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搜索资源列表

  1. 线性及卷积混合信号盲源分离论文及算法

  2. 线性及卷积混合信号盲源分离论文及算法by Shiro Ideka

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-04-06
    • 文件大小：146kb
    • 提供者：ngc35ster

  1. 卷积码发生器的设计【维特比(Viterbi)译码】

  2. 本课程设计主要解决对一个卷积码序列进行维特比(Viterbi)译码输出,并通过Matlab软件进行设计与仿真，并进行误码率分析。根据线性幅度调制原理，设计一个AM调制系统，实现模拟混合加性噪声的情况下对模拟语音信号的调制、传输和解调的全过程。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2011-04-28
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：chxnin0011

  1. 频域卷积混合盲源分离

  2. 频域卷积混合盲源分离，可作为实验平台使用。包括短时傅里叶变换及逆变换，复数ICA，解决排列歧义性的算法，算法性能评价等内容。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-02-22
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：nay0648

  1. Blind Speech Separation

  2. 一本介绍盲信号分离的书，详细介绍了瞬时混合与卷积混合的解卷相关算法，英文原版

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-22
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：u010592995

  1. 混合PSO优化神经网络结构和参数

  2. 卷积神经网络（CNN）优化，神经网络weights压缩剪枝，用于加速整个CNN.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：318kb
    • 提供者：daisy_k

  1. 卷积盲源分离

  2. 直接运行Demo文件即可，本算法案例是两源信号卷积混合，基于同一信号相邻频点能量相关的方法对频域盲源分离信号进行排序

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-04-12
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：gaowei_185

  1. 一种新的联合块对角化卷积盲分离时域算法

  2. 提出一种基于高阶累积量联合块对角化的时域算法求解卷积混合盲信号分离问题。引入白化处理，将混叠矩阵转变成酉矩阵，混合信号转变为互不相关的，进而计算出其对应的一系列高阶累积量矩阵，通过最小化代价函数来实现高阶累积量矩阵联合块对角化的目的，在时域中解决超定卷积盲分离问题。实验表明，相比于经典的自然梯度算法，所提方法的分离精度更高，且运算速度也更快。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：627kb
    • 提供者：weixin_38728624

  1. MS-G3D:[CVPR 2020口腔] PyTorch实施“基于骨架的动作识别的解缠结和统一图卷积”-源码

  2. MS-G3D PyTorch实施的“解开和统一图卷积以进行基于骨骼的动作识别”，CVPR 2020口头。 [ ] [] [ ] 依存关系 Python> = 3.6 PyTorch> = 1.2.0 （自动混合精度培训） PyYAML，tqdm，tensorboardX 资料准备 磁盘使用警告：预处理后，对于NTU RGB + D 60，NTU RGB + D 120和Kinetics 400，数据集的总大小分别约为38GB，77GB，63GB。原始/中间大小可能会更大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：weixin_42122340

  1. pyconv:金字塔形卷积-源码

  2. 金字塔形卷积 这是我们的论文的PyTorch实现。 （请注意，这是ImageNet上图像识别的代码。有关语义图像分割/解析的信息，请参见以下存储库： : ） 在ImageNet上训练的模型可以在找到。 PyConv能够提供比基线更高的识别能力（有关详细信息，请参见）。 ImageNet上的准确性（使用默认培训设置）： 网络 50层 101层 152层 ResNet 76.12％（ ） 78.00％（ ） 78.45％（ ） PyConvHGResNet 78.48 ％（ ）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：202kb
    • 提供者：weixin_42135753

  1. 雷达信号卷积混合的改进排列对准算法

  2. 雷达信号卷积混合的改进排列对准算法

  3. 所属分类：其它

  1. P2P贷款投资网络中的贷款建议：一种混合图卷积方法

  2. P2P贷款投资网络中的贷款建议：一种混合图卷积方法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于卷积神经网络的NOMA增强D2D和蜂窝混合网络资源管理算法

  2. 基于卷积神经网络的NOMA增强D2D和蜂窝混合网络资源管理算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：198kb
    • 提供者：weixin_38677806

  1. 混合噪声模型的大气湍流退化图像的多帧盲反卷积

  2. 这封信提出了一个混合噪声模型，并使用多帧盲反卷积在贝叶斯推理框架下还原空间物体的图像。 为了最小化代价函数，提出了一种基于迭代递归的算法。 此外，点扩展函数的三个有限带宽约束被强加到求解过程中，以避免收敛到局部最小值。 实验结果表明，该算法可以有效地恢复湍流退化图像，减轻噪声引起的失真。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：243kb
    • 提供者：weixin_38741195

  1. MCNN-based_HSI_Classification:MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021）； MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度和2D-亚像素卷积神经网络的高光谱图像分

  2. 基于MCNN的_HSI_分类 文件 MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021） MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度音程和2D子像素卷积神经网络的高光谱图像分类（已提交TGARS） 1.环境设置 该代码已在配备Intel i7-9750H 2.6 GHz处理器，32 GB RAM和NVIDIA GTX1650图形卡，Python 3.6，tensorflow_gpu-1.14.0，Keras-2.2.4，CUDA 10.0， cuDNN

  3. 所属分类：其它

  1. 盲彩色图像反卷积的新型混合模型框架

  2. 盲彩色图像反卷积的新型混合模型框架

  3. 所属分类：其它

  1. 用解卷积方法测量亚毫微秒荧光寿命

  2. 本文报道了用光电倍增管及取样示波器测量Rh6G和不同浓度的KI混合水溶液的荧光衰变曲线。系统的响应时间是毫微秒量级的,测量得到的衰变曲线是溶液的真实衰变曲线与仪器响应函数卷积的结果。应用相平面法与迭代卷积法相结合来进行解卷积处理,求得溶液的真实荧光寿命,其结果可获得最小时间分辨为130ps,达到仪器的响应函数半宽度的3％。

  3. 所属分类：其它

  1. MixHop-and-N-GCN：“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”的实现（ICML 2019）-源码

  2. MixHop和N-GCN ⠀ PyTorch实现的“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”（ICML 2019）和“一个高阶图卷积层”（NeurIPS 2018）。 抽象 最近的方法通过近似图拉普拉斯算子的本征基，将卷积层从欧几里得域推广到图结构数据。 Kipf＆Welling的计算效率高且使用广泛的Graph ConvNet过度简化了逼近度，有效地将图形卷积呈现为邻域平均算子。 这种简化限制了模型学习三角算子（图拉普拉斯算子的前提）的作用。 在这项工作中，我们提出了一个

  3. 所属分类：其它

  1. 基于参数化盲反卷积的三维非扫描激光雷达距离估计

  2. 三维(3D)非扫描激光雷达具有多表面目标距离分辨能力，可以用于对隐藏和伪装目标的识别。为了快速、准确地估计3D非扫描激光雷达多表面目标距离信息，提出了基于期望值最大化（EM）的单像素多表面目标的距离估计算法，通过对系统点扩展函数的参数化，该算法可以同时估计出成像系统点扩展函数和目标的距离信息。仿真实验结果表明，相比于传统的混合高斯匹配算法和维纳空间滤波算法，该算法在系统点扩展函数未知的条件下，可以将目标的距离估计精度分别提升大约70%和40%。

  3. 所属分类：其它

  1. 详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

  2. 总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（FeedForwardDeepNeuralNetwork）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络（LSTM，LongShortTermMemory）可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构，这种网络能够对语音的长时相关性进行建模，从而提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：397kb
    • 提供者：weixin_38730840

  1. 具有非奇异约束的线性卷积混合信号盲分离联合对角化方法

  2. 联合对角化能够成功解决盲分离问题, 但在求解时会得到非期望的奇异解, 从而无法完全分离出源信号. 鉴于此, 提出一种用于线性卷积混合盲分离的联合对角化方法, 将卷积混合模型变换为瞬时模型, 并对变换后的模型应用联合对角化求取分离矩阵. 在求解过程中, 引入约束条件对解的范围进行限定, 避免了奇异解的出现. 仿真结果表明, 所提出的方法能够成功实现卷积混合信号盲分离.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：597kb
    • 提供者：weixin_38686245
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