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欠定混叠稀疏分量分析的超平面聚类算法

系统仿真学报 2009年第7期21卷 1826-1828页

作者：刘海林姚楚君广东工业大学应用数学学院广州510006

已有的大多数稀疏分量分析算法都是假定源信号是充分稀疏的,或经过小波变换、Fourier变换等后是充分稀疏的,该论文对源信号的稀疏性要求放宽了条件,提出了一种新的基于超平面聚类的欠定混叠稀疏分量分析算法。算法在观察信号向量集中寻... 详细信息

已有的大多数稀疏分量分析算法都是假定源信号是充分稀疏的,或经过小波变换、Fourier变换等后是充分稀疏的,该论文对源信号的稀疏性要求放宽了条件,提出了一种新的基于超平面聚类的欠定混叠稀疏分量分析算法。算法在观察信号向量集中寻找线性无关的向量组,经过分析位于同一个超平面的观测信号向量的数目,确定所有超平面的法向量,通过求解与聚类后的超平面法向量都正交的向量,辨识出混叠矩阵A的所有列向量。数值仿真试验表明了算法的有效性。

关键词：稀疏分量分析欠定混叠稀疏阶超平面聚类

基于二态稀疏混合高斯模型的混叠矩阵快速估计算法

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计算机工程与设计 2011年第7期32卷 2553-2556页

作者：温洁嫦张苏弦刘海林广东工业大学应用数学学院广东广州510006 广东工业大学信息工程学院广东广州510006

基于二态稀疏混合高斯模型,提出了一种新的多支配成分SCA中混叠矩阵估计的快速算法。通过SCA模型的几何意义,讨论了观测信号的分布情况,并证明了在特定情况下混叠矩阵列向量可以通过简单的空间点密度检测方法进行定位估计。介绍了一种... 详细信息

基于二态稀疏混合高斯模型,提出了一种新的多支配成分SCA中混叠矩阵估计的快速算法。通过SCA模型的几何意义,讨论了观测信号的分布情况,并证明了在特定情况下混叠矩阵列向量可以通过简单的空间点密度检测方法进行定位估计。介绍了一种采用空间密度检测技术的出混叠矩阵直接估计方法,该方法能够非常有效地提高算法的计算效率。实验结果表明,该算法相比于其它算法具有明显的速度优势。

关键词：盲信号分离欠定混叠稀疏成分分析密度检测高斯模型

WCDMA基站位置和参数配置的建模及进化算法

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计算机工程与设计 2011年第8期32卷 2627-2630页

作者：温洁嫦刘海林李铭广东工业大学信息工程学院广东广州510006 广东工业大学应用数学学院广东广州510006

通过分析影响WCDMA基站位置与参数配置模型准确性的几个核心因素,充分利用已有的2G基站,在数学模型上,综合考虑了上行链路、下行链路和多业务的情况,并且针对WCDMA功率切换和呼吸效应的特点,增加其目标函数的约束条件,从而模拟了WCDMA... 详细信息

通过分析影响WCDMA基站位置与参数配置模型准确性的几个核心因素,充分利用已有的2G基站,在数学模型上,综合考虑了上行链路、下行链路和多业务的情况,并且针对WCDMA功率切换和呼吸效应的特点,增加其目标函数的约束条件,从而模拟了WCDMA这一技术特点,建立了WCDMA基站位置与参数配置的数学模型。通过设计适合这类模型的进化算法的编码、解码,和构造进化算子,提出求解该问题的进化算法。计算机仿真结果表明了算法的有效性。

关键词：进化算法 WCDMA网络基站参数配置数学模型

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核Fisher鉴别分析在掌纹识别中的应用

量子电子学报 2009年第6期26卷 647-653页

作者：裴昱刘海林广东工业大学应用数学学院广东广州510006

核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上,用核Fisher... 详细信息

核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上,用核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher(ZKFDA)方法解决小样本问题,最后用最小距离分类器进行掌纹匹配。通过PolyU掌纹图像库,实验结果表明,在不同的特征个数下,KFDA方法比二维Fisher准则(2DFLD)方法识别率高;零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA,并且计算量大大减少。在核函数选取上,取RBF核函数的识别性能最佳。

关键词：图像处理核Fisher鉴别分析特征提取掌纹识别

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基于独立分量分析的一种改进的掌纹识别方法

广东工业大学学报 2010年第1期27卷 51-54页

作者：裴昱温洁嫦广东工业大学应用数学学院广东广州510006

独立分量分析方法(ICA)用于掌纹识别不仅可以得到图像的高阶统计信息,而且使得各分量尽可能独立.但计算量大,分类特征不明显.本文在ICA基础上提出一种改进的新方法,首先用小波变换进行降维处理,使得在保证了图像信息特征的最小损失下大... 详细信息

独立分量分析方法(ICA)用于掌纹识别不仅可以得到图像的高阶统计信息,而且使得各分量尽可能独立.但计算量大,分类特征不明显.本文在ICA基础上提出一种改进的新方法,首先用小波变换进行降维处理,使得在保证了图像信息特征的最小损失下大大减少计算量;再用ICA方法得到独立基向量;最后在独立基向量张成的子空间用Fisher线性鉴别(FLD)方法进行特征提取,使得图像有更好的分类信息.实验结果表明,改进后的方法不仅识别率得到提高,而且缩短了识别时间.

关键词：掌纹识别独立分量分析 Fisher线性鉴别