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一种收敛于全局无偏最优解的非线性自回归(NAR)预测 被引量:1
1
作者 戴宪华 黄继武 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第12期96-99,共4页
本文研究基于Volterra级数展开的非线性自回归预测模型的参数估计问题.从线性自适应IIR滤波输出误差算法的观点,研究NAR模型的参数估计问题,利用平均收敛条件,提出一可收敛于全局无偏最优解的新算法,解决了一般的预... 本文研究基于Volterra级数展开的非线性自回归预测模型的参数估计问题.从线性自适应IIR滤波输出误差算法的观点,研究NAR模型的参数估计问题,利用平均收敛条件,提出一可收敛于全局无偏最优解的新算法,解决了一般的预测误差算法的有偏解问题. 展开更多
关键词 非线性自回归 预测 参数估计 NAR 信号估计
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语音信号的频域非线性波形编码 被引量:1
2
作者 戴宪华 黄继武 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期90-96,共7页
本文主要研究语音信号的分段离散Fourier变换(DFT)波形编码。提出新的信号分析工具——非线性DFT,它不仅表征了时间序列的局部线性信息,而且也包含有时间序列的全局大范围的二阶(平方)非线性特征,因此它具有比线性... 本文主要研究语音信号的分段离散Fourier变换(DFT)波形编码。提出新的信号分析工具——非线性DFT,它不仅表征了时间序列的局部线性信息,而且也包含有时间序列的全局大范围的二阶(平方)非线性特征,因此它具有比线性DFT更强的信号分析能力。利用该DFT对一长分段(如,512或者1024个样点)语音信号进行波形编码,在获得较高的压缩比(压缩比为8或16)的情况下,能很好地保持原语音信号波形的细节特征。 展开更多
关键词 非线性DFT 语音信号 波形编码
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基于信息几何的统计回馈神经网络非线性自适应预测控制 被引量:1
3
作者 戴宪华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期640-646,共7页
研究统计回馈神经网络(SRNN)的非线性自适应预测控制.基于混合统计模型,利用信息几何的处理方法,将SRNN 的参数估计转化为一般的线性ARMA 系统的最小均方误差参数估计算法,最终获得SRNN 参数估计.获得RNN 预... 研究统计回馈神经网络(SRNN)的非线性自适应预测控制.基于混合统计模型,利用信息几何的处理方法,将SRNN 的参数估计转化为一般的线性ARMA 系统的最小均方误差参数估计算法,最终获得SRNN 参数估计.获得RNN 预测的参数估计以后,可以十分方便地利用线性ARMA 系统的控制规律来设计SRNN 的预测控制规律,解决了非线性SRNN 预测参数估计、复杂非线性系统控制规律设计等问题.在研究单隐元SRNN 的基础上,进一步探讨了多隐元SRNN 的自适应预测控制问题. 展开更多
关键词 SRNN 信息几何 线性近似 自适应预测控制
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基于累积量极值的非线性系统盲反卷积 被引量:1
4
作者 戴宪华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第9期70-73,共4页
提出一种新的基于累积量极值的非线性系统盲反卷积算法 .通过引入中间变量作为隐含观测量 ,反卷积系统估计转化为两个子系统估计问题 .第一个子系统估计是一具有完备指导信号训练集的后非线性系统 (postnon linearsystem)辨识 ,第二个... 提出一种新的基于累积量极值的非线性系统盲反卷积算法 .通过引入中间变量作为隐含观测量 ,反卷积系统估计转化为两个子系统估计问题 .第一个子系统估计是一具有完备指导信号训练集的后非线性系统 (postnon linearsystem)辨识 ,第二个子系统的估计则是一般基于累积量极值的线性系统盲反卷积 .与其它算法比较 ,新算法具有明确的收敛性质和快速的收敛速度 . 展开更多
关键词 非线性系统 盲反卷积 累积量极值
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基于部分采样点辅助校正OFDM信号的准无损压缩算法
5
作者 戴宪华 李妍 +1 位作者 余宝贤 苏冬日 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第3期504-510,共7页
传统的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号压缩算法由于低的压缩比和低的信号量化误差比(Signal to quantization-error ratio,SQR)造成较高的误码率,无法满足OFDM系统的需求。为了实现高的压缩比和低... 传统的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号压缩算法由于低的压缩比和低的信号量化误差比(Signal to quantization-error ratio,SQR)造成较高的误码率,无法满足OFDM系统的需求。为了实现高的压缩比和低的误码率,提出了一种联合削峰尾插(Clipping with tail plug,CTP)技术、几何级数压扩(Geometric series companding,GSC)技术及部分采样点校正(Partial sample calibration,PSC)技术的准无损压缩算法。计算机仿真结果表明,对于4096-正交幅度调制(Quadrature amplitude modulation,QAM)的OFDM信号,压缩比最高可达1.86∶1,误码率低于10-7,量化误差对应的平均SQR高达70dB,因而能够很好地满足光纤到分配点+千兆数字用户线路(Fiber to the distribution point+GCga digital subscriber line,FTTdp+GDSL)系统的需求。 展开更多
关键词 准无损压缩 几何级数压扩 部分采样点校正 削峰尾插 FTTdp+GDSL系统
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利用中值平滑的坚韧自适应滤波
6
作者 戴宪华 何振亚 《信号处理》 CSCD 北大核心 1992年第2期91-96,共6页
本文提出一种坚韧的自适应滤波算法,其对噪声的坚韧性能优于标准自适应滤波及平均值平滑自应滤波,它的收敛结果具有渐近正态的性质。
关键词 自适应滤器 信号处理 通信
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基于累积量的两层前馈神经网络盲辨识
7
作者 戴宪华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期45-53,共9页
由于非线性系统输出是其参数的非线性函数,直接利用高阶累积量辨识两层前馈神经网络(FNN)通常是十分困难的。为解决这一问题,该文提出两种基于四阶累积量的FNN辨识方法。第一种方法,FNN的隐元在其输入空间利用多个线性系统近似,进而FNN... 由于非线性系统输出是其参数的非线性函数,直接利用高阶累积量辨识两层前馈神经网络(FNN)通常是十分困难的。为解决这一问题,该文提出两种基于四阶累积量的FNN辨识方法。第一种方法,FNN的隐元在其输入空间利用多个线性系统近似,进而FNN利用一统计模型—混合专家(ME)网络重新描述。基于ME模型,FNN参数可利用统计期望值最大化(EM)算法获得估计。第二种方法,为简化FNN的ME模型,引入隐含观测量。基于隐含观测量估计,FNN被分解为多个单隐元的训练问题,进而整体FNN可利用一两阶层ME描述。基于单隐元的参数估计,FNN可利用一具有更快收敛速度的简化算法获得估计。 展开更多
关键词 累积量 前馈神经网络 盲辨识 ME模型 EM算法
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利用EM算法估计隐含观测量的回馈神经网络学习新方法
8
作者 戴宪华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第10期133-137,共5页
研究回馈神经网络 (RNN)参数估计的新方法 .利用隐含观测量 ,将复杂RNN的训练分解为线性输出层和多个单隐元的参数估计 .基于每个隐元激励函数的多点线性近似 ,RNN可利用统计混合专家网络模型 (ME)描述 ,从而将RNN的参数估计转化为包含... 研究回馈神经网络 (RNN)参数估计的新方法 .利用隐含观测量 ,将复杂RNN的训练分解为线性输出层和多个单隐元的参数估计 .基于每个隐元激励函数的多点线性近似 ,RNN可利用统计混合专家网络模型 (ME)描述 ,从而将RNN的参数估计转化为包含隐含观测量的线性系统的最大似然估计问题 ,最后利用期望最大化 (EM)算法获得RNN的隐含观测量及其参数估计 . 展开更多
关键词 回馈神经网络 EM算法 隐含观测量 学习算法
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利用隐含观测量估计将复杂神经网络分解为多个单隐元学习的新方法
9
作者 戴宪华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第7期59-62,共4页
本文从统计学的角度研究多层多隐元前馈神经网络(NN)的参数估计学习问题.利用NN激励函数的折线线性近似,提出一种求解多隐层多隐元NN每个隐元指导信号(隐含观测量)的新方法,利用每个隐元的指导信号估计可以将多隐层多隐元... 本文从统计学的角度研究多层多隐元前馈神经网络(NN)的参数估计学习问题.利用NN激励函数的折线线性近似,提出一种求解多隐层多隐元NN每个隐元指导信号(隐含观测量)的新方法,利用每个隐元的指导信号估计可以将多隐层多隐元NN的参数估计学习转化为多个相互独立的单隐元NN参数估计学习训练问题. 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 隐含观测量 简化快速算法
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基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制器
10
作者 戴宪华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期504-508,共5页
主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预... 主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估计.在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器. 展开更多
关键词 非线性系统 自适应控制器 神经网络模型
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双线性系统辨识与自适应控制
11
作者 戴宪华 《电子器件》 CAS 1997年第1期457-462,共6页
本文研究随机双线性系统的自适应控制,主要包括:双线性系统的辨识和双线性系统的预测控制、极点配置控制.提出—全局收敛的并且可收敛于无偏最优解的系统辨识新算法.在此基础上,研究双线性系统的预测和极点配置控制,给出—可实时检测系... 本文研究随机双线性系统的自适应控制,主要包括:双线性系统的辨识和双线性系统的预测控制、极点配置控制.提出—全局收敛的并且可收敛于无偏最优解的系统辨识新算法.在此基础上,研究双线性系统的预测和极点配置控制,给出—可实时检测系统稳定的新方法,解决控制系统的闭环时变极点的稳定性问题. 展开更多
关键词 双线性系统 全局收敛 稳定性 自适应控制
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蓝牙技术
12
作者 戴宪华 李育杉 《汕头科技》 2001年第1期13-15,共3页
蓝牙(Bluetooth)技术是一种无线数据与语音通信的开放性全球规范,它以低成本的近距离无线连接为基础,为固定与移动设备通信环境建立一个特别连接。其程序写在一个9×9mm的微芯片中。
关键词 蓝牙技术 无线通信 市场
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SMS4算法S盒的密码学性质 被引量:14
13
作者 刘佳 韦宝典 戴宪华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期158-160,共3页
S盒是分组密码的重要组成部分,在很大程度上决定了分组密码的安全性。该文研究了中国分组密码标准SMS4算法S盒的平衡性、差分性质、线性结构、非线性、Walsh谱等性质,通过与美国高级加密标准、欧洲分组加密标准Camellia的S盒作比较,说明... S盒是分组密码的重要组成部分,在很大程度上决定了分组密码的安全性。该文研究了中国分组密码标准SMS4算法S盒的平衡性、差分性质、线性结构、非线性、Walsh谱等性质,通过与美国高级加密标准、欧洲分组加密标准Camellia的S盒作比较,说明了SMS4算法S盒一些较好的安全特性。 展开更多
关键词 SMS4算法 高级加密标准 S盒 布尔函数
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基于信号延拓的采样信号频谱泄漏抑制 被引量:17
14
作者 郭东亮 张铁军 戴宪华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期536-540,共5页
提出一种基于信号数据延拓的采样信号离散傅里叶变换频谱泄漏抑制方法,分析了经典谱估计方法中频谱泄漏产生的原因,得出含噪声周期信号的无泄漏条件,进而提出频谱泄漏抑制方法:对采样信号作周期估计和整数周期数据延拓处理,使DFT计算窗... 提出一种基于信号数据延拓的采样信号离散傅里叶变换频谱泄漏抑制方法,分析了经典谱估计方法中频谱泄漏产生的原因,得出含噪声周期信号的无泄漏条件,进而提出频谱泄漏抑制方法:对采样信号作周期估计和整数周期数据延拓处理,使DFT计算窗内信号的边界连续或近似连续,以达到抑制频谱泄漏的目的。对通信、电力系统中常出现的加性高斯白噪声恶化信号的仿真表明:该方法可以显著减少频谱能量泄漏,获得更高质量的频谱。 展开更多
关键词 离散傅里叶变换 频谱泄漏 延拓
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基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测 被引量:6
15
作者 郭东亮 张铁军 戴宪华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期662-665,共4页
分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀... 分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。 展开更多
关键词 信号检测 非均匀采样 并行采样 非均匀离散傅里叶变换
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基于多门限估计节点个数的自适应退避算法 被引量:4
16
作者 石春 戴宪华 梁平元 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1108-1114,共7页
针对现有接入协议的性能随着WLAN中节点个数增加而显著下降的问题,本文提出一种新的基于多门限估计激活节点个数的自适应退避算法.该算法优化了时延模型,针对最优退避竞争窗口,分析给出了竞争窗口是激活节点数目的线性函数以及准确的窗... 针对现有接入协议的性能随着WLAN中节点个数增加而显著下降的问题,本文提出一种新的基于多门限估计激活节点个数的自适应退避算法.该算法优化了时延模型,针对最优退避竞争窗口,分析给出了竞争窗口是激活节点数目的线性函数以及准确的窗系数计算方法;通过更公平地计算空闲时隙间隔,使用三个门限来识别节点个数变化的四种情况,实现了节点个数的估计.理论分析表明,该退避算法使得碰撞概率较小并能获得较高的总吞吐量,同时节点个数的变化对性能影响较小.仿真验证了分析的正确性和算法较好的可扩展性,在公平性方面也优于其它算法. 展开更多
关键词 IEEE 802.11 WLAN 退避算法 吞吐量
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基于视觉特性的图象分割编码算法 被引量:13
17
作者 黄继武 戴宪华 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 1999年第5期400-404,共5页
提出了一种考虑人眼视觉系统特点的四叉树分割编码算法。在分析视觉系统对比度特性的基础上,首先提出了一个基于视觉敏感度的四叉树分割标准。该标准性能优于常用的块方差。基于这一标准,我们把原始图象分割为32×32、16... 提出了一种考虑人眼视觉系统特点的四叉树分割编码算法。在分析视觉系统对比度特性的基础上,首先提出了一个基于视觉敏感度的四叉树分割标准。该标准性能优于常用的块方差。基于这一标准,我们把原始图象分割为32×32、16×16的均匀块和8×8的待分类块。对8×8块进一步应用一个基于对比度和多项式近似误差的二级分类器。最终,所有图象块被分为如下三类:具有不同大小的均匀块、8×8平滑块和8×8非平滑块。这三类图象块分别采用块均值、二维一阶多项式和DCT编码进行近似。实验结果证实了所提出的算法性能大大优于JPEG国际标准。 展开更多
关键词 图象压缩 图象分割 编码算法 对比度 视觉系统
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自适应IIR滤波器梯度算法的收敛性分析 被引量:1
18
作者 戴宪华 徐秉铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期126-127,共2页
自适应IIR滤波器梯度算法的收敛性分析戴宪华,徐秉铮(华南理工大学无线电所,广州510641)TheConvergenceAnalysisofAdaptiveIIRFilteringGradientAlgorithm... 自适应IIR滤波器梯度算法的收敛性分析戴宪华,徐秉铮(华南理工大学无线电所,广州510641)TheConvergenceAnalysisofAdaptiveIIRFilteringGradientAlgorithm¥DaiXianhuam;XuBi... 展开更多
关键词 自适应性 ⅡR滤波器 梯度算法 收敛性
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高速率移动通信的正交波束空间分集—OFDM方法 被引量:1
19
作者 姜永权 周渊平 +1 位作者 戴宪华 柳平 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期113-116,121,共5页
为进一步提高OFDM的传输速率,提出了正交波束空间分集—OFDM方法。利用智能天线的数字波束形成(DBF)技术,首先在时域构造出多个正交空分信道,然后对每个空分信道进行OFDM解调,最后根据选择性分集算法获得频域序列。理论分析和仿真结果... 为进一步提高OFDM的传输速率,提出了正交波束空间分集—OFDM方法。利用智能天线的数字波束形成(DBF)技术,首先在时域构造出多个正交空分信道,然后对每个空分信道进行OFDM解调,最后根据选择性分集算法获得频域序列。理论分析和仿真结果都表明,至少有一个空分信道的频响特性优于全向信道的频响特性,并且各正交空分信道频响特性间的相关性很低,因而分集合成信道的频响特性明显优于全向信道、每个空分信道的频响特性。与单天线OFDM系统相比,正交波束空间分集—OFDM方法能够实现更高的传输速率。 展开更多
关键词 通信与信息系统 正交波束空间分集—OFDM 数字波束形成算法 频率选择性衰落信道 智能天线 数字波束形成 OFDM系统 空间分集 正交 移动通信
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基于自相关周期估计的EMD端点延拓方法 被引量:1
20
作者 郭东亮 戴宪华 张铁军 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第6期712-715,共4页
提出了一种基于自相关周期估计的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)端点延拓方法。在信号分解过程中通过高阶自相关函数估计各信号分量的周期,基于提出的整周期准则对信号分量进行数据延拓,得到的延拓数据符合信号分量的... 提出了一种基于自相关周期估计的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)端点延拓方法。在信号分解过程中通过高阶自相关函数估计各信号分量的周期,基于提出的整周期准则对信号分量进行数据延拓,得到的延拓数据符合信号分量的变化趋势。相对现有延拓方法,该方法解决了端点处数据跃变、波动趋势不一致的问题。该方法计算量小且效率高,适于周期或准周期、调频范围不大的信号。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 经验模态分解 端点效应 延拓方法 相关函数
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