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基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法
被引量:
2
1
作者
李晓东
费树岷
张涛
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1130-1134,共5页
为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内...
为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率.
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关键词
二
维
主成份
分析
类内平均脸
差
空间
最大散
度
差
鉴别
分析
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职称材料
二维非线性鉴别分析及人脸识别
被引量:
2
2
作者
刘永俊
宋东兴
+1 位作者
何世明
陈才扣
《常熟理工学院学报》
2008年第2期99-103,共5页
二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别...
二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别分析扩展到非线性空间,提出了一种新的二维核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架.最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性.
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关键词
二
维
最大散
度
差
鉴别
分析
核
方法
二维核最大散度差鉴别分析
人脸识别
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职称材料
新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别
被引量:
2
3
作者
刘永俊
陈才扣
+1 位作者
赵根林
杨静宇
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第6期1519-1521,1550,共4页
在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题...
在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。
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关键词
核
非线性
鉴别
分析
最大散
度
差
鉴别
准则
核最大
散
度
差
鉴别
分析
特征抽取
人脸识别
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职称材料
有效的协方差判别学习算法
被引量:
3
4
作者
王秀友
刘华明
+1 位作者
范建中
徐冬青
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1847-1857,共11页
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法...
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性.
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关键词
协方
差
鉴别
学习
黎曼流形
双向
二
维
主成分
分析
QR分解
对数欧氏距离
Stein
散
度
核
判别
分析
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职称材料
基于位平面图像与2DMSLDA的单样本人脸识别
被引量:
5
5
作者
刘永俊
常晋义
+1 位作者
陈才扣
杨静宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第15期172-175,共4页
在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方...
在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即:采用位平面图像分解法,将每幅样本图像分解为8幅,进而通过各种合成策略构造多幅样本图像。使用一种更加稳定的二维最大散度差线性鉴别分析方法(2DMSLDA)对上面获得的新样本图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。
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关键词
人脸识别
位平面图像
二
维
最大散
度
差
线性
鉴别
分析
单样本
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职称材料
基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别
被引量:
4
6
作者
关学忠
王文锋
+2 位作者
张新城
尹廷武
张璐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期201-204,共4页
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类...
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。
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关键词
简单加权小波变换
模块
二
维
主成分
分析
(M2DPCA)
加权
最大散
度
差
鉴别
分析
(WMSD)
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职称材料
一种基于双向2DMSD的人脸识别方法
被引量:
2
7
作者
杜海顺
张平
张帆
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2010年第3期369-372,共4页
提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法。该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数...
提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法。该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率。
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关键词
线性判别
分析
双向
二
维
最大散
度
差
人脸识别
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职称材料
改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别
被引量:
2
8
作者
孔爱祥
王成儒
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第2期175-178,197,共5页
提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的...
提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的局部特征和类别信息,而且完全避免了使用矩阵的奇异值分解。在ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
模块
二
维
主成分
分析
(2DPCA)
最大散
度
差
鉴别
分析
人脸识别
下载PDF
职称材料
基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别
9
作者
蒋海荣
张玉
唐波
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第6期13-16,共4页
针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环...
针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。
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关键词
多输入多输出
雷达信号
调制识别
循环谱
二
维
最大散
度
差
线性判别
分析
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职称材料
题名
基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法
被引量:
2
1
作者
李晓东
费树岷
张涛
机构
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
临沂师范学院信息学院
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1130-1134,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60574006)
文摘
为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率.
关键词
二
维
主成份
分析
类内平均脸
差
空间
最大散
度
差
鉴别
分析
Keywords
two dimension principal component analysis(2DPCA) with-in class average face residual space maximum scatter difference discriminate analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
二维非线性鉴别分析及人脸识别
被引量:
2
2
作者
刘永俊
宋东兴
何世明
陈才扣
机构
常熟理工学院计算机科学与工程学院
扬州大学信息工程学院
出处
《常熟理工学院学报》
2008年第2期99-103,共5页
基金
江苏省高校自然科学基金(05KJB520152)资助项目
文摘
二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别分析扩展到非线性空间,提出了一种新的二维核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架.最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性.
关键词
二
维
最大散
度
差
鉴别
分析
核
方法
二维核最大散度差鉴别分析
人脸识别
Keywords
two-dimensional maximum scatter-difference discriminant analysis
kernel trick
two-dimensional kernel maximum scatter-difference discriminant analysis(2D-KMSDA)
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别
被引量:
2
3
作者
刘永俊
陈才扣
赵根林
杨静宇
机构
常熟理工学院软件工程系
扬州大学信息工程学院
南京理工大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第6期1519-1521,1550,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60472060)
江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520152)
文摘
在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。
关键词
核
非线性
鉴别
分析
最大散
度
差
鉴别
准则
核最大
散
度
差
鉴别
分析
特征抽取
人脸识别
Keywords
kernel nolinear discriminant analysis
maximum scatter difference criterion
kernel maximum scatter difference discriminant analysis
feature extraction
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
有效的协方差判别学习算法
被引量:
3
4
作者
王秀友
刘华明
范建中
徐冬青
机构
阜阳师范大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1847-1857,共11页
基金
安徽省高校优秀青年骨干人才项目(gxfx2017072)
安徽省自然科学基金(1708085MF155)
+1 种基金
阜阳市政府—阜阳师范大学横向合作科研项目(XDHX2016020、XDHX201710)
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2018A0345)
文摘
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性.
关键词
协方
差
鉴别
学习
黎曼流形
双向
二
维
主成分
分析
QR分解
对数欧氏距离
Stein
散
度
核
判别
分析
Keywords
covariance discriminant learning (CDL)
Riemannian manifold
two-directional two-dimensional principal component analysis((2D)2PCA)
QR decomposition
log-Euclidean distance(LED)
Stein divergence
kernel discriminant analysis(KDA)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于位平面图像与2DMSLDA的单样本人脸识别
被引量:
5
5
作者
刘永俊
常晋义
陈才扣
杨静宇
机构
常熟理工学院软件工程系
扬州大学信息工程学院
南京理工大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第15期172-175,共4页
基金
国家自然科学基金No.60472060
江苏省博士后科研资助计划项目
江苏省高校自然科学基金(No.05KJB520152)~~
文摘
在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即:采用位平面图像分解法,将每幅样本图像分解为8幅,进而通过各种合成策略构造多幅样本图像。使用一种更加稳定的二维最大散度差线性鉴别分析方法(2DMSLDA)对上面获得的新样本图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。
关键词
人脸识别
位平面图像
二
维
最大散
度
差
线性
鉴别
分析
单样本
Keywords
face recognition
bit-planes image
two-dimensional maximum scatter-difference discriminant analysis(2DMSLDA)
single training sample
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别
被引量:
4
6
作者
关学忠
王文锋
张新城
尹廷武
张璐
机构
东北石油大学电气信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期201-204,共4页
文摘
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。
关键词
简单加权小波变换
模块
二
维
主成分
分析
(M2DPCA)
加权
最大散
度
差
鉴别
分析
(WMSD)
Keywords
weight wavelet transform
Modular 2 Dimensional Principal Component Analysis(M2DPCA)
Weight Maximum Scatter Difference discriminate analysis(WMSD)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于双向2DMSD的人脸识别方法
被引量:
2
7
作者
杜海顺
张平
张帆
机构
河南大学计算机与信息工程学院
河南科技大学理学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2010年第3期369-372,共4页
基金
河南省自然科学研究资助计划(2008A520003)资助项目
文摘
提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法。该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率。
关键词
线性判别
分析
双向
二
维
最大散
度
差
人脸识别
Keywords
linear discriminant analysis
bidirectional two-dimensional maximum scatter difference(2DMSD)
face recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别
被引量:
2
8
作者
孔爱祥
王成儒
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第2期175-178,197,共5页
文摘
提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的局部特征和类别信息,而且完全避免了使用矩阵的奇异值分解。在ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。
关键词
模块
二
维
主成分
分析
(2DPCA)
最大散
度
差
鉴别
分析
人脸识别
Keywords
modular 2 Dimensional Principal Component Analysis (2DPCA)
maximum scatter difference discriminateanalysis
face recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别
9
作者
蒋海荣
张玉
唐波
机构
解放军电子工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第6期13-16,共4页
基金
安徽省自然科学基金(1208085QF103)
国家自然科学基金资助项目(61201379)
文摘
针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。
关键词
多输入多输出
雷达信号
调制识别
循环谱
二
维
最大散
度
差
线性判别
分析
Keywords
multiple-input multiple-output
radar signal
modulation recognition
cyclic spectrum
two-dim ensional maximum scatter difference
linear discrim inantanalysis
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法
李晓东
费树岷
张涛
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
下载PDF
职称材料
2
二维非线性鉴别分析及人脸识别
刘永俊
宋东兴
何世明
陈才扣
《常熟理工学院学报》
2008
2
下载PDF
职称材料
3
新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别
刘永俊
陈才扣
赵根林
杨静宇
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008
2
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职称材料
4
有效的协方差判别学习算法
王秀友
刘华明
范建中
徐冬青
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
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职称材料
5
基于位平面图像与2DMSLDA的单样本人脸识别
刘永俊
常晋义
陈才扣
杨静宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
5
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职称材料
6
基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别
关学忠
王文锋
张新城
尹廷武
张璐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
4
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职称材料
7
一种基于双向2DMSD的人脸识别方法
杜海顺
张平
张帆
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2010
2
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职称材料
8
改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别
孔爱祥
王成儒
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
2
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职称材料
9
基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别
蒋海荣
张玉
唐波
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014
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