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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的SAR图像滤波方法 被引量:1
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作者 邓磊 李家存 +1 位作者 朱佳文 孙萍 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期629-634,共6页
为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针... 为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针对SAR图像乘性斑点噪声模型的统一滤波处理框架,并将基于CHMT模型的滤波算法融入该框架之中;通过对SAR影像进行滤波实验,并将该滤波算法与Lee滤波、小波软阈值滤波等方法进行了比较.可视效果和统计指标显示:基于粗分类的系数绑定方法在改善滤波效果的同时,对CHMT模型解算的速度有很大的提高;在统一滤波框架下,基于CHMT方法的滤波效果优于其他的几种滤波方法. 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 斑点噪声
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基于2D-HMM/KF的捷联惯导系泊对准方法 被引量:2
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作者 孙枫 夏健钟 高伟 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期110-114,共5页
为了抑制舰船系泊对准过程中的高频随机干扰,提出一种在惯性系对准的基础上引入2D-HMM/KF(二维隐式马尔可夫模型卡尔曼滤波)的新方法.高频随机噪声在通过2D-HMM/KF滤波器后被滤除,近似周期性的中等频率干扰通过积分运算正负基本抵消,进... 为了抑制舰船系泊对准过程中的高频随机干扰,提出一种在惯性系对准的基础上引入2D-HMM/KF(二维隐式马尔可夫模型卡尔曼滤波)的新方法.高频随机噪声在通过2D-HMM/KF滤波器后被滤除,近似周期性的中等频率干扰通过积分运算正负基本抵消,进而提取出载体惯性坐标系下低频的重力矢量信息以完成初始姿态矩阵的获取,与传统数字低通滤波器相比该方法不存在滤波延迟问题.利用多次系泊实验分析了引入滤波前后惯性系对准方法的对准结果,研究表明:采用该滤波技术的系泊对准方法将方位对准精度提高了一倍,且具有更好的鲁棒性. 展开更多
关键词 捷联惯导系统 系泊状态 二维隐式马尔可夫模型 惯性系对准 时间延迟
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Co-regulated gene module detection for time series gene expression data
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作者 Wanwan TANG Rui LI Shao LI Yanda LI 《Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China》 CSCD 2012年第4期357-366,共10页
It is important to detect interaction effect of multiple genes during certain biological process. In this paper, we proposed, from systems biology perspective, the concept of co-regulated gene module, which consists o... It is important to detect interaction effect of multiple genes during certain biological process. In this paper, we proposed, from systems biology perspective, the concept of co-regulated gene module, which consists of genes that are regulated by the same regulator(s). Given a time series gene expression data, a hidden Markov model-based Bayesian model was developed to calculate the likelihood of the observed data, assuming the co-regulated gene modules are known. We further developed a Gibbs sampling strategy that is integrated with reversible jump Markov chain Monte Carlo to obtain the posterior probabilities of the co-regulated gene modules. Simulation study validated the proposed method. When compared with two existing methods, the proposed approach significantly outperformed the conventional methods. 展开更多
关键词 co-regulated gene module BAYESIAN hiddenmarkov model Markov chain Monte Carlo
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