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基于GA和MP的信号稀疏分解算法的改进

计算机工程与应用 2008年第29期44卷 79-81页

作者：张静方辉王建英尹忠科西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,基于MP的稀疏分解是目前信号稀疏分解的最常用方法,也是几乎所有稀疏分解算法中速度最快的,但其存在的关键问题仍然是计算量十分巨大。基于利用MP(Matching Pursuit)方法实现的信号... 详细信息

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,基于MP的稀疏分解是目前信号稀疏分解的最常用方法,也是几乎所有稀疏分解算法中速度最快的,但其存在的关键问题仍然是计算量十分巨大。基于利用MP(Matching Pursuit)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子。并针对基本遗传算法存在的未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种改进算法,实验结果证实了改进算法的有效性。

关键词：信号处理稀疏分解匹配跟踪(MP) 遗传算法(GA) 改进算法

MP稀疏分解快速算法及其在语音识别中的应用

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计算机工程与应用 2010年第1期46卷 122-124,128页

作者：李雨昕尹忠科王建英西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

提出一种新的基于Matching Pursui(tMP)的语音信号稀疏分解算法。在对语音信号稀疏分解中使用的过完备原子库进行划分的基础上,将内积运算转换成互相关运算,并结合语音信号与原子是实的特性,利用Fast Hartley Transform(FHT)快速实现互... 详细信息

提出一种新的基于Matching Pursui(tMP)的语音信号稀疏分解算法。在对语音信号稀疏分解中使用的过完备原子库进行划分的基础上,将内积运算转换成互相关运算,并结合语音信号与原子是实的特性,利用Fast Hartley Transform(FHT)快速实现互相关运算。从而比利用FFT实现基于MP的信号稀疏分解节省一半的存储空间,提高分解速度约24.8%。此外,应用改进后的算法对语音信号进行特征提取,并结合语音信号的美尔(Mel)频率倒谱参数一起作为该信号的特征向量,通过Support Vector Machine(SVM)进行识别,最后通过实验验证了方法的有效性。

关键词：语音信号处理稀疏分解匹配追踪语音识别

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去除图像椒盐噪声的双向预测算法及其改进

电路与系统学报 2008年第6期13卷 47-51页

作者：孟晓锋刘培尹忠科王建英西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031

在去除图像噪声的同时,如何避免图像细节信息的损失和边缘的模糊,是图像处理技术中的一个难点。针对灰度图像中存在的椒盐噪声问题,提出了基于双向预测算法的去噪方法。首先根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是噪声像素。对... 详细信息

在去除图像噪声的同时,如何避免图像细节信息的损失和边缘的模糊,是图像处理技术中的一个难点。针对灰度图像中存在的椒盐噪声问题,提出了基于双向预测算法的去噪方法。首先根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是噪声像素。对于信号像素,保持灰度值不变;对于噪声像素,利用双向预测的方法来确定处理后该像素点的灰度值。针对上述方法中存在的不足之处,又提出了一种改进方案。改进方案在对噪声像素处理时,根据像素之间的相关性和像素本身的性质自适应地确定预测器的预测系数,提高了预测算法的去噪性能。实验结果表明,本文算法具有良好的去噪特性及细节保持特性。

关键词：图像处理图像去噪椒盐噪声双向预测中值滤波

自适应Bandelet框架及其在图像去噪中的应用

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计算机工程与应用 2008年第1期44卷 69-71,78页

作者：龙奕尹忠科王建英李恒建西南交通大学信息科学与技术学院成都610031贵州大学电气工程学院贵阳510003成都610031

在Bandelet变换中噪声影响了对图像实际几何方向的寻找。针对这一问题,提出了一种自适应Bandelet框架——根据图像去噪这一应用目标,重新修定建立四叉树结构和确定图像几何方向的若干规则,从而计算出较为精确的图像几何方向,并且实现了... 详细信息

在Bandelet变换中噪声影响了对图像实际几何方向的寻找。针对这一问题,提出了一种自适应Bandelet框架——根据图像去噪这一应用目标,重新修定建立四叉树结构和确定图像几何方向的若干规则,从而计算出较为精确的图像几何方向,并且实现了基于自适应Bandelet框架的去噪算法。实验表明同传统的小波子带多阈值去噪法相比,该算法不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且更好地保留了图像的细节特征。

关键词：自适应Bandelet框架四叉树几何方向小波阈值法

基于Bandelet变换域的图像自适应增强算法

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计算机应用 2008年第5期28卷 1221-1224页

作者：龙奕刘明坤尹忠科王建英西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 贵州大学电气工程学院贵阳510003

提出了基于Bandelet变换域的图像自适应增强的新算法,利用Bandelet变换在表示二维图像线、面奇异性时的优越性,实现了抑制噪声和凸显细节间的有效均衡。按照最小化逼近误差原则,寻找出二进剖分块的几何方向,在最小化均分误差(MMSE)的原... 详细信息

提出了基于Bandelet变换域的图像自适应增强的新算法,利用Bandelet变换在表示二维图像线、面奇异性时的优越性,实现了抑制噪声和凸显细节间的有效均衡。按照最小化逼近误差原则,寻找出二进剖分块的几何方向,在最小化均分误差(MMSE)的原则下合并二进剖分块,寻找出图像增强的方向。根据图像增强方向将Bandelet块分为两类:有几何方向的Bandelet块和无几何方向的Bandelet块,并分析了这两类Bandelet块系数的不同特征,从而区分出噪声和信号、清晰边缘和脆弱边缘。在此基础上提出了一种新的增强函数,在抑制噪声的同时,增强较弱细节并保护图像中的清晰边缘不失真。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和放大细节特征两方面均有明显改进。

关键词：图像增强 Bandelet变换曲波变换几何正则性

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小波域基于块能量分析的数字水印算法

计算机工程与应用 2008年第15期44卷 71-72,81页

作者：孟晓锋张悦庭尹忠科王建英西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

提出一种小波域基于块能量分析的数字水印算法。该算法将载体图像三级小波分解的第三级细节子图分为互不重叠的系数块,根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,选择能量较大的块系数嵌入有意义水印。实验结果表明:该算法嵌入的数... 详细信息

提出一种小波域基于块能量分析的数字水印算法。该算法将载体图像三级小波分解的第三级细节子图分为互不重叠的系数块,根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,选择能量较大的块系数嵌入有意义水印。实验结果表明:该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,同时对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等攻击具有很好的鲁棒性。

关键词：数字图像数字水印离散小波变换(DWT) 块能量

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一种DOA估计新方法

计算机应用研究 2009年第10期26卷 3951-3953,3956页

作者：程旺宗王建英尹忠科谭亲林西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

压缩传感(compressed sensing或compressive sampling,CS)理论一出现便受到国际上的广泛关注,它打破了经典采样模式,通过随机采样少量点即可精确或以很高的概率恢复原始信号。利用这一特点,提出了一种波达方向(direction of arrival,DOA... 详细信息

压缩传感(compressed sensing或compressive sampling,CS)理论一出现便受到国际上的广泛关注,它打破了经典采样模式,通过随机采样少量点即可精确或以很高的概率恢复原始信号。利用这一特点,提出了一种波达方向(direction of arrival,DOA)估计的新方法,相比于传统DOA估计,只需少量采样点同时达到方向的精确估计,计算机仿真验证了方法的可行性。

关键词：波达方向估计观测矩阵压缩传感随机采样

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压缩传感理论在参数估计中的应用

计算机工程与应用 2010年第12期46卷 120-122页

作者：王珊珊王建英尹忠科程旺宗西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

参数估计是信号处理许多领域研究的热点,并有着广泛应用。通过引入压缩传感(Compressed Sensing,CS)理论的思想,提出了一种基于压缩传感理论的信号参数估计方法。它省略了抛弃大部分高速采样的数据来实现压缩的中间过程,通过使用少量非... 详细信息

参数估计是信号处理许多领域研究的热点,并有着广泛应用。通过引入压缩传感(Compressed Sensing,CS)理论的思想,提出了一种基于压缩传感理论的信号参数估计方法。它省略了抛弃大部分高速采样的数据来实现压缩的中间过程,通过使用少量非适应随机投影来完成。与匹配追踪(MP)算法相比,此算法在相同的低采样点数下有明显的优势。理论分析及计算机仿真结果证实了算法的有效性。

关键词：压缩传感参数估计低速采样匹配追踪算法

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利用禁忌遗传和原子特性实现信号稀疏分解

计算机工程与应用 2009年第11期45卷 142-144页

作者：袁志刚舒维杰尹忠科王建英西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

阻碍信号稀疏分解运用于信号处理产业化的主要原因,是由于信号的稀疏分解的计算量十分巨大。利用基于Matching Pursui(tMP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)相结合,快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子,最... 详细信息

阻碍信号稀疏分解运用于信号处理产业化的主要原因,是由于信号的稀疏分解的计算量十分巨大。利用基于Matching Pursui(tMP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)相结合,快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子,最后再利用原子的特性进一步的优化。实验结果表明,该算法提高了信号每一步MP分解中寻找最佳原子的能力,并由此提高了信号稀疏分解的速度。

关键词：信号处理稀疏分解 Matching Pursuit(MP)方法遗传算法禁忌搜索原子特性