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SVD分解和离散小波域特征值量化的安全数字语音水印算法 被引量：2
1
作者 戴冬 卫娟 王磊 《电子技术应用》 北大核心 2015年第12期94-97,101,共5页
针对传统数字语言水印算法鲁棒性较差、复杂度较高等问题,提出一种基于SVD分解和离散小波域特征值量化的安全水印算法。该算法以离散小波变换的特征值量化为基础,利用离散小波变换将每帧数字语音转化到小波域,再利用SVD奇异值分解计算... 针对传统数字语言水印算法鲁棒性较差、复杂度较高等问题,提出一种基于SVD分解和离散小波域特征值量化的安全水印算法。该算法以离散小波变换的特征值量化为基础,利用离散小波变换将每帧数字语音转化到小波域,再利用SVD奇异值分解计算近似系数特征值,而不是细节系数部分;最后,使用量化后的特征值嵌入水印比特位信息。实验结果表明,当量化步长和所选帧长较高时,该算法能有效抵御过滤攻击、加性高斯白噪声攻击、重采样攻击和剪切攻击,其中高斯白噪声攻击和剪切攻击的误码率几乎为0。相比其他优秀算法,该算法具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 数字语音水印 近似系数 离散小波 特征值量化 svd奇异值分解
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基于矩阵特征值分解的盲SIMO信道识别算法
2
作者 易清明 石敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第22期27-29,共3页
论文提出了一种有效的基于矩阵特征值分解的多路信道盲辨识算法。与基于预测误差盲辨识方法不同,新的算法不要求输入信号独立同分布,甚至输入信号可以是非平稳的。与最小均方盲辨识算法相比,这种新算法对信道时延阶数估计有更好的鲁棒... 论文提出了一种有效的基于矩阵特征值分解的多路信道盲辨识算法。与基于预测误差盲辨识方法不同,新的算法不要求输入信号独立同分布,甚至输入信号可以是非平稳的。与最小均方盲辨识算法相比,这种新算法对信道时延阶数估计有更好的鲁棒性。最后实验演示了新算法的有效性。 展开更多
关键词 盲信道识别 单输入多输出 特征值分解
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周期特征值问题的Wilkinson型定理
3
作者 刘丹 张德存 +1 位作者 李彪 刘晓燕 《海军航空工程学院学报》 2010年第2期238-240,共3页
通过引入周期特征值问题的单特征值的偏条件数，运用周期Schur分解定理，得到了周期特征值问题的Wilkinson型定理。
关键词 单特征值 周期Schur分解 偏条件数
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矩阵SVD分解在大学生体育成绩方面的指导作用研究
4
作者 周红波 《合肥师范学院学报》 2021年第3期92-95,共4页
以SVD分解为理论依据,运用矩阵的SVD分解在数据传输、数据分析、数据检索等方面的数学功能,研究PAC分析在大学生体育成绩方面的应用。从相关矩阵出发,不仅可以求出标准化之后随机向量间的典型相关方向、典型相关系数、典型相关变量等信... 以SVD分解为理论依据,运用矩阵的SVD分解在数据传输、数据分析、数据检索等方面的数学功能,研究PAC分析在大学生体育成绩方面的应用。从相关矩阵出发,不仅可以求出标准化之后随机向量间的典型相关方向、典型相关系数、典型相关变量等信息,而且可以据此推出标准化之前随机变量的典型相关方向、典型相关系数、典型相关变量,从而研究学生体育成绩与家庭收入、锻炼时间等方面的相关程度。所研究案例对实际教学的效果与归因有一定的启示作用。 展开更多
关键词 特征值 特征向量 svd分解 PCA分析
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SIMO信道中基于奇异值分解的盲信噪比估计算法 被引量：3
5
作者 漆雪梅 沈彩耀 张效义 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第4期552-557,共6页
信噪比(SNR)是现代通信信号处理中一个重要参数,许多算法需要它作为先验信息以获取最佳估计性能。针对单输入多输出(SIMO)系统的信噪比估计问题,本文提出了一种盲信噪比估计算法。该算法利用多路信号协方差矩阵的奇异值分解(SVD),通过... 信噪比(SNR)是现代通信信号处理中一个重要参数,许多算法需要它作为先验信息以获取最佳估计性能。针对单输入多输出(SIMO)系统的信噪比估计问题,本文提出了一种盲信噪比估计算法。该算法利用多路信号协方差矩阵的奇异值分解(SVD),通过计算矩阵的最大特征值实现各路信号信噪比估计。该算法无需知道信号的先验信息,能够对加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道下常用的数字调制信号进行信噪比估计。仿真结果表明该算法具有良好的估计性能。与单路信号中基于SVD信噪比估计算法相比,该算法无需估计信号空间与噪声空间维数,提高了估计精度,同时大大减小计算复杂度。 展开更多
关键词 盲信噪比估计 单输入多输出 数字调制 特征值分解 最大特征值
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基于随机化矩阵分解的网络嵌入方法 被引量：7
6
作者 谢雨洋 冯栩 +1 位作者 喻文健 唐杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期447-461,共15页
随着互联网的普及,越来越多的问题以社交网络这样的网络形式出现.网络通常用图数据表示,由于图数据处理的挑战性,如何从图中学习到重要的信息是当前被广泛关注的问题.网络嵌入就是通过分析图数据得到反映网络结构的特征向量,利用它们进... 随着互联网的普及,越来越多的问题以社交网络这样的网络形式出现.网络通常用图数据表示,由于图数据处理的挑战性,如何从图中学习到重要的信息是当前被广泛关注的问题.网络嵌入就是通过分析图数据得到反映网络结构的特征向量,利用它们进而实现各种数据挖掘任务,例如边预测、节点分类、网络重构、标签推荐和异常检测.最近,基于矩阵分解的网络嵌入方法NetMF被提出,它在理论上统一了多种网络嵌入方法,并且在处理实际数据时表现出很好的效果.然而,在处理大规模网络时,NetMF需要极大的时间和空间开销.本文使用快速随机化特征值分解和单遍历奇异值分解技术对NetMF进行改进,提出一种高效率、且内存用量小的矩阵分解网络嵌入算法eNetMF.首先,我们提出了适合于对称稀疏矩阵的随机化特征值分解算法freigs,它在处理实际的归一化网络矩阵时比传统的截断特征值分解算法快近10倍,且几乎不损失准确度.其次,我们提出使用单遍历奇异值分解处理NetMF方法中高次近似矩阵从而避免稠密矩阵存储的技术,它大大减少了网络嵌入所需的内存用量.最后,我们提出一种简洁的、且保证分解结果对称的随机化单遍历奇异值分解算法,将它与上述技术结合得到eNetMF算法.基于5个实际的网络数据集,我们评估了eNetMF学习到的网络低维表示在多标签节点分类和边预测上的有效性.实验结果表明,使用eNetMF替代NetMF后在后续得到的多标签分类性能指标上几乎没有损失,但在处理大规模数据时有超过40倍的加速与内存用量节省.在一台32核的机器上,eNetMF仅需约1.3 h即可对含一百多万节点的YouTube数据学习到网络嵌入,内存用量仅为120GB,并得到较高质量的分类结果.此外,最近被提出的网络嵌入算法NetSMF由于图稀疏化过程的内存需求太大,无法在256 GB内存的机器上处理两个较大的网络数据,而ProNE算法则在多标签分类的结果上表现不稳定,得到的Macro-F1值都比较差.因此,eNetMF算法在结果质量上明显优于NetSMF和ProNE算法.在边预测任务上,eNetMF算法也表现出与其它方法差不多甚至更好的性能. 展开更多
关键词 网络嵌入 网络表示学习 随机化特征值分解 单遍历奇异值分解 多标签节点分类
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数据挖掘在卫星信息空缺数据处理中的应用 被引量：1
7
作者 许红梅 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2007年第5期25-28,共4页
数据挖掘可以从大量的数据中发现有用的知识,有着越来越广泛的应用。将数据挖掘用于处理卫星数据中的空缺数据,给出了数据挖掘中对空缺数据处理的方法;结合卫星数据的特点,使用平均值法、最近邻居法和单特征值分解法等通用方法对卫星信... 数据挖掘可以从大量的数据中发现有用的知识,有着越来越广泛的应用。将数据挖掘用于处理卫星数据中的空缺数据,给出了数据挖掘中对空缺数据处理的方法;结合卫星数据的特点,使用平均值法、最近邻居法和单特征值分解法等通用方法对卫星信息的空缺数据进行处理。实验结果表明,平均值法效果不明显,最近邻居方法能有效、快速地预测空缺数据。 展开更多
关键词 数据挖掘 卫星信息 空缺数据 最近邻居(KNN) 单特征值分解(svd)
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基于时序结构KICA和OCSVM的过程故障检测方法 被引量：4
8
作者 蔡连芳 田学民 张妮 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1205-1209,1217,共6页
核独立元分析故障检测方法中,快速独立元分析法易受分离矩阵初值影响且没有考虑数据的时序结构信息,Mahalanobis距离型监控量会导致故障检测率的降低。针对以上问题,提出基于时序结构核独立元分析和单类支持向量机的故障检测方法,将核... 核独立元分析故障检测方法中,快速独立元分析法易受分离矩阵初值影响且没有考虑数据的时序结构信息,Mahalanobis距离型监控量会导致故障检测率的降低。针对以上问题,提出基于时序结构核独立元分析和单类支持向量机的故障检测方法,将核独立元求解问题转化为核白化数据时延协方差矩阵加权和的特征值分解问题,采用提取的独立元建立单类支持向量机统计模型,构造监控统计量来检测过程故障。独立元信号提取实验和田纳西-伊斯曼(TE)过程故障检测实验表明:所提方法能够有效利用数据的时序结构信息,避免分离矩阵初值对独立元提取的影响,能够有效缩短故障检测的延迟时间,提高故障检测率。 展开更多
关键词 故障检测 时序结构核独立元分析 单类支持向量机 时延协方差矩阵 特征值分解
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联合调频率拐点与FrFT的多分量LFM干扰抑制方法
9
作者 戚连刚 韩颜泽 +2 位作者 王亚妮 国强 Kaliuzhny MYKOLA 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期588-598,共11页
针对单天线卫星导航接收机在抑制多分量线性调频(LFM)干扰过程中信噪比损失较大的问题,提出了一种联合调频率拐点信息与分数阶傅里叶变换(FrFT)的多分量LFM干扰抑制方法。首先,分析LFM干扰信号时域差分数据的模值在单周期内的单调性和... 针对单天线卫星导航接收机在抑制多分量线性调频(LFM)干扰过程中信噪比损失较大的问题,提出了一种联合调频率拐点信息与分数阶傅里叶变换(FrFT)的多分量LFM干扰抑制方法。首先,分析LFM干扰信号时域差分数据的模值在单周期内的单调性和周期起止点的非连续性;然后,采用奇异值分解(SVD)对差分结果进行重构以估计干扰调频率拐点区间;进而,选取干扰单个周期中心区域进行FrFT最优阶数搜索与噪声能量估计;最后,在分数阶傅里叶域剔除干扰成分并在时域去除残余干扰。实验结果表明:所提方法能够在干噪比大于10 dB时提升输出信干噪比与捕获效果。 展开更多
关键词 卫星导航系统 单天线接收机 线性调频(LFM) 分数阶傅里叶变换(FrFT) 奇异值分解(svd)
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