【摘 要】
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压缩感知(CS,Compressed Sensing)是一种以低速率对稀疏信号进行采样后在接收端重建信号的技术,基于CS的稀疏信道估计具有更小的导频开销且具有更好的信道估计性能。针对基于
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61501248,61501254),国家自然科学基金面上项目(61471202)
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压缩感知(CS,Compressed Sensing)是一种以低速率对稀疏信号进行采样后在接收端重建信号的技术,基于CS的稀疏信道估计具有更小的导频开销且具有更好的信道估计性能。针对基于CS的OFDM稀疏信道估计中的导频设计问题,提出一种基于树状随机搜索算法(TSS,Tree-based Stochastic Search Algorithm)的导频位置设计新方法,该方法结合了树的结构,以分支的方式进行随机搜索从而避免陷入局部最优问题。仿真结果表明,与传统的导频设计方法相比,使用TSS算法获得的导频图案用
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老同志做好"传帮带",这并不是一个新鲜话题,但是笔者通过多年实践,觉得有必要对这一老话题再次提出探讨,进行重新认识."传帮带"这是新闻战线的光荣传统,它就像接力赛,起着承
(一)摄影记者重要的功夫在于新闻敏感,在于认识问题和分析问题的水平.人民日报记者王东拍摄的<小平您好>,是在1984年建国35周年首都游行队伍中抓拍的突发新闻,它的画面也许没
车道线检测是自动或智能辅助驾驶的核心问题之一。本文主要研究单目视觉下车道线检测算法。车道线具有多样性,其存在的环境又具有复杂性,因此准确高效的车道线检测是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新的车道线检测算法,在传统车道检测方法中引入深度学习模型,主要包括以下步骤:首先使用图像增强算法利用车道线先验特征进行边缘增强,对于边缘增强后的图像采用线段检测器进行线段提取,然后利用卷积神经网络构造线段分类器
本文提出了一种基于样本图像局部模式聚类的卷积核初始化方法,该方法可用于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)训练中卷积核的初始化。在卷积神经网络中,卷积核的主要作用可看成是利用匹配滤波提取图像中的局部模式,并将其作为后续图像目标识别的特征。为此本文在图像训练集中选取一部分典型的样本图像,在这些图像中抽取与卷积核相同大小的子图作为图像局部模式矢量集合。首先
考虑到人类视觉系统对图像边缘和局部纹理信息较为敏感,本文提出一种基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价方法。所提方法通过梯度方向直方图和局部二值模式分别提取屏幕图像的边缘和局部纹理信息,接着通过特征融合过程得到一个更加能够描述屏幕失真的融合特征,最后采用支持向量回归训练得到屏幕图像融合特征向量与主观质量分数的质量评价映射模型。实验结果显示,与现有的图像质量评价方法相比,本文所提算法能够更好地反映出人
首次研究双眼双频刺激下α波相位同步程度,以解决目前双眼同频刺激模式存在的频率选择局限问题。对采集的脑电信号数据用50Hz陷波,经带宽为fI-3Hz~fI+3Hz(fI为自发α波频率)
笔者根据从事经营工作的实践,就期刊的市场化运作粗浅地谈几点想法:一、内容为王,抓刊物内容质量,是期刊最大的经营质量上的高水平创新、准确的市场定位、鲜明的风格、独特稳