块稀疏贝叶斯学习相关论文
地球物理勘探领域中新方法新技术推陈出新的步伐日益加快,而常规反射波地震勘探手段依然保持热度,相关的资料处理解释新技术开发从......
传统的振动信号分析方法都是基于香农采样定理实现信号的采集,这种信号采样方式,使设备状态监测过程中产生了海量的冗余数据,增加......
针对双基SAR系统的稀疏成像分辨率不高问题,提出采用基于结构配对贝叶斯学习(PC-SBL)的压缩感知算法进行块状稀疏信号恢复,将雷达......
为提高可穿戴多传感数据远程联合重构性能,提出了一种基于分布式压缩感知的可穿戴多传感加速度数据联合重构新方法.该方法首先对可......
针对测距仪(distance measure equipment,DME)信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication syste......
该文提出了一种基于lq范数和截断加权Schatten-p范数(LQTWSP)的非凸优化模型,旨在准确挖掘多通道脑电波信号中固有的同时稀疏和低......
随着无线传感器技术的发展,体域网作为一种新型的交叉技术应运而生,它通过人体上的传感节点和无线传输技术实现人体健康的实时监测......
当下,信息呈现出爆炸式的增长趋势,特别是诸如微博、推特等短文本内容平台的快速发展极大地促进了信息的传播。从大规模短文本语料......
为提高可穿戴多传感数据远程联合重构性能,提出了一种基于分布式压缩感知的可穿戴多传感加速度数据联合重构新方法。该方法首先对......
为提高体域网远程传输心音信号的重构精度、运行时间及处理数据量,对一种基于块稀疏贝叶斯学习的压缩感知重构心音方法进行研究。......
采用工业无线传感器网络的机械状态监测系统需要进行复杂的数据压缩和高精度的重构,而传感器网络节点资源受限,针对这一问题提出基......
针对上肢多种运动的模式识别问题,对表面肌电的特征提取方法进行了研究,旨在取得更有鉴别能力的特征。采用基于块稀疏贝叶斯学习的方......
为有效提高体域网的实时性和降低体域网的功耗,提出一种基于块稀疏贝叶斯学习的体域网心电压缩采样方法。该方法在体域网框架下,利......
针对有源欺骗干扰环境下基于小样本的DOA估计问题,该文提出自适应极化滤波(APF)联合块稀疏贝叶斯学习(BSBL)算法的DOA估计方法。首......
压缩感知(CS)技术在心电信号上的应用具有低成本、低功耗等优势,但传统的CS算法重构心电信号质量并不理想。本文介绍了一种基于信号......
随着计算机技术和模式识别的飞速发展,人脸表情识别在许多研究领域都有广泛的应用。近年来,研究者们在人脸识别领域取得了许多成果......
在现代复杂的空间电磁环境中,辐射源信号高度密集、目标高速运动、“短,跳,隐”信号大量出现,作为电子侦察与电子对抗重要组成部分......
现有基于奈奎斯特采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference, NBI)检测和参......
在人体运动模式识别中,传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,......
基于压缩感知的无线信道估计都是基于信道特性参数的稀疏特性来进行的,在短时间内信道特性参数不仅具有稀疏性,还存在时序信息,即......
无线多径信道中存在着块稀疏结构。针对块稀疏信道中分块信息是否已知的不同场景,分别提出了两种基于块稀疏贝叶斯学习(BSBL)框架的O......