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QC-LDPC码基矩阵构造方法

现代电子技术 2012年第5期35卷 68-70页

作者：朱磊基汪涵施玉松邢涛王营冠中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050

利用发现的大衍数列和Golomb-Ruler的特殊性质,给出了两种准循环LDPC码的校验矩阵基矩阵的构造方法。根据校验矩阵不含长度为4的环的充要条件判断,设计的两种准循环LDPC码的环长至少为6。仿真显示,在10-5误码率条件下,这两种设计方案比... 详细信息

利用发现的大衍数列和Golomb-Ruler的特殊性质,给出了两种准循环LDPC码的校验矩阵基矩阵的构造方法。根据校验矩阵不含长度为4的环的充要条件判断,设计的两种准循环LDPC码的环长至少为6。仿真显示,在10-5误码率条件下,这两种设计方案比传统的RS码和卷积码级联编码方案有接近2dB的性能提升;相比于IEEE 802.16e标准给出的设计方案,基于Golomb-Ruler构造的QC-LDPC码在性能上有0.8dB的差距,基于大衍数列构造的QC-LDPC码在性能上有0.9dB的差距;基于Golomb-Ruler构造的QC-LDPC码与基于大衍数列构造的QC-LDPC码有几乎接近的性能,前者比后者大约有0.1dB的增益。

关键词：准循环校验矩阵基矩阵大衍数列 Golomb-Ruler

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浅析基矩阵在线性代数教学中的应用

高等数学研究 2010年第1期13卷 106-107页

作者：刘东湖州师范学院数学系浙江湖州313000

主要研究基矩阵在线性代数教学中的应用.具体讨论基矩阵在矩阵乘法运算的几何意义、乘法运算律、线性空间等方面的教学中的应用.旨在提高线性代数的教学质量.

关键词：基矩阵矩阵运算线性空间

稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离算法

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声学学报 2023年第1期48卷 249-263页

作者：章雯张君王璐赵静鲍明许耀华安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 中国科学院声学研究所北京100190 西北工业大学西安710072 四川九洲电器集团有限责任公司九洲中科声学联合实验室成都621000

针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代... 详细信息

针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代价函数最小化求解。然后通过迭代更新规则设计,得到稀疏正交优化的多通道非负矩阵分解基矩阵和系数矩阵,讨论了稀疏正交约束对基矩阵和系数矩阵稀疏性与连续性影响。最后基于多通道信号空间特性,进行了非负矩阵分解基聚类以获得多通道非负矩阵分解声信号的分离结果。双通道音频数据与四通道声学目标分离实验数据测试表明,对音频数据,所提算法在性能指标信号失真比(SDR)上提高了0.84 dB,对于直升机声源数据,所提算法在SDR上提高了4.53 dB。

关键词：非负矩阵分解音频数据源数据基矩阵声信号空间特性信号失真规则设计

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改进单纯形法中基于新基矩阵的逆矩阵计算

上海工程技术大学学报 2006年第2期20卷 167-169页

作者：马先南宁波大学卫生职业技术学院宁波315100

研究了改进单纯形法中基于新基矩阵的逆矩阵计算问题,获得了B1-1=EB-1中关于ξ的一般表达式,并且给出了具体算例。

关键词：改进单纯形法基矩阵初始基变换

QC-LDPC码的普适Kronecker积-逐步边增加算法

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吉林大学学报（工学版） 2013年第1期43卷 244-249页

作者：李思佳毛玉泉曹祥玉裴鑫尹忠海空军工程大学信息与导航学院西安710077 西安电子科技大学CNIS教育部重点实验室西安710071 空军工程大学理学院西安710051

为了扩展QC-LDPC码的逐步边增加(Progressive edge-growth,PEG)算法,在分析Kronecker积和PEG基本算法的基础上,结合校验矩阵节点的度分布要求,提出了一种QC-LDPC码的Kronecker积-PEG普适算法。该算法通过引入Kronecker积实现基矩阵的构... 详细信息

为了扩展QC-LDPC码的逐步边增加(Progressive edge-growth,PEG)算法,在分析Kronecker积和PEG基本算法的基础上,结合校验矩阵节点的度分布要求,提出了一种QC-LDPC码的Kronecker积-PEG普适算法。该算法通过引入Kronecker积实现基矩阵的构造,同时确定循环移位矩阵,进一步根据变量节点和校验节点的度分布要求完成了QC-LDPC码的设计,分析并证明了该算法的环长至少为girth-8。对算法性能进行了仿真验证,结果表明,该算法在保持QC-LDPC码低密度特征和良好误码性能的同时具有普适性。

关键词：通信技术逐步边增加算法 Kronecker积 QC-LDPC码基矩阵度分布

松弛耦合非负矩阵分解的低分辨率人脸识别算法

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信号处理 2020年第7期36卷 1127-1135页

作者：王超赵阳裴继红深圳大学ATR国防科技重点实验室广东深圳518060

针对实际监控场景中经常遇到的人脸图像分辨率较低的问题,本文提出了一种利用松弛耦合非负矩阵分解的低分辨率人脸识别算法(RCNMF)。首先,对高低分辨率人脸图像进行非负矩阵分解(NMF),同时使高低分辨率人脸图像的组合系数保持松弛耦合,... 详细信息

针对实际监控场景中经常遇到的人脸图像分辨率较低的问题,本文提出了一种利用松弛耦合非负矩阵分解的低分辨率人脸识别算法(RCNMF)。首先,对高低分辨率人脸图像进行非负矩阵分解(NMF),同时使高低分辨率人脸图像的组合系数保持松弛耦合,从而得到含有原图像特征信息的基矩阵。然后,通过低分辨率图像的基矩阵提取训练和测试样本的特征。最后进行识别。实验结果验证了与其他几种基于耦合映射的低分辨率人脸识别方法相比,RCNMF算法的识别性能更好。同时通过实验验证了RCNMF算法的收敛性。

关键词：低分辨率人脸识别非负矩阵分解基矩阵

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5G新空口LDPC码的快速编码算法

通信技术 2022年第1期55卷 30-35页

作者：吴熹唐嘉麒阳旭艳四川邮电职业技术学院四川成都610067 广东省电信规划设计院有限公司昆明分院云南昆明630299

低密度奇偶校验码(Low Density Parity Code,LDPC)已被用于5G系统,且TS 38.212标准规定了5G新空口(New Radio,NR)LDPC码的构造流程,但没有给出具体的编码算法和解速率匹配方法。针对该问题,首先分析了NR LDPC码的基矩阵的结构特征,给出... 详细信息

低密度奇偶校验码(Low Density Parity Code,LDPC)已被用于5G系统,且TS 38.212标准规定了5G新空口(New Radio,NR)LDPC码的构造流程,但没有给出具体的编码算法和解速率匹配方法。针对该问题,首先分析了NR LDPC码的基矩阵的结构特征,给出了线性复杂度的编码算法;其次讨论了速率匹配算法的特点,给出了解速率匹配方法;最后在单用户系统和稀疏码多址接入系统下评估了NR LDPC码的性能。仿真结果表明,NR LDPC码具有优于长期演进(Long Term Evolution,LTE)Turbo码和802.16e LDPC码的纠错性能,因此所提算法是有效的。

关键词：低密度奇偶校验码第五代移动通信基矩阵 TS 38.212标准

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基于QC-LDPC的水下激光通信编码技术

电子科技 2022年第2期35卷 14-19页

作者：官靖凯蔡文郁朱张峰唐国栋杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310018 国家电网宁波市北仑区供电公司浙江宁波315000

针对水下蓝绿激光远距离可靠通信的需求,文中提出了PPM与QC-LDPC相结合的调制编码通信方法。通过对不同码长、码率与PPM调制阶数的组合方案进行仿真,找出在不同SNR条件下的最优QC-LDPC编码与PPM调制的组合方案。文中介绍了经典PPM信号... 详细信息

针对水下蓝绿激光远距离可靠通信的需求,文中提出了PPM与QC-LDPC相结合的调制编码通信方法。通过对不同码长、码率与PPM调制阶数的组合方案进行仿真,找出在不同SNR条件下的最优QC-LDPC编码与PPM调制的组合方案。文中介绍了经典PPM信号的原理与QC-LDPC码的基本结构,并通过MATLAB软件模拟实现PPM信号的产生,构建了QC-LDPC的校验矩阵,对不同码字仿真得到不同组合方案的BER性能曲线。仿真结果表明,经过QC-LDPC编码后的性能得到改善。不同码长和码率的QC-LDPC码在不同信噪比SNR条件下的误码率性能差异较大。在相同SNR条件下对于同一码字,PPM调制阶数越高,误码率越低。同一码长不同码率的码字在相同调制阶数条件下,BER性能曲线差异较大。

关键词：准循环LDPC码脉冲位置调制循环矩阵基矩阵移位次数矩阵信道编码信噪比误码率

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基于图正则非负矩阵分解的图像识别方法研究

基于图正则非负矩阵分解的图像识别方法研究

作者：杨彩凤安徽工程大学

学位级别：硕士

图像识别作为当今社会发展不可缺少的一部分,不仅方便人们的日常生活,而且为科技发展提供新思维。在实际的图像识别应用中,图像数据往往很庞大,会面临“维数灾难”的难题,所以需要找到一个数据压缩降维的方法来解决该难题。非负矩阵分解... 详细信息

图像识别作为当今社会发展不可缺少的一部分,不仅方便人们的日常生活,而且为科技发展提供新思维。在实际的图像识别应用中,图像数据往往很庞大,会面临“维数灾难”的难题,所以需要找到一个数据压缩降维的方法来解决该难题。非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能够对数据进行压缩降维,并且可以提取图像数据特征,图正则非负矩阵分解(Graph Regularization Non-negative Matrix Factorization,GNMF)虽然加入图谱理论、流形假设,考虑数据的几何结构,但仍然存在数据冗余、无法精准提取图像特征、算法在不同图像集上适应能力差等问题,导致图像识别率低。因此,开展基于图正则非负矩阵分解的图像识别方法研究具有重要的现实意义和研究价值。本文将流形学习与非负矩阵分解方法应用到图像识别中,具体工作如下:1.从理论上探讨图像识别的基本过程和特征,掌握图像识别的基本技术。探求GNMF方法的运用规律,研究其改进方法,并对应用于图像识别的GNMF改进方法进行总结分类,为设计高效的图像识别方法打下基础。2.改进的图正则非负矩阵分解方法(Improved Graph Regularization Non-negative Matrix Factorization,New-GNMF),过滤冗余信息,精确提取图像特征,扩大图像识别应用范围。首先,将NMF与图谱理论和流形假设相结合,基于局部地提取图像数据的主要特征,保留数据内在的几何结构。同时,对分解后的基矩阵设置阈值S,通过阈值判断进行优化处理,过滤冗余数据,减少干扰,有效解决GNMF在实际图像识别过程中存在大量冗余数据、无法精确提取图像特征等问题。然后,给出改进的GNMF的目标函数和迭代公式推导过程。最后,将New-GNMF运用在图像识别中,在COIL20、PIE-pose05、PIE-pose09、YaleB四个图像数据库上进行图像识别仿真实验,分别计算出聚类识别的正确率(Accuracy,AC)和归一化互信息(Normalized Mutual Information,NMI),运用该评价体系对改进算法进行性能评价,结果表明,该方法能够明显提高图像识别效果。3.改进的稀疏图正则非负矩阵分解方法(Improved Spare Graph Regularization Non-negative Matrix Factorization,New-SGNMF),设置阈值优化、施加范数约束基矩阵,进一步提高图像识别效果。针对基于New-GNMF的图像识别在识别过程中无法控制稀疏程度的问题,New-SGNMF在充分利用图像数据中固有几何结构的基础上,对基矩阵实行两步优化处理,过滤冗余信息的同时,实现控制稀疏程度。首先,设置一个阈值S,对分解后的基矩阵进行阈值判断处理,过滤数据中的冗余信息。然后,利用L2范数继续对基矩阵实现稀疏约束,将其融入目标函数中,得到New-SGNMF的目标函数。并且展示New-SGNMF更新迭代规则的详细推导过程,同时,证明其收敛性。实验结果表明,New-SGNMF 在 COIL20、PIE-pose09、YaleB 三个数据库上能够达到预期效果。本文探索不同的基于GNMF的图像识别方法,并利用已有的理论和技术设计新的方法,所提出的方法通过阈值优化能够过滤图像识别过程中的干扰信息,利用范数约束可以将基矩阵进一步稀疏,进而达到精准提取图像特征的目标,提高图像识别效果。

关键词：图像识别非负矩阵分解图正则化基矩阵阈值判断稀疏约束