误;三是可以为汉字整理与规范贡献自己的力量。

西夏字典编纂简史与前景展望

从西夏语的形态类型来看,西夏文字(尤其是所谓“助语”)与汉字之间不太可能直接建立起一一对应的关系,这是编辑西夏语词典时尤其需要注意的情况。按照时间先后顺序,罗福成、罗福苌兄弟、聂历山、克劳森、西田龙雄、索夫罗诺夫、克恰诺夫、李范文等人所编的西夏文字典或词典值得重点介绍,其中所涉及的一些编纂原则和编纂立场也值得讨论。新近出版的《西夏文词典》规模宏大、资料丰富,是新时代西夏学发展集大成之作。词典编纂与文献解读相辅相成,未来在解读大量夏译藏文文献的基础上,编纂一部《夏藏梵汉四语对照词典》,符合学界的广泛期待。

公立医院成本核算单元数据字典的构建与建议

目的依据《公立医院成本核算规范》,探讨在医院全成本核算信息系统中如何构建成本核算单元数据字典。方法依据该规范对公立医院进行成本核实时建立单元字典的情况进行实证分析。结果归纳了该规范在实施中存在的难点及问题,提出了构建一套科学、标准、有弹性的高质量单元数据字典的几点建议。结论完善成本核算单元数据字典是确保成本核算信息系统功能最大发挥的关键性工作,以确保高效、高质量医院管理的实现。

基于混合故障字典的高速公路机电设备故障定位方法研究

针对传统的高速公路机电设备故障定位方法存在故障诊断时间较长,虚警率、误检率和漏检率难以达到用户要求的问题,提出基于混合故障字典的高速公路机电设备故障定位方法。通过多维度传感器无线射频识别技术建立高速公路机电设备器件故障射频波束信息模型,获取高速公路机电设备故障数据。建立两部字典,利用第一部故障字典估算高速公路机电设备故障信息数据与各种故障模式类型之间的中心距离,按照距离远近判断要估计的决策函数类型,根据预定的设计算法,运用第二部故障字典的决策机制精确定位高速公路机电设备故障。试验结果表明,基于混合故障字典的高速公路机电设备故障定位方法能够确保虚警率为0,误检率和漏检率低于1%,比传统检测时间缩短了50%以上。

基于改进样条Chirplet变换的结构瞬时频率识别

为了提高结构瞬时频率识别的精度,对样条Chirplet变换进行改进,并结合能量集中度原则优化窗函数的参数.利用解析信号和两层框架模型验证改进样条Chirplet变换识别瞬时频率的准确性,再结合试验验证改进样条Chirplet变换能有效识别实际工程结构的瞬时频率.

利用冗余扩展余弦字典的复杂动载荷识别研究

针对真实测量噪声影响下复杂动载荷识别精度低的问题,提出了一种基于冗余扩展余弦字典的L1范数正则化载荷识别方法。根据系统响应与外部动载荷的卷积关系,建立用于载荷识别的离散系统控制方程;选择与动载荷相适应的离散余弦基函数进行时延扩展,构造了扩展余弦字典与Db10小波字典相级联的冗余扩展字典,对复杂载荷进行稀疏表示;使用L1范数正则化方法求解稀疏表示系数,基于改进L曲线准则获取最优正则化参数,通过在GARTEUR飞机模型上试验得到的响应数据,实现不同噪声水平下对拍频载荷与连续冲击载荷时间历程的识别。试验研究结果表明:本文提出的冗余扩展余弦字典对拍频载荷与连续冲击载荷的表示稀疏性高,基于冗余扩展余弦字典的L1范数正则化载荷识别方法的识别精度高、抗噪性能好。