稀疏贝叶斯相关论文
机载雷达通常处于下视工作状态,接收到的后向散射回波中往往包含功率很强的地杂波。地杂波强度大、范围广且在距离多普勒平面上会......
视频序列分析是机器视觉领域中的一个十分活跃的分支，它的一个土要应用就是视频序列中运动目标的检测、跟踪和识别，利用视频成像技术......
在遥感探测中,极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,Pol SAR)具有全天时,全天候的工作特性,利用极化SAR图像......
在地震勘探的不断深入发展中,地震资料大量被用于油气储层的精细描述以及生产中储层瞬时变化的监控等,因此对高精度、高分辨率地震......
无线通信系统中,有许多真实信道的信道系数在传输中表现稀疏性,利用稀疏性这个特征,可有效降低通信计算中的复杂度。本文主要是构......
针对通信网告警中预示重大故障的告警数量少、不适合用传统预测方法的特点,提出了一种基于稀疏贝叶斯的通信告警序列预测方法(PBM)......
股票价格模型是金融理论分析与实证分析的重要基础,学术界与金融业界对其建模预测一直保持着极大的兴趣,但由于股票价格表现出高噪......
基于具有核函数不用满足Mercer条件、相关向量自动确定及核函数少特点的稀疏贝叶斯的相关向量机核学习方法,提出了平滑先验条件约......
针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠,首先建立基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法,采用模糊核聚类选择最优可......
传统的传感器故障诊断模型受限于所采用的机器学习方法需要人为设定参数，诊断精度依赖于参数设置的好坏，且无法实现传感器在线诊断，为......
结合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS),给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将CS理论中图像重建过程看......
相比于传统机载相控阵雷达,机载发射子孔径-多输入多输出(TS-MIMO)雷达的空域自由度成倍扩大,采用空时自适应处理(STAP)时所需训练......
支持向量机（SVM）是利用核函数产生组合优化应用于回归和分类问题的技术。然而SVM具有明显的缺少概率的输出，要求估计权衡参数和必须满......
电力线通信脉冲噪声干扰是影响通信系统性能的主要因素之一。文中针对电力线中的脉冲噪声，采用基于稀疏贝叶斯学习算法的抗脉冲方法......
阐述了稀疏贝叶斯方法在时间序列预测中应用的理论基础,将稀疏贝叶斯方法应用于Logistic方程产生的混沌时间序列和发动机油滑数据......
强干扰的环境下,基于传感器阵列的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计是阵列信号处理中的重要问题。虽然对于网格点目标现有......
现代雷达面临着越来越严苛的战场环境,但是现代战争对目标的定位精度要求却越来越高。由于目标的高速运行、电子干扰等原因,雷达得......
针对当前监督学习算法在流形数据集上分类性能的缺陷,如分类精度低且稀疏性有限,本文在稀疏贝叶斯方法和流行正则化框架的基础上,......
分析了现有跳频信号二维波达方向(DOA)估计算法的优缺点,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号二维DOA估计算法.该算法利用L型......
在有限样本下距离量的选择对最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)算法有重要影响。针对以前距离量学习泛化性不强以及时间效率不高......
阵列信号波达方向(DOA)估计是阵列信号处理理论中的一个非常重要的分支,在雷达、声呐、通信等系统中都有非常广泛的应用。但是,传......
由于具备全天时、全天候和远距离探测等能力,雷达在民用和军用领域都得到了广泛的发展和应用。随着现代雷达技术的发展和应用的需......
稀疏贝叶斯方法在处理分类问题上具有良好的推广性,并且使用较少的核函数,介绍了一个实时的车型识别系统．它 以每点色彩信息的高斯......
为实现用较少的训练样本对高分辨距离像进行识别,文中提出一种采用多任务稀疏学习的统计建模方法.该方法将各帧训练样本的统计建模......
为了解决多任务观测条件下时域流信号动态重构面临的块效应问题,该文基于重叠正交变换(LOT)和稀疏贝叶斯学习的贪婪重构框架先后提......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
在各类卫星导航定位系统中,时间的测量精度决定着导航定位精度,星载原子钟不仅是导航卫星的重要组成部分,更维持着系统的整体运行......
阵列信号空间谱估计技术的主要目的是通过阵列天线对感兴趣的目标信号的空域参数进行估计,而这正是无线电通信、雷达、声纳及电子......
信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计,是被动测向技术中的重要组成部分。子空间算法如多重信号分类(Multiple Signal Cl......
压缩感知理论突破传统采样定理对信号采样率的限制,并能够实现欠采样条件下的稀疏重构。但是由于信号中往往存在噪声干扰,稀疏表示......
为使舰艇编队油料消耗预测更加符合海上作战特点,提高预测速度和精度,提出了基于稀疏贝叶斯极限学习机的预测方法。分析了稀疏贝叶......
针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠、分类效果不理想的情况,提出基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法和基于......
随着传感器和计算机技术的飞速发展,科学及社会领域的许多数据均展示出多维的结构张量是对这类数据自然而本质的表达方式。张量分......
阵列合成孔径雷达(Linear Array Synthetic Aperture Radar,LASAR)3维成像技术是一种具有重要潜在应用价值的雷达成像新体制,但受......
随着互联网技术的快速发展,实际应用中存在着大量无标签样本和少量有标签样本。虽然有标签样本能够有效提升监督学习的性能,但是获......
分析并用典型数据分类算例验证相关向量机（RVM）在分类性能方面优于支持向量机（SVM）,在此基础上以标准化的变压器主要特征气体含量为输......
针对宽带条件下多跳频信号的参数估计问题,利用多跳频信号在空间频率域上的稀疏性,提出了基于稀疏贝叶斯重构的空间频率估计方法.......
