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条件线性状态空间模型Rao-Blackwellized卷积滤波算法 被引量:1
1
作者 林青 尹建君 胡波 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1329-1333,共5页
针对条件线性高斯状态空间模型,提出一种新的状态滤波方法,称为Rao-Blackwellized卷积滤波(Rao-Blackwellized convolution filtering,RBCF)算法,算法用卷积滤波器(convolution filter,CF)估计模型中的非线性状态,用卡尔曼滤波器(Kalman... 针对条件线性高斯状态空间模型,提出一种新的状态滤波方法,称为Rao-Blackwellized卷积滤波(Rao-Blackwellized convolution filtering,RBCF)算法,算法用卷积滤波器(convolution filter,CF)估计模型中的非线性状态,用卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)估计线性状态;与Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Black-wellized particle filter,RBPF)相比,算法使用了基于核函数的CF,提高了在小噪声条件下的估计精度。RBCF滤波算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明:在小噪声条件下,RBCF的估计精度明显高于RBPF,其对位置和速度估计的均方根误差比RBPF低一个数量级以上。而且随着噪声进一步的减小,这种优势将更加明显。 展开更多
关键词 信息处理 rao-blackwellized卷积滤波 仿真 条件线性高斯 目标跟踪
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用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建 被引量:32
2
作者 厉茂海 洪炳熔 罗荣华 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期401-406,共6页
将进化策略应用于Rao-Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建。在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscente... 将进化策略应用于Rao-Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建。在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscented卡尔曼滤波更新特征,特征点的匹配采用基于KD-Tree的高维特征点快速匹配算法。在实际Pioneer 3移动机器人上进行的实验结果表明,本文提出的方法是可行的。 展开更多
关键词 自动控制技术 移动机器人 同时定位和地图创建 rao-blackwellized粒子滤波 单目视觉 进化策略 尺度不变特征变换
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混合线性/非线性模型的准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波法 被引量:7
3
作者 庄泽森 张建秋 尹建君 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期450-455,共6页
针对混合线性/非线性模型,提出一种新的递推估计滤波算法,称为准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器(Q-GRBPF)。算法采用Rao-Blackwellized思想,将线性状态与非线性状态进行分离,对非线性状态运用准高斯粒子滤波(Q-GPF)算法进行估计,并将... 针对混合线性/非线性模型,提出一种新的递推估计滤波算法,称为准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器(Q-GRBPF)。算法采用Rao-Blackwellized思想,将线性状态与非线性状态进行分离,对非线性状态运用准高斯粒子滤波(Q-GPF)算法进行估计,并将其后验分布近似为单个高斯分布,再利用非线性状态的估计值对线性状态进行卡尔曼滤波(KF)估计。将Q-GRBPF应用于目标跟踪的仿真结果表明,与Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)相比,Q-GRBPF在保证估计精度的前提下有效降低了计算复杂度,计算时间约为RBPF的58%;与Q-GPF相比,x坐标与y坐标的估计精度分别提升了45%和30%,而计算时间也节省了约30%。 展开更多
关键词 信号处理 准高斯rao-blackwellized粒子滤波 仿真 混合线性/非线性 目标跟踪
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Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器 被引量:3
4
作者 陈辉 韩崇昭 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期146-153,共8页
由于多伯努利滤波器直接近似递推了多目标状态的后验概率密度,使得多目标跟踪问题在基于随机有限集理论框架下的求解及目标状态的估计显得更为直观.本文针对一个状态可分解(线性/非线性)的状态空间模型,分析基于Rao-Blackwell定理的滤... 由于多伯努利滤波器直接近似递推了多目标状态的后验概率密度,使得多目标跟踪问题在基于随机有限集理论框架下的求解及目标状态的估计显得更为直观.本文针对一个状态可分解(线性/非线性)的状态空间模型,分析基于Rao-Blackwell定理的滤波估计方法,结合噪声的去相关构造线性状态的滤波方程.文中详细推导并提出Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器的一般实现形式,包括给出多伯努利非线性状态粒子滤波的实现形式,并结合非线性滤波结果给出多伯努利线性状态的递推滤波公式.本文提出的滤波器实现方法能够在更低维的状态空间上进行采样,滤波器的整体跟踪性能得到提高.多目标跟踪的仿真实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 多目标跟踪 多伯努利 随机有限集 粒子滤波 rao-blackwell
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基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的FastSLAM算法研究与应用
5
作者 刘宇红 张明路 +1 位作者 刘淑英 于江 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期37-40,共4页
通过对传统的基于扩展卡尔满滤波器(EKF)的SLAM算法的介绍,总结出传统方法的缺陷,即算法复杂,用时长,无法实现在线计算.为解决传统SLAM算法的缺陷,介绍了一种基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的FastSLAM方法.该方法将SLAM问题分解为对... 通过对传统的基于扩展卡尔满滤波器(EKF)的SLAM算法的介绍,总结出传统方法的缺陷,即算法复杂,用时长,无法实现在线计算.为解决传统SLAM算法的缺陷,介绍了一种基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的FastSLAM方法.该方法将SLAM问题分解为对机器人姿态和路标在地图中的位置的递归算法,其时间消耗与路标的数量成对数关系,计算量小,用时短.经过以Hebut-II机器人为平台的实验,结果表明,FastSLAM算法是可行的. 展开更多
关键词 机器人 同步定位 rao-blackwellized粒子滤波 FASTSLAM
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增量学习Rao-Blackwellized粒子滤波的跟踪算法
6
作者 陶杰 查宇飞 毕笃彦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期172-174,193,共4页
基于特征子空间的目标跟踪方法能适应目标状态的变化,并对光照等外部环境不敏感,但通常假定特征子空间的基向量固定,这样不仅需要离线训练,而且在目标姿态发生较大改变时,跟踪精度会降低。提出一种基于增量学习的Rao-Blackwellized粒子... 基于特征子空间的目标跟踪方法能适应目标状态的变化,并对光照等外部环境不敏感,但通常假定特征子空间的基向量固定,这样不仅需要离线训练,而且在目标姿态发生较大改变时,跟踪精度会降低。提出一种基于增量学习的Rao-Blackwellized粒子滤波算法,通过在线学习获得特征子空间的基向量,并用解析的方法对目标在子空间的投影参数进行在线更新。实验表明,新算法在目标有较大形变、姿态变化和光照等条件变化时,能保持较高跟踪精度,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 跟踪算法 特征子空间 增量学习 rao-blackwellized粒子滤波
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基于多传感器粒子权重优化的两级Rao-Blackwellized粒子滤波算法
7
作者 胡振涛 付春玲 刘先省 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1207-1212,共6页
针对粒子滤波(PF)计算量大、粒子退化以及缺乏对多传感器量测系统状态估计的适用性等问题的综合处理,提出了一种基于多传感器粒子权重优化的两级Rao.Black.wellized粒子滤波(RBPF)算法。该算法首先采用Rao—Blackwellized建模技... 针对粒子滤波(PF)计算量大、粒子退化以及缺乏对多传感器量测系统状态估计的适用性等问题的综合处理,提出了一种基于多传感器粒子权重优化的两级Rao.Black.wellized粒子滤波(RBPF)算法。该算法首先采用Rao—Blackwellized建模技术实现对被估计系统状态演化过程的建模,并结合加权融合策略完成多传感器量测对于粒子权重的优化。其次,通过两级预测更新机制的构建和引入,实现最新量测信息对于当前时刻粒子估计结果的修正。另外,考虑到重采样后粒子多样性枯竭问题,在滤波结果中蕴含冗余和互补信息的提取和利用的基础上,给出了一种粒子多样性增强方法。理论分析和仿真实验验证了此算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多源信息融合 非线性估计 rao-blackwellized粒子滤波(RBPF) 权重优化
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Rao-Blackwellized滤波器实现机器人同时定位和地图创建
8
作者 魏振华 厉茂海 +1 位作者 胡黎明 罗荣华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期401-406,共6页
为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的... 为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的高维特征点最近邻快速搜索算法实现特征匹配;通过对匹配对的三维重建创建了密集的空间三维自然路标.实际实验表明本文方法能创建较高精度的地图. 展开更多
关键词 移动机器人 同时定位和地图创建 rao-blackwellized粒子滤波 尺度不变特征变换 KD-TREE 最近邻搜索
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基于卷积神经网络的多偏移干涉相位滤波方法
9
作者 李涵 钟何平 +1 位作者 张鹏 唐劲松 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2043-2050,共8页
为提升干涉信号处理中相位滤波的效果,提出了一种基于卷积神经网络的多偏移干涉相位滤波方法。利用干涉相位噪声模型解释了相位偏移原理,并根据相位偏移原理构建多个卷积神经网络去噪器,利用其分别对不同偏移的干涉相位进行滤波,生成多... 为提升干涉信号处理中相位滤波的效果,提出了一种基于卷积神经网络的多偏移干涉相位滤波方法。利用干涉相位噪声模型解释了相位偏移原理,并根据相位偏移原理构建多个卷积神经网络去噪器,利用其分别对不同偏移的干涉相位进行滤波,生成多个去噪相位。利用神经网络计算像素权值,对多个去噪结果进行融合,进而获得质量更好的相位滤波结果。仿真的数据和真实的数据试验表明,相较于传统方法,所提方法具有更好的细节保持能力,并且所得结果的均方根误差和留数点数量更低。 展开更多
关键词 干涉信号处理 相位滤波 卷积神经网络 噪声模型 干涉相位
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基于卷积神经网络的微带滤波器的参数预测
10
作者 揭智航 杨维明 李进 《电子器件》 CAS 2024年第2期490-495,共6页
提出了一种基于卷积神经网络的微带带通滤波器的参数预测方法,针对一个三频带带通滤波器进行预测。首先利用HFSS电磁仿真软件训练数据得到S参数的数据集作为真实值数据集,将微带滤波器的S参数作为输入,物理结构参数作为输出,通过卷积神... 提出了一种基于卷积神经网络的微带带通滤波器的参数预测方法,针对一个三频带带通滤波器进行预测。首先利用HFSS电磁仿真软件训练数据得到S参数的数据集作为真实值数据集,将微带滤波器的S参数作为输入,物理结构参数作为输出,通过卷积神经网络进行训练,最后将目标S参数作为输入进行参数预测。相比于简单的全连接神经网络,卷积神经网络不仅能够大幅度地减少网络参数,还有效避免了过拟合情况的出现,解决了全连接神经网络耗时长的问题,并且由于卷积神经网络对于结构参数的预测是直接的,即使对于初学者也可以节省大量设计时间。仿真结果表明,目标S参数与卷积神经网络预测后得到的S参数拟合程度很高,证明了该方法对微带滤波器物理结构参数的预测有较高的准确率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 参数预测 三频带带通滤波 HFSS电磁仿真
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融合多尺度卷积和侧窗滤波的HY-1C CZI云检测方法
11
作者 王新念 马毅 +3 位作者 刘荣杰 崔学荣 赵鑫 葛化鑫 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期102-115,共14页
海洋一号C(HY-1C)卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager, CZI)具有大幅宽、短重访周期的优势,可实现海洋和海岸带的大面积观测。作为光学传感器,CZI受云影响严重,准确识别云是CZI数据处理的关键,但... 海洋一号C(HY-1C)卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager, CZI)具有大幅宽、短重访周期的优势,可实现海洋和海岸带的大面积观测。作为光学传感器,CZI受云影响严重,准确识别云是CZI数据处理的关键,但是CZI缺少红外和短波红外等对云敏感的波段,云检测难度大。针对该问题,本文提出一种融合多尺度卷积和侧窗滤波的轻量化云检测方法,该方法通过多尺度卷积获取云的不同尺度特征,通过侧窗滤波突出边缘特征,减少椒盐噪声的影响,提升云边缘检测的精度。实验结果表明,本文所提出的方法可有效进行云检测,在云边缘提取方面表现较好,F1-score达92.77%,Kappa系数达0.89,与现有云检测方法相比优势明显,且模型训练速度快、参数量少,可为HY-1C CZI遥感影像处理提供有力支撑。 展开更多
关键词 HY-1C CZI 多尺度卷积 侧窗滤波 云检测
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基于卷积滤波的谱元法在长时程波场模拟中的应用
12
作者 任骏声 张怀 +2 位作者 周元泽 张振 石耀霖 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1832-1838,共7页
地震波波场数值模拟是深入认识复杂地下介质的重要手段.谱元法兼顾了有限元方法的传统优势,并提高了数值精度和稳定性,已成为目前地震波波场数值模拟中最常用的方法之一.随着超大规模并行计算的普及和发展,高分辨模拟所需的网格尺寸越... 地震波波场数值模拟是深入认识复杂地下介质的重要手段.谱元法兼顾了有限元方法的传统优势,并提高了数值精度和稳定性,已成为目前地震波波场数值模拟中最常用的方法之一.随着超大规模并行计算的普及和发展,高分辨模拟所需的网格尺寸越来越小,网格规模越来越大,导致长时程模拟的大步长需求越来越高,成为倍受关注的研究热点.区别于传统的保结构算法,本文采用时间频散变换对时间离散引起的误差进行补偿,并引入空间滤波用于打破CFL(Courant-Friedrichs-Lewy)条件对时间采样间隔的限制.为了克服谱元法中因为非均匀空间采样点引起的滤波频谱计算难题,本文采用空间卷积滤波替换传统频率域滤波,有效的降低了算法的计算需求.该滤波方法也适用于复杂起伏模型的波场模拟.将本文方法用于保结构算法,并针对四阶辛Nyström方法进行了测试,显著增大了四阶辛Nyström方法的时间采样步长.新方法可以有效的用于地球自由振荡的模拟以及其他需要长时程数值模拟的工作中. 展开更多
关键词 长时程波场模拟 卷积滤波 谱元法 CFL条件 数值稳定性
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基于斜卷积双边滤波的特种机器人视觉引导算法的改进与优化
13
作者 孟瑞锋 杨宏玉 +2 位作者 荣松松 乔志 黄元昊 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期278-286,共9页
移动机器人可以在确保个人安全下有效减少人类的劳动行为,已经广泛应用到运输、救援、勘探、工业自动化等领域。针对特种越障机器人在城镇和工厂等以平面为主的非结构化场景下作业,提出一种依靠视觉引导的图像处理与障碍高度评估新方法... 移动机器人可以在确保个人安全下有效减少人类的劳动行为,已经广泛应用到运输、救援、勘探、工业自动化等领域。针对特种越障机器人在城镇和工厂等以平面为主的非结构化场景下作业,提出一种依靠视觉引导的图像处理与障碍高度评估新方法。在图像预处理流程中,为了更好地保留特定朝向的图像边缘,在双边滤波算法的基础上,引入了一种呈高斯分布的斜卷积空域卷积核,改进为斜卷积双边滤波,并与其他边缘保持滤波算法进行比较。实验结果表明:不同算法信噪比一致时,斜卷积双边滤波算法的PFOM(pratt’s figure of merit)均值高于引导滤波与加权最小二乘滤波;当σ(标准差)=0.02时,斜卷积双边滤波的PFOM比引导滤波高出12.18%,比加权最小二乘滤波高4.4%。对具有普遍性的台阶沿向与沿向垂直使用斜卷积双边滤波处理后提取边缘,越障机器人在不同光照条件下进行不同高度台阶越障实验。实验表明:机器人在视觉系统引导下可快速正对台阶,越障成功率为100%。 展开更多
关键词 卷积 双边滤波 移动机器人 非结构场景 小波分解
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应用自解卷积和增量Wiener滤波实现迭代盲图像复原 被引量:16
14
作者 温博 张启衡 张建林 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3049-3055,共7页
提出了一种基于自解卷积和增量Wiener滤波的迭代盲图像复原算法(SDIWF-IBD)。将自解卷积点扩散函数估计法应用于迭代盲目反卷积,准确估计了点扩散函数频域;在图像估计时使用增量Wiener滤波,确保算法稳定收敛。为进一步控制算法收敛速度... 提出了一种基于自解卷积和增量Wiener滤波的迭代盲图像复原算法(SDIWF-IBD)。将自解卷积点扩散函数估计法应用于迭代盲目反卷积,准确估计了点扩散函数频域;在图像估计时使用增量Wiener滤波,确保算法稳定收敛。为进一步控制算法收敛速度,引入内迭代加速方法,有效减少了算法的外部迭代次数。实验结果表明,复原后图像细节明显增加且失真小,算法快速收敛于较小误差。该算法复原效果良好,收敛快速可控,有利于实时应用。 展开更多
关键词 迭代盲目反卷积 自解卷积 增量Wiener滤波 内迭代加速 算法收敛性
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基于自适应卷积滤波的网络近邻入侵检测算法 被引量:10
15
作者 卢强 游荣义 叶晓红 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期154-157,189,共5页
深度无线传感组合网络中的近邻路由节点入侵具有载荷快速变化性,难以对新出现的攻击类型和网络异常行为进行有效识别,因此提出一种基于自适应卷积滤波的网络近邻入侵检测算法。在深度无线传感组合网络的传输信道中进行网络流量采集,构... 深度无线传感组合网络中的近邻路由节点入侵具有载荷快速变化性,难以对新出现的攻击类型和网络异常行为进行有效识别,因此提出一种基于自适应卷积滤波的网络近邻入侵检测算法。在深度无线传感组合网络的传输信道中进行网络流量采集,构建网络入侵信号模型,在时间和频率上分析网络入侵信号的能量密度和攻击强度等特征信息,构建自适应卷积滤波器进行网络传输信息的盲源滤波和异常特征提取;采用联合时频分析方法进行网络近邻入侵特征信息的频谱参量估计,根据频谱特征的异常分布状态进行无线传感组合网络近邻入侵检测。仿真实验结果表明,采用该方法进行网络入侵检测的准确率较高,对未知的网络流量样本序列具有较高的识别能力和泛化能力,且所提算法优于传统的HHT检测算法、能量管理检测方法。 展开更多
关键词 网络 入侵 检测 自适应 卷积滤波
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Gabor滤波融合卷积神经网络的路面裂缝检测方法 被引量:11
16
作者 陈晓冬 艾大航 +2 位作者 张佳琛 蔡怀宇 崔克让 《中国光学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1293-1301,共9页
针对神经网络难以从数据量较少、较单一的路面裂缝图像中提取有效特征的局限性,设计了一种融合Gabor滤波器的卷积神经网络模型(Gabor Filter Convolutional Neural Network,GF-CNN)以进行路面裂缝检测。GF-CNN模型首先将路面图像输入小... 针对神经网络难以从数据量较少、较单一的路面裂缝图像中提取有效特征的局限性,设计了一种融合Gabor滤波器的卷积神经网络模型(Gabor Filter Convolutional Neural Network,GF-CNN)以进行路面裂缝检测。GF-CNN模型首先将路面图像输入小型参数预测网络中,依据输入图像自适应地选取Gabor滤波器组的参数,并根据所预测参数构建滤波器组对初始路面图像进行滤波,得到Gabor纹理特征图。将纹理特征图输入至基于残差网络构建的特征分类网络中提取深层特征,判断其是否包含裂缝。在GAPs路面图像数据集上的测试结果表明,GF-CNN模型的F1分数达到0.7137,优于其他路面图像检测方法。该模型通过融合纹理特征改善CNN特征提取能力,同时降低Gabor滤波器参数敏感性以提高模型泛化能力,对于路面裂缝图像具有良好的适用性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 GABOR滤波 裂缝检测 纹理特征
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|ω|滤波器对卷积滤波法进行非线性参量B/A成像的影响 被引量:8
17
作者 章东 龚秀芬 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第4期271-279,共9页
非线性声参量B/A是医学超声组织定征的一个新参量,利用X射线CT成像的算法──卷积滤波法可以对一个简单样品进行非线性参量B/A计算机模拟成像。本文研究了四种|ω|滤波器,即RL滤波器,SL滤波器,抛物线滤波器和改进的... 非线性声参量B/A是医学超声组织定征的一个新参量,利用X射线CT成像的算法──卷积滤波法可以对一个简单样品进行非线性参量B/A计算机模拟成像。本文研究了四种|ω|滤波器,即RL滤波器,SL滤波器,抛物线滤波器和改进的SL滤波器,分析了它们对卷积滤波法非线性参量成像的图像质量的影响。 展开更多
关键词 滤波 卷积滤波 非线性声参量 成像
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用频域法确定反卷积的最佳滤波参数 被引量:6
18
作者 刘明亮 白瑞林 熊聪聪 《计量学报》 CSCD 1995年第1期73-77,共5页
本文介绍了一种确定反卷积的最佳滤波参数的新方法。该方法的特点是,只需在频域就能确定滤波参数,因而节省了大量计算时间。
关键词 频域 卷积 最佳滤波参数 测量误差 滤波
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基于快速滤波算法的卷积神经网络加速器设计 被引量:6
19
作者 王巍 周凯利 +2 位作者 王伊昌 王广 袁军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2578-2584,共7页
为减少卷积神经网络(CNN)的计算量,该文将2维快速滤波算法引入到卷积神经网络,并提出一种在FPGA上实现CNN逐层加速的硬件架构。首先,采用循环变换方法设计行缓存循环控制单元,用于有效地管理不同卷积窗口以及不同层之间的输入特征图数据... 为减少卷积神经网络(CNN)的计算量,该文将2维快速滤波算法引入到卷积神经网络,并提出一种在FPGA上实现CNN逐层加速的硬件架构。首先,采用循环变换方法设计行缓存循环控制单元,用于有效地管理不同卷积窗口以及不同层之间的输入特征图数据,并通过标志信号启动卷积计算加速单元来实现逐层加速;其次,设计了基于4并行快速滤波算法的卷积计算加速单元,该单元采用若干小滤波器组成的复杂度较低的并行滤波结构来实现。利用手写数字集MNIST对所设计的CNN加速器电路进行测试,结果表明:在xilinx kintex7平台上,输入时钟为100 MHz时,电路的计算性能达到了20.49 GOPS,识别率为98.68%。可见通过减少CNN的计算量,能够提高电路的计算性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络 快速滤波算法 FPGA 并行结构
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多传感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器 被引量:5
20
作者 邓自立 高媛 +1 位作者 李云 王欣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期670-672,共3页
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和Lyapunov方程,提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器。它避免了Riccati方程,可用于设计含未知模型参数和含未知噪声方 差系统的自校正信息融合滤波器。一个... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和Lyapunov方程,提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器。它避免了Riccati方程,可用于设计含未知模型参数和含未知噪声方 差系统的自校正信息融合滤波器。一个仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 卷积 Wiener反卷积滤波 现代时间序列分析方法
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